一、人工智能行业深度融合的含义
1、人工智能行业深度融合指的是将人工智能技术与其他行业深度结合，实现互相促进、共同发展的状态。这种融合可以在各个领域实现，如医疗、金融、制造等。通过将人工智能技术应用于各行各业，可以提高效率、降低成本、改善用户体验，并创造出更多的商业价值。
2、深度融合还可以推动人工智能技术的创新和发展，促进跨行业合作和知识共享，推动整个人工智能行业的进步。
二、人工智能产业体系的融合产业有
1、AI引领数字生活之外，在金融科技展区，云计算、大数据、区块链、人工智能等作为较为成熟的技术应用，所展示给观众的均是已在行业落地应用并取得卓越科技赋能成效的技术产品。
2、在建行“AI赋能产业”展区，通过北斗七星人工智能平台、龙眼通项目、普惠金融、乡村振兴、全球撮合家等展项的展示，突出了建行在智能业务场景应用、助力国家“一带一路”倡议落地、助力中小企业和实体经济发展、贯彻落实乡村振兴战略，以及在疫后经济时期为加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局提供助力的一系列重要成果
三、AI融合专业学什么
1、AI融合专业学习的内容非常广泛，包括但不限于机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。这些方向都是AI的核心领域，也是当前人工智能领域研究的热点。
2、具体来说，AI融合专业需要学习的内容包括：
3、数学基础：包括概率论、数理统计、线性代数和微积分等，这些都是AI领域必备的数学基础知识。
4、编程语言：如Python、Java或C++等编程语言，以及相关的开发工具和框架，例如TensorFlow、PyTorch等。
5、机器学习算法：了解传统的监督式学习（如回归和分类）、非监督式学习（如聚类）和强化学习等常用算法，并且可以应用到实际场景中去。
6、数据结构与算法：掌握常见数据结构（如栈、队列、链表）以及经典算法（比如排序算法），能够灵活运用这些知识来优化程序效率。
7、自然语言处理(NLP)技术：理解自然语言处理领域内的关键问题，包括文本分类、文本生成、信息抽取、情感分析等任务，并熟练掌握NLP相关模型与工具使用方法。
8、数据挖掘和大数据技术：熟悉常见的数据挖掘算法，如关联规则、聚类、分类等，并了解Hadoop平台及其生态圈工具、Spark平台以及各种分布式计算框架（如MPI）。
9、此外，AI融合专业还需要学习一些与人工智能相关的其他领域的知识，例如计算机图形处理、操作系统、计算机网络等。这些知识对于理解人工智能的工作原理和应用场景非常重要。
10、总之，AI融合专业是一个涵盖了多个领域的综合性专业，需要学生具备扎实的数学基础、编程能力和广泛的学科知识。
四、人工智能与科技融合发展前景
1、人工智能是科学技术的一个分支，人工智能的发展需要科学技术的支撑。
2、随着社会发展科技进步，人工智能在社会各个领域的应用越来越广泛，二者的融合发展前景非常好！
五、人工智能具有什么推动信息技术与传统产业深度融合
1、人工智能具有比其他信息技术更强大的垂直渗透和横向整合能力，广泛渗透到医疗、汽车、金融、零售等各行各业，通过“人工智能+”的方式推动信息技术与传统产业深度融合，跨界、跨行业的融合发展正在成为经济发展的新形态。
2、人工智能与传统产业融合重构了生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，推动社会生产和消费从工业化、自动化向数字化、网络化、智能化转变，提高全要素生产率，引发各领域、各行业的业务形态变革和产业结构调整。