简介：许多朋友问有关AI人工智能专家的问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
人工智能有：
1.自然语言产生
使用计算机数据生成文本。目前，它适用于客户服务，报告生成并总结商业智能洞察。代表性制造商包括：Attivio，Attivio，剑桥语义，数字原因，Lucidworks，Lucidworks，Lucidworks，Nordate Science和SAS。
2.语音识别
将人的语音转录和转换为计算机应用程序软件的有用格式。它目前适用于交互式语音响应系统和移动应用程序。代表性制造商包括：NICE，NUANCE COMLACONATIONS，OPENTEXT，OPENTEXT和VERINT系统。
3.虚拟代理
Frester声称“可以将虚拟代理描述为媒体中媒体的目标”。从简单的聊天机器人到可以与人类通信的高级系统。它目前适用于客户服务和支持，并担任智能家庭经理。代表性制造商包括：亚马逊，苹果，人工解决方案，Assist AII，Creative AI，Creative Virtual，Creative Virtual，创意虚拟，Google，IBM，Ipsoft，Microsoft和Essafti。
4.机器学习平台
它不仅提供设计和培训模型，而且还将模型部署到应用程序软件，流程和其他机器的计算功能中，而且还提供算法，应用程序编程接口（API），开发工具包和培训工具包。对于一系列广泛的企业应用程序，主要涉及预测或分类。代表性制造商包括：亚马逊，分形分析，Google，H2O.AI，Microsoft，SAS，SAS和Skytree。
对于通过人工智能优化的硬件：这是一个专门设计的图形处理单元（GPU）和设备。它的架构旨在有效地运行人工智能的计算任务。它目前正在深度学习应用程序中。代表性制造商包括：冲积，CRE，Google，Google，IBM，IBM，Intel和Nvidia。
5.决策管理
该发动机将规则和逻辑嵌入人工智能系统中，用于初始设置 /培训以及日常维护和调整。这是一项成熟的技术，用于一系列广泛的企业应用程序中，以协助或执行自动决策-Making.presentate。制造商包括：高级系统概念，信息，MAANA，PEGASYSTEMS和UIPAT。
人工智能专家的工作责任是：第一个负责AI技术的实施和产品的实施，第二次参与算法设计，实施，优化和部署以及扩展应用程序方案的能力
智能计算机部门试图解释智力的本质并产生新的能源 - 智能类似类型以反映智能机器。该现场研究包括机器，语言识别，图像识别和自我语言处理专家系统。
Artifically_intelligence，英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
说到人工智能，我们熟悉各种人工智能概念。AI概念层并不差。如果您考虑智能扬声器，智能打印机，智能销售机器等。“ AI印象”，例如：终结器，机器人，Alpha Dog，自主驾驶和其他技术都非常不同。
目前，人工智能的研究始于1956年的迪特茅斯会议。在人工智能的早期，如何定义人工智能是一个令人讨厌的问题，但这种基调总是：决定 - 像人一样制定像人一样，像人一样，像人一样，像人一样的理性理性，理性理性研究方向，例如决策，理性行动。
目前，人工智能的主要学院是以下三个：
（1）象征主义，也称为逻辑学，心理学（心理学）或计算机主义。
（2）连接主义，也称为生物学或生理学，是神经网络和神经网络之间联系机制和学习算法的主要原理。
（3）行动主义，也称为进化论或控制论，是控制理论行动控制系统的原则。
他们对人工智能的历史有不同的看法。
1.象征主义认为人工智能来自数学逻辑。数学逻辑从19世纪末开始迅速发展，并开始描述1930年的智能行为。计算机出现后，计算机上实现了逻辑解释系统。它的代表性结果是鼓舞人心的计划LT逻辑理论家，证明了38个数学定理，该定理表明计算机可用于研究人类思维并模拟人类的智能活动。这些象征主义者最早被用作“人工智能”一词，最早被采用。1956年。莱特（Later），一种启发式算法 - 专家系统知识工程理论和技术，并在1980年做出了巨大的发展。Symbolism持续了很长时间，为人工智能的发展做出了重要贡献，尤其是成功的发展和应用专家系统的意义特别重要人工智能申请工程应用并实现理论联系。出现其他人工智能流派后，象征主义仍然是人工智能的主流。该学校的代表任务包括纽维尔，西蒙和尼尔森。
2.连接主义认为，人工智能来自仿生学，尤其是对人脑模型的研究。它的代表性结果是由生理学家麦卡洛克（McCulloch）和数学逻辑学家创立的脑模型，即MP模型，创造了一种模仿人类脑结构和人类脑结构和的新方法。具有电子设备的功能来模仿人的大脑结构和功能。效果从神经元开始，然后研究神经网络模型和大脑模型，并为1960年代和1970年代的另一个发展道路开辟了另一个发展路径。由Perceptron（Perceptron）代表的脑模型的增长。由于对理论模型的限制，当时的生物学原型和技术条件，大脑模型研究在1970年代末至1980年代初的20时为20，它陷入了低潮。直到霍普菲尔德教授发表了两篇重要论文之前在1982年和1984年。在提出了硬件模拟神经网络之后，连接主义再次被重新审视。在1986年，Rumelhart和其他人提出了多层网络中的反向通信算法（BP）算法。从理论分析到工程实施，从模型到算法都振动，WEI的神经网络计算机进入市场以奠定基础。在目前，对人工神经网络（ANN）的研究热情仍然很高，但研究结果仍然很高不如预期。
3.行为主义认为人工智能来自控制理论。控制理论早在1940年代到1940年代就成为了时代的重要一部分，该理论影响了早期人工智能工人。控制理论和自组织的系统提出了。Wiener和McCulloch，以及Qian Xuesen等人提出的工程控制和生物控制理论，影响了许多领域。Control理论将神经系统的工作原理与信息理论，控制理论，逻辑和计算机联系起来。工作重点关注模拟人员在控制过程中的智能行为和作用，例如对自我预防，自适应，自我付出，自我组织，自组织和自我学习等控制系统的研究，并进行控制理论”动物。广播，智能控制和智能机器人技术系统出生于1980年。行为主义仅在20世纪后期出现，并以新的人工智能学校的面孔出现，引起了许多人的兴趣。布鲁克斯的腿机器人。
当谈到“人工智能”的技术专家时，只有少数真正的顶级科学家，而Li Feifei女士是这些高级科学家的一位非常小的女专家。他们可能可以获取此类信息。在他们的早期，她出生于早年，然后努力学习。从大型大学毕业后，她在科学和技术领域，尤其是人工智能领域做出了杰出的贡献。
2015年，他被选为“世界上排名前100位的思想家”。2018年3月，他获得了“ Impact Central Award”。
今天，作为人工智能的科学家，他是斯坦福大学人工智能实验室和视觉实验室的主任。她的研究方向四个“计算机视觉和机器学习”是人工智能的最重要分支之一。在目前，可以通过图像识别机器，并且可以从“看到”到“看到”。Li Feifei教会机器“看到”人类之类的东西。
人工智能领域著名的Imagenet计划由Li Feifei领导团队建立。这项可以促进计算机自动图像和图像带来的大量数据的技术。世界各地的研究团队对整个人工智能的发展有很大帮助。
Li Feifei的口号是“ AI改变了世界，谁将改变AI”。作为一个女人，她不仅是科学家，还是她的母亲，女儿和教育家。她更关心人工智能会给社会带来哪些类型的问题。
Li Feifei女士还鼓励更多妇女进入科学和工程领域。她和其他合作伙伴创立了世界上唯一的人工智能夏令营，她是面对女学生的唯一夏令营。尤其是对人类未来产生重大影响的科学技术领域，而女性则更需要参加。妇女的加入可以将更多的人文护理注入科学技术行业，为技术灵魂提供并提高技术温度。
最好的是百度。我觉得百度的人工智能还不错，然后是阿里巴巴。阿里巴巴各个方面的设计相对较宽，我最喜欢的小米及其家人也很好。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的专家的全部内容。不要忘记在此网站上找到它。