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人工智能的研究方向可以划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。基础层是推动人工智能发展的基石，主要包括数据、芯片和算法三个方面，技术层主要是应用技术提供方，应用层大多是技术使用者，这三者形成一个完整的产业链，并相互促进。不过，很多企业（特别是大型科技公司）业务线较长，很多时候既是技术提供方，也是技术的使用者，因而很难有清晰的界定。技术层主要分为三个领域：机器学习、语音识别和自然语言处理、以及计算机视觉。在【AI应用】领域，中国呈现出爆发的趋势，目前主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。更多关于人工智能的相关内容，建议搜索达内教育了解一下。达内教育对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，课程穿插大厂真实项目讲解，理论知识+学习思维+实战操作，打造完整学习闭环。实战讲师经验丰富，多种班型任你选择。 
做好嘈杂环境的语音识别，难点是如何将杂音与人声分离。传统的音频识别需要人工设计模块，并依靠Hidden Markov Models，常常需要大量的人力和经验来调整模型噪音和语音变异。未来的主要研究方向是，通过深度学习来替代Hidden Markov Models，如基于递归神经网络的深度神经网络（DNN）进行声学建模，使得语音识别系统变得更为简单。日立公司宣称自己已经研发出一项新技术，利用对话音量比杂音变化较少的特点，将杂音与话音进行分离。
你好，技术方面的话，主要是计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘。计算机视觉就包括图像识别，视频识别，具体应用有人脸识别，步态识别，无人驾驶汽车等等。自然语言处理包括机器翻译，语音识别，文本挖掘等等，像siri，谷歌翻译里面都有很多的自然语言处理技术。数据挖掘主要是各种推荐和预测，包括电子商务的商品推荐，计算广告，社交网络分析（微博好友推荐等），预测一些趋势，比如股市的走向，天气的变化等。作者：李Shawn
