一、人工学是什么？

解释学习（Explanation-BasedLearning,EBL），是通过运用相关领域知识,对当前的实例进行分析,从而构造解释并产生相应知识的一种学习方法。

基于解释的学习不是通过归纳或类比进行学习的,而是通过运用相关领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习,并最终生成这个目标概念的一般描述。

示例学习（LearningfromExamples）则是这一种归纳学习方法。两者的相同之处在于两者都是符号学习方法。更多可以参考《机器学习的主要策略综述》一文，解释学习可参照史忠植老师的高级人工智能。

二、人工智能证书怎么申请？

申请人工智能证书的具体步骤可能会因不同的证书机构和国家而有所不同。以下是一般的申请步骤：

确定证书机构：首先确定你想要申请的人工智能证书的机构或组织。可以通过互联网搜索、咨询相关专业机构或从教育机构了解相关信息。

查阅要求：仔细阅读证书机构的官方网站或相关材料，了解申请人工智能证书的要求、条件和流程。这可能包括学历要求、培训课程、考试等。

准备材料：根据要求准备所需的申请材料，这可能包括个人身份证明、学历证明、培训课程证明、推荐信等。确保材料的准确性和完整性。

提交申请：按照要求，将准备好的申请材料提交给证书机构。这可能是在线申请、邮寄或亲自递交。

缴纳费用：根据要求，支付相应的申请费用。费用可能因机构和证书级别而有所不同。

审核和评估：证书机构将对你的申请材料进行审核和评估。这可能包括学历核实、培训成绩评估等。

考试或面试：根据要求，你可能需要参加人工智能相关的考试或面试。这是评估你的知识和技能的重要环节。

颁发证书：如果你的申请通过审核并满足要求，证书机构将颁发人工智能证书给你。你可以收到电子版或纸质版证书。

请注意，以上步骤仅供参考，具体的申请流程可能因机构和国家而有所不同。建议你根据具体情况查阅相关机构的官方网站或咨询相关机构以获取准确的申请信息。

三、大数据，人工智能，机器人三者之间到底有什么关系？

大数据，人工智能，机器人是三个行业。观察员从相互联系和各行业不同的结构进行分析。

【友情提醒：内容很长，干货很多。关注：机器人观察员，我是你们机器人行业朋友】

一、相互联系

大数据是基础，人工智能是核心，机器人是执行对象。

这是一个：五官信息——大脑处理——手脚执行的过程。

大数据采集的数据：当下普及的数据，主要分为：结构性数据可以获取，同时可以针对包括文字，图片，声音进行识别及处理。在数据获取方面，现在的机器人视觉，音频采集，既刻意做到实时采集，同时可以做到在终端计算，对于要求更高一些的可以进行边缘计算，再高级的那就进行云端计算。

具备数据分析的能力：现在比较多的逻辑分析，神经树分析，以及那些你们听不懂的高端逻辑分析。归类到最基层都是，归类，相关性，模型回归分析，更为高深的分析方式都是在这些数据的归纳以及训练中，慢慢建立起来的。

很明显咱们这篇文章，不是介绍技术的，就是介绍，我也没有能力在一篇文章中介绍完。

类比一下人类学习的过程。

大数据

1、归类分析：我们从小学习，一直都在被训练，被教育规则，规则就是归类分析的一种。我们看到有胸，有长头发都归类为女性。当然根据动态的环境获取信息，我们会发现这是一个什么样的女性，是漂亮的，还是一个伪娘。（这里面就是类似于归类，这类归类用大数据比较好理解）

2、相关性分析：类似于，将单个条件做纵向相关，例如，我们慢慢的发现，女人喜欢购物，喜欢逛街，你如果谈恋爱，最好是带她去逛街，去看电影。

这种相关性，毕竟不是像客观条件一下，客观条件是女人都有胸，但这种女人爱逛街，女人出现的场景在衣服店，都是关联到女性这个个体上面，社会没有一个固定的规则说，女人都爱逛街（确实有人不喜欢）。这类相关性分析，就是模型分析的基础。

在机器人中，我们训练的时候，例如说训练无人驾驶，我们会在汽车进行右转的时候，看看右转专用道的旁边有没有行人，电动车等？为什么，因为根据视觉动作，你要根据出现的场景判定，这些行人不要闯红灯。不然一个“鬼探头”，那就惨了。

现在应用最典型的是什么？是电销机器人。现在给你们打电话最多的不是真实的客户，都是机器人。拨通电话后，你沉默不语，机器人会直接说，如果你问了某一个关键词，那么系统制动设定一个话术回复。这就是最简单的大数据分析。

3、模型分析

很多人都有疑问，为什么做人工智能的都是大公司，为什么大公司都进步这么快？

我来简单的说一下，即使你召集几个人做了一个智能语音，你也不能做到高端的人工智能！为什么？人工智能需要训练！训练人工智能的方式就是给他喂数据，喂超过PB级别的数据。

你没有语料库，科大讯飞，百度，阿里巴巴，腾讯，微软，facebook都是超级大公司，都是即时通讯系统，能够拿到国家级别的各类语料信息。同时国家也同你采集这些信息。（这里看到你的信息被收集了吧！这都是要授权的。）

例如无人驾驶，更是难度极高。因为你要训练无人驾驶系统，很显然需要能够难道大量的路况数据，以及各类交通场景的数据。这个一般人也拿不到啊，只有交通系统才有。

模型分析，比较典型的是判断。属于高深的一种机器学习。

模型学习，你可以理解为，我们训练一个新员工工作，怎么去训练？让他做一件事情，做一个方案！方案就是模型，你可以不会，你什么都没接触过，客户，供应商都没接触过，但用这个模型你知道怎么做，在进行第一步行动后，根据反馈数据做下一步反馈。

谷歌那个alpha Go算是这类的代表了。下围棋的训练。

一切指向人工智能：大脑

人工智能解释为：机器人的智商或许更好理解。

我们介绍了大数据的作用，那么一切都是为了人工智能的出现，或者说机器人的智商能够更高服务的。

我们看到，当前主要的人工智能集中在：智能语言，图像智能，无人驾驶。这三种应用场景。

为什么是这三种？语言智能，是一切智能的基础，因为语言是人来创造的数据。你我沟通都是靠语言。语言智能不单单包含识别语言，还包括情感分析，情感分析的含义就是理解你的意思。

图像识别，是人类生活的三维世界同外部物质交互的唯一媒介。当然还包括触觉，还有嗅觉。后面我们介绍这两种感官。

所以图像识别就很有必要了，不然你认为我们国家的安保系统，支付系统，以及公共交通系统都是通过什么这么方便的？还不是通过面部图像识别。

那么无人驾驶就属于这两种应用更为复杂，并且落地场景最合适的一种应用。毕竟无人驾驶相对而言，不需要极其高端的情感判断。我不需要考虑你是不是不高兴，我只需要判断你的车和我的的状态。

语言智能，图像智能，以及高端的各类智能分析，都是相当于机器人的大脑。做到智能够高。

机器人——执行机构

执行机构，熟悉工业的朋友，应该知道，我们一般会把一个自动化的结构，叫做执行机构。机器人说白了，就是通过控制器（含有人工智能算法的芯片）——驱动动力（电动机）——金属结构驱赶。

当然机器人也需要同外部进行反馈，这时候就是传感器的天下了，包括力觉传感器，以及气敏传感器等。

这里用工业机器人的结构说明一下运动，智能机器人的结构式一样的。没有任何区别，区别就在于运动模型的复杂程度。

每个关节都是伺服电机+减速机进行驱动

高端的仿人型机器人，也同样是这样的方式。只是更为复杂。

波士顿动力的atlas机器人。

二、大数据，人工智能，机器人是三个行业

1、大数据行业——互联网行业淘金行业，工业自动化大咖的领域

有联系，但这三个也是三个很庞大的行业。现在大数据，在互联网，工业自动化都有很多应用。举个例子：对于当下电商，以及今日头条这种企业，可以分析观众的模型。获取你的用户喜欢从而分析你。这就是典型的大数据应用。

很多互联网的从业者都是知道，低端的爬虫工程师，高端的数据架构工程师就是典型的大数据分析的典型。那么工业领域是怎么做的呢？有根据离散制造，还是过程制造专门做好的数字孪生平台，以及MES系统。这就是典型工业大数据的分析平台。

现在工业自动化的大咖，都在这个领域玩耍，例如西门子，施耐德，博世，通用都是工业自动化数字化先行者。

就这个样子（不好意思，图片不是我，我没出境）

2、人工智能行业：

你们熟悉的商汤科技，依图科技，云丛科技，旷视科技都是图像智能的大企业。应用在智能终端，例如手机，安防监控，公共场所安防，智能家具等等都比较多。

像科大讯飞，百度，腾讯等等在智能语言上面技术比较领先，也在智能家居，智能终端应用较多。现在的人工智能努力在做的是，拓展各类应用场景。

当然，比较牛的例如华为这种，开始做AI智能芯片，也就是属于人工智能终端硬件产品。

3、机器人行业：

工业机器人，及服务机器人。

当前发展最好的应当属于工业机器人，国内埃斯顿，汇川技术，新松都是工业机器人的佼佼者。并且应用场景非常丰富。

服务机器人领域，当前以教育服务机器人发展的最好，优必选算是这个领域的领先者了。国外的NAO是这个行业的领先品牌。

综述：未来的天下肯定是人工智能的时代，你我都不能错过。错过了就真的没有机会喽！

【关注：机器人观察员，我是你们机器人行业朋友】

四、大学人工智能专业就业前景如何？

1、就业市场需求高

随着人工智能技术的不断发展和应用，各个行业对人工智能人才的需求也越来越高。尤其是在高科技、金融、医疗、教育等领域，对人工智能专业人才的需求尤为迫切。根据相关调研数据，未来几年内，人工智能领域的就业市场将会保持高速增长。

2、就业岗位多样化

人工智能涉及到的领域非常广泛，涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等多个领域，因此，人工智能领域的就业岗位非常多样化。就业岗位包括但不限于：算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、智能硬件工程师等。

3、薪资待遇优厚

人工智能领域的人才稀缺，而需求又非常大，因此，该领域的薪资待遇一般比其他行业要高。根据相关调研数据，人工智能领域的平均薪资在国内较高，并且还在不断上升。

4、学历门槛相对较高

虽然人工智能领域的就业前景非常好，但是该领域对人才的学历要求相对较高。人工智能领域需要掌握的专业知识和技能比较繁杂，需要有一定的数学、计算机、物理等方面的基础。因此，一般要求人工智能领域从业者拥有本科及以上学历，并具备一定的工作经验。

综上所述，人工智能领域的就业前景非常好，就业市场需求大、就业岗位多样化、薪资待遇优厚。但是需要注意的是，该领域的学历门槛相对较高，需要具备一定的专业知识和技能。