人工智能具体涉及哪些领域？
以下几个领域供参考：
自然语言处理（NLP）：GPT-4将进一步提升NLP的性能和效果，因此NLP领域还有很大的发展空间。NLP的基础知识，如文本处理、语言模型、词向量等，以及流行的NLP框架和工具，如PyTorch、TensorFlow等。
计算机视觉（CV）：CV是人工智能领域的另一个重要方向，涵盖了图像处理、目标检测、分类、识别等多个方面。随着GPT-4的出现，CV领域的算法和技术也将得到进一步提升和拓展。CV的基础知识，如图像处理、卷积神经网络等，以及流行的CV框架和工具，如OpenCV、PyTorch等。
机器学习（ML）：机器学习是实现人工智能的核心技术之一，也是许多领域的基础。随着GPT-4的出现，机器学习领域的算法和技术将得到进一步提升和拓展。机器学习的基础知识，如监督学习、无监督学习等，以及流行的机器学习框架和工具，如Scikit-learn、TensorFlow等。
深度学习（DL）：深度学习是机器学习领域的重要分支，也是实现人工智能的核心技术之一。随着GPT-4的出现，深度学习领域的算法和技术也将得到进一步提升和拓展。深度学习的基础知识，如神经网络、反向传播算法等，以及流行的深度学习框架和工具，如TensorFlow、Keras等。
人工智能伦理学：随着人工智能的发展，伦理问题也越来越受到关注。人工智能伦理学的基础知识，如人工智能的道德和社会影响等，了解人工智能的发展趋势和应用场景，以及如何设计和应用人工智能技术来符合伦理要求。
来自网友：EMA英码科技的回答
作为人工智能领域的先行者，来说一下人工智能涉及的领域有哪些，
人工智能涉及的领域非常广泛，比如:
1.机器学习:机器学习是人工智能的核心领域之一，它研究如何通过算法让计算机根据数据自主学习并提高预测准确性。
2.自然语言处理:自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支，它研究如何使计算机理解、处理、生成自然语言。
3. 计算机视觉:计算机视觉是研究如何让计算机能够理解和解释视觉信息的领域，例如图像、视频、三维场景等。
4、语音识别:语音识别是指计计笪机能够识别并理解人类的语音输入，以便进行相应的操作和交互。
5.强化学习:强化学习是机器学习的一种分支，它研究如何通过试错和反馈机制，让计算机能够自主决策和优化策略。
6.知识图谱: 知识图谱是人工智能的一项技术，它利用大量结构化和非结构化的数据来建立知识库，以支持各种应用场景的自动化准理和决策。
7.机器人学:机器人学是研究如何让机器人具备感知、决策和执行能力的领域，它涉及计算机视觉、自然语言处理、运动控制等多个方面。
在一些生活类的领域，人工智能技术的应用也尤为广泛，比如：
1. 医疗保健:人工智能在医疗保健领域的应用包括图像分析、疾病诊断、药物开发、电子病历管理等。
2.金融服务:人工智能在金融服务领域的应用包括风险管理、反欺诈、投资分析、客户服务等。
3.零售和电子商务:人丅智能在零售和电子商务领域的应用包括推荐系统、供应链管理、自动化客服、虚拟试衣间等。
4.智能交通:人工智能在智能交通领域的应用包括交通流量预测、自动驾驶、交通信号优化等。
5.教育:人工智能在教育领域的应用包括个性化教学、作业自动评估、在线学习平台等。
6.媒体和娱乐:人工智能在媒体和娱乐领域的应用包括音乐推荐、电影推荐、智能游戏等。
7.制造业:人工智能在制造业领域的应用包括生产计划优化、质量控制、机器人自动化等。
8.农业:人工智能在农业领域的应用包括精准农业、智能养殖、农产品溯源等。
总的来说，人工智能正在越来越多地渗透到我们日常生活的各个方面，推动着社会的数字化、智能化和自动化发展。随着人工智能的飞速发展，人们将会越来越难以离开人工智能，也正是因为人工智能的发展，社会生产力将获得跃迁式提升。
英码科技作为人工智能技术落地的使能者，深耕人工智能领域，旗下深元AI打造了4大应用落地能力：①提供兼容全平台、多层次算力的智能硬件，包括：智能工作站（边缘计算盒子）、智能摄像机、AI赋能管理平台；②提供0代码工具链，一键移植算法模型；③提供可视化嵌软API，开箱即用，大大降低试错成本；④自研AI赋能管理平台，多设备和算法统一管理、算法自动升级。
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来自网友：IT人刘俊明的回答
作为一名科技工作者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
从专业学科的角度来看，人工智能涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能是一个非常典型的交叉学科，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高。虽然人工智能领域经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能领域的知识体系依然处在发展的初期，所以长期以来人工智能领域的人才培养，一直以研究生教育为主。
从人工智能技术体系目前的研发方向来看，主要有六大研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习（深度学习）、机器人学、自动推理和知识表示，其中计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度比较高，很多研究生也更愿意选择这三个研究方向。
人工智能领域的研发涉及到三个大的基础，分别是数据、算力和算法，所以要想从事人工智能领域的研发也需要重视场景的搭建，这也是为什么大数据和云计算对于人工智能研发比较重要的原因。大数据和人工智能在技术体系结构上有较强的关联性，比如机器学习就是大数据两个重要的数据分析方式之一，所以很多从事大数据的研发人员，要想转向到人工智能领域也会更容易一些。
在产业互联网时代，人工智能与传统行业的结合也会越来越紧密，比如智能装备就是当前一个热点的研究领域。除此之外，人工智能与出行、医疗、教育、金融等领域的结合也越来越密切，所以人工智能涉及到的行业领域也非常广泛。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
来自网友：满目山河空念远的回答
核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能
来自网友：人工智能技术分享的回答
1、强化学习；
2、生成模型；
3、记忆网络；
4、微数据学习微模型；
5、学习/推理硬件；
6、仿真环境等等。
来自网友：TOP域名的回答
人工智能AI（智能科学与技术）是一门与计算机科学与技术、控制学、软件工程以及统计数学等传统专业密切相连的新兴学科，是计算机学科研究的一个方向的延伸，还与信息学密切相关。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域涉及机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等高科技领域。
人工智能本身就是多技能的高度融合，不仅有传统技术与数据科学的融合，还有从数据采集，到数据存储、分析、应用、自动控制等过程的融合。随着人工智能落地应用的深化和进阶，技能的碰撞将不断增加，要求人工智能人才掌握多种技能、复杂维度解决问题不再是偶然。
近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的 *** 工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国把人工智能上升到国家战略的决心。截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。top域名认为，通过一系列政策与资金扶持，各省市不断强化当地人工智能的技术研发与应用，为人工智能产业提供了广阔发展前景。
来自网友：专注人工智能学习的回答
人工智能专业是研究使用计算机来模拟人类的思维过程和智能行为，辅助或替代人类完成复杂工作的专业。研究范畴包括计算机视觉、自然语言理解、机器人、图像识别、神经网络、机器学习等，应用领域涉及自动驾驶、智能家居、智慧医疗、智慧农业、智能物流、人脸识别、安防监控、智慧城市、新媒体、游戏、教育、交通调度、危险情景操作等。
来自网友：九亿少女的梦4538的回答
核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能
来自网友：的回答
来自网友：的回答