人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢？（如何构建自己的知识体系？）

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人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢？

正好今年有教的大学生人工智能课。大业老师也来讲讲这个话题。

这个时代，和你聊天可能就是一个聊天人工智能软件。大业老师一语道破关键:只有将人工智能的技术与特定的行业或商业场景相结合，才能真正开发出一款有用的人工智能软件。当然，大家最关心的人工智能领域的专业知识有:机器学习知识工程、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、计算机图形学、多媒体技术、人机交互机器人数据库技术、可视化数据挖掘、信息检索与推荐等。事实上，人工智能的概念最早是在1956年的达特茅斯会议上提出的。总的来说，人工智能是对人的模拟。;的意识和思维过程。它使用机器学习和数据分析方法来赋予机器人能力。

说到人工智能，大部分人应该会认为这个领域的专业人士都是高学历吧？你可能会脱口而出，他们应该有很强的数学知识，很强的编程能力，甚至知道神经学。毕竟他们应该模拟人脑，让人工智能软件代替人脑去做应该由人来做的工作。

事实上，它 不是的。现在连高校都开设了人工智能专业。

腾讯研究院发布的《《2017全球人工智能人才》》中，AI公司对人工智能人才资质的要求如下图所示。大学生毕业后一般从事咨询工程师和培训工程师的基础工作，也是必不可少的。

艾公司。;s对人工智能人才教育的要求人工智能课程简介从实际的商业应用来看，在不同行业使用人工智能时，需要召集各专业、各层次的人才，根据实际需要开发适合的人工智能软件。It 在我们的印象中，人工智能行业都是受过高等教育的人。目前K12阶段开展的ST

如何构建自己的知识体系？

温昶干货，推荐收藏。

什么是知识体系？知识有不同的层次，从最简单的信息到最复杂的解决问题的策略。它们的层次是递进的，包含在被包含的关系中。

最基本的是 "信息与广告，也叫 "惰性信息 "，一般比较分散具体，比如π=3.14159和你叫XXX等。

第二个 "概念与理念，考虑到抽象，并不是真的某个事物，而是事物之间的共同要素或属性，如 "男人与女人和 "女人 "和 "能力模型及应用。

第三是 "原则规则与原则，其中涉及到不同概念之间的关系，比如商品的价格。和销量的关系；

第四是 "解决问题的策略和方法，要求综合运用信息、概念、原理等。去寻找一个复杂问题的解决方案，比如构建一个基于能力的招聘方案，设计一个科学合理的薪酬体系。

其实前三类本质上都是碎片化的知识。互联网上的大部分内容(行业网站、专业论坛等。)也是这些，很少涉及复杂的解题策略，因为这个东西不是简单的一两篇文章能解决的。

每个领域都有自己独特的专业知识，如商业、会计、市场营销、机械等。，这是我们在各自领域取得良好业绩的基础。

你可以 不只是知道一些概念和零散的原则和规则。你必须掌握系统的解题策略。

我建议给自己列个清单:在自己的专业领域需要学习和掌握哪些解题策略？

然后，围绕这些问题进行系统的研究和建设。

以人力资源为例，从我自己的角度来看，因为我不 不要仅仅把自己定位为人力资源部门的员工，我需要学习和掌握的知识领域包括企业战略、组织架构、市场营销、人员招聘与选拔、绩效管理体系、薪酬体系设计、人员培训等。解决问题的主要策略包括:

如何尽可能科学合理地制定企业发展战略？

一个全面的营销计划应该如何考虑和设计？

应该如何设计组织结构以更好地支持企业战略和业务的发展？

如何吸引更多的潜在候选人？招聘渠道有哪些？如何评价和选择他们？

绩效管理体系如何尽可能的公平、公正、激励，促进个人的进步和组织的发展？

薪酬体系设计的程序和步骤有哪些？具体怎么设计？

个体学习和发展的逻辑是什么？应该采取什么样的方案才能更好的促进人才的成长？企业的人才培训如何设计？

所有的学习都是围绕着这些解题策略来进行的，不断的寻求答案，不断的深化和提炼，让学习更好的有目标性，更有效。

构建知识体系的渠道通过上面的梳理，知识体系的问题清单整理出来了，接下来就是通过各种渠道获取知识，构建体系。

构建知识体系的渠道有很多，主要包括以下几种:

读书和专著主要涉及书籍的选择和阅读。

如何选书？

1.找这方面的专家、学者，或者优秀的人(老板、同事、朋友等。)并请他们推荐。

这是最便捷高效的，因为这些书都被他们看过，测试过。而且，他们往往已经整理出了一个知识体系和相应的阅读书目。另外，如果他们经常写文章，你可以经常认真的评论、回复、互动。

相信我，熟悉你的脸对你会有好处的。

2.通过豆瓣、知乎等搜索书籍或榜单。

比如豆瓣书专栏里。搜索 "心理学与心理学，而且你可以看到一些收视率很高，内容非常好的书:

同样，你也可以在知乎搜索相关问题和答案。

例如，搜索问题 "你认为哪些书值得一读？ "

其中一个热门答案是我的答案:

你也可以在一个狭窄的领域中搜索问题，例如 "心理学书籍和杂志， "管理书籍和杂志，以此类推，你一定会有新的收获和发现。

根据这些书单，以及自己的兴趣爱好，酌情选择，按图索骥，就能找到好书。

3.根据读过的书，喜欢的书，向外延伸。

如果你喜欢一本书，在书的封底、扉页，或者出版社的相关信息中，一般都会列出相似或者相关的系列书籍。

或者可以在豆瓣和电商网站搜索这本书。同类型的书自然会随着这本书的信息自动显示。

比如在豆瓣搜索戴维·迈尔斯的《社会心理学》，会出现以下页面:

然后，你可以根据网友的评论和推荐，以及你自己的试读来选择。

另外，我们在读一本好书的时候，它往往会有注释和参考文献，很多书都会在书后附上索引列表。

我们可以跟着地图走，不断跟踪，记录，积累。

这样就慢慢产生了高质量的书单。

如何阅读？

阅读有四个层次，循序渐进，包括基础阅读、考察阅读、分析阅读和主题阅读，如下图所示:

基础阅读:只要一个人熟练到这个程度的阅读，他就摆脱了文盲，至少他已经开始阅读了。通常我们在小学阶段就已经掌握了基本的阅读技巧。

阅读:在有限的时间内最好最完整的阅读。

分析:在充足的时间里，最好最完整的阅读。

学科:最复杂最系统的阅读，阅读的最高境界。

专业期刊杂志专业期刊杂志对一个具体的问题进行详细的分析，有利于加深我们对它的认识和理解，真正深入其中，使整个知识体系更加完善和充实。

还需要结合具体的专业和领域，没办法详细展开。

向前辈学习，或者上一个系统的培训班，跟你说一句话，总比读十年书强。

如果有可靠优秀的前辈带路，真的会事半功倍，可以少走很多弯路。

所以我们要努力向前辈学习，真诚的向他们请教。

最靠谱的办法就是参加系统的培训课程。

线上线下都有，现在其实也很多。

线上课程成本不高，但线下课程可以更好的交流和讨论。

这方面我还是觉得投资很划算的。

这部分网络碎片信息只是作为辅助，一定不要期望过高。沉迷其中是没有用的。

一方面是好玩，一方面也算是一个加分点。细节。

随便看看。

综上所述，构建科学有效的知识体系并不是一件容易的事情。我们需要:

明确知识的不同层次和结构，以原理、规则和解题策略为最终目标；

结合自己的专业或领域，系统深入思考，确定系统的解题策略，并以此为指导开始构建；

通过各种渠道获取和构建知识，以专著和书籍为主，期刊杂志为辅。同时要积极向优秀的学长学习，参加系统的培训课程。至于网络的碎片化信息，我们不应该沉迷其中。

最重要的是耐心，冷静，脚踏实地，一步一步来，这是最难的。

以上，希望对你有启发和帮助。

It 有独创性是不容易的。看完记得喜欢以示支持。

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AI技术目前很发达了吗？

目前的人工智能能力如何？请看:

首先，听

人工智能能听懂人类说的话吗？目前来看，并不难。就是语音识别(ASR)的技术，也就是让机器通过识别和理解的过程，把语音信号转换成相应的文本或者命令的技术。随着语音识别技术的发展，特别是中小词汇量的非特定人语音识别系统的识别准确率达到98%以上，特定人语音识别系统的识别准确率更高。

第二，说

机器人会说话吗？当然可以。随着人工智能技术的发展，智能客服机器人逐渐进入客服岗位，帮助企业降低人力成本，提高工作效率。智能客服机器人集成了语音识别、语义理解、知识图谱、深度学习等多项智能交互技术。，可以准确了解用户 意图或者问题，然后根据丰富的内容和海量的知识图谱给用户满意的答案。该系统可以覆盖金融、保险、汽车、房地产、电子商务、等多个领域。

第三，阅读

学习太累？也有可能让人工智能替你读书、看新闻、看小说。这就是语音合成(TTS)技术，是一种将计算机自身生成的或外部输入的文本信息转换成可理解的、流利的中文口语输出的技术。

讯飞在线语音合成服务提供了很多有特色的音箱(音库)供你选择。其合成声音在音色和自然度上的表现接近甚至超过人声。此外，它还可以通过切换语音引擎、重复阅读、放慢或加快阅读速度以及提高或降低阅读音调来帮助学生学习外语。它提供了包括中文、英文、日文、韩文等几十种语音引擎。，还支持粤语、东北话、四川话等多种方言。发音标准，语气富有感彩，可以混淆视听。

第四，写

写稿子太难了？人工智能还可以自动写诗、对联、新闻稿。百度智能创作平台，整合了百度 领先的自然语言处理和知识图谱技术，提供自动创作和辅助创作能力，全面提升内容创作效率，旨在成为更懂你的智能创作。做助理。通过访问数据，配置专属写作模板，可以快速实现批量自动生成文章的能力。支持自动生成聚合写作、关键词创建等各种内容的能力。提供包括图文、视频内容在内的多模态自动创作能力，快速实现从文字到视频、视频到文字的多种内容创作能力，全面赋能内容创作。

五，看

人工智能已经走到了尽头，它就是AI 最好的工作是识别照片中的是小狗还是小猫。图像识别是指利用人工智能对图像进行处理、分析和理解，以不同模式识别各种目标和物体的技术。常见的人脸识别技术已经应用于很多领域，例如:1 .企业、住宅安全与管理。如人脸识别门禁考勤系统、人脸识别安全门等。2.身份认证。比如刷脸支付和活检。3.公共安全、司法和刑事调查。比如利用人脸识别系统和网络在全国范围内搜索逃犯。

下一个万亿级产业？

预计到2020年，石墨烯的市场规模在100亿左右，顶多1000亿，有点夸张。目前石墨烯对上市公司的利润贡献不大，但基于这种新材料的潜力值得跟踪。

1.石墨烯的优点是什么？它性能优异，应用领域广泛，是一种极具潜力的新材料。它在自然界是存在的，但从技术上剥离单层结构稍有难度。它具有其他材料不具备的特殊性能，如优异的电学性能、优异的力学性能、极高的热导率、优异的阻隔性能等。因此被称为新材料之王。这个介绍看起来很，但是很多技术还有待突破，效果是否真的那么好还有待验证。

第二，是全球三大石墨烯国家之一。从数据上看， 美国在全球储量中的份额绝对排名第一，几乎和稀土一样丰富。由于产量高，应用范围广，国家制定了相关政策支持该行业发展，资源战略地位初显。就个人而言，我认为它 很遗憾没有把它做成和稀土一样的，而且它 真遗憾，它们占了这么多，卖得这么便宜。但是，原料有不同的用途，不同的策略。还是要看领域对社会的贡献程度。

三。石墨烯产业链布局方向政策开始支持。《制造2025》明确了石墨烯在战略前沿材料中的关键低位，强调了其战略和研究，并实现了到2025年整体产业规模突破1000亿的目标。目标是好的。就材料而言，还处于概念阶段，很多东西还没有 实际上还没有着陆。

从统计来看，实际从事石墨烯相关业务的企业约有2600家，上游企业约1400家，中游企业约200家，下游企业约600家。而a股相关上市公司很少，大部分都是通过收购来布局。基本没有主营业务占比大的石墨烯上市公司。

(1)、资源储量丰富，原料是a方向。

与其他两个主要的石墨储存国相比， s是结晶石墨，在资源上具有很高的战略地位。产量方面，目前世界第一，年产量约80万吨，基本控制石墨资源供应。所以可以筛选主营业务为原材料的公司。从数据上看，目前的挖矿能力是毋庸置疑的，和别人简直差了八个街区。主要分布在北方地区，所以多关注本地区有相关业务的上市公司。

(2)技术突破带来的机遇。

预计到2020年，石墨烯导电剂有望突破瓶颈，成功后市场规模可能是230亿。石墨烯在导电性、比表面积、粒径和导电剂的分散性方面显示出巨大的优势。经过研究发现，石墨烯的放电电压明显高于传统炭黑。技术突破一直是投资的一个布局方向，但是要承担技术研究的时间成本。板块，如果有这样的研究技术可以重点关注。

(3)石墨烯防腐涂料的市场机会。

涂层领域也是石墨烯的主要应用方向。加入石墨烯可以形成稳定的导电网格，有效提高锌粉的利用率。从实际效果来看添加5%的石墨烯可以减少50%的锌粉用量。目前，石墨烯在涂料中的应用最为广泛。从数据上看，销量和产量都呈上升趋势。

四。总结一下目前a股的上市公司，没有几家是主营石墨烯的。基本上没有做出产品规模，利润无法占据公司的主导地位。公司一部分是以参股布局的石墨烯产业，可见这个产业还在布局过程中。它没有 还没有爆发。如果能在技术上有颠覆性的突破，或者能加强政策，提高产业地位，那就更值得期待了。市场对石墨烯的态度基本是短期炒作，没有持续的趋势。因为太正宗，主营石墨烯的公司真的很少。

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