人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展
不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
人工智能正处于发展时期，选择学习还是挺不错的，目前就业前景广泛，只要自己感兴趣，都能学好，兴趣是最好的老师。
人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科
人工智能正处于发展时期，选择学习还是挺不错的，目前就业前景广泛，只要自己感兴趣，都能学好，兴趣是最好的老师。
机器人语音、语音识别等的智能化系统，这种系统能够主动或被动发声或听声音
人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展
1、个人的特长和兴趣应当在自己特长的范围内选择自己兴趣较大的题目,否则很难写出有特色的、满意的论文 2、选题的理论价值和实用价值应选择本学科中在理论上具有指导意义,对解决实际工作中存在的问题有实用价值的题目,如果你对某一选题有哪些理论应当总结、修正、发展;哪些实际工作中的问题应当解决,如何解决心中无数,免强写这样的题目也只能泛泛而论,质量不高 (1)资料来源主要考虑对拟选题目研究的历史和现状的资料是否初步掌握,需要的第一手资料有无可能取得,即没有现成资料又不能取得第一手资料的题目就很难研究下去 (2)考虑时间、经费条件,选择难度和范围适中的题目选题的难度过高、范围过大、很难在规定时间内完成,选题太易、范围太小又会影响论文本身价值和考生自身潜力的发挥 3、初步确定选题后,应准备一个书面材料,以便在与指导教师交流时将有关问题确定下来书面材料的内容包括: (1)明确所选题目研究所要达到的目的,即准备解决什么理论问题和实际应用问题 (2)对研究的题目,自己掌握了哪些资料,还缺少哪些资料,准备怎样解决? (3)对撰写所选题目论文的初步设想,列出论文的框架结构;论文分成哪几个部分,每一个部分写什么问题,从哪些方面来写,这也就是论文的粗纲 (4)写作计划根据自己的实际情况订出详细的提纲、论文初稿、的时间安排和各阶段工作的大体步骤 (本回答由学术堂整理提供)
作为一名IT行业的从业者，同时机器学习也是我的主要研究方向之一，所以我来探讨一下这个问题。首先，物联网建设是智慧农业的基础，在5G逐渐落地应用的当下，物联网与人工智能产品的结合将为智慧农业带来新的发展机遇，也将会从技术的角度打造出一个全新的智慧农业生态。物联网在智慧农业的建设过程中，将在以下几个方面带来实际的应用：第一：基础信息的采集。物联网一个重要的作用就是完成各种信息的采集，而信息采集对于农业领域具有重要的实际意义，比如监控农作物的生长环境，监控各种养殖场的生成环境等等。随着物联网的逐渐发展，未来对于信息的采集会越来越全面。信息采集是智慧农业的基础，而信息采集在智慧农业领域主要是由物联网完成的，所以智慧农业建设的基础就是物联网系统。第二：环境控制。物联网除了能够进行信息采集之外，另一个功能就是进行环境控制，比如进行农作物灌溉、温度控制、光照控制等等，这对于智慧农业进行规模化管理、远程管理具有实际的意义，不仅能够节省大量的人力物力，也能够降低外界环境对于农业生长的影响。第三：智慧管理。智慧农业的核心在于智慧管理，智慧管理需要一个完整的体系结构进行支撑，一共包括六个层次，分别是设备、网络、平台、分析、应用和安全，其中与物联网关系密切的环节包括设备、网络和平台，随着物联网平台的逐渐成熟，物联网在智慧农业领域的应用边界将得到逐渐的拓展。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
题目定好的话我可以帮你写开题。。。在论文工作布置后，每个人都应遵循选题的基本原则，在较短的时间内把选题的方向确定下来。从论文题目的性质来看，基本上可以分为两大类：一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题；另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。（一）智能获取技术使物流从被动走向主动，实现物流过程中的主动获取信息，主动监控车辆与货物，主动分析信息，使商品从源头开始被实施跟踪与管理，实现信息流快于实物流。（二） 智能传递技术应用于企业内部，外部的数据传递功能。（三） 智能处理技术应用于企业内部决策，通过对大量数据的分析，对客户的需求，商品库存，智能仿真等做出决策。（四） 智能利用技术在物流管理的优化，预测，决策支持，建模和仿真，全球化管理等方面应用，使企业的决策更加准确性和科学性。社会发展推动智能物流进步智能新技术在物流领域的创新应用模式不断涌现，成为未来智能物流大发展的基础，不仅推动了电子商务平台的发展，还极大地推动行业发展。智能物流的理念开阔了物流行业的视野，将快速发展的现代信息技术和管理方式引入行业中，它的发展推动着中国物流业的变革。作为中国物流行业先行者的智能物流，站在行业的前沿，以敏锐的嗅觉，把握物流业的发展方向，通过物流信息平台的搭建，率先实现物流行业信息化，为物流行业领航掌舵，全面迎接智能物流时代的到来。2010年，国家发改委委托中国工程院做了一个物联网发展战略规划的课题，课题列举了物联网在十个重点领域的应用。物流是其中热门的应用领域之一，“智能物流”成为物流领域的应用目标。随后，物联网迅速在物流业界热起来了。然而，现阶段对智能物流的诠释比较多的还是在技术层面，例如信息技术或传感器在物流中的应用等，呈现出技术推动的特色。而任何一种技术在产业界大面积的推广，一定要有双驱动——除了技术驱动外，还应该有产业驱动。在物流领域来看，物联网只是技术手段，目标是物流的智能化。谈到“智能”二字，我们对智能的认识是一个逐渐深化的过程。早期认为自动化等同于智能。而后随着科技的发展，出现了一些新的智能产品，如傻瓜相机、智能洗衣机等，它们能够从现场获取信息，并代替人作出判断和选择，而不仅仅是流程的自动化，此时的智能是“自动化+信息化”。然而发展到今天，互联网的出现，或者说进入物联网时代，智能的涵义又更进了一步。仅仅通过自动采集信息来作出判断和选择已经不够了，还要与网络相连，随时把采集的信息通过网络传输到数据中心，或者是指挥的本部，由指挥中心作出判断，进行实时的调整，这种动态管控和动态地自动选择，才是这个时代的智能。也就是说，智能应该具有三个特征，即自动化、信息化和网络化。而智能物流的出现，标志着信息化在整合网络和管控流程中进入到一个新的阶段，即进入到一个动态的、实时进行选择和控制的管理水平。这个水平一定是大家马上都需要的，所以一定要根据自身的实际水平和客户需求来确定信息化的定位，但这肯定是未来的发展方向。
在进行人工智能物联网虚拟现实的论文创作时要把先检查有无此项的论文创作，然后就是进行论文格式的了解，并且对当前的这项技术研究做相应的实验证明对此做好相应的记录为论文有理有据做好依据等等。你可以来58期刊网看看。
刘庆峰
VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。 计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。 问: 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答: AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？ 答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。 但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。 今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。 问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？ 答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 什么是人工智能？ 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。 这种AI机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。 我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--"蓝色牛仔"(Blue Jean)。据其研究主任保罗·霍恩称，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。 麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
人工智能一词始创于1956年，但是由于数据量的增加，先进算法以及计算能力和存储能力的提高，人工智能在当今变得越来越流行。 1950年代早期的AI研究探索了诸如解决问题和符号方法之类的主题。1960年代，美国国防部对这种工作产生了兴趣，并开始训练计算机来模仿人类的基本推理。 这项早期工作为我们今天在计算机中看到的自动化和形式推理铺平了道路，包括可以设计为补充和增强人类能力的决策支持系统和智能搜索系统。 好莱坞的电影和科幻小说将AI描绘成占领世界的类人机器人，而AI技术的当前发展并没有那么可怕，甚至还没有那么聪明。取而代之的是，人工智能已经发展为在每个行业提供许多特定的利益。继续阅读有关医疗保健，零售等方面人工智能的现代示例。二、为什么人工智能很重要? 1)AI通过数据实现重复学习和发现的自动化。但是，人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化。AI不是自动执行手动任务，而是可靠，无疲劳地执行频繁，大量的计算机化任务。对于这种类型的自动化，人工询问对于设置系统并提出正确的问题仍然至关重要。 2)人工智能为现有产品增加了智能。在大多数情况下，不会将AI单独出售。而是，您已经使用的产品将通过AI功能得到改善，就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。自动化，对话平台，机器人和智能机可以与大量数据结合使用，以改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术。 3)AI通过渐进式学习算法进行调整，以使数据进行编程。人工智能发现数据的结构和规律性，从而使该算法获得技能：该算法成为分类器或预测器。因此，就像该算法可以教自己如何下棋一样，它可以教自己下一个在线推荐什么产品。当给定新数据时，模型会适应。反向传播是一种AI技术，允许在第一个答案不太正确时通过训练和添加数据来调整模型。 4)AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。几年前几乎不可能构建具有五个隐藏层的欺诈检测系统。不可思议的计算机功能和大数据改变了这一切。您需要大量数据来训练深度学习模型，因为它们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多，它们变得越准确。 5)人工智能通过深度神经网络实现了令人难以置信的准确性，这在以前是不可能的。例如，Alexa，百度搜索和百度相册的交互都是基于深度学习的，并且随着我们使用它们的不断增加，它们将变得越来越准确。在医学领域，来自深度学习，图像分类和对象识别的AI技术现在可以用于以与训练有素的放射科医生相同的准确性在MRI上发现癌症。
这个问题是这样的，人工智能的意义和价值是非常多的，更多是作为工具以提高人的生产生活效率，降低成本。随着技术的发展，必然会有一些岗位的需求会减少，会消失，但技术进步也会创造跟多的岗位。这样的事情不仅正在信息时代发生，也曾经发生在蒸汽时代和电气时代，蒸汽机和电动机的出现代替了大量的人力，但也创造了更多的需求。
选题意义和目的一般作为开题报告里面的第一块内容,是阐述你所研究的这个选题有没有研究价值或者说讨论价值的,写开题报告的目的，其实就是要请导师来评判我们这个选题有没有研究价值、这个研究方法有没有可能奏效、这个论证逻辑有没有明显缺陷写意义的时候根据你的选题来决定形式可以分现实意义和理论意义也可以不细分,把目的和意义和在一起写,总之突出你观点的新颖和重要性即可建议可以从这两点来叙述,不过要根据自己的选题,不要生搬硬套:(你的选题)是前人没有研究过的,也就是说研究领域中一个新颖有意义的课题,被前人所忽略的前人有研究过,或者说阐述过但是没有阐述论证的足够全面,你加以丰满,或者驳斥前人的观点,总之,意义和目的一定要叙述的清晰并且是有一定新意的其次注意自己所使用的理论,你是用什么理论证明你的观点也要叙述清楚,否则难以有说服力在做文献综述和国内外研究水平的评价等等也要有翔实的根据这样才能衬托出你的选题的意义所在
人工智能就是人类创造一种能够独立运行系统的机器，智能的程度的等级和人类相似，物体从内部运动和对外界运动的区分，可以分为震动（触感）到听觉（具有载体触感），一直进化到可视（光感）的独立能量识别系统，然后记忆规则和合成形成了意识，待续。。。。。。WT的物体（不能主动吸收能量的物体总称），ZWT的物体（能主动吸收能量不会在短暂时间里发生相对运动的物体总称），DWT是会主动吸收能量也可以相对位移的物体，ZNDWCT是指能自主选择能量具有识别能量调整方向的物体总称(触觉系统的诞生），ZNDWTT是指具有ZNDWCT的所有特征进化到通过外界震动（或其他单一能量识别）的能量来调整或分辨自己的位置（听觉系统的诞生），ZNDWTST具有ZNDWTT的特征进化到能够识别波的感知（视觉系统的诞生）的多能量识别物体且能初步协调自己的行为（部分动物），RLZHT具有ZNDWTST的特征进化到根据自己的需要来改变条件和创造条件的智慧体系（意识的诞生比如人类），人工智能也具备这样的进化，但其是人类智慧体创造出来的又因为创造时可以任意添加各种能量识别体制，人工智能一旦成型激活后肯定超越制造他的人类。待续。。。。。。
刘庆峰
人工智能的研究目的：1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。2、人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。3、人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术，包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来，通过技术手段，转换为计算机可读取的内容。通俗点来说，就是要让机器学会“听人话”，让计算机作我们的“耳朵”。