人工智能技术
人工智能四要素分析大数据:人工智能的智能都蕴含在大数据中。算力:算力为人工智能提供了基本的计算能力的支撑。算法:算法是实现人工智能的根本途径，是挖掘数据智能的有效方法。场景:大数据、算力、算法作为输入，只有在实际的场景中进行输出，才能体现出实际的价值。举个非常形象的类比：如果把炒菜作为我们的场景，那么大数据相当于炒菜需要的食材，算力就相当于炒菜需要的煤气/电力/柴火，算法就相当于烹饪的方法和调料。——-接下来一一为大家解读人工智能的四个要素——-
1）大数据如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。2）算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。3）算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。4）场景人工智能经典的应用场景包括：1.用户画像分析2.基于信用评分的风险控制3.欺诈检测4.智能投顾5.智能审核6.智能客服机器人7.机器翻译8.人脸识别
人工智能数学要求有多高，别走弯路了
一说到人工智能，很多人都觉得非常高深，对技术人员的要求非常高，尤其是数学的要求太高。
我们常说，人工智能两条腿，一是python一是数学，python今天先不说，如果你就是要转行做人工智能，前期我想要说的是，数学真的没那么高要求，懂了这三个就够了。
1.五分钟搞定人工智能数学之线性代数
2.五分钟搞定人工智能数学之高等数学
3.五分钟搞定人工智能数学之概率论
看完了，你就可以考虑一下自己转人工智能会不会被数学给拦下来了。
在强调一下，AI对于数学确实有一定的要求，但是对于我们只希望转行从事AI行业的朋友来说，不要把数学钻的太深，人的精力都是有限的
顺便普及一下，目前AI人才市场需求比较旺盛的三个大方向，大家可以根据自身的知识基础和兴趣爱好，先往一个方向持续发力。
CV--计算机视觉，主要用到的技术涉及到：图像分类算法，目标检测算法，图像分割算法等，CV方向的应用也很广泛，在制造业、安防、文字识别等目前都有大量的应用。
NLP--自然语言处理，主要用到的技术有：分词模型，语言模型，知识图谱等，NLP方向目前的应用也很广泛，比如文本分类、自动摘要等。在一些互联网大厂通常会有一个NLP团队。
推荐系统方向，主要用到的技术有相关性分析、推荐模型，同时还需要有一定的CV或NLP技术基础，推荐系统的应用在手机APP上面就能明显感觉到：个性化推荐、内容资讯推荐
人工智能ai用什么编程语言
人工智能ai用什么编程语言
AI（人工智能）为应用程序开发人员开辟了无限的可能性。通过利用机器学习或深度学习，您可以产生更好的用户配置文件，个性化设置和推荐，或者合并更智能的搜索，语音界面或智能帮助，或以其他多种方式改进您的应用程序。您甚至可以构建可以看到，听到和应对意外情况的应用程序。
您应该学习哪种编程语言来深入了解AI？当然，您需要一门具有许多良好的机器学习和深度学习库的语言。它还应具有良好的运行时性能，良好的工具支持，大量的程序员社区以及健康的支持包生态系统。这是一长串的要求，但是仍然有很多不错的选择。
[也在InfoWorld上：人工智能，机器学习和深度学习：您需要知道的一切]
以下是我精选的六种用于AI开发的最佳编程语言，以及两个荣誉称号。这些语言中的一些正在上升，而另一些正在下滑。还有其他一些您只需要知道您是否对历史深度学习架构和应用感兴趣。让我们看看它们如何堆叠。