人工智能有哪些核心技术？

“人工智能” 这个词，我们日常生活中，在各种不同的生活场景里可能已经都听过无数次了，但“人工智能”似乎总有一层神秘的外纱。

首先， 人工智能是什么？人工智能（artificial intelligence, ai）是计算机科学的一个分支，指人类制造的机器所表现出的智能，最终目标是让机器具有像人脑一般的智能水平。

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。 

很多同学也非常好奇人工智能方向就业市场环境如何？是否依旧高薪？发展前景如何？是否值得投身其中？我们今天就来深度剖析一下有关人工智能就业的内容！

人工智能的核心技术

人工智能的核心技术主要包含：深度学习、计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘等。
下图更加直观和详细的给大家说明了人工智能涉及到的技术和应用领域。同学们考虑人工智能方向求职的话，可以根据下图梳理一下自己需要掌握的基础知识，相关技能。

✅深度学习

机器学习是实现人工智能的一种重要方法。

机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。深度学习的基础是大数据，实现的路径是云计算。只要有充足的数据、足够快的算力，得出的结果就会更加准确。

技术原理：

1. 构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；

2. 将大量的数据情况输出到这个网络中；

3. 网络处理这些动作并且进行学习；

4. 如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；

5. 系统通过如上过程调整权重；

6. 在成千上万次的学习之后，超过人类的表现。

应用领域：人脸识别可以说是当前深度学习最为成熟的应用。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息，进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集，含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸来对检测到的人脸，进行脸部识别的一系列相关技术。

✅计算机视觉

计算机视觉Computer Vision（CV）是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。

比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

技术原理：计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他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。

应用领域：计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用。

✅自然语言处理

自然语言处理Natural Language Processing（NLP）是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

技术原理：1. 汉字编码词法分析 2. 句法分析 3. 语义分析 4. 文本生成 5. 语音识别

应用领域：自然语言处理有着十分广泛的应用场景，包括：搜索关键词联想、机器翻译、社交媒体监控、聊天机器人、智能语音助理、语法检查程序、电子邮件过滤等。

✅数据挖掘

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

技术原理：对数据库中大量数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取关键性数据。

应用领域：数据挖掘最主要的就是在统计上的应用了，基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。例如电商网站的智能推荐。