大家好，今天给各位分享关于人工智能的题目的一些知识，其中也会对有关人工智能的题目进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
本文目录
关于人类发展的作文题目
1.人类的发展
2.人类未来的发展
3.人类信息的发展
4.人类文明的发展
5.人类的进化
6.人类的形成
7.人类进步的曙光
8.人类历史的发展
9.科技，促进人类的发展
10.高度文明发展的人类
11.人类的科技发展
12.人类发展的契机
13.人类发展的负面影响
14.时代发展，人类进步
15.人工智能的发展
16.能人助推社会发展
百度作为网络公司，为何热衷于发展人工智能？
人工智能现在已经发展成一大热门行业，许多公司现在都朝着人工智能方向发展，未来很多行业都会被机器所代替，但是也有一些特殊的职业行业是人工智能不可代替的，比如医生，高科技行业，媒体，电影从业者......这些都需要人亲力亲为才可以进行下去，是机器不可代替的。之所以百度发展人工智能，我想应该是由于几点原因
1.百度是在PC互联网时代发展起来的中国顶级高科技互联网公司，旗下最出名的就是百度浏览器，这也是建立在之前没有移动互联网，而现在人们已经习惯用手机等移动互联网设备来获取互联网，所以pc端已经可有可无了，所以百度要在另一个互联网风口，去重树辉煌。
2.现在百度之所以活下来，第一中国没有其他与之抗衡，之前有谷歌，雅虎但是由于一些不可抗拒的原因，纷纷退出中国，导致百度一家独大，而到了现在阿里，腾讯，奇虎360，搜狗都推出了自家浏览器，这样已经威胁到百度在中国浏览器霸主的地位，而人工智能现在还没有公司能够大规模的生产和应用，所以百度现在要全力以赴，来迎接这新的风口。
北航2023年人工智能考研大纲
1、842人工智能基础综合试题含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的内容。所有课程均不指定参考书。
2、试题总分为150分，每门课试题满分50分，三门课程的试题均计入考试成绩。
《信号与系统》考试大纲（50分）
一、复习要点
（一）信号与系统绪论
(1)信号与系统的概念；
(2)信号的描述、分类及常用信号；
(3)信号的基本运算。
（二）正交函数集与正交分解
(1)信号分解的物理意义；
(2)正交函数集；
(3)信号在正交函数集上的分解。
（三）连续周期信号的傅里叶级数
(1)连续周期信号在三角函数集上展开；
(2)连续周期信号傅里叶级数；
(3)有限项傅里叶级数与均方误差。
（四）连续信号的傅里叶变换
(1)非周期连续信号的傅里叶变换；
(2)典型信号的傅里叶变换；
(3)傅里叶变换的基本性质；
(4)周期信号的傅里叶变换。
（五）拉氏变换
(1)拉氏变换的定义、物理意义；
(2)拉氏变换的基本性质；
(3)拉氏逆变换；
(4)双边拉氏变换。
（六）连续时间系统的时域分析
(1)系统的概念、表示与分类；
(2)LTI系统分析方法概述；
(3)连续系统的时域经典分析法；
(4)零输入响应与零状态响应；
(5)卷积的定义与性质；
(6)卷积法求解系统响应。
（七）连续时间系统的S域分析
(1)系统函数；
(2)由系统函数零、极点分布分析时域特性；
(3)线性系统的稳定性分析。
（八）离散时间系统的时域分析
(1)离散时间信号（序列）及其表示；
(2)典型离散时间信号；
(3)离散时间信号的基本运算；
(4)离散时间系统的基本概念描述与分类；
(5)系统冲激响应函数的求解。
（九）离散时间系统的Z域分析
(1)z变换及其收敛域；
(2)典型序列的z变换；
(3)逆z变换；
(4)z变换的基本性质；
(5)系统函数与z域分析。
（十）离散信号的傅里叶分析
(1)离散周期信号的傅里叶级数DFS；
(2)序列的傅里叶变换离散时间傅里叶变换DTFT；
(3)离散傅里叶变换DFT；
(4)快速傅里叶变换FFT。
（十一）傅里叶变换及其图像处理应用
(1)数字图像简介；
(2)二维离散傅里叶变换2DDFT及其性质；
(3)2DDFT在图像处理中的应用。
《算法设计与分析》考试大纲（50分）
一、整体要求
(一)掌握算法的定义、性质和表示方法，并能够使用伪代码对算法进行描述；
(二)能够熟练采用渐近上界、渐近下界与渐近紧确界分析算法的运行时间；
(三)掌握算法设计的常用方法，包括分而治之、动态规划、贪心、近似算法；掌握图的基本概念和重要的基础图算法；
(四)掌握计算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方法；
(五)具有对简单计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程求解能力。
二、复习要点
(一)渐近复杂性分析
（1）Ｏ、Ω、Θ符号定义；
（2）分析给定算法的渐近复杂性；
（3）比较具有不同渐近上界的算法的效率；
（4）递归函数的运行时间分析。
（二）常用算法设计方法的基本思想和特点，以及针对具体问题设计相应的算法并分析其效率
（1）分治算法
（2）动态规划算法
（3）贪心算法
（4）近似算法
（三）图算法
（1）图的基本概念和基本性质；
（2）图的表示方法；
（3）图的遍历与搜索方法；
（4）最小生成树和最短路径等图具体问题算法。
（四）计算复杂性
（1）计算复杂性的基本概念，如判定问题、优化问题等；
（2）P类和NP类问题的定义和证明。
《机器学习》考试大纲（50分）
一、复习要点
（一）机器学习基础算法：（1）Bayesian学习以及相关算法；（2）Q学习基本概念；（3）归纳学习-决策树构建算法。
掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术，掌握Q学习的基本方法；掌握VC维的定义，以及统计学习理论的基本结论，深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系；理解Bayesian的基本原理，贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用；掌握HMM算法的基本原理；掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例，构建决策树。掌握信息增益的概念，以及在构建决策树时的物理含义。
（二）神经网络与深度学习：（1）线性分类器-感知机等；（2）传统神经网络-BP算法等；（3）深度学习-卷积神经网络等。
掌握线性分类器的构建方法，包括线性分类器的基本形式、构建方法；掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解神经网络的反传算法基本原理、能够根据具体简单的网络实例写出反传公式的基本形式。了解经典深度神经网络模型、以及前沿技术，主要掌握卷积神经网络；理解卷积神经网络的构建过程、包括卷积操作的定义、Pooling操作的定义等。
（三）统计学习分类器：（1）支持向量机；（2）Adaboost算法；（3）子空间学习与稀疏表示。
理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理，弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表示的基本概念与思想，掌握主成分分析方法的具体过程、优化目标以及应用。基本了解Fisher判别分析、核判别分析等等；了解稀疏表示方法与子空间学习的联系与区别。
人工智能有哪些应用场景？
谢邀
老僧刚看完李开复的《人工智能》，书里关于AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱讲得蛮透彻，推荐给题主~
其实，人工智能主要有四大功能：语音识别、自然语言理解、数据挖掘、计算机视觉。像天猫精灵、无人驾驶汽车、淘宝给你推荐你感兴趣的商品……所有AI应用场景几乎都是基于这四大功能。
AI具体的应用场景很多，像自动驾驶、医疗、安防、教育、娱乐、家居、金融、电商零售等，老僧就不一一讲了，随便说几个。
1、自动驾驶
自动驾驶主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪，来实现包括道路行驶、地貌识别、导航定位、车道识别、交通控制、停车等多个功能，最终完成无人驾驶的目标。
2、AI医疗
AI医疗领域其实挺广的，虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理、智能影像识别、智能药物研发等都在AI医疗射程范围之内。例如阿里云AI诊断最新技术，新冠肺炎CT影像识别准确率高达96%，识别速度相比医生肉眼识别提高了近30倍。
3、AI安防
AI安防的具体应用包括区域人群监控、客流统计、身份认证的人脸识别、道路监控的车辆识别、案情分析系统等一系列场景，虽然听起来离我们挺遥远，但是一个城市大脑就全覆盖了～
4、AI教育
AI教育，包括自适应学习、虚拟学习助手、智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等。家里有小朋友应该比较熟悉，主打利用人工智能因材施教的学吧课堂、科大讯飞、云知声等等都是AI教育的具体应用。
不管是何种应用场景，人工智能都将给用户继续带来全新的体验，而这种新体验的背后带来的是效率的提升，以及行业的巨大变革。
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