支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 系统等。 ● 计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison Turing（艾伦·麦席森·图灵）认为，AI 是能使计算机完成那些需要人类智力才能完成的工作的科学； ● 斯坦福大学的学者认为，AI 数学 12 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 计算机视觉（Computer Vision）：这是使计算机能够理解和解释图像和视频的 技术。计算机视觉应用包括图像识别、目标检测、人脸识别等。 ● 强化学习（Reinforcement Learning）：这是一种让计算机系统通过与环境交互 来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和 游戏 AI。 ● 专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领

服务解决方案，优化订舱、运输等环节效率。在农业领域，可以基于大模型打造农业病虫害预测系统，缩短诊断时间，提升 生产效率。在教育领域，可以基于大模型打造AI助教，支持教案生成、课堂互动分析及个性化学习建议。在工业领域，可以 基于大模型整合文本、图像、视频等多模态数据，构建工业产品质量检测系统，实现智能决策。未来三到五年，随着多模态 生成、端侧智能等技术成熟，其应用场景将进一步扩展至智能制造