一、人工智能最具影响力的科学家有谁？
吴恩达
人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。2008年，吴恩达入选《麻省理工科技创业》杂志评选出的科技创新35俊杰，入选者均35岁以下的35个世界上最顶级的创新者之一。“计算机和思想奖”的获得者。
2013年，吴恩达入选《时代》杂志年度全球最有影响力100人，成为16位科技界代表之一。 吴恩达的研究领域是机器学习和人工智能，重点是深度学习。
2014年百度在AI的研发投入将近70亿，同年5月吴恩达担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领导工作，尤其是Baidu Brain计划。
2015年底，吴恩达带领百度硅谷人工智能实验室（SVAIL）开发出深度语音识别系统（Deep Speech 2，该系统能通过简单学习算法准确的识别英语和汉语，并且转录普通话片段的准确率有时可以超越人类。
美国知名期刊《麻省理工科技评论》将语音接口列为2016年十大突破技术，百度最新研究成果DeepSpeech2位列其中。
二、上海人工智能实验室创始人？
负责闪马公司整体执行和管理。原七牛人工智能实验室创始人，复旦-七牛深度学习实验室创始人，主导了七牛云的视频人工智能的总体研究和架构。
历任IBM系统科技实验室产品研发主管，建设银行总行专家代表，在分布式计算，媒体大数据行业专家，擅长科研到工程化到商业化落地的快速转化，发表超过10篇的国际专利和国际重要会议期刊学术论文，其研发产品销往全球年营收12亿美金
三、要做一张杂志内页，可不可以PS和AI一起做？
ai软件一般是用来绘画方便，ps一般是添加效果方便，两个软件是一家公司的，可以复制粘贴，很方便！
四、ai测肤app发展前景？
相信在这个世界上，没人不惧怕衰老。由此也衍生出出了极具价值的“抗老经济”，女性的医美、护肤、化妆品，男性的食补、撸铁、马拉松。尤其在脸，这个衰老最明显的部位上，人们甚至会做出一些非常丧心病狂的事：欧洲女伯爵用处女血洗澡，埃及皇后做鳄鱼粪面膜，清宫妃子用口水涂脸……
之所以人们会尝试种种玄学方法，是因为皮肤变化这件事是很难量化的。除了一些立竿见影的医美方法，大多数护肤手段都需要更长时间才能体现出功效，其中又掺杂了大量变量和一些心理安慰剂作用，让人很难真正确认护肤产品的功能。
不过最近AI测肤的流行正在改变这种现状。
通过眼角照片精确识别肤龄，但这一切并不新鲜
最近在衰老领域研究期刊《Aging》上发表了一篇论文，说明了一种利用深度学习的非入侵式皮肤生理年龄监测方式，为皮肤衰老这件事打开了一种新的思路。
我们知道，就像心理年龄和生理年龄一样，皮肤的“肤龄”更能表现出我们身体的状态。有时候一位四五十岁的中年人也可以拥有年轻的皮肤，而年轻人却可能会拥有高肤龄。而肤龄则可以很好的推断出身体机能的衰老状态，而不是仅仅依靠身份证上的年龄。
这种能够测试出“肤龄”的算法名为“PhotoAgeClock”，建立在通过人脸识别识别年龄的技术上，研究者将人脸的部分继续细化，最终发现可以通过眼角照片进行图像识别，通过皮肤状况来判断身体的衰老程度。
在测试中发现，这种通过图像识别进行判断的方式，准确度甚至比通过抽血进行甲基化测试还要高。
而参与这项研究的，是一家名为Haut．AI的爱沙尼亚企业，这家企业主打的就是建立在AI测肤参数追踪上的皮肤病变和个性化护肤业务。
也就是说，建立在图像识别这种轻量级量化衰老以及皮肤状况的技术上，AI测肤可以有很多想象空间。
首先对于皮肤衰老状况量化表示，可以让护肤抗老这件事更加个性化。消费者可以根据自己皮肤的详细状况选择对应的产品。
同时在研发阶段，AI测肤也可以更精细的追踪产品的作用能力，让护肤品研发者可以随时发现皮肤的变化情况，提高研发效率等。
等等，这些话术怎么听起来这么耳熟？
从专业科研到娱乐卖货，AI测肤的冰火两极
其实对于中国消费者来说，AI测肤早就不是什么新鲜事了。
在去年，美图美妆就推出了AI测肤功能，在一些商场中，我们还能看到和电话亭一样的“智能测肤机”，在今年，华为和荣耀也在新款手机上推出了“爱肌肤”功能。在一些护肤品牌的天猫旗舰店中，用户也能找到通过拍照一键测肤的功能……
这些AI测肤产品基本大同小异：通过后置摄像头对面部进行拍摄，识别出脸部的哪些部位有痘痘、出油、黑头和细纹。这种一下数清楚你有多少颗黑头的技术看似很厉害，实际上只要稍微一动脑子就会发现并没有什么卵用。
因为和PhotoAgeClock这种通过拍照实现和血液检测一样精准的年龄检测不同，这些普通的AI测肤所提供的信息，并没有超过人自己的认知范围——我有没有痘痘黑头，自己照照镜子不就知道了，还用你说？
更何况，这些测肤产品到最后无一不是引流到电商，告诉你应该购买什么护肤品，一天敷几片面膜。
如果我们简单地区分一下“有用的” AI测肤和“没用的”AI测肤，可以看到两者之间有着很明显的区别：
1、 有用的AI测肤出自AI企业和护肤品企业，没用的AI测肤出自卖货企业
其实所谓AI测肤并不是最近几年AI热时才出现的概念。宝洁公司从20年前就开始收集不同光照条件下的人脸数据，并从中获取肤质信息。比起护肤品企业的专业程度，和AI企业的强大技术，以美图美妆为代表的“电商导流”AI测肤在技术上并不完善。很多使用者也评价说，这些AI测肤用起来并不精准、在不同光照条件下结果相差很多，参考价值并不高。
同样，这些为了卖货的AI测肤也没能像Haut．AI这类专业AI企业一样，通过学术论文证明的自己的观点。可以说是在护肤和AI两方面都成绩堪忧。
2、有用的AI测肤重新量化信息，没用的AI测肤告诉你你已经知道的东西
就像去专柜一样，BA如果只告诉你脸上有黑头和出油，你会觉得对方在为了推销说废话。但如果BA把你皮肤状况细分到“真皮层”、“胶原蛋白纤维”、“基底膜”等等一般人不了解的地方，就更容易让人信服。同样，有价值的AI测肤应当是利用简单的方法，让更多人得知类似皮肤衰老情况、紫外线照射这样平时很难获知的信息。
除了能测皮肤衰老状况的PhotoAgeClock以外，露得清母公司和创业企业FitSkin合作的皮肤扫描仪也是一样，通过特殊传感器获取皮肤含水量；包括欧莱雅最近UV指甲贴，则用来获知紫外线这种平时我们很难精准量化的东西。
3、有用的AI测肤服务于B端，没用AI测肤只会为商品导流
同样的道理，其实在护肤这件事上，消费者和研发者之间是存在巨大的认知差异的。有的人可能有过去化妆品专柜测肤质的经历，最终得出来的一系列数据，需要BA讲解才能明白。同样，掌握着AI技术的科技企业和消费者自己是很难通过皮肤状态上数值变化来和护肤产品、手法等等对应起来的，是典型的“有题目，没解法”。如果仅仅导向商品，很难让人不觉得这又是一笔智商税。
其实真正受益于AI测肤并不是消费者，而是护肤产品的研发者。像Haut．AI所提供的就是云端SaaS服务，研发者收集好自己消费者的数据，在SaaS平台中得出计算结果，进而去促进研发。
AI测肤未来：和所有AI一样去到需要效率的地方
而AI测肤目前面对的最大问题，就是娱乐化风潮和认知失调下带来的收益不均等。
从娱乐化来讲，通过现在这些随处可见“AI测肤”，消费者几乎已经形成了一种固有的认知，认为AI测肤就是测着玩玩的，并不真的具有参考性。不专业的AI测肤自我祛魅之后，即使消费者应用上了精准专业的AI测肤，也很难形成信任关系。
至于认知失调，是不管专业还是非专业的AI测肤，对于消费者来说他们所提供的信息都是在自己认知范围之外的。“红血丝代表敏感肌”、“皮肤干燥需要补水”，这些信息不管精准与否，其实都是护肤商业体系下商家对于消费者的单方面灌输。对于消费者来说，不管你只是告诉我我皮肤干燥需要补水，还是给我列了一堆复杂的术语数值告诉我我需要补水，结果都是一样的，很难看出其中的专业知识浓度差异。所以专业程度也不能成为消费者被说服的理由。
所以，专业化AI测肤和娱乐化AI测肤同样投入到消费市场中，也不一定能在收益上产生明显的差异。
这样看来，大部分专业AI测肤企业选择的道路还是正确的——避开C端市场，和B端护肤品企业合作。
相比直面消费者，B端企业对于算法的精准程度显然有着更迫切的需求和明确的感知。就像护肤品牌POLA，所提供的皮肤测试非常受消费者欢迎，可皮肤测试的过程非常麻烦，要用取样贴贴在脸上取样，然后跨洋邮寄到POLA在日本的中心，最后还要在实验室中经历十几天的校验才能有结果。如果这种过程能够被AI简化，相信能大大提升POLA皮肤测试服务的效率。
其实AI测肤和所有AI技术一样，适用于那些需要“效率”的地方。机场安检需要提升效率，所以人脸识别得以应用；发布会速记需要提升效率，所以语音识别得以应用。但消费者对于自己皮肤状况的简单认知是不需要提升效率的（照照镜子就能看到的事本身没有效率可言），但B端企业研发护肤品、完成专业皮肤测试等等是需要效率的，所以AI测肤该去哪里，答案也很明了。
五、哪些大学有人工智能专业？
1、清华大学
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室是国内在人工智能人才培养和科学研究的重镇。除了严整的教学培养体系之外，本科同学有浓厚的科研氛围，从大一下学期开始就有学有余力的同学开始进入实验室或相关科研机构（如MSRA），跟随导师从事科研工作。取得的成绩也是不容小觑的：每年都有十余位本科同学在国际顶级会议和期刊上发表论文。
2、北京大学
北京大学智能科学与技术专业由北京大学数学系、计算机系、电子学系等10个系（所）于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。专业涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统（MEMS），与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人－机系统技术等。
3、浙江大学
浙江大学在人工智能方面有着肥沃的土壤，其计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。早在上世纪80年代，浙江大学就建立了人工智能研究所，首任所长就是国内著名的计算机科学家、被人尊称为“中国人工智能研究开拓者”的何志均，之后两任所长潘云鹤和吴朝晖都算得上是他的得意门生，他们也先后担任了浙江大学的校长。
从1981年至今，浙大人工智能研究所见证和参与了人工智能的一系列变化。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。
4、上海交通大学
上海交通大学在人工智能领域已有数年的积累，计算机系俞凯教授团队的智能语音技术取得了多个国际评测冠军，达到了国际一流水平。团队在产业化上也实现了很大的突破，他所创立的苏州思必驰信息科技有限公司已经被苏州市确认为人工智能领军企业，作为苏州工业园区内的标杆，将在3-5年达到百亿市值，并作为千亿市值企业后备军。
同时，交大在智能媒体、图像分析、脑机交互、机器人、人工智能芯片等领域还有一批一流团队及成果，具备良好的发展前景。
5、复旦大学
复旦大学图像与智能实验室主要研究领域包括人工智能，图像处理，计算机视觉，信息安全等基于生物视觉的感知和认知结合的学习模型及其在脑型机器人上的应用，应用领域包括工业视觉、智能机器人、智能安防、生物医学影像识别。
该校研发的视觉系统已经应用于国内外多家著名企业和创业公司，取得了良好的经济效益。毕业生去向包括（1）赴IBM研究院、谷歌、华为、腾讯、百度、阿里巴巴等公司就职；（2）前往哈佛、卡内基梅隆、普林斯顿、华盛顿、哥伦比亚等大学攻读博士学位和做博士后研究。
目前，国内从事人工智能教学和科研的院校中，北京大学、清华大学（姚班）、浙江大学、上海交通大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学（机器人）等实力最强。
厦门大学、中南大学、南京大学、南京理工大学、东南大学、电子科技大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、北京理工大学、中山大学、华中科技大学和武汉大学等也是非常不错的选择。
另外，还有三所录取分数不高但同样很有实力的学校：西安电子科技大学、上海大学和湖南大学。
扩展资料：
人工智能专业可以说是近年来最火的专业，从国家各行各业开展的互联网+的行业改革，到现在大数据，云平台，物联网的前沿科技，都少不了人工智能的身影。
我国相关教育统计机构人员发布数据称，人工智能人才缺口超过500万人，供需比例为1：10，在未来很长的一段时间内，人工智能专业的优秀人才都是企业争夺的重要资源。的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
参考资料：
人民网-人工智能专业 今年高考会成“香饽饽”吗
六、人工智能esi排名？
TOP.1、优必选UBTECH智能机器人
国内人工智能和机器人领域领先者，人工智能和人形机器人研究与开发的前沿科技企业。
TOP.2、能力风暴Abilix智能机器人
专注于伙伴机器人新产业的创造，教育机器人产业开创者，国内教育机器人领域领先者。能力风暴创立于1996年，是教育机器人的全球发明者。
TOP.3、小忆机器人
小忆，奇虎360科技有限公司旗下智能生态链产品，专注于家用智能机器人领域研发生产的创新型高科技公司。
TOP.4、爱乐优CANBOT智能机器人
爱乐优CANBOT，产品定位于0-12婴幼童，国内较早从事具备中文AI心智发育型亲子机器人研发的企业。
TOP.5、ROOBO智能机器人
ROOBO，面向全球的智能硬件孵化与发行平台，致力于打造行业领先的人工智能及机器人操作系统。
TOP.6、寒武纪智能机器人
国内首批专注于智能家庭服务机器人，集智能机器人研发和营销为一体的创新型高科技企业。
TOP.7、海尔ubot智能机器人
家电十大品牌，创立于1984年，全球领先的整套家电解决方案提供商，致力于转型为真正的互联网企业，以生产冰箱起步的家用电器企业集团。
TOP.8、Gowild公子小白智能机器人
Gowild公子小白，国内知名家庭智能机器人品牌，其推出的公子小白情感社交机器人颇受欢迎。
TOP.9、小鱼在家智能机器人
小鱼在家，家庭智能陪伴机器人领域知名品牌，致力于研发互联网硬件和智能家电的创新型公司。
TOP.10、巴巴腾babateng智能机器人
专注于儿童智能产品领域，致力于互联网+产品/智能机器人/智能穿戴和智能教育领域的创新与研发的高科技企业。旗下拥有“巴巴腾”、“华影”两大品牌。
七、NCAA期刊是属于什么级别？
NCAA期刊属于B级别。
1. 根据学术期刊评价的一般标准，期刊级别一般分为A、B、C等级别，A级别期刊一般是在某个学科领域中具有高影响力和重要性的顶级期刊。
2. B级别期刊相对于A级别期刊来说，影响力和重要性略逊一筹，但仍被广泛认为是学术交流的重要渠道。
3. 鉴于NCAA期刊在学术界的影响力和刊发的论文质量，它被划分为B级别期刊。