人工智能科技园进展怎么样，人工智能未来的发展好嘛

1，人工智能未来的发展好嘛

工智能的前景还是非常好的，可以从两个方面来看：一是发展空间、二是应用情况一、发展空间：现在我们日常生活中接触的人工智能都是通过大数据沉淀的算法模型然后套用的结果，就类似于鹦鹉学舌，并非真正的“智能”。所以要达到可以深度学习的人工智能，还需要继续发展，达到可以解决不了问题主动创造解决问题的工具的程度，是需要深度学习来完成的，就需要强智能的发展。二、应用情况就目前来看，人工智能的应用是非常好的，确实帮助了人们的工作、学习，提升了人们的生活水平和工作效率，所以在进入的研究和使用上也都会继续加大力度。目前在人脸识别、路线规划、AI视觉等很多方面都有用到人工智能，并给人们的生活带来了极大的便利。所以，人工智能的前景还是非常好，成一个上升趋势的。

人工智能现在在逐步替代或者说是降低人力成本，行业需求量也对等了待遇水平，可以说是IT行业中比较高的薪资水平，女生同样也可以是高工资，最后就是人工智能的编程语言Python，语法简单，适合女生学习，没有特别多的语法逻辑，语言本身关键字少，对女生来说，再合适不过了。

人工智能未来的发展好嘛

2，智慧园区在上海发展的怎么样

智慧园区的概念不仅为企业提供了施展拳脚的空间，同样也是政府着力打造的未来中国生活蓝图。而智慧园区的打造核心在于通过人工智能技术实现生活生产场景跨越式的发展。简单来说无论商业还是生活，智慧园区将进一步提升作为人类的“价值”。小蚁科技近些年来可谓是风生水起不仅在各个专业论坛频频发声，同时产品、服务更是遍及全球，最引人瞩目的是与上海联通签署战略合作协议.

智慧园区是新一代信息技术支撑、知识社会创新2.0环境下的园区形态。园区指一般由政府（民营企业与政府合作）规划建设的，供水、供电、供气、通讯、道路、仓储及其它配套设施齐全、布局合理且能够满足从事某种特定行业生产和科学实验需要的标准性建筑物或建筑物群体，包括工业园区、产业园区、物流园区、都市工业园区、科技园区、创意园区等。智慧园区则强调了物联网、云计算、大数据等新一代信息技术应用在园区建设和管理中的应用，以及面向知识社会创新2.0环境的园区生产生活环境、创新生态营造。智慧园区旨在通过“感知”系统，在传统园区各单一系统间实现“互联”，并通过多维度“智能”分析，借助云计算、物联网等it技术有效整合，使园区基础设施运行更加智能、绿色；使园区的运营管理更加规范与高效；使园区为客户提供更加高质与便捷的增值服务体系，以提升园区的差异化竞争优势，进而去改善园区以往相对单一的盈利模式。智慧园区基于全面透彻的感知、宽带泛在的互联以及智能融合的应用，构建有利于创新涌现的园区环境，实现以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的以人为本可持续创新，为园区的入住单位、个人提供更好的创新、创业、生产、生活服务。

智慧园区在上海发展的怎么样

3，人工智能的前景怎么样

当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。

作者：北冥乘海生链接：https://www.zhihu.com/question/20102212/answer/280188150来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。以史为鉴，可以知兴衰。为了探讨人工智能的发展前景，我们简单回顾一下人工智能前面发展的三起两落。一、六十多年前的达特茅斯会议，提出了“Artifitial Intelligence”的课题，目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这样一个课题是如此令人神往，也迅速吸引了大量学者的眼球，相关的研究也如火如荼地开展了起来。是为第一起。二、初，学者们解决人工智能问题的思路，是以人为师，通过专家编制规则的方法，教机器下棋、认字乃至语音识别。在今天看来，这样的方法是完全南辕北辙的——人类的视听器官虽然很发达，却并没有能力总结提炼其中的规律。于是，人工智能的美好憧憬中迎来了残酷的现实，学者们发现解决问题是如此遥远，围观群众也一度认为人工智能的学者都是骗子。是为第一落。三、既然靠人指导不行，那就要祭出“实事求是”的法宝，从数据里统计规律。在这样数据+统计的方法论下，诸如人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大进展，而在当时最困难的问题——大词表连续语音识别上，统计方法也是史无前例地造就了实验室中“基本可用”的系统。到此时，我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。是为第二起。四、数据+统计模型的方法盛行以后，也很快遇到了瓶颈：数据量的提升并不总能带来识别率的提高。当然，我们很早就知道“深度模型”比“浅层模型”学习数据的能力强，无奈这种模型的计算代价极高，只能望洋兴叹。拿语音识别为例，在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟，十几年都没有跨过去，于是大家又转向悲观，觉得人工智能还只是个梦。是为第二落。五、第二落以来，继续坚持在“深度神经网络”这条战线上的学者很少，因为做这个是拿不到funding的。其中有一位老前辈Jeffrey Hinton，和他的学生Alex一起，发现用GPU算神经网络，能大幅提高速度，于是这种模型居然可能实用了。一旦实用，深度模型可以疯狂吸收数据的优势就发挥出来了，于是在语音识别、图像识别等领域带来了飞跃式的进展。是为第三起。当然，工业界的看到的这第三起，比我们上面轻描淡写提到的内容要波澜壮阔得多。不过，不要太在意，因为各路大佬不论过去是做黑产、卖假货还搞劫持的，都摇身一变成了人工智能的忠实拥趸和业界先驱——虽然他们的数学也就是初中肄业水平。去年，当我听到某此类上市公司老板歇斯底里地在财报中喊出要投入数千万美元搞人工智能时，不由心生感慨：修脚的可以挂妙手回春的锦旗，但千万别说自己是做精准医疗的！虽然人工智能的第三起确实有了质的发展，但考虑到这些沉渣泛起的为人工智能从业者，我觉得第三落还是会来到，只不过并非对行业本身的怀疑，而是自我净化罢了。而人工智能的行业发展趋势，由于大规模数据+大规模算力的基本方法论已经成熟，今后的发展路径是十分清楚的：在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景，人工智能会迅猛发展，投身于这样的行业中期发展会非常好；而医疗、教育这类领域，由于电子化数据的整理与积累尚需时日，可以需要一个较为漫长的发展过程。

肯定是前途无量

再不好也比女人好在女人身上投资是最失败的选择就是死翘翘也别让自己比女人厉害除非脑子有问题明码标价的一切利益应该在男人身上

人工智能的前景怎么样