人工智能证书排行榜？

一、人工智能证书排行榜？

以下是一些著名的人工智能证书，排名不分先后：

1. IBM Data Science Professional Certificate: 由IBM和Coursera联合推出的人工智能数据科学专业证书，涵盖数据分析、机器学习、人工智能和大数据等内容。

2. TensorFlow Developer Certificate: 由Google推出的人工智能TensorFlow框架开发者证书，测试考生的TensorFlow开发知识和技能。

3. NVIDIA Deep Learning Institute Certifications: 由英伟达公司提供的针对深度学习的证书，涵盖各种主题，如计算机视觉、自然语言处理和高性能计算等。

4. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate: 微软推出的专为Azure人工智能工程师设计的认证，旨在测试考生使用Azure和人工智能的知识和技能。

5. Cloudera Certified: Professional Data Scientist: Cloudera公司提供的大数据和人工智能认证证书，涵盖数据科学和人工智能的广泛专业技能和知识。

6. Artificial Intelligence Engineer (AIE) Certification: 由The Open Group提供的人工智能工程师认证，旨在测试考生的人工智能技能和知识。

7. Certified Analytics Professional (CAP): 由INFORMS提供的分析师证书，涵盖数据分析、数据科学、统计分析和计算机科学等相关内容。

请注意，证书仅是证明技能和知识的一种方式，不能代表一个人的全部能力。同时，最重要的还是实践和经验，可以通过实际项目和工作经历来进一步拓展和发展自己的技能和知识。

二、人工智能公司排行榜？

1. AIBrain

　　AIBrain是一家位于美国加利福尼亚州的人工智能公司，专门为智能手机和机器人应用提供AI解决方案，拥有自己的人工智能平台IRSP，并专注人工智能的开发。

　　2. 亚马逊

　　这家全球商品品种最多的在线零售巨头如今已经通过服务和产品进入了人工智能领域，它们的亚马逊机器人已经开始学习使用数据预测和查找模式的能力。目前亚马逊的人工智能服务机器人Alexa已经面世。

　　3. Anki

　　Anki是一家获得了银行业巨头摩根投资的玩具机器人公司，总部位于旧金山。Anki的旗舰机器人是Cozmo，该机器人由于出色的情感反应被称为是迄今为止最先进的消费机器人之一，它有表情、有情绪，没电了还能自己充电。

　　4. 苹果

　　苹果公司在过去的3年里收购了四家人工智能创业公司，预示着它们迈入人工智能领域的决心。多年来，苹果公司的虚拟助理Siri从一个简单的语音助手变成了成熟的语音机器人。

　　5. Banjo

　　Banjo是一家社交网络公司，在2015年获得了日本软银集团1亿美元的融资，它们利用人工智能对社交媒体进行数据整合，将地理定位和社交软件结合，用户可以查看自己周围的活动，也可以查看某个地址周边发生的事情。

　　6.达闼科技

　　达闼科技正在开发它称为基于云智能的机器人系统。CI与AI不同，它将机器与人类相结合，而不是将它们作为单独的实体来对待，但允许机器人由人控制。

　　7. Facebook

　　这家为全球30亿用户服务的公司，在对人工智能的战略投资商是舍得的，迄今为止，脸书已经开设了三家人工智能实验室，并且还收购了两家AI公司，即Masquerade和Zurich Eye。

　　8. Google

　　在所有互联网企业当中，谷歌是高居最具品牌价值企业榜首的人工智能领域领导者，它们早就已经开始大规模布局人工智能，并且投入很大。在四年内，谷歌收购了12家AI创业公司，它们研究的重点是推荐语言翻译、视觉处理以及排名和预测能力。

　　9. H2O

　　H2O是由Oxdata公司推出的一个人工智能项目，主要服务于数据科学家和开发者，被全球超过10,000个组织的100,000多名数据科学家所使用，为他们提供快速机器学习引擎，另外它还声称自己是“世界领先的开源机器学习平台”。

　　10. IBM

　　从20世纪50年代开始，IBM就一直是人工智能领域的先驱者，它一直专注于人工智能领域，其中Watson超级计算机是最知名的AI项目之一，这台计算机可以学习语言和人类知识。

　　11. 碳云智能

　　iCarbonX是一家中国生物技术公司，它使用人工智能来提供个性化的健康分析和健康指数预测。它已与来自世界各地的七家专注于收集不同类型医疗保健数据的科技公司结成联盟，并将使用算法分析基因组，生理和行为数据，并提供定制的健康和医疗建议。

　　12. 英特尔

　　英特尔已经认识到人工智能的重要性，并希望通过支持和投资人工智能技术保持领先地位。除了众多收购之外，英特尔还单独向微软投资了几家AI初创公司。该公司通过优化的机器学习框架和库宣传其对开源的承诺，以及他们对Nervana系统的收购，使他们能够利用他们的机器学习专家。

分享

三、人工智能考研难度排行榜？

该学科考研难度排行榜的是复旦大学，上海交大、浙江大学、南京大学，北京航空航天大学，进入十强的高校依次为：中国人民大学、同济大学、西安交通大学，进入前20的高校有武汉大学、华中科技大学。北京理工大学、东南大学、哈工大、天津大学等校。

四、人工智能算力排行榜？

1、Amazon AWS：平台的完善度、产品成熟度、市场占用率、品牌知名度，均排第一；

2、Microsoft Azure：微软企业用户众多且强大，企业级品质产品给力,营收增长快、和office365等产品整合有很大的发展空间；

3、Google Cloud Platform：分布式计算和分布式存储方面排名第一，技术研发能力强。前3在哪个方面进行排名几乎都是没有争议的。。不过要说前四，那第四就看怎么排名了。。4、IBM Cloud (Softlayer) ：一个伟大的企业加一个大手笔的收购

5、阿里云，国内第一品牌

五、人工智能是人工智能机么？

人工智能不是人工智能机。首先要了解什么是人工智能，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

六、a股人工智能ai公司排行榜？

1、埃斯顿

埃斯顿是人工智能排行榜第一的公司，已经在A股市场上市，主营业务是生产工业机器人，并提供智能制造软硬件解决方案，并打造高端智能机械装备及其核心控制和功能部件的研发、生产和销售。

2、科沃斯

科沃斯也在国内A股上市，妥妥的10倍牛股，科沃斯主要生产家庭服务机器人，并对其进行设计、制造和销售，在国内的销量非常不错。

3、新松机器人

新松机器人是一家机器人自动化技术研发商，是一家研发公司，在国内名气一般。

4、拓斯达

拓斯达主营业务的是提供工业自动化整体解决方案及相关设备，生产工业机器人(包括直角坐标机器人和多关节机器人)及自动化应用系统、注塑机配套设备及自动供料系统、智能能源及环境管理系统。

七、北京人工智能公司排行榜？

   最有前景的公司有百度网、腾讯、阿里巴巴和搜狗四家公司。

1、百度网

人工智能是百度网的主导策略，诸多工艺已超过国际水准。百度网创立Apollo资金和DuerOS资金，推进我国AI的进步。而且，获得人工智能就能获得将来业界的认可，因AI可能像水电一样变成基础建设，无所不在。

2、腾讯

腾讯应对人工智能，加快其自主创新步伐。构建了人工智能试验室AILab，该试验室具有50多名AI专家及200多名AI应用工程师队伍，致力于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在2022年围棋比赛中取得了第一名，让AILab备受关注。

3、阿里巴巴

阿里所创立的人工智能试验室，关键面对消费级的AI产品开发，包含最近备受关注的一款智能音响商品便是源于该试验室，欲争夺家庭操控通道。此外，阿里旗下蚂蚁金融是金融科技标杆，将人工智能加入至金融生活，包含最近朋友圈疯传的阿里无人超市，便是蚂蚁金融所开发的。

4、搜狗

搜狗在IPO的版图重点已不再是查找、输入法和网页，反而是借助人工智能。而且向清华大学捐助1.9亿元，一同创立了天工智能计算研究所。

伴随着中国科技的兴起，物联网、云技术、互联网大数据和人工智能等工艺与国外赛跑，我国更加是处于高速成长环节，特别是人工智能研究实力在全球前端，国内以BAT之首的科技企业正走在AI的最前端的，与谷歌、微软等为核心的国外互联网巨头竞技，促使中国与美国科技企业在这个没硝烟的战场中迅猛发展。

八、单片机编程人工智能？

摘要：不知道大家有没有这样一种感觉，就是感觉自己玩单片机还可以，各个功能模块也都会驱动，但是如果让你完整的写一套代码，却无逻辑与框架可言，上来就是开始写！东抄抄写抄抄。说明编程还处于比较低的水平，那么如何才能提高自己的编程水平呢？学会一种好的编程框架或者一种编程思想，可能会受用终生！比如模块化编程，框架式编程，状态机编程等等，都是一种好的框架。

今天说的就是状态机编程，由于篇幅较长，大家慢慢欣赏。那么状态机是一个这样的东东？状态机(state machine)有5个要素，分别是状态(state)、迁移(transition)、事件(event)、动作(action)、条件(guard)。

什么是状态机？

状态机是一个这样的东东：状态机(state machine)有 5 个要素，分别是状态(state)、迁移(transition)、事件(event)、动作(action)、条件(guard)。

状态：一个系统在某一时刻所存在的稳定的工作情况，系统在整个工作周期中可能有多个状态。例如一部电动机共有正转、反转、停转这 3 种状态。

一个状态机需要在状态集合中选取一个状态作为初始状态。

迁移：系统从一个状态转移到另一个状态的过程称作迁移，迁移不是自动发生的，需要外界对系统施加影响。停转的电动机自己不会转起来，让它转起来必须上电。

事件：某一时刻发生的对系统有意义的事情，状态机之所以发生状态迁移，就是因为出现了事件。对电动机来讲，加正电压、加负电压、断电就是事件。

动作：在状态机的迁移过程中，状态机会做出一些其它的行为，这些行为就是动作，动作是状态机对事件的响应。给停转的电动机加正电压，电动机由停转状态迁移到正转状态，同时会启动电机，这个启动过程可以看做是动作，也就是对上电事件的响应。

条件：状态机对事件并不是有求必应的，有了事件，状态机还要满足一定的条件才能发生状态迁移。还是以停转状态的电动机为例，虽然合闸上电了，但是如果供电线路有问题的话，电动机还是不能转起来。

只谈概念太空洞了，上一个小例子：一单片机、一按键、俩 LED 灯(记为L1和L2)、一人， 足矣！

【学习交流群】不知道怎么学？遇到问题没人问？到处找资料？邀请你加入我的嵌入式物联网单片机学习交流群，群内气氛活跃，大咖小白、在职、学生都有，还有群友整理收集的100G教程资料，点击下方进群占位。（点击跳转到群二维码，请放心点击！）

规则描述：

1、L1L2状态转换顺序OFF/OFF--->ON/OFF--->ON/ON--->OFF/ON--->OFF/OFF

2、通过按键控制L1L2的状态,每次状态转换需连续按键5次

3、L1L2的初始状态OFF/OFF

下面这段程序是根据功能要求写成的代码。

程序清单List1：

void main(void)
{
 sys_init();
 led_off(LED1);
 led_off(LED2);
 g_stFSM.u8LedStat = LS_OFFOFF;
 g_stFSM.u8KeyCnt = 0;
 while(1)
 {
  if(test_key()==TRUE)
  {
   fsm_active();
  }
  else
  {
   ; /*idle code*/
  }
 }
}
void fsm_active(void)
{
 if(g_stFSM.u8KeyCnt > 3) /*击键是否满 5 次*/
 {
  switch(g_stFSM.u8LedStat)
  {
   case LS_OFFOFF:
    led_on(LED1); /*输出动作*/
    g_stFSM.u8KeyCnt = 0;
    g_stFSM.u8LedStat = LS_ONOFF; /*状态迁移*/
    break;
   case LS_ONOFF:
    led_on(LED2); /*输出动作*/
    g_stFSM.u8KeyCnt = 0;
    g_stFSM.u8LedStat = LS_ONON; /*状态迁移*/
    break;
   case LS_ONON:
    led_off(LED1); /*输出动作*/
    g_stFSM.u8KeyCnt = 0;
    g_stFSM.u8LedStat = LS_OFFON; /*状态迁移*/
    break;
   case LS_OFFON:
    led_off(LED2); /*输出动作*/
    g_stFSM.u8KeyCnt = 0;
    g_stFSM.u8LedStat = LS_OFFOFF; /*状态迁移*/
    break;
   default: /*非法状态*/
    led_off(LED1);
    led_off(LED2);
    g_stFSM.u8KeyCnt = 0;
    g_stFSM.u8LedStat = LS_OFFOFF; /*恢复初始状态*/
    break;
  }
 }
 else
 {
  g_stFSM.u8KeyCnt++; /*状态不迁移，仅记录击键次数*/
 }
}

实际上在状态机编程中，正确的顺序应该是先有状态转换图，后有程序，程序应该是根据设计好的状态图写出来的。不过考虑到有些童鞋会觉得代码要比转换图来得亲切，我就先把程序放在前头了。

这张状态转换图是用UML(统一建模语言)的语法元素画出来的，语法不是很标准，但拿来解释问题足够了。

圆角矩形代表状态机的各个状态，里面标注着状态的名称。

带箭头的直线或弧线代表状态迁移，起于初态，止于次态。

图中的文字内容是对迁移的说明，格式是：事件[条件]/动作列表(后两项可选)。

“事件[条件]/动作列表”要说明的意思是：如果在某个状态下发生了“事件”，并且状态机

满足“[条件]”，那么就要执行此次状态转移，同时要产生一系列“动作”，以响应事件。在这个例子里，我用“KEY”表示击键事件。

图中有一个黑色实心圆点，表示状态机在工作之前所处的一种不可知的状态，在运行之前状态机必须强制地由这个状态迁移到初始状态，这个迁移可以有动作列表(如图1所示)，但不需要事件触发。

图中还有一个包含黑色实心圆点的圆圈，表示状态机生命周期的结束，这个例子中的状态机生生不息，所以没有状态指向该圆圈。

关于这个状态转换图就不多说了，相信大家结合着上面的代码能很容易看明白。现在我们再聊一聊程序清单List1。

先看一下fsm_active()这个函数，g_stFSM.u8KeyCnt = 0;这个语句在switch—case里共出现了 5 次，前 4 次是作为各个状态迁移的动作出现的。从代码简化提高效率的角度来看，我们完全可以把这 5 次合并为 1 次放在 switch—case 语句之前，两者的效果是完全一样的，代码里之所以这样啰嗦，是为了清晰地表明每次状态迁移中所有的动作细节，这种方式和图2的状态转换图所要表达的意图是完全一致的。

再看一下g_stFSM这个状态机结构体变量，它有两个成员：u8LedStat和 u8KeyCnt。用这个结构体来做状态机好像有点儿啰嗦，我们能不能只用一个像 u8LedStat 这样的整型变量来做状态机呢？

当然可以！我们把图 2中的这 4 个状态各自拆分成 5 个小状态，这样用 20 个状态同样能实现这个状态机，而且只需要一个 unsigned char 型的变量就足够了，每次击键都会引发状态迁移， 每迁移 5 次就能改变一次 LED 灯的状态，从外面看两种方法的效果完全一样。

假设我把功能要求改一下，把连续击键5次改变L1L2的状态改为连续击键100次才能改变L1L2的状态。这样的话第二种方法需要4X100=400个状态！而且函数fsm_active()中的switch—case语句里要有400个case，这样的程序还有法儿写么？！

同样的功能改动，如果用g_stFSM这个结构体来实现状态机的话，函数fsm_active()只需要将if(g_stFSM.u8KeyCnt>3)改为if(g_stFSM.u8KeyCnt > 98)就可以了！

g_stFSM结构体的两个成员中，u8LedStat可以看作是质变因子，相当于主变量；u8KeyCnt可以看作是量变因子，相当于辅助变量。量变因子的逐步积累会引发质变因子的变化。

像g_stFSM这样的状态机被称作Extended State Machine，我不知道业内正规的中文术语怎么讲，只好把英文词组搬过来了。

2、状态机编程的优点

说了这么多，大家大概明白状态机到底是个什么东西了，也知道状态机化的程序大体怎么写了，那么单片机的程序用状态机的方法来写有什么好处呢？

(1)提高CPU使用效率

话说我只要见到满篇都是delay_ms()的程序就会蛋疼，动辄十几个ms几十个ms的软件延时是对CPU资源的巨大浪费，宝贵的CPU机时都浪费在了NOP指令上。那种为了等待一个管脚电平跳变或者一个串口数据而岿然不动的程序也让我非常纠结，如果事件一直不发生，你要等到世界末日么？

把程序状态机化，这种情况就会明显改观，程序只需要用全局变量记录下工作状态，就可以转头去干别的工作了，当然忙完那些活儿之后要再看看工作状态有没有变化。只要目标事件(定时未到、电平没跳变、串口数据没收完)还没发生，工作状态就不会改变，程序就一直重复着“查询—干别的—查询—干别的”这样的循环，这样CPU就闲不下来了。在程序清单 List3 中，if{}else{}语句里else下的内容(代码中没有添加，只是加了一条/*idle code*/的注释示意)就是上文所说的“别的工作” 。

这种处理方法的实质就是在程序等待事件的过程中间隔性地插入一些有意义的工作，好让CPU不是一直无谓地等待。

(2) 逻辑完备性

我觉得逻辑完备性是状态机编程最大的优点。

不知道大家有没有用C语言写过计算器的小程序，我很早以前写过，写出来一测试，那个惨不忍睹啊！当我规规矩矩的输入算式的时候，程序可以得到正确的计算结果，但要是故意输入数字和运算符号的随意组合，程序总是得出莫名其妙的结果。

后来我试着思维模拟一下程序的工作过程，正确的算式思路清晰，流程顺畅，可要碰上了不规矩的式子，走着走着我就晕菜了，那么多的标志位，那么多的变量，变来变去，最后直接分析不下去了。

很久之后我认识了状态机，才恍然明白，当时的程序是有逻辑漏洞的。如果把这个计算器程序当做是一个反应式系统，那么一个数字或者运算符就可以看做一个事件，一个算式就是一组事件组合。对于一个逻辑完备的反应式系统，不管什么样的事件组合，系统都能正确处理事件，而且系统自身的工作状态也一直处在可知可控的状态中。反过来，如果一个系统的逻辑功能不完备，在某些特定事件组合的驱动下，系统就会进入一个不可知不可控的状态，与设计者的意图相悖。

状态机就能解决逻辑完备性的问题。

状态机是一种以系统状态为中心，以事件为变量的设计方法，它专注于各个状态的特点以及状态之间相互转换的关系。状态的转换恰恰是事件引起的，那么在研究某个具体状态的时候，我们自然而然地会考虑任何一个事件对这个状态有什么样的影响。这样，每一个状态中发生的每一个事件都会在我们的考虑之中，也就不会留下逻辑漏洞。

这样说也许大家会觉得太空洞，实践出真知，某天如果你真的要设计一个逻辑复杂的程序，

我保证你会说：哇！状态机真的很好用哎！

(3)程序结构清晰

用状态机写出来的程序的结构是非常清晰的。

程序员最痛苦的事儿莫过于读别人写的代码。如果代码不是很规范，而且手里还没有流程图，读代码会让人晕了又晕，只有顺着程序一遍又一遍的看，很多遍之后才能隐约地明白程序大体的工作过程。有流程图会好一点，但是如果程序比较大，流程图也不会画得多详细，很多细节上的过程还是要从代码中理解。

相比之下，用状态机写的程序要好很多，拿一张标准的UML状态转换图，再配上一些简明的文字说明，程序中的各个要素一览无余。程序中有哪些状态，会发生哪些事件，状态机如何响应，响应之后跳转到哪个状态，这些都十分明朗，甚至许多动作细节都能从状态转换图中找到。可以毫不夸张的说，有了UML状态转换图，程序流程图写都不用写。

九、211人工智能大学排行榜？

211大学人工智能专业排名：

西安电子科技大学

上海大学

南京航空航天大学

暨南大学

北京邮电大学

南京理工大学

东华大学

武汉理工大学

云南大学

西南交通大学

北京交通大学

江南大学

河海大学

南京师范大学

东北师范大学

哈尔滨工程大学

华东理工大学

北京科技大学

中国矿业大学

南昌大学

郑州大学

北京化工大学

华南师范大学

西南大学

陕西师范大学

北京协和医学院

……

十、ai人工智能科技公司实力排行榜？

1. AIBrain

　　AIBrain是一家位于美国加利福尼亚州的人工智能公司，专门为智能手机和机器人应用提供AI解决方案，拥有自己的人工智能平台IRSP，并专注人工智能的开发。

　　2. 亚马逊

　　这家全球商品品种最多的在线零售巨头如今已经通过服务和产品进入了人工智能领域，它们的亚马逊机器人已经开始学习使用数据预测和查找模式的能力。目前亚马逊的人工智能服务机器人Alexa已经面世。

　　3. Anki

　　Anki是一家获得了银行业巨头摩根投资的玩具机器人公司，总部位于旧金山。Anki的旗舰机器人是Cozmo，该机器人由于出色的情感反应被称为是迄今为止最先进的消费机器人之一，它有表情、有情绪，没电了还能自己充电。

　　4. 苹果

　　苹果公司在过去的3年里收购了四家人工智能创业公司，预示着它们迈入人工智能领域的决心。多年来，苹果公司的虚拟助理Siri从一个简单的语音助手变成了成熟的语音机器人。

　　5. Banjo

　　Banjo是一家社交网络公司，在2015年获得了日本软银集团1亿美元的融资，它们利用人工智能对社交媒体进行数据整合，将地理定位和社交软件结合，用户可以查看自己周围的活动，也可以查看某个地址周边发生的事情。

　　6.达闼科技

　　达闼科技正在开发它称为基于云智能的机器人系统。CI与AI不同，它将机器与人类相结合，而不是将它们作为单独的实体来对待，但允许机器人由人控制。

　　7. Facebook

　　这家为全球30亿用户服务的公司，在对人工智能的战略投资商是舍得的，迄今为止，脸书已经开设了三家人工智能实验室，并且还收购了两家AI公司，即Masquerade和Zurich Eye。

　　8. Google

　　在所有互联网企业当中，谷歌是高居最具品牌价值企业榜首的人工智能领域领导者，它们早就已经开始大规模布局人工智能，并且投入很大。在四年内，谷歌收购了12家AI创业公司，它们研究的重点是推荐语言翻译、视觉处理以及排名和预测能力。

　　9. H2O

　　H2O是由Oxdata公司推出的一个人工智能项目，主要服务于数据科学家和开发者，被全球超过10,000个组织的100,000多名数据科学家所使用，为他们提供快速机器学习引擎，另外它还声称自己是“世界领先的开源机器学习平台”。

　　10. IBM

　　从20世纪50年代开始，IBM就一直是人工智能领域的先驱者，它一直专注于人工智能领域，其中Watson超级计算机是最知名的AI项目之一，这台计算机可以学习语言和人类知识。

　　11. 碳云智能

　　iCarbonX是一家中国生物技术公司，它使用人工智能来提供个性化的健康分析和健康指数预测。它已与来自世界各地的七家专注于收集不同类型医疗保健数据的科技公司结成联盟，并将使用算法分析基因组，生理和行为数据，并提供定制的健康和医疗建议。

　　12. 英特尔

　　英特尔已经认识到人工智能的重要性，并希望通过支持和投资人工智能技术保持领先地位。除了众多收购之外，英特尔还单独向微软投资了几家AI初创公司。该公司通过优化的机器学习框架和库宣传其对开源的承诺，以及他们对Nervana系统的收购，使他们能够利用他们的机器学习专家。