人工智能技術和產品經過過去幾年的實踐檢驗，目前應用較為成熟，推動著人工智能與各行各業的加速融合。人工智能逐漸成為一門理工科的熱門學科，人工智能的快速發展，人們對人工的智能的需求無論是生活還是工作上都有人工智能技術應用的存在。那人工智能技術應用學什么?人工智能的實際應用領域有哪些?

人工智能技術應用學什么

人工智能是典型的交叉學科，涉及到數學、哲學、控制學、計算機、經濟學、神經學和語言學等學科，同時學習人工智能還需要具有一定的實驗環境，對于數據、算力和算法都有一定的要求，所以當前人工智能領域的人才培養依然以研究生教育為主。

對于初學者來說，如果想入門人工智能領域，可以從機器學習入手，一方面機器學習的知識體系相對比較容易理解，另一方面機器學習的應用場景也比較多，機器學習也是大數據分析的兩種常見方式之一。

專業核心課程：計算思維I(C)、計算思維II(C++)、數據結構與算法(C++)、數據庫原理與應用、操作系統與Linux系統應用、大數據技術原理與應用、機器學習基礎、性能云計算架構與實踐、神經網絡與深度學習。

主要課程關系結構圖如下：

人工智能在市場上具有比較高的熱度，很多人想要從事人工智能行業的工作，不可否認的一點是它的薪資待遇比較高，有較高的回報，那么人工智能的核心技術是什么?

人工智能三大核心技術

計算機視覺：人工智能系統的大門

根據實際解決的問題， 計算機視覺技術可分為圖像檢測、圖像檢索、目標跟蹤、風格遷移等幾大板塊。 其中，圖像分類等功能計算機視覺技術已經比人類視覺更精準、更迅速。

自然語言處理：中國領先的人工智能技術

一個完整的自然語言處理系統包含 語音識別、語義識別、語音合成 三部分。 其中，國內企業在語音識別和語音合成已處世界領先地位。

語音識別是指讓計算機“聽到”人的語音，目前已經比較成熟，尤其漢語的語音識別領先英語。國內語音識別企業，如百度、搜狗、科大訊飛，識別率均已達到97%左右。

語音合成 是指計算機將準備“回復”給人類的語句，通過合成音頻的形式，利用揚聲器外放。當前，科大訊飛的語音合成技術代表了世界領先水平。

語義識別 是當前自然語言處理發展的瓶頸，仍處于初級研究階段。由于目前的人工智能技術只能把音變成字，字變成音，不能理解其中含義，很難實現基于場景的生動會話，商業落地的場景十分有限。

知識圖譜：人工智能的下一技術風口

如果說以往的智能分析專注在每一個個體，知識圖譜則專注于這些個體之間的 “ 關系 ” 。知識圖譜用 “ 圖 ” 的表達形式，最有效、最直觀地表達出實體間的關系，是最接近真實世界、符合人類思維模式的數據組織結構。

人工智能的實際應用

1、安防：

近些年來，中國安防行業發展迅速，視頻分析系統數量不斷增長，在公共和個人場景攝像頭安裝總數已經超過了1.75億。尤其在一些事故多發的高危領域，人工智能的給企業安全生產帶來了諸多便利。其中鯤云科技推出更高算力性價比的智能視頻分析系統，給智慧化工、智慧加油站、智慧工地、智慧礦山等領域的安全生產賦能，不僅降低了安全事故發生率，而且幫助企業在人力投入中節省了成本。

2、物流：

物流行業通過利用智能搜索、 推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。

3、交通：

智能交通系統是通信、信息和控制技術在交通系統中集成應用的產物。我國在ITS方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行采集和分析。

4、醫療：

目前，在垂直領域的圖像算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求，市場上出現了眾多技術服務商。

5、家居：

智能家居主要是基于物聯網技術，通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成一套完整的家居生態圈。用戶可以進行遠程控制設備，設備間可以互聯互通，并進行自我學習等。

6、教育：

通過圖像識別，可以進行機器批改試卷、識題答題等;通過語音識別可以糾正、改進發音;而人機交互可以進行在線答疑解惑等。