大家好，如果您还对云计算、人工智能等领域不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享云计算、人工智能等领域的知识，包括云计算,人工智能等领域有哪些的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
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如今，人人都在说，大数据、人工智能、云计算，它们之间是什么关系？
大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
要想了解大数据、云计算和人工智能之间的关系，首先要搞清楚他们各自的概念以及应用场景。
大数据的核心是数据的价值化，整个大数据技术体系紧紧围绕数据展开。大数据的产业链包括数据的采集、存储、安全、分析和应用，其中大数据分析是大数据价值化的重要手段。大数据的主要数据来源有三个渠道，分别是传统信息系统、Web系统和物联网系统，其中物联网系统是大数据的主要数据来源，所以说大数据是互联网和物联网发展的必然结果。
云计算的核心是服务，云计算通过互联网为不同用户提供针对性的计算资源服务，包括IaaS、PaaS和SaaS。云计算的特点有三个，其一是为用户提供廉价的计算资源；其二是云计算的服务是动态可扩展的；其三是云计算能够根据用户的不同需求提供针对性的服务。另外，云计算不仅为用户节省了硬件建设的成本，同时也降低了系统的运维成本，在安全控制方面也有系统的解决方案，云计算正逐渐成为整个互联网的支撑性服务。
人工智能的核心是合理的决策和行动，主要的研究方向包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习的应用比较普遍。
大数据的基础是物联网和云计算，可以说大数据是物联网和云计算发展的必然结果，从计算体系上来看，大数据与云计算都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过大数据关注数据，而云计算关注于服务。
大数据是人工智能的基础，人工智能的决策依赖于大数据的分析，所以从层次结构上来看，物联网是第一层，负责感知和操控环境；云计算位于第二层，负责为大数据和人工智能提供服务支撑；大数据位于第三层，完成数据的整理和分析；人工智能位于第四层，完成最终的智能决策。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
云计算、大数据、人工智能，谁将开启下一个时代？
人工智能、大数据及云计算，三者可以称之为铁三角关系！三者合力才能开启下一个时代！半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－timeobservation）找出对于未来预测性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！不得不说的人工智能背后的基石：大数据大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据？虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言！数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值！例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话”脸书将其紧急关停实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能！人工智能背后强大的助推器：云计算云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云）云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！人工智能也好、大数据也好、云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！三者合力搭档在一起，组合拳出击才更有力量，才能给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！
软件开发都有哪些领域？
我本身做为一名软件开发者，基于我自己的理解来回答您的这个问题。
什么是软件？依我的理解，通俗易懂的解释——一切运行在主控制芯片上，可供用户操作的程序都可称为软件。
主控制芯片主要包括以下两个大类:一、MCU（单片机）:我们通常使用的消费级电子产品的主控制芯片都可称之为MCU。普通消费者能感受到的是我们在操作普通的电子产品上的每个按键的时候能够产生对应的动作。日常使用的家用电器、家用医疗器械、电子儿童玩具等，其内部都会有一个MCU(我称之为主控芯片)用于控制我们的每个操作的处理。
二、CUP（中央处理器）：主要产品又分为运行在X86架构CUP上面的大型（超级计算机）和桌面级计算机（我们通常所说的电脑）、和arm架构CUP的可移动设备终端,包含我们家里的智能电视、智能音箱、以及每时每刻不离手的智能手机。
软件是如何能够运行于MCU或者CPU上面的？这里面就又涉及到CUP指令、内存管理、编译流程等方面的知识,这里不过多的解悉。这需要一本专业书的知识才能解签清楚哈。
大家知道的就是，其实就是将程序编译成CUP能够识别并进行处理的二进制文件。二进制文件就是0和1，对于CUP来说，就是开和关。就像我们平时在家里开关和关灯一样。由N多个0和1来让CPU执行相关指令。
举一个最简单的例子:我们家里的洗衣机，当你按下开关的时候，其实上是发出一个让洗衣机依次执行通电-->打开进行开关-->等待水位线达标-->启动电机，并根据预先已经设置好的指令进行来回的转动、振动来模拟人洗衣服的过程。
那么软件开发具体都有哪些呢？基于单片机运行的软件开发:目前通用的是C进行开发，主要是消费级电子产品，一些简单的控制，也可以称之为驱动程序开发。
基于消费级桌面计算机（电脑）的硬件的驱动程序开发：显卡驱动程序、声卡驱动程序等，接触电脑比较早且有一定计算机知识的同学应该了了解，在windows操作系统电脑上，有的时候如果我们不能正确安装驱动程序，可能会造成没有声音或者显示屏的显示异常的问题出现。
基于消费级桌机计算机(电脑)的操作系统开发
智能移动设备终端（最常见的就是智能手机）操作系统
运行消费级桌面计算机（电脑）的应用
后台管理系统：包含后台接品开发，web前端开发
移动App开发
以上是与我日常生活比较相关的一些软件开发内容。
当然还有一些专业领域的软件开发。比如自动化控制软件的开发、军事上面的武器控制系统的开发、人工智能领域机器学习库软件的开发、超级计算机操作系统及应用软件的开发、工业设计类软件开发等。希望我的回答能够帮助到你，如果觉得涨知识，请点个赞。也可关注我，后续都会写一些关于计算机和编程以及一些科学知识的自我理解方面的文章。
人工智能具体涉及哪些领域？
人工智能共涉及九大板块，具体包括：
1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）
4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）
5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）
6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）
7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）
8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）
9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。