导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能创新基础是什么的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。
人工智能的基础层是什么?发展前景如何?
基础层一般由软硬件设施以及数据服务组成。软件设施主要包括智能云平台和大数据平台;硬件设施主要包括CPU硬件及芯片;数据服务包括通用数据和行业数据。人工智能的发展离不开基础层的支撑,半导体行业的发展就是极为重要的一个环节,同时随着新技术的开展,人工智能的基础层也只会越来越光明,发展市场广阔。你可以到商业新知的产业知识库上看一看,会有相关行业的研究,对于深层次了解人工智能具有参考意义。
人工智能发展的关键是什么?
人工智能作为新一轮科技革命的通用技术,将对经济体系产生重要而深远的影响,对促进经济高质量发展具有重要意义。
目前,人工智能产业发展的基础相对薄弱。数据安全、道德、收入分配、技术泡沫和区域空间等也面临着严峻挑战。
这些挑战不仅包括人工智能本身的缺陷,还包括人工智能发展带来的社会和经济问题。提前规划并妥善解决这些问题是推动人工智能深入发展的关键。
人工智能的基础包括
人工智能的基础包括哲学,数学,经济学,神经科学,心理学,计算机工程,控制论,语言学等等多门学科。
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。
2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。2021年9月25日,为促进人工智能健康发展,《新一代人工智能伦理规范》发布。
人工智能需要什么基础
数学是人工智能必备的基础知识。线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律。而且在各种算法以及程序语言都需要基于数学的计算方法。对于数学基础,需要掌握到高等数学、线性代数、概率论数理统计和随机过程、离散数学、数值分析等等。一般情况下本科理科专业的数学知识已经基本符合人工智能的相关要求。
人工智能需要大量的知识储备,基础如下:
基础课程:先学完基础课程在切入人工智能领域。
比如数学方面的:机器学习、深度学习、神经元算法、傅里叶变换、小波算法、时间序列、初级的高等代数和概率论等;计算机语言方面:标准的c语言;硬件:了解编译原理、操作系统,因为现在深度学习大量应用到了并行处理,对硬件不熟悉,就不能在有限的资源下实现更好的算法。
人工智能技术中算法是核心。人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
人工智能技术实现主要使用Python编程语言。通过编程语言将各种算法应用到计算机程序中,从而实现较终机器可执行的人工智能的程序。当然如果涉及到硬件开发的话,较好还要掌握一些C语言之类的编程语言。
前景很好,中国正在产业升级,工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点,而且正好是在3~5年以后的时间。难度,肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用较广泛的语言:C/C++)必须得很好。
微电子(数字电路、低频高频模拟电路、较主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好,还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话,你就是人才,你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去,你就是这个领域的甚至大师。
人工智能高速发展的基础是创新吗?
人工智能高速发展的基础是创新,但不是唯一的基础,人工智能实际上是一个将数学算法理论和工程实践紧密结合的领域,若把人工智能细细研究归根结底是算法,也就是数学概率论统计学等各种数学理论的体现,纵观整个起步发展和应用过程它的高速发展离不开基础研究的突破性进展,从20世纪80年代开始,美国各省在基础研究特别是算法研究上大量投入。我国在人工智能领域中也取得了长足的发展,当我们所有人都高呼人工智能时代的已经来临,有一个问题越加凸显――在算法上的创新和发展是不够的,人工智能实现技术突破、行业核心、产业化推进都必须以基础算法的突破为基石
人工智能需要什么基础?
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...
概率论:如何描述统计规律?
数理统计:如何以小见大?
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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。
结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能创新基础是什么的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。