为什么一些人工智能岗位招聘，要求熟练使用C/ C++
随着软件技术的发展，语言的分工越来越来明细，这样更加容易高效的工作。楼主提到的人工智能是一个综合性能更加强的方向，现在很多的培训机构宣扬的培训内容主要以python为主，这点和培训机构整体的培训思路相吻合，只要是拿来培训的一般情况下需要具备以下两点：
1.短时间内能很快的见到成效,利于速成。
2.当前市场最热点的编程方向，而且还处于红利期
所以python语言俨然成了人工智能的代言人，但真正从事人工智能业内人士，特别是关于某些功能模块的性能方面，c/c++的作用是不可替代的，要区分好这两类的语言，python相当于一个系统框架的主函数，真正底层的实现还是要靠c/c++担当，所以基于这个出发楼主的疑问也就比较容易解答了。
如同现在在安卓平台上做开发的不仅仅只有从事App的，还有安卓框架层面的，只不过人员的占比不是很对称，小米的公司的miui就是安卓框架层的开发，涉及到不仅仅是app层面的知识点了，不要被表面影响，知其然知其所以然。
信息技术的应用包括哪五个方面
信息技术的应用主要包括五个方面:(1)电子政务(EA)；(2)电子商务(EB)；(3)地理信息系统(GIS)；(4)教育信息应用技术；(5)工程信息应用技术。每个领域中都包含了若干类信息应用技术。
信息应用技术是针对各种实用目的如信息管理、信息控制的信息决策而发展起来的具体技术，如企业生产自动化、办公自动化、家庭自动化、人工智能和互联网技术等。它们是信息技术开发的根本目的所在。信息技术在社会的各个领域得到广泛的应用，显示出强大的生命力。电子政务是指国家机关在政务活动中，全面应用现代信息技术、网络技术以及办公自动化技术等进行办公、管理和为社会提供公共服务的一种全新的管理模式。电子商务是使用各种电子工具从事商务活动，就是通过电子手段进行的商业事务活动。地理信息系统有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。
常用的信息应用技术有办公自动化技术、信息安全技术等等。在具体运用这些技术时，往往是交叉的，原因很简单：系统都是很复杂的，仅仅依靠某种技术完成某项工作是不现实的。
人工智能在物流行业的影响主要聚集在什么
人工智能是研究、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。人工智能在物流行业的影响主要聚焦在智能搜索、仓储规划、智能运输配送、机器人等领域，人工智能是加速物流行业向智慧物流时代迈进的新引擎。
ai的实际应用
人工智能的实际应用包括：
1、人脸识别；
2、机器翻译；
3、文本编辑器或自动更正；
4、搜索和推荐算法；
5、聊天机器人；
6、数字助理；
7、社交媒体；
1、人脸识别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。
2、机器翻译
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。随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。
3、文本编辑器或自动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
4、搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
5、聊天机器人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
C语言能做人工智能吗
C语言可以用于开发人工智能，但相比其他编程语言，它的功能和工具库相对较少。C语言是一种底层语言，更适合于系统级编程和性能要求较高的应用。对于人工智能领域的复杂任务，如机器学习和深度学习，通常会选择其他更适合的编程语言，如Python或R。这些语言提供了丰富的工具库和框架，使得开发人工智能应用更加方便和高效。因此，虽然C语言可以用于人工智能开发，但并不是最佳选择。
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