简介：今天，首席执行官指出，与您分享人工智能需要什么基础设施。如果您可以添加您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
人工智能需要基本内容，包括认知和神经科学，人工智能伦理，高级机器人技术，人工智能平台和工具。
1.基本数学知识：线性代数，概率理论，统计和地图理论
2.基本计算机知识：操作系统，Linux，网络，编译原理，数据结构，数据库
3.编程语言基础：C/C ++，Python，Java
4.人工智能的基础知识：ID3，C4.5，逻辑回归，SVM，分类器和其他算法，自然界的差异和其他算法。
5.工具的基本知识：OpenCV，Matlab，Caffe，等。
要进入人工智能行业，我们必须首先具有一定的数学技能，因为人工智能与传统的互联网位置不同，例如应用程序开发，网络开发，游戏开发等，首先要研究51CTO大学人工智能课程，该课程是将有帮助。人工智能逐渐从数学中的“方法理论”进化。当今人工智能使用的大多数方法都被数学家使用来处理一些更难代表的非线性功能。随着计算机性能的改善，计算机工人，统计学家开始尝试解决一些分类。这种“近似性理论”的问题。从总体发展为当前的人工智能情况。现在它属于人工智能行业的发展，可用的API功能较少，因此有必要自己编写算法。
“人工智能”一词最初是在1956年在达特茅斯学会提出的。当时，研究人员开发了许多理论和原则，人工智能的概念也扩大了。夫人人工智能（人工智能），英语的缩写为ai.it.it.it.it.it.it.it.it.it.it.it.it.it。是一门新的技术科学，研究并开发了用于模拟，扩展和扩展的智能理论，方法，技术和应用系统。人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并生产一种可以响应人类情报的新智能机器。自然语言处理和专家系统。由于人工智能的诞生，理论和技术的诞生已经越来越成熟，并且应用领域仍在继续扩张。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人类意识和思维的信息过程的模拟。官方智能不是人类的智力，而是像人类一样思考，并且可能超越人类的智力。
我们知道，基础设施是人工智能产品的原始基础。那么什么是基础架构？
传感器是一种物理设备或生物器官，可以检测或感觉到外部信号，物理状况或化学成分，并将知情的信息船体提供给其他设备或器官，例如人体皮肤会感到炎热，潮湿，干燥传感器将这些信号传输到大脑和大脑将指导添加衣服和饮用水以打开窗户和打开通风的行为。
传感器的功能是将信号模式转换为另一种信号模式。如何对传感器进行分类？
根据不同的字段，将传感器分为以下类型：压力传感器，温度传感器，pH传感器，流动传感器，液位传感器，超声传感器，超声传感器，浸泡传感器，照明传感器等。几个：几个：几个：
（1）生物传感器
这是一种分析装置，将所有类型的生物反应转换为电信号。在目前，生物传感器主要用于医疗保健，食物测试和Huanjiang测试领域。
（2）光传感器
它是将光信号转换为电信号的传感器。它可以理解为模拟的视觉能力。图像传感CCD，CMOS，人体传感灯，人体感应开关，光控制开关，手机屏幕屏幕精神调整等都是光敏性的。传感器的应用实例。
（3）声音传感器
声音传感器可以理解为人AI产品的耳朵。通用的走廊声音控制灯使用声音传感器。
（4）化学传感器
它对各种化学物质敏感，并将其浓度转化为电信号，这是AI产品的“鼻子”。在目前，化学传感器广泛用于空气污染监测，矿物资源的检测，气象观察，工业自动化和工业自动化和农业新鲜保存。
通常，当前的传感器主要用于四种类型的人工智能产品，即：可穿戴应用，高级辅助驾驶系统，健康监测和工业控制。
凭借图像识别，语音识别，搜索/推荐引擎等的价值，其值已在应用程序中得到广泛认可。过程训练和推理的两个关键链接需要强大的计算功能。因此，筹码已成为竞争领域的关键。
AI芯片的类别是什么？可以根据目的将其分为以下三个类别：仿真培训，云推理，设备最终推理
（1）模拟训练链接的芯片
此过程是处理大量数据和复杂的深神经网络，因此需要GPU来提高深层模型的训练效率。与CPU相比，GPU具有强大的并行计算功能和浮动点功能，并且还可以提供更快的处理。Speed，较少的服务器输入和较低的功耗。在PGU中，Google提供的TPU也可以提供深层培训链接中的网络加速功能。
（2）云 - 提取的芯片
目前，主流AI应用程序需要通过云提供服务，将收集到的数据传递到云服务器，然后将服务器的CPU，GPU，GPU，TOPU删除以推断任务，然后将处理结果返回到终端。因此，推理链接放在云中。
（3）终端设备的芯片。
它也可以称为嵌入式设备的芯片，例如智能手机，智能安全摄像头，机器人和其他设备来使用此类芯片。
根据定制程度进行分配，可以将其分为通用芯片，半定量芯片（FPGA芯片）和完整的定制芯片（ASIC）。
3.基本平台
（1）大数据技术
大数据技术是人工智能的先决条件，大数据的目的只是从大量数据中挖掘出一个算数的价值。
（2）云计算技术
根据国家国家标准与技术研究所的定义：云计算是根据使用量付款的模型。该模型提供可用，方便的和按需在线访问，并输入可配置的计算资源共享池（包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源包括资源。网络，服务器，存储，应用程序软件，服务），只要它们只需要管理或与服务几乎没有互动，就可以快速提供这些资源。
云计算技术大大降低了企业的经济消费。
人工智能为人类社会带来巨大变化的潜力已成为共识。在今年6月初，国家发布了“三年的人工智能行动计划”，该计划提出了九个主要项目和人工智能Zhaotong IT训练认为，作为技术变化的骨干，百度正在完全实施人工智能战略，加速在各个行业的技术降落并为社会受益。
以汽车行业为例，Wang Jinshou提到并解释了“软件定义汽车（SDV）”的概念。他认为，未来汽车的价值将主要由以人工智能为核心的软件技术来确定。人工智能策略肯定会为数据中心的计算，存储和运营成本控制面临巨大挑战。
Baidu系统部高级主任Liu Chao表示，在过去的十年中，百度的服务器群增长了近50倍。中国东部，中国和南部的三个主要集群是在中国形成的。在硬件，系统软件，高性能计算，制冷电源，百度技术创新方面，带来了数据中心行业的发展趋势。
例如，由百度橱柜项目领导的“天蝎座项目”，中国的第一个开源硬件项目启动了2个版本的技术规格和6个行业标准。百度岛自行建造的数据中心的pue在一年中达到1.22，排名首先在中国达到世界领先水平。
在会议上，Liu Chao还发布了百度最新的独立研究与开发结果-X-Mangpubox，这是世界上第一个对16元的独立单台单芯片支持，并支持最大扩展到64 GPU，这将为机器学习提供强大的计算能力。
Liu Chao指出，超级计算能力，高效率网络设施以及大量数据存储和处理的数据中心，支持1000亿个样本，几万亿个参数级别将是BAIDU数据中心的方向未来帮助人工智能技术发展满足各种应用需求。
百度人工智能策略的实施还需要支持“云+结束”。Baidu Open Cloud总经理Liu Yan在云上引入了Baidu Open Cloud，大数据和人工智能。LiuYan表示，在大数据和人工智能技术的基础上，Baidu使用人工智能来实现各种丰富的应用。
Baidu Open Cloud是一个高性能的计算平台，它载有数十名用户拥有超过1亿个产品和超过一百万的公司客户，是一个智能的云计算服务平台，Baidu将向外界开放其核心资源。在百度开放云的情况下，社会的所有部门都可以充分利用百度的云计算，大数据和人工智能技术能力，以实现获胜价值并取得商业成功。
2020年7月9日，第三届世界人工智能会议于上海开幕。聪明的经济和聪明的社会。”在讲话中，李·扬洪（Li Yanhong）还谈到了“新基础设施”的重要作用。
他认为，在进入智能经济和智能社会之前，中国正在积极促进的“新基础设施”计划可以被视为人类最大的基础设施扩展项目。在中国。
扩展信息
李扬洪提出了AI发展的第三阶段的理论
Li Yanhong首先提出了AI发展的三个阶段。在上半年，人工智能的发展主要集中于通用能力的发展和AI功能作为资源的平台化。下半年，人工智能开始全面地进行工业化，行业应用和商业化得到了充分的普及。
关于当前人工智能发展阶段，李·扬洪说：“目前，我们正处于从经济情报的上半年过渡到下半年的过渡。人工智能已证明或最初证明了其颠覆和重建潜力为该行业。”
参考信息来源：中国净-Li Yanhong：“新基础设施”是人工智能的新起点。AI开发需要经历三个阶段
结论：以上是主要CTO注释的基础设施的所有内容是由人工智能所需的基础设施引入的。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。