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对于AI/DL 未来研究趋势来说,越来越大的训练、内容将是未来一段时间之内的主要解决问题。随着数据量的不断变大,AI/DL 算法需要更多的神经节点与神经层去表示数据深层次的联系。这样就会导致需要更多的算力(更强的电脑)以及更大的储存成本(更大的内存)去训练或存储模型。但是在日常生活中,强大的算力需要更大的经 与空间成本(参考超级计算机)。
针对 AI/DL 应用方面,计算机视觉(人脸识别, 物体识别,车道识别等),自然语言处理(语音识别,手写识别,风格迁移等),智能决策(智能驾驶,无人机轨迹优化,飞行器与导弹的制导等),预测(股市预测,电价预测,天气预测等),人工智能与生物信息(基因组,有效药物,蛋白质结构等)等分支均为研究热点。
研究方向主要分为:***设计与系统结构类、人工智能与数据科学类、信号处理与通讯科学类、数据*与大**类。虽然当前大数据、云计算区块链物联网人工智能智能制造相关方向的热度比较高,但并非适合每一个人,需要结合自身兴趣专业知识储备、实践积累天赋优势等因素,综合判定自己想要研究的专业方向。
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