一、人工智能涉及的八大学科
1、人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用,主要涉及哲学和认知科学,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,仿生学等学科
2、研究范畴:自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式
3、应用领域:智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂
4、实际应用: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,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等.
二、人工智能服务有哪些
1、无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等
2、人脸识别也称人像识别、面部识别，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。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
3、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
4、机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
5、生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
6、智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
7、智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
8、智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作
9、个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
10、医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像
11、图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
三、智能医学研究生就业前景
智能医学研究生的毕业前景是非常看好的，因为现代医学只有与计算机，人工智能等科学技术结合，才能更好发挥医学的专业特长，才能更好地服务于社会和人民的身体健康，所以，学习智能医学的研究，毕业生就业是非常有前景的
四、智能医学专业就业前景及薪资
1、智能医学工程出来之后的话，你可以进医药公司的呀，也可以做医生的，这些行业都是比较适合你的呀，它的就业前景还是非常的广泛的。在大型综合性医院中从事医疗方向的临床和研究工作。在高校、研究院所、人工智能以及智能医疗相关企业中从事研发及管理等工作。
2、现代医学模式也会在科技的推动下日益发生重大的改变，所以新兴的智能医学工程专业也是时代的产物，虽然了解的人很少，因为这个专业会交叉到智能科技领域，属于交叉的学科。在校学习的时间仅仅为四年就能获得工学学位，如果想要更加深入学习甚至成为更加尖端的人才可以选择读研，这样毕业参加工作就会更具有优势。
五、人工智能汽车未来十大趋势
1、智能汽车将成为继互联网后全球最大的创业风口。
2、中国将成为世界智能汽车中心。
3、自主品牌将在国内打败合资品牌，开启征战全球步伐。
4、千人千乘个性化需求，行业能容纳10家以上自主车企。
5、整车终局格局预计“3”分天下。
6、整车科技化“王者归来，价值重估”，市值提升空间巨大。
7、自主品牌混动有望大范围替代燃油车。
8、投资关注研发费用、技术、产品、FOTA、体验，之后是销量、市占率、利润。
9、二级市场投资将从传统需求周期，过渡到技术创新为驱动的供给周期。
10、整车估值方法需要创新，由传统PB、PE到PS或更多方式。
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