神經網路應用有哪些行業

❶ 神經網路到底能幹什麼

神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它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。這種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。
神經網路可以用於模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。

神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：
1、利用神經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。

❷ 研究神經網路演算法找什麼工作比較好

人工神經網路在信息領域、醫學、經濟領域、控制領域、交通領域、心理學領域都各個領域都有應用，理論上說，在這些領域都可以就業。但是如果要追求對口，建議還是去人工智慧或軟體公司就業。其實你平時研究的方向和你今後工作的方向沒有直接關系，換個方向你一樣能做，因為你學會的是思維方式。

現代信息處理要解決的問題是很復雜的，人工神經網路具有模仿或代替與人的思維有關的功能， 可以實現自動診斷、問題求解，解決傳統方法所不能或難以解決的問題。人工神經網路系統具有很高的容錯性、魯棒性及自組織性，即使連接線遭到很高程度的破壞， 它仍能處在優化工作狀態，這點在軍事系統電子設備中得到廣泛的應用。現有的智能信息系統有智能儀器、自動跟蹤監測儀器系統、自動控制制導系統、自動故障診斷和報警系統等。

❸ 深度神經網路目前有哪些成功的應用

深度學習最成功的應用是在音視頻的識別上，幾乎所有的商用語音識別都是深度學習來完成的。其次深度學習應用最成功的領域就是圖像識別，目前識別准確率已經超越人類。深度學習成了圖像識別的標配，以至於目前做圖像不懂深度學習都不好意思跟人打招呼。（這種狀態個人覺得是不好的）其中圖像識別中，應用最廣的是人臉識別。自然語言理解方面，深度學習也非常活躍，主要是使用一種叫做LSTM的深度學習方法。深度學習已經深入各個領域無人車，智能回答，智能翻譯，天氣預報，股票預測，人臉比對，聲紋比對，等其他許多有趣的應用，比如智能插畫，自動作詩，自動寫作文，等都可以通過深度學習來完成深度神經網路目前有哪些成功的應用

❹ AI可以應用到哪些領域

AI可以應用於：機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，

航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。

人工智慧，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。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它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。

(4)神經網路應用有哪些行業擴展閱讀：

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，並首次提出了「人工智慧」這一術語，

它標志著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生。IBM公司「深藍」電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智慧技術的一個完美表現。

❺ 什麼是神經網路，舉例說明神經網路的應用

我想這可能是你想要的神經網路吧！

什麼是神經網路：
人工神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它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。這種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。

神經網路的應用：

應用
在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人、復雜系統控制等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。

神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面：
生物原型
從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
建立模型
根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
演算法
在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機模擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
神經網路用到的演算法就是向量乘法，並且廣泛採用符號函數及其各種逼近。並行、容錯、可以硬體實現以及自我學習特性，是神經網路的幾個基本優點，也是神經網路計算方法與傳統方法的區別所在。

❻ 人工神經網路可以解決哪些問題

1. 信息領域中的應用：信息處理、模式識別、數據壓縮等。

2. 自動化領域：系統辨識、神經控制器、智能檢測等。

3. 工程領域：汽車工程、軍事工程、化學工程、水利工程等。
   

4. 在醫學中的應用：生物信號的檢測與分析、生物活性研究、醫學專家系統等。

5. 經濟領域的應用：市場價格預測、風險評估等。

此外還有很多應用，比如交通領域的應用，心理學領域的應用等等。神經網路的應用領域是非常廣的。

❼ 神經網路的應用領域有哪些

醫學領域
通過建立神經網路使檢測儀器自動判斷腫瘤為良性還是惡性
機械領域
自動化機器人（這個很多，大多都是試驗應用，控制機器人自我學習）
自動駕駛汽車，通過安裝攝像頭，讓計算機學習人類在各種路段（轉彎，堵車，下坡，上坡）的駕駛動作（轉向，剎車，減速，加速），從而達到自動駕駛。