人工智能的算法和应用都归于哪个领域

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域，研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力，其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。

你怎样看待人工智能人工智能到底好还是不好

作为一个机器学习领域的AI程序员的角度来说，人工智能的好处大于坏处，举例来说1.今日头条的推荐，手机你的个人标签和兴趣爱好后会推荐给你想要的，喜欢段子就推荐段子，喜欢美女就推荐美女2.百度搜索，是不是总能感觉到有时候输错了也能出来你想要的，百度后台的纠错算法和兜底算法都是很强大的3.智能家居，怎么说。就两个字，舒服，解放双手，让生活更轻松。人工智能现在不断改变人们的生活，从语言识别，图像处理各个方面，无时无刻不在改变人类的生活。

人工智能在生活中有哪些运用

使用人工智能（AI）技术可以带来很多好处，其中之一就是可以帮助我们从不同的角度看待社会问题。尽管业界对AI技术可能出现的滥用有很多讨论，但我们绝对不能忽视AI应用好的一方面。全球有很多复杂的问题，而AI技术提供了一种宝贵的工具，帮助人们提高能力，为一些棘手的问题找到解决方案。以下，就是人工智能造福社会的十大最佳应用。

癌症筛查

深度学习算法支撑的AI技术，已经被用于医疗保健领域。特别是AI的影像识别能力，有望在癌症识别和筛查方面发挥作用，其中也包括乳腺癌。

AI技术还被用于预测疾病在整个医疗网络中的发展。西奈山（MountSinai）医院的一个小组，使用基于深度学习的AI算法，预测疾病的发展，实现了94%的准确度，该项目涉及的疾病包括肝癌、直肠癌和前列腺癌。

借助已经发表的癌症研究、临床试验和药物研发工作，已经有大量的数据可供AI技术使用，帮助它们检查并指导医疗保健决策。

拯救蜜蜂

你知道「世界蜜蜂计划（TheWorldBeeProject）」正在使用人工智能技术来拯救蜜蜂吗？

全球的蜜蜂数量正在下降，这对我们的星球和我们的粮食供应来说是个坏消息。

通过与甲骨文（Oracle）的合作，世界蜜蜂计划希望，学习如何通过蜂巢上的物联网传感器、麦克风和摄像头收集数据，从而帮助蜜蜂生存和繁衍。然后将这些数据上传到云中，并通过AI进行分析，以识别出其中的趋势或者模式，以指导早期干预工作，帮助蜜蜂生存。最终，AI技术让我们可以更轻松地在全球范围内共享实时信息，并采取行动拯救蜜蜂。

残疾人专用工具

人工智能造福人类的另一种用途是，帮助残障人士克服残障带来的问题。

华为使用人工智能和增强现实技术创建了StorySign，这是一个免费的移动应用程序，可以将文本转化成手语，帮助失聪儿童学习阅读；华为还创建了Track.Ai，这是一款易于使用、价格并不昂贵的设备，可以识别儿童的视觉障碍，因而可以在疾病导致失明之前就开始治疗。

华为还开发了另一款AI应用程序FacingEmotions，可以将情绪转化成简短的声音，这款应用程序可以评估在其他人脸上“看到”的情绪，帮助盲人“看到”正在和他们交谈的人的情绪，该应用程序使用了手机上的后置摄像头来评估鼻子、嘴巴、眉毛和眼睛，然后由人工智能技术分析这些面部特征的表情以及它们传达的情感——鄙视、愤怒、恐惧、厌恶、悲伤、幸福或惊喜。

气候变化

有了AI技术，我们还可以解决世界最大的问题之一——环境问题。气候变化是一个巨大的问题，但是人工智能和机器学习领域的一些思想领袖们相信，技术可以解决这个问题。

机器学习可以改善气候信息学——机器学习算法大约支撑了30种政府间气候变化专门委员会（IntergovernmentalPanelonClimateChange）使用的气候变化模型。人工智能还可以帮助教育和预测气候变化对不同地区的影响。蒙特利尔学习算法研究所（MILA）的研究人员正在使用GAN（生成对抗网络），来模拟强风暴和海平面上升造成的破坏。

野生动物保护

利用人工智能技术保护地球的另一种方式是在动物保护方面，这种技术，让资金不足的动物保护主义者有机会以低成本的方式分析数据。

夏威夷大学考艾岛濒危海鸟恢复项目（UniversityofHawaii’sKauaiEndangeredSeabirdRecoveryProject）使用人工智能技术，分析了600个小时的音频，以检测鸟类和电线之间的碰撞次数。

在另一个项目中，为了利用人工智能技术阻止濒临灭绝物种的减少，南加州大学社会人工智能中心（UniversityofSouthernCaliforniaCenterforArtificialIntelligenceinSociety）使用无人飞行器，来寻找偷猎者并定位动物。无人机收集到的数据会被发送回来，然后由机器学习工具进行分析，这些工具使用博弈论来帮助预测偷猎者和动物的活动。

WildMe和微软还在使用人工智能技术，对人们上传到互联网上的照片进行自动识别，记录和跟踪鲸鲨等濒临灭绝的动物的情况。

战胜世界饥饿问题

终结世界饥饿危机最可行的工具之一，就是人工智能技术。它可以分析数百万个数据点，帮助确定理想的农作物、培育种子、最大化电流输出并且精准控制除草剂的施用。

在这些方面，有很多应用程序已经投入使用了，但是我们想在这里强调的是营养早期预警系统（NEWS），该系统使用机器学习和大数据，来识别出由于作物歉收、食品价格上涨和干旱等原因而风险上升的地区。

减少不平等与贫困

尽管一直存在着这样的争议——人类的偏见可能会通过存在偏见的算法或者训练数据集进入人工智能，但是人工智能技术实际上是可以帮助减少不平等现象的。

芝加哥大学数据科学和公共政策中心（TheCenterforDataScienceandPublicPolicyoftheUniversityofChicago）的Aequitas项目和IBM的AIFairness360，都是可以跟踪和纠正偏差的开源工具包。智能文本编辑器Textio能够使职位描述更具包容性，该工具帮助一家出版商将女性员工的招聘比例从之前的10%提高到了57%。伦敦大学帝国学院（ImperialCollegeofLondon）正在训练人工智能，根据街道图像识别城市生活条件中的不平等现象，以期最终使用这些信息来改善现状。与之类似，斯坦福大学在使用人工智能技术分析卫星图像，以预测贫困地区，进而影响经济援助。

利用人工智能/机器学习消除贫困的另一种做法，是IBM的科学造福社会（ScienceforSocialGood）工作开发的SimplerVoice，它可以帮助文盲克服不识字的困难。

排查“假新闻”

人工智能是将“虚假新闻”推向大众的推手。

但是谷歌、微软和草根“虚假新闻挑战”（FakeNewsChallenge）正在使用人工智能技术（机器学习和自然语言处理）自动评估文章的真实性。由于必须要监控的帖子、Facebook动态的数量数以万亿级，所以无法手工完成监控，公司还会使用人工智能技术来查找可能标志着虚假新闻的词语和模式。

其他依赖人工智能技术分析内容的工具还包括Spike、Snopes、Hoaxy等。

评估医学影像

总体而言，人工智能技术正在通过多种方式改善医疗保健系统。

总部位于德国的SiemensHealthineers是一家领先的医疗技术公司，该公司将人工智能技术集成到很多技术之中。其中一项技术是AI-RadCompanion.4，这是一个放射科助理，可以支持医学成像阅读和测量的常规任务。人工智能增强了医学成像检查，可以帮助那些劳累过度的放射科医生，减轻一点他们的工作量。

另一项创新是AI-PathwayCompanion5。该工具结合了来自病理学、影像学、实验室和遗传学的洞察力，可以根据数据，为每一位患者提供状态预测和下一步的治疗建议。

确定升级优先次序

在南加州大学社会人工智能中心（UniversityofSouthernCaliforniaCenterforArtificialIntelligenceinSociety），他们部署了人工智能技术，以明确如何在地震时维持洛杉矶的供水。

由于该市公共事业基础设施老化，该项目在供水管网中确定需要修缮提升的区域，优先将为重要的基础设施（例如为医院、疏散中心、消防队和警察中心等地供水的基础设施）供水的管道升级成抗震管道。人工智能可以通过模拟大量不同的场景，找到最佳解决方案，因而非常适合用来解决这个问题。

北航2023年人工智能考研大纲

1、842人工智能基础综合试题含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的内容。所有课程均不指定参考书。

2、试题总分为150分，每门课试题满分50分，三门课程的试题均计入考试成绩。

《信号与系统》考试大纲（50分）

一、复习要点

（一）信号与系统绪论

(1)信号与系统的概念；

(2)信号的描述、分类及常用信号；

(3)信号的基本运算。

（二）正交函数集与正交分解

(1)信号分解的物理意义；

(2)正交函数集；

(3)信号在正交函数集上的分解。

（三）连续周期信号的傅里叶级数

(1)连续周期信号在三角函数集上展开；

(2)连续周期信号傅里叶级数；

(3)有限项傅里叶级数与均方误差。

（四）连续信号的傅里叶变换

(1)非周期连续信号的傅里叶变换；

(2)典型信号的傅里叶变换；

(3)傅里叶变换的基本性质；

(4)周期信号的傅里叶变换。

（五）拉氏变换

(1)拉氏变换的定义、物理意义；

(2)拉氏变换的基本性质；

(3)拉氏逆变换；

(4)双边拉氏变换。

（六）连续时间系统的时域分析

(1)系统的概念、表示与分类；

(2)LTI系统分析方法概述；

(3)连续系统的时域经典分析法；

(4)零输入响应与零状态响应；

(5)卷积的定义与性质；

(6)卷积法求解系统响应。

（七）连续时间系统的S域分析

(1)系统函数；

(2)由系统函数零、极点分布分析时域特性；

(3)线性系统的稳定性分析。

（八）离散时间系统的时域分析

(1)离散时间信号（序列）及其表示；

(2)典型离散时间信号；

(3)离散时间信号的基本运算；

(4)离散时间系统的基本概念描述与分类；

(5)系统冲激响应函数的求解。

（九）离散时间系统的Z域分析

(1)z变换及其收敛域；

(2)典型序列的z变换；

(3)逆z变换；

(4)z变换的基本性质；

(5)系统函数与z域分析。

（十）离散信号的傅里叶分析

(1)离散周期信号的傅里叶级数DFS；

(2)序列的傅里叶变换离散时间傅里叶变换DTFT；

(3)离散傅里叶变换DFT；

(4)快速傅里叶变换FFT。

（十一）傅里叶变换及其图像处理应用

(1)数字图像简介；

(2)二维离散傅里叶变换2DDFT及其性质；

(3)2DDFT在图像处理中的应用。

《算法设计与分析》考试大纲（50分）

一、整体要求

(一)掌握算法的定义、性质和表示方法，并能够使用伪代码对算法进行描述；

(二)能够熟练采用渐近上界、渐近下界与渐近紧确界分析算法的运行时间；

(三)掌握算法设计的常用方法，包括分而治之、动态规划、贪心、近似算法；掌握图的基本概念和重要的基础图算法；

(四)掌握计算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方法；

(五)具有对简单计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程求解能力。

二、复习要点

(一)渐近复杂性分析

（1）Ｏ、Ω、Θ符号定义；

（2）分析给定算法的渐近复杂性；

（3）比较具有不同渐近上界的算法的效率；

（4）递归函数的运行时间分析。

（二）常用算法设计方法的基本思想和特点，以及针对具体问题设计相应的算法并分析其效率

（1）分治算法

（2）动态规划算法

（3）贪心算法

（4）近似算法

（三）图算法

（1）图的基本概念和基本性质；

（2）图的表示方法；

（3）图的遍历与搜索方法；

（4）最小生成树和最短路径等图具体问题算法。

（四）计算复杂性

（1）计算复杂性的基本概念，如判定问题、优化问题等；

（2）P类和NP类问题的定义和证明。

《机器学习》考试大纲（50分）

一、复习要点

（一）机器学习基础算法：（1）Bayesian学习以及相关算法；（2）Q学习基本概念；（3）归纳学习-决策树构建算法。

掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术，掌握Q学习的基本方法；掌握VC维的定义，以及统计学习理论的基本结论，深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系；理解Bayesian的基本原理，贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用；掌握HMM算法的基本原理；掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例，构建决策树。掌握信息增益的概念，以及在构建决策树时的物理含义。

（二）神经网络与深度学习：（1）线性分类器-感知机等；（2）传统神经网络-BP算法等；（3）深度学习-卷积神经网络等。

掌握线性分类器的构建方法，包括线性分类器的基本形式、构建方法；掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解神经网络的反传算法基本原理、能够根据具体简单的网络实例写出反传公式的基本形式。了解经典深度神经网络模型、以及前沿技术，主要掌握卷积神经网络；理解卷积神经网络的构建过程、包括卷积操作的定义、Pooling操作的定义等。

（三）统计学习分类器：（1）支持向量机；（2）Adaboost算法；（3）子空间学习与稀疏表示。

理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理，弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表示的基本概念与思想，掌握主成分分析方法的具体过程、优化目标以及应用。基本了解Fisher判别分析、核判别分析等等；了解稀疏表示方法与子空间学习的联系与区别。

人工智能的主要应用领域有哪些

人工智能是一门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类类智能活动的能，来延伸人类智能科学

人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等

目前人工智能应用领域比较多，具体如下：

机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的

语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面

图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。

专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题