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人工智能包括哪些板块
语音识别与合成：语音输入转换成文本、语音唤醒、语音命令识别、语音合成（TTS）等技术。智能机器人：机器人、服务机器人、社交机器人、无人机、自动驾驶汽车等。数据挖掘与分析：大数据分析、智能推荐系统、用户行为分析、预测分析等。
人工智能包括的板块或行业主要有以下几个：核心技术领域：这包括AI芯片、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等。这些技术是人工智能发展的基础，为各种应用提供了强大的支持。智能终端领域：涉及VR/AR、智能家居、智能穿戴等设备。这些设备利用人工智能技术，为用户提供了更加便捷和智能的生活体验。
人工智能涉及的股票板块主要包括AI芯片、语音识别、计算机视觉、安防AI、算力基础设施、服务器、人机协同、数字创意、自然语言处理、AI多模态、智能投顾、AI办公、AI安全等板块。 AI芯片板块：代表企业：寒武纪、海光信息等。这些企业专注于AI芯片的研发和生产，为人工智能应用提供强大的算力支持。
人工智能应用端涵盖的板块主要包括制造业、医疗健康、金融服务、农业、教育、交通运输、智能安防、能源与环保、游戏与娱乐以及其他领域。
人工智能系列(八)——知识图谱
目前，国内外已经建立了一大批规模庞大、开放共享的知识图谱，如WordNet、Freebase、YAGO、DBpedia、CN-DBpedia以及百度的知心、搜狗的知立方等。这些知识图谱为语义搜索、自动翻译、智能问答、医疗诊断、欺诈检测、风险控制、个性化推荐等应用场景提供了海量的知识资源。
知识图谱是人工智能的一个分支，它在人工智能领域扮演着重要角色。人工智能的核心在于模拟、延伸和扩展人的智能，而知识图谱则提供了一种有效的手段来组织和表示知识，使得机器能够更好地理解和利用这些知识。
知识图谱属于符号主义流派的人工智能技术。以下从符号主义的核心特征、知识图谱的技术实现、与知识工程的关系三个方面展开说明：符号主义的核心特征符号主义（Symbolicism）是人工智能领域的重要流派之一，其核心思想是通过显式的符号和逻辑规则来模拟人类的认知过程。
知识图谱，作为揭示实体之间关系的语义网络，是接近“人工智能”心中所想的。它的定义在于基于信息建立起实体之间的联系，形成“知识”，实际上就是一系列的SPO三元组。
知识图谱是人工智能的重要分支技术，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱的定义 知识图谱（Knowledge Graph）是结构化的语义知识库，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关属性—值对。实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
知识图谱是大数据时代知识表示的主要形态之一，是人工智能应用不可或缺的基础资源。自2012年由谷歌提出至今，知识图谱已经受到学术界和产业界的广泛关注。定义与特点 知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式。
人工智能所属领域
人工智能所属领域主要分为研究领域和应用领域。研究领域机器学习：是人工智能支柱，让计算机从数据学规律，有有监督、无监督等子领域。自然语言处理：研究计算机对人类语言的理解、处理和生成，如语音识别、机器翻译。计算机视觉：使计算机理解图像和视频，有图像识别、目标检测等方向。机器人学：涉及机器人设计、构建和控制，集成多学科知识。
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。
人工智能技术在各个领域都有广泛应用，包括医疗保健、金融、教育、交通、制造业和娱乐等。例如，在医疗保健领域，人工智能可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案和预测疾病风险。在金融领域，人工智能可用于风险评估、欺诈检测和投资决策。在教育领域，人工智能可以提供个性化学习体验。
人工智能毕业以后可以从事哪些方向的工作?
1、人工智能专业研究生毕业后主要就业去向包括以下几个方面：人工智能企业：技术研发岗位：这是最常见的就业方向，研究生们在这里参与人工智能产品的研发与优化，解决实际问题，推进人工智能技术的应用。他们需要具备深厚的技术基础和团队协作能力，能够将理论知识应用于实践。
2、学人工智能以后可以从事的工作及就业方向主要包括以下几点：算法工程师：负责进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。涉及数据收集、整理、算法设计、训练、验证及应用等步骤，是机器学习开发的重点。
3、科研机构：毕业生可以加入机器人研究所等专业研究机构，从事人工智能相关的科研工作。 软硬件开发：人工智能专业毕业生可担任软硬件开发人员，参与智能系统的设计与开发。 高校教育：另外，也有机会成为高校讲师，从事人工智能领域的教育和研究工作。
4、人工智能专业的研究生毕业后，有着广阔的就业前景。他们可以选择进入人工智能企业，从事技术研发工作。在这个领域，他们可以参与人工智能产品的研发与优化，解决实际问题，并推动人工智能技术的实际应用。这要求研究生具备扎实的技术功底和良好的团队合作能力，能够将所学的理论知识转化为实际应用。
5、医学图像处理：医疗设备和器械在成像技术和图像处理方面的应用，使得相关企业如西门子、飞利浦等均设有专门的人工智能研发部门，为医学图像处理领域提供了丰富的就业机会。 软硬件开发：人工智能的发展正改变着软件开发的编程、更新、发布方式，以及硬件开发的需求。
6、学人工智能以后可以从事多种工作，就业方向广泛。以下是主要的就业方向：机器人工程师：工作内容：负责开发和实施各种不同类型的机器人，以解决各种实际问题。所需技能：掌握各种机器人技术和工具，并能将其应用到实际问题中。就业领域：制造业、医疗保健、科技等。
人工智能三个层次的主要区别是什么?
人工智能的三个层次主要区别体现在功能定位、解决的问题及技术复杂度上，可分为产业链层次（基础层、技术层、应用层）和智能能力层次（计算智能、感知智能、认知智能）两类划分方式。
人工智能三个层次如下：弱人工智能：美图秀秀就是弱人工智能，多人自拍，有自动学习的过程，根据经验，事先设定一个参数。强人工智能：围棋是一项智力运动，更是一种文化，超越了计算本身，计算机可以解决，理解人的语言。超人工智能：取代人类工作，机器人拿东西。
人工智能的三个层次如下所述： 弱人工智能：例如美图秀秀便属于这一类别。它具备自动学习能力，通过预设的参数来实现图像处理的功能。 强人工智能：围棋不仅是智力运动，也是一种文化，它超越了简单的计算。强人工智能能够理解并处理人类语言，实现与人类的智能互动。
人工智能的三个级别分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能等等。弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。AlphaGo其实也是一个弱人工智能。
而是相互联系、相互促进的。在实际应用中，很多人工智能系统都同时具备这四个层次的能力，只是侧重点和表现形式有所不同。随着人工智能技术的不断发展和进步，我们将看到更多具备高级别智能和自主能力的人工智能系统的出现和应用。（以上图片展示了人工智能的分类和层次结构，有助于更好地理解相关内容。
AI技术之主要分类
1、AI技术的主要分类包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、知识图谱、生物特征识别、虚拟现实/增强现实以及智能决策等。机器学习：是AI技术的核心，它使计算机能够通过对大量数据的分析来学习和改进，而无需进行明确的编程。机器学习算法通过分析数据中的模式或规律，构建出能够预测或决策的模型。
2、基于技术方向的分类从技术实现角度，人工智能可划分为以下领域，难度与潜力逐级递增：计算机视觉：通过图像/视频理解环境，应用包括人脸识别、工业质检、自动驾驶。语音技术：涵盖语音识别（如智能音箱）、语音合成（如AI主播）与声纹识别。
3、认知型AI：侧重理解、推理与决策，技术包括自然语言处理（NLP，如机器翻译Google Translate、文本生成GPT-4）与知识图谱（如谷歌搜索引擎的语义理解），典型应用为智能客服、法律文书分析。
4、AI技术主要包括以下方面：计算机科学 核心平台：AI技术主要基于计算机平台实现，利用计算机的硬件和软件资源进行数据处理和分析。多学科交叉 信息论与控制论：涉及信息的传输、处理和控制，为AI提供理论基础。
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