人工智能系统的技术架构
一、架构图
1.基础层包括：
硬件设施、软件设施、数据资源。其中在硬件设施方面，做深度学习和神经网络训练时候往往会涉及到模型训练是在CPU还是GPU上面，在这个里面GPU就是做计算加速的，第二个是智能芯片，市面上出现的智能语音芯片和图像识别的芯片就是对应这一块。在软件设施方面，智能云平台解决的是硬件资源管理的问题，目前市面上有阿里云，腾讯云、亚马逊云，微软云，百度云等各种云平台，对外输出的是资源的服务能力，第二个是大数据平台，涉及到的是分布式存储，Hadoop等框架，在数据资源方面，把通用数据作为基础层，主要考量的点是通用数据更多的是人工智能类产品当前对外输出的人类相关的数据，往往涉及到人机对话聊天等数据，而专业的行业数据，在会场的智能导航，智能问诊等场景有所应用。
2.技术层包括：
基础框架、算法模型、通用技术，其中基础框架与软件设施有一定的映射关系，算法模型包括机器学习深度学习增强学习等，深度学习包括神经网络，深度神经网络，卷积神经网络等具体的算法，通用技术是算法模型的一个应用，包括自然语言处理、智能语音、机器问答、计算机视觉等，这里需要注意一个点，我们把自然语言处理等归类为通用技术，说明它本身并不是一种算法模型，而是算法模型支撑起来的一种具体的技术形态。
3.底应用层：
包括应用平台和智能产品，需要注意的是智能操作系统，智能音箱、人脸支付等都属于终端，它依赖于音箱和手机等智能设备，这些设备是需要依赖于特定的硬件平台上的，而硬件平台的管理控制则依赖于智能操作系统，这个可以直接对比传统的移动互联网时代，操作系统是安卓、iOS，在PC互联网时代的Windows，Ubuntu。
目前市面上能看到的智能操作系统有百度DuerOS、图灵等。
4.案例：
在这张图对应的是DuerOS的整体技术 架构，从上到下包括三个层次：能力层(小度技术开放平台)，包括原生技能、第三方技能的各种开发工具。核心层(小度对话核心系统)，对应的是通用技术层，包括语音识别、语音播报、屏幕展示、对话服务等。应用层(小度智能设备开放平台)，包括各种API接口、开发套件、麦克风阵列等。在这个里面我们能看到的是它的整体涵盖了对外的开放平台，然后它的技术设备层面对外开放对话核心系统。
【AI大模型】 人工智能 LLM 大模型将从根本上改变人类的软件工程—— 大模型将在软件架构、系统架构、编程实践、通信模式和组织结构方面产生根本性的转变
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:WhyGANs?如果你的训练数据不充分，没问题。GANs可以根据已知的数据并生成合成图像来扩充您的数据集。可以创建看起来像人脸照片的图像，即使这些脸不属于给定分布中的任何真实的人。这不是不可思议吗?从描述生成图像(从文本到图像合成)。提高视频的分辨率，以捕捉更精细的细节(从低分辨率到高分辨率)。即使在音频领域，GAN也可以用于合成高保真音频或执行语音翻译。这还不是全部。GANs可以做更多。难怪它们在今天如此强大，如此受欢迎!
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:GAN(GenerativeAdversarialNets)是用对抗方法来生成数据的一种模型。和其他机器学习模型相比，GAN引人注目的地方在于给机器学习引入了对抗这一理念。回溯地球生物的进化路线就会发现，万物都是在不停的和其他事物对抗中成长和发展的。生成对抗网络就像我们玩格斗游戏一样：学习过程就是不断找其他对手对抗，在对抗中积累经验，提升自己的技能。
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:GAN（GenerativeAdversarialNetworks，生成对抗网络）是一种生成模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成。GAN的目标是利用生成器生成与真实数据相似的数据，使得判别器无法区分真实数据和生成数据。GAN的核心思想是博弈论中的“对抗训练”（AdversarialTraining）。生成器和判别器之间存在一个博弈过程，生成器生成数据，判别器判断数据的真伪，并给出对生成器的评价。生成器根据判别器的评价不断更新自己的参数，提高自己生成数据的质量，使得判别器无法区分真实数据和生成数据。判别器也不断更新自己的参数，提高自己判断数据真伪的能力，使得生成器生成的数据越来越接近真实数据。
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用一枚可爱的程序女孩:读完获益匪浅
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:GAN的核心思想是博弈论中的“对抗训练”（AdversarialTraining）。生成器和判别器之间存在一个博弈过程，生成器生成数据，判别器判断数据的真伪，并给出对生成器的评价。生成器根据判别器的评价不断更新自己的参数，提高自己生成数据的质量，使得判别器无法区分真实数据和生成数据。判别器也不断更新自己的参数，提高自己判断数据真伪的能力，使得生成器生成的数据越来越接近真实数据。