一、人工智能的应用对象分析
无人驾驶汽车，人脸识别，机器翻译，个性化推荐
二、人工智能应用系统包括
人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统四个领域。
自然语言处理，英文NaturalLanguageProcessing，简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大，可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言，自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维，都是以自然语言的形式表达。
计算机视觉，也就是cv其实研究成像过程中的各种逆问题，试图从二维图像中恢复有意义的信息，这里需要格外提醒的一点就是逆问题通常不解析，这也和我们遇到的其他数学物理问题一样，正过程是解析的，有公式，逆过程不解析，没有解析解。
语音识别是计算语言学的跨学科子领域，利用其开发方法和技术，能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。
专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，一个专家系统必须具备三要素：领域专家级知识，模拟专家思维，达到专家级的水平。
三、人工智能领域有哪些技术
人工智能领域中包含了很多技术，主要包含以下几个方面：
1.机器学习：机器学习是一种基于数据和算法的学习方法，通过分析和识别大量的数据，来让计算机得以自我学习，自我优化，最终提高预测和决策的准确性。
2.深度学习：深度学习是机器学习的一种，它通过神经网络模型来对数据进行处理和分类，由于神经网络的深度较大，所以其可以处理更为复杂的数据形式，比如图像、语音等。
3.自然语言处理：自然语言处理技术是用计算机实现对自然语言文本的分析和理解，包括自然语言的声音、语音、文本和表达方式等多种语言形态。
4.机器人技术：机器人技术的主要任务是使机器人具有人类的智能和感知能力，能够完成人类难以完成的任务，比如在危险环境中进行救援、生产线上的自动化等。
5.计算机视觉：计算机视觉是通过计算机算法实现对图像、视频、三维物体等数字图像的分析和理解，包括图像处理、模式识别、特征提取等。
以上技术是人工智能领域中比较常见的技术，在未来的发展中，这些技术将会不断得到改进和升级，同时也会涌现出更多新的技术。
四、ai人工智能项目主要是做什么
1、机器人通常需要专业知识库(词库)，也可以通过自己编辑好的相关词，机器人会自动通过关键词匹配好，然后进行输出互动。
2、客服机器人搜索知识库，实现单轮和多轮对话。它不需要意图识别，但需要分析各种信息，并向访问者提供有效的反馈。这是一个命中率，所以不是一个小困难。幸运的是，这项技术相对成熟，已经商业化。
3、教机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断
4、幼儿教育、家政、绿色种植、零售等这些事情，都可以通过人工智能实现人力的解放。这种人工智能不需要具备自学能力，只需要程序规则完成明确的任务。
5、四、工业智能汽车、安保领域、智能家居
6、在工业领域，人工智能只能执行一些狭窄的工作，但它可以执行量级组合来完成人力的完全替换。人力资源将开展更多的商业活动，人工智能比人力资源更加高效和准确。
7、土壤质量检测、自然环境监测、农业管理战略分析、智能筛选
五、人工智能理论包括:
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等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。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等
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