必须加快人工智能深度应用-加快人工智能发展

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于必须加快人工智能深度应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍必须加快人工智能深度应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据如何提升人工智能应用？
2. 人工智能深度学习属于？
3. 申论考试中的人工智能怎么样？
4. 深度学习在人工智能领域重要吗？

大数据如何提升人工智能应用？

大数据为人工智能提供数据基础，包括量，质，数据种类全方位支持人工智能应用。经常会提到“好算法不如数据量大”，可见大数据量对人工智能作用之大。

大数据为人工智能应用提供分布式执行环境。这使人工智能应用直接运行在大数据集群上，数百台甚至数千数万台服务器为其提供庞大的算力。这使人工智能算法巨大cpu、内存需求得到解决。

大数据为人工智能提供算法基础库，可以直接使用这些算法库构建应用而无需自行开发算法。Apache spark mllib，Apache mahout，apache mxnet（深度学习）。可以说各种算法应有尽有。

人工智能深度学习属于？

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

申论考试中的人工智能怎么样？

感谢您的邀请。

对于申论考试，人工智能很不现实，智能只能达到一个固定模式，比如行测判卷，这样可以固定模板，进行系统化阅卷，但是申论则不同，需要根据字句来解决答题人的根本答题要素。

所以申论只能判卷达不到。

深度学习在人工智能领域重要吗？

很重要吧，未来的时代肯定是人工智能的时代，深度学习我之前听我朋友在说，我朋友在中公教育的IT优就业学的编程，那边老师最近给他说了深度学习的事儿，中公教育和中科院自动化研究院合作的课程，听我朋友说是中科院的老师亲自授课，查了下，中科院自动化研究所是中国人工智能领域的领头羊老大吧，挺牛的，学完可以拿到中科院的证书，课程我也顺便看了下还可以教课的老师很牛，你要是对这方面感兴趣可以去中公问问，中公的质量啥的还是不错的，我朋友之前在中公教育IT优就业学的编程，现在工作很不错一个月两万多，工作也是学完那边老师推荐的，现在工作两年多了。

从古至今，人们对人类大脑的探索孜孜不倦。人类是如何去认识事物，如何感知到情绪，大脑如何工作……种种问题一直没离开过人类的视线，人类大脑好比“黑盒子”，似乎很神秘而又重要。人类大脑有着庞大神经网络，负责人类认知、思考、判断……当一个小孩子从不认识小汽车，通过家人指导，学习现有的汽车，到认识马路上开来的汽车可以一眼认出来，这个过程中，大脑神经网络不断工作的结果。而对于近些年来，人类用机器模仿这个工作原理，人工智能得以有了长足的发展。深度学习对于人工智能来说，必不可少。

什么是深度学习呢？深度学习领域一位领袖名叫杨·乐昆，将深度学习[_a***_]为有多层神经网络，类似人类神经网络的一种特定技术。我们知道人类神经的数以亿计的神经元，通过突触链接，突触之间以生物电相连接，在学习的过程中，这些突触连接会发生不同变化。借以这个结论，深度学习就此诞生。例如小孩学习汽车，机器学习识别汽车也是同样道理。只不过机器学习需要借助一项重要“学习资料”——大数据。机器需要不断学习百万计的被标记的汽车图片，每看一张图片便给出一个答案，如果不符合标记结果，便会自己调整“神经网络”内部参数，即优化模型，直到调整到输入的图片和输出的结果一致为止（因技术有限，目前还未能达到100%准确率）。

人工智能近些年发展如此迅猛，与深度学习技术密不可分。人类历史上的三盘棋，黑白棋人机大战、国际象棋人机大战到2016年围棋人机大战，一步步见证了深度学习的发展历程，也见证着人工智能的发展。

而对于现在专门深度学习的培训，少之又少。深度学习涉及科学门类较多，而且人工智能顶端人才本来稀缺，在培训方面比较困难。目前一些高校开展了人工智能的相关专业和大数据专业，还有一些企业在于高校合作，培养这类人才，如李开复老师创办的创新工场。

到此，以上就是小编对于必须加快人工智能深度应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于必须加快人工智能深度应用的4点解答对大家有用。

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