一、国内管理学各领域有哪些代表学者？
汪应洛 管理工程学
张维迎 工商管理
陈国青 经济管理
魏修建 电子商务
彭剑锋 人力资源管理
许玉林 人力资源管理
杨汝梅 会计
二、三农领域著名学者？
温铁军,人称"温三农".现任中国人民大学术委员副主任、中国人民大学农业与农村发展学院院长兼乡村建设中心主任、博士生导师.
李昌平,湖北监利周河人。 1963 年生,经济学硕士。 17年的乡镇基层工作经验,现任河北大学中国乡村建设 研究中心 主任、研究员,中国体改研究会研究员,中南财经 政法大学兼 职教授;兼任香港乐施会中国部顾问
三、人工智能领域有哪些？
人工智能的领域有：
1、智能文本分类；
2、智能语音；
3、智能视频识别；
4、智能服务机器人；
5、人脸识别
一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。
五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。
四、人工智能领域都有哪些？
人工智能的领域有：
1、智能文本分类；
2、智能语音；
3、智能视频识别；
4、智能服务机器人；
5、人脸识别
一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。
五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。
五、国内知名农经学者？
王则瑞是中国科学院院士，也是中国工程院院士，曾在农业部和中国科学院工作他在农业与生态经济、可持续发展等领域取得了显著成就，并获得了多项奖励和荣誉此外，国内还有很多其他知名的农经学者，如韩庆祥、叶小文、杨志勇等等他们的研究成果对于我国的农业经济发展做出了不可磨灭的贡献
六、怎么进入人工智能领域？
可以通过学习编写程序的方式进入人工智能领域，因为程序员在人工智能领域的运用是很广泛的
七、人工智能属于什么领域？
人工智能的应用领域非常广，人工智能作为一种计算机科学的一个分支，从事人工智能研究的人还很少。资力企服通过近期AI相关类型企业资质办理逐渐上升的特点了解到，国家对人工智能专业人才的渴求度很大，应用领域也分布的广，人工智能主要分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。
第一方面：自然语言处理
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理的目的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
第二方面：语音识别
语音识别是一门交叉学科。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情，如今人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了我们日常的生活。
第三个方面：计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。通过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或者视频进行处理以获得相应场景的三维信息。
第四个方面：专家系统
专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。通常是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
第五个方面：各领域交叉使用
其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其他领域，然而交叉应用最突出的方面还是智能机器人。机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
人工智能是一个涵盖所有机器智能的术语。资力企服分析近期办理AI相关资质的企业情况发现，人工智能研究和应用的不同领域有时会重叠，人工智能正带来创造更智能、更强大机器的大胆机遇。未来几年，人工智能必将进一步改变商业和生活。
八、人工智能涉及哪些领域？
1、智能制造
随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：
（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。
（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。
（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。
2、智能家居
智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。
3、智慧金融
人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。
4、智能医疗
智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。
5、智慧教育
主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。
6、智能安防
智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。
7、智慧物流
物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。
8、智慧交通
智能交通是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。主要通过智能设计路线出行的方法改善堵车、拥挤及交通事故等。
9、智慧零售
人工智能在零售领域应用广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人车和无人仓等。
九、初学者指南：如何有效入手人工智能领域
引言
在当今时代，人工智能（AI）已经成为了技术发展的重要方向之一。它不仅在科研和工业中发挥着巨大的作用，还在我们的日常生活中逐渐渗透。因此，越来越多的人对如何入手学习人工智能产生了浓厚的兴趣。本文将为你提供一份实用的指南，帮助你有效开启你的AI学习之旅。
一、了解人工智能的基本概念
开始学习之前，首先需要对人工智能的基本概念和分类有所了解。人工智能大致可以分为以下几类：
- 狭义人工智能：专注于执行特定任务，如图像识别、自然语言处理等。
- 广义人工智能：具有自我学习能力和适应能力，能够在多种领域内表现出智能。
- 机器学习：让计算机通过数据进行学习和改进，是实现人工智能的关键技术。
- 深度学习：特殊的一类机器学习，利用神经网络处理复杂的数据。
了解这些基本概念是你深入学习的第一步。
二、建立扎实的数学基础
人工智能的许多算法和模型都建立在数学的基础上。以下是你需要掌握的重要数学知识：
- 线性代数：列向量、矩阵运算及其在数据处理中的应用。
- 微积分：函数的变化率和积累变化，尤其在优化算法中使用广泛。
- 概率论和统计学：理解数据分布和不确定性，对机器学习模型评估至关重要。
这些数学知识不仅能帮助你理解算法的原理，还能为后来编码和调试奠定基础。
三、学习编程语言
掌握至少一种编程语言是进入人工智能领域的关键。以下是推荐的几种编程语言：
- Python：因其简单易用和强大的库（如TensorFlow、PyTorch）而成为AI开发的首选语言。
- R：在数据分析和统计建模方面发挥着重要作用，适合需要进行探索性数据分析的场景。
- Java：经常用于大型系统和企业级应用，涵盖多种人工智能算法的实现。
选择适合自己的编程语言并深入学习，有助于提升你的开发能力。
四、深入学习人工智能算法与框架
了解并掌握各种人工智能算法是你学习之旅的重要部分。以下是一些核心算法：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 支持向量机
- 神经网络
此外，熟悉一些流行的AI框架也很重要，例如：
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
这些框架能帮助你更高效地构建和训练模型，运用学习到的知识。
五、实践与项目
理论学习是基础，而实践是巩固基础、深入理解的重要途径。你可以通过以下方式进行项目实践：
- 参加在线课程：Coursera、edX等平台提供各种关于人工智能的在线课程，你可以通过项目实操加深理解。
- 开源项目：参与开源项目的贡献，借鉴他人的代码和经验，提升自己的技能。
- 个人项目：自己动手实践一些AI项目，通过工作中的挑战来加深对人工智能的理解。
在实践中遇到的困难往往是你成长的机会。
六、积极参与社群和讨论
学习人工智能并不是孤立的过程，你可以通过各种社群与其他学习者交流。这些地方包括：
- 专业论坛：如Stack Overflow、GitHub等，提供了一个分享和学习的空间。
- 社交媒体：在Twitter、微信、知乎等平台关注专业人士，了解最新的研究和动态。
- 线下活动：参加相关的技术交流会、研讨会等，与同行分享经验。
通过讨论和交流，你会更快地进步，并获得更多的信息和资源。
七、持续学习与更新知识
人工智能领域日新月异，新的研究、技术和应用层出不穷。保持对知识的渴望和更新是你作为AI从业者不可或缺的素养。以下是一些建议：
- 阅读研究论文：关注顶级会议和期刊（如NeurIPS、ICML、CVPR等）上的最新进展。
- 参与课程和培训：继续进修以保持自己在技术上的竞争力。
- 关注行业动态：通过行业报告、网站、博客等获取最新的信息。
只有不断更新知识，你才能在这一迅速发展的领域中保持竞争力。
结论
掌握人工智能是一个渐进的过程，从理论基础到实践经历，需要不断积累和探索。通过本文的指南，希望能帮助你有效入手，制定出适合自己的学习计划。感谢你花时间阅读这篇文章，愿你在人工智能的世界里不断收获与成长！
十、人工智能细分领域龙头？
人工智能部分领域龙头
1.虹软科技：AI视觉龙头，服务方向为智能手机、智能汽车、物联网（IoT）等
2.同花顺：金融 大脑、互联网 金融信息服务龙头，服务于金融领域
3.巨人网络：AI游戏龙头，参股了人工智能网络游戏公司
4.鼎捷软件：工业4.0AI软件龙头
5.昆仑万维：网页游戏龙头，参股了AI、区块、无人驾驶、智慧教育等多个独角兽。