您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些？分享一下？作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領域：計算機視覺、自然語言處理

您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。

首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領域：計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習和機器人學。這些不同的領域也有許多細分的研究方向。

從學科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學科，涉及數(shù)學、計算機、控制科學、經(jīng)濟學、神經(jīng)科學、語言學、哲學等多個學科，因此人工智能領域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學科不僅知識量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關，因此在人工智能領域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術的落地應用來看，在計算機視覺和自然語言處理兩個方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺，基于這些人工智能平臺，可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合，為人工智能技術在行業(yè)中的應用奠定基礎，同時進行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，未來很多領域需要與人工智能技術相結合。智能化也是當前產(chǎn)業(yè)結構升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動下，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術的落地應用，也將為人工智能技術的發(fā)展和應用奠定基礎。目前，應用人工智能技術的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網(wǎng)）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領域。未來，將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術相結合。

python用opencv做的人臉識別占用性能嚴重，怎么優(yōu)化？

關于您的問題的描述性信息太少。無法給出具體答案。你只能給出一個大概的想法。

Python雖然易學易用，但效率不高，所以一般適合實驗性代碼開發(fā)，可以快速驗證思想或算法的正確性。例如，在談到人臉識別時，無論是使用深度學習算法還是傳統(tǒng)算法，都應該首先設計一個算法，驗證它是否能正常工作。只有能夠正確檢測出人臉的算法才是可行的算法。至于效率，這是下一個優(yōu)化目標。

一般來說，圖像處理的計算量比較大，在驗證了算法的正確性后，通常會將Python代碼移植到更高效的C/C平臺上，特別是對于opencv，因為opencv的開發(fā)語言是C，至于如何用C調用Python模型，請參考我寫的一篇文章，也是關于圖像處理的。

此外，對于計算量較大的任務，如深度學習，CPU往往難以滿足計算要求，因此需要GPU加速。