最近咨詢南京學(xué)人工智能大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的同學(xué)蠻多，下面人工智能與大數(shù)據(jù)怎樣結(jié)合，人工智能大數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)業(yè)務(wù)的承包潛力如何？，現(xiàn)在在深圳學(xué)什么技術(shù)好，人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)有沒有前景？??是相關(guān)的簡(jiǎn)單介紹

1.人工智能與大數(shù)據(jù)怎樣結(jié)合

人工智能需要有大數(shù)據(jù)支撐人工智能主要有三個(gè)分支：1.基于規(guī)則的人工智能；2.無規(guī)則，計(jì)算機(jī)讀取大量數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、概率分析等方法，進(jìn)行智能處理的人工智能；3.基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的一種深度學(xué)習(xí)?；谝?guī)則的人工智能，在計(jì)算機(jī)內(nèi)根據(jù)規(guī)定的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)錄入規(guī)則，用這些規(guī)則進(jìn)行智能處理，缺乏靈活性，不適合實(shí)用化。因此，人工智能實(shí)際上的主流分支是后兩者。而后兩者都是通過“計(jì)算機(jī)讀取大量數(shù)據(jù)，提升人工智能本身的能力/精準(zhǔn)度”。如今，大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后，有低成本的存儲(chǔ)器將其存儲(chǔ)，有高速的CPU對(duì)其進(jìn)行處理，所以才有了人工智能后兩個(gè)分支的理論得以實(shí)踐。由此，人工智能就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準(zhǔn)度。同時(shí)，采用人工智能的服務(wù)作為高附加值服務(wù)，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，使得人工智能進(jìn)一步優(yōu)化。大數(shù)據(jù)是人工智能的前提。

2.人工智能大數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)業(yè)務(wù)的承包潛力如何？

大數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)是回憶大數(shù)據(jù)，搜索大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，合理的標(biāo)識(shí)，回憶時(shí)搜索的速度就快。在人工智能還沒有達(dá)到生物腦的程度時(shí)，這項(xiàng)工作很值得去做。通過這樣做，可以無限接近大腦的智能化的*層次。數(shù)據(jù)量小的時(shí)候，搜索時(shí)的關(guān)鍵字也少。數(shù)據(jù)量越大，搜索時(shí)關(guān)鍵字越多。合理使用關(guān)鍵字，進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，是一門很大的學(xué)問。電腦是用人造地址來進(jìn)行搜索，使用的關(guān)鍵詞也很有限。而大腦是用事物的本質(zhì)屬性，來進(jìn)行搜索?；蛘哒f，是用事物的一部分內(nèi)容，來進(jìn)行搜索。不管是哪一部分內(nèi)容，數(shù)量或?qū)哟卧黾拥揭欢ǔ潭?，就?huì)成為其他事物所不具有的集合。大腦就會(huì)首先想到這個(gè)事務(wù)，根據(jù)這個(gè)原則，就能畫出生物腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

3.現(xiàn)在在深圳學(xué)什么技術(shù)好，人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)有沒有前景？

人工智能和大數(shù)據(jù)前景很好，值得學(xué)習(xí)。但是這些技術(shù)都需要一定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來實(shí)踐，需要真正的解決實(shí)際問題。另外深圳這個(gè)城市很有活力，很年輕。在一個(gè)主要看你的基礎(chǔ)，如果是零基礎(chǔ)，建議可以深入業(yè)務(wù)，在業(yè)務(wù)領(lǐng)域找到機(jī)會(huì)點(diǎn)。

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