人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
大家好,今天小编来为大家解答自建人工智能数据平台这个问题,自建人工智能数据平台有哪些很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!
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人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向,大数据技术目前正处在落地应用的初期,伴随着产业互联网的发展,大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下,也在近些年取得了一定的发展,一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。
从行业属性来看,大数据与人工智能属于科技领域,目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司,另外,科研院所和高校也是研发的重要力量。从应用领域来看,未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中,包括金融、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。
要想切入到大数据和人工智能领域,首先要根据自身的知识结构来选择一个发展方向,进而设计一个具体的学习路线。对于计算机基础相对薄弱的人来说,从大数据开始学起是一个不错的选择,一方面大数据的技术体系已经相对成熟且处于落地应用阶段,另一方面大数据的学习难度相对于人工智能来说要更小一些,掌握大数据之后再进入人工智能领域会简单很多。
学习大数据可以按照以下路线进行:
第一:学习Linux操作系统。学习大数据要从学习操作系统开始,而Linux系列操作系统是比较常见的选择,CentOS和Ubuntu都是不错的选择,学习Linux操作系统需要掌握操作系统的体系结构,以及各种具体的功能操作流程。
第二:学习编程语言。编程语言有多种选择,其中Java和Python是比较常见的选择。从学习难度上来说,Python语言要更容易一些,而且Python语言目前在大数据领域和人工智能领域都有广泛的应用,所以Python语言是一个不错的选择。
第三:学习大数据平台。大数据平台建议从Hadoop开始学起,Hadoop比较适合初学者,而且Hadoop对于硬件平台的要求并不高,实验环境也比较好搭建,这都为初学者提供了便利。Hadoop经过多年的发展,目前已经建立了一个比较大的平台生态,所以相对来说,学习周期会比较长。
第四:算法设计。无论是从事大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析,算法都是大数据领域的重点内容。要想在大数据技术领域走的更远,算法设计是非常重要的。
最后,大数据是产业互联网的重要组成部分,随着大数据逐渐落地到传统行业,将陆续释放出大量的发展机会。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!
首先,编程这个问题问的领域比较大,为什么说大?学软件开发,要么前端,要么后端,也是编程,大数据,也是编程,人工智能一样也是编程……
所以,没有明确一个具体的方向。
编程世界,有一门古老的语言叫做C语言,它是C++和JAVA的祖先,一切语言的基础都来自它,所以,你不妨与它先认识。
但是,现在因为人工智能的火起来的python语言,就有很多人学习它,也有很多人说它语法简单,易学易上手,这个说法没错。也有人说它是新手学习最好的语言。确实,没有严谨的语法,可以说是“为所欲为”。JAVA写100行代码,它可能只需要写20行。
只不过,我还是说说我想说的主角吧!它是C语言,为什么是它的,因为你只有学会它,再学C++和JAVA就容易得多,可以说很快带你成为一名程序员。当然,不是绝对的。
而学习python也并非不可,只是它不同与C/C++和JAVA。学会以后,再回头看C,感觉不是一个世界的。
现在大学都是以C语言为专业基础语言,你不妨可以先从它下手。
希望这份答案能对你有帮助。
感谢邀请。您的问题超出了我的知识范围,所以没有办法帮助到您,对不起,但是还是感神经对我的信任,谢谢您。
在我看来,大数据和人工智能的关系,好比汽油和汽车的关系,要想汽车正常运转行驶,汽油是必不可少的东西。大数据就是人工智能的基石。人工智能技术发展,要解决特定领域的实际问题,需要不断输入大数据,在通过深度学习,在这些数据中发现规律、特点,然后建立模型,在不断的学习中优化模型,来处理新的数据。比如谷歌公司AlphaGo,它之所以能够站在围棋界巅峰,就是因为它通过学习上百万的棋谱,而且通过自己与自己对弈,来不断修正自己的算法,提高自己的“棋艺”。海量棋谱就是阿尔法狗的大数据,基于这些数据,通过深度学习,才成为了围棋界“王者”。
谈到大数据,深度学习也是不得不提的一个词语,只有二者同时具备,人工智能才得以高速发展。人工智能时代,深度学习和大数据是密不可分的。大数据好比人类食物,主要给人类供给营养,让人体正常运转。深度学习可以从大数据中挖掘有价值的规律、知识。简单来说,有庞大的数据输入,深度学习会最大化的发挥其优势,计算机不仅可以学会只有人可以理解的概念、知识,而且会运用到未知的数据上。好比图像识别系统,计算机通过识别海量人脸,来寻找人脸特征,之后,图像识别系统会根据之前所学“知识”,来判断从未见过的人脸,从而在特定领域来解决实际问题。
总而言之,没有大数据就不会有人工智能今天的高速发展。只有海量数据被输入,才能更好的发展人工智能,大数据和深度学习、人工智能唇齿相依,缺一不可。只有大数据,而不会学习利用这些数据,数据毫无价值。
我是境梦飞沙,人工智能学习者,期待与您相遇。
文章到此结束,如果本次分享的自建人工智能数据平台和自建人工智能数据平台有哪些的问题解决了您的问题,那么我们由衷的感到高兴!