神經網路就業前景如何

Ⅰ 想問一下學神經網路的研究生畢業的工作就業方向是哪些類！！

同聲傳譯:同聲傳譯員被稱為「21世紀第一大緊缺人才」。

「同傳的薪金是按照小時和分鍾來算的,現在的價碼是每小時4000元到8000元。」相關人士如是說。「4年之後入駐中國和北京的外國大公司越來越多,這一行肯定會更吃香。」
3G工程師:據計世資訊發布的相關研究報告稱,估計國內3G人才缺口將達到50萬人以上。由於目前3G人才比較少,尤其是復合型人才奇缺,預計4年之後3G工程師的基本年薪會在15萬元至20萬元。「
網路媒體人才:目前,網路編輯的月薪一般都在5000元左右、中等職位的收入在8000元至10000元。「相信4年之後整個網路媒體的廣告收入越來越多的時候,從業人員會有一個更好的回報。」
物流師:物流人才的需求量為600餘萬人。相關統計顯示,目前物流從業人員當中擁有大學學歷以上的僅佔21%。許多物流部門的管理人員是半路出家,很少受過專業的培訓。據相關人士透露,對此類人才有需求的某知名企業在國內招聘的應屆大學生目前的薪金是每月6000元到8000元,在一年之後還會有相當大的提升空間。「現在一年就能掙個7萬元至10萬元,估計4年之後只會多不會少,因為能源越來越緊俏。」

這是以後比較會吃香的行業，趁現在能學習，多學點這方面的，以後可能會好找工作！！加油嘍！！

Ⅱ 人工智慧的就業方向有哪些

人工智慧就業方向前景很好，現在正在產業升級，工業機器人和人工智慧方面都會是強烈的熱點，而且正好是在3~5年以後的時間。
難度，肯定高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟體編程(基礎的應用最廣泛的語言：C/C++)必須得很好，微電子(數字電路、低頻高頻模擬電路、最主要的是嵌入式的編程能力)得學得很好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力很重要)。這樣的話，你就是人才，你就是中國未來5年以後急需的人工智慧領域的人才。
一門深入地鑽研下去，你就是這個領域的專家甚至大師。
但是！！！如果你沒有這些喜好和特長或者沒能學好這些學科的話，現在做別的選擇還來得及。

Ⅲ 神經網路的發展趨勢如何

神經網路的雲集成模式還不是很成熟，應該有發展潛力，但神經網路有自己的硬傷，不知道能夠達到怎樣的效果，所以決策支持系統中並不是很熱門，但是神經網路無視過程的優點也是無可替代的，雲網路如果能夠對神經網路提供一個互補的輔助決策以控制誤差的話，也許就能使神經網路成熟起來
1 人工神經網路產生的背景
自古以來，關於人類智能本源的奧秘，一直吸引著無數哲學家和自然科學家的研究熱情。生物學家、神經學家經過長期不懈的努力，通過對人腦的觀察和認識，認為人腦的智能活動離不開腦的物質基礎，包括它的實體結構和其中所發生的各種生物、化學、電學作用，並因此建立了神經元網路理論和神經系統結構理論，而神經元理論又是此後神經傳導理論和大腦功能學說的基礎。在這些理論基礎之上，科學家們認為，可以從仿製人腦神經系統的結構和功能出發，研究人類智能活動和認識現象。另一方面，19世紀之前，無論是以歐氏幾何和微積分為代表的經典數學，還是以牛頓力學為代表的經典物理學，從總體上說，這些經典科學都是線性科學。然而，客觀世界是如此的紛繁復雜，非線性情況隨處可見，人腦神經系統更是如此。復雜性和非線性是連接在一起的，因此，對非線性科學的研究也是我們認識復雜系統的關鍵。為了更好地認識客觀世界，我們必須對非線性科學進行研究。人工神經網路作為一種非線性的、與大腦智能相似的網路模型，就這樣應運而生了。所以，人工神經網路的創立不是偶然的，而是20世紀初科學技術充分發展的產物。
2 人工神經網路的發展
人工神經網路的研究始於40年代初。半個世紀以來，經歷了興起、高潮與蕭條、高潮及穩步發展的遠為曲折的道路。
1943年，心理學家W.S.Mcculloch和數理邏輯學家W.Pitts 提出了M—P模型，這是第一個用數理語言描述腦的信息處理過程的模型， 雖然神經元的功能比較弱，但它為以後的研究工作提供了依據。1949年，心理學家D.O.Hebb提出突觸聯系可變的假設，根據這一假設提出的學習規律為神經網路的學習演算法奠定了基礎。 1957 年， 計算機科學家Rosenblatt提出了著名的感知機模型，它的模型包含了現代計算機的一些原理，是第一個完整的人工神經網路，第一次把神經網路研究付諸工程實現。由於可應用於模式識別，聯想記憶等方面，當時有上百家實驗室投入此項研究，美國軍方甚至認為神經網路工程應當比「原子彈工程」更重要而給予巨額資助，並在聲納信號識別等領域取得一定成績。1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自適應線性單元， 它可用於自適應濾波、預測和模式識別。至此，人工神經網路的研究工作進入了第一個高潮。
1969年，美國著名人工智慧學者M.Minsky和S.Papert編寫了影響很大的Perceptron一書，從理論上證明單層感知機的能力有限，諸如不能解決異或問題，而且他們推測多層網路的感知機能力也不過如此，他們的分析恰似一瓢冷水，很多學者感到前途渺茫而紛紛改行，原先參與研究的實驗室紛紛退出，在這之後近10年，神經網路研究進入了一個緩慢發展的蕭條期。這期間，芬蘭學者T.Kohonen 提出了自組織映射理論，反映了大腦神經細胞的自組織特性、記憶方式以及神經細胞興奮刺激的規律；美國學者S.A.Grossberg的自適應共振理論（ART ）；日本學者K.Fukushima提出了認知機模型；ShunIchimari則致力於神經網路有關數學理論的研究等，這些研究成果對以後的神經網路的發展產生了重要影響。
美國生物物理學家J.J.Hopfield於1982年、1984年在美國科學院院刊發表的兩篇文章，有力地推動了神經網路的研究，引起了研究神經網路的又一次熱潮。 1982 年， 他提出了一個新的神經網路模型——hopfield網路模型。他在這種網路模型的研究中，首次引入了網路能量函數的概念，並給出了網路穩定性的判定依據。1984年，他又提出了網路模型實現的電子電路，為神經網路的工程實現指明了方向，他的研究成果開拓了神經網路用於聯想記憶的優化計算的新途徑，並為神經計算機研究奠定了基礎。1984年Hinton等人將模擬退火演算法引入到神經網路中，提出了Boltzmann機網路模型，BM 網路演算法為神經網路優化計算提供了一個有效的方法。1986年，D.E.Rumelhart和J.LMcclelland提出了誤差反向傳播演算法，成為至今為止影響很大的一種網路學習方法。1987年美國神經計算機專家R.Hecht—Nielsen提出了對向傳播神經網路，該網路具有分類靈活，演算法簡練的優點，可用於模式分類、函數逼近、統計分析和數據壓縮等領域。1988年L.Ochua 等人提出了細胞神經網路模型，它在視覺初級加工上得到了廣泛應用。
為適應人工神經網路的發展，1987年成立了國際神經網路學會，並決定定期召開國際神經網路學術會議。1988年1月Neural Network 創刊。1990年3月IEEE Transaction on Neural Network問世。 我國於1990年12月在北京召開了首屆神經網路學術大會，並決定以後每年召開一次。1991 年在南京成立了中國神經網路學會。 IEEE 與INNS 聯合召開的IJCNN92已在北京召開。 這些為神經網路的研究和發展起了推波助瀾的作用，人工神經網路步入了穩步發展的時期。
90年代初，諾貝爾獎獲得者Edelman提出了Darwinism模型，建立了神經網路系統理論。同年，Aihara等在前人推導和實驗的基礎上，給出了一個混沌神經元模型，該模型已成為一種經典的混沌神經網路模型，該模型可用於聯想記憶。 Wunsch 在90OSA 年會上提出了一種AnnualMeeting，用光電執行ART，學習過程有自適應濾波和推理功能，具有快速和穩定的學習特點。1991年，Hertz探討了神經計算理論， 對神經網路的計算復雜性分析具有重要意義；Inoue 等提出用耦合的混沌振盪子作為某個神經元，構造混沌神經網路模型，為它的廣泛應用前景指明了道路。1992年，Holland用模擬生物進化的方式提出了遺傳演算法， 用來求解復雜優化問題。1993年方建安等採用遺傳演算法學習，研究神經網路控制器獲得了一些結果。1994年Angeline等在前人進化策略理論的基礎上，提出一種進化演算法來建立反饋神經網路，成功地應用到模式識別，自動控制等方面；廖曉昕對細胞神經網路建立了新的數學理論和方法，得到了一系列結果。HayashlY根據動物大腦中出現的振盪現象，提出了振盪神經網路。1995年Mitra把人工神經網路與模糊邏輯理論、 生物細胞學說以及概率論相結合提出了模糊神經網路，使得神經網路的研究取得了突破性進展。Jenkins等人研究光學神經網路， 建立了光學二維並行互連與電子學混合的光學神經網路，它能避免網路陷入局部最小值，並最後可達到或接近最理想的解；SoleRV等提出流體神經網路，用來研究昆蟲社會，機器人集體免疫系統，啟發人們用混沌理論分析社會大系統。1996年，ShuaiJW』等模擬人腦的自發展行為， 在討論混沌神經網路的基礎上提出了自發展神經網路。1997、1998年董聰等創立和完善了廣義遺傳演算法，解決了多層前向網路的最簡拓樸構造問題和全局最優逼近問題。
隨著理論工作的發展，神經網路的應用研究也取得了突破性進展，涉及面非常廣泛，就應用的技術領域而言有計算機視覺，語言的識別、理解與合成，優化計算，智能控制及復雜系統分析，模式識別，神經計算機研製，知識推理專家系統與人工智慧。涉及的學科有神經生理學、認識科學、數理科學、心理學、信息科學、計算機科學、微電子學、光學、動力學、生物電子學等。美國、日本等國在神經網路計算機軟硬體實現的開發方面也取得了顯著的成績，並逐步形成產品。在美國，神經計算機產業已獲得軍方的強有力支持，國防部高級研究計劃局認為「神經網路是解決機器智能的唯一希望」，僅一項8 年神經計算機計劃就投資4億美元。在歐洲共同體的ESPRIT計劃中， 就有一項特別項目：「神經網路在歐洲工業中的應用」，單是生產神經網路專用晶元這一項就投資2200萬美元。據美國資料聲稱，日本在神經網路研究上的投資大約是美國的4倍。我國也不甘落後，自從1990 年批准了南開大學的光學神經計算機等3項課題以來， 國家自然科學基金與國防預研基金也都為神經網路的研究提供資助。另外，許多國際著名公司也紛紛捲入對神經網路的研究，如Intel、IBM、Siemens、HNC。神經計算機產品開始走向商用階段，被國防、企業和科研部門選用。在舉世矚目的海灣戰爭中，美國空軍採用了神經網路來進行決策與控制。在這種刺激和需求下，人工神經網路定會取得新的突破，迎來又一個高潮。自1958年第一個神經網路誕生以來，其理論與應用成果不勝枚舉。人工神經網路是一個快速發展著的一門新興學科，新的模型、新的理論、新的應用成果正在層出不窮地涌現出來。
3 人工神經網路的發展前景
針對神經網路存在的問題和社會需求，今後發展的主要方向可分為理論研究和應用研究兩個方面。
（1）利用神經生理與認識科學研究大腦思維及智能的機理、 計算理論，帶著問題研究理論。
人工神經網路提供了一種揭示智能和了解人腦工作方式的合理途徑，但是由於人類起初對神經系統了解非常有限，對於自身腦結構及其活動機理的認識還十分膚淺，並且帶有某種「先驗」。例如， Boltzmann機引入隨機擾動來避免局部極小，有其卓越之處，然而缺乏必要的腦生理學基礎，毫無疑問，人工神經網路的完善與發展要結合神經科學的研究。而且，神經科學，心理學和認識科學等方面提出的一些重大問題，是向神經網路理論研究提出的新挑戰，這些問題的解決有助於完善和發展神經網路理論。因此利用神經生理和認識科學研究大腦思維及智能的機理，如有新的突破，將會改變智能和機器關系的認識。
利用神經科學基礎理論的研究成果，用數理方法探索智能水平更高的人工神經網路模型，深入研究網路的演算法和性能，如神經計算、進化計算、穩定性、收斂性、計算復雜性、容錯性、魯棒性等，開發新的網路數理理論。由於神經網路的非線性，因此非線性問題的研究是神經網路理論發展的一個最大動力。特別是人們發現，腦中存在著混沌現象以來，用混沌動力學啟發神經網路的研究或用神經網路產生混沌成為擺在人們面前的一個新課題，因為從生理本質角度出發是研究神經網路的根本手段。
（2）神經網路軟體模擬， 硬體實現的研究以及神經網路在各個科學技術領域應用的研究。
由於人工神經網路可以用傳統計算機模擬，也可以用集成電路晶元組成神經計算機，甚至還可以用光學的、生物晶元的方式實現，因此研製純軟體模擬，虛擬模擬和全硬體實現的電子神經網路計算機潛力巨大。如何使神經網路計算機與傳統的計算機和人工智慧技術相結合也是前沿課題；如何使神經網路計算機的功能向智能化發展，研製與人腦功能相似的智能計算機，如光學神經計算機，分子神經計算機，將具有十分誘人的前景。
4 哲理
（1）人工神經網路打開了認識論的新領域
認識與腦的問題，長期以來一直受到人們的關注，因為它不僅是有關人的心理、意識的心理學問題，也是有關人的思維活動機制的腦科學與思維科學問題，而且直接關繫到對物質與意識的哲學基本問題的回答。人工神經網路的發展使我們能夠更進一步地既唯物又辯證地理解認識與腦的關系，打開認識論的新領域。人腦是一個復雜的並行系統，它具有「認知、意識、情感」等高級腦功能，用人工進行模擬，有利於加深對思維及智能的認識，已對認知和智力的本質的研究產生了極大的推動作用。在研究大腦的整體功能和復雜性方面，人工神經網路給人們帶來了新的啟迪。由於人腦中存在混沌現象，混沌可用來理解腦中某些不規則的活動，從而混沌動力學模型能用作人對外部世界建模的工具，可用來描述人腦的信息處理過程。混沌和智能是有關的，神經網路中引入混沌學思想有助於提示人類形象思維等方面的奧秘。人工神經網路之所以再度興起，關鍵在於它反映了事物的非線性，抓住了客觀世界的本質，而且它在一定程度上正面回答了智能系統如何從環境中自主學習這一最關鍵的問題，從認知的角度講，所謂學習，就是對未知現象或規律的發現和歸納。由於神經網路具有高度的並行性，高度的非線性全局作用，良好的容錯性與聯想記憶功能以及十分強的自適應、自學習功能，而使得它成為揭示智能和了解人腦工作方式的合理途徑。但是，由於認知問題的復雜性，目前，我們對於腦神經網的運行和神經細胞的內部處理機制，如信息在人腦是如何傳輸、存貯、加工的？記憶、聯想、判斷是如何形成的？大腦是否存在一個操作系統？還沒有太多的認識，因此要製造人工神經網路來模仿人腦各方面的功能，還有待於人們對大腦信息處理機理認識的深化。
（2）人工神經網路發展的推動力來源於實踐、 理論和問題的相互作用
隨著人們社會實踐范圍的不斷擴大，社會實踐層次的不斷深入，人們所接觸到的自然現象也越來越豐富多彩、紛繁復雜，這就促使人們用不同的原因加以解釋不同種類的自然現象，當不同種類的自然現象可以用同樣的原因加以解釋，這樣就出現了不同學科的相互交叉、綜合，人工神經網路就這樣產生了。在開始階段，由於這些理論化的網路模型比較簡單，還存在許多問題，而且這些模型幾乎沒有得到實踐的檢驗，因而神經網路的發展比較緩慢。隨著理論研究的深入，問題逐漸地解決特別是工程上得到實現以後，如聲納識別成功，才迎來了神經網路的第一個發展高潮。可Minisky認為感知器不能解決異或問題， 多層感知器也不過如此，神經網路的研究進入了低谷，這主要是因為非線性問題沒得到解決。隨著理論的不斷豐富，實踐的不斷深入， 現在已證明Minisky的悲觀論調是錯誤的。今天，高度發達的科學技術逐漸揭示了非線性問題是客觀世界的本質。問題、理論、實踐的相互作用又迎來了人工神經網路的第二次高潮。目前人工神經網路的問題是智能水平不高，還有其它理論和實現方面的問題，這就迫使人們不斷地進行理論研究，不斷實踐，促使神經網路不斷向前發展。總之，先前的原因遇到了解釋不同的新現象，促使人們提出更加普遍和精確的原因來解釋。理論是基礎，實踐是動力，但單純的理論和實踐的作用還不能推動人工神經網路的發展，還必須有問題提出，才能吸引科學家進入研究的特定范圍，引導科學家從事相關研究，從而逼近科學發現，而後實踐又提出新問題，新問題又引發新的思考，促使科學家不斷思考，不斷完善理論。人工神經網路的發展無不體現著問題、理論和實踐的辯證統一關系。
（3 ）人工神經網路發展的另一推動力來源於相關學科的貢獻及不同學科專家的競爭與協同
人工神經網路本身就是一門邊緣學科，它的發展有更廣闊的科學背景，亦即是眾多科研成果的綜合產物，控制論創始人Wiener在其巨著《控制論》中就進行了人腦神經元的研究；計算機科學家Turing就提出過B網路的設想；Prigogine提出非平衡系統的自組織理論，獲得諾貝爾獎；Haken研究大量元件聯合行動而產生宏觀效果， 非線性系統「混沌」態的提出及其研究等，都是研究如何通過元件間的相互作用建立復雜系統，類似於生物系統的自組織行為。腦科學與神經科學的進展迅速反映到人工神經網路的研究中，例如生物神經網路理論，視覺中發現的側抑制原理，感受野概念等，為神經網路的發展起了重要的推動作用。從已提出的上百種人工神經網路模型中，涉及學科之多，令人目不暇接，其應用領域之廣，令人嘆為觀止。不同學科專家為了在這一領域取得領先水平，存在著不同程度的競爭，所有這些有力地推動了人工神經網路的發展。人腦是一個功能十分強大、結構異常復雜的信息系統，隨著資訊理論、控制論、生命科學，計算機科學的發展，人們越來越驚異於大腦的奇妙，至少到目前為止，人類大腦信號處理機制對人類自身來說，仍是一個黑盒子，要揭示人腦的奧秘需要神經學家、心理學家、計算機科學家、微電子學家、數學家等專家的共同努力，對人類智能行為不斷深入研究，為人工神經網路發展提供豐富的理論源泉。另外，還要有哲學家的參與，通過哲學思想和自然科學多種學科的深層結合，逐步孕育出探索人類思維本質和規律的新方法，使思維科學從朦朧走向理性。而且，不同領域專家的競爭與協調同有利於問題清晰化和尋求最好的解決途徑。縱觀神經網路的發展歷史，沒有相關學科的貢獻，不同學科專家的競爭與協同，神經網路就不會有今天。當然，人工神經網路在各個學科領域應用的研究反過來又推動其它學科的發展，推動自身的完善和發展。

Ⅳ 人工智慧專業目前的就業前景怎麼樣

近年來我國人工智慧產業呈現出了蓬勃發展的良好態勢。一是部分關鍵應用技術特別是圖像識別、語音識別等技術，處於全球相對領先的水平，人工智慧論文總量和高倍引用的論文數量，也處在第一梯隊，據全球相對前列。二是產業整體實力顯著增強。全國人工智慧產業超過一千家，覆蓋技術平台、產品應用等多環節，已經形成了比較完備的產業鏈。京津冀、長三角、珠三角等地區的人工智慧產業急劇發展的格局已經初步形成。三是與行業融合應用不斷深入。人工智慧憑借其強大的賦能性，正在成為促進傳統行業轉型升級的重要驅動力量，各領域智能的新技術、新模式、新業態不斷涌現，輻射溢出的效應也在持續增強，人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。但也要看到，在快速發展過程當中，我國人工智慧的基礎技術，還有較大欠缺，能夠真正創造商業價值的還比較少。傳統行業與人工智慧的融合還存在較高門檻，有數據顯示，今年人工智慧領域投融資比前兩年特別是跟去年相比，也有比較大幅度的下調。
中國人工智慧應用具有領域廣、滲透深的特點，在產業化方面具有獨特優勢，但也面臨巨大挑戰，尤其是在基礎理論和演算法方面，原始創新能力不足，在高端晶元、關鍵部件等方面基礎薄弱，高水平人才也不足。隨著全球人工智慧加速發展，各國在認知智能、機器學習、智能晶元等方面將不斷取得突破。

Ⅳ 請實話實說，我想知道，研究生階段學習這個神經網路，畢業後的就業情況，另外，跟數學關系很大

研究生階段學習神經網路和就業有關系嗎？研究生光學個神經網路就覺得足夠了嗎？你把這個東西看的太萬能了。鈔票都不是萬能的，更何況神經網路。
現在學工科的讀研不搞點數學不涉及點神經網路都不好意思說自己是研究生，不編程都不好意思說自己會電腦，不發幾篇英文論文都不好意思說自己發過文章。
找工作主要看你腦袋靈活不靈活，會不會說話，會不會吹自己。還有和學校、性別有很大關系。
那個不難學。

Ⅵ 人工智慧專業就業方向及前景

人工智慧專業就業方向有很多，例如：機械製造、科學研究、工程開發、計算機方向、軟體工程、 應用數學 、電氣自動化、通信等。

人工智慧的人才培養以研究生教育為主，一方面人工智慧的研發具有較大的難度，另一方面人工智慧領域的研發需要更多的研究資源，人才培養周期也相對比較長。由於當前人工智慧依然處在行業發展的初期，所以學習人工智慧專業要想有一個較好的就業出口，可以考慮讀一下研究生。

人工智慧，現在已被國家列入發展規劃，國家提出了人工智慧三步走的發展戰略，現工智能已經有了國家戰略的背景支持。因此，在今後的發展當中，肯定是會越來越火熱。根據領英發布的全球人工智慧人才分布顯示，中國目前的人工智慧人才缺口超過五萬人。人才是極度的供不應求。從科研院所到商業巨頭和企業，各行各業都在開發引進人工智慧，導致人工智慧領域的缺口非常大。而且它作為以計算機技術為基礎的高端技術，工資是絕對不會低的，不僅不會低，是非常高的。

更多情況可以到達內了解一下。依託達內集團國內領先的課程體系（TTS6.0），雄厚的師資力量，廣闊的就業平台，迄今為止已與國內上萬家IT企業進行人才輸送合作。2019年，獲評艾媒金榜(iiMedia Ranking)發布的《2019中國教育培訓行業上市公司網路口碑榜》TOP40。

Ⅶ 神經網路的就業情況

學這個方向的，以後不是出國深造就是去軍工企業，在國內，一般的公司根本用不上這玩意兒。---個人見解僅供參考
你是自動化專業考上去嚒？

Ⅷ 神經網路發展的前景怎樣人工智慧能不能在深入發展

目前神經網路研究並不是太熱，但是很多其他的演算法還在利用著神經網路的思想。

人工智慧肯定是可以深入發展的。只要人還動手，就就需要智能

Ⅸ 研究神經網路演算法找什麼工作比較好

人工神經網路在信息領域、醫學、經濟領域、控制領域、交通領域、心理學領域都各個領域都有應用，理論上說，在這些領域都可以就業。但是如果要追求對口，建議還是去人工智慧或軟體公司就業。其實你平時研究的方向和你今後工作的方向沒有直接關系，換個方向你一樣能做，因為你學會的是思維方式。

現代信息處理要解決的問題是很復雜的，人工神經網路具有模仿或代替與人的思維有關的功能， 可以實現自動診斷、問題求解，解決傳統方法所不能或難以解決的問題。人工神經網路系統具有很高的容錯性、魯棒性及自組織性，即使連接線遭到很高程度的破壞， 它仍能處在優化工作狀態，這點在軍事系統電子設備中得到廣泛的應用。現有的智能信息系統有智能儀器、自動跟蹤監測儀器系統、自動控制制導系統、自動故障診斷和報警系統等。

Ⅹ 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

就業方向：
1、搜索方向，例如網路識圖、作業幫搜題等。視頻搜索也是搜索領域進一步研究的方向；
2、計算機視覺和模式識別方向，其應用領域包括智能辦公、智能交通、智慧城市等等；
3、醫學圖像處理，醫療設備和醫療器械很多都會涉及到圖像處理和成像技術。
4、無人駕駛領域，是人工智慧重點應用領域之一；
5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商業、生活的諸多領域將會出現人工智慧的影子。
人工智慧發展前景
第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯網的發展，大數據、雲計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。
第二：產業互聯網的發展必然會帶動人工智慧的發展。互聯網當前正在從消費互聯網向產業互聯網發展，產業互聯網將綜合應用物聯網、大數據和人工智慧等相關技術來賦能廣大傳統行業，人工智慧作為重要的技術之一，必然會在產業互聯網發展的過程中釋放出大量的就業崗位。
第三：人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。隨著智能體逐漸走進生產環境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智能體進行交流和合作，這對於職場人提出了新的要求，就是需要掌握人工智慧的相關技術。