今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能编程哪个最有潜力的相关内容，其中也会对人工智能对编程要求高吗进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、人工智能学习用什么编程软件好？2、现在学什么人工智能好？3、人工智能工程师-未来最具潜力的职业（成长篇）4、人工智能领域，哪种编程语言比较好？5、哪一种编程语言适合人工智能人工智能学习用什么编程软件好？
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现在学什么人工智能好？
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，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。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势
人工智能工程师-未来最具潜力的职业（成长篇）
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
那些年“脑洞大开的电影”
1920年第一部脑洞大开的电影《大都会》，人工智能第一次冲击人们的视野，当时大部分人一定觉得拍电影的人是个“疯子”博人眼球而已。
随着 科技 的进步，2015年《机械姬》人工智能从“幻想”成为现实，甚至超乎您的想象。这些“暖心管家”和“私人伴侣”的贴心服务为生活增添了不少方便和色彩！
但人工智能不仅仅是这些美好，还有那些惊心动魄的场景！
强大的机器人
人工智能从服务人类，到替代人类、甚至超越人类。所以就有了弱人工智能和强人工智能的说法！
何为弱人工智能？何为强人工智能？
弱人工智能（Weak A.I.）
弱人工智能认为一些“思维型”特征可以添加到计算机中，使它们成为更有用的工具。
强人工智能 （Strong A.I.）
强人工智能宣称计算机可以在与人类同等的水平上进行思考。
简单说就是，服务于人类的是弱人工智能，替代和超越人类的称为强人工智能; 那么主宰人类的捏？
难怪地球最通天大脑霍金发出警告：未来人工智能也许会是人类的终结者！吓死宝宝了！
人工智能是如何发展？
1950
两位人工智能之父
一位名叫马文·明斯基被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。
艾伦图灵，英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。
谁是图灵？
一个伟大而又悲惨的天才
一部电影一个伟大人物
啥是图灵测试
，时长 00:26
图灵测试里，有一项非常有效的测试，就是不停地问对方同样的问题，看对方什么反应。但实际上这个程序并没有达到真正的智能，但是人工智能的开端。
1958
人工智能元年
人工智能AI的英文全称Artifical Intelligence），最早于1956年在达特茅斯会议（Dartmouth Conference）上被提出。这是 历史 上第一次人工智能研讨会，也被广泛认为是人工智能诞生的标志，因此，1956年也就成为了人工智能元年。
1959
第一台工业机器人
首台工业机器人诞生。美国发明家乔治·德沃尔与约瑟夫·英格伯格发明了首台工业机器人，该机器人借助计算机读取示教存储程序和信息，发出指令控制一台多自由度的机械。它对外界环境没有感知。
现代工业机器人已经广泛地的应用
1963
第一个VI头盔
1963—明斯基发明了首款头戴式图形显示器，如今的Oculus Rift虚拟现实眼罩就采用了这种模式。
猜猜这些是那些战机头盔！
1968
第一个机器人
细想来，真不可思议。明明是一生之中最常见的东西，却从来不曾细细瞧上一眼。
机器人时代到来
1970
专家系统产生
1970
1976
1980
1970年 能够分析语义、理解语言的系统诞生。美国斯坦福大学计算机教授T·维诺格拉德开发的人机对话系统，并持续的优化中。美国斯坦福大学肖特里夫等人发布的医疗咨询系统MYCIN，可用于对传染性血液病患诊断。
1981
第一台思维机
1981年，第五代计算机项目研发。日本率先拨款支持，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并能像人一样推理的机器。随后，英美等国也开始为AI和信息技术领域的研究提供大量资金。日本人开发的是带有“人工智能”的电脑，即思维机。
1997
人机大战
1997年，“深蓝”战胜国际象棋世界冠军。IBM公司的国际象棋电脑深蓝DeepBlue战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。它的运算速度为每秒2亿步棋，并存有70万份大师对战的棋局数据，可搜寻并估计随后的12步棋。
2016
围棋大战
2016~2017年，AlphaGo战胜围棋冠军。AlphaGo是由Google DeepMind开发的人工智能围棋程序，具有自我学习能力。它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。
2020
一场刺杀
2020年的夏天首次全人工智能刺杀，伊朗核武器之父”的穆赫辛·法赫里扎德，被某国利用人工智能技术刺杀，这是一场全人工智能刺杀、卫星遥控无人机跟踪目标，向智能机器人（带高速6管速射枪）发出指令完美配合的猎杀。
卫星--无人机-武装机器
刺杀现场
穆赫辛·法赫里扎德
人工智能的天才之争
扎克伯格对人工智能的未来充满了希望
马斯克认为“未来最大的恐惧就是AI”
扎克伯格与马斯克的AI骂战，但是他们发展人工智能脚步从未停止，人工智能无处不在，时刻影响着我们的生活，无行业、不智能！
人工智能时代已经来临！
人工智能的应用领域将越来越广泛，机器翻译，智能控制，专家系统，机器人 语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务。
人工智能工程师-未来最具潜力的职业
人工智能工程师成长之路
2017年,国务院印发《新一代人工智能发展规划》，其中战略目标是到2020年人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元，人工智能行业工程师需求200万名！
以下视频来源于 中信电脑培训，时长 04:01
如今人工智能行业主要分布在北京、上海、广州及成都、西安等内陆省会城市。在一线城市中人工智能算法工程师岗位的平均月薪在三万元左右；而在广大二线城市中人工智能算法工程师的岗位月薪也达到了一万五以上。一般工作多年以上的人工智能算法工程师年薪高达八十万元，基本实现薪酬翻番。
人工智能领域，哪种编程语言比较好？
自我实现算法，硬件加速实现的话，c/c++是好选择
基于框架实现的话，python是好的选择
哪一种编程语言适合人工智能
Python、java、C这三门语言都行，Python使用最方便，也要比另外两门简单，有很多的机器学习和深度学习的开源平台都支持，在最受欢迎的编程语言里面排名第三，也是第三种使用最广泛的编程语言。
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