在打开AdobeIllustrator并创建850x850像素宽度和高度的新文档后，我们将开始绘制头像，这对所有女性来说都是相同的。使用椭圆工具（L）绘制一个椭圆。在下面的图片中，您可以看到您需要的填充颜色。更改此形状：转到效果变形鱼。输入您在下面看到的选项，然后按确定。
AI里面画手绘的线条处理方法第一步、用画几个圆形的小点。第二步、选择工具栏的混合工具，连续点击这三个点。第三步、选择这个混合，点击画笔工具栏的新建按钮（或者将其拖拽到画笔工具栏），新建艺术画笔，默认选项就好，若果想保持画笔的圆头，可以像最后一张图那样设置在参考线之间拉伸。
打开Adobeillustrator软件；用Ai软件绘制景观效果图的大致比例关系；绘制思路，先画整体比例，后画局部细节；用Ai软件填充大致的色彩关系；绘制思路，先画整体色彩关系，后画局部色彩光影；用Ai软件绘制细节的线稿；用Ai软件上色，完善局部细节的色彩关系。
毋庸置疑，当然三本本科生当然可以做人工智能呀！现如今做人工智能是一种 时尚 ，因为AI它是研究、开发用于模拟延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术；它涵盖了人们生活的方方面面。
没有，在大学本科这个阶段一般不会分的这么细的。想进这个行业应该从计算机专业或者自动化来切入。
信息管理与信息系统教育资源要求比人工智能低。信息管理与信息系统偏向管理类内容，大量的高校都有开设信息管理与信息系统专业，且该专业教育资源要求较低，三本教育学习信息管理与信息系统专业是可以的。
1、人工智能（AI）软件适合各种人群学习，包括但不限于以下几类： 学生：对于计算机科学、工程、数学或相关领域的学生来说，学习AI软件可以帮助他们更好地理解这些领域的理论知识，并为将来的职业生涯做好准备。此外，AI技术在许多行业中都有广泛的应用，因此具备AI技能的学生将具有更强的竞争力。
2、人工智能适合零基础学习的 就业方向：科学研究，工程开发。计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。机械制造 人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。
3、计算机科学专业的学生：人工智能是计算机科学领域的一个重要分支，因此学习人工智能软件可以帮助计算机科学专业的学生更好地理解人工智能的基础理论和应用方法。
1、人工智能专业的主要课程包括：计算机科学基础课程：如数据结构、算法设计与分析、计算机组成原理等，为学生打下坚实的计算机基础。数学基础课程：如高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，为学生提供数学建模和数据分析的能力。
2、智能是个综合学科，智能专业的主要领域是：机器学习、智能导论、图像识别、物演化论、然语处理、语义、博弈论等。智能专业的就业向 算法程师。
3、什么是人工智能专业？人工智能，即AI（ArTIficialIntelligence），是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。
4、人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。人工智能专业的主要领域是：机器学习 人工智能导论（搜索法等） 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。 需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。
5、人工智能专业学以下几个方面： 人工智能伦理课程群。具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》。 认知与神经科学课程群。具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程。 先进机器人学课程群。
人工智能的关键技术主要包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习、人机交互、知识图谱、跨媒体分析推理和智适应学习等。
智能搜索引擎：通过机器学习算法优化搜索结果，提供更加精准的信息检索服务。 自动驾驶（OSO系统）：利用计算机视觉、传感器技术等实现车辆的自主导航和驾驶。 人像识别：通过图像处理技术，识别和验证个人身份，广泛应用于安全监控和身份验证系统。
人工智能（AI）的核心技术包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别。 计算机视觉是指AI系统识别图像中的物体、场景和活动的能力。这一领域结合了计算机科学、工程、信号处理、物理学、应用数学与统计学、神经生理学和认知科学等多个学科。
人工智能包括五大核心技术：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
人工智能技术包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaTIc Speech RecogniTIon，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。
智能搜索引擎：通过机器学习算法，提升搜索结果的相关性和效率。 自动驾驶（OSO系统）：利用计算机视觉、传感器技术和路径规划算法，实现车辆的自主导航和驾驶。 人像识别：采用生物识别技术，通过计算机视觉分析个体特征，实现身份认证。