大家好，今天来为大家分享云计算是人工智能吗的一些知识点，和云计算是人工智能吗知乎的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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什么是人工智能 网络计算云计算
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
网络计算一般指元计算，元计算技术是当前高性能计算研究的前沿课题，它将一组通过广域网连接起来的性质不同的计算资源集合起来，作为一个单独的计算环境向用户提供计算服务。
云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间存在着千丝万缕的“亲缘”关系！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！没有人工智能的物联网：没大戏
而物流网又让人工智能：更准确
物联网：英文名为InternetofThings，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！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、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！组合拳出击才更有力量：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！
大数据，云计算及人工智能是什么？
大数据是围绕数据的一系列技术的统称，包括数据的采集、整理、传输、存储、分析和呈现几个大的部分，大数据是云计算技术和物联网技术发展的必然产物，同时跟云计算和物联网结合紧密。
物联网是大数据的重要来源，大量的物联网设备产生了大量的非结构化数据（视频、音频等等），而这些非结构化数据则占据了大数据相当的比例，大数据技术与传统技术处理的结构化数据不同，大数据则要面对大量非结构化数据的处理，这对数据存储方式和分析方式也提出了新的要求。
云计算则为大数据的存储和分析提供了高性能的计算平台，是大数据的基石。云计算根据不同需求提供了三种主要服务，分别是IaaS、PaaS和SaaS。以下是阿里云关于新零售的云平台解决方案示意图：
Iaas是把基础设施作为一种服务提供给用户，特点是高扩展性、虚拟化、多用户以及极低的使用成本，比如我们通过Iaas服务可以完成数据存储，服务器租用等业务。目前国内的云计算平台主要提供的服务就是IaaS这部分服务。
PaaS是为用户提供一个高效快速的开发平台，以后这部分业务将是云计算平台的重点扩充方向之一。根据PaaS平台提供的服务，用户可以根据自身的业务特点进行快速的定制化软件开发，这个部分的市场空间是非常巨大的。
SaaS则是通过云计算平台完成软件的租用，这部分业务将是目前各大软件公司的主推方向，以后软件的云端化将是一个必然的趋势，用户将按照自己的需要购买软件服务。
人工智能是计算机领域一个永恒的热点，很多计算机领域的专家为人工智能的发展付出了多年的心血，可以说人工智能是现代计算机领域一个非常令人兴奋的领域。
人工智能也是我的一个主要研究方向，人工智能总的来说包括六大部分，分别是：自然语言处理、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉以及机器人学。人工智能涵盖的内容之多、学科之多、复杂程度之高是其难于攻克的重要原因，但是目前在很多领域已经有很多智能终端（Agent）在进行实际的使用，未来更多的智能体将走进我们的工作、学习和日常生活中。
大数据是助推人工智能发展的重要因素，举一个简单的例子，我们在做机器学习的时候往往需要对算法进行大量的训练，而训练算法的过程需要大量的数据作为支撑，而大数据则恰恰能解决这个问题，所以大数据是助推人工智能发展的重要一环。
作为一名刚毕业的大学生如果要投身到大数据、人工智能等领域，需要做一些基础的准备工作，简单的概括一下需要三方面的知识：编程语言、数学基础、网络基础。
如果有大数据等方面的具体问题可以跟我交流，我也会在头条上陆续写一些关于大数据、人工智能方面的科普文章，欢迎大家一起探讨。
云计算和人工智能学哪个好
选择学习IT、云计算还是人工智能，取决于您的兴趣、职业规划和市场需求等因素。
IT：如果您想学习IT，那么您将学习计算机系统、软件开发、数据库管理等相关知识。IT行业需求广泛，包括软件工程师、网络管理员、系统分析师、数据分析师等职业，有很好的职业前景。
云计算：云计算是指通过网络提供计算资源和服务，例如云存储、云服务器、云数据库等。随着互联网的普及，云计算成为企业和个人日常生活中必不可少的技术，云计算行业需求不断增长，包括云架构师、云安全工程师等职业，具有很好的就业前景。
人工智能：人工智能是指通过机器学习、自然语言处理、图像识别等技术实现智能化的系统和应用，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等。随着人工智能技术的快速发展，人工智能行业需求不断增长，包括算法工程师、数据科学家、机器学习工程师等职业，有很好的职业前景。
总的来说，IT、云计算和人工智能都是当前热门的技术领域，具有广泛的职业前景。如果您对软件开发、网络管理等方面感兴趣，可以选择学习IT；如果您对云技术和网络架构感兴趣，可以选择学习云计算；如果您对机器学习、数据科学等方面感兴趣，可以选择学习人工智能。需要根据自己的兴趣和职业规划来做出选择。
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