一、人工智能研究模式识别和什么？
人工智能是二级学科，模式识别是三级学科
模式识别应该在人工智能的一个分支，人工智能下包括人工智能理论，模式识别，神经网络，自然语言处理，专家系统等等好些方面。至于为什么二者并列，那是由于近年来，模式识别（行为主义--钟老师语）在人工智能领域起到的作用越来越重要，取得了很多重要的成果。就像八十年代神经网络盛行的时候，就经常把神经网络和人工智能并列起来（直到现在，还有一门课程就是AI NN）。
二、人工智能模式识别的就业前景？
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
三、模式识别与人工智能属什么专业？
模式识别与人工智能专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。本学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
四、人工智能扫脸属于模式识别吗？
人脸识别是计算机视觉和模式识别的交叉领域，又将两者结合在一起。
20 世纪 80 年代后期在人脸识别中引入了神经生理学、脑神经学、视觉知识等，结合计算机技术的迅猛发展以及计算成本的迅速下降使得以前比较费时费空间的一些模式匹配算法，如大样本的引入、多维特征参 数的提取、建模等。
人脸识别这一领域的研究除了具有重大理论价值外，也极具实用价值，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
五、人工智能与模式识别的就业前景？
就业前景
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
六、模式识别人工智能需要的代码程序是什么样的？
模式识别人工智能需要的代码程序通常是基于机器学习或深度学习的算法。这些算法通过训练大量的数据来识别并理解模式。下面是一个简化的例子，展示了一个基于Python的机器学习库scikit-learn的模式识别程序。
python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据，这里以鸢尾花数据集为例
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 使用KNN算法
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(Accuracy: %.2f % (accuracy *
100.0))
这个简单的程序使用了K最近邻（KNN）算法来进行模式识别。
首先，它从scikit-learn库中加载了鸢尾花数据集，这是一个常用的分类任务数据集。
然后，程序将数据集划分为训练集和测试集，对训练集数据进行标准化处理，接着使用KNN算法训练模型，最后用模型预测测试集并计算准确率。
这个程序之所以是模式识别的例子，是因为它展示了如何从数据中识别出模式（在这里是鸢尾花的特征与其种类之间的关系），并使用这些模式来预测新数据的类别。
这只是一个非常基础的例子。在实际的模式识别任务中，可能需要使用更复杂的算法、进行更多的数据预处理和特征工程，以及进行模型调优和评估。
深度学习在模式识别领域也取得了很大的成功，特别是在处理图像、语音等复杂数据时。
七、人工智能与模式识别这个专业怎样啊? 有前途吗？
人工智能与模式识别的就业前景是非常不错的。现今社会人工智能与模式识别的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：
第一，智能化是未来的重要趋势之一。
第二，产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
第三，人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。由于相关人才的数量比较少（研究生培养为主），而且培养周期比较长，所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。
八、模式识别与人工智能期刊怎么样，难中吗？
模式识别与人工智能是一个，而且该刊是核心级别的。识别技术相关的还有自动识别技术与应用、中国自动识别技术等。
九、人工智能的模式识别
人工智能的模式识别
人工智能（AI）是当今科技领域备受瞩目的热门话题，它在各行各业都展现出了巨大潜力。其中，模式识别作为人工智能领域的重要分支之一，扮演着至关重要的角色。模式识别是指计算机系统根据输入的数据，自动识别数据间的内在规律和联系，并做出相应的决策或预测。在人工智能的发展过程中，模式识别技术的不断创新与应用，推动了人工智能技术走向深入和广泛应用。
人工智能的模式识别技术主要应用于以下几个领域：
- 图像识别：通过模式识别技术，计算机可以识别图像中的物体、人脸等内容，实现图像内容的自动识别和分类。
- 语音识别：利用模式识别技术，计算机可以将语音信号转换为文本，实现语音识别和语音控制等功能。
- 生物特征识别：通过模式识别技术，可以对人体生物特征进行识别，如指纹识别、虹膜识别等，保障信息安全和个人隐私。
- 行为识别：利用模式识别技术，可以识别人类行为模式，如行走、打字、驾驶等，为智能监控和安全防护提供支持。
人工智能的模式识别在实际应用中具有重要意义。通过模式识别技术，计算机可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。例如，在金融领域，通过对市场数据的模式识别，可以预测股票走势；在医疗领域，通过对医疗影像的模式识别，可以帮助医生诊断疾病。
然而，人工智能的模式识别技术也面临一些挑战与限制：
- 数据质量：模式识别的准确性很大程度上取决于输入数据的质量，如果数据质量不佳，将影响模式识别的结果。
- 算法复杂性：一些复杂的模式识别算法需要大量的计算资源和时间，对硬件设施提出了更高的要求。
- 隐私保护：在生物特征识别等领域，如何平衡模式识别的便利性与个人隐私的保护成为一个重要问题。
为了克服这些挑战，人工智能领域的研究者和技术人员在不断努力创新，探索更先进、更有效的模式识别技术。例如，结合深度学习技术，可以更好地处理大规模数据和复杂模式，并取得更准确的识别结果。
总结
人工智能的模式识别技术是人工智能发展的重要组成部分，其在图像识别、语音识别、生物特征识别等方面发挥着重要作用。随着人工智能技术的不断发展和进步，模式识别技术也将得到进一步完善和应用，为各行各业带来更多便利和高效的解决方案。
十、有朋友介绍下复旦的模式识别与人工智能怎么样吗？
复旦计算机整体水平不及同一水平的其他学校，但是在人工智能方面还是有很多学术水平不错的老师的。