您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識(shí)有哪些？分享一下？作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。首先，人工智能的知識(shí)體系非常龐大。從目前的研究方向來(lái)看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理

您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識(shí)有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。

首先，人工智能的知識(shí)體系非常龐大。從目前的研究方向來(lái)看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人學(xué)。這些不同的領(lǐng)域也有許多細(xì)分的研究方向。

從學(xué)科體系來(lái)看，人工智能是一門(mén)非常典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)等多個(gè)學(xué)科，因此人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門(mén)學(xué)科不僅知識(shí)量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領(lǐng)域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關(guān)，因此在人工智能領(lǐng)域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用來(lái)看，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理兩個(gè)方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺(tái)，基于這些人工智能平臺(tái)，可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合，為人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，同時(shí)進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)。人工智能的門(mén)檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，未來(lái)很多領(lǐng)域需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合。智能化也是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動(dòng)下，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地應(yīng)用，也將為人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。目前，應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網(wǎng)）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。未來(lái)，將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合。

python用opencv做的人臉識(shí)別占用性能?chē)?yán)重，怎么優(yōu)化？

關(guān)于您的問(wèn)題的描述性信息太少。無(wú)法給出具體答案。你只能給出一個(gè)大概的想法。

Python雖然易學(xué)易用，但效率不高，所以一般適合實(shí)驗(yàn)性代碼開(kāi)發(fā)，可以快速驗(yàn)證思想或算法的正確性。例如，在談到人臉識(shí)別時(shí)，無(wú)論是使用深度學(xué)習(xí)算法還是傳統(tǒng)算法，都應(yīng)該首先設(shè)計(jì)一個(gè)算法，驗(yàn)證它是否能正常工作。只有能夠正確檢測(cè)出人臉的算法才是可行的算法。至于效率，這是下一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。

一般來(lái)說(shuō)，圖像處理的計(jì)算量比較大，在驗(yàn)證了算法的正確性后，通常會(huì)將Python代碼移植到更高效的C/C平臺(tái)上，特別是對(duì)于opencv，因?yàn)閛pencv的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言是C，至于如何用C調(diào)用Python模型，請(qǐng)參考我寫(xiě)的一篇文章，也是關(guān)于圖像處理的。

此外，對(duì)于計(jì)算量較大的任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)，CPU往往難以滿足計(jì)算要求，因此需要GPU加速。