人工智能推进法？

一、人工智能推进法？

《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》（沪府办发〔2017〕66号），集聚人工智能领域人才，突破关键核心技术，推进人工智能示范应用，加快建设国家人工智能发展高地，制订《关于加快推进上海人工智能高质量发展的实施办法》。

一、加快人工智能人才队伍建设

1.加快建设人工智能人才高峰，对于符合条件的人才和核心团队纳入本市人才高峰工程，配置具有国际竞争力的事业发展平台，完善工作体制和社会保障。

2.支持本地高校、科研机构与企业联合培养人工智能人才，合作开设人工智能专业课程、设立人工智能研究院所，建立人才实训基地，提高应用型科技人才培养精准度。

3.加强本市人才相关政策的覆盖适用，集聚人工智能领域各类优秀人才。加大专业技术人才和技能人才的选拨力度。

4.支持本市人工智能领域重点机构引进各类优秀人才，鼓励各区因地制宜、自主探索人工智能人才在本区的生活、就业等保障举措。

5.设立上海市人工智能战略咨询专家委员会，论证和评估人工智能发展规划、重大科技项目实施，组织开展人工智能战略问题研究和重大决策咨询。

二、深化数据资源开放和应用

6.加快出台本市公共数据和一网通办管理办法，实现公共数据的规范采集、共享使用。引导人工智能企业等市场主体合法合规开展数据资产流通和交易。

7.制定公共数据资源开放清单，依法有序向人工智能企业开放教育、医疗、旅游等重点领域数据信息，建设文献语言、图像图形、环境传感、地图位置等多类型行业大数据训练库，满足人工智能深度学习的数据需求。

8.优化交通运输等城市管理场景资源的供给，支持本土人工智能企业新技术、新产品、新模式的应用推广，形成60个左右人工智能深度应用场景，建设100个以上人工智能应用示范项目。

9.支持人工智能企业参与“智能上海”行动建设，推动党政机关、企事业单位提升服务水平和业务效率。将符合条件的人工智能产品纳入创新产品推荐目录，推动首购应用。

三、深化人工智能产业协同创新

10.将人工智能纳入本市战略性新兴产业重点领域，按照本市战新产业发展专项资金管理办法，对符合条件的人工智能类重大项目及平台给予支持。

11.对符合重点支持方向的人工智能领域项目，按照本市人工智能创新发展专项支持实施细则，给予总投资最高30%，总额最高2000万元的支持。

12.加大人工智能领域研发投入，加快上海类脑智能科学研究基地建设。推进国家智能传感器制造业创新中心建设，整合重点企业、科研院所等要素资源，加快在类脑智能理论研究、人机混合增强智能、新型智能算法等领域取得突破，开展智能感知、计算处理、智能执行等关键共性技术攻关。

13.支持人工智能龙头企业在沪建立总部，鼓励有条件的企业或机构设立创新平台、孵化基地。鼓励人工智能企业离岸创新成果在本市转化，在相关方面视同国内创新成果支持。

14.举办世界人工智能大会、创新大赛等重大活动，组建长三角人工智能创新联盟，深化产业协同发展，提高活跃度和品牌影响力。

四、推动产业布局和集聚

15. 加快建设国家人工智能高地，构建本市“人形分布、多点联动”的产业发展空间布局，推动本市相关集聚区政策覆盖人工智能领域，打造华泾北杨等3-4个人工智能特色小镇，建设5个人工智能特色示范园区。

16.适应产业创新跨界融合发展趋势，在人工智能领域建立宽松灵活的产业空间管理机制，给予人工智能企业资源空间等方面支持，对符合条件的企业，合理确定开发强度和配套功能。

五、加大政府引导和投融资支持力度

17.统筹用好产业转型升级、信息化建设等各类专项资金，引导企业加大投入和项目建设，支持人工智能创新发展。

18.对符合条件的人工智能企业相关产品，给予本市装备首台套、软件首版次、新材料首批次相关政策支持。鼓励各区出台政策支持人工智能产业化项目。

19.发挥中小微企业政策性融资担保基金作用，加大人工智能领域企业信用担保力度。鼓励有条件的金融机构设立人工智能信贷专项。

20.发挥政府投资基金撬动作用，引导社会资本设立千亿规模人工智能产业发展基金。支持人工智能领域中小企业向“专精特新”发展，培育壮大一批细分领域隐形冠军和创新标杆企业。

21.支持人工智能企业通过兼并、收购、参股等多种形式开展国际化投资并购。鼓励各区对人工智能型企业上市等给予重点支持。

22.加大适应人工智能发展的基础服务供给，加快5G网络、数据中心、新型城域物联专网等新一代信息基础设施建设。支持人工智能企业参与综合标准、基础共性技术标准制定。建立保障人工智能健康安全发展的制度规范。开展知识产权评议和专利导航。

二、人工智能的研究意义？

对于人工智能的研究，可以帮助我们找准人类对于自身的定位。就目前来说，人类是地球上最高形态的智慧存在，但对于整个宇宙来说，其实是不确定的，相对于未来未知的情况，就更加不确定。

人类在研究人工智能时，总是希望研究的目的成为最终的结果。从而达到对自己有利的目的。而事物的发展也不总是如我们自己所愿。从整个生命进化来看，人类并不一定是生命进化的最终形态。

如果这一点成立，那么我们研究人工智能，很可能就是告诉我们人类不要狂妄自大，人这样一种生命存在的形态，并非是生命进化的终极层次。

三、人工智能会展研究意义？

背景：现代化社会越来越发达，人工智能的应用越来越广泛，在各个领域都有涉及

意义：科技兴国

四、人工智能数学研究方向？

当前许多 AI 的研究基本上都围绕着数学在进行，比如有统计学、概率论等，这些都是在理论层面的。无论你在哪里看到关于人工智能的课程，都会跟你说要求你掌握了基本的数学知识，例如导数、线性代数、概率论、统计学等。

如果是数学专业的人，在 AI 上偏向于理论的研究，例如新算法的研究，利用更加好的知识来使算法更加快速更加精确。

五、人工智能会计研究内容？

5G时代的到来，推动了人工智能技术能在财会领域更好地应用，顺应时代发展趋势，推动财会领域变革。

基于此，本文通过文献研究法、对比分析法、经验总结法等研究方法，对人工智能现状和在财会领域应用现状进行调查研究。

目前，AI在财会领域应用还存在成本相对较高、AI财会算法不够优化、缺乏AI财会专业人才等问题，阻碍AI在财会领域应用进程，因此，本文从国家、社会、财会人员3个层面思考，通过经验总结提出一些思考和建议。

六、人工智能的研究内容？

人工智能的研究内容如下的：

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

扩展资料

智能模拟：机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。

学科范畴：人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。

涉及学科：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

七、人工智能的研究策略？

其一是功能模拟学派。

这又称为符号主义学派，主张从功能方面模拟、延伸、扩展人的智能。认为人脑和电脑都是物理符合系统，其代表性成果有专家系统、知识工程、启发式程序得等等。

其二是结构模拟学派。

又被称之为联系结主义学派。主张从结构方面模拟、延伸、扩展，人的智能，，要用电脑模拟人脑的神经系统联合机制，其代表性成果有M-P神经细胞模型，BP神经网络模型，Hopfield神经网络模型等等。

其三是行为模拟学派。

又被称为行为主义学派，主张从行为方面模拟、延伸、扩展人的智能，认为智能可以不需要知识。代表性成果有MIT的Brooks研制的智能机器人

八、人工智能的主要研究对象是人工智能吗？

人工智能（Artificial Intelligence)主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸扩展的智能，实现机器智能。

人工智能是极具挑战性的领域。伴随着大数据、类脑计算和深度学习等技术的发展，人工智能的浪潮又一次掀起。目前信息技术、互联网等领域几乎所有主题和热点，如搜索引擎、智能硬件、机器人、无人机和工业4.0，其发展突破的关键环节都与人工智能有关。

九、人工智能有哪些研究方向？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涵盖多个研究方向的学科领域，常见的研究方向包括但不限于以下几个：

1. 机器学习（Machine Learning）：研究如何使计算机能够从数据中学习，通过构建模型和算法实现自动化的模式识别、预测和决策。

2. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习的分支领域，研究通过构建深层神经网络模型实现高级特征提取和表示学习。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：研究如何使计算机能够理解、生成和处理人类语言，包括文本分析、机器翻译、对话系统等。

4. 计算机视觉（Computer Vision）：研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频数据，包括图像识别、目标检测、图像生成等。

5. 强化学习（Reinforcement Learning）：研究如何使计算机通过与环境交互学习最优的行为策略，通过试错和奖励机制来优化决策过程。

6. 人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）：研究如何设计和开发更加友好、高效的人机界面，使人与计算机之间的交互更加自然和智能。

7. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）：研究如何表示和组织知识，并通过推理和逻辑推断实现智能的问题解决和决策。

此外，还有智能优化、数据挖掘、模式识别、自动驾驶、人工智能伦理等等其他研究方向。随着人工智能的发展和应用，研究方向也在不断扩展和深化。

十、人工智能研究生课程？

1、纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学。2、从算法层面对人工智能的优化，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。3、工业应用的方面。主要应该学习自动化和机械控制。