人工智能AI：数据 算力 算法
随着科技的进步，大数据存储和处理需求越来越多样化，日常所产生的数据，如果不经过存储和数据处理，就没法有效的利用数据资源提供服务。
人工智能的三要素：数据、算力和算法，
数据：数据是最基础，也是有数据作为前提条件，我们才能为人工智能做AI的训练，数据是资源，要得到资源的价值，就必须进行有效的数据分析，数据分析主要依靠机器学习算法。
算力：算力是对数据进行计算的时间单位，深度学习，要训练出来需要很多数据，很强是算力支撑，
有数据之后，需要进行训练，不断地训练，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要算力的支撑，算力需要芯片支撑，是大公司争夺的主要阵地。
算法：算法是获取成本最低的，有很多不错的论文、开源的网络代码，各种AutoML自动化手段，
参考：
LAMDA（LearningAndMiningfromDatA）：机器学习数据挖掘研究所
人工智能(Artificial Intelligence)算法是核心，算力、数据是基础
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人工智能(ArtificialIntelligence)：用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。发展历程：两起两落，正经历第三次高潮发展历史：已发展60年，历经两起两落；发展现状：2013年起，迎来第三次高潮。要素：算法是核心，计算、数据是基础。算法的地位：实现人工智能的核心方法是算法，工程学方法和模拟法是人工智能提升的两个途径；算法的发展现状：目前认知层算法尚未突破。路径：基于计算机、互联网等发展，在数据应用环节突破。基于计算机、互联网、物联网在数据生成、采集、存储、计算等环节的突破，推进人工智能发展。价值：提升效率，解放劳动力阶段：人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段；价值：机器代替或辅助人类完成任务，能够有效地解放劳动力，提升效率。