回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
（人工智能与机器人研究），这本书上面都是别人发表的关于人工智能的文章，比较权威可信的
人工智能应用范围比较广
以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。
Megvii Cloud就是旷视科技在人脸识别、机器视觉方面最新的大动作，这个Megvii Cloud智能开发平台是一个面向全球开发者的人工智能开放平台，就是为了给开发者们提供人脸识别、文字识别、图像识别及其他人工智能能力，帮助开发者能够用上最简便的方式实现AI赋能。
计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被广泛地应用于不同场合。对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分（例如医学图像的处理，工业制造中的质量控制与测量）。在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习（这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系），也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。
回答 从实际应用层面来理解，人工智能是研究如何用计算机软件和硬件去实现机器的感知、决策与智能行为的一种技术，它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。其理论基础表现为搜索、推理、规划和学习，应用领域包括计算机视觉、图像分析、模式识别、智能控制、机器人学、自然语言处理、数据挖掘、虚拟现实等。 人工智能离我们的生活远吗？“目前人工智能的应用已经覆盖了我们的教育、医疗、零售、工业、农业、生活服务等很多方面。”新开普电子股份有限公司教育科技总经理马振刚举例，以教育为例现在已经覆盖了学前知识问答、中学的作业批改、大学的智慧校园等；在医疗方面主要是在医疗文档结构化，电子病历输入等；在零售领域无人零售店、商品识别、识图检索等；工业生产的品质监测、安全操作识别、货物分拣等；在农业领域的作物长势预测、病虫害识别、农产品分拣等；在生活服务方面智能推荐、路径规划、自动驾驶辅助、随处可见的人脸认证等这些都属于人工智能的应用范畴。 未来，几乎各行各业都将受到人工智能发展影响 随着人工智能的应用越来越广泛，咸阳表示，人工智能将为我们的生活带来根本性的改变，如提高劳动效率，解放人力劳动；满足多样需求，便利生活工作；保障生活安全，促进稳定和谐；变革社会交往等。 “同时，人工智能也会为就业和传统经济带来巨大的影响，通过人工智能实现的自动化会极大提高生产效率，节约劳动成本，促进人类社会物质财富的繁荣与发展，这也就意味着一些低技术含量的体力劳动甚至是高技术含量的脑力劳动都将被人工智能取代。未来几乎各行各业都将会受到人工智能发展的影响。”咸阳说。 人工智能全面进入普通家庭仍有很大空间 人工智能已经悄然出现在生活的很多场景，人工智能全面进入普通家庭还有多远？马振刚表示，当前很多普通家庭也已经体验到了人工智能带来的便捷，但距离全面进入仍然有很大的空间，这主要受限于计算规模和边缘设备的成本，未来随着人工智能算力服务商的统一，普通家庭获得人工智能算力和服务就像用电用网一样简单的时候，就可以大规模地普及。 “至于机器人只是人工智能的一个载体，在未来会成为家庭的刚需，而且这个数量会非常的可观，现在已经有智能扫地机器人、智能陪伴机器人，未来甚至会有人形机器人管家等，平均家庭机器人数量应该会在3台以上。”马振刚说。 人工智能的发展趋势是什么？ 人工智能的发展趋势是什么？ 咸阳介绍，人工智能未来的发展趋势主要表现在以下几个方面：关键性任务的人工智能和个性化人工智能，例如关键性任务人工智能芯片，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如语音识别人工智能芯片。跨多组织机构的人工智能，就是指人工智能系统将涉及多个组织机构。后摩尔定律时期的人工智能，就是在当前算力限制下进一步提高人工智能系统的性能。 亲，您好，希望以上答案对您有所帮助，如果您对以上答案满意，请给一个赞！ 更多10条
人工智能应用范围比较广
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不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
工智能论文要抓住现在智能的特点。例如是语音操控还是 是手机操控。现在比较流行懒人模式，都是语音操控的比较多。
人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科
你好：《自然》(Nature)期刊发表的一篇文章，从论文影响力、核心应用、硬件、人才等方面，详细地对中国当前的AI发展现状进行了分析。2017年，我国制定了《新一代人工智能发展规划》，描绘了未来十几年我国人工智能发展的宏伟蓝图，确立了 “三步走” 目标：到 2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；到 2025 年人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平；到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。随着第一个期限、2020年的临近，中国的人工智能发展到什么程度了呢？研究人员注意到，中国的AI研究的质量出现了令人印象深刻的飞跃，他们还预测，中国留住本土人才的能力将发生转变。但观察人士警告称，有几个因素可能阻碍中国的计划，包括缺乏对开发支撑该领域的工具的理论的贡献，以及中国企业不愿投资于实现根本性突破所需的研究。科学家们表示，中国对人工智能的追求不仅仅是与美国的一场国力竞赛。人工智能技术有望在医疗、交通和通信领域取得进步，在该领域取得根本性突破的国家可能会决定其未来的方向，并从中获得最大的利益。“毫无疑问，中国将人工智能视为这个时代的关键技术之一，并希望与美国匹敌，”在英国牛津大学人类未来研究所研究中国人工智能发展的Jeffrey Ding表示。在2017年《新一代人工智能发展规划》发布之后，促进了更多政策的出台，以及来自部委、省级政府和私营企业的数十亿美元的研发投资。中国AI研究质量提升，核心技术落后一项对学术搜索引擎微软学术(Microsoft Academic)收录的人工智能论文的分析显示，中国正朝着产生重大影响的方向稳步前进。这项由艾伦人工智能研究所进行的分析发现，在被引用最多的前10%的论文中，中国的作者比例稳步上升。其份额在2018年达到了5%的峰值，与美国的29%相差不远，而美国的份额正在下降。如果这一趋势继续下去，中国明年在这个指标上可能会超过美国。其他分析显示，中国人工智能论文的平均引用量一直在稳步增长，高于世界平均水平，但低于美国作者的论文。请点击输入图片描述西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁表示，中国在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面也拥有世界领先的公司。但在打造人工智能的核心技术工具方面，中国仍然落后。例如，由美国学者和企业开发的开源平台TensorFlow和Caffe，在世界各地的工业和学术界得到了广泛的应用。郑南宁表示，中国由百度开发的PaddlePaddle是一个主要的开源平台，主要用于AI产品的快速开发。中国在人工智能硬件方面也是落后的。全球领先的人工智能半导体芯片大多由英伟达、英特尔、苹果、谷歌和AMD等美国公司制造。郑南宁说：“我们在设计支持先进人工智能系统的计算芯片方面也缺乏专业知识。”郑南宁预测，中国可能需要5-10年的时间才能达到美国和英国在基础理论和算法方面的创新水平，但这是可以实现的目标。柏林智库墨卡托中国研究中心政治学家Kristin Shi-Kupfer表示，为这些基本理论和技术做出贡献，将是中国实现其长期人工智能目标的关键。她表示，如果在机器学习方面没有取得真正突破的研究进展，中国在人工智能领域可能会面临一个增长上限。中国对AI人才的吸引力提升对中国的进步影响同样重要的一个因素是留住有才华的研究人员，而中国在这方面似乎更有希望。根据学术界和工业界联合撰写的2018年《中国人工智能发展报告》，截至2017年底，中国拥有全球第二大人工智能科学家和工程师群体，约82万人，仅次于美国的约9万人。但在顶尖人工智能研究人员的数量上，中国仅排在第六位。所谓顶尖，是根据他们的h指数衡量的，即最具生产力和被大量引用的作者。请点击输入图片描述很多计算机科学家在美国接受高等教育，然后留在那里为全球性科技公司工作。然而，有迹象表明，情况正在发生变化。中国的人工智能研究机构正试图以高薪吸引其中一些研究人员回国。例如，在郑南宁的机器人中心，一些教授的工资是大学其他教授的2-3倍，他说。郑南宁说，该中心还为员工提供了一个比中国许多大学更为全面的评估体系，相比其他标准，中国的大学往往会奖励高发表率。他还实施了一个招聘系统，绕过了大学的集中程序，允许科学家快速组建工程师团队，目前正在开设人工智能的本科课程。中国部署应用环境得天独厚Ding表示，考虑到腾讯、百度和阿里巴巴这三家核心科技公司日益增长的专业技能，中国到2020年拥有全球领先的人工智能公司的计划也是可以实现的。他说：“这些公司已成为人工智能领域的全球领导者，尽管它们仍未达到谷歌和微软等美国公司的水平。”CB Insights的数据显示，中国至少还有10家估值超过10亿美元的私营AI初创企业。中国的一大优势是其人口规模，这为训练AI系统创造了巨大的潜在劳动力和独特的机会，包括用于训练预测疾病的软件的大型患者数据集。今年2月，中国研究人员表示，他们的NLP系统能够从电子健康记录中诊断出常见的儿童疾病，其准确性堪比经验丰富的儿科医生。该数据集包括了近60万访问一家医院的儿童病历数据；在许多其他国家，获取这么多数据是十分困难的。中国AI治理原则初现如果中国要在人工智能领域拥有全球影响力，同样重要的是，必须要有适当的治理，因为这将允许中国的研究人员和公司建立必要的信任来赢得世界各地的用户，以及建立与其他国家的研究人员的合作。与许多国家一样，中国已经开始为开发和使用人工智能制定伦理原则。今年6月，全国新一代人工智能治理委员会发布了人工智能开发的八大治理原则，包括和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理，这与经济合作与发展组织(OECD)今年5月发布的措施类似。总结而言，中国的人工智能研究质量越来越高，应用和部署AI的环境得天独厚，吸引和留下人才的能力正在提升，但在高影响力的论文，人才和道德规范方面，中国仍在追赶美国。