场景应用层是人工智能-场景应用层是人工智能架构的核心

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于场景应用层是人工智能的问题，于是小编就整理了5个相关介绍场景应用层是人工智能的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能产业的框架结构的基础层包括？
2. 人工智能算法层包括哪些？
3. 人工智能概论中BP是什么意思？
4. 人工智能的技术驱动层内容有哪些？
5. 工业互联网和人工智能有什么关系？

人工智能产业的框架结构的基础层包括？

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据***、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

人工智能算法层包括哪些？

模式识别需要非常好的概率论，数理统计；另外会用到少量矩阵代数，随机过程和高数中的一些运算，当然是比较基础的；如果要深入的话恐怕需要学泛函，但是一般情况下不需要达到这种深度。

神经网络，遗传算法等智能算法在模式识别有非常重要的应用，但是一般不需要学习计算机学科的人工智能，我们控制有一个交叉学科叫做智能控制是讲这些的，智能控制不需要什么基础，有中学数学的***和对空间有一点点的了解就足够了，模糊数学的基础是包含在这门学科里的。

人工智能概论中BP是什么意思？

人工智能的第二次***始于上世纪80年代。BP(Back Propagation)算法被提出,用于多层神经网络的参数计算,以解决非线性分类和学习的问题。

另外,针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用,人工智能迎来了又一轮***。然而,人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持,之后BP算法更被指出存在梯度消失问题,因此无法对前层进行有效的学习。

专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。

BP是人工神经网络

人工神经网络可以分为很多种类型，BP（Back Propagation）神经网络就是其中应用比较广泛的一种，全称为“后向传播学习的前馈型神经网络”。BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。在BP神经网络中，后向传播是一种学习算法，体现为训练过程，该过程是需要监督学习的；前馈型网络是一种结构，体现为网络框架。

人工智能的技术驱动层内容有哪些？

感知智能和认知智能。

感知智能就是通过传感器、搜索引擎和人机交互等实现人与信息的连接，对获得建模所需的数据进行识别和处理。

认知智能就是利用深度学习等类人脑的[_a***_]功能得出结果。

技术层是人工智能发展的核心，对应用层的产品智能化程度起到决定性作用，在这一发展过程中，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。

工业互联网和人工智能有什么关系？

工业领域内存在纷繁复杂的应用场景，产品设计，瑕疵检测，生产工艺优化，流程自动化等许多场景的工业机理复杂，数据分析能力要求更高，以深度学习和知识图谱为代表的人工智能技术可以提高系统建模和处理复杂性，不确定性，常识性问题的能力，显著提升了工业大数据的分析能力和效率，扩大了工业互联网可解工业问题边界的深度和广度，人工智能成为重新定义工业互联网产品逻辑的抓手。

从大的应用层面来看，工业互联网和人工智能之间的关系，可以通过以下三个方面来进行阐述：

第一：人工智能是工业互联网的技术出口。站在技术体系的角度来看，人工智能是大数据、云计算、物联网等诸多技术的最终诉求，也是诸多技术发展的必然结果，当然这个过程可能会比较漫长，而且智能化本身也是一个动态发展的过程。

第二：人工智能是工业互联网的价值体现。工业互联网的价值有很多种呈现方式，其中人工智能就是其中一个重要的方式，人工智能技术不仅能够促进产业领域的生产效率，同时也能够促进产业领域的岗位升级，提升传统工作岗位的附加值。

第三：工业互联网为人工智能提供落地场景。当前人工智能技术面临的一个重要问题就是落地难问题，而工业互联网的发展则能够为人工智能技术的落地应用奠定一个扎实的基础。

到此，以上就是小编对于场景应用层是人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于场景应用层是人工智能的5点解答对大家有用。

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