大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于***比赛ai的问题，于是小编就整理了2个相关介绍***比赛ai的解答，让我们一起看看吧。
人工智能和***哪个的发展前途更好？
***很多都用了ai技术，只是和这次热的深度学习不同而已。***用的ai叫符号系统人脑不是对手，就像人没有汽车比跑的快一样。***前途更大。因为深度学习打通了三大学派的任督二脉，连城了一体。符号才是智能。
如果你问这个问题的初衷是为了以后的职业规划，短期利益可以选择***，***很成熟了，来钱快，竞争也很激烈。但久了会感到很累的。
人工智能相对来说难度比较大，门槛比较高，这类人才那都是高质量人才，而且发展比较慢。还有很大的发展空间，技术层面还得不断提升，人工智能从长远看，市场是非常大的，而且越往后走，你就是骨干工程师。人工智能技术越来越成熟，应用就会越来越多。所以从长期看，人工智能比***要好。毕竟***是青春饭。
以上是纵品***个人观点，欢迎大家留言讨论。喜欢的点个关注哦！！！
谢谢邀请。
“人工智能”我多少了解点，但是“***”我的了解就太少了。
比如题主的这个问题中的“***”，我第一反应是指当个“职业游戏队员”吗？
如果真是这样，我个人觉得这两者（人工智能和***）之间我还是比较倾向于人工智能。但是如果题主的意思指的并不是“***选手”而是指的这个行业，那么我觉得还是交给兴趣决定吧！因为***这个行业肯定也是发展起来的。
别的我实在是没啥好建议的了，因为在我的认知范围内这两个领域是完全不同的概念，不是说后者不用“动脑子”，关键是前者需要你投入的学习精力会大更多一些而已。数量级不一样……
***产业实力不容小觑，但人工智能必然是未来科技发展的方向之一。我们休息的时候基本上会玩下游戏，和朋友一起合作，在游戏里寻找***。相信不少人比较关注***，特别是小哥哥，如果你是网络游戏大神，还真的可以通过***来谋生的。
人工智能和电子竞技发展前途都不错
也许你觉得玩游戏是一种不务正业的感觉，但专业的游戏玩家通过各种比赛，是有一定收入的。网络游戏是年轻人主要的***方式之一，谁也无法摆脱它。咱们也经常看到游戏大神的直播，以及世界***比赛，国民老公王思聪大大就特别喜爱***，在这个行业也有自己一番作为。***产业正在崛起，甚至吸引了更多年轻人投身其中。
人类势必会走向人工智能时代，我们接触到的AI技术便是其中之一，大家最熟悉的应该就是机器人了。机器人是人工智能时代的产物，这是一个充满挑战的时代，如果我们不够优秀，说不定还真的会被机器人给取代的。在大型的物流厂库，就有机器人的身影，有***的餐厅甚至用机器人端菜。还有就是我们办理某些证件的时候，几分钟就搞定了，非常智能。连马云爸爸都说过，未来将会有很多岗位的人被淘汰。21世纪的未来，是属于人工智能的天下。
人工智能会打败***吗
打游戏可以是人，也可以是机器人，大家还记得Alph***o吗？这家伙可厉害了，平时我们玩的小游戏，Alph***o也会玩，甚至比大多数玩家得分还要高。人工智能在***游戏中的表现难以估量。人类发明的机器人，让它去玩游戏，这不仅是对人工智能的挑战，也是对人类的挑战。
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研究生想选择的大方向是人工智能，想了解一下当下是cv好一些还是nlp呢？
俗话说：百闻不如一见。人类理解世界，80%信息来自眼睛。所以计算机视觉CV方向当然更好。
一、CV简介。CV简称计算机视觉，最早产生于上个世纪七十年代，由理论神经科学家Marr提出。后经历三个发展阶段：二维图像处理、三维重建、深度视觉。从2012年深度学习火爆之后，深度视觉发展迅猛，未来发展前景不可***。
二、学习CV涉及的知识与技能。
作为一个想学习CV的研究生，本科阶段应该学好微积分、线性代数、概率统计、数字信号处理、数据结构、高级语言C++或Python等基础，研究生阶段要系统读几本CV和ML专著，学习OpenCV开发，并参加项目实践，只有实战能提升能力。
三、CV的典型应用。
1）工业检测。产品缺陷检测、非接触测量、焊缝跟踪、食品机器人分拣，等等，都要用到CV，几乎没有现代工厂不用CV。
2）***动漫。《阿凡达》、《泰坦尼克号》等大片宏达、震憾人心，主要是CV的虚拟摄制与三维动画制作技术的效果。
3）安检识别。现在的机场、火车站、小区都装有人脸识别系统。疫情之中，不少CV公司开发了戴口罩人脸识别与人群测温系统。未来的智能手机也会实现人脸识别。
4）无人驾驶。Google、百度等一大批人工智能与互联网公司纷纷布局无人驾驶，其中核心技术之一就是CV。当然，阿里、京东等物流巨头也大规模***用视觉***V。疫情之中，很多视觉***V用于送餐、送药、垃圾清运。
5）其他应用。CV应用之广泛，农业机器人、无人机、医疗影像诊断，方方面面。
总之，选择CV不后悔，前途无量！欢迎点赞👍
这两者目前都有比较好的前景。
计算机视觉CV广泛应用于无人驾驶、电子竞技、图像识别、人脸识别、无人监控等领域；从直观就可以想象得到它的发展前景。
而自然语言处理NLP对于不仅仅可以应用于机器翻译、文本聚类、自动摘要、主旨提取甚至一定的语义理解，还可以做到人工智能客服、自动答疑、在线电子医生等等应用。
并且，科学都是相通的，例如计算机视觉的某些技术已经渗透到自然语言处理中来，并发挥了很重要的作用，或者两者相辅相成。例如，从图像识别到OCR（图片转文字）再到后续的语义边界分析、语义理解和相应反馈处理，就是结合了两种技术的典型例子。现在流行的智能音箱，也是先从计算机视觉的角度来进行语音波形的处理然后转为语义理解和应答的。
因此，这两个方向都是值得进行研究的，可以根据个人喜好来进行选择，一般来说，NLP更加枯燥繁琐一点，而计算机视觉则要涉及更多的数学算法和原理。
到此，以上就是小编对于***比赛ai的问题就介绍到这了，希望介绍关于***比赛ai的2点解答对大家有用。
