一、计算机应用领域包括哪些
1、包括科学计算、数据处理、过程控制、计算机辅助系统。
2、现代计算机已具有非常高的可靠性，可以长时间连续无故障地工作。它不仅可以用来进行科学计算、信息处理，还广泛用于工业过程控制、计算机辅助设计、计算机通信、人工智能等领域。总之，计算机已成为人类活动不可缺少的工具。
二、世界十大人工智能先锋实验室
谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室，谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发，大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。
DeepMind是一家英国的人工智能公司，由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立，2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。
微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务，其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜，目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。
艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人PaulAllen建立的，致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究：名为Aristo的机器阅读与推理程序，SemanticScholar的语义理解搜索程序，Euclid的自然语言理解程序，和Plato的计算机视觉程序。
Facebook现在可不单纯是一家社交网站了，其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在NewsFeeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。
丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR)，丰田KiroboMini机器人等。
Uber在去年也建立了自己的研发中心，希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。
亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室，但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用，亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachineLearning)的服务，用于数据的处理和存储，来同微软和谷歌竞争，亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率，近期旗下的AlexaInternet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。
IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(ToneAnalyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别，识别出其中的高兴、悲伤等情绪。
现在，本田已有四家技术研发中心，研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。
三、计算机应用领域有哪些
计算机应用领域包括以下：1.科学计算（或称为数值计算）早期的计算机主要用于科学计算。目前，科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域，如高能物理、工程设计、地震预测、气象预报、航天技术等。2.数据处理（信息管理）用计算机来加工、管理与操作任何形式的数据资料，如企业管理、物资管理、报表统计、帐目计算、信息情报检索，主要包括数据的采集、转换、分组、组织、计算、排序、存储、检索等。3.辅助工程计算机辅助设计、制造、测试（CAD/CAM/CAT）。①用计算机辅助进行工程设计、产品制造、性能测试；②办公自动化；③经济管理；④情报检索；⑤自动控制；⑥模式识别等。4.生产自动化利用计算机对工业生产过程中的某些信号自动进行检测，并把检测到的数据存入计算机，再根据需要对这些数据进行处理。5.人工智能开发一些具有人类某些智能的应用系统，如计算机推理、智能学习系统、专家系统、机器人等。
四、人工智能中最早得以研究并被成功应用的领域是
1、机器学习。这一概念最早出现在世纪5年代，当时科学家们开始将计算机编程与统计学相结合来发展新的算法和技术。
2、其中一个里程碑性的事件是956年达特茅斯会议，该会议被认为是人工智能的起源，会议上提出了机器学习的概念和方法。随着技术的进步，机器学习在各个领域得到广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它的成功应用推动了人工智能的快速发展。
五、机器视觉主要运用在哪些领域
1、消费电子、汽车等行业已经开始广泛应用机器视觉。从下游应用领域看，由于机器视觉的众多优势，为提高生产效率、减少生产过程中的错误，工业生产中的人工环节逐渐被机器替代，工业已成为目前机器视觉应用中比重最大的领域之一，在消费电子、汽车、制药等下游行业的生产过程中，机器视觉系统与智能制造如影随形，被广泛地应用于产品尺寸检测、缺陷检测、产品识别、装配定位等方面。
2、在非工业领域，机器视觉主要应用于农业、医疗、安防、金融和交通等领域。机器视觉很大加强了农业自动化程度，实现农产品分选、品质检测等功能；可用于进行医学影像分析，在医药制药等也有成熟应用；还可用于安防和金融领域的人脸识别，执行身份认证任务；在交通领域则可负责车牌识别等任务。
3、关注优就业，学习更多人工智能知识。