“会用python=很懂CS？”| 1篇文章全面解析10个人工智能等领域热词！

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别担心，学院君这就为大家整理了超全的计算机领域大礼包！

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当下，好像人人都在谈论CS，那么CS具体是指什么呢？

CS是计算机科学（Computer Science）的缩写，它指的是系统性研究信息与计算的理论基础以及他们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术学科，它通常被形容为创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究，包括理论计算机科学和应用计算机科学。

想要了解计算机科学的前沿课题，首先必须要知道它的细分领域，然后再从这些分支中提取出大家的关注点，会更直观哦~

请放大查看哦~

计算机体系结构/储存系统

首先，我们来了解计算机体系结构这一领域。

计算机体系结构指软、硬件的系统结构，这种结构有两方面的含义：一是从软件设计者的角度所见的系统结构，计算机体系中的概念性结构和功能特性是其研究重点。二是从硬件设计者的角度所见的系统结构，即是计算机体系的组成或实现。

在这一领域中，大数据是最为热门的课题。

大数据（Big Data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在生活中，你也许会逐渐发现：你使用的APP越来越了解你的喜好。

的确，当下的网络公司可以通过一个APP或Web网页从用户受众获取大量的用户数据，包括你的APP使用习惯，浏览偏好等。这就是为什么你每次刷某宝后，再次登录时，页面会第一时间给你推出你想要购买的商品，根本买买买停不下来啊！

数据库/数据挖掘/内容检索

在CS领域，和统计相关领域，数据挖掘是当下炙手可热的发展方向。

从定义来讲，数据挖掘指的是在大型的数据库中对有价值的信息知识进行获取，属于一种先进的数据信息模式。

更具体地说：数据挖掘就是人们常说的知识发现，通过对海量的、杂乱无章的、不清晰的并且随机性很大的数据进行挖掘，找到其中蕴含的有规律且有价值和能够理解应用的知识。

数据挖掘将高性能计算、机器学习、人工智能、模式识别、统计学和数据可视化等多个范畴的理论与技术融合在一起。数据挖掘的主要方法可以概括为：预测模型方法、数据分割方法、关联分析法和偏离分析法。

在计算机应用中，数据挖掘在图像识别方面的应用越来越普遍，有代表性的应用为人脸识别和指纹识别。

人脸识别

指纹识别

数据挖掘在图像识别的两大应用人脸识别通过对获得的信息库进行数据挖掘，进一步分析和处理可靠的、潜在的数据，为分析工作和未来的开发工作准备充分的资料。

指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律地排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点。

计算机图形学与多媒体

计算机图形学（Computer Graphics）的内容较为丰富，与很多学科都有交叉，是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学，其主要研究如何在计算机中表现图形以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。

目前该领域最热门的课题就属神经网络与语音识别了~

计算机图形学热门课题
神经网络
语音识别

神经网络是一种仿造人脑设计的简化的计算模型。它模拟人脑神经网络以期能够实现人工智能的机器学习技术，运用这种网络能使机器学习一切，从语音命令、播放列表到音乐创作和图像识别。典型的人工神经网络是由数千个互连的人造神经元组成，按照顺序堆叠在一起，以层的形式形成数百万个连接。

神经网络应用案例：
2019年4月OpenAI击败Dota顶级战队OG

语音识别是以语言为研究对象，通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类口述的语言后，将语音信号转换为相应的文本或命令的一门技术。由语音识别和语音合成、自然语言理解、语义网络等技术相结合的语音交互正在逐步成为当前多通道、多媒体智能人机交互的主要方式
。

四大语音助手：
苹果Siri、谷歌助手、微软Cortana、亚马逊Alexa

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）是指利用计算机实现人类智能。其所涉及的学科囊括哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论和语言学等。同时人工智能还是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

虽然人工智能的研究分支超过20个，但就当前形势而言，卷积神经网络、深度学习与强化学习在学界更引人注目。

在图像的识别和分类领域，卷积神经网络（Convolutional Neutral Network，CNN）已经被证实十分有效，它的前沿研究包括语音和文本处理、层的设计、活跃函数、损失函数、正则化、优化和快速计算以及无监督CNN学习方式。

还记得霍格沃茨的魔法画中能说话唱歌的教授们吗？AI新技术使这一想象成为现实，只要在大数据库里通过元学习模型对算法进行训练，再利用卷积神经网络创造出正在说话的头部模型，爱因斯坦也可以复活哦~

深度学习(Deep Learning)与强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个分支，深度学习是强化学习的前身。

深度学习就是指，机器能像人脑一样深层次地思考。

强化学习主要是指，在机器学习中，通过和环境之间的互动，不断改进能够自主行动的个体的行为。简单来说就是通过重复的训练达到学习的效果。

深度学习与强化学习的前沿课题
深度学习
强化学习
自然语言处理（NLP）
深度 Q 网络
规模化神经网络
口语对话系统
合成数据
训练深度神经网络
信息提取
BigGAN：
图像合成研究
非监督的
强化及辅助学习
语义分割
用于机器翻译的
双学习口语对话系统

人机交互与普适计算

人机交互（Human-computer Interaction）是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问，系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。用户通过人机交互界面与系统交流并进行操作。人机交互界面的设计要包含用户对系统的理解（即心智模型），那是为了系统的可用性或者用户好友性。

就总体趋势而言，人机交互方式会随着物联网的更新升级以及人工智能的发展不断变化~

在电影《她》中，男主人公西奥多在结束一段心碎的爱情长跑之后，爱上了电脑操作系统里的女声，这个叫“萨曼莎”的姑娘有着迷人的嗓音，她风趣幽默、善解人意，人和一个系统成为了无话不谈的朋友。

虽然这是电影虚构出来的极端案例，但这恰巧也说明了人机交互已经不单单停留在设计时尚、操作方便等方面，而在于更有效地识别用户表达的细微情感，并快速理解满足其潜在需求，这就是现在大家所提到的情感识别。

计算机识别人的情绪
整个人机交互的发展方向就如微软创始人比尔·盖茨所言：“人类自然形成的与自然界沟通的认知习惯和形式必定是人机交互的发展方向”。

人机交互两大前沿课题
虚拟现实
增强现实

以交互性、沉浸感和构想性为基本特征的虚拟现实和增强现实技术也成为人机交互的前沿课题。

电影《头号玩家》
虚拟现实（Virtual Reality，VR）具备三维空间表现力与交互特性，不仅符合当前交互性、体验式、沉浸感真实性的人机交互发展趋势，更有助于提高增强虚拟情境的真实感。

增强现实（Augmented Reality，AR）就是将计算机生成的信息覆盖在现实世界之上，也就是让虚拟世界与现实世界相结合、相互动。

· 福 · 利 · 来 · 啦 ·

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学院看你印堂发亮，近日大有学习之运，
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计算机领域
前沿课题汇总手册

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