学人工智能的女生多吗?人工智能什么意思?

您好，南京大学人工智能专业女生的数量相对于男生来说，确实是少数。根据南京大学2018年的招生数据，人工智能专业共招生了841人，其中女生仅占25.1%，男生占74.9%。此外，南京大学还提供了一些专业课程，如计算机科学、自然语言处理、机器学习等，这些课程也有一定的女生比例。总的来说，南京大学的人工智能专业女生的数量虽然不多，但是仍然有一定的比例。

ai是人工智能的意思。

AI的意思是人工智能，是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

AI从诞生以来理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。所以说，AI不仅仅是一个词，更是未来人类发展方向，必须受到重视的时代产物。

人工智能简介

人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。

人工智能是计算机学科的一个分支，近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

对人工智能的理解

人工智能可分开理解为“人工”和“智能”，即人类创造出来的智能，从广义上来讲只要人类创造出来，能为人类工作减少人类操作步骤，提高工作效率，代替人类工作的都可以归为人工智能.

从狭义上来讲，是人工智能是人类创造出来，类似人类一样，能够通过学习，逐渐变得聪明，最终能够像人一样思考，能够做出正确的判断的机器人，甚至比人类更聪明。

现在人工智能成为一个热门话题，但是目前人工智能还很遥远，但是社会发展总是惊人的，说不定某一天睁开眼就看到了智能化的世界，或许只要眨眨眼睛，动动手指就能得到你想要的，或者是应为你的生活习惯，你想要的会在固定的时间，固定的地点出现。

人工智能的理解可以分为两部分，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，或者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。对【人工智能】的认识：研究让计算机具备模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术科学。主要是来源于大量的数据来使机器学习能比人更快的计算出结果。

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。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。

更多关于人工智能的相关知识，建议到达内教育了解一下。达内教育由来自SUN、IBM、亚信、华为、东软、用友等国际知名IT公司的技术骨干、海外留学生和加拿大专业技术人员创办，直接引进北美IT技术，结合中国IT企业的现状，定制化培养高端IT人才。课程穿插大厂真实项目讲解，理论知识+学习思维+实战操作，打造完整学习闭环。实战讲师经验丰富多种班型任你选择，1v1督学,跟踪式学习, 有疑问随时沟通。

人工智能之父 John McCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式让计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能的实力将其分成三大类：
1、弱人工智能
弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI):弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。比如第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，Alpha Go其实也是一个弱人工智能。
2、强人工智能
强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能， 指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序， 大概需要具备以下几方面的能力：存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；规划能力；学习能力；使用自然语言进行交流沟通的能力；将上述能力整合起来实现既定目标的能力。
3、超人工智能
假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。超人工智能的定义最为模糊，因为没人知道， 超越人类最高水平的智慧到底会表现为何种能力。如果说对于强人工智能，我们还存在从技术角度进行探讨的可能性的话，那么，对于超人工智能，今天的人类大多就只能从哲学或科幻的角度加以解析了。

可以

人工智能专业适合女生学，在认真了解各专业的基本概念和主要方向之后，如果发自内心的对计算机、人工智能在从事的事业感兴趣，那就可以尝试选择计算机专业。如果还不确定自己的兴趣，那就再去更深入地了解这些专业。在此基础上，数理思维强的同学加分，有编程经验的同学加分，但这些都是锦上添花，最重要的是发自内心的兴趣。计算机各行业都活跃着女生的身影，例如清华大学计算机系毕业生连续三次获得国际顶级会议SIGMOD的十年最佳论文奖，都是女生（清华女生再获ACM SIGMOD十年最佳论文奖（代发） (转载)）等。因此，计算机行业就靠真本事，背景性别都不是事儿，而且不需要体力劳动，其实非常适合女生。

人工智能背后其实都是算法设计，许多世纪初科幻作品对人工智能的负面猜想越来越成为现实，譬如人脸识别和指纹识别问题，又比如智能设备陷入固定程式。

不由想起几个科幻故事，《天生我才》愈加讽刺，本是天生我才必有用吧？

可是女主角星冉，一个普通不能再普通的女孩子，却总是因为互联网人工智能时代的迎来，而过去遵循的钢琴弹奏再无何用——于是智能的冲击下，手工作坊一样的钢琴教学小店被关闭，曾经成千上万次汗水凝练下的弹奏再也得不到人们的欣赏，智能制造出的音乐抢了这样普罗大众的饭碗，总是陷于自我没用的自卑之中。

作者何夕也是个挺有意思的人，将自己设立为了作品中的男主人公“今夕何夕”，这样的追问总有古典色彩，也借他的口，便思索互联网时代和田园牧歌时代的状态：人类在互联网时代的博闻强识，是真的变聪明了，还只是因为资讯的发达，导致人们无所不知，然而这种所谓的“无所不知”可能都是拾人牙慧，真正善于思考的人又有几何？

写《天行健》的燕垒生也写过人工智能科幻作品《情尽桥》，其实也是来自于唐代诗人雍陶写的《题情尽桥》。

从来只有情难尽，何事名为情尽桥?

自此改名为折柳，任他离恨一条条!

用一个电子人和生物人的爱情，从喜剧到悲剧，“此情可待成追忆”，再次讲述爱情的感动。

倘若世界真的完全被AI控制，所有的事情都失去病毒一样的思考和感情的激情，爱情只是一段程序，没有情绪，那是否还是人类的世界？

当电子人爱上生物人，将感情的表露视为病毒的时候，那么追问人类社会的意义是什么呢？

人们追求稳定，倘若数据的增加是人工智能取得进步的关键，那么人工智能还需要趋于稳定（因为算法似乎很少犯错）。

可类似激情一样的感情，似乎是病毒，有变异破坏的可能性，但是也在孕育万种可能，带来的可能不仅仅是悲伤，未必也不是创造新时代的因素。

任他“情难尽”，也就随他别情伤怀、离恨条条，但是这种没有情绪的冰冷，我想不是大家所要的社会。

一句话说：人工智能是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程

人工智能可以分为弱智能和强智能，区分点是：是否能真正实现推理、思考、解决问题

人工智能

按程度可以分为人工智能、机器学习、深度学习。

机器学习是利用已有数据，得出某种模型，利用模型预测结果

深度学习是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据

希望本回答可以帮助到你

望采纳~

人工智能需要写代码，常常和算法、数学公式打交道，是个很不错的选择，无论是男是女。
首先有科学调查显示，女生在考试中的成绩比男生还高，所以男女之间的差异并没有我们想象的那么大。
有信心，并且能够学好，那选择人工智能当然非常好。前提是：你能够对此专业的开发难度、工作内容、怎么实现需求最好有一个大概的了解，亲身经历、体验一下是最好的。只是道听途说，大都是一些并不现实和靠谱的东西，这样便会有一种问题：你看到的是高薪、高福利，多是好的一面，而没有重视这个岗位中的不好的一面。你能够看到后者，并且有所准备，能够接受不好的一面，比如高强度的脑力劳动、上线项目完成前的赶工和突击等等。这些更为重要。
如果这些都考虑到了，那么你再次选择，便是“有恃无恐”了。
人工智能是一个门槛较高的专业，大都是研究生教育，对学历要求也颇高，收入也是非常可观的。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。

人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。

1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。

人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”

因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。

人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别

。女生选择人工智能行业其实是很合适的，也好就业。没有大众想象的那种“编程开发只偏向男性”，在IT行业技术是第一位，男女平等。
人工智能前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是热点，而且正好是在3~5年以后的时间。但是，也有一个问题大家要注意：学习的难度比较高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力也重要）

答：个人认为人工智能专业男生女生都可以学的，(题外话：我也是学习有关人工智能方面的专业，我是女孩子，目前感觉还好，就是有时候写不出代码找不到bug会生气，有点费头发之外)人工智能专业较为看重的是技术与脑力，男女在性别上没有很大的优势或者劣势。而且目前人工智能正处于一个快速发展的时期，市场对人才的需求较大，供不应求，女孩人数也相对较少，在巨大的需求下，不管是男生还是女生，社会的发展需要更多的人才加入这个队伍当中。

就业前景：

目前在高端的人工智能领域方面，人工智能专业的顶级人才非常缺乏，未来很长一段时间内，这个缺口仍然非常大。总体来说，人工智能专业的就业方向非常广阔。高考选择人工智能专业，大学毕业后的比较高深研究方向，可以分为一般的人工智能工程师、人工智能数据分析师、数据分析科学家、人工智能科学家等。一般大学毕业后直接工作，进入小米、京东、美团，阿里巴巴等企业是机会很大的，他们都招聘大量的人工智能方面有关的人才，月收入也是很可观的。

人工智能定义

专业课程

简而言之，人工智能就是用人造的方法模拟智能。

这里包含两个关键概念，一个是“人造”，另一个就是“智能”。

“人造”好理解，就是用人工的方法去模拟。但是“智能”是什么呢？

在回答什么是“智能”前，让我们先看看以下哪个物品有智能：

第一排很好判断，大家都认为它们是有智能的。

那第二排的呢？

1. 向日葵有智能吗？它可以跟随太阳移动。

2. 搜索引擎有智能吗？它能把输入问题的答案列出来，比如：输入“著名的餐馆”，他可以给出著名餐馆的列表。

3. 抽水马桶有智能吗？它在放水后能够知道何时停止放水，转而进行蓄水，当蓄满的时候又知道何时停止蓄水。

第二排的物品（向日葵、搜索引擎、抽水马桶）和第一排的物品（现代人类、智人、猫）都有个共同之处，那就是： 它们能够根据外部环境的变化，从而自发的改变自己。

比如：向日葵可以根据太阳的移动而移动自己的花盘；搜索引擎可以根据用户的不同输入展示不同的结果；抽水马桶可以根据水位来决定自己是放水还是蓄水，还是停止。

进一步的一个问题是，同样都可以根据外部环境改变而自发的改变自己，那么这两排的物品有什么不同吗？

这个区别还是很明显的，那就是： 在面对外部环境新的变化的时候，是否可以自主学习、理解环境，从而在新的外部环境下自发改变自己？

第二排的物品都是为了某些特定情景提前设定好的，如果跳出这个特点情景，它们就不会有任何自发行为。

比如：向日葵只是在发芽到花盘盛开前的这段时间是随着太阳移动的。搜索引擎也是通过事先计算好的关键字对应关系来呈现结果。最后的抽水马桶只是为了冲水这一件事情设计的。它们都不会对新的情景产生新的动作。

“智能”通常具备以下两个特征：

1. 根据外部环境的状态变化，而自发的决定自己的状态。

2. 在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下自发决定自己的状态。

根据这两个特征，第一排的物品是有智能的，而第二排的物品是没有智能的，只是有“功能”。

人工智能就是用人造的方法模拟智能，模拟的智能能达到智能物品的两个特征即可。

目前大家已知的智能物中，人类是被认为智能最强的。那么有没有什么方法来判断人造智能物是否达到了人类智能的级别？

著名的现代计算机之父图灵曾经提出过一个思想实验，能通过这个实验的，就被认为拥有人类智能的级别。这个思想实验也被称为 “图灵测试” 。

图灵测试是这样的，一个人和一个机器在隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向这个机器随意提问，进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这个机器就通过了测试，被认为拥有人类级别的智能。

在图灵测试中，图灵并没有检验机器是否有合作、分工、演化、自由意志等因素，只是单纯的检测机器是否有足够的智能。但是这并没有妨碍哲学家讨论这些问题，哲学家认为，如果这些因素机器都能满足，那么这种智能叫强人工智能，如果不满足这些因素，而仅仅是通过了图灵测试，那么是一种弱人工智能。

目前在人工智能领域还没有一种机器（或系统）能通过图灵测试。

“智能”有一个特征就是在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下决定自己的状态。那么要如何才能学习呢？

人类的学习方法是这样的：从一个问题的一些经验中进行归纳、演绎、联想，得出结论，进一步将结论用于解决这一类的问题上，在这个推广过程中不断利用上述步骤修正结论。人类的经验非常丰富，这些经验有的成为了全人类的一些共识，这使得人类的学习速度加快。

那么如果是一个机器呢，我们该如何让一个机器学习？它能学习到什么程度？

一个模拟人类学习的方法是： 给机器输入关于这个问题的数据，利用一些数学方法让机器根据这些数据做归纳、演绎，从而得出结论，再利用这个结论解决这一类的问题 。这个过程，称为机器学习。

在机器学习中，得出的结论有个特定的名称，叫做“模型”；让机器根据数据做归纳、演绎的过程叫做“模型训练”；将模型用于解决这类问题的过程，叫做“泛化”。整个过程如下图所示：

人们利用泛化结果的好坏来评价学习的模型的好坏。

机器学习由于其方法的普适性和解决问题的泛化能力，被很多领域都广泛使用。目前，机器学习的成功已经广泛使用在很多方面。比如： 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，一些新闻资讯类App自动呈现用户感兴趣的内容，根据诊断结果判断一些病的患病几率，自动驾驶，和人类对弈围棋且战胜人类，图片中的一些元素的识别，语音翻译，虚拟个人助理等等。随着机器学习在这些应用领域的不断使用，机器也在不断优化自己的结果，从而不断提高机器学习的质量和效果。

照这个趋势下去，机器会超越人类吗？

机器学习和人类学习相比，机器学习还有以下几个硬伤：

1. 缺少跳跃式的建模。

目前机器学习的建模方法是逐步递进的，缺少了一些跳跃式的前进。人类经常有灵光一现等想象力飞跃的时刻，但是机器学习没有，它只有层层递进，逐步收敛，最终得到模型。

2. 计算能力还不够强

虽然比人脑单个神经元的计算速度快，但是人脑的并行计算能力远超现代计算机好几个量级。人脑可以同时有上亿个神经元被激活，参与计算。相比之下，机器的计算力有限，如果计算机目前的体系结构在未来保持不变，那机器在未来也没可能超越人类的计算能力。

3. 知识储备不足

人类的学习有个重要的来源就是人类共有的知识，这些知识给人类理解和学习问题提供基础，有时即便问题信息不足，人类依然可以利用这些知识来学习、梳理问题。而每个机器有自己学习到的模型，目前还不能将这些模型让其他机器共享。这也正是机器学习在很多领域很难达到人类水平的一个原因，比如：自然语言处理。

4. 不能举一反三

机器学习不能脱离要解决的实际问题，得出的模型也只是在这类实际问题中得到有限的泛化能力。这就限制了机器能像人类一样拥有举一反三的能力，只能一个个的学习。这就缺少了面对环境变化后的自主学习能力。

综合来看，机器学习要想超越人类，需要解建模方法、决计算力、知识共享，举一反三这四个问题。目前还不能超越人类，只能在一些高度结构化而且频繁重复某些模式的领域才能适用。

到此，我们宏观的了解了什么是人工智能，以及它的长处和短处，希望能对想要了解人工智能领域的人起到帮助。

人工智能（AI）：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。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。

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），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。

人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。

从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、 模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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。

　　“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”就有很多问题。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)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。

　　人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。

　　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。

　　1)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。

　　2)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。

　　3)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。

　　4)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。

　　5)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。

　　6)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。

　　人工智能的研究可以分为几个技术问题，其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。

　　AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。

　　目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

女孩子也是可以学习人工智能，学习人工智能是没有门槛要求的，人工智能现在已经开始踏足与各个行业领域，对于人工智能不仅仅是互联网巨头要努力的方向，国家对于这一块也是非常的重视，并且投入了大量的资本。作为一名人工智能领域的工程师，是相当有前途的。

人工智能的应用十分广泛，目前比较热门的技术有自然语言生成、语音识别、机器学习平台、决策管理、生物识别技术等。下面一起看看详细介绍。
1、自然语言生成
利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。
2、语音识别
将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。
3、机器学习平台
不仅提供了设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力，还提供了算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。
4、决策管理
引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始的设置、训练和日常的维护和调优。
5、生物特征识别技术
能够支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。

更多人工智能技术的分析，推荐咨询CDA数据分析师的课程。CDA课程培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。

明确一点，技能学习是不限制性别的，就像护士，医院也有男护士的存在。
人工智能并不限制任何人学习，众所周知由于人工智能是一门设计多领域知识的交叉学科，包括计算机知识、心理学、哲学、数学以及各种算法、神经学等等。所涉及的知识体系非常庞大，学习压力相对较大。目前来看大部分人工智能开发从业者的学历都是在研究生及以上的层次。所属的专业包括数学、计算机、物理等。而此类专业相对来说说女生相对较少，所以就造成一个假象，做人工智能开发工作很少有女生，甚至认为女生不适合学人工智能。
人工智能行业未来发展前景广阔，而对于女生来说，只要技术能力达到企业用人标准就不存在不好就业的问题。想要从事人工智能的女同学大可放心，人工智能技术还是依靠脑力劳动，本质上与体力无关，所以从岗位特性上来看，男生女生并没有明显的优势或劣势。反之因为目前人工智能从业者相对来说女生人数较少，招聘者更希望有更多的女生能够加入到人工智能行业中来。

人工智能专业适合女生学吗
人工智能专业适合女生学，在认真了解各专业的基本概念和主要方向之后，如果发自内心的对计算机、人工智能在从事的事业感兴趣，那就可以尝试选择计算机专业。如果还不确定自己的兴趣，那就再去更深入地了解这些专业。在此基础上，数理思维强的同学加分，有编程经验的同学加分，但这些都是锦上添花，最重要的是发自内心的兴趣。

计算机各行业都活跃着女生的身影，例如清华大学计算机系毕业生连续三次获得国际顶级会议SIGMOD的十年最佳论文奖，都是女生（清华女生再获ACM SIGMOD十年最佳论文奖（代发） (转载)）等。因此，计算机行业就靠真本事，背景性别都不是事儿，而且不需要体力劳动，其实非常适合女生。

2人工智能就业前景
如此多的大学一窝蜂的开设这个专业，那么人工智能专业的就业情况如何呢？首先分为两个层次的学校，第一类是像清华大学、中国科学技术大学、上海交通大学这样的学校，很多学习这个专业的人，都会选择出国留学深造，最后成为行业里的顶级科学家，一般最少都是年薪百万；第二类是本科毕业后就会直接参加工作的，最后一般都是大学毕业后直接工作，而小米、京东、美团这样的企业，每天都招聘大量的算法工程师，每个月的薪资也是超过了2万元。所以总体来说，这个工作的前景是十分广阔的。理科生选择这个专业真的很不错。