淺談人工智慧定義
在最近的幾年裡，大資料，雲計算，人工智慧等名詞頻繁被聽到，衝擊著人們的大腦。1997年5月，IBM公司研製的深藍(DEEP BLUE)計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智慧的這個完美表現開始引起了所有研究者的注意。在最近五十年裡，從手機上的計算器到無人駕駛汽車，再到今天Master 59連勝人類頂尖圍棋選手，再到Google釋出了一項名為WaveNet的文字轉語音(Text-to-Speech)技術，讓人類和機器實現真正的交流很快就不是夢想。人類慢慢領悟到——人工智慧和機器人的時代正在來臨。
在高科技迅猛發展的今天，越來越需要資料科學，人工智慧等方面的專業人才，美國是資訊科技最為發達的國家，也是希望就讀人工智慧專業的學生首選留學目的國。近期諮詢相關專業的學生很多，下面就隨小編詳細瞭解一下什麼是人工智慧，美國有哪些牛校可供選擇。
人工智慧定義
人工智慧即AI(Artificial Intelligence)，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慧機器或智慧系統，來模擬人類智慧活動的能力，以及延生人類智慧科學。
人工智慧應用領域
1) 機器人領域：人工智慧機器人，如PET聊天機器人，它能理解人的語言，用人類語言進行對話，並能夠用特定感測器採集分析出現的情況調整自己的動作來達到特定的目的。
2) 語言識別領域：該領域其實與機器人領域有交叉，設計的應用是把語言和聲音轉換成可進行處理的資訊：如語音開鎖(特定語音識別)，語音郵件以及未來的計算機輸入等方面
3) 影象識別領域：利用計算機進行影象處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和物件的技術，例如人臉識別、汽車牌號識別等。
4) 專家系統：具有專門知識和經驗的.計算機智慧程式系統，後臺採用的資料庫相當於人腦，具有豐富的知識儲備，採用資料庫中的知識資料和知識推理技術來模擬專家解決複雜問題。
美國人工智慧專業分支
第一，模式識別;第二，機器學習;第三，資料探勘;第四，智慧演算法。
【模式識別】是指對錶徵事物或者現象的各種形式(數值、文字、邏輯關係等)資訊進行處理分析，以及對事物或現象進行描述分析分類解釋的過程，例如汽車車牌號的辨識涉及到影象處理分析等技術。
【機器學習】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是指不斷完善自身的效能，或者達到操作者的特定要求。
【資料探勘】知識庫的知識發現，透過演算法搜尋挖掘出有用的資訊，應用於市場分析、科學探索、疾病預測等。
【智慧演算法】解決某類問題的一些特定模式演算法;例如，我們最熟悉的最短路徑問題，以及工程預算問題等。在國外高校都有其偏重，瞭解各個分支能夠很好地指導選擇自己感興趣的方向，在申請學校的時候也可以做到有的放矢。
美國人工智慧專業就業方向
關於AI在美國的就業方向主要有，科研機構(機器人研究所等)，軟硬體開發人員，高校講師等。當然了，鑑於一些高科技公司開闢出了新的研究領域，比如谷歌的無人駕駛汽車，在國內的話就業前景是比較好的，國內產業升級，IT行業的轉型工業和機器人和智慧機器人以及可穿戴裝置的研發將來都是強烈的熱點正好都是3-5年後的時間，正好是同學們學成歸來的時候!
1) 搜尋方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智慧搜尋、語音搜尋、圖片搜尋、影片搜尋等都是未來的方向)
2) 醫學影象處理：醫療裝置、醫療器械很多都會涉及到影象處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。
3) 計算機視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有一個大的方向是車牌識別;目前鑑於影片監控是一個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯。
4) 還有一些影象處理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。
鑑於AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個方向很有發展前途。
下面是2017年全美人工智慧專案排名前二十的學校名單，希望能夠為有意在人工智慧領域有所作為的同學提供一些參考。排名單位透過研究各學校AI專案的廣度和深度，包括教職員工在AI領域的數量和威望，還有各學校聲稱其AI專案在此學科內專業性突出的研究方向數量。下面小編為大家介紹一下美國人工智慧最牛的15所大學。