人工智能基于什么储存资源
人工智能基于什么储存资源？人工智能2023.01.173260导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能基于什么储存资源的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能需要什么基础数学是人工智能必备的基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。而且在各种算法以及程序语言都需要基于数学的计算方法。对于数学基础，需要掌握到高等数学、线性代数、概率论数理统计和随机过程、离散数学、数值分析等等。一般情况下本科理科专业的数学知识已经基本符合人工智能的相关要求。
人工智能需要大量的知识储备，基础如下：
基础课程：先学完基础课程在切入人工智能领域。
比如数学方面的：机器学习、深度学习、神经元算法、傅里叶变换、小波算法、时间序列、初级的高等代数和概率论等；计算机语言方面：标准的c语言；硬件：了解编译原理、操作系统，因为现在深度学习大量应用到了并行处理，对硬件不熟悉，就不能在有限的资源下实现更好的算法。
人工智能技术中算法是核心。人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
人工智能技术实现主要使用Python编程语言。通过编程语言将各种算法应用到计算机程序中，从而实现较终机器可执行的人工智能的程序。当然如果涉及到硬件开发的话，较好还要掌握一些C语言之类的编程语言。
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用较广泛的语言：C/C++)必须得很好。
微电子(数字电路、低频高频模拟电路、较主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的甚至大师。
简述人工智能的概念和应用人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
应用领域
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能。
人工智能需要什么基础？人工智能需要什么基础？
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，你要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云，毕竟人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科，如果你对人工智能感兴趣，那欢迎到百度的人工智能吧做客，那里有对人工智能丰富而深刻的讨论。
需要必备的知识有:1、线性代数：如何将研究对象形式化？2、概率论：如何描述统计规律？3、数理统计：如何以小见大？4、最优化理论：如何找到最优解？5、信息论：如何定量度量不确定性？6、形式逻辑：如何实现抽象推理？7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介:1、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。2、它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能涉及的学科:哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
1.人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
2.人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成。入门最基本的的知识是:机器学习、机械原理、计算机原理、计算机视觉等等。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
人工智能包括哪些方面？人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能的应用领域有哪些？应用领域
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能基于什么储存资源的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
打赏海报本文转载自互联网，旨在分享有价值的内容，文章如有侵权请联系删除，部分文章如未署名作者来源请联系我们及时备注，感谢您的支持。
转载请注明本文地址：https://www.shouxicto.com/article/48972.html
上一篇:人工智能古代叫什么(2023年最新整理)下一篇:王者荣耀怎么挑战人工智能(2023年最新分享)人工智能与教育丨人工智能教育资源建设：基于“连接学习”教育资源库的探析
（一）人工智能相关基础知识建设
对于教师和学生来说，应用的前提是理解，在使用人工智能技术进行课程开发或学习之前，首先最重要的就是理解人工智能的含义、技术的基本工作原理、相关的概念等，做好认知层面的知识架构。目前，“连接学习”人工智能教育资源库关于基础知识的介绍颇多，并以不同的形式提供，包括书籍、会议、科普视频等。
其一，书籍。为了方便教育工作者和学生查找，多个学习平台对教育资源进行了汇总，如资源库中集成性的在线图书馆“达富尔”对人工智能领域阿拉伯语相关优质书籍进行了整理，学习者可以根据自己的需求选择性阅读。该图书馆中的人工智能在线书籍供读者免费阅读，且内容涉猎广泛，如人工智能基本原理、与计算机结合下的知识与应用、相关争议问题答疑以及人工智能各类分支技术的发展历史，包括专家系统、神经网络概述等，各类资源皆能够帮助师生学习关于人工智能的各类知识。其二，会议。各国召开的人工智能相关会议紧跟技术前沿，如欧洲互联网专业学院召开面向青少年的人工智能会议，重点介绍人工智能不同的发展阶段、人工智能在不同领域的应用，并对未来的机遇和风险进行了详述。其三，科普视频。简短生动的科普视频符合学生碎片化的学习习惯，也十分适合K-12教育阶段学生的认知水平，是一个学习知识的良好渠道。法语资源平台ClassCode发起“IAI项目”，通过视频介绍明确界定了人工智能的定义，讲解了人工智能和机器学习的原理以及在生活中的应用，并详细说明了作为教育的工具，人工智能将如何促进教学的发展。除学生以外，教师群体同样需要面对庞大的人工智能知识资源库，如何把握其在课堂中的应用界限十分重要。为此，UNESCO发布“思考人工智能伦理视频”并提出，作为将人工智能技术引入课堂的人，教师在了解其透明运作机制的前提下才能更好地对学生负责，教师需要承担技术的使用责任，更需要承担技术与教学融合的责任。
（二）人工智能应用与实践建设
除基础知识外，目前的人工智能教育资源库多将建设重点放在技术的应用上，促使技术与教育的各个学科或领域相结合，开发出不同类别的人工智能程序或软件，期望学习者能够在实践的过程中培养自己的技能。“连接学习”教育资源库中包含的人工智能程序或教育平台涉及多个主题，且适用于不同的年龄层次和认知水平。若从学习者的角度进行划分，已有的程序或平台又可以分为技术支撑的被动型人工智能应用和认知结构主导的主动型人工智能实践，其中前者多以技术为主，学习者的思维随着设定好的程序发展，而后者则将学习的主动权交予学习者，学习者可以使用技术自主决定自我学习与实践的过程。不同的程序或平台对于学习者的先前经验要求不同，教育工作者在选择时需要做多方面考虑。
1.技术支撑的被动型应用
被动型人工智能应用以技术为主，设定好既定的程序步骤后由技术引导学习者完成任务，学习者更多地是去理解程序提供的人工智能相关内容，其知识架构的过程较为被动。此类人工智能应用虽然涉及多个教育领域，但大多数内容较为浅显，适合年纪较小、思维模式相对简单的儿童，且多以游戏的方式出现，可以作为课堂教学的补充。
2.认知结构主导的主动型实践
主动型实践的目的是帮助学习者在“做中学”，从而自主构建认知结构，在多个技术模块的支持下，学生使用不同的技术创建自己的项目。在此类教育程序或平台中，人工智能已不再是学习的重点，最终的教学目标是学生使用技术创建并完成自己的人工智能项目和作品，使学生能够借助平台掌握人工智能的实用技能、促进自身发展。此类实践平台要求学生具备一定的知识基础、能够独立自主地进行学习和思考，而现有的主动型实践平台多以编程为主，以美国麻省理工学院媒体实验室（TheMITMediaLab）的Scratch项目为技术依托。在Scratch项目中，学生只需要拖动图形化程序块就可以设计内容不限的互动故事、游戏和动画，以此使学生掌握自主编写人工智能程序的能力。此外，Scratch项目还为教育工作者提供了“教育家指南”，帮助教师将项目引入课堂、设计创造性的课堂活动和策略。
以Scratch项目为基础，加拿大编程教育平台KCJ提供了三种活动，目的是培养儿童使用编程解决现实生活中问题的能力。其一，KCJ平台为教育工作者提供教育和培训材料，以及探索和学习编程、计算机思维、人工智能等的教学工具，帮助教师将其融入到不同学科的课程中。其二，KCJ平台为学生提供了各类研讨会，与学生一起使用Scratch编程平台制作有关于实际生活的视频游戏，涉及艺术、科学、运动等多门学科。其三，为确保每个初学者都能够有继续学习和创造的场所，KCJ平台在加拿大各省和各地区创建了免费的编码俱乐部（CodeClub），俱乐部采用基于挑战的学习方式，学生使用平台提供的学习材料并在导师的指导下完成动画、游戏、网站制作等各类项目。
三、对我国人工智能教育资源库建设的启示与建议
（一）人工智能教育资源建设应符合布鲁姆三维目标
人工智能包含多个分支，能够在教育领域和多个学科进行交叉结合，因此目前面向K-12教育阶段开发的人工智能教育资源种类繁多。以布鲁姆的三维目标原则为依据，本文认为，“连接学习”人工智能教育资源库在广度上已经涉及到了认知、技能和情感三方面，相关基础知识的学习让学生对人工智能有了一个基础的认识，三类资源的开发皆注重培养学习者的数字素养，也充分考虑到了学习者不同的认知水平，建构起一个整体框架。被动型人工智能应用以生动活泼的游戏模式让学生能够对人工智能产生兴趣；主动型人工智能实践则通过让学生自主设计培养其应用技术的能力。我国在此方面虽然刚刚起步，但已经取得了不小的成效，如北京师范大学于2020年启动的“青少年人工智能创新计划”（元卓计划），通过提供基础启蒙视频并开展人工智能项目学习，培养青少年对于人工智能技术的兴趣并帮助其掌握知识技能，该创新计划也会将优质的人工智能算法案例转化为符合学生认知水平的人工智能教育案例，供教育工作者在教学中使用。“青少年人工智能创新计划”专业化的理论讲解结合生活化的实例展示，让学习者多方面、多层次地理解人工智能的含义及其在生活中的应用实例，但目前此类教育资源的使用尚处于初始阶段，更多地起到启蒙的作用，在今后的应用中仍需要以布鲁姆三维目标为原则深入发展与改进。
（二）加强教育资源间的连接，为课堂教学中的应用做准备
从深度的教学内容角度进行分析，“连接学习”人工智能教育资源库在知识讲解方面的建设已较为完善，涉及多个层次和多个方面，但从知识到技能之间的衔接比较薄弱，学生很难将理论与实践结合起来运用。在人工智能的技能掌握方面，被动型应用形式单一，游戏的方式更适合用于混合式教学，学生在课下进行自我探索，从而将课上的时间用于交流答疑，在传统面授课程中则会过多占据教学时间；主动型实践虽包含有多个平台，但现有平台大多数以编程为主，内容过于单一，教育工作者在真实的教学中还需要开发出新的应用方式，并且现有的人工智能技术在课堂中的应用多用于数学和计算机科学学科，在其他学科中的应用尚未有系统的、可借鉴的教学方法。因此，“连接学习”教育资源库虽内容丰富，但仍有很大的改进空间，需要注意内容之间的衔接以及与课堂的结合。
（三）重点关注教育工作者，为其提供支持
我国现有的K-12教育阶段人工智能教育资源开发与应用主要以学习者为中心，多数资源的目标人群是有着学习需求的学生。教学设计者在进行教学开发时需要有一定的辅助资料才能更好地开发人工智能课程材料，教师在教学时需要有一定的教学指导才能理解内容并进行输出。不同的目标群体需要不同类型的技术或资源支持。国内外的相关教育资源在此方面都需要加以改进。以国内为例，我国的“小猴编程”和“Mind+”两个人工智能教育平台更加注重为适龄学生提供技术和资源的支持以及编程与不同年级课程的融合，这在一定程度上减轻了教育工作者在课堂中融合技术的困难，但教师还需要其他各类专业性培训和相关支持，以便在课堂中顺利应用，更好地进行教学创新。
作者单位：李卉萌，上海外国语大学国际教育学院返回搜狐，查看更多
智能电网中的关键技术有哪些
根据信息处理流程，大数据在智能电网中的应用可以分为数据采集、数据清理、数据存储及处理、数据分析、数据解读和数据应用6个环节，其关键技术包括数据集成技术、数据存储技术、数据处理技术和数据分析技术。
1、数据集成技术
智能电网大数据具有分散性、多样性和复杂性等特征，这些特征给大数据处理带来极大的挑战。要想处理智能电网大数据，首先就需要对众多数据源的数据进行集成，通过数据抽取、转换、剔除、修正等处理，建立正确、完整、一致、完备、有效的智能电网大数据。目前通常采用的数据集成模型包括数据联邦、基于中间件模型和数据仓库等。
ETL是企业数据集成的主要解决方案。ETL指Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。数据抽取是从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；数据转换是将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数据进行清洗和加工；数据加载是将转换后的数据加载到目的数据源。ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据加载。为了实现这些功能，各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。
数据集成是智能电网大数据应用的关键环节。智能电网大数据集成涉及众多各类型的应用系统，这些系统类型和特征复杂，在实时性要求、数据规模、数据类型等方面存在较大的差异，在智能电网大数据集成中需要综合考虑各种因素，在集成技术上单一技术可能很难实现，需要结合多种技术来实现智能电网大数据的集成。
2、数据存储技术
在智能电网大数据中，绝大多数数据为结构化数据，同时也存在文本、图像、音频、视频等非结构化或半结构化数据。对非结构化数据可采用分布式文件系统进行存储，对结构松散无模式的半结构化数据可采用分布式数据库，对海量的结构化数据可采用传统关系型数据库系统或分布式并行数据库。
2.1分布式文件系统
分布式文件系统适合存储海量的非结构化数据，将数据存储在物理上分散的多个存储节点上，对这些节点的资源进行统一管理和分配，并向用户提供文件系统访问接口，主要解决本地文件系统在文件大小、文件数量、打开文件数等方面的限制问题。
Hadoop是大数据的一个解决方案，可以实现大数据的存储、分析和管理。HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是一个分布式文件系统，它是开源项目Hadoop的家族成员。HDFS将大规模数据分割为大小为64兆字节的数据块，存储在多个数据节点组成的分布式集群中，当数据规模增加时，只需要在集群中增加更多的数据节点，具有很强的可扩展性；同时每个数据块会在不同的节点中存储多个副本，具有高容错性；由于数据是分布存储的，具有高吞吐量的数据访问能力。
2.2分布式数据库
大数据环境下对数据的存储、管理、查询和分析需要采用新的技术，传统的数据库在数据存储规模、吞吐量、以及数据类型和支撑应用等存在瓶颈。分布式数据库由于具有很好的扩展性和协同性，在大规模数据存储和管理中得到广泛的应用。目前主要有键值存储系统、文档数据库、图数据库等。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，它不同于一般的有模式的关系型数据库，HBase存储的数据表是无模式的，特别适合结构复杂多样的半结构化数据存储。HBase利用HDFS作为其文件存储系统，可利用Map-Reduce技术来处理HBase中的海量数据。
2.3关系型数据库系统
智能电网中很大一部分数据是结构化数据，针对一些数据和业务应用，传统关系型数据库可能更适合，因此在大数据环境下，传统关系型数据库也具有一定的应用。基于传统数据库如Oracle等构建数据仓库，开展智能电网业务的分析挖掘。
智能电网大数据结构复杂、种类繁多，其数据存储需要根据数据的特点选用适合的数据存储方式。数据管理也是智能电网大数据的重要功能，从整体上对存储在不同系统上的数据进行统一管理，并提供数据索引和查询功能。综合以上分析，数据存储对比见表1。
3、数据处理技术
智能电网大数据的应用类型多，需要根据不同的业务需求采用不同的数据处理技术。根据大数据的数据特征和计算需求，大数据处理技术分流处理、批处理、内存计算、图计算等。
3.1流处理
流处理的处理模式将数据视为流，源源不断的数据组成了数据流，当新的数据到来时就立刻处理并返回所需的结果。数据流本身具有持续达到、速度快且规模巨大等特点，因此通常不会对所有的数据进行永久化存储，而且数据环境处在不断的变化之中，系统很难准确掌握整个数据的全貌。目前广泛应用的流处理系统有TwitterStorm和YahooS4。
Storm是分布式实时计算系统，主要用于流数据处理，可以简单、高效、可靠地处理大量的数据流。它能够处理源源不断流进来的信息，处理之后将结果写入到某个存储中去。Storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以Storm的速度较快。Storm弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求，经常用于实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。
3.2批处理
Google公司在2004年提出的Map-Reduce是最具代表性的批处理模式。Map-Reduce是一个使用简易的软件框架，用于大规模数据集的并行运算，主要用来进行大规模离线数据分析。基于它实现的应用程序能够运行在由数千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的并行处理大规模数据集。Map-Reduce的核心思想是将问题分而治之，并把计算推到数据所在的服务器，有效地避免数据传输过程中产生的大量通信开销。
Map-Reduce的优点主要有2个方面：
①不仅能用于处理大规模数据，而且能将很多繁琐的细节隐藏起来，如自动并行化、负荷均衡和灾备管理等，这将极大简化开发工作；
②伸缩性非常好，集群能够方便的扩展。而Map-Reduce的不足是其不适应实时应用的需求，只能进行大规模离线数据分析。
3.3内存计算
随着内存价格的不断下降，服务器配置的内存容量不断增大，用内存计算来完成大规模数据处理成为可能。与HadoopMap-Reduce批处理相比，内存计算能够提供高性能的大数据分析处理能力。内存计算是一种体系结构上的解决方法，它可以和各种不同的计算模式相结合，包括批处理、流处理、图计算等。比如Spark是分布式内存计算的一个典型并行计算框架，Spark基于Map-Reduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMap-Reduce所具有的优点；但不同于Map-Reduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark具有更好的性能，适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map-Reduce的算法。
智能电网大数据应用根据业务特点和对处理响应的时间来选择数据处理的方式，针对电网安全在线分析、电网运行监控等业务，数据实时性要求高、需要作出迅速响应，可以采用流处理内存计算；而对于用户用电行为分析等业务，实时性和响应时间要求低，可以采用批处理方式。综合以上分析，数据处理方式对比见表2。
4、数据分析技术
数据分析是智能电网大数据处理的核心，由于大数据的海量、复杂多样、变化快等特性，大数据环境下的传统小数据分析算法很多已不再适用，需要采用新的数据分析方法或对现有数据分析方法进行改进。
数据挖掘方法主要有分类、关联分析、聚类、异常检测、回归分析等，其中每一类包括众多的算法。分类包括支持向量机、决策树、贝叶斯、神经网络等技术；关联分析包括Apriori、FP-growth等算法；聚类分析分为划分法、层次法、密度法、图论法、模型法等，具体算法如k-means算法、K-MEDOIDS算法、Clara算法、Clarans算法、SOM神经网络、FCM聚类算法等；异常检测包括基于统计、距离、偏差、密度等方法。在智能电网应用中需要对现有的算法进行优化和并行化改进，实现分布式处理。
机器学习是面向任务解决的基于经验提炼模型实现最优解设计的计算机程序，通过经验学习规律，一般应用在缺少理论模型指导但存在经验观测的领域中。机器学习分为归纳学习、分析学习、类比学习、遗传算法、联接学习、增强学习等。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，2006年由Hinton等提出，其目的在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，目前深度学习在语音识别、图像识别、机器翻译等领域进行了应用，并取得了较好的效果。
智能电网大数据挖掘主要为结构化数据，同时也存在文本、图像、音频、视频等数据，在智能电网大数据应用中需要针对具体的业务采用合适的数据分析方法。