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ai智能问答系统,云计算是计算什么东西?

云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术,它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。

1、云计算

①、云计算概念通俗讲解

IT界只要讲云计算,就会用“喝水的故事”来通俗的解释,这里我扩展一下来来讲。故事如下:

某村子里有一家人要喝水,于是就请人在自家门口挖了口水井,于是一家人喝上了水。这就是本地计算,也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高,需要自己建设、自己维护。同时,不喝水时,水井也就闲置着。

可是,这家人还养了很多家禽家畜,它们也要喝水。而且周边还种了果树和菜地,这里也需要经常浇水。以前按照传统的“本地计算”模式,就在每个地方都打口井,很费钱。于是,家长想了个整合的办法。先打一口大井,然后在多个用水点装上水管联通。这样哪里要用水就开水龙头即可。这就是私有云。就是将本地服务器进行资源整合,提供本地计算存储资源的共享和弹性使用。

上面私有云模式,依然还是要自己打井,自己买装备,自己维护,一次性投入比较高。而且,整个村子的村民都按这种方式搞,村里面还是比较浪费投资。于是村长决定,成立自来水公司。由自来水公司负责打井,取水,储水,净化等工作,同时,自来水公司为每一户用水的村民接上水管,装上水表。这样,村民用水时,只需要打开水龙头就可以用水。水表会记录用了多少水,每个月按量付费给自来水公司就可以了。这就是公有云。这种公有云模式只是提供了基础水资源,我们可以称之为IAAS,翻译成中文就是基础架构既服务。就是有云服务商统一提供IT基础架构,租户可以弹性使用资源,按量付费。而服务商可以将资源共享提供给很多租户。

村民要想真正靠卖猪、卖菜、卖水果赚钱。他们还需要在水资源到位的基础上,各自做围蔽、猪圈、安防等环境设施。这又是一种投资浪费。于是,村长决定建设养殖基地和种植基地。基地按承包的面积来付计费,水按水表计费。这样,村民只管使用这些基础水资源和环境就可以了。这就是PAAS,翻译成中文平台即服务。就是在IAAS的服务基础上,又增加了软件的开发环境、运行环境、维护环境等等服务。用户只需专心自己的业务即可。

有了PAAS模式,村民方便了很多。但还是需要自己购买化肥、农药、疫苗等等来为养殖、种植服务。这时候,村长决定,既然大家都在一起种植,就飞机统一喷洒农药,统一施肥。养殖的也可以统一打疫苗。村民只管使用这些服务,最后按照用量来付费就可以了。这种模式就是SAAS,翻译成中文是软件即服务。就是在PAAS的基础上,再次增加了租户生产需要的各类应用软件。这回用户只要有云账户就可以为他们自己的生产提供服务了。

②、云计算计算什么

了解了概念,其实就不难理解云计算在计算什么了。云计算和本地服务器计算是一样的,他们都在运行计算机软件。计算机软件按照程序员设定的程序在计算各种数据。云计算相比本地计算,只是一种更加弹性的资源,资源共享程度更高的集中环境。它比较依赖于网络。

2、大数据

①、大数据的通俗解释

什么是大数据?顾名思义就是有大量的数据。还是拿上面的故事接着说。

每个村民每一次使用水、环境、化肥都是一条数据。村民每一次买原来、卖产品的价格、数量也是一条数据。村民想知道自己什么时候用水最多,村长也想知道什么时候是用水高峰。于是这些数据需要被汇总起来做统计分析。这些被汇总起来的各类数据,就是大数据。当然计算机行业里的大数据至少也要上个几百T,或者PB级别。只有这样才能真正称得上大数据。

②、大数据是什么数据

大数据包含的数据非常广泛,包括结构化的数据库数据以及文本、图片、视频等非结构化数据。这里听起来有点过于专业。那我们还是以上面的故事来说一下:村长的大数据其实就包括:自来水厂记录的有标准表头的数据(结构化数据)。还有村民各自写的账本、电话录音、平时生产拍的照片、视频(非结构化数据)。

3、人工智能

人工智能就比前面两个概念先进很多了。它是计算机通过算法获得了一种类似人类思考方式的决策能力。还是用上面的故事来讲。

在整个村子的运营过程中,有些村民的菜种的特别好,猪养的特别肥。村长为了大家都能做到最好,决定找出窍门。但单独问村民,村民也描述不出来,或者不愿意全盘说出。于是,村长就利用前面收集的大数据内容。将它全部交给计算机的深度学习算法去学习,计算机在学习的过程中,村民只需要告诉它哪些行为是正确的,哪些是不正确的。计算机在不断学习的过程中,就能总结出一套自己的经验决策。这些经验决策的形成过程就是人工智能。现实生产生活中,现在的智能客服、智能机器人都是在模仿和学习人类的思维提供服务。

总结

以上就是云计算、大数据、人工智能的通俗解释。故事未必非常贴切,但基本是这个逻辑。

感谢阅读!我是数智风,如果有不同看法,欢迎评论指出。如果有所帮助,欢迎关注讨论。

国内哪所高校的人工智能专业能排名第一?

现在人工智能专业,如果清华不说第一,估计没人敢说第二。

计算机学科跟其他学科有些不一样,它看的不是发表在杂志上的论文,而是发表在顶会上的论文。因为计算机学科发展太快,杂志的内容不足以体现它的时效性,所以在计算机领域都是以被顶会的会议论文集收录为目标。

前一阵火了一阵的用99行代码来实现《冰雪奇缘》的胡鸣渊,他的这篇论文最后投的也是顶会。

在计算机领域最权威的排名叫CSRankings,这是美国一计算机著名专家开发的排名体系,极为简单粗暴,就是数数,数数你这个学校在顶级学术会议上发表了多少篇论文。

CSRankings一共分为AI、理论、系统、交叉科学四个领域,其中AI综合又可以分为:Artificial intelligence、计算机视觉、机器学习与数据挖掘、自然语言处理、网页信息检索等5项。

在AI综合里面

清华在全世界排第二,就在CMU之后。在国内,北大排第二,在全球排第5。

在细分的AI里面

清华排第一,北大排第二,CMU排第三。

这是排名,如果要走进清华去看看,你会发现这个排名一点都没错。清华,可以说各个学科都在向人工智能靠拢。

交叉信息研究院

交叉信息研究院是2010年成立的,领衔的专家就是图灵奖获得者姚期智。全国人民熟知的姚班和智班就是这个研究院的学生。我刚才提到的写《冰雪奇缘》代码的胡鸣渊就是姚班的毕业生。

交叉信息研究院里面主要几大块内容,一个是计算机,一个是物理科学,还要安全等,所以,里面的人员有计算机科学家,物理学家、数学家,当然也有搞信息和网络的,这个就不说了,姑且也认为是计算机系的人吧。

人工智能研究院

在2018年,清华又成立了人工智能研究院,这又是一个跨学科的校级研究院。院长是中科院院士张钹。

我看张钹院士关于人工智能研究院的宗旨就是,要打破现在的束缚和框架,全方面创新,联合,和其他学科,产业界,总之,怎么都可以。

感觉上比交叉信息研究院更专注在人工智能方面。

脑与智能实验室

这是2017年成立的,也是跨学科的校级实验室,这个主要是脑科学跟人工智能方面的交叉研究,主要是生物、医学和计算机方面的交叉。

智能技术与系统国家重点实验室

刚才讲的都是清华交叉学科的研究院,在计算机系内部如何呢?各种研究所,我就不一一列了,因为太多了,跟腾讯、搜狐、微软等等,都是人工智能的各个方面。

就讲这个智能技术与系统国家重点实验室,。这个实验室1990年建成,三次国家自然科学基金委的评估都是优秀,还两次获得集体“金牛奖”。这是我国在人工智能领域内最著名的实验室之一。

清华信息科学与技术国家实验室

现在清华在筹建一个国家实验室,人工智能是里面重要的一块。

好了,大家看看,清华这么多学科都在搞人工智能,你说,它是不是国内人工智能最好的高校啊?

选择智能科学与技术专业是最好的专业吗?

谢谢邀请!

作为一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。

首先,当前人工智能领域的人才培养还是以研究生教育为主,所以如果要想在人工智能领域走得更远,或者有更强的岗位竞争力,应该考虑读一下研究生。

目前只有一部分高校在本科阶段开设了人工智能专业和智能科学与技术专业,总体的人才培养规模并不大,而且相关专业的竞争也相对比较激烈。如果未来想从事人工智能领域的技术研发工作,在本科阶段还可以考虑三大专业,分别是计算机专业(含大数据)、数学专业(含统计学)和物理专业。

由于人工智能是典型的交叉学科,所以很多专业的毕业生都可以转向人工智能领域,但是由于人工智能领域的内容具有较大的学习难度,而且对于实验环境的要求比较苛刻,所以有能力培养人工智能人才的高校还是相对比较少的,这是制约当前人工智能行业发展的一个重要因素。

目前从技术体系结构上来看,当前有六大研究方向,其中计算机视觉、自然语言处理和机器学习(含深度学习)这三个方向的热度比较高,相关的就业岗位也比较多。从目前行业的落地应用情况来看,不少人工智能平台都是基于计算机视觉和自然语言处理展开的,所以目前相关领域的岗位需求还是比较多的。

虽然目前人工智能领域的热度比较高,但是从2019年的秋招情况来看,人工智能领域的算法岗位并不多,这或许与当前人工智能技术出现一定的落地难有关系,但是从人工智能领域的长期发展前景来看,未来人工智能领域的人才需求量还是非常值得期待的。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

机器学习数据科学人工智能深度学习和统计学之间的区别是什么?

1、数据科学(DS)

简单定义为:数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。

这些技能通常用德鲁·康威(Drew Conway)创造的维恩图(或它的变体)来表示:

三个圆圈分别代表三个不同的领域:编程领域(语言知识、语言库、设计模式、体系结构等);数学(代数、微积分等)和统计学领域;数据领域(特定领域的知识:医疗、金融、工业等)。

这些领域共同构成了定义中的技能和技术。它们包括获取数据、数据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、结果可视化等等。

数据科学汇集了这些领域和技能,支持和改进了从原始数据中提取见解和知识的过程。

什么是“有用的知识”?就是可以具有某种价值、可以回答或解决现实世界中问题的知识。

数据科学也可以定义为:研究应用数据处理和分析方面的进展,为我们提供解决方法和答案的领域。

2、人工智能机器能思考吗?

1950年,艾伦·图灵(Alan Turing)提出了这个问题,他甚至发明了一个著名的测试,来评估机器给出的答案是否与人类的答案相似。从那以后,对人工智能的幻想就开始了,重点在于模仿人类行为。

你做过那个测试吗?

人工智能不是《银翼杀手》中的复制人,也不是《太空堡垒卡拉狄加》中的赛昂人。我们可以把人工智能定义为任何具有某种智能行为的机器或软件。

什么是智能行为?

问得好!这就是有分歧的地方。随着机器不断被开发出新功能,以前被认为是智能的任务也从人工智能环境中剥离了出来。

我们可将人工智能定义为能够从其环境中正确解释数据、从中学习,并在不断变化的环境中使用所获得的知识来执行特定任务的机器或软件。

例如:一辆会自行停车的汽车不是智能汽车;它只是按照常规测量距离和移动。我们认为能够自动驾驶的汽车就是智能的,因为它能够根据周边发生的事件(在完全不确定的环境中)做出决定。

人工智能领域包括几个分支,它们目前正处于鼎盛时期。将其可视化后就能准确地知道我们在说什么:

3、机器学习

机器学习是人工智能最重要的分支。它的任务是:研究和开发技术,使机器能够在没有人类明确指令的情况下自学,从而执行特定的任务。

机器将从输入数据集(称为样本或训练数据)中学习,根据算法检测到的模式建立数学模型。该模型的最终目标是对之后来自相同数据源的数据进行(准确的)预测或决策。

传统的机器学习主要有两种类型:

· 监督学习:当训练数据被“标记”时。这意味着,对于每个样本,我们都有与观察到的变量(输入)和我们想要学习预测或分类的变量(输出、目标或因变量)相对应的值。在这种类型中,我们找到了回归算法(预测数值的算法)和分类算法(输出仅限于某些分类值时)。

· 无监督学习:当训练数据没有标记时(我们没有目标变量)。这里的目标是找到某种结构或模式,例如对训练样本进行分组,这样我们就可以对未来的样本进行分类。

传统的机器学习已经让位于更复杂或更现代的学习类型:

· 集成方法:基本上是几种算法联合使用,将它们的结果结合起来以获取更好的结果。尽管XGBoost凭借在Kaggle的胜利而得名,但最常见的例子还是随机森林。

· 强化学习:机器通过反复试误来学习,这得益于它对周围环境的迭代做出的反馈。你可能听说过AlphaGo或AlphaStar(在《星际争霸2》中实力碾压人类)。

· 深度学习:皇冠上的宝石……

4、深度学习

深度学习是机器学习中的一个子领域。

它基于人工神经网络的应用。人工神经网络是一个计算模型,具有分层结构,由相互连接的节点共同工作而形成。这个名字的灵感来自(或试图模仿)大脑的生物神经网络。

虽然神经网络已经被研究和使用多年,但该领域的进展一直很缓慢;主要是限于计算能力不足。尽管深度学习近些年来取得蓬勃发展,这多少要归功于神经网络训练采用了CPU,但其开始不过才十年。

人们普遍认为:任何机器学习问题,无论多么复杂,都可以通过神经网络解决,只要把它做得足够大就行了。如今,深度学习的发展带动了人工智能其他领域的发展;无论是更传统的领域(改善获得的结果),还是最流行的领域:自然语言处理、人工视觉、语音识别、逼真多媒体内容的生成等。

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人工智能五行属性是什么?

五行为五气。

金义,木仁,火礼,土信,水智,

人工智能单论“智能”为智慧,那智慧为水。

人工智能单论“属性”机械性的为金,金的属性多。

人工智能单论“服务性”的话为土,诚信厚实耐用

人工智能单论“交流语言”的话为礼,知书达礼。

综合性上面,人工智能形体完善,芯片为灵自主意识。

凡是不能一概而论,需区别其特性功能而定义。

关于ai智能问答系统和云计算是计算什么东西的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。