一、人工智能应用最广泛的两个领域？
人工智能应用研究的两个最重要最广泛的领域为机器学习和自然语言处理。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
二、人工智能的两个研究领域
近年来，`人工智能的两个研究领域`备受关注，引发了广泛的探讨和研究。`人工智能`作为一项前沿技术，涉及多个领域，其中有着各自独特的研究重点和挑战。
基础研究领域
`人工智能的两个研究领域`之一是基础研究领域，主要关注`人工智能`技术的理论基础和算法原理。在这一领域中，研究人员致力于探索新的算法模型、优化方法以及智能系统的设计原则。
应用研究领域
另一个`人工智能的两个研究领域`之一是应用研究领域，重点关注`人工智能`技术在实际场景中的应用。这包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，通过将`人工智能`技术应用于解决实际问题。
基础研究与应用研究的关系
基础研究与应用研究在`人工智能`领域中密不可分，二者相互促进、相互影响。基础研究为应用研究提供了理论支持和技术基础，而应用研究则验证了基础研究的可行性和实用性。
未来发展趋势
随着科技的不断进步，`人工智能的两个研究领域`也将不断发展和演变。未来，基础研究将更加注重算法的创新与理论的完善，应用研究将更加注重解决实际问题，推动`人工智能`技术走向更广泛的应用领域。
三、人工智能的研究领域主要是什么？
人工智能（AI）的研究领域十分广泛，主要涵盖了多个方面。以下是一些主要的研究领域：
机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过分析大量数据来训练模型，使计算机能够自动识别和提取数据中的模式和规律。机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。
自然语言处理（NLP）：自然语言处理是指利用计算机处理人类语言的能力，实现人机之间的自然语言交互。这包括语音识别、综合、人机对话、机器翻译等内容。
计算机视觉：计算机视觉是指利用计算机对图像和视频进行识别、理解和解释的技术。这包括图像分割、阈值设定、图像采样、光度立体视觉等内容。
机器人技术：机器人技术是人工智能的一个重要应用领域，它涉及到机械、电子、计算机等多个学科的知识。智能机器人需要具备环境感知、路径规划、行动执行等多个方面的能力。
认知和推理：这是研究机器人的思维能力，包括各种身体和社会常识的认知和推理。
游戏和道德：这个领域主要研究多智能体、机器人和社会整合的互动、对抗和合作等多方面的内容。
除了上述主要领域外，人工智能还涉及到许多其他领域，如专家系统、知识表示和推理、人工智能规划、智能控制、自然语言理解、计算机视觉、智能感知、智能学习、数据挖掘、知识管理、人工智能伦理等。这些领域共同构成了人工智能的丰富内涵和广泛应用。
此外，人工智能的应用范围也非常广泛，包括计算机科学、金融贸易、医药、诊断、重工业、运输、远程通讯、在线和电话服务、法律、科学发现、玩具和游戏、音乐等诸多方面。随着技术的不断发展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用，为各行各业带来更多的变革和创新。
四、人工智能的主要发展领域？
以下是人工智能的主要发展领域之一：
1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，涉及让计算机通过数据和模型训练来自主学习和改进。机器学习应用广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
2. 计算机视觉：计算机视觉涉及让计算机通过图像和视频理解和解释视觉信息。它在图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等领域有广泛的应用。
3. 自然语言处理：自然语言处理涉及让计算机理解和处理人类自然语言的能力，包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本生成等。它在智能助理、机器翻译、信息检索等方面有应用。
4. 专家系统：专家系统是模拟专家知识和经验的计算机系统，能够解决复杂的问题和提供决策支持。它在医疗诊断、金融分析、工业控制等领域有应用。
5. 自动驾驶：自动驾驶技术利用人工智能和传感器技术使汽车实现自主导航和驾驶。它涉及计算机视觉、机器学习、路径规划等技术，目前在汽车行业和交通领域得到广泛研究和应用。
6. 智能机器人：智能机器人结合了感知、决策和执行的能力，能够与人类进行交互，并执行各种任务。它在生产制造、医疗护理、家庭服务等领域有应用。
除了以上领域，人工智能还在金融、教育、农业、游戏等许多领域有广泛的应用。随着技术的不断发展和创新，人工智能的应用领域还将继续扩展和深化。
五、人工智能两个研究领域是
人工智能技术正在飞速发展，成为当今科技领域的热点话题。随着人们对人工智能的需求不断增长，人工智能研究领域也日益拓展，其中两个重要的研究领域是机器学习和深度学习。
人工智能研究领域一：机器学习
机器学习是一种通过让计算机系统自动学习和改进经验而不需要明确编程的技术。在人工智能领域，机器学习被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等任务中。其核心在于利用统计技术使计算机系统具备学习能力，从而提高系统在特定任务上的性能。
机器学习的发展离不开大数据的支持。随着数据量的爆炸式增长，机器学习算法可以更好地从海量数据中学习规律，并不断优化自身的表现。这使得机器学习在各种领域都有着广泛的应用前景。
人工智能研究领域二：深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人类大脑的神经网络结构，通过多层次的神经元相互连接来实现学习和识别。深度学习的一个核心优势是可以处理大规模的非结构化数据，如图像和语音数据，取得了在这些领域的显著成果。
深度学习技术的突破性发展得益于计算能力的增强和算法的进步。现在，各大科技公司纷纷投入深度学习领域的研究，并通过深度学习技术实现了许多引人瞩目的成就，如人脸识别、自动驾驶等。
未来发展趋势
随着人工智能技术的不断进步，人工智能研究领域也将不断向更深更广的方向发展。未来，机器学习和深度学习将继续是人工智能领域的热点，但同时也会与更多领域结合，如物联网、医疗健康等。
除了技术的发展，人工智能在伦理、法律等方面的讨论也将越来越重要。人们需要思考人工智能的发展对社会、经济等方面可能带来的影响，并提出相应的规范和政策建议。
总的来说，人工智能作为一个前沿领域，其发展势头不可阻挡。机器学习和深度学习作为重要研究方向，将继续推动人工智能技术的不断创新和应用，为人类社会带来更多的便利和发展机遇。
六、python人工智能领域的应用？
Python语言的行业应用边界比较广阔，不仅IT互联网行业在采用Python，在其他行业领域也在大量采用Python，而且Python在很多传统行业领域的科研机构内也都有大量的应用，这就使得采用Python会有一个更广泛的交流场景，未来产品的落地应用也会比较广。
七、人工智能领域有哪些？
人工智能的领域有：
1、智能文本分类；
2、智能语音；
3、智能视频识别；
4、智能服务机器人；
5、人脸识别
一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。
五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。
八、人工智能领域都有哪些？
人工智能的领域有：
1、智能文本分类；
2、智能语音；
3、智能视频识别；
4、智能服务机器人；
5、人脸识别
一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。
五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。
九、人工智能与神经网络是两个不同的领域？
人工智能与神经的作用都是作为事件处理的,象人工智能实现自动处理文档,模拟生物反应,神经对各种外界刺激作出的反应,本质上都是对事件的处理.
人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。
在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。
十、怎么进入人工智能领域？
可以通过学习编写程序的方式进入人工智能领域，因为程序员在人工智能领域的运用是很广泛的