很多朋友对于人工智能发展研讨会和人工智能发展研讨会主题不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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如何快速掌握人工智能的相关知识，迅速成为一名人工智能方面的专家？
谢谢谢谢邀请，看完我的这篇回答，你就可以快速成为人工智能方面的所谓的专家，只要不涉及算法方面，你至少要比市面上80%以上所谓的专家要厉害。
人工智能这个概念，最早是由图灵测试来引出的在达特茅斯讨论会中定下了人工智能这个名词的定义。
最早在上个世纪50年代掀起的第一轮的人工智能热潮，当时出现了一些简单的自然对话程序和早期的人形机器人。这些成就让当时的科学家们信心暴增，他们提出了20年内制造出能够全面模仿人类的机器，结果当然是失败了。
第二轮人工智能的热潮出现在上个世纪80年代，当时出现了专家系统和神经网络计算的方法。
所谓专家系统是一种基于一种特定的规则来回答特定领域问题的程序系统。爱德华费根鲍姆被称为专家系统之父。
第三轮人工智能的热潮，就是现在这个时代。
所谓人工智能就是通过机器来模拟人类认知能力的技术，它包括感知，学习，推理与决策等等方面。
如果从应用的角度来说，人工智能的本质就是根据给定的输入来作出判断或者是预测。
比如说可以通过输入的照片来判断照片里的内容是什么，通过输入的音频来判断音频里面的内容是什么，通过输入医学影像来判断疾病的生成以及原因，通过收入的购买记录来预测用户的兴趣，从而给用户推荐合理的产品，或者是通过输入股票的价格及交关交易信息来预测未来的股票价格趋势。
这些都是人工智能的一些具体应用。
人工智能与专家系统不同之处在于，专家系统的规则是由人工来定义的，这种定义既耗时又难于定义完全。而人工智能系统的规则是由机器自主学习得来的。
所以说机器学习是目前人工智能领域的主流方法。
机器学习目前可以分为两个方面，第一个方面是从数据中进行学习，他可以从已知的数据中学习数据中蕴含的规律或者判断规则。
数据学习可以分为监督学习，半监督学习和无监督学习。
监督学习的样本带有预测量的真实值，也就是监督信息。
无监督学习提供的样本预测量的真实值，也就是说样本不提供监督信息。
半监督学习是小部分的样本，带有真实值，也就是说小部分的样本带有监督信息。
第二个方面就是从行动中来学习。主要是通过强化学习来获得策略，从而指导行动。
它与从数据中学习不一样，它不是获得特定的规则而是获取一种策略，这种策略来使每一次行动获得最大的收益。
以上就是人工智能的一些基本的知识。拥有这些知识已与一些所谓的专家进行交流，丝毫不存在困难的，如果你喜欢就在下面点个赞或者关注，我们可以继续讨论人工智能相关方面的知识和话题。
人工智能这个专业怎么样，以后就业方向？
人工智能这个专业非常不错。最热门就业方向主要是在IT行业、金融行业。其他的就业方向包括：设备制造（从重型设备到智能家居设备）、通信等等。但是，这个专业的就业近些年也会存在一个问题。
为什么说这个专业不错各行各业的发展趋势就是自动化、智能化。这些年随着算力的大幅提升，使得过去数十年积累的一些人工智能理论能够落地实现、并达到成熟商用的程度，从而带动了这一次的人工智能浪潮。这里面最典型的、当前技术能支撑落地的理论是1943年提出的神经网络模型，产出的最典型的产品是图像识别。
而人工智能专业就是因应这个趋势产生的，其最现实的目的是：充分利用现有的理论和技术加速覆盖各个行业的自动化、智能化程度，同时积极探索研究进行进一步的突破。
大白话讲：有空白要填补、有不足要突破，所以需要人去干活、所以人力产销两旺。
就业方向的说明说白了自动化、智能化本来就是IT的份内事，所以自然而然人工智能这个专业最适合的就是IT行业。目前主要集中在研发图像识别、语音及语义识别、内容（含商品）推荐等相关产品。
而对于金融行业，它本质上是一个非常复杂的非线性系统--比如股市，能够影响到它的因素非常非常多，所以这个行业内一直有一个量化的梦想--即通过数学模型实现最大化规避风险、同时最大化获利，并且这一切还要由计算机来自动完成。所以也对人工智能有强烈的需求。
至于设备制造、通信等领域，都是期望通过人工智能技术提升其自动化、智能化水平。这个容易理解，比如和普通人关系最近的智能家居设备
就业存在的问题这部分属于泼冷水。前文已经提到，这一次人工智能的浪潮是因为算力够了，所以去实现N多年前的理论。而这一次成熟的技术实际上很少，主要是：图像识别、语音及语义识别，后者实际上并不算很成熟（语音识别只能识别普通话、语义识别其实不算很成熟），另外还有一些推荐相关的数据分析&挖掘技术，等等。
而这些成熟的技术迅速被无论是独角兽也好、还是头部公司也好，给做成了通用平台或产品--如：商汤的人脸识别产品。
那么对于后来者实际上机会不多了，这也是李开复童鞋在2018年说18个月后会有大量的AI公司倒闭的原因--并且这一次他说的很准。
改变这种情况只能有两种方式：1)理论再次突破；2)改造、调优成熟技术；3)应用技术到特定的领域或场景。比如，基于图像识别的垃圾分类自动识别。2)和3)的机会、空白点还是很多；而1)也需要顶尖人才完成。所以即便存在这些问题，仍然要说这是个好专业。
总结一句话总结下吧：好专业，就业广阔但也不要拔高到宇宙第一的程度。
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为什么说心电数据智能分析是趋势？
当时，我被这个问题问到很多次，为什么？为什么做心电数据智能分析。
第一，这是科技发展的必然趋势科技的进步和社会的发展使得互联网，云计算成为可能。云平台减少了企业购买服务器的成本。
技术的成熟使得大数据可得性成为可能，并且使得机器自学习成为可能。相比2009年我们做毕业论文，北欧电力峰谷电预测的matlab仿真自学习方案，具有太多的优势。
第二，心脏健康是社会发展的关注点慢性病在中老年人群体中蔓延特备明显，多方健康平台数据显示，慢性病患者80%以上有心脏或者或者心血管疾病。所以先关注心电健康是抓重点。
另外心脏疾病同时影响着年轻人的健康，包括工作猝死，运动猝死。但是心电图又是极其复杂的东西，不是所有人都能看懂，所以智能分析让更多的年轻人可以关爱自己。
第三，由于互联网服务器的低价租赁，智能分析到人均成本低价我被邀请某次讨论会的时候，你生活在魔都怎么关注远在家乡的家长。一个血压计、一个血糖仪、一个动态心电记录仪。但是我们家血糖仪用不上，原因是家人血糖都不高。偶尔会用血压计，测下血压都正常。有时候会用动态心电记录仪，家长同，我们就在我自己的手机上看他们的心电图。平台下来，所有的费用，包括电池和其他耗材，还不到我每天一杯可乐。
所以共享和智能使得管理健康的成本更加低廉。
第四，手机行业的发展现在包括老人机都完成了蓝牙4.0的安装。
会翻跟头，会两条腿行走，就叫“人工智能”了吗？
当然不是。
什么是人工智能机器人
随着智能时代的到来，机器人越来越多的参与到我们的生活和工作中来，而电影《超能陆战队》和《复仇者联盟2》人工智能机器人题材的电影的热播，引发很多影迷甚至专业人士对于人工智能的关注和思考。那智能机器人是什么时候发明的？又有几个重要时期？同样带着以上的的疑问，让我们来看看长达半个世纪的人工智能发展史。
人工智能（ArtificialIntelligence，英文缩写为AI）其实就是对人的意识、思维的信息过程的模拟，而人工智能机器人就是像人类一样具有自我意识的机器人。它是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论及应用系统的技术科学，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是计算机科学的一个重要分支，是一个极富挑战性的科学领域，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等所，是一门包括十分广泛的科学，今天我们就来着重聊聊它其中一个重要分支，人工智能机器人。
20世纪50年代中期：人工智能学诞生
要说人工智能机器人，那不提阿西莫夫，他提出“机器人三定律”，后来成为学术界默认的研发原则。定律1机器人必须遵循人的命令，除非违背第一定律。定律2机器人不得伤害人，亦不得因不作为而致人伤害。定律3机器人必须保护自己，除非违背第一或第二定律。
1942年美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”，后来成为学术界默认的研发原则
之后的1956年夏，在美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其它职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语，达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。
图为ClaudeShannon
1956年在达特茅斯会议上，马文.明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。
NorbertWiener是最早研究反馈理论的美国人之一
虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系。NorbertWiener是最早研究反馈理论的美国人之一，最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器，它将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度。这项发现对早期AI的发展影响很大。
第一代机器人：示教再现型机器人
这类机器人是通过一个计算机，来控制一个多自由度的机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种动作，该类机器人的特点是它对外界的环境没有感知。
1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人
1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。
1962年，美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运),与Unimation公司生产的Unimate成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人研究的热潮。
1962年，美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(万能搬运)
20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。
第二代智能机器人：带感觉的机器人
1968年，美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，不过控制它的计算机有一个房间那么大，可以算是世界第一台智能机器人。
1968年，世界第一台智能机器人诞生它带有视觉传感器，根据人的指令发现并抓取积木
1978年，美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。
1978年，美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，标志工业机器人技术完全成熟
1999年，日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)，当即销售一空，从此娱乐机器人成为目前机器人迈进普通家庭的途径之一。
1999年，日本索尼公司推出犬型机器人爱宝
不演化崭新能力:二代人工智能机器人
2002年美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量较大的家用机器人。
2002年美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba
2006年6月，微软公司推出MicrosoftRoboticsStudio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，比尔.盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。
2006年6月，微软公司MicrosoftRoboticsStudio
“发现号”航天飞机（Discovery）的最后一项太空任务是将首台人形机器人送入国际空间站。这位机器宇航员被命名为“R2”，它的活动范围接近于人类，并可以执行那些对人类宇航员来说太过危险的任务。美国宇航局表示，“随着我们超越低地球轨道，这些机器人对美国宇航局的未来至关重要。”
机器宇航员被命名为“R2”，它的活动范围接近于人类
2014年，中国第116届广交会会展中心，机器人“旺宝”（BENEBOT）能够热情招呼访客，而这款出自科沃斯（ECOVACS）的导购机器人，可以与人类进行视频或音频对话，使消费者迅速了解商品信息。
“旺宝”可以与人类进行视频或音频对话，使消费者迅速了解商品信息
人工智能是人类对“智能”的模拟，目的是实现某个人类能完成的工作，所以受人们对智能的理解限制，即使配合上神经网络模型和遗传算法的训练，程序本身不会演化出崭新的能力，即只会接受训练，不能创造新事物，可以说目前的人工智能只是一个工具而已。
第三代机器人：最高阶段智能机器人
理想中所追求的最高阶段，智能机器人，只要告诉它做什么，它就能完成，目前的发展还是相对的只是在局部的概念和含义。从现实的角度讲，人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来如电影中人工智能机器人的出现，并非天方夜谭。
英国的计算机科学之父阿兰·图灵在1950年提出了著名的“图灵测试”理论，能够通过测试的就是人工智能机器人，之后虽然无数的机器人在测试中失败，但是在2014年6月7日阿兰·图灵逝世60周年纪念日那天，在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，聊天程序“尤金·古斯特曼”（EugeneGoostman）首次通过了图灵测试。
2014年6月7日首次通过了图灵测试，预示着人工智能进入全新时代
智能机器人作为新一代生产和服务的工具，越来越多的参与到我们的生活中来，从而更多的服务我们，但一些走在科技前沿的工作者对其并不感到乐观，更坦言，如果人工智能自行发展，以加速度重新设计自己，由于受到缓慢的生物演化的限制，人类不能与之竞争，最终将会被代替。
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