2021-12-04点击量：186

人工智能、机器学习和深度学习的解释以及它们的不同之处。另外，人工智能和物联网如何密不可分。我们都熟悉“人工智能”这个词。毕竟，它一直是《终结者》、《黑客帝国》和《机械姬》（我个人的最爱）等电影的热门焦点。但是您最近可能听说过其他术语，例如“机器学习”和“深度学习”，有时可以与人工智能互换使用。因此，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不清楚。我将首先快速解释人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)的实际含义以及它们的不同之处。然后，我将分享AI和物联网如何密不可分地交织在一起，几项技术进步同时融合在一起，为AI和物联网的爆发奠定了基础。一、那么AI、ML和DL之间有什么区别呢？人工智能于1956年由约翰麦卡锡首次创造，它涉及可以执行人类智能特征任务的机器。虽然这很笼统，但它包括计划、理解语言、识别物体和声音、学习和解决问题等。我们可以把人工智能分为两类，一般的和狭义的。通用人工智能将具有人类智能的所有特征，包括上述能力。狭义人工智能展示了人类智能的某些方面，并且可以非常好地完成这方面的工作，但在其他领域则有所欠缺。一台擅长识别图像但仅此而已的机器将是狭义人工智能的一个例子。从本质上讲，机器学习只是实现人工智能的一种方式。亚瑟·塞缪尔(ArthurSamuel)于1959年在人工智能出现后不久创造了这个短语，将其定义为“无需明确编程即可学习的能力”。你看，你可以在不使用机器学习的情况下获得人工智能，但这需要构建数百万行具有复杂规则和决策树的代码。因此，机器学习不是使用特定指令来完成特定任务的硬编码软件例程，而是一种“训练”算法以便它可以学习如何学习的方式。“训练”涉及向算法提供大量数据，并允许算法进行自我调整和改进。举个例子，机器学习已被用于对计算机视觉（机器识别图像或视频中的对象的能力）进行重大改进。您收集了数十万甚至数百万张图片，然后让人类标记它们。例如，人类可能会标记有猫的图片与没有猫的图片。然后，该算法尝试构建一个模型，该模型可以准确地将图片标记为包含猫或不包含人类。一旦准确率足够高，机器现在就“学习”了一只猫的样子。深度学习是机器学习的众多方法之一。其他方法包括决策树学习、归纳逻辑编程、聚类、强化学习和贝叶斯网络等。深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络(ANN)是模拟大脑生物结构的算法。在ANN中，存在具有离散层和与其他“神经元”连接的“神经元”。每层挑选一个特定的特征来学习，例如图像识别中的曲线/边缘。正是这种分层赋予了深度学习的名称，深度是通过使用多个层而不是单个层来创建的。（来源：瀚云数字工厂）二、人工智能和物联网密不可分我认为人工智能和物联网之间的关系就像人脑和身体之间的关系。我们的身体收集感官输入，例如视觉、声音和触觉。我们的大脑接受这些数据并理解它，将光转化为可识别的物体，并将声音转化为可理解的语音。然后，我们的大脑做出决定，将信号发送回身体以指挥诸如拿起物体或说话之类的动作。构成物联网的所有连接传感器就像我们的身体，它们提供世界上正在发生的事情的原始数据。人工智能就像我们的大脑，理解这些数据并决定要执行的操作。物联网的连接设备再次像我们的身体一样，执行身体动作或与他人交流。三、释放彼此的潜力人工智能和物联网的价值和承诺因对方而得以实现。近年来，机器学习和深度学习为人工智能带来了巨大飞跃。如上所述，机器学习和深度学习需要大量数据才能工作，而这些数据正在由物联网中不断上线的数十亿传感器收集。物联网让人工智能变得更好。改进人工智能还将推动物联网的采用，创造一个良性循环，这两个领域都将大幅加速。那是因为人工智能使物联网变得有用。在工业方面，人工智能可用于预测机器何时需要维护或分析制造过程以大幅提高效率，从而节省数百万美元。在消费者方面，技术可以适应我们，而不是必须适应技术。我们可以简单地向机器询问我们需要什么，而不是点击、输入和搜索。我们可能会要求提供诸如天气之类的信息或诸如为房子准备就寝时间之类的操作（调低恒温器、锁门、关灯等）。四、融合的技术进步使这成为可能缩小计算机芯片和改进制造技术意味着更便宜、更强大的传感器。快速改进电池技术意味着这些传感器可以使用数年而无需连接到电源。由智能手机的出现推动的无线连接意味着可以以低廉的价格大量发送数据，允许所有这些传感器将数据发送到云端。云的诞生允许几乎无限地存储这些数据和几乎无限的计算能力来处理它。当然，也有一两个AI对我们的社会和我们的未来的影响的担忧。但随着人工智能和物联网的进步和采用不断加速，有一件事是肯定的；影响将是深远的。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2021-12-03点击量：305

人工智能的概念第一次被提出，是在20世纪50年代，距今已六十余年的时间。然而直到近几年，人工智能才迎来爆发式的增长，究其原因，主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。物联网使得大量数据能够被实时获取，大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑，云计算则为人工智能提供了灵活的计算资源。这些技术的有机结合，驱动着人工智能技术不断发展，并取得了实质性的进展。AlphaGo与李世石的人机大战，更是将人工智能推到了风口浪尖，引爆了新一轮的人工智能热潮。此后的近几年，关于人工智能的研究和应用开始遍地开花。随着智能制造热潮的到来，人工智能应用已经贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。目前制造企业中应用的人工智能技术，主要围绕在智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。下文则总结制造业中常用的八大人工智能应用场景。场景一：智能分拣制造业上有许多需要分捡的作业，如果采用人工的作业，速度缓慢且成本高，而且还需要提供适宜的工作温度环境。如果采用工业机器人进行智能分拣，可以大幅减低成本，提高速度。以分拣零件为例。需要分捡的零件通常并没有被整齐摆放，机器人虽然有摄像头可以看到零件，但却不知道如何把零件成功地捡起来。在这种情况下，利用机器学习技术，先让机器人随机进行一次分捡动作，然后告诉它这次动作是成功分捡到零件还是抓空了，经过多次训练之后，机器人就会知道按照怎样的顺序来分捡才有更高的成功率；分捡时夹哪个位置会有更高的捡起成功率；知道按照怎样的顺序分捡，成功率会更高。经过几个小时的学习，机器人的分捡成功率可以达到90%，和熟练工人的水平相当。场景二：设备健康管理基于对设备运行数据的实时监测，利用特征分析和机器学习技术，一方面可以在事故发生前进行设备的故障预测，减少非计划性停机。另一方面，面对设备的突发故障，能够迅速进行故障诊断，定位故障原因并提供相应的解决方案。在制造行业应用较为常见，特别是化工、重型设备、五金加工、3C制造、风电等行业。以数控机床为例，用机器学习算法模型和智能传感器等技术手段监测加工过程中的切削刀、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息，辩识出刀具的受力、磨损、破损状态及机床加工的稳定性状态，并根据这些状态实时调整加工参数（主轴转速、进给速度）和加工指令，预判何时需要换刀，以提高加工精度、缩短产线停工时间并提高设备运行的安全性。场景三：基于视觉的表面缺陷检测基于机器视觉的表面缺陷检测应用在制造业已经较为常见。利用机器视觉可以在环境频繁变化的条件下，以毫秒为单位快速识别出产品表面更微小、更复杂的产品缺陷，并进行分类，如检测产品表面是否有污染物、表面损伤、裂缝等。目前已有工业智能企业将深度学习与3D显微镜结合，将缺陷检测精度提高到纳米级。对于检测出的有缺陷的产品，系统可以自动做可修复判定，并规划修复路径及方法，再由设备执行修复动作。例如，PVC管材是最常用的建筑材料之一，消耗量巨大，在生产包装过程中容易存在表面划伤、凹坑，水纹，麻面等诸多类型的缺陷，消耗大量的人力进行检测。采用了表面缺陷视觉自动检测后，通过面积、尺寸最小值、最大值设定，自动进行管材表面杂质检测，最小检测精度为0.15mm2，检出率大于99%；通过划伤长度、宽度的最小值、最大值设定，自动进行管材表面划伤检测，最小检测精度为0.06mm，检出率大于99%；通过褶皱长度、宽度的最小值、最大值、片段长度、色差阈值设定，自动进行管材表面褶皱检测，最小检测精度为10mm，检出率大于95%。场景四：基于声纹的产品质量检测与故障判断利用声纹识别技术实现异音的自动检测，发现不良品，并比对声纹数据库进行故障判断。例如，从2018年年末开始，佛吉亚（无锡）工厂就与集团大数据科学家团队展开全面合作，致力于将AI技术应用于座椅调角器的NVH性能评判（震动噪声测试）。2019年，佛吉亚（无锡）工厂将AI技术应用到调角器异音检测中，实现从信号采集、数据存储、数据分析到自我学习全过程的自动化，检测效率及准确性远超传统人工检测。随着基于AI（人工智能）技术的噪声检测系统在无锡工厂投入应用，人员数量已经从38人下降至3人，同时，质量控制能力显著提高，年经济效益高达450万人民币。场景五：智能决策制造企业在产品质量、运营管理、能耗管理和刀具管理等方面，可以应用机器学习等人工智能技术，结合大数据分析，优化调度方式，提升企业决策能力。例如，一汽解放无锡柴油机厂的智能生产管理系统，具有异常和生产调度数据采集、基于决策树的异常原因诊断、基于回归分析的设备停机时间预测、基于机器学习的调度决策优化等功能。通过将历史调度决策过程数据和调度执行后的实际生产性能指标作为训练数据集，采用神经网络算法，对调度决策评价算法的参数进行调优，保证调度决策符合生产实际需求。场景六：数字孪生数字孪生是客观事物在虚拟世界的镜像。创建数字孪生的过程，集成了人工智能、机器学习和传感器数据，以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。在完成对数字孪生对象的降价建模方面，可以把复杂性和非线性模型放到神经网络中，借助深度学习建立一个有限的目标，基于这个有限的目标，进行降价建模。例如，在传统模式下，一个冷热水管的出水口流体及热仿真，用16核的服务器每次运算需要57个小时，进行降价建模之后每次运算只需要几分钟。场景七：创成式设计创成式设计（GenerativeDesign）是一个人机交互、自我创新的过程。工程师在进行产品设计时，只需要在系统指引下，设置期望的参数及性能等约束条件，如材料、重量、体积等等，结合人工智能算法，就能根据设计者的意图自动生成成百上千种可行性方案，然后自行进行综合对比，筛选出最优的设计方案推送给设计者进行最后的决策。创成式设计已经成为一个新的交叉学科，与计算机和人工智能技术进行深度结合，将先进的算法和技术应用到设计中来。得到广泛应用的创成式算法包括：参数化系统、形状语法（ShapeGrammars(SG)）、L-系统（L-systems）、元胞自动机（CellularAutomata(CA)）、拓扑优化算法、进化系统和遗传算法等。场景八：需求预测，供应链优化以人工智能技术为基础，建立精准的需求预测模型，实现企业的销量预测、维修备料预测，做出以需求导向的决策。同时，通过对外部数据的分析，基于需求预测，制定库存补货策略，以及供应商评估、零部件选型等。例如，为了务实控制生产管理成本，美国本田公司希望能够掌握客户未来的需求会在何时发生，因此将1200个经销商的客户销售与维修资料建立预测模型，推算未来几年内车辆回到经销商维修的数量，这些资讯进一步转为各项零件预先准备的指标。该转变让美国本田已做到预测准确度高达99%，并降低3倍的客诉时间。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2021-12-02点击量：135

现在是金融机构安全意识进一步发展的时候了——这意味着要超越试图阻止勒索软件突破防火墙的预防性方法，专注于用能够检测和阻止攻击的工具武装自己。有一件事是肯定的，在当今广阔的IT领域，人工智能将在这场打击勒索软件的战争中发挥决定性作用。遭遇勒索软件的威胁并不是什么新鲜事，但它仍然成为头条新闻。例如外汇服务商Travelex公司、食品供应商JBSFoods公司、美国Colonial管道公司和爱尔兰卫生服务公司这些最近遭受勒索软件攻击的受害者，是否都已经知道其中的危险，并采取了相应的措施来保护自己？当然，这些统计数据并不意味着所有的企业对勒索软件缺乏防范意识；46%的首席信息官最近表示，勒索软件是他们最担忧的网络攻击。然而，它仍然造成了很多企业在财务和运营方面的损失。部分问题在于近年来勒索软件的发展和多样化——网络攻击者已经从简单的、全自动的直接预防策略，转向使用更有针对性的、复杂的策略。与此同时，大多数安全团队使用原有的策略来阻止勒索软件，而这种方法现在已经失效。现在是金融机构安全意识进一步发展的时候了——这意味着要超越试图阻止勒索软件突破防火墙的预防性方法，专注于用能够检测和阻止攻击的工具武装自己。有一件事是肯定的，在当今广阔的IT领域，人工智能将在这场打击勒索软件的战争中发挥决定性作用。Vectra公司最近发布的一份调查报告表明，大多数金融服务机构需要利用人工智能支持的网络安全分析工具区分可疑和恶意行为。一、多样化的威胁早期形式的勒索软件是自动操作的，并遵循一个简单的商业模式：感染尽可能多的电脑，因为至少有一部分受害者肯定会付费恢复他们的文件。这种所谓的“商品勒索软件”很快演化为搜索和加密整个网络驱动器——其基本原理是有可能锁定受害者无法放弃的东西。这种演变还表明，网络攻击者开始针对金融机构而不是个人进行攻击，这是因为企业更有可能支付更高的赎金来恢复关键文件。从这里开始，商业勒索软件与蠕虫病毒结合在一起——所以现在通过入侵一个系统，在并网之后很快会感染邻近的系统。对网络攻击者来说，这是向前迈出的重要一步，因为只要有一个受害者打开钓鱼邮件，网络攻击者就可以将病毒迅速传播到潜在的数千台电脑。尽管已经存在多年，这种勒索软件仍然是一个真正的威胁。每个人都记得几年前WannaCry造成的破坏，当时锁定了数十万台电脑，而去年2月，勒索软件让美国一家天然气设施关闭了两天。网络攻击者继续加强他们的攻击，并实现多样化，采用更加复杂和有针对性的方法取代自动战术。这些网络攻击通常需要数周的规划，在获得最初的立足点后，网络攻击者就会人工调整自己的行动，以适应他们所进入的环境的具体情况。美国联邦调查局(FBI)表示，针对食品供应商JBSFoods公司的勒索软件攻击成功采用了这种战术，该攻击是由世界上最专业、最复杂的网络犯罪团伙之一发起的。除了网络攻击本身的多样化，勒索软件的商业模式也已扩展为特许经营模式。特许经销商提供工具、脚本和其他必要的攻击基础设施，特许经销商则利用这些服务实施攻击，并将一定比例的赎金返还给特许经销商。无论出于何种目的，勒索软件已经成为一个成熟的产业。因此，微软公司将复杂的人工操作变种认定为当今网络攻击中最具影响力的趋势之一也就不足为奇了。二、人工智能为安全团队提供帮助众所周知的勒索软件变种通常可以在入侵时被阻止，如果金融机构安全团队能够通过威胁情报传递及时获取数据泄露的指标。即使是成功绕过预防措施的较新的勒索软件，其攻击范围通常也非常有限，企业可以通过良好的备份和恢复过程应对。尽管识别更多快速演变的勒索软件变种可能更困难，在这些情况下，微分段、零信任、最低特权和其他政策驱动的控制是遏制病毒爆发的良好措施和手段。当涉及到最具针对性的、人为操作的勒索软件攻击时，成功防范不再依赖于规定的政策，或侧重于预防的强化安全配置。虽然这有一定的用处，但具有强烈动机的网络攻击者最终会克服这些障碍。在这种情况下，其防范重点必须从试图阻止不可避免的网络攻击，转变为尽早发现和阻止成功的网络攻击——这就是人工智能发挥重要作用的地方。据估计，勒索软件攻击的平均停留时间为43天，因此人工智能应该为安全团队采取措施发挥决定性作用，帮助清除威胁。虽然分析团队可能需要几天甚至几周的时间进行处理，但是通过人工智能系统可以迅速发现网络攻击者采用勒索软件进行的攻击，这是因为人工智能系统能够将网络攻击者在系统中移动以达到预期目标时留下的各种信号和标记进行场景化和整合。人工智能可以将所有这些不同的信息整合成一个清晰的画面，这意味着安全团队可以有效地应对最关键的威胁。三、金融服务如何应对勒索软件勒索软件仍然是金融机构面临的一个严重威胁，它不会很快消失。安全团队应该注意到最近发生的备受瞩目的勒索软件攻击事件，并将其视为一个警醒案例，并且研究如果没有准备好应对各种威胁会发生什么。金融公司如今成为了勒索软件攻击的主要目标，期望安全分析师从各个角度进行分析是不现实的。随着勒索软件的多元化，金融机构应考虑采用由人工智能驱动的检测勒索软件的措施，这样他们就可以大幅减少识别威胁所需的时间。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2021-12-01点击量：173

人工智能技术下提高就业质量一是技能结构的变化，需要劳动者实现技能转型。要加快研究新型职业和工作岗位的技能需求，建立适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系。要改变传统教育模式，增加职业培训，中等技能和低技能劳动者需要更新技能以适应未来的工作岗位，做好培训工作可以防止大规模失业发生，以缓解人工智能技术给劳动力市场带来的影响。二是关注地域、行业和职业的差异性。不同地区人工智能技术的就业创造效应进度不同，劳动者技能提升速度也存在差异。同时，从事不同行业和职业的人群所需要具备的技能要求也各有侧重。要重视研究生等高等教育投资，通过高等教育获得可塑性高、符合新兴产业需求的高级人才。在学习专业知识的同时，应注重人才品德的塑造和提升。三是技能型劳动力不足，需要政府加强技能培训。支持高等院校、职业学校和社会化培训机构等开展人工智能技能培训。培养复合型人才和与人工智能相关的专业人才，提高劳动力对新产业和新技术的适应性。四是针对人工智能造成的短期失业和收入差距扩大，政府应做好社会保障工作。完善二次分配政策，保障低收入者的基本生活水平，避免贫富差距扩大，确保社会稳定。政府可以采取更加积极的再分配政策，逐步降低劳动收入税，提高资本收入税。在应用人工智能技术的国有企业中逐渐提高劳动者的持股比重，同时在因研发和应用人工智能而享受了政府补贴的私营企业中规定基本劳动收入占比。五是提高就业公共服务水平。充分利用大数据，构建完善的全国就业信息监测平台，对重点地区、重点人群、重点岗位的就业动态变化情况进行实时监测，发布就业状况信息，提供就业预警、预报和预测。同时，建立完善的失业扶持政策加以兜底。六是加大自主创新投入和人才培养力度。创新能力是技术引进战略向自主创新战略转变的关键，而劳动者素质和人力资本质量是保证就业在技术进步下稳定均衡增长的基础。应加大对基础研究的投入，追求原创性自主创新，从根本上获得核心竞争力。重视多层次多方面人才培养，优化人力资本结构，由以低技术劳动力为主逐步向以高技能高质量劳动力为主转变。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2021-11-30点击量：225

在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。人工智能大体上可以分为3类：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。01、弱人工智能弱人工智能（WeakAI）也被称为狭隘人工智能（NarrowAI）或应用人工智能（AppliedAI），指的是只能完成某一项特定任务或者解决某一特定问题的人工智能。苹果公司的Siri就是一个典型的弱人工智能，它只能执行有限的预设功能。同时，Siri目前还不具备智力或自我意识，它只是一个相对复杂的弱人工智能体。0202、强人工智能强人工智能（StrongAI）又被称为通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence）或全人工智能概述，指的是可以像人一样胜任任何智力性任务的智能机器。这样的人工智能是一部分人工智能领域研究的最终目标，并且也作为一个经久不衰的话题出现在许多科幻作品中。对于强人工智能所需要拥有的智力水平并没有准确的定义，但人工智能研究人员认为强人工智能需要具备以下几点：思考能力，运用策略去解决问题，并且可以在不确定情况下做出判断；展现出一定的知识量；计划能力；学习能力；交流能力；利用自身所有能力达成目的的能力。03、超人工智能哲学家、牛津大学人类未来研究院院长尼克·波斯特洛姆（NickBostrom）把超级智能定义为“在几乎所有领域都大大超过人类认知表现的任何智力”。超人工智能（ArtificialSuperIntelligence，ASI）正是超级智能的一种。首先，超人工智能能实现与人类智能等同的功能，即可以像人类智能实现生物上的进化一样，对自身进行重编程和改进，这也就是“递归自我改进功能”。04、人工智能三大主义简要回顾人工智能的发展历史，我们会发现它主要由3个方面相互交织发展：符号主义、连接主义和行为主义。1.符号主义旨在用数学和物理学中的逻辑符号来表达思维的形成，通过大量的“如果-就”（if-then）规则定义，产生像人一样的智能，这是一个自上而下的过程，包括专家系统、知识工程等。2.连接主义主张智能来自神经元之间的连接，它让计算机模拟人类大脑中的神经网络及其连接机制，这是一个自下而上的过程，包括人工神经网络等。3.行为主义指的是基于感知行为的控制系统，使每个基本单元实现自我优化和适应，这也是一个4第1章自下而上的过程，典型的代表有进化算法、多智能体等。机器学习与深度学习我们在前文介绍了人工智能的定义以及基本概念，下面将介绍人工智能发展的主要分支：机器学习和深度学习。05、机器学习与深度学习人工智能发展的一个很重要的分支便是机器学习，由人工智能的连接主义发展形成的一个重要领域分支，它的核心目的是让计算机拥有像人一样的学习能力。而在机器学习中的一个庞大分支就是神经网络，严格来说深度学习属于机器学习的一个类别，但是随着近年来深度神经网络的发展，特别是深度学习应用范围的不断扩展，深度学习已经成为机器学习领域的一个重要部分。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2021-11-29点击量：175

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。人工智能技术都有哪些?1、计算机视觉人们认识世界,91%是通过视觉来实现。同样,计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界,它主要是通过算法对图像进行识别分析,目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。2、机器学习机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。3、自然语言处理自然语言处理(NLP)[30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力,是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别,人类的思维建立在语言之上,所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术,分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。4、语音识别现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态,所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言,或者转换为自然语言的一种过程。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2021-11-27点击量：209

从智能化的发展大趋势来看，由于教育领域有大量的场景非常适合智能体的落地应用，所以教育领域将成为人工智能产品率先实现落地应用的领域之一，而且通过人工智能产品的应用，可以解决一部分教育领域的传统问题，比如教育资源分配不均等。从教育领域的整体发展来看，人工智能与教育的结合将为教育领域打开一个新的发展空间，这个新的空间至少为教育领域带来以下几个新的发展机会：第一：人工智能将促进传统教育体系升级。长期以来，教育体系升级一直存在各种障碍，通过人工智能技术将进一步提升教育领域的资源整合能力，同时能够促进教育工作者的岗位升级。第二：人工智能将全面扩大教育范围。在当前产业结构升级的推动下，更多的职场人也需要接受教育，而通过人工智能技术让职场人有了更多的学习渠道，而且人工智能技术的应用可以在一定程度上降低学习成本。第三：人工智能将全面提升教育附加值。教育领域要想整合更多的社会资源，一定要不断提升自身的附加值，有了更高的附加值，自然就会产生相应的生态体系，从而促进整个行业的良性发展和可持续发展。随着社会的不断发展，未来教育领域的市场空间还是非常大的，但是由于优质教育资源非常有限，而且有比较强的边界限制，所以要想有较大的附加值是比较困难的，但是人工智能与教育的结合，能够在一定程度上解决这一问题。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2021-11-26点击量：205

随着信息科技的飞速发展，人们已经步入人工智能时代。不论是alphago打败李世石，还是无人驾驶汽车的研发，都让人们认识到人工智能将大幅度改变人类未来的生活。从人类自身智能的特点出发，去衡量人工智能，可以总结出如下四个特点：具有感知能力;具有记忆与思维的能力;具有学习能力及自适应能力;具有行为能力。从这些特点可以预见，人工智能在将来确实有可能替代如秘书、文员等职业，那么，绘画这一古老的技术是否会被冲击？历史上新技术给绘画带来的危机其实，绘画已经被新技术彻底冲击过一次，那就是摄影技术。摄影对绘画的冲击是革命性的，站在历史的角度来看，摄影的影响是正面的。在摄影术出现之前，以“摹仿”为主的写实主义绘画是西方的主流绘画，追求自然逼真，画面力求造型严谨。在19世纪，法国科学院向公众公布了达盖尔发明的银版摄影术，能够把世间的真实形象永久固定和保存下来，此后，摄影术以闪电般的速度征服了世界，不但动摇了西方古典写实主义绘画的根基，甚至还形成一个新的艺术门类。自此，“摄影解放了绘画”。摄影术出现之后，一批具有时代先锋精神的艺术家开始探索绘画的不同形式，西方绘画开始出现以“表现”“抽象”为主流的表现手法，不以达到“再现自然”为最终标准。人工智能关于绘画的不可替代性人工智能似乎是当年摄影技术的更高级别版本。不同的是，它对人类世界的很多方面都产生了冲击。人工智能不具备真正的创作意图，不能自主产生有说服力的创作思路，更不会开辟创新的道路，即使有“创作”，也是因为后面有控制和编写程序的人类。也就是说，人工智能在绘画领域是一个技巧高超的画匠，而不是具有开拓精神或创新意识的画家。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010．...

2021-11-25点击量：220

人工智能是一种计算机科学技术，使机器能够以更人性化的方式行动和响应。人工智能像人类一样执行任务，因为它可以采用人类的推理，从以前的经验和互动中学习。有了人工智能，移动应用程序或机器界面可以更人性化地进行推理，并将经验驱动的知识和分析应用于实践。一、人工智能如何改变APP开发和用户体验（UX）？当人工智能成为生活热词之后，作为APP设计的开发者与学习者和用户体验设计师和用户体验设计专业的学生都应该关注人工智能给行业带来的变化，才能跟上时代巨变的步伐。那人工智能到底是如何改变移动程序（APP）开发和用户体验（UX）的？1、移动程序的交互（APPUX）的提升AI被APP开发人员和UX专家广泛地用来提高观众的参与度，人工智能通过分析用户行为和用户行为模式来帮助提高用户的参与度。分析了各种用户输入数据和用户行为模式，以获得设计人员和开发人员的相关见解，这些见解可用于高度以用户为中心的体验。人工智能也可以在相关的环境中被聊天机器人用来解决特定的用户问题。聊天机器人通常比所谓的客户服务做得更好。据预测，到2025年，绝大多数客户交互将由智能机器人处理。绝大多数移动应用的失败并不是因为它们在思想和观念上的缺陷。它们失败的主要原因是缺乏用户参与。在这方面，一个人工智能驱动的应用程序通过不断分析用户的偏好和行为模式，为用户提供可靠的帮助。根据这样的分析，我们会及时与用户进行相关信息的沟通，从而帮助用户关注并调整app。2、在保持人力投入的同时提高自动化程度我们通常会认为，人工智能最终会将人工设计和人工参与在分析中的作用最小化，现实情况恰恰相反。人工智能帮助人类做出更好、更明智的决定。人工智能驱动的设计和开发工具只能替代那些不需要人工输入就可以自动执行的任务。例如，在拼车APP的应用中，可以使用自动推理来确定出租车司机的最佳路线，以节省燃料和最小化驾驶时间。3、提升个性化用户体验应用程序和用户界面在当下严重依赖个性化来保持用户的参与和兴趣，用户现在还期望应用程序提供独特的体验，无论是通过用户界面、内容、易用性、可访问性还是有用的特性。人工智能，这种个性化的用户体验现在看起来比以往任何时候都有可能。让我们来快速看看一些应用程序用户体验可以个性化的方式，利用人工智能的潜力。基于用户行为、用户交互和用户偏好的人工智能算法提供个性化的产品和内容推荐。二、哪些院校专业可以帮你迈入人工智能领域？美国1-10（HCI+UX方向，偏技术研发）1.卡内基梅隆大学2.佐治亚理工大学3.华盛顿大学-西雅图分校4.斯坦福大学5.麻省理工大学6.加州大学-伯克利分校7.塔夫茨大学8.罗彻斯特理工大学9.纽约大学10.南加州大学英国1-2（以HCI为主，偏技术研发）1.伦敦大学学院（UCL）HumanComputerInteraction（Msc）2.巴斯大学（Bath）HumanComputerInteraction（Msc）本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010．...

2021-11-25点击量：228

下面是目前人工智能专业比较强势的院校，如果能考上，定是前途光明~1、中国科学院大学中国科学院的自动化研究所在人工智能领域的研究实力非常强大。2017年5月，中国科学院大学成立人工智能技术学院。这是我国人工智能技术领域较早的全面开展教学和科研工作的新型学院。该学院就是由中国科学院自动化所牵头新成立的。2、清华大学2018年6月28日，清华大学人工智能研究院在李兆基科技大楼揭牌成立。由清华大学计算机系教授、中国科学院院士张钹出任首任院长。清华大学的智能技术与系统国家重点实验室，称得上是国内在人工智能人才培养和科学研究的重要基地。3、北京大学北大的信息科学技术学院下设的智能科学与技术专业由北大学数学系、计算机系、电子学系等10个系(所)于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。4、浙江大学浙江大学计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。在1978年就开始了人工智能领域的科学研究和人才培养，在1982年创建了人工智能研究室(1987年升级为研究所)。校长吴朝晖院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤院士都是目前学校人工智能研究领域的著名专家学者。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。5、哈尔滨工业大学哈工大的可谓王牌工科院校，在全国工科高校实力排行榜中位居第二!仅次于清华!在全国高校学科评估中，哈工大的计算机科学与技术学科位列全国第4名，是国家重点一级学科，并进入ESI全球前1%的研究机构行列。6、中国科学技术大学7、复旦大学复旦大学的脑智能科学与技术研究院下设的智能科学与技术。18年9月中旬，世界人工智能大会类脑人工智能主题论坛的代表齐聚复旦大学，共同研讨神经科学、大数据、交互式机器人等前沿领域与人工智能的交融共生与发展趋势。同时，复旦大学与Google正式合作，主攻人工智能发展方向。8、西安电子科技大学西安电子科技大学作为我国“两电一邮”成员，在电子信息领域一直占据王牌地位!根据西安电子科技大学发布的信息，目前，西电拥有全国一个智能科学与技术国家级特色专业。另外，西电的信息与通信工程、计算机科学与技术均入选“世界一流学科建设学科”。除此之外，南京大学、东南大学、华中科技大学、中山大学、北京理工大学等计算机、电子通信与工程等实力强的985高校，这方面的实力都非常雄厚。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2021-11-24点击量：175

随着当今社会科学技术的持续发展，和人们对编程技术的发展，近年来AI产业正在飞速发展，并且当今社会也有越来越多的人工智能产业实践，所以越来越多的人都开始关注人工智能方面，由此可见人工智能在当今社会中的热度，今天就来讲讲人工智能与数据挖掘的关系。机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的重要支撑技术，其中深度学习就是一个典型例子。深度学习的典型应用是选择数据训练模型，然后用模型做出预测。例如，博弈游戏系统(DeepBlue)重于探索和优化未来的解空间(SolutionSpace)，而深度学习则是在博弈游戏算法(例如AlphaGo)的开发上付诸努力，取得了世人瞩目的成就。下面以自动驾驶汽车研发为例，说明机器学习和人工智能与数据挖掘的关系。要实现自动驾驶，就需要对交通标志进行识别。首先，应用机器学习算法对交通标志进行学习，数据集中包括数百万张交通标志图片，使用卷积神经网络进行训练并生成模型。然后，自动驾驶系统使用摄像头，让模型实时识别交通标志，并不断进行验证、测试和调优，最终达到较高的识别精度。当汽车识别出交通标志时，针对不同的标志进行不同的操作。例如，遇到停车标志时，自动驾驶系统需要综合车速和车距来决定何时刹车，过早或过晚都会危及行车安全。除此之外，人工智能技术还需要应用控制理论处理不同的道路状况下刹车策略，通过综合这些机器学习模型来产生自动化的行为。数据挖掘和机器学习的关系越来越密切。例如，通过分析企业的经营数据，发现某一类客户在消费行为上与其他用户存在明显区别，并通过可视化图表显示，这是数据挖掘和机器学习的工作，它输出的是某种信息和知识。企业决策人员可根据这些输出人为改变经营策略，而人工智能是用机器自动决策来代替人工行为，从而实现机器智能。数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏的、有用的、正确的知识，促进决策的执行。数据挖掘的很多算法都来自机器学习和统计学，其中统计学关注理论研究并用于数据分析实践形成独立的学科，机器学习中有些算法借鉴了统计学理论，并在实际应用中进行优化，实现数据挖掘目标。机器学习的演化计算深度学习等方法近年来也逐渐跳出实验室，从实际的数据中学习模式，解决实际问题。数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术。总结：机器学习为人工智能和数据挖掘提供了底层的技术支撑。反过来说，机器学习也需要大量的有效数据进行训练，所以机器学习和数据挖掘是相互促进的。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2021-11-23点击量：291

随着人工智能科技技术的飞速发展，人们生活中的智能化机器越来越多，从居家到出行与人们息息相关，为改善人们生活水平做出了巨大贡献。然而，万事都有利弊。今天就为大家解读一下人工智能为人们带来的利益与弊端。利商业价值很高：它可以通过收集用户大数据，然后更好的了解用户，为用户创造优质的个性体验。带来更多新的工作机遇：当大量的人工智能机器的产生，就会有很多的智能机器需要学习和计算所以就会衍生出很多领取，带来更多的工作岗位，比如用来人工智能设备学习的图片语音等数据的标注采集工作。给人们生活上带来的便利：当扫地机器人、AI智能影响、做饭机器人、人脸识别等等出现在我们生活中，给我们带来了很大的便利。虽然人工智能给人们来来的好处很多但是也有弊端大规模失业：据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。人类的精神生活退化：人工智能机器是没有感情的。如果此刻你的身边，你的同学，你的朋友，都是人工智能机器人，你会受得了吗？现在的社会，是一个物质的社会，但更是一个精神的社会，如果人工智能机器人越来越多，这个世界将没有感情，没有喜怒哀乐，到处都是冷冰冰的，没有艺术，没有精神食粮，到处都是机械化的。机器人具有很大危险性：比如电影《我与机器人》便描述了一个机器反而要消灭人类的悲剧。同时，大量人工智能的产生会造成大量的失业。由此而见，我们需要做的还有很多。但有一点事确定的，只要正确运用人工智能，它将极大程度上推动人类文明的进步。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010．...

2021-11-22点击量：214

人工智能是近几年很流行的词语，相关行业也引起了广泛关注，其就业方向主要有：科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。1，什么是人工智能专业人工智能，即AI（ArTIficialIntelligence），是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。AI需要非常广泛的知识面和训练，学AI的学生要做好思想准备的是，你们不仅需要CS的雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识才能在未来的发展更顺利。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。所以AI的申请者不是以单纯地成为IT人为目的的，而是要拥有丰富的知识量和技能的，未来多是冲着做researcher而去的。2，就业方向科学研究工程开发计算机方向软件工程应用数学电气自动化通信机械制造3，就业前景对于人工智能岗位需求公司规模分布中，大公司招人多，规模在2000人以上的大公司人工智能人才需求占比28%，500人以上的公司占比高达42%，且整体呈现出公司越大薪酬越高的现象。人工智能目前需求还是很大的，学习人工智能的前景是很不错的。本文由培训无忧网喜巧发布，相关信息欢迎关注培训无忧网人工智能培训频道或添加老师微信：15033336050...

2021-11-22点击量：195

人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域包含机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。想研究人工智能的方向，近两年很多大学都开设了人工智能学院。西安电子科技大学人工智能学院、中国科学院大学人工智能技术学院、南京大学人工智能学院三所高校在人工智能领域皆属于顶尖。人工智能专业相关研究方向，有很多的分支学科，包含模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、计算机应用技术、生物信息处理方向、计算机科学与技术超级计算方向等。对于本科专业的学习，如果有意从事人工智能方向的相关工作，可以尝试选择以下的相关专业：计算机科学与技术。人工智能的工作既需要非常扎实和广泛的数学基础的同时也要求很高的实际操作能力，人工智能专业方向的如MachineLearning，ComputerVision，NaturalLanguageProcessing，DataMining等课程，在计算机科学与技术专业在高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。数据科学与大数据技术。既要掌握基础的程序设计语言，也要掌握大数据平台的运用，Numpy、Matplotlib、Pandas,SciPy和scikit-learn等科学计算与机械学习库的掌握，完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题；负责深度神经网络技术平台的架构、开发方案的设计、应用与实现（包括机器学习、图像处理等的算法）。人工智能非孤立专业，不宜另起炉灶近日，教育部公布了新增本科专业目录，“人工智能”专业位列其中，有35所高校获批建设。“它反映的是我国人工智能本科教育呈现出的繁荣景象。”3日，中国人工智能学会教育工作委员会主任王万森在接受科技日报记者专访时表示，人工智能本科专业的设立，对我国各级各类院校的高层次人工智能人才培养，具有重要的实际意义和深远的历史意义。不过，也有人感到困惑——在本科专业目录中，早已有了智能科学与技术专业，人工智能专业和它到底有何区别?北京航空航天大学教授李波告诉科技日报记者，一般认为，智能科学与技术的专业面偏宽，与行业的对应关系不直观，而且脑科学、认知科学、心理学一般划分在生命科学领域。北航牵头组织新申报并获批的人工智能专业，是信息领域的一个本科专业。“至于如何开设，应该鼓励各高校根据自身情况进行选择。”李波说，感知、认知基础好的学校可以选择智能科学与技术，智能技术及应用基础好的学校可以选择人工智能，当然，学校也能在现有计算机或其他专业中培养人工智能方面的人才。“总之，各高校应结合自身特点，制定有自身特色的培养方案和课程体系。”本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010．...

2021-11-20点击量：426

为何中国能在人工智能领域迅速跻身国际先进国家行列？这将对中国甚至全球经济产生怎样的影响？本文将从以下三个方面进行回答：人工智能最新进展的本质，中国在人工智能领域取得的进步与中国科技生态系统的独特优势相吻合的方式以及人工智能应用软件的经济影响。人工智能最新进展的本质：从发明到应用传统上，人工智能一直是计算机科学的一个领域，致力于构建一套计算机系统以执行人类安排的任务。在过去几年间，科研人员一直在讨论以及实验不同的方法来构造这些系统。人工智能应当将现有的知识通过编码输入计算机系统中吗（专家系统）？或者应当使用软件来模仿大脑的学习过程，然后计算机在此基础上进行自我学习（神经网络）？学术界不同阵营对此问题的看法在几十年间争论不休。虽然在20世纪80至90年代，国际上许多顶尖的研究人员已经创造出许多能够执行具体任务的人工智能程序，但是这些人工智能系统通常不够一般化，对企业而言效用有限。在这一时期，人工智能的重心依然集中在实验室，这一领域仍停留在一个发现的时代。十年前的两大变化使得这一状况得到转变：互联网带来的数据大爆炸以及一种名为深度学习的神经网络方法的诞生。互联网带来的数据大爆炸以计算机可以处理的方式记录了许多人类活动，而深度学习则为人工智能系统提供了一种更好的从数据中学习的方式，使它们能够发现不同数据点之间微妙的联系。当今人工智能应用的核心，就是通过深度学习在海量数据中概括出人类难以发觉的细微联系的能力。具体而言，这种远超人类的分析能力赋予了计算机两种新功能：感知能力以及决策复杂问题的能力。对于感知能力，数字设备只能捕捉和再现图像和声音，而人工智能系统则可以识别和理解这些图像和声音中的内容。对于复杂问题的决策，人工智能系统不再局限于由人类编码的“如果—那么”规则，而是根据从数据中发现的内容学习更为灵活的规则。将这些能力和软件、硬件结合起来，可以让人工智能承担许多社会任务。在深度学习以及数据爆炸的催化下，人工智能已经由发现的时代步入了应用的时代。对人工智能前沿领域的研究仍在如火如荼地进行，这些领域的发现可能会带来无数新的可能性。但目前人工智能领域的重心已经从精英化的实验室研究进入了具体应用的现实世界。深度学习和大数据使人工智能进入了一个新的领域。影响人工智能的因素：人才、数据、企业生态系统以及政府政策从发明到应用的转变对人工智能进步产生了重大影响，也因此决定了哪些国家可能在人工智能的应用方面引领世界。这种转变包含了四个关键因素：研究人才、数据、企业生态系统以及政府政策。（一）科研人才在发明的年代，一个国家在人工智能领域的实力主要取决于少数精英研究人员的质量：最优秀的学术人才能够将知识的边界向外拓展。但是随着人工智能的重心从实验室里的研究转变为商业应用，它带来了一个类似的转变，从重视精英研究人员的质量转向重视合格工程师的数量：这些人能够将突破性的进展应用于数百个不同的行业。美国是世界上拥有最多拔尖研究人员的国家，通过对人工智能领域的分析可以得知，人工智能的研究人员主要集中在美国和加拿大，并且绝大多数都隶属于美国的研究机构。这就是为什么美国在人工智能发明的年代能够取得领先地位，并且进入应用的时代时，他们比自己的同行有优势。但是当人工智能进入商业应用领域时，美国的领先地位不再稳固。中国的研究人员尚未在深度学习领域取得突破性进展，但是中国的研究人员和工程师数量占据了优势。（二）数据随着人工智能进入应用时代，数据的应用量得到了大幅提升。数据可以被视为支撑人工智能运行的原材料。总的来说，一个由合格的普通研究人员设计的、以大量训练数据为基础的算法，将胜过一个由最优秀的人工智能科学家设计的但用较少数据进行训练的算法。在发明的时代，由于无法将当前的技术水平商业化，人工智能领域将重点放在学术出版上，而学术出版往往需要新的算法设计才能通过同行评审。仅仅通过向现有算法提供大数据以获得更好的性能是不足以发表学术论文的。但这种方式足以在市场上生产一种更优秀的产品，数据已经成为人工智能公司最宝贵的资源之一。这使得竞争优势从拥有最顶尖研究人才的公司，转向拥有最大用户数据储备的公司。（三）企业生态系统中美两国的企业生态系统都具有以下几个特点：无与伦比的规模、多元化的资金结构、相似的产品垂直市场以及高创新能力。但当涉及到文化规范时，它们在很大程度上存在分歧，这影响了人工智能应用的速度和性质。这些文化差距中最引人注目的是对待模仿、重复以及迅速扩展他人开创的成功商业模式的态度。硅谷以及美国的科技生态系统擅长于从0到1的创造。在美国的科技环境里，那些仅仅依靠模仿现有模型的行为被整个行业所鄙夷。中国的科技生态系统则与此不同，往往是在从1向n推广的进程中表现出色。中国的科技企业家在尝试全新创意时往往比较保守，但是在模仿和改进一种已经被证明成功的商业模式时，他们会大刀阔斧地前进。对于企业而言，中国的这一创新过程不一定会奖励最擅长原始创新的公司，而是奖励那些最擅长重复和执行的公司。而对于系统整体而言，这个过程在探索利用新技术或业务模型的多种不同应用方面非常有效。在过去几十年间，这一进程在中国反复上演。它造就了许多模仿者，并且使得市场上真正具有创新能力的企业家越来越少。数以万计的人力和资本被投入到几乎是同质的企业中，而这些企业中的绝大多数都会慢慢为市场所抛弃。（四）政府政策政府政策在驱动中国人工智能发展方面的作用是显著的但常常被人误解。政府常常挑选优势企业进行补贴，或者发布命令规定应当发展的技术。如果人工智能对经济的影响远小于当前预期，那么投入人工智能的资源可能是一种浪费。另外，由于许多人工智能技术都已经成熟，选择哪些进行支持对公共部门来说是一个问题。政府的参与绝不是技术领先的先决条件，但随着人工智能更深入地渗透到现实系统中，政府参与可能会加速技术产生经济影响。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...