一、人工智能专家系统的主要组成部分包括
1、人工智能系统包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。具体的来说应包含（但不限于）以下子系统：文件系统、进程管理、进程间通讯、内存管理、网络通讯、安全机制、驱动程序、用户界面、语音识别系统、机器视觉系统、执行器系统、认知系统等子系统
2、文件系统：当系统意外宕机时，健壮的日志文件系统能使之快速恢复；
3、进程管理：可创建和销毁进程、设置进程的优先级策略；
4、进程间通讯可提供管道、共享内存、信号量、消息队列、信号等进程间通讯机制；
5、内存管理：可管理虚拟内存和提供进程空间保护；
6、网络通讯能提供各类网络协议栈接口、提供套接字接口
7、安全机制能提供网络、文件、进程等各个层次方面的安全机制，防止被恶意入侵和误操作；
8、用户界面能提供图形界面接口、命令行接口、系统调用API接口；
9、语音识别系统能提供语音识别功能，用户可通过语音指令控制机器人；
10、机器视觉系统能提供视觉识别功能，通过机器视觉可执行SLAM、导航等任务；
11、执行器系统能提供手臂抓取、步态算法、机器人底盘运动算法等；认知系统能提供机器的推理、认知功能
二、人工智能技术层包括
人工智能技术包括三个层次，分别是计算智能、感知智能、认知智能。
1、计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。
2、感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。
3、认知智能是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。
三、学习人工智能AI需要哪些知识
1、线性代数：如何将研究对象形式化？
4、最优化理论：如何找到最优解？
5、信息论：如何定量度量不确定性？
6、形式逻辑：如何实现抽象推理？
7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介:1、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。2、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。人工智能涉及的学科:哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
四、人工智能的市场定位及分析
1、以下是对人工智能的市场定位及分析：
2、行业应用领域广泛：人工智能技术已广泛应用于金融、医疗、交通、教育等众多领域。在金融领域，人工智能技术有助于反欺诈、授信决策、智能客服、智能投顾等；在医疗领域，人工智能技术可以辅助医学图像分析，帮助医生快速、准确地诊断病情，为病人提供更为精准的治疗方案；在交通领域，人工智能技术有助于实现智能交通管理，提高交通安全性和效率；在教育领域，人工智能技术可以为学生提供个性化教育服务，提高教育质量。
3、技术应用不断深入：随着人工智能技术的不断发展，其在各个行业的应用也在不断深入。例如，在金融领域，人工智能技术的应用已经从简单的数据分析向复杂的金融产品设计和风险管理等领域拓展；在医疗领域，人工智能技术的应用已经从简单的医学图像分析向疾病诊断和治疗方案制定等领域拓展。
4、市场需求持续增长：随着人们对人工智能技术的认识和需求的提高，人工智能市场的需求也在持续增长。同时，越来越多的企业开始将人工智能技术应用于产品研发、生产、销售等环节，以提高效率、降低成本、改善用户体验等。
5、竞争格局日益激烈：随着人工智能市场的不断发展，竞争格局也日益激烈。众多科技巨头如Google、Amazon、Facebook等都在人工智能领域进行了大量投资和布局。同时，新兴的人工智能初创企业也在不断涌现，试图在市场上占据一席之地。
6、政策支持力度加大：许多国家和地区都在加大对人工智能产业的政策支持力度。例如，美国、中国、欧洲等国家和地区都出台了相应的人工智能发展战略和政策，以推动人工智能技术的发展和应用。
7、综上所述，人工智能市场具有广阔的发展前景和巨大的潜力。然而，同时也面临着激烈的竞争和不断变化的市场环境。因此，对于人工智能企业来说，需要不断加强技术创新和市场开拓能力，以适应市场需求和竞争格局的变化。
五、人工智能深度学习的五个基本特征
1、人工智能深度学习具有以下五个基本特征：
2、一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。
3、二是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。
4、三是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。
5、四是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。
6、五是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。
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