人工智慧那麼火，盤點熱門的AI申請方向

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人工智慧---AI(Artificial Intelligence)，它是一門包含計算機、控制論、資訊理論、神經生理學、心理學、語言學等綜合學科。該概念第一次在達茅斯頓學術會議上提出：人工智慧是從計算機應用系統角度出發，研究如何製造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學。

下面一起來看看AI專業的一些申請方向：

無人駕駛

無人駕駛主要依靠視頻攝像頭、雷達感測器以及激光測距來了解周圍的交通狀況。無人駕駛的技術架構，主要包括演算法，系統和雲平台。在車輛端，除了操作系統和硬體平台，就是演算法模塊，其主要職責是通過感測獲取周圍的環境數據，通過進一步的定位，物體識別以及追蹤等充分的理解車輛的周圍環境。最終在了解環境後做出決策，執行下一步的路徑規劃，躲避障礙物，行為預測等行為。而雲端的主要職責是模擬計算和訓練，高精地圖，數據存儲等功能。

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圖片來源自網路

眾所周知，在人工智慧大浪潮的時代，無人駕駛可謂是炙手可熱的領域，不僅因為無人駕駛是人工智慧的典型應用，它更是高薪的代名詞。如果有計劃申請或將來投身該領域，建議大家圍繞地圖構建（mapping），自主定位（Self-localization），路徑規劃（path planning），運動控制系統(motion control system)等方向領域做一些開發性的實踐工作。諸如自主定位系統（Self-localizationSystem），自主導航系統（Navigation System）都是該領域的典型開發課題。

機器人

機器人是高度整合控制論、機械電子、計算機科學、材料和仿生學的產物。集計算機的演算法設計，程序編寫，自動化的機械控制，硬體銜接等多學科交叉應用。如果說人工智慧引領了科技時代，那麼機器人就是人工智慧應用的代言人和先鋒官，其應用領域範疇之廣，讓人嘆為觀止。如果希望申請或從事機器人領域，建議在計算機視覺，實時定位與地圖構建，圖像處理等方面多下功夫，做一些科研實習，打好技術基礎。比較有代表性的研究主題如基於全景視覺系統的足球機器人定位，基於RGB-D感測器的室內3D地圖構建系統等都是很好的選擇。

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機器學習

機器學習(Machine Learning)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、數據分析、演算法等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習主要原理是使機器通過讀入大量的圖像或者視頻數據，來訓練優化自己，得出一定的解決特定問題的模式。而深度學習是一種特別的機器學習方法，目前訓練效果顯著。

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圍繞機器學習或者深度學習的代表性實踐課題如手勢識別，語音識別，人臉之別等等。如基於深度學習的人臉面部屬性特徵識別，就是人臉識別的經典實踐研究。其工作原理是通過一定技術（如Python爬蟲技術）採集大量的面部表情圖像，再通過圖像處理技術對大量的表情圖像數據進行，進行屬性標註，從而成為深度學習模型的訓練學習樣本。最終能夠做到對新的人臉進行匹配和識別。如果有志於該領域的申請，大家儘可能的做一些相關的科研和實習，從而為自己的申請加分添彩！

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