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2023科技十大词汇
1、科技十大词汇有：预测分析的发展、大型语言模型、信息安全、推出更好的自主系统、通过NFT进行艺术创作、数字化身、人工智能伦理、军用武器、过程发现、嵌入式应用。预测分析的发展 人工智能的一个主要趋势是发展预测分析，以便更好地进行研究。
2、科技十大词汇如下：产业元宇宙推动内容供应链、物联网与前沿技术深度融合、全真虚拟世界推出新产品、数字孪生赋能测试领域、可穿戴设备突出医学价值、折叠屏手机价格下探、自动驾驶落地末端配送、虚拟人满足更多业态需求、激光雷达进入更多细分领域、数字助理嵌入更多应用场景。
3、年度“十大科技”名词如下：大语言模型生成式人工智能量子计算脑机接口数据要素智慧城市碳足迹柔性制造再生稻可控核聚变具体解读：大语言模型（large language model，LLM）大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型，能够生成自然语言文本，深入理解文本含义，处理各种自然语言任务。
人工智能热门方向有哪些
1、核心技术方向：机器学习：包括深度学习、强化学习等，是人工智能领域的基础技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。自然语言处理（NLP）：专注于计算机与人类语言之间的交互，如机器翻译、情感分析、问答系统等。计算机视觉：使计算机能够理解和解释视觉数据，如图像和视频，广泛应用于安防监控、自动驾驶等领域。
2、人工智能（AI）与机器学习AI与机器学习是当前计算机领域最热门的方向之一。人才缺口大，AI工程师起薪10000-15000元/月，获得GAI认证后薪资可再涨30%。国产大模型的崛起降低了AI应用成本，中小企业AI项目落地需求激增。AI手机渗透率提升，AI Agent成为产业风口，岗位覆盖全行业。
3、在人工智能时代，最热门的专业主要包括以下几个：数据科学与大数据技术专业：热门原因：大数据技术的兴起使得该专业就业前景广阔，高校培养的大数据人才远不能满足市场需求，人才短缺现象严重。涉及领域：涉及多个发展方向，但都要求有数学基础，理科背景或逻辑思维能力较强的文科生均可考虑。
人工智能工程技术专业考研方向
1、基础学科方向计算机科学与技术：研究算法、数据结构等基础理论，支撑AI技术底层开发。软件工程：聚焦AI系统设计与开发，培养软件架构与工程化能力。人工智能：深入机器学习、深度学习等方向，如自动驾驶算法、自然语言处理。智能科学与技术：结合脑科学与计算机，研究类脑智能、智能系统集成。
2、人工智能考研方向呈现多元化，主要分为以下五大类：基础理论与核心技术：机器学习与数据挖掘：聚焦算法优化、深度学习模型等，应用于推荐系统、异常检测等。头部院校有清华大学交叉信息研究院、南京大学LAMDA实验室。
3、计算机科学与技术（人工智能方向）简介：这是最对口的考研方向，主要研究机器学习、深度学习等核心技术。适用人群：适合本科计算机、软件工程、电子信息等专业，数学和编程基础扎实的同学。就业前景：广阔，可进入互联网大厂、AI实验室、自动驾驶等领域。
4、考研方向： 机器人工程专业：该方向专注于机器人的设计、制造、控制及应用等方面的研究，涉及机械、电子、计算机等多个学科知识。 智能科学与技术专业：主要研究智能系统的设计与开发，包括智能信息处理、智能控制、智能机器人等领域，旨在培养具有创新精神和实践能力的智能科学人才。
人工智能专业细分
人工智能专业主要细分方向包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱与推理、AI伦理与可解释性。机器学习：这是人工智能的基础领域，专注于通过大量数据训练模型，使计算机能够识别和利用数据中的规律和模式，从而进行预测或判断。它是AI的“大脑基础”，广泛应用于各种智能系统中。
想从事人工智能行业，可学习的专业涵盖核心AI专业、支撑性技术专业、交叉应用领域、新兴细分方向及相关辅助专业，具体如下：核心AI专业人工智能：直接聚焦AI理论、算法与应用，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等核心方向，是进入AI领域的首选专业。
人工智能下面包含多个专业，主要可以分为核心人工智能专业、交叉学科与细分应用以及其他相关专业。核心人工智能专业：机器学习：研究计算机如何通过数据自动学习规律。深度学习：基于神经网络的机器学习方法，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。计算机视觉：让计算机能够理解和处理图像或视频信息。
智能交通、金融科技、在线教育、智慧医疗、智能物流、电子政务、智能安防等多个领域。此外，人工智能产业链还可以从基础层、技术层和应用层进行划分，涵盖了数据服务、硬件设备、软件平台、AI算法、AI开发技术以及多个应用领域。人形机器人作为人工智能技术的重要载体，也是产业链细分板块中的一个重要方向。
AI术语全解析,带你进入人工智能世界
1、AI世界的关键术语人工智能（AI）：人工智能是计算机科学的一门学科，旨在使计算机系统能够像人类一样思考。然而，目前AI常被作为技术甚至实体来讨论，其定义变得模糊不清。例如，谷歌长期投资于AI，许多产品都因AI而改进，如智能助手Gemini；而Meta的CEO扎克伯格则将AI作为名词来指代个别聊天机器人。
2、边缘AI：在终端设备部署轻量化模型，实现实时处理。应用场景包括智能手机摄影优化、智能家居设备（如人脸门锁）。可解释AI（XAI）：提升模型透明度，解释决策过程。应用场景包括医疗诊断模型解释、金融风控合规性验证。新兴领域 伦理与公平AI：研究算法偏见、数据隐私及社会影响。
3、通识名词 人工智能（AI）：一种模仿人类行为和能力的软件。关键工作负载包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、文档智能、知识挖掘、生成式AI等。通用人工智能（AGI）：Artificial General Intelligence，专指能够像人一样思考、从事多种用途的机器。
4、关系：深度学习通常使用人工神经网络作为其核心模型之一。生成式AI 定义：主要指的是AI能够生成高质量的文本、图像、音频内容。应用：可以看作是AI工具的一种，广泛应用于内容创作、设计、娱乐等领域。
5、AlphaGo：在围棋领域展现出卓越实力，连续战胜世界冠军。然而，它仅能专注于围棋这一单一领域，无法跨领域执行其他任务，如飞行棋或烹饪。强人工智能定义与特点：强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，具备人类级别的思考、判断和自学能力。
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