导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能如何建立框架网络的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
人工智能的三要素
人工智能的三个核心要素：1、数据；2、算法；3、算力。这三个要素缺一不可，相互促进、相互支撑，都是智能技术创造价值和取得成功的必备条件。
1、数据
数据是人工智能发展的基础，图像识别、视频监控等都需要庞大的数据支撑下去进行模型训练和深度学习，数据集有良好的表现并不能保证其训练的机器学习系统在实际产品场景中表现良好。许多人在构建人工智能系统时常常忘了构建一个新人工智能解决方案或产品最困难的部分不是人工智能本身或算法，通常最困难的地方是数据收集和标注。
2、算法
算法是人工智能发展的框架，算法框架能够极大地提高人工智能学习效率。一方面，算法框架降低了深度学习的难度，提供进行深度学习的底层架构、接口，以及大量训练好的神经网络模型，减少用户的编程耗时。另一方面，大部分深度学习框架具有良好的可扩展性，支持将复杂的计算任务优化后在多个服务器的CPU、GPU或TPU中并行运行，缩短模型的训练时间。
3、算力
算力伴随着人工智能出现一直都在提升和发展，相辅相成。如何提升算力成为各国研究的重点，光电计算被提上日程，以三维受控衍射传播实现全并行光速计算为例，这是一个颠覆，采集与计算无缝衔接，突破了存算分离速度制约，速度提升至少千倍，计算频次 1 THz，远超 GHz 电子计算。
人工智能与工业互联网关系解析
1.1 核心焦点从上云互通转向借助人工智能深挖工业大数据价值
工业互联网的建设促进了企业IT系统的云化迁移，实现了ICT系统与OT系统间要素的流转，打通了数据孤岛，企业得以获取灵活便捷、高效率、低成本的信息化、网络化、数字化基础，但要想实现真正的数字化和智能化则必须借助人工智能技术对工业数据价值进行充分挖掘。数据是工业互联网的核心资产，也是其价值创造的来源，对数据分析和挖掘的深度在很大程度上决定了工业互联网实际应用价值的高低。目前对数据挖掘价值依赖程度高的生产管控类及设备管理服务类应用是我国工业互联网的高热度场景，结合深度数据分析的设备 健康 管理、生产质量管理、生产工艺优化、能耗与排放管理等应用为工业企业创造了运维成本及能耗成本降低、产品质量及服务价值提升等显著的直接优化价值。
1.2 人工智能是工业互联网实现真正数智化价值的前提
工业互联网之于工业企业而言，是企业实现数字化、网络化、智能化转型的工具，其中平台层搭建了工业数据汇聚与处理的基础，工业软件的应用本质上实现数字化和自动化，强调机器设备的自动化功能，工业互联网的互联工具应用则是强调
企业内外部的打通与协同，是工业角度的互联网+模式，人工智能的加入是在数字化、网络化的基础上实现真正的智能化。工业互联网为工业企业提供通用的算力-工业云计算和边缘计算、算据-工业大数据以及算法-工业人工智能，其中大数据作为人工智能技术发挥作用的必要燃料，其背后价值的挖掘深度决定了工业互联网价值呈现的合理逻辑是从网络化、数字化转而最终实现智能化，这也正是工业企业实现降本增效、升级优化的必经之路。
二、人工智能成为重新定义工业互联网产品逻辑的抓手
强化数据洞察力，拓宽工业互联网可解问题边界
工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化，人工智能技术从广义上来看正是一种通过算法模型对数据的处理方式，人工智能技术因此开始进入工业互联网产品建设方的视野，成为服务商拉高产品价值的落脚点。以深度学习和知识图谱的为代表的人工智能技术从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力，显著提升了工业大数据分析能力与效率，为解决工业各领域诊断、预测与优化问题提供得力工具，进一步扩大了工业互联网平台可解工业问题边界的深度和广度。人工智能驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网实现数据价值深挖掘，强化了工业企业的数据洞察能力，成为打通智能制造最后一公里的关键环节。
使能工业互联网形成数据优化闭环，催生多场景系统化应用
工业领域内存在着纷繁复杂的应用场景，产品研发设计、产品瑕疵质检、生产工艺优化、流程自动化等许多场景的工业机理复杂、数据分析能力需求较高，人工智能因此被视为是使能工业互联网形成数据优化闭环的关键。目前以深度学习、知识图谱、自然语言处理为代表的人工智能技术正处于多方创新和突破的时期，通过与工业领域知识融合的不断加深，AI技术正逐渐加速向工业互联网渗透，在工业企业“研产供销管”业务链条下形成众多落地应用。从工业AI技术角度来看，主要有声音、图像、知识图谱和自然语言方向的应用，声音和图像多用于质量检测与安全监管两个领域，是目前应用较多，经济效益较为明显的场景；自然语言处理更多用在智能助手，这里有别于智能客服，智能助手更加垂直和专业，如设备维修助手；知识图谱则擅长处理大规模、复杂、多点的问题，典型应用是产品质量回溯。
以解决通用型问题为能力基础，面向特定行业差异化延伸
工业智能的本质是通用人工智能技术与工业场景、机理、知识结合，实现设计模式创新、生产智能决策、资源优化配置等创新应用。工业智能在工业系统各层级各环节已形成了相对广泛的应用，其细分应用场景可达到数十种，正如前文所述工业领域不同细分行业对工业互联网类型与功能的需求各不相同，工业智能亦是如此。不同行业依托工业智能，获取解决通用型问题的能力的同时，基于行业特点、面向行业特性痛点问题延伸出差异化方向。
五、人工智能在工业互联网中的部署
应用部署将从以平台侧为主向平台+边缘共生演进
当前人工智能主要通过三种模式融入工业互联网。第一，直接将AI算法或模型嵌入工业互联网平台层，以提升平台层数据分析能力；第二，提供工业AI软件系统，并通过云端部署形成标准化的工业互联网SaaS层应用；第三，提供一套工业互联网框架下包含软件和边缘侧硬件的完整系统。部署过程中会根据行业类别、产品相似度、场景条件、问题共性等因素对不同AI模型进行组合，对同一个行业来说，针对同一个环节将模型尽量标准化以实现移植应用。现阶段工业智能应用以平台侧为主，后期会向边缘侧发展，边缘侧的实时性要求需要AI模型产出的结论与产线或者设备形成控制闭环，艾瑞认为目前我国工业企业自动化程度不一，现场数据质量不高，并且企业对于人工智能的应用较为保守，时下落地较多的应用无论是安全监管还是质量检测都主要集中于平台侧，边缘侧工业智能的下一阶段发展需要配套基础设施和能力的共建。
六、基于AI的工业互联网参与者拓展思路
技术为先，场景为王，合作共赢
随着《互联网+人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等多份国家政策文件的发布，开展人工智能与工业结合应用成为了重要发展趋势。工业领域每个下游行业场景都有
其原生的价值链条，同时各个行业的Know – how有着较高的壁垒，人工智能服务商在开展工业领域业务时，大多基于自身技术优势和特点去寻找适合实景落地的垂直细分行业或者某一共通性工业场景，在特定场景应用中持续打磨自身工业智能产品和服务。“聚焦”被大多数AI厂商视为优先的发展策略，通过与成熟的工业互联网平台型企业开展合作，以融入而非自主开发的方式获取平台能力，不仅极大地减少了自研开发的成本和风险，而且为迭代、优化、创新自身工业智能解决方案提供了丰富的资源储备。
数据、算法、算力的不足制约了AI在工业领域的普及应用
人工智能技术本身的发展离不开数据的支撑，工业领域由于自身复杂、多样且专业性强的行业特性，导致其缺乏优秀的工业主题AI数据模型，也没有很好的工业标注数据集用于AI算法训练。此外包括底层硬件、计算框架、开发平台等AI基础设施在工业领域的建设也较为落后，这直接限制了工业智能化的发展。数据、算法和算力的短板导致了当前AI技术在工业领域的应用场景主要呈现点状分布，普及范围有限。
人工智能在工业领域应用的市场前景广阔
2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营（公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等），互联网与金融行业也位居前列，然而作为国民经济支柱产业的工业在人工智能市场份额中仅占到5%。随着人工智能与工业互联网共同被纳入新型基础设施建设范畴，行业双双提速发展的态势基本确定，加之工业领域多样化的场景需求，预计未来五年，中国工业领域中人工智能技术的使用率将显著提高，工业智能的应用市场前景将十分广阔。
人工智能将重新切割工业互联网投入空间
2020年以机器学习与深度学习、知识图谱、NLP、计算机视觉为技术主导的我国工业智能应用核心产业规模为68亿元，年均复合增长率达到27.96%，产业整体具备高成长性。然而目前人工智能服务商多以自身独立的系统交付工业智能解决
方案，工业互联网平台服务商提供的平台AI功能也以基于开源框架的算法模型自主开发为主，平台AI功能集中于基础性的数据分析能力优化，AI技术并未在工业互联网中实现广泛化应用。总体来看，现阶段工业智能与工业互联网的结合应用呈星点状分布，未来随着工业互联网对数据价值深度挖掘的依赖性提升，人工智能技术将加速向工业互联网融入，工业互联网建设的资金投入比例将重新洗牌。
四大工业智能布局方向助力工业互联网塑造竞争优势
工业互联网的真正价值不在于为工业企业锦上添花而应是雪中送炭，人工智能技术的注入是以系统化的方法和规则助力工业互联网解决工业实际场景中的某些痛点。基于深度学习技术的计算机视觉在质检、巡检等场景中实现了机器代人，在提高生产效率的同时释放了企业人力成本；以知识图谱、自然语言处理为主的认知智能技术，促进了工业知识的积累，提升了企业决策速度与精度；AutoML平台的模型自动化塑造能力则提高了算法模型在实景中的适配性。AI技术的纵向升级使得采用多种路径解决复杂工业问题成为可能，未来融合多种AI技术的工业互联网将是相关服务商打造竞争优势的重要切口。
人工智能需要什么基础？
当下，人工智能成了新时代的必修课，其重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。
那么，学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？
本文节选自王天一教授在极客时间 App 开设的“人工智能基础课”，已获授权。更多相关文章，请下载极客时间 App，订阅专栏获取。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：
线性代数：如何将研究对象形式化？
概率论：如何描述统计规律？
数理统计：如何以小见大？
最优化理论： 如何找到最优解？
信息论：如何定量度量不确定性？
形式逻辑：如何实现抽象推理？
线性代数：如何将研究对象形式化？
事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。
着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。
总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。
概率论：如何描述统计规律？
除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。
同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。
数理统计：如何以小见大？
在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。
虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。
用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。
最优化理论： 如何找到最优解？
本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。 如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。
通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。
信息论：如何定量度量不确定性？
近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说，上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述，这促成了信息论的诞生。
信息论使用“信息熵”的概念，对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释，并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。
总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL 散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。
形式逻辑：如何实现抽象推理？
1956 年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·闵斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。”通俗地说，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。
如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战。
《人工智能基础课》全年目录
本专栏将围绕机器学习与神经网络等核心概念展开，并结合当下火热的深度学习技术，勾勒出人工智能发展的基本轮廓与主要路径。点击我获取学习资源
请点击输入图片描述
我们再来看看人工智能，机器学习、大数据技术应用方面有哪些联系与区别
大数据、人工智能是目前大家谈论比较多的话题，它们的应用也越来越广泛、与我们的生活关系也越来越密切，影响也越来越深远，其中很多已进入寻常百姓家，如无人机、网约车、自动导航、智能家电、电商推荐、人机对话机器人等等。
大数据是人工智能的基础，而使大数据转变为知识或生产力，离不开机器学习（Machine Learning），可以说机器学习是人工智能的核心，是使机器具有类似人的智能的根本途径。
本文主要介绍机器有关概念、与大数据、人工智能间的关系、机器学习常用架构及算法等，具体如下：
机器学习的定义
大数据与机器学习
机器学习与人工智能及深度学习
机器学习的基本任务
如何选择合适算法
Spark在机器学习方面的优势
01 机器学习的定义
机器学习是什么？是否有统一或标准定义？目前好像没有，即使在机器学习的专业人士，也好像没有一个被广泛认可的定义。在维基百科上对机器学习有以下几种定义：
“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。
“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”
一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience (E) with respect to some class of tasks(T) and performance(P) measure , if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E。
可以看出机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如图所示。
▲机器学习处理流程
上图表明机器学习是使数据通过算法构建出模型，然后对模型性能进行评估，评估后的指标，如果达到要求就用这个模型测试新数据，如果达不到要求就要调整算法重新建立模型，再次进行评估，如此循环往复，最终获得满意结果。
02 大数据与机器学习
我们已进入大数据时代，产生数据的能力空前高涨，如互联网、移动网、物联网、成千上万的传感器、穿戴设备、GPS等等，存储数据、处理数据等能力也得到了几何级数的提升，如Hadoop、Spark技术为我们存储、处理大数据提供有效方法。
数据就是信息、就是依据，其背后隐含了大量不易被我们感官识别的信息、知识、规律等等，如何揭示这些信息、规则、趋势，正成为当下给企业带来高回报的热点。
而机器学习的任务，就是要在基于大数据量的基础上，发掘其中蕴含并且有用的信息。其处理的数据越多，机器学习就越能体现出优势，以前很多用机器学习解决不了或处理不好的问题，通过提供大数据得到很好解决或性能的大幅提升，如语言识别、图像设别、天气预测等等。
03 机器学习、人工智能及深度学习
人工智能和机器学习这两个科技术语如今已经广为流传，已成为当下的热词，然而，他们间有何区别？又有哪些相同或相似的地方？虽然人工智能和机器学习高度相关，但却并不尽相同。
人工智能是计算机科学的一个分支，目的是开发一种拥有智能行为的机器，目前很多大公司都在努力开发这种机器学习技术。他们都在努力让电脑学会人类的行为模式，以便推动很多人眼中的下一场技术革命——让机器像人类一样“思考”。
过去10年，机器学习已经为我们带来了无人驾驶汽车、实用的语音识别、有效的网络搜索等等。接下来人工智能将如何改变我们的生活？在哪些领域最先发力？我们拭目以待。
对很多机器学习来说，特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上，要想通过人工的方式设计有效的特征集合，往往要花费很多的时间和精力。
深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并利用这些组合特征解决问题。深度学习是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联以外，还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征。下图展示了深度学习和传统机器学习在流程上的差异。如图所示，深度学习算法可以从数据中学习更加复杂的特征表达，使得最后一步权重学习变得更加简单且有效。
▲机器学习与深度学习流程对比
请点击输入图片描述
前面我们分别介绍了机器学习、人工智能及深度学习，它们间的关系如何？
▲人工智能、机器学习与深度学习间的关系
请点击输入图片描述
人工智能、机器学习和深度学习是非常相关的几个领域。上图说明了它们之间大致关系。人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是解决这类问题的一个重要手段，深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上，深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈，推动了人工智能领域的快速发展。
04 机器学习的基本任务
机器学习基于数据，并以此获取新知识、新技能。它的任务有很多，分类是其基本任务之一。分类就是将新数据划分到合适的类别中，一般用于类别型的目标特征，如果目标特征为连续型，则往往采用回归方法。回归是对新目标特征进行预测，是机器学习中使用非常广泛的方法之一。
分类和回归，都是先根据标签值或目标值建立模型或规则，然后利用这些带有目标值的数据形成的模型或规则，对新数据进行识别或预测。这两种方法都属于监督学习。与监督学习相对是无监督学习，无监督学习不指定目标值或预先无法知道目标值，它可以将把相似或相近的数据划分到相同的组里，聚类就是解决这一类问题的方法之一。
点击我获取学习资源
除了监督学习、无监督学习这两种最常见的方法外，还有半监督学习、强化学习等方法，这里我们就不展开了，下图展示了这些基本任务间的关系。
▲机器学习基本任务的关系
请点击输入图片描述
05 如何选择合适算法
当我们接到一个数据分析或挖掘的任务或需求时，如果希望用机器学习来处理，首要任务是根据任务或需求选择合适算法，选择哪种算法较合适？分析的一般步骤为：
▲选择算法的一般步骤
请点击输入图片描述
充分了解数据及其特性，有助于我们更有效地选择机器学习算法。采用以上步骤在一定程度上可以缩小算法的选择范围，使我们少走些弯路，但在具体选择哪种算法方面，一般并不存在最好的算法或者可以给出最好结果的算法，在实际做项目的过程中，这个过程往往需要多次尝试，有时还要尝试不同算法。不过先用一种简单熟悉的方法，然后，在这个基础上不断优化，时常能收获意想不到的效果。
人工智能的学习思路是什么？
要学习人工智能，就要先了解清楚人工智能是什么。人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。
第一步：选好研究领域
人工智能包含很多细分领域，包括可视化、图像识别、智能机器人等。想要学习人工智能，要在学习前选好自己感兴趣的方向，有方向的进行学习。寻找一些免费的书籍，对行业有所了解后才能清楚自己要走的路。贪多嚼不烂，不提倡每个领域都去尝试。要选定一个方向去深入研究。选好方向后，就要一步一步深入学习了。
第二步：打牢数学基础
数学是打开科学大门的钥匙，数学知识是基础里的基础了。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。
数学基础包括高等数学、概率论和线性代数等。高等数学里主要包括常数e、导数、信息熵与组合数、梯度下降、牛顿法等；概率论主要有概率论基础、古典模型、常见概率分布、大数定理和中心极限定理、协方差(矩阵)和相关系数、最大似然估计和最大后验估计等；线性代数及矩阵包括线性空间及线性变换、状态转移矩阵、特征向量、阵的相关乘法、矩阵的QR分解、对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵、矩阵的SVD分解、矩阵映射/投影等。这些内容几乎在大一大二的课程里都会学到过。还有就是凸优化，掌握一些凸优化基本概念、凸集、凸函数、凸优化问题标准形式等基础就可以了。
第三步：掌握计算机语言
每种语言都有它的优缺点，可以在了解后结合自己选定的细分领域进行选择。
C++的所有设置都优于Java或Python，并帮助开发人员最大化硬件的功能。Python非常高效，效率比java、r、matlab高，在学习入手方面较为简单等。至于是C++、Python、Octave / MATLAB、R、Java、R还是其他一些语言，如何选择取决于你想要做的内容。
第四步：使用开源框架
选择一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多写代码，做一些与人工智能相关的项目。通过实践巩固自己的理论知识，通过动手提升自己的实操能力。
第五步：拓展自己视野
了解行业最新动态和研究成果，比如经典论文，网络上该领域达人分享的知识等，通过与该领域更专业人士的沟通学习，提升自己的眼界与技能。善于使用GitHub等平台，搜索热门项目，通过练习提升自己的技能，提高自己的实操能力。
第六步：深入研究，成为该领域的牛人
当你掌握了基础知识与理论，也具备了实操能力，并且眼界与思维能力处在同行业的前端了，积累了丰厚的项目经验，那么恭喜你，你已经成为该专业领域的牛人了。但学习不能停止，每个行业都处在不停的更新变化中，需要具备敏锐的洞察力，及时跟上行业前言。
ONNX一个沟通各大AI框架的桥梁
ONNX全称Open Neural Network Exchange，是微软设计的一个开放式深度学习神经网络模型的格式。旨在通过一个统一的模型格式标准，建立一个强大的人工智能生态。
深度神经网络的实现是通过数据流图实现的，数据（张量等）从输入，流过一个个集选节点，最终在输出结点得到推理结果。不同的框架实现数据流图的的方式不尽相同，有的使用静态图，有的在运行的过程中动态创建。但是不管哪种方式，最终都会得到一个神经网络模型的结构图以及权重。通常，神经网络模型的结构、权重等信息不会一直在内存里，通常需要将它们保存到文件中，用于部署、转换等。而每一种框架都有他们自己的一套专有的模型表示方法，拥有自己的一套标准去操作、运行他们自己的模型。由于AI 研究正在迅猛发展当中，每种框架都有自己的侧重点，比如有的框架特别适合于做研究，能够快速的搭建验证模型；而有的框架则最特定硬件做了大量性能优化，特别适合生产部署。
这时候，一个通用的模型格式标准应运而生，它就是ONNX。有了这样一个统一的模型格式标准，你就可以使用能够快速的框架去验证你的模型，然后将模型导出到ONNX格式，再用有特殊优化的推理引擎进行推理或者转换到可以在移动端进行推理的特殊格式。
ONNX还有另一个变种，ONNX-ML，它额外增加了一些传统的标准机器学习操作。
ONNX是一个开放的标准，这个标准主要有以下三部分组成：
版本号有两种表示方法：简单数字表示和语义表示，用8个字节存储版本信息。
简单数字表示全部字节用于表示一个数，表现形式为XXX，如 0x0000000000000001 表示数字1；语义表示则将这八个字节分开，最高位两个字节表示主版本号，次高位两个字节表示此版本好，剩下四个字节表示补丁、编译等版本号,最终的表现形式为MAJOR.MINOR.PATCH，例如 0x0001000200000003 表示主版本号为1，此版本号为2，补丁版本号等为3。两种表示方法的区分方法是查看最高四个字节内容，如果最高四个字节为0，则使用的是简单数字表示；如果最高四个字节不为零，则使用的是语义表示。例如 0x0000000000000001 最高四个字节为0，所以表示这个版本号是用简单数字表示；而 0x000000010000000 最高四个字节不为0，则表示这是语义版本号。
值得注意的是，ONNX标准中规定，IR和OP的版本号必须用简单数字来表示，版本数值单调递增，而对于模型版本，并未作出规定，可以随意二选一。
处于模型结构顶层的是一个被称为Model的结构，它的主要目的是将一个包含模型所有执行元素的图和它的元数据关联起来。元数据可以在模型被读取的时候告诉读取方一些重要信息，比如版本、执行该模型所需要的操作集（Operators Set）等信息，读取方根据这些信息决定下一步是继续执行该模型还是选择报错等操作。另外，有些工具，例如模型查看工具等可以根据元数据告诉人们模型的信息和模型的作用等。Model的组成结构如下：
每个Model都必须指定它所属机构的域名，使用类似Java包结构的反向域名表示。此外，Model的 metadata_props 字段可以用于定义其他额外的元数据信息，例如下表定义了一些额外的元数据属性：
每个模型必须明确的指出它所以来的操作集，操作集定义了可用的操作以及他们的版本。模型通过他们的域定义了需要导入的操作集，如果没有特别指定，模型将默认导入默认的ONNX操作集。
操作集的属性如下：
图（Graph）中的任何一个操作(Operator)都必须是在模型导入了的操作集中有明确声明了的。
操作的属性如下：
图用于表示一个计算过程，它由元数据字段、模型参数以及计算结点三部分组成。计算结点按照一定拓扑结构组成了一个有向无环图，每个结点表示一个操作。每个结点可以有0到多个输入以及至少一个输出。
图的属性如下：
计算节点由结点名字、这个结点的操作的名字、输入的名字、输出的名字以及一系列属性组成。结点的输入输出和操作的输入输出通过位置相关联，例如第一个输入是上一个结点的输出，第二个输入是权重，第三个输入是偏置等，结点属性名字和操作属性通过名字相关联。
结点属性如下：
ONNX有两个变种：ONNX和ONNX-ML。ONNX只识别张量，ONNX-ML除了张量还能识别序列以及字典。
总的来说，ONNX就是定义了一套标准，这套标准使得不同机器学习框架的数据流图有了一个统一的表示。
它定义了如何将一个内存的模型序列化到磁盘，也定义了如何去读取这个序列化的模型进入内存。
[1] Open Neural Network Exchange - ONNX
什么叫人工智能学习框架?
深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些是深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要import caffe、import tensorflow。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何建立框架网络的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能如何建立框架网络的相关内容别忘了在本站进行查找喔。