神经网络的发展趋势如何？
神经网络的云集成模式还不是很成熟，应该有发展潜力，但神经网络有自己的硬伤，不知道能够达到怎样的效果，所以决策支持系统中并不是很热门，但是神经网络无视过程的优点也是无可替代的，云网络如果能够对神经网络提供一个互补的辅助决策以控制误差的话，也许就能使神经网络成熟起来 1 人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。
生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。
在这些理论基础之上，科学家们认为，可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和认识现象。
另一方面，19世纪之前，无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学，还是以牛顿力学为代表的经典物理学，从总体上说，这些经典科学都是线性科学。
然而，客观世界是如此的纷繁复杂，非线性情况随处可见，人脑神经系统更是如此。复杂性和非线性是连接在一起的，因此，对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。
为了更好地认识客观世界，我们必须对非线性科学进行研究。人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型，就这样应运而生了。
所以，人工神经网络的创立不是偶然的，而是20世纪初科学技术充分发展的产物。2 人工神经网络的发展人工神经网络的研究始于40年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的远为曲折的道路。
1943年，心理学家W.S.Mcculloch和数理逻辑学家W.Pitts 提出了M—P模型，这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型， 虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。
1949年，心理学家提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。
1957 年， 计算机科学家Rosenblatt提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络，第一次把神经网络研究付诸工程实现。
由于可应用于模式识别，联想记忆等方面，当时有上百家实验室投入此项研究，美国军方甚至认为神经网络工程应当比“原子弹工程”更重要而给予巨额资助，并在声纳信号识别等领域取得一定成绩。
1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自适应线性单元， 它可用于自适应滤波、预测和模式识别。至此，人工神经网络的研究工作进入了第一个高潮。
1969年，美国著名人工智能学者M.Minsky和S.Papert编写了影响很大的Perceptron一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知机能力也不过如此，他们的分析恰似一瓢冷水，很多学者感到前途渺茫而纷纷改行，原先参与研究的实验室纷纷退出，在这之后近10年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。
这期间，芬兰学者T.Kohonen 提出了自组织映射理论，反映了大脑神经细胞的自组织特性、记忆方式以及神经细胞兴奋刺激的规律；美国学者S.A.Grossberg的自适应共振理论（ART ）；日本学者K.Fukushima提出了认知机模型；ShunIchimari则致力于神经网络有关数学理论的研究等，这些研究成果对以后的神经网络的发展产生了重要影响。
美国生物物理学家J.J.Hopfield于1982年、1984年在美国科学院院刊发表的两篇文章，有力地推动了神经网络的研究，引起了研究神经网络的又一次热潮。
1982 年， 他提出了一个新的神经网络模型——hopfield网络模型。他在这种网络模型的研究中，首次引入了网络能量函数的概念，并给出了网络稳定性的判定依据。
1984年，他又提出了网络模型实现的电子电路，为神经网络的工程实现指明了方向，他的研究成果开拓了神经网络用于联想记忆的优化计算的新途径，并为神经计算机研究奠定了基础。
1984年Hinton等人将模拟退火算法引入到神经网络中，提出了Boltzmann机网络模型，BM 网络算法为神经网络优化计算提供了一个有效的方法。
1986年，D.E.Rumelhart和J.LMcclelland提出了误差反向传播算法，成为至今为止影响很大的一种网络学习方法。
1987年美国神经计算机专家R.Hecht—Nielsen提出了对向传播神经网络，该网络具有分类灵活，算法简练的优点，可用于模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等领域。
1988年L.Ochua 等人提出了细胞神经网络模型，它在视觉初级加工上得到了广泛应用。为适应人工神经网络的发展，1987年成立了国际神经网络学会，并决定定期召开国际神经网络学术会议。
1988年1月Neural Network 创刊。1990年3月IEEE Transaction on Neural Network问世。
我国于1990年12月在北京召开了首届神经网络学术大会，并决定以后每年召开一次。1991 年在南京成立了中国神经网络学会。 IEEE 与INNS 联合召开的IJCNN92已在北京召开。
这些为神经网络的研究和发展起了推波助澜的作用，人工神经网络步入了稳步发展的时期。90年代初，诺贝尔奖获得者Edelman提出了Darwinism模型，建立了神经网络系统理论。
同年，Aihara等在前人推导和实验的基础上，给出了一个混沌神经元模型，该模型已成为一种经典的混沌神经网络模型，该模型可用于联想记忆。
Wunsch 在90OSA 年会上提出了一种AnnualMeeting，用光电执行ART，学习过程有自适应滤波和推理功能，具有快速和稳定的学习特点。
1991年，Hertz探讨了神经计算理论， 对神经网络的计算复杂性分析具有重要意义；Inoue 等提出用耦合的混沌振荡子作为某个神经元，构造混沌神经网络模型，为它的广泛应用前景指明了道路。
1992年，Holland用模拟生物进化的方式提出了遗传算法， 用来求解复杂优化问题。1993年方建安等采用遗传算法学习，研究神经网络控制器获得了一些结果。
1994年Angeline等在前人进化策略理论的基础上，提出一种进化算法来建立反馈神经网络，成功地应用到模式识别，自动控制等方面；廖晓昕对细胞神经网络建立了新的数学理论和方法，得到了一系列结果。
HayashlY根据动物大脑中出现的振荡现象，提出了振荡神经网络。
1995年Mitra把人工神经网络与模糊逻辑理论、 生物细胞学说以及概率论相结合提出了模糊神经网络，使得神经网络的研究取得了突破性进展。
Jenkins等人研究光学神经网络， 建立了光学二维并行互连与电子学混合的光学神经网络，它能避免网络陷入局部最小值，并最后可达到或接近最理想的解；SoleRV等提出流体神经网络，用来研究昆虫社会，机器人集体免疫系统，启发人们用混沌理论分析社会大系统。
1996年，ShuaiJW’等模拟人脑的自发展行为， 在讨论混沌神经网络的基础上提出了自发展神经网络。
1997、1998年董聪等创立和完善了广义遗传算法，解决了多层前向网络的最简拓朴构造问题和全局最优逼近问题。
随着理论工作的发展，神经网络的应用研究也取得了突破性进展，涉及面非常广泛，就应用的技术领域而言有计算机视觉，语言的识别、理解与合成，优化计算，智能控制及复杂系统分析，模式识别，神经计算机研制，知识推理专家系统与人工智能。
涉及的学科有神经生理学、认识科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、微电子学、光学、动力学、生物电子学等。美国、日本等国在神经网络计算机软硬件实现的开发方面也取得了显著的成绩，并逐步形成产品。
在美国，神经计算机产业已获得军方的强有力支持，国防部高级研究计划局认为“神经网络是解决机器智能的唯一希望”，仅一项8 年神经计算机计划就投资4亿美元。
在欧洲共同体的ESPRIT计划中， 就有一项特别项目：“神经网络在欧洲工业中的应用”，单是生产神经网络专用芯片这一项就投资2200万美元。据美国资料声称，日本在神经网络研究上的投资大约是美国的4倍。
我国也不甘落后，自从1990 年批准了南开大学的光学神经计算机等3项课题以来， 国家自然科学基金与国防预研基金也都为神经网络的研究提供资助。
另外，许多国际著名公司也纷纷卷入对神经网络的研究，如Intel、IBM、Siemens、HNC。神经计算机产品开始走向商用阶段，被国防、企业和科研部门选用。
在举世瞩目的海湾战争中，美国空军采用了神经网络来进行决策与控制。在这种刺激和需求下，人工神经网络定会取得新的突破，迎来又一个高潮。自1958年第一个神经网络诞生以来，其理论与应用成果不胜枚举。
人工神经网络是一个快速发展着的一门新兴学科，新的模型、新的理论、新的应用成果正在层出不穷地涌现出来。
3 人工神经网络的发展前景针对神经网络存在的问题和社会需求，今后发展的主要方向可分为理论研究和应用研究两个方面。（1）利用神经生理与认识科学研究大脑思维及智能的机理、 计算理论，带着问题研究理论。
人工神经网络提供了一种揭示智能和了解人脑工作方式的合理途径，但是由于人类起初对神经系统了解非常有限，对于自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，并且带有某种“先验”。
例如， Boltzmann机引入随机扰动来避免局部极小，有其卓越之处，然而缺乏必要的脑生理学基础，毫无疑问，人工神经网络的完善与发展要结合神经科学的研究。
而且，神经科学，心理学和认识科学等方面提出的一些重大问题，是向神经网络理论研究提出的新挑战，这些问题的解决有助于完善和发展神经网络理论。
因此利用神经生理和认识科学研究大脑思维及智能的机理，如有新的突破，将会改变智能和机器关系的认识。
利用神经科学基础理论的研究成果，用数理方法探索智能水平更高的人工神经网络模型，深入研究网络的算法和性能，如神经计算、进化计算、稳定性、收敛性、计算复杂性、容错性、鲁棒性等，开发新的网络数理理论。
由于神经网络的非线性，因此非线性问题的研究是神经网络理论发展的一个最大动力。
特别是人们发现，脑中存在着混沌现象以来，用混沌动力学启发神经网络的研究或用神经网络产生混沌成为摆在人们面前的一个新课题，因为从生理本质角度出发是研究神经网络的根本手段。
（2）神经网络软件模拟， 硬件实现的研究以及神经网络在各个科学技术领域应用的研究。
由于人工神经网络可以用传统计算机模拟，也可以用集成电路芯片组成神经计算机，甚至还可以用光学的、生物芯片的方式实现，因此研制纯软件模拟，虚拟模拟和全硬件实现的电子神经网络计算机潜力巨大。
如何使神经网络计算机与传统的计算机和人工智能技术相结合也是前沿课题；如何使神经网络计算机的功能向智能化发展，研制与人脑功能相似的智能计算机，如光学神经计算机，分子神经计算机，将具有十分诱人的前景。
4 哲理（1）人工神经网络打开了认识论的新领域认识与脑的问题，长期以来一直受到人们的关注，因为它不仅是有关人的心理、意识的心理学问题，也是有关人的思维活动机制的脑科学与思维科学问题，而且直接关系到对物质与意识的哲学基本问题的回答。
人工神经网络的发展使我们能够更进一步地既唯物又辩证地理解认识与脑的关系，打开认识论的新领域。
人脑是一个复杂的并行系统，它具有“认知、意识、情感”等高级脑功能，用人工进行模拟，有利于加深对思维及智能的认识，已对认知和智力的本质的研究产生了极大的推动作用。
在研究大脑的整体功能和复杂性方面，人工神经网络给人们带来了新的启迪。
由于人脑中存在混沌现象，混沌可用来理解脑中某些不规则的活动，从而混沌动力学模型能用作人对外部世界建模的工具，可用来描述人脑的信息处理过程。
混沌和智能是有关的，神经网络中引入混沌学思想有助于提示人类形象思维等方面的奥秘。
人工神经网络之所以再度兴起，关键在于它反映了事物的非线性，抓住了客观世界的本质，而且它在一定程度上正面回答了智能系统如何从环境中自主学习这一最关键的问题，从认知的角度讲，所谓学习，就是对未知现象或规律的发现和归纳。
由于神经网络具有高度的并行性，高度的非线性全局作用，良好的容错性与联想记忆功能以及十分强的自适应、自学习功能，而使得它成为揭示智能和了解人脑工作方式的合理途径。
但是，由于认知问题的复杂性，目前，我们对于脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制，如信息在人脑是如何传输、存贮、加工的？记忆、联想、判断是如何形成的？大脑是否存在一个操作系统？
还没有太多的认识，因此要制造人工神经网络来模仿人脑各方面的功能，还有待于人们对大脑信息处理机理认识的深化。
（2）人工神经网络发展的推动力来源于实践、 理论和问题的相互作用随着人们社会实践范围的不断扩大，社会实践层次的不断深入，人们所接触到的自然现象也越来越丰富多彩、纷繁复杂，这就促使人们用不同的原因加以解释不同种类的自然现象，当不同种类的自然现象可以用同样的原因加以解释，这样就出现了不同学科的相互交叉、综合，人工神经网络就这样产生了。
在开始阶段，由于这些理论化的网络模型比较简单，还存在许多问题，而且这些模型几乎没有得到实践的检验，因而神经网络的发展比较缓慢。
随着理论研究的深入，问题逐渐地解决特别是工程上得到实现以后，如声纳识别成功，才迎来了神经网络的第一个发展高潮。
可Minisky认为感知器不能解决异或问题， 多层感知器也不过如此，神经网络的研究进入了低谷，这主要是因为非线性问题没得到解决。
随着理论的不断丰富，实践的不断深入， 现在已证明Minisky的悲观论调是错误的。今天，高度发达的科学技术逐渐揭示了非线性问题是客观世界的本质。
问题、理论、实践的相互作用又迎来了人工神经网络的第二次高潮。目前人工神经网络的问题是智能水平不高，还有其它理论和实现方面的问题，这就迫使人们不断地进行理论研究，不断实践，促使神经网络不断向前发展。
总之，先前的原因遇到了解释不同的新现象，促使人们提出更加普遍和精确的原因来解释。
理论是基础，实践是动力，但单纯的理论和实践的作用还不能推动人工神经网络的发展，还必须有问题提出，才能吸引科学家进入研究的特定范围，引导科学家从事相关研究，从而逼近科学发现，而后实践又提出新问题，新问题又引发新的思考，促使科学家不断思考，不断完善理论。
人工神经网络的发展无不体现着问题、理论和实践的辩证统一关系。
（3 ）人工神经网络发展的另一推动力来源于相关学科的贡献及不同学科专家的竞争与协同人工神经网络本身就是一门边缘学科，它的发展有更广阔的科学背景，亦即是众多科研成果的综合产物，控制论创始人Wiener在其巨著《控制论》中就进行了人脑神经元的研究；计算机科学家Turing就提出过B网络的设想；Prigogine提出非平衡系统的自组织理论，获得诺贝尔奖；Haken研究大量元件联合行动而产生宏观效果， 非线性系统“混沌”态的提出及其研究等，都是研究如何通过元件间的相互作用建立复杂系统，类似于生物系统的自组织行为。
脑科学与神经科学的进展迅速反映到人工神经网络的研究中，例如生物神经网络理论，视觉中发现的侧抑制原理，感受野概念等，为神经网络的发展起了重要的推动作用。
从已提出的上百种人工神经网络模型中，涉及学科之多，令人目不暇接，其应用领域之广，令人叹为观止。不同学科专家为了在这一领域取得领先水平，存在着不同程度的竞争，所有这些有力地推动了人工神经网络的发展。
人脑是一个功能十分强大、结构异常复杂的信息系统，随着信息论、控制论、生命科学，计算机科学的发展，人们越来越惊异于大脑的奇妙，至少到目前为止，人类大脑信号处理机制对人类自身来说，仍是一个黑盒子，要揭示人脑的奥秘需要神经学家、心理学家、计算机科学家、微电子学家、数学家等专家的共同努力，对人类智能行为不断深入研究，为人工神经网络发展提供丰富的理论源泉。
另外，还要有哲学家的参与，通过哲学思想和自然科学多种学科的深层结合，逐步孕育出探索人类思维本质和规律的新方法，使思维科学从朦胧走向理性。
而且，不同领域专家的竞争与协调同有利于问题清晰化和寻求最好的解决途径。纵观神经网络的发展历史，没有相关学科的贡献，不同学科专家的竞争与协同，神经网络就不会有今天。
当然，人工神经网络在各个学科领域应用的研究反过来又推动其它学科的发展，推动自身的完善和发展。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
神经网络优缺点，
优点：（1）具有自学习功能好文案。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。
（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。
近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。
将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。
其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。
由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。
目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络。
人工神经网络的发展
现代意义上对神经网络（特指人工神经网络）的研究一般认为从1943年美国芝加哥大学的生理学家W.S. McCulloch和W.A. Pitts提出M-P神经元模型开始，到今年正好六十年。
在这六十年中，神经网络的发展走过了一段曲折的道路。
1965年M. Minsky和S. Papert在《感知机》一书中指出感知机的缺陷并表示出对这方面研究的悲观态度，使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期，这是神经网络发展史上的第一个转折。
到了20世纪80年代初，J.J. Hopfield的工作和D. Rumelhart等人的PDP报告显示出神经网络的巨大潜力，使得该领域的研究从停滞期进入了繁荣期，这是神经网络发展史上的第二个转折。
到了20世纪90年代中后期，随着研究者们对神经网络的局限有了更清楚的认识，以及支持向量机等似乎更有前途的方法的出现，“神经网络”这个词不再象前些年那么“火爆”了。
很多人认为神经网络的研究又开始陷入了低潮，并认为支持向量机将取代神经网络。
有趣的是，著名学者C.-J. Lin于2003年1月在德国马克斯·普朗克研究所所做的报告中说，支持向量机虽然是一个非常热门的话题，但目前最主流的分类工具仍然是决策树和神经网络。
由著名的支持向量机研究者说出这番话，显然有一种特殊的意味。事实上，目前神经网络的境遇与1965年之后真正的低潮期相比有明显的不同。
在1965年之后的很长一段时期里，美国和前苏联没有资助任何一项神经网络的研究课题，而今天世界各国对神经网络的研究仍然有大量的经费支持；1965年之后90%以上的神经网络研究者改变了研究方向，而今天无论是国际还是国内都有一支相对稳定的研究队伍。
实际上，神经网络在1965年之后陷入低潮是因为当时该领域的研究在一定意义上遭到了否定，而今天的相对平静是因为该领域已经走向成熟，很多技术开始走进生产和生活，从而造成了原有研究空间的缩小。
在科学研究中通常有这么一个现象，当某个领域的论文大量涌现的时候，往往正是该领域很不成熟、研究空间很大的时候，而且由于这时候人们对该领域研究的局限缺乏清楚的认识，其热情往往具有很大的盲目性。
从这个意义上说，过去若干年里各领域研究者一拥而上、各种专业刊物满眼“神经网络”的风光，其实是一种畸形繁荣的景象，而对神经网络的研究现在才进入了一个比较理智、正常的发展期。
在这段时期中，通过对以往研究中存在的问题和局限进行反思，并适当借鉴相关领域的研究进展，将可望开拓新的研究空间，为该领域的进一步发展奠定基础。
庄浪县职中上3+2大专机电技术学院有就业前途吗？
可见该专业就业形势很好，而且录取时不是高分段专业！
比方说北京信息职业技术学院吧，入校分数不高，但是今年信息技术学院一次就业率为93．17％，比去年同期高了13个百分点，其中机电一体化工程专业就业率、签约率均是100％。
可见大有前途日本企业界在1970年左右最早提出“机电一体化技术”这一概念，当时他们取名为“Mechatronics”，即结合应用机械技术和电子技术于一体。
随着计算机技术的迅猛发展和广泛应用，机电一体化技术获得前所未有的发展，成为一门综合计算机与信息技术、自动控制技术、传感检测技术、伺服传动技术和机械技术等交叉的系统技术，目前正向光机电一体化技术（Opto-mechatronics）（Opto-mechatronics）（Opto-mechatronics）方向发展，应用范围愈来愈广。
机电一体化技术具体包括以下内容：（1） 机械技术 机械技术是机电一体化的基础，机械技术的着眼点在于如何与机电一体化技术相适应，利用其它高、新技术来更新概念，实现结构上、材料上、性能上的变更，满足减小重量、缩小体积、提高精度、提高刚度及改善性能的要求。
在机电一体化系统制造过程中，经典的机械理论与工艺应借助于计算机辅助技术，同时采用人工智能与专家系统等，形成新一代的机械制造技术。
（2） 计算机与信息技术其中信息交换、存取、运算、判断与决策、人工智能技术、专家系统技术、神经网络技术均属于计算机信息处理技术。
（3） 系统技术系统技术即以整体的概念组织应用各种相关技术，从全局角度和系统目标出发，将总体分解成相互关联的若干功能单元，接口技术是系统技术中一个重要方面，它是实现系统各部分有机连接的保证。
（4） 自动控制技术其范围很广，在控制理论指导下，进行系统设计，设计后的系统仿真，现场调试，控制技术包括如高精度定位控制、速度控制、自适应控制、自诊断校正、补偿、再现、检索等。
（5） 传感检测技术传感检测技术是系统的感受器官，是实现自动控制、自动调节的关键环节。其功能越强，系统的自动化程序就越高。
现代工程要求传感器能快速、精确地获取信息并能经受严酷环境的考验，它是机电一体化系统达到高水平的保证。
（6） 伺服传动技术 包括电动、气动、液压等各种类型的传动装置，伺服系统是实现电信号到机械动作的转换装置与部件、对系统的动态性能、控制质量和功能有决定性的影响。
就业问题:机电一体化专业培养目标： 本专业培养从事机电一体化液体灌装生产线及商品包装自动化机械运行、维护、管理、技术改造等工作的机电一体化高等技术应用性专门人才。
主要课程： 机械工程制图、计算机绘图、机械设计基础、设备故障诊断与排除、液体灌装生产线安装与调试、专业英语、生产线运行管理、营销与企业管理等。
还参与高速液体灌装生产线（20000瓶/小时以上）及有关商品包装自动化机械的制造、安装、调试及运行、维护、管理等专门化实习。
就业方向： 毕业生可以在大型啤酒、饮料、食品及商品包装生产企业从事现代化自动机与生产线的维护和管理工作，也可在相关的自动机与生产线的生产厂家或设计部门、营销单位从事技术工作。
机电一体化专业（计算机辅助设计与制造方向 ）培养目标： 本专业培养从事机电产品的计算机辅助设计（CAD）与计算机辅助制造（CAM），并熟练使用和维修数控加工设备的机电一体化高等技术应用性专门人才。
主要课程： 机械工程制图、计算机绘图、机械设计基础、自动控制原理、传感器与测试技术、可编程控制器、计算机原理、计算机辅助设计与制造（CAD/CAM）、数控原理及系统、数控机床、数控机床编程、模具CAD/CAM、专业英语、营销与企业管理等，还要接受较长时间的数控编程和数控加工实际训练。
就业方向：毕业生可在模具设计也制造、机械加工、塑料、五金、电子产品、计算机生产等企业从事数控机床的加工工艺设计编程，数控机床的调试、维护及加工操作，从事生产和技术管理工作，也可以从事国内外数控设备的营销工作。
机电一体化专业(模具CAD/CAM方向）培养目标： 本专业培养从事利用计算机技术和数控加工技术对模具进行设计和制造等工作的机电一体化高等技术应用性专门人才。
主要课程： 计算机原理、计算机绘图、机械工程制图、机械制造基础、冷冲模具、塑料模具设计、模具计算机辅助设计与制造（模具CAD/CAM）、数控原理及系统、数控编程、模具制造工艺、营销与企业管理等，还要接受长时间模具计算机辅助设计与制造的实际训练。
就业方向：毕业生可在模具、机械、五金、塑料、家电等生产企业从事模具计算机辅助设计与制造等方面的技术工作，也可在企事业单位从事与本专业有关的经营、管理工作。
机电一体化专业（机电CAD技术方向）培养目标： 本专业培养在机电一体化产品、设备的设计、制造、维修、管理、技术改造与服务过程中专门从事用电脑绘图设计、信息处理和资料管理的高等技术应用性专门人才。
主要课程： 机械制图、机械设计基础、计算机应用基础、数据库技术及应用、网络技术、电工电子技术、机械制造基础、自动机与生产线、自动检测与控制、计算机辅助设计绘图、计算机几何图形学、计算机辅助电路设计、机械设计CAD、机械CAD/CAM技术、专业英语、企业管理等。
学习人工智能有前途么？
总的来说，人工智能的未来仍是步步趋好，特别是如今5G已经到来，人工智能技术连接效率也将进一步提升。
未来人工智能赋能行业，“人工智能+”的影响范围将越来越广，例如“人工智能+教育、人工智能+企业服务、人工智能+可穿戴设备”等等，行业还大有可为，未来市场规模不止千亿，万亿也是逐步实现的事情，早入场早收获!1、务实基础，学习高数和Python编程语言。
因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。
先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。2、阶段晋升，开始学习机器学习算法+实践演练。
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习3、不断挑战，接触深度学习。
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。
在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
4、不断实战，增进自己的实力经验。实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。
如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。
互联网发展趋势？
互联网的发展呈现十大发展趋势：趋势1：中国互联网用户普及率将过半，中国互联网网民数稳居世界第一截至2014年6月，我国网民规模达6.32亿，互联网普及率为46.9%，较2013年底提升了1.1个百分点。
2014年上半年，随着智能手机对功能手机的替代已经基本完成，智能手机用户已形成庞大规模，市场占有率已趋于饱和，增速呈减缓趋势，智能手机对网民普及率增长的拉动效果减弱。
预计2015年年底，中国网民的渗透率将接近50%。2013年全球网民数为26亿，2013年比2012年的增长率为9%，但尽管如此，中国网民数稳居全球第一。
2013年中国的网民数是第二名美国网民数的2.9倍，但中国的网民渗透率为46%，美国为83%，从渗透率来看，中国的网民数还有很大的发展空间。
趋势2：互联网向移动端迁移，得移动互联网得天下全球移动互联网使用量持续增长，占整体互联网的25%（截止到2014年5月），去年这一数据仅为14%，一年之内使用比例翻倍，亚洲移动网民的渗透率也从去年的23%增长至37%，增长速度极快。
截至2014年6月，中国移动网民规模达5.27亿，较2013年底增加2699万人，中国移动网民的普及率（网民占中国人口比例）达39.1%，即近4成中国人在使用手机上网。
同时，网民中使用手机上网的人群占比进一步提升，由2013年12月的81.0%提升至2014年6月的83.4%，手机网民规模首次超越传统PC网民规模。互联网产品和服务也要跟着网民走。
在2012年及2013年诸多大型互联网公司其移动端的流量已经超越PC端的流量，很多大型互联网企业PC业务用户往移动端迁移，呈现出PC业务增长放缓，移动业务增长迅速的态势。
如果一个互联网企业没有在移动端的拳头产品，将很快被移动互联网的浪潮颠覆。在未来的两三年内，得移动互联网得天下。
趋势3：全球传统媒体严重衰退，中国网络广告收入超越电视广告已成为不可逆转的趋势中国主流媒介中，电视广告和报纸广告的收入市场份额从2009年开始出现明显的下滑态势，2011年，网络广告的收入超越报纸的收入，在2013年，网络广告收入则超越电视广告收入，网络媒体成为第一大广告收入媒体，在2014年，网络广告的收入份额还将继续增长，而电视则在继续下降，网络广告的收入份额将继续显著领跑市场。
在美国，虽然互联网广告市场份额还没有超越电视，但差距在逐渐缩小，尤其是互联网的媒介消费时长已经显著超越了电视的媒介消费时长，这将促进美国互联网广告市场的进一步繁荣，而美国市场的纸媒和广播无论是媒介消费时长还是广告市场份额，都在严重萎缩。
趋势4：网络广告将是效果广告的天下，以大数据精准广告将成为网络广告的重要发展驱动力2013年以CPC和CPA为计费方式的效果广告，其市场份额达66.6%，2014年该比例将超过7成。
在效果类广告为主流的中国网络广告市场，精准广告技术将成为网络广告市场的重要驱动力。
我们看到360公司的点睛系统、腾讯的广点通等新的以大数据为基础的精准广告势力正在快速崛起，其市场地位已经可以跟传统的门户相当。
游戏和电商是这些精准广告系统的主要客户群，随着这些客户群的进一步发展，以及精准广告系统在大数据方面的进一步发力，我们有理由相信，这些以大数据驱动的精准广告势力将成为网络广告市场最为重要的变革和发展的驱动力。
趋势5：互联网消费金融市场正在崛起，大型平台类互联网企业将驱动市场快速发展互联网消费金融是指消费者通过互联网购买消费品提供消费贷款的现代服务金融方式，包括住房贷款、汽车贷款、旅游贷款、助学贷款等。
中国互联网消费金融市场正处于发展的起步阶段，2013年中国互联网消费金融市场交易规模达到60.0亿元。
从互联网消费金融交易规模构成来看，2013年互联网消费金融交易规模主要以P2P消费信贷为主，艾瑞咨询数据显示，该比例高达97.5%。
2014年电商巨头首次进入该领域，2014年年初，京东率先推出白条服务，随后，7月份天猫推出分期服务。
2014年电商巨头的强势切入，使得市场格局出现显著变化，2014年通过电商平台产生的消费信贷交易占互联网金融交易规模的32%，预计2015年该比例将增至40%以上，2016年将超过一半，通过电商平台产生的消费金融交易规模将成为市场主体。
伴随着京东与天猫进入市场，2014年交易规模将突破160亿元，增速超过170%。2017年，整体市场将突破千亿，未来三年复合增长率达到94%。
市场增长的驱动力来自于电商巨头的强势切入该市场，以及更多的平台型互联网企业如房产网站、汽车网站加入该市场。
趋势6：互联网正在大力往健康领域渗透，掀起互联网健康浪潮越来越多的用户在使用互联网寻找与健康相关的解决方案，由此带动了移动互联网健康市场的迅速发展。
最近3年时间内，无论是苹果、谷歌、微软等全球的高科技公司，还是BAT等国内互联网巨头都在觊觎移动健康市场，从移动挂号到日常健康管理服务，从健康监测到慢病预防和慢病管理，互联网健康浪潮正在掀起。
互联网健康市场未来发展主要有三股力量的推动：（1）国家政策利好2014年5月国家食药监总局发布《互联网食品药品经营监督管理办法（征求意见稿）》，拟放开网上销售处方药，并提出允许第三方物流配送药品。
《医药工业“十二五”发展规划》提出，目前医药工业产业集中度低，企业多、小、散问题突出，造成过度竞争、资源浪费和环境污染。
其将2015年的产业集中度目标设定为，前100位企业的销售收入占全行业的50%以上。
（2）技术相关因素推动移动互联网和大数据的发展，将改变现有的医疗健康服务模式——远程预约、远程医疗、慢病监控、大数据管理等逐步成为可能。传感器的发展。
传统的可穿戴式传感器腕环、心率带、计步计、动作传感器、智能衣服传感器正在快速发展；而非植入式电化学传感器的发展，利用对眼泪、唾液、汗液以及皮肤组织液等体液的传感器检测，填补实时监测体内疾病及药效的空白。
（3）社会环境及自然环境的变化老龄化。2050年，60岁及以上人口将增至近4.4亿人，占中国人口总数的34％，进入深度老龄化阶段。中国不断加剧的老龄化趋势成为医疗保健增长的基础；污染。
气候变化和污染加重人类健康隐患，为健康产业增长提供空间。有关数据表明，每年世界范围内，约200万人死于空气污染。水资源和空气的污染的后果，将会在未来10年间越来越明显地显现出来。
一方面污染会使得人们更加注重疾病防治，增加医疗健康支出；另一方面，人们在由污染带来的疾病治疗上投入也会有所增长。
（4）大型互联网及IT企业重视及大力参与推动阿里巴巴的布局从医院到药店，从挂号到缴费几乎已涵盖了医疗行业的方方面面。
阿里巴巴投资医药电商中信21世纪科技有限公司10个月之后，后者日前正式更名为“阿里健康”；支付宝公布“未来医院”计划，宣布将对医疗机构开放其平台能力；阿里启动药品电子平台，“阿里健康”客户端在石家庄就首次介入医院电子处方环节，通过“处方电子化”试点，以期实现在医院外购买处方药。
国内药品终端销售收入中，处方药占80%，这个市场潜力非常巨大。
腾讯斥资7000万美元战略投资医疗健康互联网公司丁香园；腾讯领投挂号网超过1亿美元；手机QQ最新版中推出了健康中心，希望基于手Q的社交用户数据，来对产业链的软硬件厂商做整合；打造微医平台，与微信、QQ打通，让医院医生接入即可为挂号网、微信、QQ用户提供便捷的就医服务。
百度与北京市政府合作，搭建健康云平台，整合上游的智能医疗设备商和下游的远程医疗服务商，基于智能硬件设备来提供个性化的健康服务。
小米投资2500万美元战略入股九安医疗旗下的iHealth；苹果发布全新健康应用，该移动应用平台被命名为“Healthkit ”，它可以整合iPhone或iPad上其它健康应用收集的数据，如血压和体重等；三星也推出了其健康追踪平台SAMI；Google推出Google Fit；微软则推出Microsoft Health健康与健身云服务平台。
趋势7：在线教育拐点到来，未来市场快速成长中国经济网数据显示，2014年上半年国内在线教育投资总额高达25亿元，国外在线教育投资总额24亿元，同时8月份不低于10亿元的投资、10月份的5亿元，预估2014年整年国内在线教育投资高达50-80亿元左右，全球的在线教育投资总额预估上百亿。
艾瑞咨询数据显示，2014在线教育市场规模将达998亿，增长率达19%，市场仍然处于较快的速度成长。
2015年，市场增长的拐点即将到来，未来三年2015年、2016年和2017年继续快速增长，增长率均在20%左右。学历教育、职业在线教育是市场规模高速增长的主要动力。
但值得我们注意的是，中小学在线教育市场将比整个在线教育市场的成长速度更快，2014年中小学在线教育市场规模增长率为34%，未来三年2015年、2016年和2017年增长率分别为35%、39%和39%，呈现高速增长的态势。
目前的教育领域的变革主要是来自移动互联网和大数据。
原来的互联网教育绝大多数依赖于PC端，互联网时代已经完全进入移动互联时代，有了平板电脑和智能手机之后，在线教育从相对集中的学习转变成碎片化学习的状态，这需要在线教育产品形态的转变；而由于大数据的发展也使得在线教育更加智能和科学，比如我们可以通过大数据建立错误题库去优化老师讲课的重点，或者通过大数据去辅助学生答题，科学评估学习成绩，优化学习重点，如猿题库、学习宝和优答。
趋势8：在线旅游市场竞争更加激烈，市场正在酝酿变局2014年中国在线旅游预订市场交易规模将达2872亿。
受到业内持续而大规模的价格战影响，在线旅游OTA市场营收规模2013年和2014年增速低于整体在线旅游市场。展望2015年，以下趋势依然持续：（1）价格战，企业增收不增利。
四家中国赴美上市OTA企业的第三季度财报显示，企业净利润依然加速下滑，但各方的价格战愈加火热。携程网第三季度净营业收入为21亿元，同比增长38%，但净利润2.17亿元，同比下降42%。
这已是携程连续三个季度净利润负增长；去哪儿公司2014年第三季度总营收为5.011亿元，同比增长107.8%；但是归属于股东的净亏损扩大至5.662亿元。
但携程依然在2014年12月宣布将拿出10亿进行大规模促销。同程和途牛也互相公开叫板。（2）在线机票市场集中度更高。
在线机票预订市场的价格战持续，中小在线代理商压力逐渐增大，利润率降低，OTA分销结构将逐渐集中。（3）直销在线酒店地位继续提升。由于价格战将再持续，促进直销类酒店网站继续崛起。
目前在线酒店预定网站用户规模来看，去哪儿、携程、艺龙第一阵营，而直销类网站7天酒店在2013年也进入并稳住在第一阵营；预计2015年还将会有1-2两家直销类酒店用户规模进入第一阵营。
（4）在线度假市场比在线旅游整体市场增速更快。2014年在线度假市场交易规模增长率达42%，远高于在线旅游市场的增长率（27.5%），2015年将继续保持高速增长，增长率将在35%以上。
这主要是得益于度假休闲游的需求量逐渐增强，带动的租车、度假公寓等业务增长。（5）在线门票受到在线旅游企业重点关注，竞争更加白热化。2014年是在线门票发展的元年，而2015年则进入白热化的竞争阶段。
门票市场作为休闲旅游的入口，更容易交叉销售度假产品，因此抢占门票市场有助于对于度假市场的开发。（6）出境游热度逐渐提升。随着旅游预定的用户的收入增加及生活质量的提高，用户对出境游的需求更加强烈。
预计未来几年，在线预订出境游热度会不断提升，份额进一步扩大；同时，将会出现更多专注出境游的互联网企业。（7）移动端的迁移和竞争更加激烈。
很多大型的在线预定企业其移动端流量已经超过PC端流量，在线旅游价格战与服务战已经由PC端转移向移动端，2015年移动端的竞争更加激烈，在线旅游企业将继续加大移动端的大幅度促销和返现。
趋势9：房产领域O2O做闭环，加速转型迎发展2014年我国房地产市场步入调整期，各地商品住宅库存量高企，对市场预期的转变进一步影响了整体新开工节奏，房地产投资增速明显下滑。
市场观望情绪显著，开发企业的投资和推盘节奏都有所调整。2014年以来市场成交量整体下行，市场成交较去年大幅下降。
中国指数研究院的数据显示，2014年1-11月，50个代表城市月均成交2273万平方米，同比下降13.6%，与2012年同期基本持平，分别高出2010年、2011年同期10.6%、24.5%。
房地产行业以上的影响已经传导至房地产网站，导致房产网站营收增长放缓。以上市公司搜房网为例，2014年其营收预计在7.3亿美元，年度营收增长率为15%，比2013年的48%显著下滑。
在此背景下，房产网站积极主动变革，做销售闭环，加速转型。未来一年房产领域值得关注方向包括房产O2O、家居O2O、社区O20和房产相关互联网金融。（1）房产O2O。
房产网站积极谋求销售闭环，不仅仅帮助线上推广，还需落实到线下的售楼环节，实现规模成交。搜房、乐居、安居客和365房产网等均在不同程度实现房产O2O。（2）家居O2O。
主要有几种模式：房产网站和家居网站开通线下实体店体验，线上销售模式；传统家居商场自建电商平台模式；传统家居商城联盟，自建联盟网站的网络团购模式；传统家居企业在电商平台销售的模式。（3）社区O2O。
从从蔬菜、水果、物业、家政服务等社区购物和服务，均为社区O2O的服务范围。
以万科、花样年为代表的房地产商，阿里巴巴等电商公司，搜房及365房产网等房产网站，以及民生银行、兴业银行等金融机构已经在不同程度进入该领域。（4）互联网金融。
为了更好的做闭环，很多大型房产网站进入互联网金融领域，主要瞄准用户购房和装修过程中贷款问题。
2014年，我们看到房产网站在互联网金融方面的一系列大动作：搜房网通过成立互联网金融信息服务有限公司，并引入多方战略合作模式布局互联网金融体系。
新浪和易居中国联手成立房金所金融服务股份有限公司，推出互联网房地产金融服务平台“房金所”。365房产网拟成立金融信息服务有限公司。
趋势10：社交平台将加速生态整合，以社交为基础打造沟通、娱乐、生活、购物和学习一站式服务平台在三大类社交应用中，整体网民覆盖率最高为即时通信，第二社交网站，最后为微博。
即时通信（IM）在整体网民中的覆盖率达到了89%。而值得我们注意的是，腾讯几乎领跑了这三类主流的社交应用市场。
即时通讯领域，腾讯的QQ和微信的网民渗透率分别到78%和65%，QQ空间的网民渗透率也达57%，腾讯微博为27%，仅比新浪微博低1%。
最为值得关注的是微信，上线后仅用四年便取得了65%的网民渗透率，发展速度极快。未来一年，各社交平台将加速社交相关生态的整合，以社交为基础打造沟通、娱乐、生活、购物和学习的在线一站式服务平台。
（1）在沟通方面，腾讯提出乐在沟通的产品理念，QQ和微信将继续提升语音和视频沟通的产品体验，尤其是QQ在多人视频沟通方面，以提升在工作场景和教育场景下的一对多和多对多的沟通体验；新浪微博也在测试群沟通功能，期待在社交沟通方面抢占更多的份额。
（2）在娱乐方面，腾讯、新浪、人人等社交平台都积极为用户提供PC游戏和移动游戏服务，在社交用户的大盘上进行很好的游戏商业化，2014年这些社交平台在移动游戏已经取得了不错的发展，预计未来两年将更为重视社交用户的移动游戏方向。
（3）在生活方面，2014年初，腾讯投资入股大众点评，占股20%，快速抢占生活O2O的入口；而在更早之前，腾讯就投资了嘀嘀打车。
未来一年，在生活化方面社交平台将继续加速整合的速度，以投资或者收购的方式快速拓展市场。
（4）在购物方面，2014年初，腾讯以2.14亿美元入股京东15%的股份，合作有利于两者在电商领域的快速发展；而在2013年，阿里巴巴以5.86亿美元购入新浪微博18%的股份，同时两者展开全面战略合作，在未来，阿里还有权按事先约定的定价方式，将新浪微博的持股升至30%。
在未来一年，社交平台将继续加大电商领域的合作力度，尤其是促进社交和移动电商的融合。（5）在学习方面，社交平台将发挥其天然沟通能力和用户资源的优势，发力在线教育。
以腾讯为例，“腾讯课堂”从两方面发力在线教育：一方面以QQ群为网络课堂做直播教育，而另一方面以精品课为资源平台做录播教育。
同时，腾讯和新东方在2014年7月宣布成立合资公司“微学明日”，进军移动学习市场。2014年2月YY也正式宣布进军在线教育，分拆出独立品牌100教育。
预计2015年，社交平台更加重视教育市场的发展和投资，竞争愈加激烈。
人工神经网络的特点有哪些
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。
例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。第三，具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
人工神经网络突出的优点：(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系； (2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性； (3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能； (4)可学习和自适应不知道或不确定的系统； (5)能够同时处理定量、定性知识。
希望我的回答可以帮到您哦。
