回答 您好，很高兴为你服务。我擅长语言翻译，学前教育，职业综合，累计1v1咨询超过100小时，请您稍后，我正在快马加鞭为您整理答案，2分钟内回复给您，请不要着急哈亲亲 1、制造业：实现智能制造、基于互联网，物联网，包括企业和社会，整个生产过程，该行业的0“智能工厂”，“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”，在整个生产过程中“情报服务”的情报，只有在某种意义上，我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面： 一是智能设备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。 二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。 最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。 更多6条
介绍了人工智能研究的三大门派-------------------------------------------------这套系列视频的内容是根据丁世飞老师编著的《人工智能》进行的想购买这本书看一下的同学可以戳这里：
人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。
人机博弈。要多难都可以。
人机博弈。要多难都可以。
学术堂准备十五个新颖的学前教育专业毕业论文题目，供大家进行参考：1 、关于幼儿教师职业倦怠感的研究。2 、关于幼儿争抢行为及其教育策略的研究。3 、关于幼儿“告状”行为的研究及其指导策略。4 、关于幼儿不良饮食习惯的教育研究。5 、关于幼儿“人来疯”现象及其教育策略的研究。6 、父母教养方式对儿童社会性发展的影响研究。7 、幼儿教师工作压力现状的研究。8 、幼儿教师社会支持的现状研究。9 、幼儿教师家庭支持的现状研究。10 、幼儿同伴关系对幼儿社会性发展的研究。11 、幼儿园的奖惩制度与幼儿教师工作积极性的相关研究。12 、幼儿教师心理健康状况及其影响因素的研究。13 、关于幼儿学习兴趣的培养途径和方法的研究14 、关于幼儿争抢玩具的现象及其教育策略的研究15 、关于幼儿冲突行为及其干预策略的研究。
学术堂整理了十五个新颖的学前教育专业论文选题： 1、现代化教学的技术支撑——谈幼儿园多媒体技术运用的利与弊 2、对当前幼儿读写算教育热的思考 3、幼儿园教师的科学素养与幼儿园科学活动的开展 4、传统游戏（或玩具）的教育价值探新 5、家、园合作是幼儿教育发展的必然趋势 6、班级中幼儿伙伴交往情况的观察分析 7、幼儿同伴交往中混龄交往的研究 8、教师对幼儿游戏指导策略和能力的调查 9、乡土教育资源在幼儿园教育中的运用 10、利用农村自然环境促进儿童主动发展的行动研究 11、中班幼儿环保意识和行为培养的行动研究 12、托幼机构“特色教育”的调查与思考 13、幼儿园应不应该有“兴趣班” 14、家长对幼儿园开展双语教育的认识研究 15、幼儿园对家庭教育指导的实践与研究
选题背景很简单啊
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
（人工智能与机器人研究），这本书上面都是别人发表的关于人工智能的文章，比较权威可信的
人工智能应用范围比较广
人工智能和幼儿教育的关系还没有莎发展，估计是人工智能在幼儿教育的过程中有辅助作用吧！
人工智能时代，教育孩子应该与时俱进，用现代的数据，用现代的思维来教育孩子。
告诉孩子网络虽然好，但是他们现在接触还是过于早，现在还是应该以学习为主。
此处省略1500字
人机博弈。要多难都可以。
人机大战超越胜负 “阿尔法围棋”在围棋人机大战中战胜世界冠军李世石，将飞速发展的人工智能带到了人类社会的聚光灯下。 有人说这是一个时代的开始，有人说这就是场秀，有人说这是场不公平的比赛，也有人说这是命中注定。“阿尔法围棋”战李世石，从一开始，就注定议论不断，人类和机器谁更聪明的讨论，甚至盖过了对比赛本身的关注。 如果人们更多纠缠于人机迥异的特点，探讨人机到底谁更聪明，那往往会忽略更重要的意义：这就是一场跨时代的比赛，其内涵早已超越胜负本身。 首先，这是一种对速度的诠释，“阿尔法围棋”获胜，意味着人工智能发展速度前所未有。它比任何人所预料的都要快得多，甚至让众多科技界大咖纷纷猜错。 不过探其究竟，到底是人工智能自身进步速度可畏，还是背后的科学家令人生畏?答案耐人寻味。 毕竟，围棋这种源自中国的古老游戏，其难度之高毋庸置疑：361个交叉点可让棋盘变幻无穷，千古不同局。传统人工智能难以“故技重施”，用击败国际象棋大师卡斯帕罗夫和中国象棋大师的“穷举法”来取胜。许多专家原以为，计算机战胜围棋职业棋手，至少还需要10年。而现在，一群程序员已经让它成为了事实，爱与不爱，成果就在那儿。 其次，这是一场人工智能发展新局面的全面诠释，对抗中的新技术应用前所未有。 当年，IBM“深蓝”战胜卡斯帕罗夫，更多使用了硬件加速、暴力计算等计算机运算特长。而这次对抗则更多地体现了“软”的一面，神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等人工智能新技术的应用，使“阿尔法围棋”与以往的同类不可同日而语，实力早有了实质性飞跃。 不怕电脑记性好，就怕电脑爱学习。学会自主学习的“阿尔法围棋”，掌握了全球各种对局，两年里和自己对弈3000万盘，不断寻找“碾压”人类智商的各种棋路，所呈现出的能力已经到了让人叹为观止的地步。 第三，这是一场近乎引发文化共鸣现象的技术与哲学诠释。一些深奥的技术通过几盘围棋变得如此深入人心，实在是前所未有。人类对人工智能的追问声从未如此响亮，人工智能技术发展受到了无比强烈的关注。 当下世界，人类已依赖于机器的计算与“算计”。从购物网站的精准推送，到电视剧的剧情设计，再到无人驾驶汽车中的识别技术，优化计算在生活中无处不在，人工智能也可谓无处不在。事实上， “阿尔法围棋”所应用的技术已被应用在包括图像识别、文本翻译、音频及文本处理、脸部识别、强化学习以及机器人等领域。人工智能的水平恰恰折射出入类自身的科技发展能力，人类在前进，人工智能也在前进。 或许若干年后的某一天，人们回想起这次“人机大战”仍会记忆犹新，或耿耿于怀，或从容淡定。而有一点是肯定的：人类会一直把这场超越简单输赢的大棋局继续下去。