人工智能基础设施有哪些（人工智能基础设施有哪些方面）
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人工智能应用有哪些
人工智能应用的范围包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面。
人工智能是对人的意识、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。
AI 人工智能
人工智能发展阶段
人工智能正处于第三次发展浪潮，人工智能的基本理论形成于 20 世纪中叶，经历了两次发展大潮后，2006 年起进入第三次发展浪潮——重视数据、自主学习的认知智能时代。第三次发展潮通过对人类大脑的解构与模拟，更加精确化的深度学习方法研究与迭代，尤其是相关技术与移动互联网和大数据的进一步结合，使得当前人工智能已在部分领域实现了对人类自身的模仿甚至超越。
人工智能产业架构
人工智能可划分为基础层、技术处和应用层。基础层包括 AI 芯片、智能服务器、智能传感及互联等基础设施、人工智能平台、框架与算法、大数据与云计算等。技术层包括机器学习、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、VR/AR 等。应用层主要分为两部分，一部分是智能产品及服务，包括智能机器人、智能运载工具（无人驾驶）、智能终端、智能服务等；另一部分为人工智能技术在传统部门的应用，目前在智慧安防和智能金融方面的应用最为广泛。
昭通java培训学校告诉你人工智能基础设施是什么？
人工智能拥有给人类社会带来巨大改变的潜力已成为共识。今年6月初，国家出台《互联网+人工智能三年行动方案》，提出九大工程，人工智能上升为国家战略。昭通IT培训认为作为技术变革的中坚力量，百度正全力实施人工智能战略，加速技术在各行业落地，造福社会。
以汽车行业为例，王劲首提并诠释了“软件定义汽车(SDV)”的概念，他认为，未来汽车的价值将主要由以人工智能为核心的软件技术决定。而在人工智能发展过程中，优秀算法、海量数据和超强计算三位一体，这意味着百度实施人工智能战略，必将对数据中心的计算、存储、运营成本控制诸多能力提出巨大挑战。
据百度系统部高级总监刘超介绍，在过去十年间，百度的服务器集群规模增长了近50倍，在国内形成了华北、华东、华南三大集群，并初步形成全球布局的网络架构，在基础硬件、系统软件、高性能计算、制冷供电等方面，百度技术创新引领着数据中心行业的发展趋势。
如百度主导的整机柜项目“天蝎计划”，这个中国首个开源硬件项目已推出2个版本的技术规范和6项行业标准，整个行业累积部署超过30万个节点;在运营效率上，2015年百度自建数据中心的PUE达到1.22，位居国内第一，达到全球领先水准。
会上，刘超还发布了百度最新的自主研发成果——X-ManGPUBox，这是全球首个单机支持16块并支持最大扩展到64块GPU的服务器，将为机器学习提供强大计算能力。
刘超指出，应对海量数据存储和处理、支持千亿样本、万亿参数级别的超强计算能力、高效网络设施、数据中心布局XDN化将是未来百度数据中心的发力方向，以助力人工智能技术发展，满足各类应用需求，。
百度人工智能战略实施还需要“云+端”的支持，百度开放云总经理刘炀介绍了百度开放云以及云上的大数据与人工智能。刘炀表示，目前，在大数据和人工智能技术基础上，百度正在利用人工智能实现各种丰富应用。
百度开放云作为承载数十款用户量过亿产品和超百万企业客户的高性能计算平台，是百度将核心资源对外开放，致力于打造的智能云计算服务平台，对外提供满足各行业多层次需求的全系列云产品。以百度开放云为基石，社会各界可以充分利用百度的云计算、大数据、人工智能技术能力，实现价值共赢，获得商业成功。
人工智能需要什么基础？
1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：
算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。
（1）算力：
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。
（2）算法：
算法是AI的背后“推手”。
AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。
（3）数据：
在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。
机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
2、技术基础：
（1）文艺复兴后的人工神经网络。
人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。
（2）靠巨量数据运作的机器学习。
科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。
（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。
自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。
自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：
其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；
其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。
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