老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能iipp和人工智能培训的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能iipp以及人工智能培训的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
- 物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分，又有何关系？
- 人工智能（AI）和商业智能（BI）的区别是什么？大学选择哪个专业更有发展？
- 人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战？
- 人工智能音箱与智能音箱有何区别？
物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分，又有何关系？
下面的大神回答得很详细。我这里算是画蛇添足。
所谓的物联网，可以理解为，以前的联网终端都是计算机，而物联网的出现，是可以把含智能芯片的所有设备，比如电冰箱、汽车、智能电视等等原本在人们印象中不能联结起来的物体都通过网络联结起来，可以进行统一的控制。要知道，现在的很多设备内部实际都是有一个小型或微型的电脑控制。
所谓的云计算，可以理解为超级计算机，从普通用户的角度看，云端实际就是一台超级电脑，而对云来说，他会把用户的请求分派给不同的服务器，以实现快速响应和风险分解发，确保可靠性服务。
所谓大数据，凡是一切可以用计算机处理的都是数据，大的含义是细化，比如你本人，从你的身高，直到每根毫毛的直径，都是数据，如果所有这些数据都集中起来，再扩展到所有人，这个数据就是海量的。大数据究竟有多大？可以是无限大。
所谓的人工智能，这个其实与大数据是分不开的，如果离开大数据的支撑，人工智能是不可能实现的，人工智能的基本原理就是深度学习，学习的资料从哪里来，就是大数据，当智能设备从大数据中总结出了某些规律，它就会利用这些规律来做一些事，在人看来，他们就很智能了。
人工智能（AI）和商业智能（BI）的区别是什么？大学选择哪个专业更有发展？
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具（大数据魔镜）、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
AI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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战？
人工智能革命归根结底是算力的革命。
为了能够让读者对人工智能有一个相对清晰的印象，我打算先聊一些人工智能是什么，然后再聊具体的机遇和挑战。
如上文所讲，人工智能革命归根结底是算力的革命。何为算力？就是做1+1=2的能力，就是简单地做加法的能力，更复杂的计算都会转化为加法的计算。人工智能就是基于这个最微观的能力建立起来的大厦，这次的革命就是以GPU和TPU的算力的兴起为代表。所有的研究问题都可以看做一种优化，就是给出一个模型，这个模型有一些参数没办法确定，然后通过计算对这些参数进行优化，最终让这个模型的预测结果最好地符合观测数据。所以，计算就是优化。
（图源：https://www.cgdirector.com/best-hardware-for-gpu-rendering-in-octane-redshift-vray/）
人工智能的各种模型，算法和技术细节其实都没那么重要。现行的人工智能模型以神经网络为主，其实就是很简单的一些加和然后做一些非线性变换。神经网络虽然相对其他模型或许在表达上相对简洁，但是不是最根本的，哪怕就是线性模型，找到合适的参数可能都能够达到很好的效果，只不过参数量比较大而已。况且现在的人工智能趋势大有只用加和和乘法的趋势，非线性变换都没有那么必要了。这就是现在很火的transformer和Bert模型的核心——注意力机制。所以，最终的人工智能模型可能就是加法下的线性模型，只有加法没有任何其他的别的东西。
（图源：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf）
那么问题就是，如果这些简单的东西，为什么之前没有掀起这个革命？
我认为这是技术的趋势。当算力比较低的时候，人们需要通过智力去选择更复杂的模型，然后优化这个模型的时候就只需要相对较少的计算；而算力比较高的时候，人们只需要一来简单的模型，然后让模型足够大，剩下的就通过优化来实现就行了。所以算力才是最根本的能力，是“一力降十会”的力量。
举例来讲，以前人们设计芯片的时候需要专业人员化很久来设计走线，相关元件的布局，来达到性能的优化。但是近来谷歌开始利用强化学习进行芯片设计，所用的时间更少，而达到的效果可能更好。无他，大不了让计算机对所有布局可能都遍历一遍咯，总能找到最优的那个。如果算力足够，暴力搜素是最能保证最优性的算法，这就是算力带来的优越性。
（图源：https://ai.googleblog.com/2020/04/chip-design-with-deep-reinforcement.html）
那么回到这个问题，人工智能的发展带来的机遇和挑战是什么？人工智能对各个职业的替代性与搜索和优化的难度成反比。越难被搜索和优化的方向，越难被替代；越容易被搜索和优化的方向，越容易被替代。所以，最容易被替代的是：银行柜员，会计，人工客服，保安，制造业工人。不容易被替代的，教师，医生，设计师，作家和研究人员。在此还需要说明，这里面的所谓替代当然不是让这个行业没有了，而是说不需要那么多人了，可能原来这个行业需要100人，最后只有10个人就可以了。其实这也意味着越多的人将会从事更具创造性的职业，会促进创造性的极大发展。
（图源：https://www.chinait.com/ai/31641.html）
风已经吹起，我们拭目以待。
人工智能音箱与智能音箱有何区别？
你好，我是百度深度学习框架paddle资深架构。谢邀。
首先上结论：两个概念对内行来说是一致的。外行瞎分管不了。哈哈！
作为曾经为小米小爱同学、喜马拉雅小雅智能音箱、美的小美、易视腾小加提供智能语音解决方案的科技公司AI部门的核心算法，我们内部都将音箱称为智能音箱。加人工这两字显得有些画蛇添足。
现在的智能基本上都通过深度学习技术+传统机器学习技术实现。
为了加深您对智能音箱的整体认识，现在将智能影响用到的一些核心技术做一些解答，希望你能更加深入的认识到人工智能如何影响到我们的生活。
语音信号处理语音信号处理技术有很多的用途，比如语音增强，背景去噪等。总的来说就是需要让信号语音信号更加“清楚”，清楚的信号对于后面要讲到的唤醒和识别来说非常重要，也能降低后续处理的难度。
语音唤醒技术智能音箱平时出于加电待机状态，需要通过唤醒启动语音识别的相应功能。用户通过设定或者系统默认的唤醒词启动交互，比如你会叫“天猫精灵”,"小度小度"，“小雅小雅”，“小爱同学”，“小豹小豹”这样的词汇，唤醒词可以是昵称，也可以是一些其他指令词“打开点灯”，“提高音量”，“打开空调”等。
唤醒其实是一个小的分类深度神经网络，所谓神经网络本质上是一堆矩阵的运算，上过大学高等数学和线性代码的人都能够很快入门。
语音识别技术语音识别简单来说就是把你的声音信号（声音其实是一种特别的波）变为文字信息。他的实现目前也是基于神经网络来做的，比唤醒复杂一些罢了。
语音理解当声波变为文字后显然机器还无法理解说话内容，这是就需要另外一种人工智能技术NLP-自然语言处理。自然语言处理通过图中所示方法获得对文本涉及语义的理解，从而读懂用户的意图。
语音合成当机器理解完语音的语义之后往往会和用户进行对话。但机器内部仅仅储存文本,比如“今天早上下雨了，记得出门带伞哈”，这些句子很多都是我们可爱的产品同学加入的，一些可爱的语气词，也可以通过智能技术自动生成（另外一种技术：文本自动生成）。将文字转换为语音回答就涉及到了语音合成技术。语音合成目前也是用的深度神经网络。
关于本次人工智能iipp和人工智能培训的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。