㈠ 从事人工智能行业需要学什么
人工智能，英文缩写为AI。通俗来说，就是对人的思维的信息过程的模拟。比较让人熟知的人工智能的应用案例，如，Google阿尔法围棋(AlphaGo)战胜围棋高手李世石、柯洁，Bai大脑推出的自动驾驶汽车等。当下人工智能的应用很多，如，机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
人工智能专业是个新兴专业。查阅中华人民共和国教育部网资料显示，高校首批的人工智能专业是在2019年3月后才批准成立的。人工智能专业的方向和目标是探索实践适合中国高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养中国人工智能产业的应用型人才。
人工智能专业的核心课程有，认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程，《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》，《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》，《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》……等。
从国家新政策方面上看来，2017年，国务院办公厅下发了《新一代人工智能技术建设规划》。《整体规划》明确提出了朝向2030年在我国新一代人工智能技术发展趋势的指导方针、发展战略、重点项目和保障体系，为在我国人工智能技术的进一步加快发展趋势确立了关键基本。现阶段中国人工智能迅猛发展，中央政府也重视人工智能技术行业的发展趋势。数据显示，预估到今年，中国人工智能产业链经营规模将超出1500亿美元，推动有关产业链经营规模超出1万亿。但全世界人工智能技术人才资源，我国却只能5%上下，人工智能技术的优秀人才空缺超出500万。
综上可知，人工智智能是发展前景非常好的专业，专业人才缺口巨大。专业都对计算机编程能力和数学的要求都是非常高，这点选择时需要仔细考虑。希望对你有帮助。
㈡ 人工智能技术主要包含哪些
人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
㈢ 人工智能对保险业有何影响 人工智能技术带来的最大
他是一把双刃剑
大数据、人工智能对保险行业有着深刻影响。从理赔角度来说，尤其在车险方面，基于大数据的人工智能，对于理赔的欺诈这方面做得非常好。人工很难界定或者很难去推理的一些数据之间的逻辑关系，数据都能比较好的替保险公司减少损失。所以，人工智能确实在理赔检测方面，在提高理赔人员的技能方面，有很大的帮助。
但是对理赔人员，只是对后台一些从事文面工作，或者重复性比较高的人员会有冲击，对前台直接参与理赔、查勘的人员，应该是没有太大的影响。按照人工智能的趋势，是可以优化理赔管理，同时可以减少理赔时间的。比如说以前可能要两三天，现在基本上一天甚至一个小时就能完成，可以提高理赔效率；也可以修订和审核一些规则，这样的话使理赔的程序更加优化，更加便捷。
㈣ 学习人工智能AI需要哪些知识
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用--机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。
人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
㈤ 人工智能技术包括哪些
人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
㈥ 保险咨询 人工智能
1、90后与95后是一群怎样的消费者？
可以用这个词来形容：理性
就买保险这件事情而言，90后与95后人群一定会通过互联网学习一些保险知识，看一些科普帖，然后自己进行对比和理解，再通过互联网找到一些非销售性质的保险达人咨询一下，等自己拿定主意买哪款产品了，如果网上可以买，直接就通过互联网渠道购买了，如果网上买不了，会找到销售人员，指定购买这款产品，其他分红理财统统都不要。
从90后与95后人群购买决策可以看到，他们是不信任保险销售人员的，或者说是持怀疑态度的，等90后与95后人群确定了买某款产品，那么销售人员纯属于做拿保单的活儿了。
2、800万左右的保险销售人员，会消失吗？会失业吗？
个人认为会广范围地逐步地优胜劣汰，剩下来的这批从业者，工作内容会有所改变，不再是各种说辞找人买保险，而是启用咨询收费服务。也就是保险产品的销售佣金会大幅降低，销售人员不再成为销售的载体，而是保险咨询服务的载体，所以咨询服务费是他们的主要收入。反过来，服务的专业性又进一步对从业者的知识、从业经验产生挑战，形成自动约束作用。
关于保险咨询服务，今后可能会出现2种情况。一种情况是：智能保险顾问（人工智能的运用）一种是真人保险咨询顾问（或者称为风险管理师）。
3、这种变化或者说这种改变，好吗？
个人认为，这是有利于保险消费者的。尽管很多保险销售人员认为我们今天讨论的事情根本不会发生，无论是他们没有看清现实和行业发展方向，还是他们不愿意承认，害怕自己被淘汰；然而，这一变化正在行进中……就如保险公司试行智能保险客服一样，庞大的保险客服人员才意识到真的来了……
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