1樓：丹靜格
人工智慧技術的細分領
2樓：匿名使用者
人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機械人，經濟政治決策，控制系統，**系統中得到應用。
人工智慧涉及哪些核心技術和理論
3樓：
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧型的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。[1]
4樓：我是華付
人工智慧（artificial intelligence）即和人一樣進行感知、認知、決策、執行的程式或系統。涉及到視覺技術、語音技術、自然語言（語義）技術、知識圖譜等技術分支，其中視覺技術是最核心也是目前應用最廣泛的技術之一。其中深度學習技術是ai視覺技術的核心，深度學習中的資料、計算力以及演算法的突破性發展帶動了人工智慧和ai視覺技術的大步向前。
深度學習技術-來自華付資訊李愛林分享
5樓：匿名使用者
英國金斯頓大學（kingston university）的專家將**如何將受到人眼啟發的人工視覺系統用於未來的機械人——這為在森林深處、戰區甚至遙遠的行星獲取固定鏡頭帶來了新的可能。
《每日科學》網刊登了來自英國金斯頓大學的文章，稱科學家將為機械人裝配人工智慧視覺技術。
英國金斯頓大學（kingston university）的專家將**如何將受到人眼啟發的人工視覺系統用於未來的機械人——這為在森林深處、戰區甚至遙遠的行星獲取固定鏡頭帶來了新的可能。
這項為期三年的研究專案與倫敦國王學院（king's college london）和倫敦大學學院（university college london）合作，研究如何採集、壓縮這些最先進的攝像頭所提供的資料，並以遠低於現在的能源消耗在機器之間進行資料傳輸。
該專案得到了英國工程和自然科學研究委員會（engineering and physical sciences research council）130萬英鎊的資助，將致力於利用新開發的動態視覺感測器進行學術研究。這種感測器只更新影象中產生移動的部分，大大降低了對計算能力和資料儲存的要求。
這些神經形態感測器模仿哺乳動物的眼睛處理資訊的方式，能夠快速有效地檢測其視野中的光線變化，一位研究人員指出。在該專案中，她領導團隊尋找創新的方法來處理和傳播通過感測器獲得的資訊。
這大大降低了攝像頭的能源和處理需求。在專案進行期間，研究團隊將研究如何從動態視覺感測器中高效地獲取高質量的鏡頭，然後在機器之間共享或上傳到雲端伺服器。
據該研究人員介紹，該研究還可能對這種感測器在醫學領域的應用產生廣泛的影響。「這種節能措施為機械人、無人機和下一代視網膜植入物等開啟了新世界，極大地擴充套件了這些裝置的監視作用和其他用途。」她說，「它們可以用於人類無法進入且無法為電池充電的小型裝置中。
」「有時感測器被從飛機上扔到森林裡，並停留多年。這樣做的目的是讓配備了這些感測器的不同裝置能夠相互高效地共享高質量的資料，而不需要人的干預。」
作為專案的一部分，該團隊將**這些感測器如何作為物聯網（iot）的一部分協同發揮作用。物聯網是通過網際網路連線的可以遠端操作的裝置。
【多選題】 人工智慧核心技術有哪些方面？
6樓：匿名使用者
3個計算能力，計算是力量
資料資源，資料是基礎
核心演算法，演算法是頭腦
雲計算，大資料，人工智慧三者有何關係
7樓：阿樓愛吃肉
大資料是進行雲計算的基礎，也是影響人工智慧分析的因素之一。雲計算是分布式計算的一種，指的是通過網路「雲」將巨大的資料計算處理程式分解成無數個小程式，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程式得到結果並返回給使用者。
大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
8樓：仁昌居士
大資料需要依託於雲計算，適用於人工智慧領域範圍。
大資料分析常和雲計算聯絡到一起。大資料無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量資料進行分布式資料探勘。
但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲儲存、虛擬化技術。
隨著大資料的快速發展，隨之興起的資料探勘、機器學習和人工智慧等相關領域，可能會改變資料世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
9樓：育知同創教育
物聯網是網際網路的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以使用者體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。
雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。
大資料相當於人的大腦從小學到大學記憶和儲存的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。
人工智慧打個比喻為乙個人吸收了人類大量的知識（資料），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大資料，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。
簡單總結：通過物聯網產生、收集海量的資料儲存於雲平台，再通過大資料分析，甚至更高形式的人工智慧為人類的生產活動，生活所需提供更好的服務。這必將是第四次工業革命進化的方向。
雲計算與大資料
從技術上看,大資料與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量資料的挖掘,但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲儲存和虛擬化技術。
人工智慧與大資料
如果我們把人工智慧看成乙個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的資料就是餵養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒後續的智力發育水平。
與以前的眾多資料分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比，這一演算法並無多餘的假設前提（比如線性建模需要假設資料之間的線性關係），而是完全利用輸入的資料自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練資料而擁有自優化的能力。
但這一顯著的優點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的演算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經網路運算一組並不海量的資料，整整等待三天都不一定會有結果。
但今天的情況卻大大不同了。高速並行運算、海量資料、更優化的演算法共同促成了人工智慧發展的突破。這一突破，如果我們在三十年以後回頭來看，將會是不弱於網際網路對人類產生深遠影響的另一項技術，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。
人工智慧與雲計算
人工智慧是程式演算法和大資料結合的產物。而雲計算是程式的演算法部分，物聯網是收集大資料的根系的一部分。可以簡單的認為：
人工智慧=雲計算+大資料（一部分來自物聯網）。隨著物聯網在生活中的鋪開，它將成為大資料最大，最精準的**。
現在已進入大資料、雲計算、人工智慧時代，我們必須弄清楚他們的本質，抓住機遇，跟上趨勢，創新發展，才能高科技的發展大潮中立於不敗之地。
10樓：加公尺谷大資料科技
大資料
：簡單的說大資料就是超級儲存的意思，海量資料上傳到雲平台後，大資料就會對資料進行深入分析和挖掘。
雲計算：是企業為了達到降低基礎架構成本、提高效益、解決容量/可擴充套件性問題等目的，而採用的一種新型應用架構。
人工智慧：是利用計算機來對人的意識、思維資訊過程、智慧型行為進行模擬（如學習、推理、思考、規劃等）和延伸，使計算機能實現更高層次的應用。
三者關係：雲計算是大資料的底層架構，大資料依賴雲計算來處理大資料，人工智慧是大資料的場景應用。人工智慧就是大資料應用的體現，是大資料、雲計算的應用場景。
比如比較火熱的vr，沉浸式體驗，就是依賴與大資料與雲計算，讓使用者能夠由更加真切的體驗，並且vr技術是可以使用到各行各業的。
11樓：最新資訊資料
雲計算、大資料、人工智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯絡的，互相聯絡，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，讓我們具體來看一下！
一、大資料
大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
在維克托·邁爾-捨恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》中大資料指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5v特點(ibm提出)：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(低價值密度)、veracity(真實性)。
資料每天都在產生，各行各業都有，資料量也是相當之大，但如何整合資料，清洗資料，然後實現資料價值，這才是當今大資料行業的研究重點。大資料最後要實現的是資料超融合，應用到應用場景，大資料的價值才會體現出來。
人工智慧就是大資料應用的體現。
二、雲計算
雲計算(cloud ***puting)是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。雲是網路、網際網路的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示網際網路和底層基礎設施的抽象。
因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這麼強大的計算能力可以模擬核**、**氣候變化和市場發展趨勢。使用者通過電腦、筆記本、手機等方式接入資料中心，按自己的需求進行運算。
對雲計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標準與技術研究院(nist)定義：
雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路，伺服器，儲存，應用軟體，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務**商進行很少的互動。
說白了，雲計算計算的是什麼？雲儲存儲存的是什麼？還是大資料！所以離開大資料談雲計算，離開雲計算談大資料，這都是不科學的。
三、人工智慧
人工智慧(artificial intelligence)，英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。
人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種複雜工作的理解是不同的。
人工智慧其實就是大資料、雲計算的應用場景。
現在已經比較火熱的vr，沉浸式體驗，就是依賴與大資料與雲計算，讓使用者能夠由更加真切的體驗，並且vr技術是可以使用到各行各業的。
人工智慧不同於傳統的機械人，傳統機械人只是代替人類做一些已經輸入好的指令工作，而人工智慧則包含了機器學習，從被動到主動，從模式化實行指令，到自主判斷根據情況實行不同的指令，這就是區別。
大資料的概念在前幾年已經炒得火熱，但是也就是近兩年才開始慢慢落地，依賴於雲計算的發展，以及人們對人工智慧的預期。
人臉識別技術人工智慧技術六大網際網路核心技術有哪些
人臉識別系統有很多種方法的，並不是只有一種方法，比如主成分分析法 特徵臉法 生物幾何特徵方法 人工神經網路 卷積神經網路 隱馬爾科夫模型 支援向量機 稀疏編碼等等 人工智慧除了人臉識別 無人駕駛還有哪些行業技 術應用？說到人工智慧，大多會聯想到聊天機械人 人臉識別 無人駕駛，但人工智慧的應用絕不僅只...
雲計算，大資料，人工智慧三者有何關係
大資料需要依託於雲計算，適用於人工智慧領域範圍。大資料分析常和雲計算聯絡到一起。大資料無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量資料進行分布式資料探勘。但它必須依託雲計算的分布式處理 分布式資料庫和雲儲存 虛擬化技術。隨著大資料的快速發展，隨之興起的資料探勘 機器學習和人工智...
人工智慧和Python有什麼關係呢
python是程式語言，原則上跟人工智慧這一研究方向沒有關係，但實際上人工智慧的實踐基本都是用python來實現的。因為python的語法簡單，比較貼近數學符號，做科學計算的研究者喜歡用它來完成自己的研究，逐漸就形成了一系列python的第三方庫，於是，python就成為了科學計算人工智慧領域無人能...