一、与人工智能无关的技术
1、人工智能又称智能模拟，“数值计算”功能不属于人工智能；因为“逻辑推理”、“语言理解”以及“人机对弈”是计算机模拟人的思维过程，而数值计算是计算机最基本的功能，不属于人工智能。
2、逻辑推理、语言理解以及人机对弈都是计算机模拟人的思维过程，而数值计算是计算机最基本的功能，不属于人工智能。
二、人工智能专业是个坑吗
人工智能是一门充满前景和发展潜力的专业。随着科技的不断进步和人工智能技术的不断成熟，人工智能已经渗透到了各个领域，如医疗、金融、教育、交通等，给人们的生活和工作带来了巨大的改变和便利。因此，人工智能专业的就业前景非常广阔。
三、人工智能技术应用专科有前途吗
1、大专人工智能技术应用有非常大的前途。人工智能技术正在逐渐渗透到各个行业和领域，改变着人们的生产和生活方式，成为推动社会发展的新动力。
2、在智能制造、智慧城市、智能交通、医疗健康、金融科技等领域，人工智能技术的应用已经取得了很多成果，在未来还有更多的发展空间。同时，随着人工智能技术的不断发展和普及，对于人才的需求也越来越大。
3、大专学历的人员如果能够掌握相关的人工智能技术，具备深厚的理论基础和实践经验，将会是非常有市场竞争力的。因此，大专人工智能技术应用在未来的就业前景和发展空间都非常广阔，有很大的发展前景。
四、人工智能对大数据分析的影响
1、将人工智能、自动化和数据讲故事引入分析领域不仅会对分析的最终用户产生直接影响，还会对在该领域工作的人员产生直接影响。虽然许多分析师可能担心它们会被自动化和人工智能所取代，但相信数据分析师的角色将会对业务和所需技能的广泛性产生重大影响。
2、传统上，数据分析师花了大量时间来完成一些平凡而重复的任务，例如准备分析数据、创建报表和仪表盘，然后使用这些任务人工搜索数据中有意义的更改。使用传统的分析和商业智能工具，分析师无法探索其数据的每一种组合或排列。
3、如今，数据分析师的作用包括广泛的数据管理和分析活动。这包括获取、准备、清理和建模数据，然后通过创建报表和仪表盘为业务定制分析来支持决策。在所有这些活动中，对业务的真正价值是那些与识别影响业务的关键变化或趋势以及解释这些信息以确定可能对业务的影响有关的活动。
4、业务分析师面临的两难困境是，虽然解释是他们承担的最有价值的活动，但他们花费的时间最少。大多数数据分析师只花费20%的时间用于实际数据分析，80%的时间用于完成业务收益很少的任务，例如查找、清理和建模数据，这些效率极低，对业务增值不大。
5、这不仅仅是数据准备效率低下。传统的数据分析和可视化工具需要完全人工的数据发现方法。用户必须从大量字段和过滤器中进行选择，然后在搜索模式，趋势和异常变化时切片和切块数据。这个人工过程非常耗时，并且极易出现人为错误和偏见，尤其是在当今数据丰富的世界中。
五、人工智能技术对其他领域的渗透
1.安防领域。生物识别是人工智能的一个分支,生物识别是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性,(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。
最早应用在国家安防领域,但是现在也慢慢运用在我们的生活中了。近年生物识别技术取得了很大的成就,比如拓世智能的门禁系统,是采用人脸识别技术、虹膜识别、静脉识别等一些高端科学技术,保障了人们的安全。
2.服务行业。一些智能机器人就有早教功能,这些都可以通过人工智能实现人力的解放,此类人工智能无需具备自我学习能力,只需要按照既定的规则完成明确任务即可。
3.农牧产业。泥土质量检测、经营分析、智能筛选农业是人类最原始的产业,但是具备一个特征。