Malemute
人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。 
回答
您好，人工智能的研究领域主要如下:人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医学、法律等等)的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。除此之外，在我们生活中的许多地方都能找到人工智能的影子。
不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
主要是在 自然语言处理 图像处理 数据挖掘 这几个方面有深入。最基本的就是 机器学习 这个人工智能领域应用的话 机器人算半个，具体可以参考Rodney Brooks结构。主要还是数据挖掘，人工智能在国外比较偏重于信息学科
