深圳在人工智能领域有哪些领先的技术和公司
在深圳做人工智能的公司非常多，下面列举一些比较知名的。
1.腾讯
人工智能实验室AILab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军。在前段时间搭载腾讯AI医学影像和腾讯云技术的人工智能CT设备在湖北方舱医院成功部署。通过这套设备，AI算法只需数秒即可助力医生识别新冠肺炎，将大大缓解当地CT筛查能力不足的压力。
2.华为
不做基于人工智能的应用，而是去做芯片和平台。华为的人工智能战略概括为五个方面：投资基础研究；打造全栈方案；投资开放生态和人才培养；把AI思维和技术引入到现有产品和服务；把AI几乎应用于内部效率提升。
3.暴风
专门做AI电视的。
4.华大基因
致力于将人工智能、生命科学、大数据融合，使得“精准医疗”变为可能。最近疫情的到来，也让人们更加关注健康。所以华大基因有望成为未来的风向标。
5.平安集团
平安早已不是原来的平安了，现在大数据、人工智能、云服务、区块链等都有在做，而且做的都还不错。比如AI语音识别、人脸识别。
先列这些吧，其实还有很多，不一一列举了。
人工智能的主要研究理论
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
最近在人工智能领域最令人惊艳的技术是什么
利用CPU优化神经网络精度。小时候，我曾经抱怨过自己想玩的游戏居然需要一个专门的图片处理器才能运行。现在，研究人员们开始利用同一个CPU内的多个内核同时加快运算速度，从而提高神经网络的预测准确度。这一突破首先出现在2010年的Imagenet图像识别大赛上。来自多伦多大学的亚力克斯·克里泽夫斯基带领自己的团队展示了如何利用个CPU来训练他们的卷积神经网络。我必须指出，在机器学习算法的发展领域，这一发现已经算得上是古董了。无论如何，它最近还是带来了许多新的突破，因此值得一提。
深度强化学习。这是我个人的最爱，因此特意留到了最后。神经强化学习从上世纪80年代左右就已经开始出现，但却没能掀起大的波澜。直到2015年，在人工智能公司Deepmind的大卫·西尔弗和其他人提出了深度强化学习框架之后，这一算法才引起了业界的极大关注。围棋人工智能是他们最主要的成就。它打败了国际排名第二的九段围棋高手李世石。与此同时，深度强化学习的概念也被用于普通游戏的人工智能，同样也取得了不俗的成绩。概念本身也相当简单。先将一个RL算法与一个神经网络连接起来，并将神经网络用作算法的函数逼近器。再用一个类似梯度下降的损失函数减少算法来训练神经网络。Deepmind引入的主要变化是引入了经验回放的小批量更新，以减少更新步骤之间的时间相关性。
人工智能三大技术领域
1、机器学习：机器学习是一种人工智能技术，它使用统计学和数学方法来让计算机自动“学习”，从而改善自身的性能。
2、自然语言处理：自然语言处理是一种人工智能技术，它使用计算机程序来理解和处理人类语言，从而实现自动化的文本处理。
3、计算机视觉：计算机视觉是一种人工智能技术，它使用计算机程序来模拟人类视觉系统，从而实现自动化的图像处理。
人工智能技术对其他领域的渗透
人工智能渗透到ict这些环节:
1.安防领域。生物识别是人工智能的一个分支,生物识别是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性,(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。
最早应用在国家安防领域,但是现在也慢慢运用在我们的生活中了。近年生物识别技术取得了很大的成就,比如拓世智能的门禁系统,是采用人脸识别技术、虹膜识别、静脉识别等一些高端科学技术,保障了人们的安全。
2.服务行业。一些智能机器人就有早教功能,这些都可以通过人工智能实现人力的解放,此类人工智能无需具备自我学习能力,只需要按照既定的规则完成明确任务即可。
3.农牧产业。泥土质量检测、经营分析、智能筛选农业是人类最原始的产业,但是具备一个特征。