大家好，今天来为大家分享人工智能与相关产业的一些知识点，和人工智能相关产业链的问题解析，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. 人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？
2. 人工智能在教育产业有哪些应用？
3. 中国人工智能核心产业
4. 人工智能和传统行业的结合在哪些领域有机会？

人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？

谢谢邀请！

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！

人工智能在教育产业有哪些应用？

假打，中国人口超级多，多少失业人，你还倡导人工智能教育，不合国情。教育非产业，应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源，不可太过分，教育还是高人传后人。

中国人工智能核心产业

核心产业如下

1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。全文

人工智能和传统行业的结合在哪些领域有机会？

1、企业IT运维中，出现的困难与挑战

首先来谈谈在使用动态系统时面临的挑战，传统运维中至少会面临移动化信息；碎片化挑战；系统紊乱；监督&管理&故障排除困难；系统运维愈加复杂五大挑战。

OpsStack智能化运维方案&产品架构

甚至企业没有一个统一的愿景，无人愿意去尝试整合，又很少有工具会关注现有系统等等……

云敞科技的全栈式自动化智能运维平台OpsStack，充分运用AI-Ops技术及理念，推出初衷即是解决以上问题。平台包含以下几大特点：

高度集成的愿景；

统一的运维平台；

全栈&全周期生命管理；

关键功能实时运维；

配备你所需要的高级工具；

任何时间地点都可运营。

2、OpsStack智能化运维的核心价值

1.全栈式运维方案

管理并监控所有云、VM、OS、服务与应用

2.自动化模型预测

提前自动预测可能发生的故障与问题，高效提升运行性能

3.智能根因定位

支持快速定位根因、理解问题、分析问题

4.准确异常检测

专注于异常关键指标与事件，从而快速、准确定位问题

5.有效减少告警

有效减少错误及重复告警，更快找到核心问题

6.更快的故障排查

快速定位并修复问题，高效减少故障时间

7.节约75%成本

利用更少的人力、更少的故障时间、更快的开发有效降低成本

8.提升50%运维效率

利用更少的人力提升性能，降低故障时间

3、OpsStack智能化运维的核心优势

作为全栈式自动化智能运维平台，OpsStack与传统运维平台相比具备以下优势：

全栈式；高度集成；基于10年大规模运维经验；

能触达所有系统数据与配置信息；

以模型、指标、数学、机器学习为驱动；

支持云、VMs、物理服务器；大部分组件已迭代至3-5代版本；

实现运维闭环：监测数据、应用AI/ML、决策并执行。

4、OpsStack智能化运维的核心功能

OpsStack智能化运维方案&产品架构

5、OpsStack智能化运维方案

作为一个AI-Ops平台，OpsStack基于机器学习、人工智能及大数据技术，搭建专家级系统&规则引擎，监控&指标，自动化&自动修复，异常监测&告警等功能，利用Docker监控、数据库监控、Web应用监控、服务器监控等采集运维监控数据，确保数据来源多维且全面，经过机器学习和人工智能算法对采集到的数据进行深入分析，做出智能告警、故障预测、自动修复等智能分析决策，提升运维效率。

OpsStack智能化运维方案概览

全栈式自动化智能运维平台OpsStack对提升企业IT运维效率，并降低成本起到极大作用。AI-Ops正逐渐成为企业IT运维中的刚需，据Gartner等报告数据，到2020年，近50%的企业将在他们的业务和IT运维方面采用AIOps，2017年这个数字仅为5%。

2018年，是时候让企业IT运维搭上发展快车道了！

作者：云敞科技

整理/夏立成上海蓝盟创始人，IT外包服务专家，复旦校友创新创业俱乐部副会长，专注创业、运动和公益。

关于人工智能与相关产业到此分享完毕，希望能帮助到您。