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计算机人工智能专业领域包括
1、计算机人工智能专业领域涵盖核心技术、智能终端及交叉应用三大方向，并涉及支撑性技术专业。具体如下：核心技术领域核心技术是人工智能发展的基础，涵盖多个关键方向：机器学习：作为人工智能的核心领域，通过算法使计算机从数据中学习并优化任务执行能力，例如预测模型、分类算法等。
2、人工智能涉及的领域包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人技术、大数据分析、游戏与娱乐、语音助手与智能家居、医疗与健康。具体如下：计算机视觉：该领域旨在教会机器理解和解释图像与视频。通过深度学习技术，计算机视觉已实现物体检测、人脸识别、自动驾驶等实用功能。
3、人工智能领域涉及的专业有计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程电子信息类：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、广播电视工程等。
4、人工智能涉及的专业领域广泛，包括但不限于以下几个核心领域： 计算机科学与技术：这是人工智能发展的基础，涵盖了编程语言、数据结构、算法、软件工程、计算机体系结构等基础知识。这一领域的专业人士为人工智能系统的设计、开发和优化提供技术支持。
人工智能常用的训练方法
数据采集：人工智能机器人的训练始于大量数据的收集，这些数据可能来源于机器人实际操作、传感器等。这些数据对机器人模型的训练至关重要，有助于机器人更好地理解周围环境并执行任务。 数据预处理：采集到的数据需要经过预处理以降低噪声并提升数据质量。
训练人工智能主要有以下几种常见方法。 监督学习：这是最常用的方法之一。给模型提供大量有标记的数据，即输入数据及其对应的正确输出。例如在图像识别中，给模型大量标注好类别的图片，模型学习输入图像与输出类别的映射关系，以此来进行训练，使其能对新的未见过图像做出准确分类。
有四种方法如下：监督式学习。在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。
人工智能的训练方式有多种： 数据收集：首先要收集大量的相关数据，这些数据涵盖各种类型，比如文本、图像、音频等。例如在训练一个语言模型时，会收集海量的书籍、新闻文章、网页内容等文本数据。 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、标注等预处理操作。
人工智能的训练方法多样，常见的有监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习：这种方法需要大量有标记的数据，即输入数据和对应的正确输出数据。算法通过学习这些数据对之间的映射关系，构建模型。
人工智能AI发展的三个阶段
人工智能AI发展到目前为止，主要经历了三个阶段。以下是每个阶段的详细阐述：基于过程建模的人工智能 核心特点：此阶段的人工智能主要依赖于代码和算法来解决实际问题。开发者需要根据问题的具体步骤，一步一步地编写算法。
人工智能发展主要分为三个阶段：规则推理阶段、统计学习阶段和深度学习阶段。规则推理阶段（1950s - 20世纪80年代初）：核心技术是基于符号逻辑和人工编写规则，通过专家系统实现特定领域决策。标志性成果有MYCIN专家系统（用于诊断血液感染并推荐抗生素）、DENDRAL系统（用于化学分子结构分析）。
人工智能发展的三个阶段可概括为符号主义主导期、连接主义探索与低潮期、深度学习与数据驱动蓬勃发展期，具体如下：符号主义主导期（推理期）此阶段以逻辑推理和符号处理为核心，时间跨度约为20世纪50年代至70年代初。1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，标志着学科正式诞生。
技术突破与初步应用阶段（20世纪60年代至70年代）算法发展：在这一阶段，人工智能领域出现了许多重要的算法，如决策树、专家系统等，这些算法为后来的AI应用提供了技术支持。初步应用：人工智能开始在一些特定领域得到应用，如自然语言处理、机器翻译等，虽然这些应用在当时还相对简单和有限。
生成式人工智能(GAI)赋能农业4.0:开启智慧农业新时代
它融合了物联网、大数据、人工智能、机器人技术等先进技术，为农业生产带来了革命性的变革。而生成式人工智能（GAI）作为人工智能领域的新兴力量，更是为农业0的发展注入了强大的动力，开启了智慧农业的新时代。
版本（智慧农业）：融合人工智能、区块链、5G、机器人等前沿技术，形成“农业生产环境智能感知、智能预警、智能决策”的一揽子方案，实现精准化种植、可视化管理、智能化决策。
我国农业发展的四个阶段分别为：农业0（传统农业）、农业0（小型规模化农业）、农业0（自动化农业）和农业0（智慧化农业）。农业0（传统农业）农业0阶段是以人力和畜力为主的传统农业。
农业大模型
农业大模型生态社区可以理解为在生态社区中运用农业大模型来提升农业生产的智能化和效率的一种创新农业发展模式。农业大模型的定义 农业大模型是基于海量农业数据（包括作物生长数据、病虫害图像、气候信息等）训练的大规模AI模型。这类模型具备跨任务处理能力，能够预测产量、诊断病害、生成农事建议等，为农业生产提供智能化支持。
农业大模型是专门应用于农业领域的大型人工智能模型，旨在通过深度学习和大数据分析等技术，提升农业生产的智能化水平。以下是对农业大模型的详细解析：定义与功能 农业大模型集成了农业知识问答、文本理解、决策推理等多种功能，能够针对种植、养殖、水产等细分领域提供智能化支持。
AI大模型，是指通过深度学习等先进技术训练出的具备大规模数据处理能力的算法模型。这些模型能够针对农业生产的各个环节进行精准预测与优化。结合物联网、云计算、大数据等技术，农业AI＋大模型能够实时监测土壤温度、气候条件、作物生长状态等关键参数，从而为农民提供科学的种植、灌溉、施肥和病虫害防治指导。
为水环境、水文及农业等领域的模型研究者提供在大语言模型上的发展方向建议。运用大语言模型解释模型输入参数 使用大语言模型对SWAP模型的输入参数进行解释和说明，帮助用户更好地理解模型参数的含义和作用。
育种大模型是近年来随着人工智能和大数据技术的快速发展，在农业育种领域出现的一种新型工具。它基于大语言模型（Large Language Models，LLM）的原理，通过收集和分析海量的作物数据，旨在提高作物育种的效率和准确性。
要使用华为的神农大模型，你可以遵循以下步骤：首先，访问华为云官网，登录华为云的官方网站，并导航到与神农大模型相关的页面或服务区域。如果你还没有华为云的账户，需要先注册一个。如果已经有账户，直接登录即可。在华为云的控制台或市场中搜索“神农大模型”或相关AI农业服务。
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