一、ai算法能算哪些东西
算法可以用于解决各种问题，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译、推荐系统、数据挖掘、预测分析、智能问答、自动驾驶、医学诊断等。它们可以通过深度学习、强化学习、遗传算法等技术实现。AI算法能够处理大量的数据，并从中学习和提取模式，以便进行准确的预测和决策。随着技术的不断发展，AI算法在各个领域的应用将会越来越广泛。
二、人工智能在推荐算法上的应用
在日常工作生活当中，人工智能也不是遥不可及，AI算法在各行各业中已经广泛使用，极大提高企业生产效率，减少人工成本和时间成本。
1、农业：农业中已经用到很多的AI算发，农作物病虫害检测算法，目前，极视角算法已经实现了苹果、马铃薯、花生等数十种农作物的上百种病虫害识别。该算法可帮助农作物种植人员监控作物病害状况，并快速、便捷、准确地确定病害类型，对症下药；也可以对不清楚的病害进行初步确定，大大减少了许多人工成本和时间成本。
2、城市：在日常管理过程中，需要花费大量人力去解决很多小问题，借助AI视觉算法，以道路管理、路面状况、环境安全等场景为核心，通过城市监控摄像头搭载餐饮占道经营识别、摩托车及自行车占道识别、机动车占道识别、积水识别、裸土识别、垃圾桶识别、垃圾堆放检测、河道漂浮物检测等算法，能精准识别经营占道、车辆占道等道路违规行为，识别路面积水、渣土堆积等路面问题，并全方位监测城市垃圾堆放、河道漂浮物等情况，实现高效一体化的城市精细化管理。
3.制造业：为推进传统钢铁行业智能化生产，让智能监控代替人工监控，极视角打造了智能生产管控系统，其中包含液位监测算法和爆管监测算法。液位监测算法，能自动识别蓄水池警戒刻度或浮标的位置，判断水池的液位情况，一旦出现过低或者过高情况便立即报警提醒，保障生产得以顺利运行；爆管监测算法则能自动识别并实时精准分析厂内液压管状况，对潜在安全风险进行自动预警，并提醒工作人员及时处理安全隐患。
4，交通：针对传统交通管理部门人工审核图片效率低下、工作量庞大等问题，极视角推出交通违法智能审核一体机。智能审核一体机能跟踪车道中的所有车辆，通过多张图片综合判断，识别车辆是否闯红灯，是否不按导向线行驶，是否超速，是否违反禁止标志等，它解决了传统人工审核图片效率低下、工作量庞大的问题，有效提升人工二次审核效率。
以上是我们对人工智能算法在各个行业应用的一些分享。
三、人工智能的算法和应用都归于哪个领域
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域，研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力，其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。
四、人工智能算法方向好吗
1、人工智能是一个综合学科，想要做的好，基础的代码能力是必要的，所以说实话不建议这个专业做为本科专业，建议做为计算机专业、软件工程等理工科学生的研究生博士的深入研究方向；
2、如果一定要本科期间读的话，985以下的学校就不要考虑了，一定会向2000左右的计算机技术一样，成为烂大街的。
五、人工智能算法解决的问题分类
1、人工智能算法解决的问题可以分为以下几类：
2、监督学习问题：利用已知标签的数据集进行模型训练和预测，例如分类、回归等问题。常见的监督学习算法包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
3、无监督学习问题：对没有标签的数据进行学习，通常用于聚类、降维和异常检测等任务。常见的无监督学习算法包括K-means聚类、层次聚类、PCA等。
4、半监督学习问题：结合了监督学习和无监督学习的特点，利用部分有标签的数据和大量无标签的数据进行学习，常见算法包括标签传播、生成模型等。
5、强化学习问题：通过与环境的交互，智能体不断优化行为策略以实现长期收益。常见的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、策略梯度等。
6、迁移学习问题：将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上，从而加速新任务的学习。常见的迁移学习算法包括深度迁移学习等。
7、生成对抗网络问题：通过生成器和判别器之间的对抗，生成符合特定分布的数据或对数据进行处理，常见应用包括图像生成、图像修复等。
8、自然语言处理问题：处理自然语言数据的算法，如文本分类、机器翻译、情感分析等。常见的自然语言处理算法有词向量模型、循环神经网络等。
9、计算机视觉问题：处理和分析图像和视频数据的算法，如目标检测、图像分割、人脸识别等。常见的计算机视觉算法有卷积神经网络、循环神经网络等。
10、以上是人工智能算法的主要问题分类，不同的问题类型需要不同的算法来解决，而每种算法都有其适用的场景和优势。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特点选择合适的算法来解决相应的问题。