人工智能专业细分专业？

一、人工智能专业细分专业？

1、计算机类。

计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程电子信息类：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、广播电视工程、医学信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、电子科学与技术、电磁场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、电信工程及管理、应用电子技术教育、集成电路设计与集成系统。

2、自动化类。

自动化、轨道交通信号与控制。

3、数学类。

数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术。

二、人工智能细分领域龙头？

人工智能部分领域龙头

1.虹软科技：AI视觉龙头，服务方向为智能手机、智能汽车、物联网（IoT）等

2.同花顺：金融 大脑、互联网 金融信息服务龙头，服务于金融领域

3.巨人网络：AI游戏龙头，参股了人工智能网络游戏公司

4.鼎捷软件：工业4.0AI软件龙头

5.昆仑万维：网页游戏龙头，参股了AI、区块、无人驾驶、智慧教育等多个独角兽。

三、通用人工智能细分龙头？

目前，全球通用人工智能领域的细分龙头公司主要有以下几家：

1. 谷歌（Google）：作为全球互联网搜索巨头的谷歌，也是通用人工智能领域的重要参与者。其在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域的技术水平处于领先地位。

2. 微软（Microsoft）：微软在人工智能领域的布局相当广泛，涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人体感知等多个细分领域，其人工智能技术平台Azure也是行业内领先的人工智能云服务平台。

3. IBM：作为世界上最大的信息技术公司之一，IBM在人工智能领域也有很大的发展潜力。其人工智能平台Watson涉及语音识别、机器学习、自然语言处理、大数据分析等多个细分领域，已经成为企业用户的首选之一。

4. 亚马逊（Amazon）：亚马逊的人工智能平台AWS也在全球范围内得到了广泛应用，涵盖了语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个细分领域。

以上是当前全球通用人工智能发展领域的细分龙头企业，他们在人工智能技术和应用方面都有着较为显著的领先优势。

四、人工智能细分

在当今数字化时代，人工智能细分已成为科技领域的热门话题。随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的应用场景涌现出来，这使得人工智能领域的细分研究变得愈发重要。

什么是人工智能细分

人工智能细分指的是对人工智能整体领域的分门别类，将其划分为不同的子领域或专业方向。通过细分，可以更精确地研究各个领域的特点、发展趋势以及应用场景，从而推动人工智能技术的持续创新和发展。

人工智能细分的意义

人工智能作为一项复杂多样的技术，其应用领域涵盖了众多领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。因此，将人工智能领域进行细分有着重要的意义：

• 有助于深入研究：通过细分可以更深入地研究各个子领域的技术原理和应用场景，推动相关研究取得突破性进展。
• 促进交叉融合：不同的细分领域之间存在着相互联系和融合的可能性，通过细分可以促进不同领域之间的交叉合作，实现更多创新。
• 提升应用效率：对人工智能技术进行细分可以帮助企业和研究机构更快速地找到适合自身需求的解决方案，提高应用效率。

常见的人工智能细分领域

人工智能领域的细分非常广泛，常见的细分领域包括但不限于：

• 机器学习：是人工智能的核心领域之一，主要研究如何使计算机系统从数据中学习和提取规律。
• 自然语言处理：致力于让计算机能够理解、处理和生成自然语言，涉及语音识别、文本分析等技术。
• 计算机视觉：研究让计算机系统能够“看懂”图像和视频，实现目标检测、图像识别等功能。
• 智能控制：与智能系统的感知、决策和执行相关，涉及智能机器人、自动驾驶等领域。
• 强化学习：通过引导智能系统的学习过程，使其能够基于环境给出最优决策。

未来发展趋势

随着人工智能技术的不断进步，人工智能细分领域也将不断拓展和深化。未来人工智能领域的发展趋势可能包括以下几个方面：

• 跨学科融合：人工智能将与生物学、心理学等学科相结合，推动跨学科融合研究的发展。
• 边缘计算与物联网：人工智能将与边缘计算、物联网等技术相结合，实现更广泛的智能设备互联。
• 数据安全和隐私保护：随着人工智能应用范围的扩大，数据安全和隐私保护将成为重要议题。
• 自适应学习系统：未来人工智能系统将向更加智能化、自适应化的方向发展，实现更好的个性化服务。

结语

总的来说，人工智能细分是人工智能领域研究和应用的重要方向之一，通过对人工智能技术进行细分，可以促进相关研究的深入和推动人工智能技术的创新发展。随着人工智能技术的不断发展和普及，相信在未来，人工智能细分领域将会迎来更加广阔的发展空间。

五、人工智能细分领域有哪些？

人工智能细分领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、智能控制、机器人技术等。

机器学习是人工智能的核心，涉及到数据分析、模式识别和预测等。

自然语言处理关注计算机与人类语言的交互，包括语音识别、语义理解和机器翻译等。

计算机视觉致力于让计算机理解和解释图像和视频。专家系统利用专家知识和推理技术解决复杂问题。

智能控制涉及自动化和控制理论，用于优化和改进系统性能。

机器人技术则关注制造和设计智能机器人，使其能够执行各种任务。

六、人工智能哪个细分领域成长最好？

人工智能是一个涉及多个领域的综合性、跨学科的技术，目前其各个细分领域都在不断地发展壮大。以下是一些人工智能细分领域中成长较好的领域：

1. 自然语言处理（NLP）：随着大数据和深度学习技术的不断发展，NLP在机器翻译、情感分析、自然语言生成等方面取得了重大进展。

2. 计算机视觉（CV）：CV在图像识别、目标检测、人脸识别等领域成长迅速，尤其是深度学习技术的运用，极大地提升了其准确性和效率。

3. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习技术是人工智能的核心技术，其在自动驾驶、智能客服、金融风控等领域的应用越来越广泛。

4. 人机交互（HCI）：人机交互在智能家居、虚拟现实、增强现实等领域成长迅速，其基于自然语言、图像识别等技术，不断提升用户体验和互动效率。

5. 机器人技术：机器人技术在生产制造、医疗保健、服务行业等领域的应用不断扩大，随着人机交互、计算机视觉等技术的进步，机器人的智能化水平不断提高。

总的来说，人工智能的各个细分领域都在不断地发展、壮大，而且它们之间也存在着相互促进的关系。未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩大，这些领域的成长前景将会更加广阔。

七、人工智能行业细分

在当今数字化时代，人工智能行业已经成为科技领域中备受关注的一个重要细分领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，人工智能技术正逐渐渗透到我们生活的方方面面。

人工智能的定义与发展

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟、延伸人的智能，实现类似人类智能的一种智能系统。人工智能技术最初起源于20世纪50年代，经过几十年的发展，如今已经涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等多个方面。人工智能技术被认为是未来科技发展的核心领域之一。

人工智能行业应用领域

随着人工智能技术的不断演进，其应用领域也在不断扩展。目前，人工智能行业细分可涉及到医疗保健、金融服务、智能制造、智能交通、教育科研等多个领域。在医疗保健领域，人工智能可应用于疾病诊断、健康管理等方面，极大地提升了医疗服务的效率与准确性。

人工智能行业发展趋势

未来，人工智能行业的发展将会更加向纵深发展，涉及到更多的细分领域。随着硬件技术、算法技术的不断改进与突破，人工智能将更多地融入人们的日常生活中，为人类社会带来巨大的变革与便利。

人工智能行业挑战与机遇

虽然人工智能行业前景广阔，但也面临着一些挑战。例如数据隐私保护、伦理道德问题、人机关系等方面的困扰。然而，随着技术的不断进步与规范化，这些挑战均有望得到有效化解。

结语

综上所述，人工智能行业细分在当今是一个备受瞩目的领域，其发展前景广阔，应用领域广泛。作为一名从业者，我们应不断学习提升，积极践行技术创新，推动人工智能技术的健康发展，为社会贡献自己的力量。

八、人工智能的细分领域有哪些？

随着数字化时代的到来，人工智能被广泛应用。特别是在家居、制造、金融、医疗、安防、交通、零售、教育和物流等多领域。

1，自然语言处理技术领域

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

为了让人能够和机器沟通，也为了人工智能够带来更多的便捷和惊喜。

而如何让人与智能（多为机器人）进行沟通，就是自然语言处理技术领域要发挥的地方了。如何将图像、语音、视频转化为人工智能所认识的，用软件系统将冰冷的机器转化为有温度的人工智能。

比如，会和小朋友你说我猜的天猫精灵，比如，会在小朋友看视频时离屏幕太近，会有语音提示的小爱音响，比如智能手环时刻关注你的运动状态等等，每一个智能的背后，都是自然语言处理的功劳。

2、广告营销领域

通过人工智能，我们可以为广告营销领域提供数据支持、分析数据、智能广告投放。

而在这个一直在讲究精准且高效率的广告领域之中，人工智能现在已经可以做到实时落地。

即，用户在搜索内容后，系统会根据你的浏览数据给你进行用户画像，推荐你会喜欢或者更适合你的数据，这里面都是充满了大量的数据采集及数据分析和数据归类，以及大数据的多维度辨析。

3、智能制造随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。

4、智能家居智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。

5、网络安全领域

在如今的网络之中，安全问题可以说是重中之重的一项了。

于是，在近年之中，无数的指纹、虹膜、语音，面部识别功能，可谓是层出不穷的应用在了私人，公共安全领域之中了。

如今更是出现了黑客机器人，专门针对企业的网站进行多方面打击，从而找出该网站所存在的安全漏洞。进而修补漏洞的操作。

6、智慧金融人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。

7、智能医疗智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。

8、智慧教育主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。

9、智能安防智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。

10、智慧物流物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。

人工智能的运用诸多应用领域还有很多，在此我不进行一一阐述，也欢迎大家进行更多补充。

九、人工智能应用的细分领域有哪些？

据说封面放的好，绅士少不了......

人工智能技术是目前最为热门的高新技术之一，可以称之为科技界的“高富帅”，但凡是从业者，不但薪资高、外表华丽，最主要还是国家战略发展方向，未来的朝阳行业。人工智能已经逐渐渗透到了各行各业，开始影响着我们的衣食住行，未来这种影响将会更加的明显，可以说无AI不时髦，如果不懂得使用AI的产品，那么将会被这个时代遗弃。

计算机视觉领域的市场与人才需求

AI领域的应用让人眼花缭乱，几乎每过一段时间都会有新的应用产品现身，有的时候仅仅是一款产品下的AI应用就层出不穷，比如以抖音为例，上面的各种换脸、美颜、特效等应用每天都发生着变化，也就是说相关的AI应用技术一直在更新，那么做为AI兴趣爱好者，或者想要深入了解其技术原理的人员应该如何着手呢？接下来，就为大家做一个总体的分析，首先从应用分类上开始。

纵观目前整个AI领域的应用方向，大概可以分为四大类：图像视觉应用领域、自然语言应用领域、语音信号应用领域、自动化应用领域。而在这四大领域中，又属图像视觉应用领域的落地产品最为广泛，根据艾瑞咨询报告显示，通过对下游行业需求统计测算，2020年我国计算机视觉产品的市场规模占整个 人工智能行业的57%,这说明国内的AI产品市场超过一半都是在做图像视觉领域的应用产品，这主要是由于市场对图像视觉应用方向的产品要比其他方向产品的需求大。

由于市场对AI产品的需求较大，从而导致市场上的AI产品研发企业需要的技术人员大部分都是和图像视觉技术相关的人员，这也加剧了市场上图像视觉领域的人才稀缺性，从国家工信部2020年发布的《人工智能产业人才发展报告》中，可以看出相关人才的稀缺性有多大。

根据工信部统计发布的报告数据显示，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于 0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看,智能语音和 计算机视觉的岗位人才供需比分别为 0.08、0.09，相关人才极度稀缺。

根据成都深度智谷科技有限公司对近期报名咨询学习“人工智能算法工程师”的人员、以及报名考试中国人工智能学会认证的《计算机图像视觉应用开发工程师》证书的人数比例分析，所有咨询人员中对于图像视觉领域的咨询达到了80%以上，可见更多的意向从业者也对图像视觉算法方向的技术更感兴趣，无论是从技术入门难度，还是从市场的从业要求而言，图像视觉领域的宽容性都要更高，这对于那些意向从业者而言，或者是一个不错的消息。

计算机视觉应用领域的任务分类

前面讲到人工智能应用领域占比最大的计算机视觉产业，有很多人对计算机图像视觉的应用的认识并不是很清晰。一般在图像视觉任务处理领域，根据其具体的任务目标可可划分为：检测（回归拟合）任务、分类任务、生成任务、分割任务。那么这篇文章，我们将从检测任务和分类任务展开讨论，后续我们还会对生成任务和分割任务进行分析讨论。

检测任务：

检测任务是检测图像中是否包含了某个目标，并且要通过对目标标签坐标的学习，进行回归拟合这些标签坐标点，从而达到检测目标的目的。比如拿人脸检测来说，计算机需要学习的就是人脸矩形框的左上角和右下角的坐标点，然后再根据学到的坐标点画出矩形框，就完成了人脸检测的任务。

从上面的人脸检测任务中可以发现，人脸检测任务实际是通过对标签点的回归来完成检测任务的。如果我们需要单纯的回归来实现某些任务，比如关键点的检测，那么就不要画出矩形框了，只需要把回归后的关键点标出来就可以了。在人脸检测任务中，最为常见的操作是在检测人脸的同时，对人脸上的关键位置进行回归，这有助于提高检测精度。

当然，如果有必要，甚至可以对人脸的轮廓进行全面的关键点回归检测，这样的检测任务对人脸的轮廓拟合更好，适合对人脸部分做一些相关的操作，比如人脸美颜相机、换脸道具等都是需要对人脸轮廓做全面的检测才能够做出理想的效果的。

上面人脸检测是一个单类单目标检测，顾名思义，被检测的目标只有一个，那也就只有一个类别，除了单类单目标的检测，还有单类多目标的检测、以及多类多目标的检测。

首先来看看单类多目标检测任务，单类多目标也很容易理解，就是被检测目标只有一个类别，但是却有多个对象，比如一张图上有多个人脸，这种任务就属于单类多目标检测了，那么单类单目标检测和单类多目标检测之间的难度差距多少呢？答案是差距很大，简单来说，单类单目标检测只需要在图上留下置信度最高的目标即可，但是单类多目标不仅仅要考虑到检测到所有的目标，还要考虑去除被重复检测的目标。要使用到IOU、NMS等一些技巧才能达到目标。

多类多目标和单类多目标唯一不同的就是被检测的目标不是同一个类别，有可能是两个类别或者两个类别以上的多个目标。以下图为例，被检测的目标包括了多个类别，每个类别又有一个或多个对象，这种的检测被称为多类多目标检测。

分类任务：

分类任务大多数情况下是和检测任务伴随而行的，分类任务也比较容易理解，简单来说就对目标进行分门别类，而分类任务根据分类数又可以分为二分类任务和多分类任务。

二分类任务顾名思义，就是把所有的数据分类两个类别，这种应用一般在判断一个目标是否符合某种标准的时候使用，最直观的例子就是人脸识别，即判断目标是不是某个人的人脸，具体做法就是将当前的人脸和人脸库中的人脸一一对比，相似度达标就是被识别的人脸标目标，否则就不是，这就是很直观的二分类问题，除了人脸识别，还有其他很多类似的二分类案例，比如判断邮件是否是垃圾邮件、判断图像是否涉黄违规等等。

多分类一般是对众多不同的目标同时分类，比如对一张照片中的不同目标进行分类确认，一般这类任务都与检测任务同时进行，最典型的模型就是以深度学习为例的YOLO系列，同时进行检测任务和分类任务。

此外，根据处理的数据是否具有标签信息，我们还可以将机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习等几种类型。

监督学习是完全按照输入数据与标签一对一的形状对数据打上标签，然后再通过让机器学习大量带有标签的样本数据，训练出一个模型，并使该模型可以根据输入得到相应输出的过程。

非监督学习是通过学习没有分类标记的训练样本，直接建立一个模型，以揭示数据的内在性质和规律。具体来说，要将数据集划分为若干个互不相交的子集，每个子集中的元素在某种度量之下都与本子集内的元素具有更高的相似度。

使用以上方法划分出的子集就是聚类，包括K-均值、k-众数、k-中心点，高斯混合模型（GMM）、分层聚类、EM等算法。

半监督学习是其训练数据的一部分是有标签的，另一部分没有标签，而没标签数据的数量常常远远大于有标签数据数量。先使用无监督学习对数据作处理，然后使用监督学习做模型的训练。

后记：

最后说明一下，无论是检测任务，还是分类任务，其本质都是在做判断，判断目标是否拟合，是否分开等等，所以检测和分类任务都被称作判别模型任务。

从机器学习的角度来看，预测值为离散值的问题为分类问题，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、集成方法、K-近邻等算法，可以预测鸟的种类。

预测值为连续值的问题为回归问题，包括线性回归、逻辑回归、集成方法、神经网络等算法，可以预测房价的趋势。

文/deep man

十、细分意思？

若某两个图都能从同一个图经细分后得到，则称它们同胚，图的同胚是两个图之间的一种关系。细分是指从一个非空图依如下方式得到另一个图：去掉这个图上的一条边，添上一个新节点,并让这个新节点与被去掉的那条边的两端点分别有一条边相连。细分就是从一个非空图经一系列边细分所得到一个新图。