大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于spark人工智能，lisp 人工智能这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢？
人工智能机器人应该与各种计算机软、硬件系统、人脸或语音识别、互联网、物联网和车联网(移动机器人)技术，各种传感器和数据采集系统、无线发射和接收系统、机械传动和伺服系统等密切相关。其人工智能应涵盖各学科各领域的人类思维判断及处置操作的方方面面。故人工智软件就可能会涉及各种自然科学和社会科学的各个分支和各种领域。
关于人工智能学习路线图，有哪些？
大家常说的人工智能其实包含了自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）、数据挖掘（DM）三个大方向。这些大方向下面又有以下分类的小方向：
NLP：机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等
CV：行人检测、人脸识别、自动驾驶、图像分类、目标检测、智能安防等等
DM：广告计算、推荐系统、用户画像、各类预测分类任务等等，DM很多领域也需要用到NLP的知识。
所以你看，人工智能有这么多方向，每个方向都有它自己的学习路线和学习重点。
但是不管你将来想走哪个路线，它们所需要的基础知识都是大体相通的，现在我给你推荐一些人工智能的基础学习路线吧。
一、编程语言
首选建议你使用Python入门，当然之后根据需要可能需要学习其他高性能语言，比如C++、JAVA等。
首先需要学习Python的基础语法知识，你去网上随便找一个在线教程或者买一本入门书籍，耐着性子看一遍，按着教程敲一遍代码就可以学会了。
其次你还需要学习Python的一些常用库，比如Numpy,pandas，matplotlib等，这些库建议你看一看《利用Python进行数据分析·》这本书，学一遍记住有哪些功能API就行，用到的时候不记得了再常翻翻。
二、数学基础
人工智能专业对数学的要求相比于其他编程方向更高、更多。尤其你需要有统计学、概率论、线性代数的基础，至少要求达到本科理工科所需要的水平吧。
三、数据结构和算法能力
不管你学哪种编程语言，这个是必须要有的，不需要你理解多深，只需要你知道有哪些数据结构算法，用的时候能想起来。
四、机器学习、深度学习框架
推荐使用sklearn入门传统机器学习算法，后期针对需要学习spark；推荐使用keras、pytorch入门深度学习算法，这两个框架对新比较友好，你也可以学习tensorflow，它在工业界用的比较多。
五、机器学习、深度学习书籍推荐
李航的《统计学习方法》
周志华的《机器学习》
三巨头合著的《深度学习》
这些书籍都有很多配套的学习资源，多用百度搜一搜。
好了学完上面的基础，你可以确定往哪个方向深入学习了，然后再针对学习吧。
如果我的回答对你有帮助的话可以点个赞哦~
当然你也可以关注我，可以去我的主页看看，我上传了一些Python和深度学习相关的视频，后期也将持续上传这个方面的教程。
人工智能工程师都学哪些内容
1.算法和数据结构：包括基础算法、排序、查找、图论、动态规划等。
2.编程语言：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java、C++等。
3.数学基础：包括概率论、数理统计、线性代数、微积分等。
4.机器学习：包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。
5.深度学习：包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
6.自然语言处理：包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。
7.图像处理：包括图像识别、图像分类、目标检测等。
8.数据库：熟悉数据库的基本操作和SQL语言。
9.Linux操作系统：熟悉Linux操作系统的基本命令和操作。
10.大数据技术：包括Hadoop、Spark、Hive、Hbase等。
11.云计算技术：包括AWS、Azure、GoogleCloud等。
12.软件工程：包括软件开发流程、版本控制、测试等。
13.商业应用：了解人工智能在各个领域的应用，如金融、医疗、教育等。
大数据Spark技术是否可以替代Hadoop？
1998年9月4日，Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知，它是一家做搜索引擎起家的公司。
无独有偶，一位名叫Doug?Cutting的美国工程师，也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库（姑且理解为软件的功能组件），命名为Lucene。
左为DougCutting，右为Lucene的LOGO
Lucene是用JAVA写成的，目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源（代码公开），非常受程序员们的欢迎。
早期的时候，这个项目被发布在DougCutting的个人网站和SourceForge（一个开源软件网站）。后来，2001年底，Lucene成为Apache软件基金会jakarta项目的一个子项目。
Apache软件基金会，搞IT的应该都认识
2004年，DougCutting再接再励，在Lucene的基础上，和Apache开源伙伴MikeCafarella合作，开发了一款可以代替当时的主流搜索的开源搜索引擎，命名为Nutch。
Nutch是一个建立在Lucene核心之上的网页搜索应用程序，可以下载下来直接使用。它在Lucene的基础上加了网络爬虫和一些网页相关的功能，目的就是从一个简单的站内检索推广到全球网络的搜索上，就像Google一样。
Nutch在业界的影响力比Lucene更大。
大批网站采用了Nutch平台，大大降低了技术门槛，使低成本的普通计算机取代高价的Web服务器成为可能。甚至有一段时间，在硅谷有了一股用Nutch低成本创业的潮流。
随着时间的推移，无论是Google还是Nutch，都面临搜索对象“体积”不断增大的问题。
尤其是Google，作为互联网搜索引擎，需要存储大量的网页，并不断优化自己的搜索算法，提升搜索效率。
Google搜索栏
在这个过程中，Google确实找到了不少好办法，并且无私地分享了出来。
2003年，Google发表了一篇技术学术论文，公开介绍了自己的谷歌文件系统GFS（Google?File?System）。这是Google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。
第二年，也就是2004年，Doug?Cutting基于Google的GFS论文，实现了分布式文件存储系统，并将它命名为NDFS（NutchDistributedFile?System）。
还是2004年，Google又发表了一篇技术学术论文，介绍自己的MapReduce编程模型。这个编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。
第二年（2005年），Doug?Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。
2006年，当时依然很厉害的Yahoo（雅虎）公司，招安了Doug?Cutting。
这里要补充说明一下雅虎招安Doug的背景：2004年之前，作为互联网开拓者的雅虎，是使用Google搜索引擎作为自家搜索服务的。在2004年开始，雅虎放弃了Google，开始自己研发搜索引擎。所以。。。
加盟Yahoo之后，Doug?Cutting将NDFS和MapReduce进行了升级改造，并重新命名为Hadoop（NDFS也改名为HDFS，HadoopDistributedFile?System）。
这个，就是后来大名鼎鼎的大数据框架系统——Hadoop的由来。而Doug?Cutting，则被人们称为Hadoop之父。
Hadoop这个名字，实际上是Doug?Cutting他儿子的黄色玩具大象的名字。所以，Hadoop的Logo，就是一只奔跑的黄色大象。
我们继续往下说。
还是2006年，Google又发论文了。
这次，它们介绍了自己的BigTable。这是一种分布式数据存储系统，一种用来处理海量数据的非关系型数据库。
Doug?Cutting当然没有放过，在自己的hadoop系统里面，引入了BigTable，并命名为HBase。
好吧，反正就是紧跟Google时代步伐，你出什么，我学什么。
所以，Hadoop的核心部分，基本上都有Google的影子。
2008年1月，Hadoop成功上位，正式成为Apache基金会的顶级项目。
同年2月，Yahoo宣布建成了一个拥有1万个内核的Hadoop集群，并将自己的搜索引擎产品部署在上面。
7月，Hadoop打破世界纪录，成为最快排序1TB数据的系统，用时209秒。
此后，Hadoop便进入了高速发展期，直至现在。
Hadoop的核心架构
Hadoop的核心，说白了，就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，而MapReduce为海量数据提供了计算框架。
Hadoop核心架构
让我们来仔细看看，它们分别是怎么工作的。
首先看看HDFS。
整个HDFS有三个重要角色：NameNode（名称节点）、DataNode（数据节点）和Client（客户机）。
典型的主从架构，用TCP/IP通信
NameNode：是Master节点（主节点），可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中，这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。
DataNode：是Slave节点（从节点），是文件存储的基本单元，它将Block存储在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。
Client：切分文件；访问HDFS；与NameNode交互，获得文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数据。?
还有一个Block（块）的概念：Block是HDFS中的基本读写单元；HDFS中的文件都是被切割为block（块）进行存储的；这些块被复制到多个DataNode中；块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由Client决定。
我们来简单看看HDFS的读写流程。
首先是写入流程：
1用户向Client（客户机）提出请求。例如，需要写入200MB的数据。
2Client制定计划：将数据按照64MB为块，进行切割；所有的块都保存三份。
3Client将大文件切分成块（block）。
4针对第一个块，Client告诉NameNode（主控节点），请帮助我，将64MB的块复制三份。
5NameNode告诉Client三个DataNode（数据节点）的地址，并且将它们根据到Client的距离，进行了排序。
6Client把数据和清单发给第一个DataNode。
7第一个DataNode将数据复制给第二个DataNode。
8第二个DataNode将数据复制给第三个DataNode。
9如果某一个块的所有数据都已写入，就会向NameNode反馈已完成。
10对第二个Block，也进行相同的操作。
11所有Block都完成后，关闭文件。NameNode会将数据持久化到磁盘上。
读取流程：
1用户向Client提出读取请求。
2Client向NameNode请求这个文件的所有信息。
3NameNode将给Client这个文件的块列表，以及存储各个块的数据节点清单（按照和客户端的距离排序）。
4Client从距离最近的数据节点下载所需的块。
（注意：以上只是简化的描述，实际过程会更加复杂。）
再来看MapReduce。
MapReduce其实是一种编程模型。这个模型的核心步骤主要分两部分：Map（映射）和Reduce（归约）。
当你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分，当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce任务的输入数据。Reduce任务的主要目标就是把前面若干个Map的输出汇总到一起并输出。
是不是有点晕？我们来举个例子。
上图是一个统计词频的任务。
1Hadoop将输入数据切成若干个分片，并将每个split（分割）交给一个maptask（Map任务）处理。
2Mapping之后，相当于得出这个task里面，每个词以及它出现的次数。
3shuffle（拖移）将相同的词放在一起，并对它们进行排序，分成若干个分片。
4根据这些分片，进行reduce（归约）。
5统计出reducetask的结果，输出到文件。
如果还是没明白的吧，再举一个例子。
一个老师有100份试卷要阅卷。他找来5个帮手，扔给每个帮手20份试卷。帮手各自阅卷。最后，帮手们将成绩汇总给老师。很简单了吧？
MapReduce这个框架模型，极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
哦，差点忘了，在MapReduce里，为了完成上面这些过程，需要两个角色：JobTracker和TaskTracker。
JobTracker用于调度和管理其它的TaskTracker。JobTracker可以运行于集群中任一台计算机上。TaskTracker负责执行任务，必须运行于DataNode上。
1.0版本与2.0版本
2011年11月，Hadoop1.0.0版本正式发布，意味着可以用于商业化。
但是，1.0版本中，存在一些问题：
1扩展性差，JobTracker负载较重，成为性能瓶颈。
2可靠性差，NameNode只有一个，万一挂掉，整个系统就会崩溃。
3仅适用MapReduce一种计算方式。
4资源管理的效率比较低。
所以，2012年5月，Hadoop推出了2.0版本。
2.0版本中，在HDFS之上，增加了YARN（资源管理框架）层。它是一个资源管理模块，为各类应用程序提供资源管理和调度。
此外，2.0版本还提升了系统的安全稳定性。
所以，后来行业里基本上都是使用2.0版本。目前Hadoop又进一步发展到3.X版本。
Hadoop的生态圈
经过时间的累积，Hadoop已经从最开始的两三个组件，发展成一个拥有20多个部件的生态系统。
在整个Hadoop架构中，计算框架起到承上启下的作用，一方面可以操作HDFS中的数据，另一方面可以被封装，提供Hive、Pig这样的上层组件的调用。
我们简单介绍一下其中几个比较重要的组件。
HBase：来源于Google的BigTable；是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库。
Hive：是一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
Pig：是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫PigLatin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
ZooKeeper：来源于Google的Chubby；它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度。
Ambari：Hadoop管理工具，可以快捷地监控、部署、管理集群。
Sqoop：用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。
Mahout：一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
再上一张图，可能看得更直观一点：
Hadoop的优点和应用
总的来看，Hadoop有以下优点：
高可靠性：这个是由它的基因决定的。它的基因来自Google。Google最擅长的事情，就是“垃圾利用”。Google起家的时候就是穷，买不起高端服务器，所以，特别喜欢在普通电脑上部署这种大型系统。虽然硬件不可靠，但是系统非常可靠。
高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可以方便地进行扩展。说白了，想变大很容易。
高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。这个其实也算是高可靠性。
低成本：Hadoop是开源的，依赖于社区服务，使用成本比较低。
基于这些优点，Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服务器几千台到几万台的集群运行，支持PB级的存储容量。
Hadoop的应用非常广泛，包括：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等，都可以使用它进行部署。
目前，包括Yahoo、IBM、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、华为、百度、腾讯等公司，都采用Hadoop构建自己的大数据系统。
除了上述大型企业将Hadoop技术运用在自身的服务中外，一些提供Hadoop解决方案的商业型公司也纷纷跟进，利用自身技术对Hadoop进行优化、改进、二次开发等，然后对外提供商业服务。
比较知名的，是Cloudera公司。
它创办于2008年，专业从事基于Hadoop的数据管理软件销售和服务，还提供Hadoop相关的支持、咨询、培训等服务，有点类似于RedHat在Linux世界中的角色。前面我们提到的Hadoop之父，DougCutting，都被这家公司聘请为首席架构师。
Hadoop和Spark
最后，我再介绍一下大家关心的Spark。
Spark同样是Apache软件基金会的顶级项目。它可以理解为在Hadoop基础上的一种改进。
它是加州大学伯克利分校AMP实验室所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架。相对比Hadoop，它可以说是青出于蓝而胜于蓝。
前面我们说了，MapReduce是面向磁盘的。因此，受限于磁盘读写性能的约束，MapReduce在处理迭代计算、实时计算、交互式数据查询等方面并不高效。但是，这些计算却在图计算、数据挖掘和机器学习等相关应用领域中非常常见。
而Spark是面向内存的。这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理性能，适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。
在相同的实验环境下处理相同的数据，若在内存中运行，那么Spark要比MapReduce快100倍。其它方面，例如处理迭代运算、计算数据分析类报表、排序等，Spark都比MapReduce快很多。
此外，Spark在易用性、通用性等方面，也比Hadoop更强。
所以，Spark的风头，已经盖过了Hadoop。
结语
以上，就是小枣君关于大数据相关技术的介绍。
小枣君个人觉得，相比于云计算技术来说，大数据的应用范围比较有限，并不是所有的公司都适用，也不是所有的业务场景都适用，没有必要跟风追捧，更不能盲目上马。
対于个人来说，大数据系统的架构非常庞大，内容也非常复杂，入门起来会比较吃力（实践练习倒是门槛很低，几台电脑足矣）。所以，如果不是特别渴望朝这个方向发展，可以不必急于学习它。或者说，可以先进行初步的了解，后续如果真的要从事相关的工作，再进行深入学习也不迟。
关于spark人工智能和lisp 人工智能的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。