㈠ 從事人工智慧行業需要學什麼
人工智慧，英文縮寫為AI。通俗來說，就是對人的思維的信息過程的模擬。比較讓人熟知的人工智慧的應用案例，如，Google阿爾法圍棋(AlphaGo)戰勝圍棋高手李世石、柯潔，Bai大腦推出的自動駕駛汽車等。當下人工智慧的應用很多，如，機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。
人工智慧專業是個新興專業。查閱中華人民共和國教育部網資料顯示，高校首批的人工智慧專業是在2019年3月後才批准成立的。人工智慧專業的方向和目標是探索實踐適合中國高等人工智慧人才培養的教學內容和教學方法，培養中國人工智慧產業的應用型人才。
人工智慧專業的核心課程有，認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程，《人工智慧、社會與人文》、《人工智慧哲學基礎與倫理》，《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規劃與學習》、《仿生機器人》，《人工智慧的現代方法I》《問題表達與求解》、《人工智慧的現代方法II》《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》……等。
從國家新政策方面上看來，2017年，國務院辦公廳下發了《新一代人工智慧技術建設規劃》。《整體規劃》明確提出了朝向2030年在我國新一代人工智慧技術發展趨勢的指導方針、發展戰略、重點項目和保障體系，為在我國人工智慧技術的進一步加快發展趨勢確立了關鍵基本。現階段中國人工智慧迅猛發展，中央政府也重視人工智慧技術行業的發展趨勢。數據顯示，預估到今年，中國人工智慧產業鏈經營規模將超出1500億美元，推動有關產業鏈經營規模超出1萬億。但全世界人工智慧技術人才資源，我國卻只能5%上下，人工智慧技術的優秀人才空缺超出500萬。
綜上可知，人工智智能是發展前景非常好的專業，專業人才缺口巨大。專業都對計算機編程能力和數學的要求都是非常高，這點選擇時需要仔細考慮。希望對你有幫助。
㈡ 人工智慧技術主要包含哪些
人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
㈢ 人工智慧對保險業有何影響 人工智慧技術帶來的最大
他是一把雙刃劍
大數據、人工智慧對保險行業有著深刻影響。從理賠角度來說，尤其在車險方面，基於大數據的人工智慧，對於理賠的欺詐這方面做得非常好。人工很難界定或者很難去推理的一些數據之間的邏輯關系，數據都能比較好的替保險公司減少損失。所以，人工智慧確實在理賠檢測方面，在提高理賠人員的技能方面，有很大的幫助。
但是對理賠人員，只是對後台一些從事文面工作，或者重復性比較高的人員會有沖擊，對前台直接參與理賠、查勘的人員，應該是沒有太大的影響。按照人工智慧的趨勢，是可以優化理賠管理，同時可以減少理賠時間的。比如說以前可能要兩三天，現在基本上一天甚至一個小時就能完成，可以提高理賠效率；也可以修訂和審核一些規則，這樣的話使理賠的程序更加優化，更加便捷。
㈣ 學習人工智慧AI需要哪些知識
人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧目前在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用--機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統等。
人工智慧(Artificial Intelligence)是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規律的一門學科。其主要任務是建立智能信息處理理論，進而設計可以展現某些近似於人類智能行為的計算系統。AI作為計算機科學的一個重要分支和計算機應用的一個廣闊的新領域，它同原子能技術，空間技術一起被稱為20世紀三大尖端科技。
人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
知識表示是人工智慧的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網路表示法和框架表示法等。
常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。
問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由於有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由於知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基於示例的推理、反繹推理和受限推理等。
搜索是人工智慧的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優先關系。可分為無信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發式搜索。啟發式知識常由啟發式函數來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發式搜索方法有A*、AO*演算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜索問題。
機器學習是人工智慧的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。
知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設資料庫或採用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智慧系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。
需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
㈤ 人工智慧技術包括哪些
人工智慧包括五大核心技術：
1.計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。
2.機器學習：機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的數據越多，預測也會越准確。
3.自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識別文檔中被提及的人物、地點等，或將合同中的條款提取出來製作成表。
4.機器人技術：近年來，隨著演算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務機器人、醫療機器人等。
5.生物識別技術：生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物感測器、生物統計學，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態等進行個人身份鑒定，最初運用於司法鑒定。
㈥ 保險咨詢 人工智慧
1、90後與95後是一群怎樣的消費者？
可以用這個詞來形容：理性
就買保險這件事情而言，90後與95後人群一定會通過互聯網學習一些保險知識，看一些科普帖，然後自己進行對比和理解，再通過互聯網找到一些非銷售性質的保險達人咨詢一下，等自己拿定主意買哪款產品了，如果網上可以買，直接就通過互聯網渠道購買了，如果網上買不了，會找到銷售人員，指定購買這款產品，其他分紅理財統統都不要。
從90後與95後人群購買決策可以看到，他們是不信任保險銷售人員的，或者說是持懷疑態度的，等90後與95後人群確定了買某款產品，那麼銷售人員純屬於做拿保單的活兒了。
2、800萬左右的保險銷售人員，會消失嗎？會失業嗎？
個人認為會廣范圍地逐步地優勝劣汰，剩下來的這批從業者，工作內容會有所改變，不再是各種說辭找人買保險，而是啟用咨詢收費服務。也就是保險產品的銷售傭金會大幅降低，銷售人員不再成為銷售的載體，而是保險咨詢服務的載體，所以咨詢服務費是他們的主要收入。反過來，服務的專業性又進一步對從業者的知識、從業經驗產生挑戰，形成自動約束作用。
關於保險咨詢服務，今後可能會出現2種情況。一種情況是：智能保險顧問（人工智慧的運用）一種是真人保險咨詢顧問（或者稱為風險管理師）。
3、這種變化或者說這種改變，好嗎？
個人認為，這是有利於保險消費者的。盡管很多保險銷售人員認為我們今天討論的事情根本不會發生，無論是他們沒有看清現實和行業發展方向，還是他們不願意承認，害怕自己被淘汰；然而，這一變化正在行進中……就如保險公司試行智能保險客服一樣，龐大的保險客服人員才意識到真的來了……
擴展閱讀：【保險】怎麼買，哪個好，手把手教你避開保險的這些"坑"