一、人工智能两个分支是什么？

1、分支一：计算机视觉

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

2、分支二：语音识别

语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。

3、分支三：文本挖掘/分类

这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

4、分支四：机器翻译

机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。

5、分支五：机器人

机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。

机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。

二、模式识别和自然语言理解是人工智能的两个研究领域，他们在信息智能处理中起着重要作用。这句话是对是错？

是对的。

三、AI研究的领域？

目前人工智能的研究方向常见领域如下：

1. Reasoning, problem solving演绎、推理和解决问题：逐步推导的方式寻找更有效的算法

2. Knowledge representation知识表示法：让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。

3. Planning规划：建立可预测的世界模型，选择功效最大的行为，即可以够制定目标和实现这些目标的规范。

4. Learning机器学习：让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。

5. Natural language processing自然语言处理：探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。

四、人工智能的研究领域有哪些？

人工智能是一个涵盖广泛且多样化的研究领域，包括但不限于以下几个方面：

1. **机器学习**：机器学习是人工智能的核心领域之一，研究如何让计算机系统通过经验改进性能。这包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种方法。

2. **深度学习**：深度学习是机器学习的一个分支，通过建立深度神经网络来实现对复杂数据的高级抽象和分析，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

3. **自然语言处理（NLP）**：NLP研究如何使计算机能够理解、分析、生成自然语言。这包括文本分类、命名实体识别、语义理解、机器翻译等任务。

4. **计算机视觉**：计算机视觉研究如何使计算机系统能够理解和解释图像和视频内容。这包括目标检测、图像分割、图像生成等任务。

5. **强化学习**：强化学习研究如何让智能体在与环境交互的过程中通过试错来学习最优的行为策略。这在自动驾驶、游戏领域等有广泛的应用。

6. **知识表示与推理**：研究如何将知识以形式化的方式表示在计算机中，并进行推理和推断。这在专家系统、智能问答系统等方面有应用。

7. **人机交互**：研究如何设计和开发让人与计算机系统进行高效交互的技术，包括语音识别、手势识别、情感识别等。

8. **自动规划与调度**：研究如何让计算机系统自动规划和调度任务，以实现高效的资源利用和任务执行。

9. **智能系统**：研究如何构建能够模拟和实现人类智能的计算机系统，包括通用人工智能、认知建模等。

以上只是人工智能研究领域的一部分，随着技术的发展和应用场景的不断拓展，这些领域也在不断演进和扩展。

五、人工智能的研究领域有哪些？

人工智能研究的领域极为广泛，几乎涉及到人类创造所需要的诸如数学、物理、信息科学、心理学、生理学、医学、语言学、逻辑学以及经济、法律、哲学等重要学科。应用领域也分布的广，人工智能主要分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。

人工智能的研究领域可以分为以下几个方面：深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计。

六、人工智能应用最广泛的两个领域？

人工智能应用研究的两个最重要最广泛的领域为机器学习和自然语言处理。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科学。

它是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

七、人工智能的主要研究和应用场景包括推理(？

人工智能的研究领域和应用领域分别有：

(1）研究领域

自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法

(2）应用领域

智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程

八、人工智能有哪些研究方向？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涵盖多个研究方向的学科领域，常见的研究方向包括但不限于以下几个：

1. 机器学习（Machine Learning）：研究如何使计算机能够从数据中学习，通过构建模型和算法实现自动化的模式识别、预测和决策。

2. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习的分支领域，研究通过构建深层神经网络模型实现高级特征提取和表示学习。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：研究如何使计算机能够理解、生成和处理人类语言，包括文本分析、机器翻译、对话系统等。

4. 计算机视觉（Computer Vision）：研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频数据，包括图像识别、目标检测、图像生成等。

5. 强化学习（Reinforcement Learning）：研究如何使计算机通过与环境交互学习最优的行为策略，通过试错和奖励机制来优化决策过程。

6. 人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）：研究如何设计和开发更加友好、高效的人机界面，使人与计算机之间的交互更加自然和智能。

7. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）：研究如何表示和组织知识，并通过推理和逻辑推断实现智能的问题解决和决策。

此外，还有智能优化、数据挖掘、模式识别、自动驾驶、人工智能伦理等等其他研究方向。随着人工智能的发展和应用，研究方向也在不断扩展和深化。

九、人工智能的研究领域主要有哪些？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广泛的研究领域，它包括许多子领域和研究方向。以下是一些主要的人工智能研究领域：

1. **机器学习（Machine Learning, ML）**：研究如何使计算机能够通过经验改进性能，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。

2. **深度学习（Deep Learning, DL）**：一种特殊的机器学习方法，使用神经网络，尤其是深度神经网络来模拟人脑处理数据的方式。

3. **自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）**：研究如何使计算机理解和生成人类语言，包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本生成等。

4. **计算机视觉（Computer Vision, CV）**：研究如何使计算机能够理解和解释视觉信息，包括图像识别、图像分类、目标检测、图像分割等。

5. **机器人学（Robotics）**：研究如何设计和控制机器人，包括机械设计、感知、决策、控制等。

6. **知识表示和推理（Knowledge Representation and Reasoning）**：研究如何使计算机表示和处理知识，以及如何进行逻辑推理和问题解决。

7. **专家系统（Expert Systems）**：模拟人类专家决策过程的计算机程序，用于解决特定领域的问题。

8. **智能代理（Intelligent Agents）**：研究如何设计能够自主行动和响应环境变化的软件代理。

9. **认知计算（Cognitive Computing）**：模拟人类认知功能的计算系统，包括学习、推理、感知和语言理解。

10. **人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）**：研究如何设计和实现人与计算机之间的有效交互。

11. **伦理、法律和社会影响（Ethics, Law, and Society）**：研究人工智能技术对社会、伦理和法律的影响，以及如何制定相应的政策和规范。

12. **人工智能安全（AI Safety）**：研究如何确保人工智能系统的安全性和可靠性，防止恶意使用和意外后果。

这些领域之间存在交叉和相互影响，随着技术的发展，新的研究方向和子领域也在不断出现。人工智能的研究旨在使计算机能够执行更复杂的任务，提高效率，解决人类面临的各种挑战。

十、人工智能有哪些分支领域和研究方向？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广泛的领域，涉及多个分支领域和研究方向。以下是一些主要的人工智能分支领域和研究方向：

1. 机器学习（Machine Learning）: 机器学习是AI的核心领域之一，它使计算机能够通过数据和经验自我学习和改进，而无需明确的编程指令。

2. 深度学习（Deep Learning）: 深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习复杂的模式和数据表示。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）: 自然语言处理涉及计算机和人类（自然）语言之间的交互，包括语言理解、生成、翻译等。

4. 计算机视觉（Computer Vision）: 计算机视觉致力于使计算机能够理解和解析视觉信息，包括图像和视频，从而能够执行任务如物体识别、场景重建和图像分割。

5. 机器人学（Robotics）: 机器人学研究机器人的设计、构建、编程和应用，使它们能够在物理世界中执行任务。

6. 专家系统（Expert Systems）: 专家系统是一种模拟人类专家决策能力的计算机系统，通常用于特定领域的问题解决。

7. 知识表示和推理（Knowledge Representation and Reasoning）: 这个领域关注如何让计算机理解和处理知识，以及如何使用这些知识进行逻辑推理。

8. 强化学习（Reinforcement Learning）: 强化学习是一种机器学习方法，其中智能体通过与环境交互并接收奖励或惩罚来学习如何执行特定任务。

9. 感知系统（Perception Systems）: 感知系统研究如何让计算机通过传感器（如摄像头、麦克风）来感知环境。

10. 语音识别（Speech Recognition）: 语音识别涉及开发能够理解和转换人类语音的算法和系统。

11. 生物启发式计算（Biologically Inspired Computation）: 这个领域包括模拟自然过程和生物机制的算法，如遗传算法、蚁群优化和神经网络。

12. 人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）: 人机交互研究如何设计用户友好的计算机界面，以及如何改善人与计算机系统之间的交互。

13. 认知计算（Cognitive Computing）: 认知计算模拟人类大脑的处理方式，以帮助解决复杂问题。

14. 情感计算（Affective Computing）: 情感计算研究如何使计算机能够识别、理解、处理和模拟人类情感。

15. 伦理和社会AI（Ethical and Social AI）: 这个新兴领域关注AI的伦理问题、社会影响以及如何在设计和部署AI系统时考虑公平性、透明度和责任。

这些分支领域和研究方向相互交叉，共同推动了人工智能技术的发展和应用。随着技术的进步，还可能出现新的研究领域和方向。