大家好，今天来为大家分享安卓人工智能硬件的一些知识点，和安卓人工智能硬件配置的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

本文目录

1. 人工智能应用端是指什么
2. 人工智能，有哪些技术支撑？掌握了app开发人士，可以入门吗？
3. 人工智能包含硬件吗
4. 各种人工智能名称

人工智能应用端是指什么

人工智能应用端是指将人工智能技术应用于实际场景中的软件或硬件设备。

它是人工智能技术的最终落地场景，是人工智能技术与现实生活的接口。

人工智能应用端可以应用于各个领域，如医疗、金融、交通、教育等，可以实现自动化、智能化、高效化的目标。

人工智能应用端的发展离不开以下几个方面的支持：

1.算法：

人工智能应用端需要有高效、准确的算法支持，才能实现智能化的目标。

2.数据：

人工智能应用端需要有大量的数据支持，才能训练出高质量的模型。

3.硬件：

人工智能应用端需要有高性能的硬件支持，才能实现实时、高效的计算。

4.人才：

人工智能应用端需要有专业的人才支持，才能实现技术的落地和应用。

人工智能应用端的发展前景广阔，可以为各个领域带来更高效、更智能的解决方案。

人工智能，有哪些技术支撑？掌握了app开发人士，可以入门吗？

人工智能主要应用于服务行业，主要在以下七个领域中！

可以看到，这些领域的都是很复杂的有对应流程的行业，因此可以肯定的是，人工智能是需要大数据支撑的，机器人毕竟是机器人，不可能像人的思维一样灵活多变，一般来说，再智能的机器人也只能根据软件的算法进行动作，因此所有的判断都是基于条件判定的。

智能机器人主要是模拟人的思维，但人的思维太过复杂，想要完全的模拟现在是做不到的，所以只有根据需要一点一点的完善机器人的辨别能力，这些辨别能力怎么来——大数据，一部分数据是在软件开发时就写入程序的，但更多的还是机器人后天学习的，怎么学习？这就涉及到另外的技术，识别、摄入数据、分析、做出反应、存储记录等！

说到底，其实人工智能也是用软件开发的基础技术实现的，其思维逻辑很复杂，因此对数据结构要求很高；再看学习功能，学习说到底也就是识别理解和记录的过程，识别很好理解，如人对语言、图片、视频的识别一样，机器人也需要识别，不同的是，机器人不会像人这么直观，很多时候只能识别数字化的东西，数字化这些东西技术就是数字媒体的技术；记录很好理解，就是把数字化的东西分条件记录到数据库中，以便随时调用；还有一个重要功能就是作出回应进行交流，所有的判断都是基于大数据的，在程序中就是通过大量的条件比较然后判定，说到底其实还是数据结构的知识，动作就是虚拟现实，虚拟现实也是属于数字媒体的技术范畴。

在功能层面，智能机器人很复杂，在技术方面也很高深，如果单就软件层面来说的话，涉及的技术大的来说，主要是数字媒体和大数据的知识，两者都是目前软件开发中的难点，因此不得不说，“很复杂，也很深奥！”

人工智能包含硬件吗

人工智能适合领域，当然包含所需的硬件，但是AI需要的硬件其实并不特定人工智能使用，因为不一定是ASIC。

现在有多种方式来实现AI，比如传统的GPU，适合定制化的FPGA，以及专门为AI打造法ASIC。

软件本身可以优化，但是硬件层面的优化却能够达到软件无法比拟的程度。

各种人工智能名称

由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。

A

Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。

Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。

Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。

Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。

C

Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。

Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。

Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。

Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。

Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。

Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。

D

Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。

Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。

Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。

Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。

F

Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。

G

GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。

Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。

H

Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。

K

Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。

L

Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。

M

Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。

Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。

Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。

N

Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。

R

Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。

S

Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。

Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。

U

Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。

补充：TF

TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。

鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。