深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碩士就業(yè)前景

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碩士就業(yè)前景很好。1、前景很好,中國(guó)正在產(chǎn)業(yè)升級(jí),工業(yè)機(jī)器人和人工智能方面都會(huì)是強(qiáng)烈的熱點(diǎn),而且正好是在3~5年以后的時(shí)間A8U神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

難度,肯定高,要求你有創(chuàng)新的思維能力,高數(shù)中的微積分、數(shù)列等等必須得非常好,軟件編程(基礎(chǔ)的應(yīng)用最廣泛的語言:C/C++)必須得很好,微電子(數(shù)字電路、低頻高頻模擬電路、最主要的是嵌入式的編程能力)得學(xué)得很好,還要有一定的機(jī)械設(shè)計(jì)能力(空間思維能力很重要)。

這樣的話,你就是人才,你就是中國(guó)未來5年以后急需的人工智能領(lǐng)域的人才。

谷歌人工智能寫作項(xiàng)目：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偽原創(chuàng)

想問一下學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究生畢業(yè)的工作就業(yè)方向是哪些類！！

同聲傳譯:同聲傳譯員被稱為“21世紀(jì)第一大緊缺人才”AI愛發(fā)貓。“同傳的薪金是按照小時(shí)和分鐘來算的,現(xiàn)在的價(jià)碼是每小時(shí)4000元到8000元。”相關(guān)人士如是說。

“4年之后入駐中國(guó)和北京的外國(guó)大公司越來越多,這一行肯定會(huì)更吃香。”3G工程師:據(jù)計(jì)世資訊發(fā)布的相關(guān)研究報(bào)告稱,估計(jì)國(guó)內(nèi)3G人才缺口將達(dá)到50萬人以上。

由于目前3G人才比較少,尤其是復(fù)合型人才奇缺,預(yù)計(jì)4年之后3G工程師的基本年薪會(huì)在15萬元至20萬元。

“網(wǎng)絡(luò)媒體人才:目前,網(wǎng)絡(luò)編輯的月薪一般都在5000元左右、中等職位的收入在8000元至10000元。“相信4年之后整個(gè)網(wǎng)絡(luò)媒體的廣告收入越來越多的時(shí)候,從業(yè)人員會(huì)有一個(gè)更好的回報(bào)。

”物流師:物流人才的需求量為600余萬人。相關(guān)統(tǒng)計(jì)顯示,目前物流從業(yè)人員當(dāng)中擁有大學(xué)學(xué)歷以上的僅占21%。許多物流部門的管理人員是半路出家,很少受過專業(yè)的培訓(xùn)。

據(jù)相關(guān)人士透露,對(duì)此類人才有需求的某知名企業(yè)在國(guó)內(nèi)招聘的應(yīng)屆大學(xué)生目前的薪金是每月6000元到8000元,在一年之后還會(huì)有相當(dāng)大的提升空間。

“現(xiàn)在一年就能掙個(gè)7萬元至10萬元,估計(jì)4年之后只會(huì)多不會(huì)少,因?yàn)槟茉丛絹碓骄o俏。”這是以后比較會(huì)吃香的行業(yè)，趁現(xiàn)在能學(xué)習(xí)，多學(xué)點(diǎn)這方面的，以后可能會(huì)好找工作！！加油嘍！！

請(qǐng)實(shí)話實(shí)說，我想知道，研究生階段學(xué)習(xí)這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，畢業(yè)后的就業(yè)情況，另外，跟數(shù)學(xué)關(guān)系很大

研究生階段學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和就業(yè)有關(guān)系嗎？研究生光學(xué)個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就覺得足夠了嗎？你把這個(gè)東西看的太萬能了。鈔票都不是萬能的，更何況神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

現(xiàn)在學(xué)工科的讀研不搞點(diǎn)數(shù)學(xué)不涉及點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都不好意思說自己是研究生，不編程都不好意思說自己會(huì)電腦，不發(fā)幾篇英文論文都不好意思說自己發(fā)過文章。找工作主要看你腦袋靈活不靈活，會(huì)不會(huì)說話，會(huì)不會(huì)吹自己。

還有和學(xué)校、性別有很大關(guān)系。那個(gè)不難學(xué)。

學(xué)習(xí)人工智能有哪些就業(yè)方向？

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場(chǎng)景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)視覺、生物特征識(shí)別、AR/VR七個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心。

基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測(cè)數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對(duì)未來數(shù)據(jù)或無法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識(shí)圖譜知識(shí)圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識(shí)庫(kù)，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對(duì)。

不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)。在知識(shí)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。

通俗地講，知識(shí)圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

知識(shí)圖譜可用于反欺詐、不一致性驗(yàn)證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。

特別地，知識(shí)圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營(yíng)銷方面有很大的優(yōu)勢(shì)，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識(shí)圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。

隨著知識(shí)圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語言處理自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日常口語等一些場(chǎng)景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。

隨著上下文的語境表征和知識(shí)邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識(shí)圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會(huì)在多輪對(duì)話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語義理解語義理解技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對(duì)上下文的理解以及對(duì)答案精準(zhǔn)程度的把控。

隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。

語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動(dòng)問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問答與對(duì)話系統(tǒng)的精度。問答系統(tǒng)問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對(duì)話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。

問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會(huì)返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。

盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實(shí)際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測(cè)性;三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語言現(xiàn)象;四是語義知識(shí)的模糊性和錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型描述，語義計(jì)算需要參數(shù)龐大的非線性計(jì)算四、人機(jī)交互人機(jī)交互主要研究人和計(jì)算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。

人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。

傳統(tǒng)的人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動(dòng)跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。

人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。

自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號(hào)中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。

根據(jù)解決的問題，計(jì)算機(jī)視覺可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動(dòng)態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。目前，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

未來計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺在解決某些問題時(shí)可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;二是如何降低計(jì)算機(jī)視覺算法的開發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長(zhǎng)的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時(shí);三是如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對(duì)不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺算法的設(shè)計(jì)與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識(shí)別生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過個(gè)體生理特征或行為特征對(duì)個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識(shí)別通常分為注冊(cè)和識(shí)別兩個(gè)階段。

注冊(cè)階段通過傳感器對(duì)人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對(duì)指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對(duì)說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。

識(shí)別過程采用與注冊(cè)過程一致的信息采集方式對(duì)待識(shí)別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲(chǔ)的特征進(jìn)行比對(duì)分析，完成識(shí)別。

從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識(shí)別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲(chǔ)庫(kù)中確定待識(shí)別人身份的過程，是一對(duì)多的問題;確認(rèn)是指將待識(shí)別人信息與存儲(chǔ)庫(kù)中特定單人信息進(jìn)行比對(duì)，確定身份的過程，是一對(duì)一的問題。

生物特征識(shí)別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識(shí)別過程涉及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)。

目前生物特征識(shí)別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。七、VR/AR虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。

結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。

用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實(shí)現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系五個(gè)方面。

獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)研究對(duì)數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識(shí)化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個(gè)性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點(diǎn)研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對(duì)復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點(diǎn)在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)體系重點(diǎn)研究虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評(píng)估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個(gè)方面。在硬件平臺(tái)與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺(tái)與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題。

總體來說虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對(duì)象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢(shì)。

計(jì)算機(jī)研究生方向及就業(yè)

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計(jì)算機(jī)專業(yè)一直是人們口中的熱門專業(yè)，近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)專業(yè)人才的缺乏也沒有得到有效的緩解，國(guó)內(nèi)的軟件開發(fā)人才，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息安全等方面的人缺乏比較嚴(yán)重，那些高水平的系統(tǒng)分析師，資深項(xiàng)目策劃人員非常少，從事程序開發(fā)的程序員也比較缺乏。

計(jì)算機(jī)就業(yè)方向1軟件方向軟件就業(yè)方向有軟件開發(fā)，軟件架構(gòu)師，軟件測(cè)試，應(yīng)用軟件（包括手機(jī)程序）的調(diào)試、運(yùn)行、測(cè)試、維護(hù)及質(zhì)量管理等技術(shù)崗位的工作，JAVA軟件開發(fā)，軟件公司中Java軟件工程師、網(wǎng)絡(luò)工程師、數(shù)據(jù)庫(kù)工程師等相關(guān)職位。

2網(wǎng)絡(luò)方向IT企業(yè)、政府機(jī)關(guān)、企業(yè)事業(yè)單位、各類外資企業(yè)、電力、電信、汽車、房地產(chǎn)、金融、保險(xiǎn)、稅務(wù)、教育、科研等等各個(gè)行業(yè)從事計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、運(yùn)行、維護(hù)和管理工作。

計(jì)算機(jī)的就業(yè)趨勢(shì)從總體上講，社會(huì)對(duì)計(jì)算機(jī)人才總需求量有明顯變化，但畢業(yè)生就業(yè)崗位分布和崗位層次將更加寬泛，需求的主體由政府機(jī)關(guān)、金融單位、電信系統(tǒng)、國(guó)有企業(yè)轉(zhuǎn)向教育系統(tǒng)、非共有制經(jīng)濟(jì)實(shí)體等中小用人單位，由于畢業(yè)生人數(shù)劇增，就業(yè)率與供求比列明顯相差大，企業(yè)是吸納人才的主力，隨著國(guó)有企業(yè)改革步伐加大，對(duì)高新技術(shù)人才、計(jì)算機(jī)專業(yè)大學(xué)生的需求會(huì)迅速增長(zhǎng)，中國(guó)加入WTO，外國(guó)資本公司的涌入，需要招聘大批高素質(zhì)的計(jì)算機(jī)專業(yè)人才，畢業(yè)生的就業(yè)選擇和人才流動(dòng)會(huì)偏向外資企業(yè)。

人工智能畢業(yè)以后可以從事哪些方向的工作？

人工智能未來的發(fā)展前景非常廣闊，可以從事的工作方向主要有智能汽車、智能機(jī)器人、智能客服、虛擬主播、智能創(chuàng)作、智能醫(yī)療、智能RPA、智慧城市、搜索引擎+智能推薦、工業(yè)視覺、金融大數(shù)據(jù)等場(chǎng)景。

隨著機(jī)器翻譯、圖像和人臉識(shí)別等領(lǐng)域的日漸成熟，如果說人工智能的上半場(chǎng)是技術(shù)的飛躍，那么人工智能的下半場(chǎng)則是在各個(gè)場(chǎng)景落地，而人工智能的下半場(chǎng)才剛剛開始。若幫助到您，望采納！

人工智能的就業(yè)方向都有哪些？

人工智能就業(yè)方向：科學(xué)研究，工程開發(fā)。計(jì)算機(jī)方向。軟件工程。應(yīng)用數(shù)學(xué)。電氣自動(dòng)化。通信。

機(jī)械制造人工智能可以說是一門高尖端學(xué)科，屬于社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的交叉，涉及了數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、不定性論以及控制論。

研究范疇包括自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、智能搜索等。應(yīng)用領(lǐng)域包括機(jī)器翻譯、語言和圖像理解、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)等。

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總結(jié)

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