人工智能算力龙头股有哪些核心算力龙头股排名
人工智能算力龙头股有哪些？核心算力龙头股排名•2023-03-27•理财•阅读3341文章目录一、拓维信息二、浪潮信息三、远东传动四、立昂技术五、中科曙光六、海光信息七、寒武纪八、景嘉微人工智能算力龙头股有：鸿博股份、拓维信息、浪潮信息、远东传动、立昂技术、中科曙光、海光信息、寒武纪、景嘉微核心算力龙头股排名：
一、拓维信息（算力概念股）算力+华为昇腾+AI服务器+在线教育
1、23年3月24日互动易回复，公司控股子公司开鸿智谷与华为智慧公路军团签署了战略合作协议，双方基于OpenHarmony面向公路行业打造软件发行版及场景化解决方案。公司已中标全国一体化算力网络国家主枢纽中心IT设备采购一期项目。
2、公司主要聚焦盘古大模型算力基础设施的建设，盘古大模型是一系列大模型的总称，包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。公司是华为唯一“昇腾AI/鲲鹏计算+开源鸿蒙操作系统”的战略合作伙伴，2022年上半年公司昇腾AI服务器出货量在华为合作方中排名第一。
3、22年2月16日网络语音会议中，公司表示在长沙做的人工智能算力中心是22年建设，整个规划三年是1000P，目前是做了200p，上线以后不到3个月，算力基本上就消耗完，要做进一步的一个扩容。公司主要聚焦盘古大模型算力基础设施的建设，后续将结合行业客户的发展需求，推出行业发行版。
4、公司旗下长征教育“云宝贝-智慧幼儿园”产品是目前入驻华为云严选商城的唯一智慧幼教产品。将5G、AI、大数据等先进信息技术融合到幼儿园的各个场景中，为幼儿园提供软硬一体化的创新产品和解决方案。
5、公司主营业务为以教育服务为主航道，以软件云服务和移动游戏业务为两翼协同发展，主要产品及服务为考试阅卷及测评、拓维学堂、手机游戏、软件云服务。22年6月全资子公司重庆芯锐与华海智汇签订重庆人工智能创新中心项目设备和服务采购合同，合同金额2.96亿元。
二、浪潮信息（算力概念股）AI服务器市占率第一+百度+数据中心
1、23年2月27日数字中国建设规划指出要夯实数字中国基础建设，打通数字基础建设大动脉。23年2月14日互动回复，公司在人工智能服务器领域的市占率位居全球AI服务器市场第一，在中国市场份额已连续五年保持50%以上，百度是公司重要客户；根据机构信息，公司主要客户均为互联网与AI巨头，浪潮拥有全球最大规模AI巨量模型"源"：单体模型参数量达2457亿，超越OpenAIGPT-3。
2、在AI领域，浪潮具备AI平台全栈技术能力，发布有首款智算中心调度系统AIStation，拥有性能最强的AI服务器AGX-5，公司AI服务器连续4年以过半市场份额稳居中国市场第一。
3、2020年浪潮信息在其生态伙伴大会上首次提出“智算中心”的概念。智算中心提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，在推进AI产业化、赋能产业AI化等方面发挥显著作用。
4、23年1月13日讯，公司G7服务器上市：全面支持第四代英特尔至强可扩展处理器。
5、浪潮信息是全球领先的IT基础架构产品、方案及服务提供商，业务覆盖计算、存储、网络三大关键领域，提供云计算、大数据、人工智能、边缘计算等在内的全方位数字化解决方案。
三、远东传动（算力概念股）参股黄河信产+AI服务器+非等速传动轴
1、2023年3月3日，浪潮集团被美国商务部列入实体清单，或将影响服务器业务。黄河信产深度绑定华为，在鲲鹏昇腾生态中位居于前三，联合开发推出HuangheOceanAI系列服务器，已供货青岛算力中心、中原算力中心、北京昇腾计算中心；公司间接持股黄河信产12%股权。
2、公司是国内最大的非等速传动轴生产企业，具备年产600万套非等速传动轴的生产能力，产品已经覆盖国内几乎所有主流的商用车和工程机械企业。
3、目前公司产品已向雷诺江铃、宇通等配套供货，并正在积极培育如上汽通用五菱、长安、长城等潜在乘用车客户资源。
4、公司与俄罗斯GAZ公司的深度战略合作，GAZ集团是俄国第二大商用车制造商。
四、立昂技术（算力概念股）一带一路+ChatGPT算力+数据中心
1、公司已在沙特首都利雅得建立基地中心，开展数字城市业务和公共基础设施建设，逐步参与到中亚、中东国家信息化的建设中；公司总部位于新疆，主业包含公共安全系统服务、IDC数据中心及云计算服务、电信运营商增值服务和通信网络技术服务4大模块。
2、公司的通信网络业务主要为客户提供新建通信网络基础设施、改造升级网络设施等服务。22年3月公司拟在简阳市投资“立昂云数据一号基地项目”，总投资50亿元，计划建设周期48个月。23年3月10日互动表示，一号基地完工后总体算力可达2.25EFlops。
3、21年公司拟募集资金增发募集资金18.77亿投资立昂云数据（成都）基地建设，有助于加快成渝枢纽节点建设。
4、全资子公司广州大一互联网络科技是国内最早一批致力于数据中心(IDC)完整解决方案的运营商，与中国电信、联通、移动等保持着密切合作关系，均有共同合作及运营的机房，运营超过4TB的带宽，可提供多线BGP。
5、公司在简阳的募投项目可以为类chatGPT软件提供算力支持，立昂云数据一号基地建设完成后将有助于扩大川渝地区数据中心机架规模及提高数据中心总体算力水平。目前公司尚未承接为Chatgpt软件和类Chatgpt软件提供算力支持的相关项目。
五、中科曙光（算力概念股）参建国内首个算力交易平台+年报增长+云计算+芯片
1、据中科曙光官微，23年2月24日由宁夏回族自治区联合中科曙光、中国电信宁夏公司、北京国际大数据交易所等打造的国内首个一体化算力交易调度平台——东数西算一体化算力服务平台正式上线。
2、23年2月23日晚公告，2022年公司营收130.09亿元，同比增长15.56%；归母净利润15.15亿元，同比增长30.92%。主系，公司持续提升技术创新能力和研发水平，增强产品的核心竞争优势。
3、公司旗下海光信息自研的海光芯片已向国内诸多服务器厂商供货。海光是国内x86架构顶级芯片领军供应商，x86架构CPU芯片前期获得AMD的Zen架构授权，逐步实现自主研发，x86架构生态成熟、芯片技术起点高，在全球测试数据库展现一流性能。
4、公司是高性能计算机龙头企业，主营业务为研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务的高新技术企业。(详细解析请查阅7月2日异动解析)
六、海光信息（算力概念股）海光CPU+芯片
1、公司的主营业务是研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器，产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU）。海光三号目前已实现销售，能够满足市场需求，也将是公司2023年销售的主力产品。
2、海光CPU系列产品海光一号、海光二号已经实现商业化应用，海光三号已经完成实验室验证，海光四号处于研发阶段；海光DCU系列产品深算一号已经实现商业化应用，深算二号处于研发阶段。
3、公司在国内率先完成了高端通用处理器和协处理器产品成功流片，并实现了商业化应用。中科院背景，是目前国内唯一一家生产x86架构CPU芯片的企业，少数可与Intel、AMD等公司竞争国产芯片厂商，性能以及兼容性均处于行业信创的第一梯队。
七、寒武纪（算力概念股）文心一言AI芯片+Chiplet+车载智能芯片
1、23年3月21日晚公告，将回购公司股份价格上限由不超过人民币105元/股调整为不超过150元/股。
2、文心一言采用寒武纪Ai芯片思元590，英伟达断货将成为标杆芯片，公司营收主要来源于云端产品线、边缘产品线及智能计算集群系统业务。思元370是寒武纪首款采用Chiplet（芯粒）技术的云端智能芯片，在一颗芯片中封装2颗AI计算芯粒（MLU-Die）。
3、子公司行歌科技已组建车载智能芯片研发和产品化团队，行歌科技一款研发中的车载智能芯片面向高等级智能驾驶应用场景，可满足其较高的人工智能算力需求。
4、22年6月30日，募资不超过26.5亿元，用于先进工艺（5nm或者更新代际的工艺）平台芯片项目、稳定工艺（7nm或者更早代际的工艺）平台芯片项目、面向新兴应用场景的通用智能处理器技术研发项目及补充流动资金。
5、公司专注打造人工智能领域的核心处理器芯片，公司的主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售，以及为客户提供丰富的芯片产品与系统软件解决方案。
八、景嘉微（算力概念股）国产GPU+图像处理+军工
1、公司是国产GPU龙头，主营图显雷达业务，先后发布JM5/7/9系独立显卡产品。AIGC依赖强底层算力市场，NVIDIA亦通过CUDA平台，实现打通GPU算力能力。
2、公司有一款JM9271芯片的科学计算能力得到了大幅度提升，可以达到NVIDIA2017年中高端产品的性能标准，主要针对人工智能、深度学习等对计算速度要求非常高的高端应用领域。
3、公司主要从事高可靠电子产品的研发、生产和销售，产品主要涉及图形显控领域、小型专用化雷达领域、芯片领域和其他。公司图形显控领域产品分为图形显控模块产品和加固类产品，公司成功研发了具有完全自主知识产权的系列GPU芯片，并以公司自主研发的GPU芯片为核心开发了系列图形显控模块产品
4、公司融合多项技术，研发了以主动防护雷达、测速雷达等系列雷达产品。
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最近，不少人私聊小编有关人工智能概念股票龙头的问题，所以小编不一一解答了，在本篇文章将会有全面的讲解，一起来看看吧！
本文目录一览：高科技股票有哪些龙头股科技股主要分为两类，一类是软技术，另一类是硬技术。科技股是指某些产品及服务具有高技术含量，在行业领域领先的企业的股票。那么科技龙头股有哪些呢？1、科大讯飞；2、紫光股份；3、超图软件；4、朗科科技；5、光迅科技；6、中国软件
一、高科技股票龙头股有哪些及其代号
1、科大讯飞（002230）：它是A股人工智能的龙头股票，公司在语音合成、语音识别、口语评测、语言翻译、声纹识别、人脸识别等智能语音与人工智能核心技术上都代表着国际先进水平；
2、紫光股份（000938）：它是清华大学为加速科技成果产业化成立的全校第一家综合性校办企业，是高科技A股上市公司，公司主营信息产业；
3、超图软件（300036）：超图软件是亚洲最大、技术国际领先的地理信息系统(GIS)软件与服务提供商；
4、朗科科技（300042）：公司于2010年1月在A股创业板成功上市，它被成为是中国移动存储第一股，公司致力于闪存应用和移动存储的产品制作和专利研发。
5、光迅科技（002281）：它是国内光无源器件生产规模最大、品种最多的制造厂商，是光通信的龙头股票。
6、中国软件
中国软件与技术服务股份有限公司(简称：中软，股票简称：中国软件，股票代码：600536)，是中国电子信息产业集团公司(CEC)控股的大型高科技上市软件企业，国家规划布局内重点软件企业。公司现有员工近7000人，注册资金1.6亿元，总资产超过20亿元，工作及配套环境近11万平米。拥有包括香港上市公司中软国际(股票代码：8216)在内的三十余家控参股公司和境内外分支机构。
人工智能龙头股有哪些人工智能概念一共有59家上市公司，其中9家人工智能概念上市公司在上证交易所交易，另外50家人工智能概念上市公司在深交所交易。人工智能概念股的龙头股最有可能从多喜爱、 中科信息、 汉王科技中诞生。
人工智能行业龙头股都是非常被机构看好的作为一个非常受市场关注的热门概念，人工智能这几天的讨论度非常的高，甚至超过了新能源，那么在A股市场上，有哪些做人工智能的上市公司算是这个行业的龙头呢？这篇文章就跟大家介绍介绍！
瑞芯微：在人工智能系统平台方面,公司推出了高性能、高扩展、全能型芯片RK3399,适用于图像识别、智能安防、无人机、语音识别等应用领域。
中科信息：中科院成都信息技术股份有限公司主营业务是以智能识别及分析技术为核心，提供信息化解决方案（包括软件及硬件）及相关服务，目前主要应用在现场会议、印钞检测、烟草、石油、政府及其他领域。智能分析是人工智能（AI）的重要分支。智能分析技术主要研究模仿人类逻辑思考和识别的模式，在图像分析，专家系统等领域得到了良好的应用。
海格通信：公司携子公司南方海岸、海格星航，与科大讯飞华南有限公司、云从科技、广州阿里云计算应用技术有限公司等共同入选首批广州市人工智能企业库名单。
润和软件：公司的Hope-A平台分为软件系统、硬件计算、芯片支撑三大部分,与各类操作系统、各种A计算引擎和深度学习框架、各类云平台等的无缝对接,并向产业链各环节的开发者提供一整套简洁的SDK;HiHope-A开源社区旨在为业界提供软硬件一体化高性能开发平台,以全面降低当前A开发的技术门槛,加速产品化进程。
寒武纪-U：自成立以来一直专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片。
千方科技：公司紧跟人工智能技术发展，在AI+安防和机器视觉上不断投入，并已推出全系列前后端和平台产品及解决方案；在AI+交通方面，公司紧跟智能网联汽车(自动驾驶)发展趋势，推出了V2X系列产品，涵盖了网联化路网设施与车载终端、智能化交通管理与行车服务等多领域应用，可面向车路协同与智能网联汽车产业提供安全、高效、环保的全系列产品与服务支持。
综合以上，就是几家在A股市场上，做人工智能做的非常好的龙头股，希望这篇文章能给投资者们带来启发，感兴趣的一定要多多了解后再入场，毕竟投资有风险，需要谨慎再谨慎！
人工智能概念股最新龙头股有哪些备受瞩目的“人机大战”不仅将AlphaGo推上了风口浪尖，同时也令人工智能概念股在A股市场上大放异彩。据统计，截至3月15日收盘，13只人工智能概念股3月以来平均涨幅高达8.34%，明显跑赢同期上涨6.56%的上证指数。其中，川大智胜、欧菲光、思创医惠和科大讯飞3月以来分别上涨24.84%、12.37%、12.33%和10.35%。对此，部分基金经理认为，人工智能是未来科技发展的重大方向和必然趋势，现在正处于爆发前夜，值得长线投资。
ai龙头股票有哪些万兴科技:AIGC龙头股2月6日，万兴科技开盘40.5元，收盘42.190元，上涨5.76%。今年涨幅27.35%，总市值54.8亿元。公司首款AI绘画软件“万兴AI绘画”正式开启公测…
中科金彩:AIGC龙头股。中科金彩(002657)2月6日报17.99元。至15:00，该股报18.430元，涨0.88%，成交5.71亿元，换手率10.51%。
人工智能概念股有哪些？ 人工智能芯片谁是龙头？人工智能包含硬件智能、软件智能和其他。
硬件智能包括：汉王科技、康力电梯、慈星股份、东方网力、高新兴、紫光股份。
软件智能包括：金自天正、科大讯飞。
其他类包括：中科曙光、京山轻机。
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人工智能神经网络概念股,神经网络芯片概念股
1、人工智能概念股有哪些？人工智能芯片谁是龙头？人工智能包含硬件智能、软件智能和其他。
硬件智能包括：汉王科技、康力电梯、慈星股份、东方网力、高新兴、紫光股份。
软件智能包括：金自天正、科大讯飞。
其他类包括：中科曙光、京山轻机。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
2、人工智能股票有哪些？1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商，致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题ai神经网络概念股。
2012年，公司整体改制为股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海证券交易所主板挂牌上市。
2、佳都科技：佳都科技（PCI）创立于1986年，总部位于中国广州，在中国30多个区域设有分公司或办事处，员工超过2000人，拥有科学家研发团队，
设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院，建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心。
3、千方科技：北京北大千方科技有限公司是由北京大学作为法人股东之一，以留学归国科技人员、清华大学和北京大学的教授、博士、硕士为主要技术力量，与北京大学地学院全面合作组建的高新技术企业、软件企业。
公司在交通领域的业务取得了快速的发展，在交通信息化建设的基础上，又拓展了交通信息服务和交通出行媒体运营等多方面的业务。
4、卫宁健康：公司成立于1994年，是国内第一家专注于医疗健康信息化的上市公司，致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案，不断提升人们的就医体验和健康水平。
卫宁健康通过持续的技术创新，自主研发适应不同应用场景的产品与解决方案，业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域。
5、神思电子
神思电子是国内著名的身份识别解决方案提供商和服务商，也是公安部认证的居民身份证阅读机具定点生产企业。
6、科大讯飞
科大讯飞主要从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成等等。
7、中科曙光
中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业，也是亚洲第一大高性能计算机厂商。主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务等等。
8、浪潮信息
浪潮是中国最早的IT品牌之一，它是中国领先的云计算、大数据服务商。拥有云数据中心、云服务与大数据、智慧城市和智慧企业四大业务群组。浪潮服务器也位居中国市场第一、全球前三。
3、听说云知声是“AI语音第一股”，是真的吗？云知声怎么样？是真的。在AI人工智能领域，智能语音是发展得最为成熟的赛道。作为人工智能语音行业早期的入局者，云知声确实被称为“AI语音第一股”。通过在人工智能领域的不断深耕，如今云知声已经发展成为一家顶尖的物联网人工智能服务提供商，它以全栈AI技术为核心，立足云芯一体化平台，提供面向智慧物联、智慧医疗等场景的物联网智能化产品服务，深得众多合作伙伴的信赖与好评。
4、人工智能是怎么起源的人工智能（ArtificialIntelligence）,英文缩写为AI,是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（GeneralProblemSolver,GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
5、AI深度学习是指什么？深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域bai中一个新的研究方du向，它被引入机zhi器学习使其更接近于最初的目标—dao—人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
6、人工神经网络，人工神经网络是什么意思一、人工神经网络的概念人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activationfunction）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型，它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的，它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。二、人工神经网络的发展神经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。1.第一阶段—-启蒙时期(1)、M-P神经网络模型：20世纪40年代，人们就开始了对神经网络的研究。1943年，美国心理学家麦克洛奇（Mcculloch）和数学家皮兹（Pitts）提出了M-P模型，此模型比较简单，但是意义重大。在模型中，通过把神经元看作个功能逻辑器件来实现算法，从此开创了神经网络模型的理论研究。(2)、Hebb规则：1949年，心理学家赫布（Hebb）出版了《TheOrganizationofBehavior》（行为组织学），他在书中提出了突触连接强度可变的假设。这个假设认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的连接强度随之突触前后神经元的活动而变化。这一假设发展成为后来神经网络中非常著名的Hebb规则。这一法则告诉人们，神经元之间突触的联系强度是可变的，这种可变性是学习和记忆的基础。Hebb法则为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。(3)、感知器模型：1957年，罗森勃拉特（Rosenblatt）以M-P模型为基础，提出了感知器（Perceptron）模型。感知器模型具有现代神经网络的基本原则，并且它的结构非常符合神经生理学。这是一个具有连续可调权值矢量的MP神经网络模型，经过训练可以达到对一定的输入矢量模式进行分类和识别的目的，它虽然比较简单，却是第一个真正意义上的神经网络。Rosenblatt证明了两层感知器能够对输入进行分类，他还提出了带隐层处理元件的三层感知器这一重要的研究方向。Rosenblatt的神经网络模型包含了一些现代神经计算机的基本原理，从而形成神经网络方法和技术的重大突破。(4)、ADALINE网络模型：1959年，美国著名工程师威德罗（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）等人提出了自适应线性元件(Adaptivelinearelement，简称Adaline)和Widrow-Hoff学习规则（又称最小均方差算法或称δ规则）的神经网络训练方法，并将其应用于实际工程，成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络，促进了神经网络的研究应用和发展。ADALINE网络模型是一种连续取值的自适应线性神经元网络模型，可以用于自适应系统。2.第二阶段—-低潮时期人工智能的创始人之一Minsky和Papert对以感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究，于1969年发表了轰动一时《Perceptrons》一书，指出简单的线性感知器的功能是有限的，它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题，如简单的线性感知器不可能实现“异或”的逻辑关系等。这一论断给当时人工神经元网络的研究带来沉重的打击。开始了神经网络发展史上长达10年的低潮期。(1)、自组织神经网络SOM模型：1972年，芬兰的KohonenT.教授，提出了自组织神经网络SOM(Self-Organizingfeaturemap)。后来的神经网络主要是根据KohonenT.的工作来实现的。SOM网络是一类无导师学习网络，主要用于模式识别﹑语音识别及分类问题。它采用一种“胜者为王”的竞争学习算法，与先前提出的感知器有很大的不同，同时它的学习训练方式是无指导训练，是一种自组织网络。这种学习训练方式往往是在不知道有哪些分类类型存在时，用作提取分类信息的一种训练。(2)、自适应共振理论ART：1976年，美国Grossberg教授提出了著名的自适应共振理论ART(AdaptiveResonanceTheory)，其学习过程具有自组织和自稳定的特征。3.第三阶段—-复兴时期(1)、Hopfield模型：1982年，美国物理学家霍普菲尔德（Hopfield）提出了一种离散神经网络，即离散Hopfield网络，从而有力地推动了神经网络的研究。在网络中，它首次将李雅普诺夫（Lyapunov）函数引入其中，后来的研究学者也将Lyapunov函数称为能量函数。证明了网络的稳定性。1984年，Hopfield又提出了一种连续神经网络，将网络中神经元的激活函数由离散型改为连续型。1985年，Hopfield和Tank利用Hopfield神经网络解决了著名的旅行推销商问题（TravellingSalesmanProblem）。Hopfield神经网络是一组非线性微分方程。Hopfield的模型不仅对人工神经网络信息存储和提取功能进行了非线性数学概括，提出了动力方程和学习方程，还对网络算法提供了重要公式和参数，使人工神经网络的构造和学习有了理论指导，在Hopfield模型的影响下，大量学者又激发起研究神经网络的热情，积极投身于这一学术领域中。因为Hopfield神经网络在众多方面具有巨大潜力，所以人们对神经网络的研究十分地重视，更多的人开始了研究神经网络，极大地推动了神经网络的发展。(2)、Boltzmann机模型：1983年，Kirkpatrick等人认识到模拟退火算法可用于NP完全组合优化问题的求解，这种模拟高温物体退火过程来找寻全局最优解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年，Hinton与年轻学者Sejnowski等合作提出了大规模并行网络学习机，并明确提出隐单元的概念，这种学习机后来被称为Boltzmann机。Hinton和Sejnowsky利用统计物理学的感念和方法，首次提出的多层网络的学习算法，称为Boltzmann机模型。(3)、BP神经网络模型：1986年，儒默哈特（D.E.Rumelhart）等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多层神经网络权值修正的反向传播学习算法—-BP算法（ErrorBack-Propagation），解决了多层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。(4)、并行分布处理理论：1986年，由Rumelhart和McCkekkand主编的《ParallelDistributedProcessing：ExplorationintheMicrostructuresofCognition》，该书中，他们建立了并行分布处理理论，主要致力于认知的微观研究，同时对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播算法即BP算法进行了详尽的分析，解决了长期以来没有权值调整有效算法的难题。可以求解感知机所不能解决的问题，回答了《Perceptrons》一书中关于神经网络局限性的问题，从实践上证实了人工神经网络有很强的运算能力。(5)、细胞神经网络模型：1988年，Chua和Yang提出了细胞神经网络（CNN）模型，它是一个细胞自动机特性的大规模非线性计算机仿真系统。Kosko建立了双向联想存储模型（BAM），它具有非监督学习能力。(6)、Darwinism模型：Edelman提出的Darwinism模型在90年代初产生了很大的影响，他建立了一种神经网络系统理论。(7)、1988年，Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论，并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论，从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。(8)、1988年，Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)提出分层网络的设计方法，从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。(9)、1991年，Haken把协同引入神经网络，在他的理论框架中，他认为，认知过程是自发的，并断言模式识别过程即是模式形成过程。(10)、1994年，廖晓昕关于细胞神经网络的数学理论与基础的提出，带来了这个领域新的进展。通过拓广神经网络的激活函数类，给出了更一般的时滞细胞神经网络(DCNN)、Hopfield神经网络（HNN）、双向联想记忆网络（BAM）模型。(11)、90年代初，Vapnik等提出了支持向量机(Supportvectormachines,SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。