智能制造工程专业考研方向？

一、智能制造工程专业考研方向？

方向如下：

1、矿山智肢帆运能技术与装备、智能机器人技术、流体传动与控制技术、机电系统监测与控制技术、机器智能与人机融合。材料补充：

2、智能制造工程专业就业方向：智能制造工程、轿知机电及自动化工程领域从事智能产品设计及制造，数控机床和工业机历梁器人安装、调试、维护和维修，智能化工厂系统集成、信息管理等。

智能制造工程专业考研方向：

1、智能机械与机器人

主要进行智能机械与机器人的机构综合与设计、智能机器人控制渣没羡与决策系统的研究与开发，涉及自主移动机器人、管道机器人、铸造机器人、并联／混机器人、康复机器人及其它工业机器人等内容。

2、智能制造系统仿真技术与应用

主要研究智能制造系统的控制系统仿真与计算机辅助设计、半实物仿真与实时控制、分数阶与网络控制系统仿真、系统建模校验与验证及仿真算法和高层体系结构理论与应用技术、工业过程建模仿真和提高控制效果与系统性能的方法研究。

3、图像处理与机器视觉

主要研究图像信息获取、处理、分析、理解与识别分类等理论与技术，研究图像处理技术在静态目标、动态目标识别与跟踪、光电分选、装备制造等领域的如拍工程察帆应用问题。

二、人工智能毕业以后可以从事哪些方向的工作？

1学人工智能以后从事什么工作

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法谈链汪的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2、程序开发工程师。一唤斗方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开含仔发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

5、AI硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

这些就是人工智能毕业以后可以从事的工作

人工晌嫌智能未来的发展前景非常广阔历饥，可以从事的工作方向主要有智能汽车、智能机器人、智能客服、虚拟主播、智能肢谨返创作、智能医疗、智能RPA、智慧城市、搜索引擎+智能推荐、工业视觉、金融大数据等场景。

人工智能乎纤就业前景很不错，就业方向主要有机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识游顷备，掌纹识别，专家系统，自动规划， 智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编神毁程等。

三、人工智能有哪些研究方向？

人工智能可分为六个研究方向：

1、机器视觉，包括3D重建，模式识别锋扒衫，图像理银腔解等。

2、语言理解和沟通，包括语音识别，综合，人机对话，机器翻译等;

3、机器人技术，包括力学，控制，设计，运动规划，任务规划等;

4、认知和推理，包括各种身体和社会常识的认知和推理;

5、游戏和道德，包括多智能体，机器人和社会整合的互动，对抗和合作;

6、机器学习，包括各种统计建模，分析工具和计算方法;

人工智能作为下一代信息技术的重要领域此搜，是一种具有普遍性的新型通用技术，可应用于经济社会，生产和生活的各个方面（Trajtenberg，2018）; 无意中与此同时，人工智能已经渗透到生产和生活的许多方面，并悄然改变了经济和社会组织的运作模式。 虽然人工智能技术可以使人类摆脱繁琐的程式化工作，但它也是应对人口老龄化的有效手段，但其推广也意味着在应用领域取代就业领域（部分），并将 最终影响就业结构和收入分配格局。

人工智能的研究方向可以划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。

基础层是推动人工智能发展的基石，主要包括宽樱数据、芯片和算法三个方面，技术层主要是应用技术提供方，应用层大多是技术使用者，这三者形成一个完整的产业链，并相互促进。不过，很多企业（特别是大型科技公司）业务线较长，很多时候既是技术提供方，也是技术的使用者，因而很难有清晰的界定。技术层主要分为三个领域：机器学习、语音识纤蚂别和自然语言处理、以及计算机视觉。在【AI应用】领域，中国呈现出爆发的趋势，目前主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。

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你好码消，技术方面的话，主丛耐要是计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘。

计算机视觉就包括迟郑知图像识别，视频识别，具体应用有人脸识别，步态识别，无人驾驶汽车等等。

自然语言处理包括机器翻译，语音识别，文本挖掘等等，像siri，谷歌翻译里面都有很多的自然语言处理技术。

数据挖掘主要是各种推荐和预测，包括电子商务的商品推荐，计算广告，社交网络分析（微博好友推荐等），预测一些趋势，比如股市的走向，天气的变化等。

作者：李Shawn

人工智能可分为六个研究方向：

1、机器视觉，包括3D重建，模式识别锋扒衫，图像理银腔解等。

2、语言理解和沟通，包括语音识别，综合，人机对话，机器翻译等;

3、机器人技术，包括力学，控制，设计，运动规划，任务规划等;

4、认知和推理，包括各种身体和社会常识的认知和推理;

5、游戏和道德，包括多智能体，机器人和社会整合的互动，对抗和合作;

6、机器学习，包括各种统计建模，分析工具和计算方法;

人工智能作为下一代信息技术的重要领域此搜，是一种具有普遍性的新型通用技术，可应用于经济社会，生产和生活的各个方面（Trajtenberg，2018）; 无意中与此同时，人工智能已经渗透到生产和生活的许多方面，并悄然改变了经济和社会组织的运作模式。 虽然人工智能技术可以使人类摆脱繁琐的程式化工作，但它也是应对人口老龄化的有效手段，但其推广也意味着在应用领域取代就业领域（部分），并将 最终影响就业结构和收入分配格局。

英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人――这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。

《每日科学》网刊登了来自英国金斯顿大学的文章，称科学家将为机器人装配人工智能视觉技术。

英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何族正燃将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人――这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。

这项为期三年的研究项目与伦敦国王学院（King's College London）和伦敦大学学院（University College London）合作，研究如何采集、压缩这些最先进的摄像头所提供的数据，并以远低于现在的能源消耗在机器之间进行数据传输。

该项目得到了英国工程和自然科学研究委员会（Engineering and Physical Sciences Research Council）130万英镑的资助，将致力于利用新开发的动态视觉传感器进行学术研究。这种传感器只更新图像中产生移动的部分，大大降低了对计算能力和数据存储的要求。

这些神经形态传感器模仿哺乳动物的眼睛处理信息的方式，能够快速有效地检测其视野中的光线变化，一位研究人员指出。在该项目中，她领导团队寻找创新的方法来处理和传播通过传感器获得的信息。

“传统的摄像头技术可以在一系列单独的帧或图像中采集视频。如果其中的某些区域比另一些区域变动更多，就可能导致资源浪费。”该研究人员指兆虚出，“在一个真正的动态场景中，例如爆炸，由于帧率和处理能力的限制，且使用了太多的数据来表示静态区域，导致最终不能准确采集快速移动的部分。”“但这些传感器是由一家正与我们就该项目进行合作的公司生产，它们会按照不同的速度对现场的不同部分进行采样，且仅在光线条件发生变化时才获取信息。”

这大大降低了摄像头的能源和处理需求。在项目进行期间，研究团队将研究如何从动态视觉传感器中高效地获取高质量的镜头，然后在机器之间共享或上传到清档云端服务器。

据该研究人员介绍，该研究还可能对这种传感器在医学领域的应用产生广泛的影响。“这种节能措施为机器人、无人机和下一代视网膜植入物等打开了新世界，极大地扩展了这些设备的监视作用和其他用途。”她说，“它们可以用于人类无法进入且无法为电池充电的小型设备中。”

“有时传感器被从飞机上扔到森林里，并停留多年。这样做的目的是让配备了这些传感器的不同设备能够相互高效地共享高质量的数据，而不需要人的干预。”

作为项目的一部分，该团队将探讨这些传感器如何作为物联网（IoT）的一部分协同发挥作用。物联网是通过互联网连接的可以远程操作的设备。