简介：许多朋友询问有关人工智能架构的蓝图的问题。本文的首席CTO注释将为您提供详细的答案，以供您参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
随着人工智能技术的持续发展，我们的生活受到人工智能的逐渐影响和发展。作为强大的生产力，人工智能可以增强各个行业的发展。
人工智能在教育中的应用也很广泛。
人工智能娃娃可以陪伴他们的孩子，讲故事，听课，舞蹈，咨询家庭作业等。父母不必担心“没有时间陪伴他们的孩子”。
未来人类儿童教育的发展也将发展成为与整个教学管理过程，建立以学习者为中心的教学服务以及实现日常教育和终身教育的个性化的教学服务相关的人工智能应用程序。
简而言之
音乐家，化学家和物理学家可以为企业的人工智能团队带来什么灵感？人们需要很多人来了解人工智能的一系列技能和角色，包括非技术技能和角色，这将促进人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，这也取决于数据科学和机器学习。这是因为该公司有效的人工智能部署需要建立一个全面的团队，包括来自各种背景和技能的人员，以及非技术角色。
NESS数字工程公司首席技术官Moshekranc表示：“任何人工智能计划都需要IT专家和行业专家的组合。IT专家了解机器学习工具包：哪种算法系列最有可能解决特定问题？如何调整特定问题？使用它来利用结果的特定算法，以使结果的准确性以及行业专家的知识带来了特定的知识领域：哪些数据源可用？机器学习算法？没有行业专家的投入，IT专家可能无法回答这些问题“”
因此，结论是人工智能的成功确实取决于团队，而不是任何个人或角色。
执行副总裁兼首席信息官兼首席信息官基思·柯林斯（Keith Collins）说：“建立了有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，团队合作将获胜。
人工智能才能的四种核心类型
柯林斯认为，人工智能团队需要四种核心类型：
?了解业务流程对于建立真实场景和宝贵结果很重要。
?理解分析技术的人员，例如机器学习，统计，预测和优化，并正确使用它们。
?了解数据的来源，质量以及如何维持安全性和信任。
?了解如何通过结果实现人工智能架构师。
柯林斯指出，像其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐，化学，物理和其他学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的互动系统中理解科学的过程和思考。他们通常擅长建立批判性思维技能和良好实验所需的应用机器学习结果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值很广：例如，它可以帮助公司更好地应对人工智能BIAS。这对于解决业务问题（包括最大和困难的问题）也很重要，这可能是公司首先制定制定的原因之一。人工智能策略。
高级数据科学家兼物联网实践的权威杰夫·麦吉希（Jeff McGehee）说：“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题很重要。多样性与生活经验有关。专业背景对于大多数人的生活经验都很重要，它可以增加人工智能项目的维度，并为寻找创新解决方案提供新的观点。”
麦格希还指出，建立人工智能或其他不同团队需要企业的积极努力，也需要作为招聘和就业实践的一部分。企业将发现，多样性的实现可能不是可行的团队建设策略。
考虑到这一点，我们需要了解一系列对人工智能团队（包括非技术角色）有价值的专家和角色。
1.现场专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪种术语，他们需要了解他们对企业人工智能计划的重要性。
麦格希说：“人工智能系统的开发需要 - 深入了解系统操作领域。专家开发人工智能系统很少成为系统实际领域的专家。行业的专家可以提供关键见解，以使其能够使人有所了解，以使其能够做出能力，使您能够做出专家人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness Kranc指出，这些专家可以解决针对企业和策略的领域问题。
他说，行业中的专家类型取决于要解决的问题。没有必要的见解是收入和运营效率还是供应链管理，行业专家需要回答以下问题：
?哪些见解最有价值？
?可以将在行业领域收集的数据用作见解的基础吗？
?意见有意义吗？
以下将引入一些特定的行业领域，但首先了解人工智能团队中的其他关键角色。
2.数据科学家
Jane.AI的人工智能研究与开发总监Dave Costenaro说，这是人工智能团队在新项目中工作的三个关键需求中的第一个。它的示例项目包括聊天代理，计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说：“数据科学家具有各种背景，例如统计，工程，计算机科学，心理学，哲学，音乐等，通常都有强烈的好奇心，迫使他们在系统中找到和使用模式，例如它们，例如作为您可以为人工智能项目提供的东西，确定它可以做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说：“程序员已经通过标准化代码获得了想法，模型，数据科学家的算法以及与适当的用户，设备，API等的对话，并成功地将其转化为现实。”
4.产品设计师
Costenaro说，三个关键需求的最终结果也说明了人工智能团队非技术知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术，设计，工程，管理，心理学和哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5.人工智能伦理科学家和社会学家
人工智能伦理学科学家和社会学家可能在某些部门（尤其是医疗服务或政府部门）中发挥至关重要的作用，但在广泛的情况下，它似乎变得越来越重要。
麦格希说：“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们以及代表团体是否得到公平对待。如果系统的准确性前所未有，但没有预期的社会影响，那么一定可能有可能。失败。”
6.律师
麦格希说，在这个新兴领域，他还看到了法律专业知识的独立和相关需求。并且更多地了解人工智能在工业中的应用，预计将引入更多的法律。一项宝贵的财富。”
由于该行业的专家非常重要，因为Kranc和McGehee精心阐述，有必要在某些行业领域（包括技术和非技术领域）研究特定示例。这些领域应是人工智能团队建设的一部分，具体关于企业的具体目标和用例。
Jane.ai的Costenaro指出：“由于人工智能通常只是一层丰富了现有商业用例的一层，因此过去支持此用例的团队成员仍然很有价值。出于相同的原因，这也是必不可少的原因。”，”
Costenaro提供了可能具有宝贵人工智能的人工智能贡献者的五个角色示例，并解释了如何调整和增强在人工智能环境中的现有角色。
7.高管和战略家
Costenaro说：“企业高管领导层将需要考虑通过人工智能可以自动化和改进哪些业务模型，并权衡以下团队的新机会和风险，例如数据隐私，人类计算机的交互等。”“
8. IT主管
不要对非技术字符的价值感到困惑：没有它，公司的人工智能策略就不会太远。Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果您正在积累并存储一个问题大量用于模型培训的数据，您将如何确保数据的隐私和安全性？此外，它将如何存储并将其从服务器提供到客户的设备，以快速而可靠地提供从服务器提供设备客户的设备。
Costenaro补充说，这还将促进DevOps专业人员的持续增长和云本地技术（例如容器和安排）专业知识人员的所有权。IT部门有机会使用人工智能工具（例如Chat Robots）来简化内部服务。
9.人力资源负责人
Costenaro说：“与此类似，人力资源部也有许多机会为客户提供人工智能工具，例如聊天机器人，以提高效率。”
此外，人力资源似乎是人工智能在评估组织中影响的重要参与者，这与麦格希的角色（例如伦理学家和律师）没有什么不同。
10.营销和销售负责人
正如KRANC指出的那样，如果企业的人工智能计划与收入有关，则应考虑增加销售和营销领域的专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要使用销售自动化工具和机器人流程自动化（RPA）和其他技术来增强其现有技能和流程。
11.操作专家
在整个IT部门，运营和DEVOPS专业人员都有特定的专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列出了以下问题使用专业知识：在哪里使用专业知识：
?哪些可以自动化和改进？
?如果使用机器学习模型，您将如何创建一个新的数据收集过程来继续培训和改进这些模型？
?我们可以从开源存储库中获得准备模型和/或数据集以获得巨大的第一机会吗？第三方供应商提供的API服务会考虑一些任务和用例吗？
尽管人工智能可以解决一些主要问题，但肯定会带来新的挑战。这是多元化团队的基本原因。
麦格希说。“背景和个性不同的人员会注意不同的项目细节和限制，这很有用，因为它改善了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的总体方法。”
使用人工智能，互联网和事物技术作为材料和技术基础，以帮助学习者在没有人类导师的指导的情况下获得知识和技能。
人工智能教育的基础设施是教育技术研究的重要领域。它使用人工智能技术来帮助学习者在帮助学习者获得知识和技能的情况下在没有人类导师指导的情况下发挥重要作用。结构系统是人工智能，互联网和物联网技术作为材料和技术基础的社会结构，并嵌入到万物的互连中。它是所有事物互连的组成部分。
人工智能也被称为智能武器和机器智能，它指的是人类制造的机器所显示的智能。官方情报通常是指通过普通计算机程序展示人类智能的技术。
近年来，随着互联网的渗透，尤其是移动互联网技术，逐渐加深了，一些传统行业也渴望从排除互联网的开始，努力学习互联网思维，学习互联网技术，并希望使用互联网使用内部技术来完成企业的转换或升级。在“以用户为中心”的概念的指导下，互联网应用程序的开发是用户需求升级带来的最直接变化。在一个为用户需求的手动升级上。不必说，在互联网的影响下，随着对b用户需求的升级，其价值空间变得越来越关注。
如何快速响应用户需求并验证用户需求？在公司信息化的过程中，许多公司或多或少地进行了尝试和探索，甚至取得了良好的成果，例如敏捷开发和转型，DevOps构造，双重双重构造IT，系统产品构建，微服务架构等，这些都是好方法，可以直接面对用户需求的需求，并提供直接提供用户需求的解决方案。但是，从下到顶部，大多数方法都直接求解。今天，我想从从上到下的公司结构的角度讨论，讨论如何更好地满足用户的需求。
信息构建中的现有问题
美国建筑规划专家约翰·扎克曼（John Zachman）首先提出了企业建筑框架理论，扎克曼（Zachman）也被称为EA的父亲。之后，提出了EA的框架和方法论。在场时，影响相对较大。广泛使用的企业架构框架和方法论主要包括Zachman，Togaf，FEA和Dodaf.Among，Togaf由Open Group（国际标准权威组织）配制，目前是最主流，最主流的建筑框架。FEA是美国联邦政府预算管理办公室提出的适用的联邦政府行政管理系统。它于1996年首次发布。
在企业的信息开发过程中，存在一种现象，即“信息化”是几个“信息系统构建项目”的总和。系统的采购或开发不是业务需求的IT解决方案。我相信，几乎所有公司都会制定短期，中期和长期的整体计划以及步骤实施计划，但其中大多数是“项目”- 面向“类型”。在互联网时代，该模型在不断变化的需求时总是具有不令人满意的力量。和发展。大多数信息技术部门还将其定位为中央和后台支持服务部门。已经实现了特定业务需求的技术，它们忽略了公司需求获得能力和信息化能力的创造。特别是当IT人员缺乏全面的理解时在公司的战略目标和业务计划中，IT人员只能将他们的观点置于技术层面。
随着企业业务的发展，公司的组织结构逐渐变得复杂。为了满足业务运营，许多部门，流程和系统已经逐渐建立。由于边界的歧义，经常发生各种冲突，导致工作效率低下。与IT人员的业务不稳定，系统构建落后，用户需求无法及时响应。在信息化结构的过程中：
1.烟囱型系统构建。该建筑模型有三个主要缺点。首先，通过重复的功能构建和维护带来的重复投资；其次，烟囱系统之间互动的互动和协作成本很高。三分之二，它不利于业务的降水和可持续发展。在它们之后，前两个缺点是基于成本和效率的观点。第三个缺点是基于发展的观点。最大的危害不利于企业业务服务能力的积累和构建。在许多情况下，烟囱型系统的构建必须打破“用户中心”的服务概念。这不是不愿意的，但不是。
2.而不是了解信息构建。企业信息始终处于级别和工具级别。人们认为，信息化的主要工作只是提高工作效率并提供系统支持。人们认为这只是信息技术部门的一部分。从本质上讲，公司信息构建应该是企业的全球工作。从管理到各个部门的骨干，应该在企业信息化方面达成一些基本共识。
3.它不了解业务。它的人员在三个方面不了解业务。首先，不了解基本的业务流程，业务规则和业务模型，这会导致与IT人员的高昂沟通成本。其次，IT人员不仅必须了解业务流程，而且规定还需要提出自己对业务发展的理解和观点，并优化业务运营，提高流程效率，可以提出一些创新的想法（可以是大型或小的想法）。在阈值相对较高的金融行业中，我们必须实现这一目标，以实现这一点，相应的IT人员需要在相关业务领域中有足够的降水和积累。业务是产生相对较大的经济和社会福利和业务，可以产生公司的核心竞争力。资源始终有限。IT人员需要权衡有限资源的需求以满足关键业务的需求。现实是，满足证券基金行业的第一点并不容易，并且满足第二点要求很有价值。第三点提出了对IT决策制定层和管理的更高要求。它的价值通常在理解和掌握业务方面更为表达。IT和业务和用户可以更快地达成共识。
在企业中信息开发过程中存在许多问题，这里不再列出。架构的本质是“描述语言”。通过架构，管理，业务部和IT部门以相同的维度，数据和技术协作的方式表达了战略，规划和规划。从企业的业务和战略开始，企业的总体信息蓝图。被配制。我希望在理解业务战略和业务流程时，它能够执行信息化的顶级设计并形成灵活稳定的IT结构。战略，业务和技术的变化可以反映在公司结构中。
如何建立良好的公司结构
在企业架构工作的开始时，我们首先应该知道其工作原理是在公司结构中定位的（不是一个人参考IT部门）。由于每个企业的业务模型都是不同的，因此它在企业内的IT工作也位于企业中。不同的是，它的定位通常可以分为四种类型，传统证券基金行业通常属于第一个模型，该模型由由商业运作。
在阐明了IT的基本定位之后，工作方向，业务策略，业务架构以及公司体系结构的IT体系结构构成了工作的核心，IT架构包括应用程序架构，数据架构和技术体系结构。
公司架构工作的第一步是对现状的研究和分析，从公司战略的解释，业务状况的梳理以及信息的当前状态分析。开始目标和业务策略，解决当前的业务问题和业务发展方向，并就相关问题达成共识。
业务结构是公司结构的重中之重。通过结构化的方法，业务目标与构成业务需求框架的特定业务需求相结合。它可以清楚地描述业务需求并保持对业务的理解及其对需求的理解。Consensus可以达成共识，与此同时，通过整个企业的需求，企业需求的整合使整个业务融合了整个业务企业的方向阐明了每个业务的业务价值，并可以阐明业务支持的重点和支持边界。
业务体系结构框架可以基于价值链，并逐步完善过程，主要包括4层：
1.业务价值，即（价值链视图）
2.业务管理视图
3.业务流程视图
第四，过程活动图
在业务架构设计框架中，增加企业内部和外部价值的活动可以分为基本的业务领域并支持业务领域。支持业务领域涉及内部支持活动，例如人员，金融，研发和采购。
基本业务领域和支持性业务领域构成了企业的价值链。在不同企业中涉及的价值活动中，并非每个链接都创造价值。实际上，只有某些价值活动才能真正创造价值。这些真正有价值的商业活动是价值链中的“战略联系”。
根据业务价值链设计的业务能力，每个能力都可以用业务领域表达。
根据业务领域的部门，逐渐丰富并改善业务，形成公司的业务组件模型（CBM），同时，从流程的角度来描述业务。
通过商业架构的梳理和设计，综合需求是未来项目开发的指导，并可以向建筑师提供更多信息，以便他们可以使用更高的视角，更远的场景和更合理的方法来执行。建筑结构设计，以确保系统的高级，稳定性和可扩展性。收到新需求时，它可以与商业架构直接匹配，并且需求也可以通过商业架构的设计积极生产。
应用程序体系结构可以描述每个部署的应用，它们之间的相互作用以及与核心业务流程的关系。应用程序体系结构不是分析特定系统的设计或需求，而是为定义整体IT应用程序系统和功能由企业提供给业务部门，即，它的信息解决方案解决了业务信息。它阐明了业务职能的边界和部门，并显示了不同的分区和关系。
在应用程序体系结构中，应通过应用程序域视图以及通过应用程序域视图以及应用程序域与应用程序系统之间的关系来集中应用程序域，应用程序组件等。对于应用程序组件，可以根据基本组件，一般组件和业务组件对其进行分类。
对于传统证券基金行业的大多数公司而言，其IT解决方案，尤其是核心系统仍然主要基于供应商。开发基本上已经发展成为该行业的标准。例如，在资产管理行业中，投资管理系统O32几乎已成为标准分配。在涉及应用领域涉及的体系结构的分类和计划的过程中，完全整合其体系结构。仅通过计划和设计基于该行业的通用体系结构的公司内部专有体系结构，我们才能具有更高的可行性和更稳定的体系结构路径。
在数据架构阶段，基于业务架构，数据主题域视图旨在显示数据域与数据主题以及业务数据主题之间的支持关系；设计概念数据模型视图，在数据主题中显示数据实体，并显示显示屏，并显示显示，并显示Display.besiness.business.business.bosiness.bosiness。
通过计划数据架构，可以确保应用程序与数据之间的相关性，可以确保数据的唯一创建以确保数据的准确性，澄清数据源和数据保存机制，并确保一致性数据本身是一项资产，需要真正共享并满足安全要求。
技术架构的核心工作是通过技术手段实现先前设计的体系结构蓝图。技术架构由支持企业和各种基本资源和设施的技术领域组成，以描述对象。通过技术体系结构建立IT操作环境，以支持数据和应用程序体系结构，以确保业务的正常开发。
企业架构创建需求
回到对需求的响应，需求管理的能力通常可以分为三个阶段：管理需求，发现需求和创造需求，而公司结构是一种创造性的需求。公司架构在公司信息化过程中起着作用。如下图所示，在满足用户日益个性化需求的同时，它不仅需要从自下而上，而且还需要面对最高的全局控制控制，双重控制，以满足需求以及能够满足个性化需求也是公司的竞争能力，需求和个性化需求的表现，从需求提出到实现需求，可以制定相应的建筑计划，以更好地支持支持支持。
在本文中，作者没有讨论有关如何详细进行企业架构的过多讨论（如何进行研究，如何整理现状，如何进行体系结构设计等），只是从公司架构的必要性。如果您有兴趣，欢迎一起讨论。
这引发了作者的进一步思考。当互联网/移动互联网已成为基础架构时，已经打开了人工智能时代的前奏。您准备好了吗？也许对企业架构的思考也可以帮助您。
注意：这篇文章发表在《 2017年Hang Seng World》中
云计算是资源的管理，即管理硬盘空间，CPU计算能力和网络带宽。当使用计算机时，您需要了解计算机配置和网络带宽以确保操作。云计算可以有效地解决许多计算机的管理问题。最大的优点：时间灵活性（可以随时可用）和空间灵活性（需要多少），空间灵活性是指云磁盘分布的大空间。
大数据：信息时代中需要处理的信息很多。特别是，它是指对杂乱的信息进行分类和清洁以获取信息，总结信息中的法律，即知识，并使用需要使用的需求知识。
大数据与云计算之间的关系：大数据需要大量计算机来获取知识，并且云计算的灵活性可以满足大数据的需求。
人工智能是指向机器灌输知识。它现在是一个神经网络，是人工智能的基本算法。
1. 2020年10月11日，在武汉国家新一代人工智能创新开发区的启动仪式上，科学技术信息研究所和华为技术有限公司，有限公司，共同发布了“开发的白皮书在人工智能计算中心”，总共4章介绍了人工智能计算中心的概念，发展状况，整体结构和关键技术，以及加速摩尔乡村人工智能计算中心发展的建议。
2.在会议上，武汉人工智能计算中心项目正式启动。计算中心将重点关注武汉市的新一代人工智能创新飞行员区，专注于建立一个中心和四个平台。人工智能计算中心是提供公共计算功率服务平台，应用创新孵化平台，工业聚合开发平台和科学研究创新的人才培训平台，帮助开发智能制造，智能医疗服务，智能数字设计和建筑，以及武汉的智能互联汽车行业。
3.“不要盲目地建造并盲目地抓住基本资源，例如计算中心。将来，整个全球经济可能不会迅速摆脱困境。在有限的财务资源的情况下，我们必须收集有限的资源和人工智能行业和生态发展的基础设施。”过程。中国人工智能计算中心的关键任务是解决“自治”问题，该问题使关键技术可以安全可靠。
4. Zhao Zhiyun说，我国家批准了13个人工智能试点区，将来将批准其他人工智能测试区域。选择第一个建立“白皮书”的计算中心，该中心具有标志性的意义，具有标志性的意义，它将领导未来的实验区域的构建。
结论：以上是首席CTO的所有内容都注明了有关每个人的人工智能建筑蓝图的蓝图。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记在此网站上找到它。