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人工智慧技術和產品經過過去幾年的實踐檢驗，目前應用較為成熟，推動著人工智慧與各行各業的加速融合。人工智慧逐漸成為一門理工科的熱門學科，人工智慧的快速發展，人們對人工的智慧的需求無論是生活還是工作上都有人工智慧技術應用的存在。那人工智慧技術應用學什麼？人工智慧的實際應用領域有哪些？

人工智慧技術應用學什麼

人工智慧是典型的交叉學科，涉及到數學、哲學、控制學、計算機、經濟學、神經學和語言學等學科，同時學習人工智慧還需要具有一定的實驗環境，對於資料、算力和演算法都有一定的要求，所以當前人工智慧領域的人才培養依然以研究生教育為主。

對於初學者來說，如果想入門人工智慧領域，可以從機器學習入手，一方面機器學習的知識體系相對比較容易理解，另一方面機器學習的應用場景也比較多，機器學習也是大資料分析的兩種常見方式之一。

專業核心課程：計算思維I（C）、計算思維II（C++）、資料結構與演算法（C++）、資料庫原理與應用、作業系統與Linux系統應用、大資料技術原理與應用、機器學習基礎、效能雲計算架構與實踐、神經網路與深度學習。

主要課程關係結構圖如下：

人工智慧在市場上具有比較高的熱度，很多人想要從事人工智慧行業的工作，不可否認的一點是它的薪資待遇比較高，有較高的回報，那麼人工智慧的核心技術是什麼？

人工智慧三大核心技術

計算機視覺：人工智慧系統的大門

根據實際解決的問題， 計算機視覺技術可分為人臉識別、影象檢測、影象檢索、目標跟蹤、風格遷移等幾大板塊。 其中，人臉識別、影象分類等功能計算機視覺技術已經比人類視覺更精準、更迅速。

自然語言處理：中國領先的人工智慧技術

一個完整的自然語言處理系統包含 語音識別、語義識別、語音合成 三部分。 其中，國內企業在語音識別和語音合成已處世界領先地位。

語音識別是指讓計算機“聽到”人的語音，目前已經比較成熟，尤其漢語的語音識別領先英語。國內語音識別企業，如百度、搜狗、科大訊飛，識別率均已達到97%左右。

語音合成 是指計算機將準備“回覆”給人類的語句，透過合成音訊的形式，利用揚聲器外放。當前，科大訊飛的語音合成技術代表了世界領先水平。

語義識別 是當前自然語言處理發展的瓶頸，仍處於初級研究階段。由於目前的人工智慧技術只能把音變成字，字變成音，不能理解其中含義，很難實現基於場景的生動會話，商業落地的場景十分有限。

知識圖譜：人工智慧的下一技術風口

如果說以往的智慧分析專注在每一個個體，知識圖譜則專注於這些個體之間的 “ 關係 ” 。知識圖譜用 “ 圖 ” 的表達形式，最有效、最直觀地表達出實體間的關係，是最接近真實世界、符合人類思維模式的資料組織結構。

人工智慧的實際應用

1、安防：

近些年來，中國安防監控行業發展迅速，影片監控系統數量不斷增長，在公共和個人場景監控攝像頭安裝總數已經超過了1。75億。尤其在一些事故多發的高危領域，人工智慧的給企業安全生產帶來了諸多便利。其中鯤雲科技推出更高算力價效比AI晶片為技術核心的智慧影片分析系統，給智慧化工、智慧加油站、智慧工地、智慧礦山等領域的安全生產賦能，不僅降低了安全事故發生率，而且幫助企業在人力投入中節省了成本。

2、物流：

物流行業透過利用智慧搜尋、 推理規劃、計算機視覺以及智慧機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。

3、交通：

智慧交通系統是通訊、資訊和控制技術在交通系統中整合應用的產物。我國在ITS方面的應用主要是透過對交通中的車輛流量、行車速度進行採集和分析。

4、醫療：

目前，在垂直領域的影象演算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求，市場上出現了眾多技術服務商。

5、家居：

智慧家居主要是基於物聯網技術，透過智慧硬體、軟體系統、雲計算平臺構成一套完整的家居生態圈。使用者可以進行遠端控制裝置，裝置間可以互聯互通，並進行自我學習等。

6、教育：

透過影象識別，可以進行機器批改試卷、識題答題等；透過語音識別可以糾正、改進發音；而人機互動可以進行線上答疑解惑等。