① 人工智慧以及計算機網路的現狀分析
人工智慧
就業方向：科學研究，工程開發。計算機方向。軟體工程。應用數學。電氣自動化。通信。機械製造
人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。
② 人工智慧和智能網路的區別
人工智慧和智能的區別是：
智能產品不「機械」可供人有選擇地訂制、應用；人工智慧代替人的部分勞動。
人工智慧在計算機上實現的方式：
採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（Engineeringapproach），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法（Modeling approach），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。
③ 人工智慧與神經網路之間有什麼關系
神馬？你接觸了神經網路？真了不起，人工智慧與神經網路沒有直接關系（神經元晶元出來後，會怎麼樣就不知勞），只是人工智慧模仿了神經網路的部分功能，過50年後，也許能夠完全模仿，期間計算機技術能按照現在的發展速度去發展話，是有可能的。真的實現的那一天，人類未日是不是就會到來？
④ 雲計算，大數據和人工智慧三者之間的關系
雲計算、大數據、人工智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯系的，互相聯系，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，讓我們具體來看一下！
一、大數據
大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
數據每天都在產生，各行各業都有，數據量也是相當之大，但如何整合數據，清洗數據，然後實現數據價值，這才是當今大數據行業的研究重點。大數據最後要實現的是數據超融合，應用到應用場景，大數據的價值才會體現出來。
人工智慧就是大數據應用的體現。
二、雲計算
雲計算(cloud computing)是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。
對雲計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標准與技術研究院(NIST)定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
說白了，雲計算計算的是什麼？雲存儲存儲的是什麼？還是大數據！所以離開大數據談雲計算，離開雲計算談大數據，這都是不科學的。
三、人工智慧
人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種復雜工作的理解是不同的。
人工智慧其實就是大數據、雲計算的應用場景。
現在已經比較火熱的VR，沉浸式體驗，就是依賴與大數據與雲計算，讓用戶能夠由更加真切的體驗，並且VR技術是可以使用到各行各業的。
人工智慧不同於傳統的機器人，傳統機器人只是代替人類做一些已經輸入好的指令工作，而人工智慧則包含了機器學習，從被動到主動，從模式化實行指令，到自主判斷根據情況實行不同的指令，這就是區別。
大數據的概念在前幾年已經炒得火熱，但是也就是近兩年才開始慢慢落地，依賴於雲計算的發展，以及人們對人工智慧的預期。
⑤ 人工智慧屬於計算機嗎
人工智慧是計算機的一種延申。現代人工智慧都是建立在計算機雲計算基礎上的數字化人工智慧，可以說沒有計算機技術，包括計算機網路技術，人工智慧就沒有生命力。
⑥ 計算機網路還是軟體技術對人工智慧沾邊
實在要分的話，還是軟體更沾邊，人工智慧少不了軟體，計算機網路更傾向於硬體，人工智慧估計也離不開網路，總體來說，還是軟體更近一點
⑦ 計算機專業和人工智慧的關聯及其他一些問題
「智能信息處理」跟「人工智慧」差別不小啊，或者說前者沒有涉及到強人工智慧，大學嘛，排名靠前的都差不多，iphone的siri技術是斯坦福的。至於基礎，首先高數和離散要學好，然後lisp,prolog你得會用，神經網路、遺傳演算法你可以了解下、然後就是情感和哲學(你懂的~)。書籍你根據自己情況選擇(你說的情況讓我有點…)
⑧ 計算機網路在人工智慧方面的應用
計算機網路應該是人工智慧的基本學科，如果這個都沒有入門還是別幹人工智慧了。
⑨ 人工智慧和神經網路有什麼聯系與區別
聯系：都是模仿人類行為的數學模型以及演算法。神經網路的研究能促進或者加快人工智慧的發展。
區別如下：
一、指代不同
1、人工智慧：是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
2、神經網路：是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。
二、方法不同
1、人工智慧：企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
2、神經網路：依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
三、目的不同
1、人工智慧：主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。
2、神經網路：具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。