其实人工智能需求计划的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解人工智能需求计划方案，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能需求计划的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
本文目录
人工智能未来的发展趋势有哪些？
当前，AI技术在未来的发展众说纷纭，小编带大家看看信通院专家对AI发展趋势的展望。
AI技术一个好汉三个帮如果说新算法、新数据和新硬件是AI的三大支柱，那么背后还有3种力量也是居功至伟。
1云计算
经过10年的发展，云计算已经走过了概念验证（POC）的阶段，进入了规模落地的时期，正在发展成为新时期的关键信息基础设施。云计算就像20多年前TCP/IP那样，正在改变这个世界。
云计算不仅直接推动了大数据的兴起，也正在让AIasaService成为现实。业界大佬纷纷推出了“GPU/FPGA/算法/数据asaService”，方便用户做深度学习，通过云端直接租用就可以了。
2开源框架
如果说20多年前，以Linux为代表的开源，主要是在模仿商业软件的做法。那么今天，开源已经能够引领技术发展的潮流了。10年来，不仅是软件定义世界，更是开源软件定义世界。
2016年前后，AI巨头们纷纷开源了深度学习框架。比如Facebook的Torch和Caffe、谷歌的Tensorflow、亚马逊的MXnet、微软的CNTK、IBM的SystemML等。10年前，Google开源了Android操作系统，成功打造了智能手机的Android生态。现在，Google等纷纷开源AI框架，希望往日的辉煌重现。
3摩尔定律
50多年来，摩尔定律一直支配着半导体行业的发展，并且已经扩展到了存储、功耗、带宽和像素等。摩尔定律说，同样成本每隔18个月晶体管数量会翻倍，反过来同样数量晶体管成本会减半。
过去的30多年里，以CPU为代表的微处理器的计算能力提升了100多万倍。当今世界约有30多亿人使用的智能手机，每部的性能都超过1980年占据整个房间的超级计算机。
摩尔定律是CPU、GPU和TPU等快速发展的基础。虽然Google号称TPU把摩尔定律加速了7年，但摩尔定律仍然支配着CPU、GPU和TPU的性能曲线。
技术局限性深度学习的效果取决于网络结构的设计、训练数据的质量和训练方法的合理性。无论是从统计学还是对智能的基本认知的角度看，这次以深度学习牵引的AI产业化浪潮，还处于发展初期的阶段，存在不少瓶颈。
首先是在算法方面。一是深度学习还是黑盒子，缺乏理论指导，对神经网络内部涌现出的所谓“智能”还不能做出合理解释。二是事先无法预知学习的效果。为了提高训练的效果，除了不断增加网络深度和节点数量、喂更多数据和增加算力，然后反复调整参数基本就没别的招数了。三是调整参数还是在碰运气。还没有总结出一套系统经验做指导，完全依赖个人经验，甚至靠运气。四是通用性仍有待提高，没有记忆能力。目前几乎所有的机器学习系统都是被训练于执行单一任务，无之前任务的记忆。
其次是在计算方面。目前的机器学习基本还是蛮力计算，是吞噬“算力”的巨兽。一是在线实时训练几乎不可能，还只能离线进行。二是虽然GPU等并行式计算硬件取得了巨大进步，但算力仍然是性能的限制性瓶颈。三是能够大幅提高算力的硅芯片已逼近物理和经济成本上的极限，摩尔定律即将失效，计算性能的增长曲线变得不可预测。
第三是在数据方面。一是数据的透明度。虽然深度学习方法是公开透明的，但训练用的数据集往往是不透明的，在利益方的诱导下容易出现“数据改变信仰”的情况。二是数据攻击。输入数据的细微抖动就可能导致算法的失效，如果发起对抗性样本攻击，系统就直接被“洗脑”了。三是监督学习。深度学习需要的海量大数据，需要打上标签做监督学习，而对实时、海量的大数据打上标签几乎不可能。
第四是无法与其他学派结合。目前AI取得的进步属于连接学派，缺乏常识，因此在对智能的认知方面，缺乏分析因果关系的逻辑推理能力等。比如，还无法理解实体的概念，无法识别关键影响因素，不会直接学习知识，不善于解决复杂的数学运算，缺乏伦理道德等方面的常识等。
有智能无意识现在，业界只知道深度学习在图像处理和语音识别等方面表现出色，未来在其他领域也可能有潜在的应用价值，但它究竟做不了什么，如何与符号主义的逻辑推理等结合起来仍然不清楚。深度学习还需要更安全、更透明和更可解释。
前文这波AI热潮是由机器学习引发的。到2017年，机器学习的神经网络已具有数千到数百万个神经元和数百万个的连接。这样的复杂度还只相当于一个蠕虫的大脑，与有1000亿神经元和10000亿连接的人类大脑，差了N个数量级。但尽管如此，神经网络下围棋的能力已远高于一只蠕虫。与此同时，一只蠕虫所具有的自繁衍、捕食和躲避天敌等智能，无论是人类智能还是人工智能，都望尘莫及。
现在的AI是建立在“认知即计算”的理论之上的，实现时必须依靠计算机、服务器和GPU等各种“图灵机”。但基于图灵可计算理论，“卢卡斯论证”和彭罗斯“皇帝新脑”等早已论证或分析了，人的意识是非算法的，计算机无法建立起“自我”的概念。换言之，基于图灵机的AI在理论上是无法觉醒的，或者说，能够觉醒的AI不会基于这一代的计算机技术和理论。
AI让智能和意识分离，AI的智能完全有可能会超越人类，虽然它一直是无意识的。“AI已经在几乎所有需要思考的领域超越了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远”。计算机专家DonaldKnuth对AI现状的评价，也将会是相当长时间内的未来。
人工智能需要学习什么软件？
如果要问当下互联网什么最热门？毫无疑问是人工智能。目前，世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么，踩在下一个时代的风口浪尖上，普通程序员如何向人工智能靠拢？
1、项目名称：智能家居的架构项目简介：智能家居的概念(smarthome,homeauto)很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。本智能家居的架构，包括服务器端，web网页，android手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。
项目地址：https://gitee.com/xmeter/My-smart-home
2、项目名称：Living-Robot开源机器人项目简介：当我们在网上搜索开源机器人时，我们发现都是部分功能的代码和demo，我们不能找到一个完整的项目，直接下载到我们的树莓派上，上电，然后就可以动、可以玩了。rtp已经做到这点了；事实上它已经可以动并说话了，它是基于ros的完整的机器人代码，找来1块树莓派，接上几个电机和喇叭，ok，它已经可以动、可以玩、可以愉快地添加自己的代码了；虽然粗糙但是基本满足这个需求了（子功能还需要各种完善）。
什么是Living-Robot？
想象一下当你养了一只兔子、或者一只蜥蜴作为宠物时，它们从来不会和你卖萌扮可爱，根本不会回答你任何或机智或愚蠢透顶的问题；但是我们还是养了这样的宠物；为什么？因为它是“活着的”的。rtp要人工创造这种Living的感觉，我们称之为“Living-Robot”。
项目地址：https://gitee.com/rtp/Robi-Transform-Project
3、项目名称：智能语音控制程序项目简介：C语言编写的基于百度语音识别、语音合成和图灵机器人的智能语音控制中心。程序自动适配环境音量，取适当阀值当说话后才开始录音。加入偶发性声音检测机制，不会对突然性的声音做出处理。此程序能够在NanopiNeo/Neo2、OrangePiZeroPlus(H5)上面正常运行，因为树莓派外置声卡的原因，录音声音可能很小，所以针对树莓派加入了声音放大程序（可选择开启或者关闭），实验结果还算理想。
项目地址：http://gitee.com/geeiot/aicontroler
4、项目名称：小型深度学习框架Paradox项目简介：用python3和numpy实现一个简单的深度学习框架，了解流行框架的原理。
项目地址：https://gitee.com/ictxiangxin/paradox
5、项目名称：车辆智能辅助驾驶系统项目简介：基于OpenCV3与GTK3+的路面分析，及交通路况识别的车辆智能辅助驾驶系统。用于标准路面的偏移制导（带人物交通标志识别），可用于自动驾驶计算机视觉的入门学习和具体项目的二次开发。
项目地址：https://gitee.com/Luciferearth/uestc-careye
6、项目名称：基于C的LeNet-5神经网络项目简介：根据YANNLECUN的论文《Gradient-basedLearningAppliedToDocumentRecognition》设计的LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。MNIST手写字符集初代训练识别率97%，多代训练识别率98%。
项目地址：https://gitee.com/fanwenjie/LeNet-5
7、项目名称：人工智能考试系统atulocher项目简介：atulocher，读作/?t?l?:'k?r/，为auto-launcher重组的单词。意为“自动建立者”。这是一个人工智能，设计目的是对抗某些学校的"原创题"。
项目地址：https://gitee.com/cgoxopx/atulocher
8、项目名称：数字识别系统项目简介：脱机手写数字识别系统，可以将手机拍摄的多行多列的手写数字进行识别，整个系统实现了完整的图像处理、特征提取、网络训练等一系列算法，每个阶段的各种算法都有自己独有的算法优化，以提高识别率。
项目地址：https://gitee.com/tboox/hnr
9、项目名称：基于PHP和word2vec的分类器项目简介：每个搜索引擎其实都有一套完善的分类器，拿最简单的分类器举例，不管你是巨头门户还是垂直三、四级以下的网站，他都能识别你的站点类型。面向海量内容的今天，随随便便就能从互联网采集、抓取海量的数据，而数据又杂乱无章，如果用人工整理归类，太浪费资源了。作者做过各类站群、垂直站点，深知分类器的重要性。
本项目是基于PHP和word2vec的分类器，用于文章、新闻等内容自动分类，项目包含样本训练、识别代码，分词组件用的是PhpAnalysis，简单灵活。欢迎大家一起优化并完善。
项目地址：https://gitee.com/mz/classifier4php
如何才能从事人工智能相关工作呀？
这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来回答一下这个问题。
首先，当前人工智能领域的相关工作岗位还是比较多的，但是由于当前人工智能行业尚处在发展的初期，所以更多的岗位都集中在研发领域，所以当前要想在人工智能领域从事相关的工作岗位，往往对于自身的知识结构有较高的要求。从近些年来人工智能行业的人才招聘情况来看，往往会集中在研究生人才的招聘上，在具体岗位上都比较倾向于研发级岗位，比如人工智能平台开发岗位等。
对于普通人来说，要想从事人工智能相关工作，除了读研之外，也可以根据自身的知识机构和所处的行业，来制定学习计划。随着企业纷纷上云之后，未来人工智能产品的应用场景会越来越多，相应的人才需求也会逐渐释放出来。所以从这个角度来看，普通人要想进入人工智能领域发展，未来的发展前景还是比较广阔的。
当前人工智能领域的工作岗位除了研发岗位之外，还涉及到大量的方案设计岗位和运维等岗位，这些岗位的人才需求潜力也非常大，而且这些岗位在行业发展的初期，也会有较高的岗位附加值。以计算机视觉方向为例，当前人工智能产品要想落地应用，需要有专业的实施人员来完成方案设计，以便于让技术和场景相契合，同时还需要大量的技术人员来完成智能体的部署。从发展趋势来看，部署人员的从业规模会比较大，而且未来较长一段时间内，这些领域的人才缺口都会相对比较大。
目前对于具有一定计算机基础知识的人，可以把学习的重点放在人工智能平台的使用上，随着人工智能平台在行业领域的落地应用，未来基于人工智能平台来与行业领域相结合从而完成创新，是一个重要的发展趋势。相对于研发级岗位来说，基于人工智能平台进行的行业创新开发会有相对较低的技术门槛，只要经过一个系统的学习过程，大部分人都能够顺利掌握。当然，这个过程也需要完成大量的实践。
目前大型科技（互联网）公司推出的人工智能平台，往往都会基于计算机视觉技术体系，或者是自然语言处理技术体系来打造，而这两个大的技术体系也有比较多的应用场景。随着物联网建设的不断完善，未来人工智能平台与物联网平台也会深度整合，从而为人工智能技术的落地应用带来更多的可能。从大的发展方向来看，未来移动互联网、物联网和人工智能技术将逐渐深入整合，这个过程也很有可能会打开一个巨大的价值空间。
对于当前的大学生和初级职场人来说，要想进入人工智能领域发展，可以先从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择，然后进一步学习人工智能平台知识。在掌握了一些基本的人工智能知识之后，建议初学者找一个实习岗位，然后在实习岗位上提升会更好一些，包括场景的支撑和交流环境的支撑等等。
人工智能技术的学习往往需要有数据中心的支撑，这也是普通学习者在学习人工智能技术所面临的困难之一，同时有专业人士的指导，对于学习人工智能技术也有非常重要的影响。
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，或者私信我！
学人工智能需要具备哪些条件
学习人工智能需要具备最最最总要的是学习态度和学习能力，毕竟是前沿科学行业，其次才是数学知识和编程能力，数学知识如果你是做学问做算法突破，那么对于你的数学能力要求是相当高的，如果是做工程等，数学这块要求并不高，大概大专文化水平就行。而编程能力是后面长期累积的，这个不是必要条件。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的人工智能需求计划和人工智能需求计划方案问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！