WikiDer > Информационная инженерия (поле)

Information engineering (field)

Информационная инженерия это инженерное дело дисциплина, которая занимается созданием, распространением, анализом и использованием Информация, данные, и знание в системах.[1][2][3][4][5][нужен лучший источник] Поле впервые стало идентифицироваться в начале 21-го века.[нужна цитата]

Компоненты информационной инженерии включают больше теоретических областей, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, теория управления, обработка сигналов, и теория информации, и другие прикладные области, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, биоинформатика, обработка медицинских изображений, хеминформатика, автономная робототехника, мобильная робототехника, и телекоммуникации.[1][2][5][6][7] Многие из них происходят из Информатика, а также другие отрасли машиностроения, такие как компьютерная инженерия, электротехника, и биоинженерия.

Область информационной инженерии в значительной степени основана на математика, особенно вероятность, статистика, исчисление, линейная алгебра, оптимизация, дифференциальные уравнения, вариационное исчисление, и комплексный анализ.

Информационные инженеры часто[нужна цитата] держать степень в информационной инженерии или в смежных областях и часто являются частью профессиональный орган такой как Институт инженерии и технологий или же Институт Измерения и Контроля.[8][9][10] Они работают почти во всех отрасли в связи с широким использованием информационной инженерии.

История

Период, термин информационная инженерия привыкший[нужна цитата] обратитесь к программная инженерия методология, которая сейчас более известна как инженерия информационных технологий[нужна цитата] или методология информационной инженерии. Он начал обретать свое нынешнее значение в самом начале 21-го века.[нужна цитата]

Элементы

Машинное обучение и статистика

Машинное обучение - это область, в которой используются статистический и вероятностный методы позволить компьютеры "учиться" на данных без явного программирования.[11] Наука о данных предполагает применение машинного обучения для извлечения знаний из данных.

Подполя машинного обучения включают глубокое обучение, контролируемое обучение, обучение без учителя, обучение с подкреплением, полу-контролируемое обучение, и активное изучение.

Причинный вывод - еще один связанный компонент информационной инженерии.

Теория управления

Теория управления относится к управлению (непрерывный) динамические системы, с целью избежать задержек, превышений или нестабильность.[12] Информационные инженеры склонны уделять больше внимания теории управления, а не физическому проектированию систем управления и схемы (который имеет тенденцию подпадать под электротехнику).

Подполя теории управления включают: классический контроль, оптимальный контроль, и нелинейное управление.

Обработка сигналов

Под обработкой сигналов понимается создание, анализ и использование сигналы, который может принимать разные формы, например изображение, звук, электрические или биологические.[13]

Пример того, как обработка изображений может быть применена к рентгенографии.
Пример того, как 2D преобразование Фурье может использоваться для удаления нежелательной информации из Рентгеновское сканирование.

Теория информации

Теория информации изучает анализ, передачу и хранение информации. Основные области теории информации включают: кодирование и Сжатие данных.[14]

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение - это область, которая помогает компьютерам понимать изображения и видео на высоком уровне.[15]

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка связана с тем, чтобы компьютеры понимали человеческие (естественные) языки на высоком уровне. Обычно это означает текст, но также часто включает обработка речи и признание.[16]

Биоинформатика

Биоинформатика - это область, которая занимается анализом, обработкой и использованием биологический данные.[17] Обычно это означает такие темы, как геномика и протеомика, а иногда также включает обработка медицинских изображений.

Хеминформатика

Химинформатика - это область, которая занимается анализом, обработкой и использованием химический данные.[18]

Робототехника

Робототехника в информационной инженерии фокусируется в основном на алгоритмы и компьютерные программы используется для контроля роботы. Таким образом, информационная инженерия, как правило, больше фокусируется на автономных, мобильных или вероятностных роботах.[19][20][21] Основные подполя, изученные информационными инженерами, включают: контроль, восприятие, SLAM, и планирование движения.[19][20]

Инструменты

В прошлом некоторые области информационной инженерии, такие как обработка сигналов, использовались аналоговая электроника, но в настоящее время большая часть информационной инженерии выполняется с цифровые компьютеры. Многие задачи информационной инженерии могут быть распараллеленный, поэтому в настоящее время информационная инженерия осуществляется с использованием Процессоры, GPU, и Ускорители ИИ.[22][23] Также был интерес к использованию квантовые компьютеры для некоторых подполей информационной инженерии, таких как машинное обучение и робототехника.[24][25][26]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б «Лекция 2009 года | Прошедшие лекции | Лекция Тьюринга по BCS / IET | События | BCS - The Chartered Institute for IT». www.bcs.org. Получено 2018-10-11.
  2. ^ а б Брэди, Майкл (2009). «Информационная инженерия и ее будущее». Институт инженерии и технологий, лекция Тьюринга. Получено 2018-10-04.
  3. ^ Робертс, Стивен. «Введение в информационную инженерию» (PDF). Оксфордская информационная инженерия. Получено 2018-10-04.
  4. ^ «Департамент информационной инженерии, CUHK». www.ie.cuhk.edu.hk. Получено 2018-10-03.
  5. ^ а б «Информационная инженерия | Инженерный отдел». www.eng.cam.ac.uk. Получено 2018-10-03.
  6. ^ "Информационная инженерия Главная / Главная страница". www.robots.ox.ac.uk. Получено 2018-10-03.
  7. ^ «Информационная инженерия». warwick.ac.uk. Получено 2018-10-03.
  8. ^ «Академические партнеры и аффилированные лица 2017/2018 - IET». www.theiet.org. Получено 2018-10-03.
  9. ^ "Электронная и информационная инженерия - Имперский колледж Лондона". Times Higher Education (THE). Получено 2018-10-03.
  10. ^ «Аккредитация бакалавриата MEng | CUED». training.eng.cam.ac.uk. Получено 2018-10-03.
  11. ^ Епископ, Кристофер (2007). Распознавание образов и машинное обучение. Нью-Йорк: Springer-Verlag New York Inc. ISBN 978-0387310732.
  12. ^ Найз, Норман (2015). Разработка систем управления. Вайли. ISBN 978-1118170519.
  13. ^ Лайонс, Ричард (2010). Понимание цифровой обработки сигналов. Прентис Холл. ISBN 978-0137027415.
  14. ^ Обложка, Томас (2006). Элементы теории информации. Wiley-Interscience. ISBN 978-0471241959.
  15. ^ Дэвис, Эмлин (2017). Компьютерное зрение: принципы, алгоритмы, приложения, обучение. Академическая пресса. ISBN 978-0128092842.
  16. ^ Джурафски, Даниэль (2008). Обработка речи и языка. Прентис Холл. ISBN 978-0131873216.
  17. ^ Леск, Артур (2014). Введение в биоинформатику. Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0199651566.
  18. ^ Лич, Эндрю (2007). Введение в хемоинформатику. Springer. ISBN 978-1402062902.
  19. ^ а б Сигварт, Роланд (2011). Введение в автономных мобильных роботов. MIT Press. ISBN 978-0262015356.
  20. ^ а б Келли, Алонзо (2013). Мобильная робототехника. Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1107031159.
  21. ^ Трун, Себастьян (2005). Вероятностная робототехника. MIT Press. ISBN 978-0262201629.
  22. ^ Баркер, Колин. «Как графический процессор стал сердцем ИИ и машинного обучения | ZDNet». ZDNet. Получено 2018-10-03.
  23. ^ Кобиелус, Джеймс. «Работа искусственного интеллекта: взрыв новых аппаратных ускорителей искусственного интеллекта». InfoWorld. Получено 2018-10-03.
  24. ^ Виттек, Питер (2014). Квантовое машинное обучение. Академическая пресса. ISBN 978-0128100400.
  25. ^ Шульд, Мария (2018). Обучение с учителем с помощью квантовых компьютеров. Springer. ISBN 978-3319964232.
  26. ^ Тандон, Пратик (2017). Квантовая робототехника. Издатели Morgan & Claypool. ISBN 978-1627059138.