數據算力和演算法

1. 雲計算和人工智慧有關系嗎\是否屬於人工智慧的研究范圍-

雲計算和人工智慧有何關系？究竟哪個更有前途？雲計算、人工智慧是近幾年來新興的技術，很多人模糊的了解二者關系密切，但卻缺少實質性的知識理解。接下來就給大家揭秘雲計算和人工智慧之間的關系。
雲計算主要是通過互聯網為用戶提供各種服務，針對於不同的用戶可以提供IaaS、PaaS和SaaS三種服務。人工智慧可以簡單的理解為一個感知和決策的過程，發展需要三個重要的基礎，分別是數據、算力和演算法，而雲計算是提供算力的重要途徑，所以雲計算可以看成是人工智慧發展的基礎。
就應用來說，雲計算提供強大的數據分析能力，人工智慧有強大的仿生能力，同時可以通過人工智慧技術獲取到用戶需求，將需求通過雲計算進行分析。通過互聯網數據的分析得到自己需要的那一部分，可以說是因為人工智慧與雲計算的存在，人們獲取到自己的需求變得越來越方便，使得生活變得更加便利。
在第八屆中國國際石油貿易大會上，商務部部長助理任鴻斌表示，將推動能源與雲計算、大數據、互聯網和移動應用和人工智慧等信息技術、智能技術的深度融合，促進智慧能源的發展。
有人好奇雲計算和人工智慧究竟學哪個更有前途?其實這完全依賴於你的興趣以及努力。無論你是學習雲計算還是人工智慧都可以拿到不錯的薪資，前提是你所掌握的技術能夠滿足企業的需求。
如果你想快速學習雲計算，可以選擇去專業學習一下。學習雲計算你還可以從事容器工程師、安全架構師、安全運維師等，而勝任工作的一切前提是你掌握企業所需的技術。

2. 人工智慧到底是學些什麼

從大的技術層面來看，人工智慧的知識體系主要涉及到六個大的學習方向，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學習（深度學習）、自動推理、知識表示和機器人學，這些方向各有體系且聯系緊密。

人工智慧是典型的交叉學科，涉及到數學、哲學、控制學、計算機、經濟學、神經學和語言學等學科，同時學習人工智慧還需要具有一定的實驗環境，對於數據、算力和演算法都有一定的要求，所以當前人工智慧領域的人才培養依然以研究生教育為主。

簡介

對於初學者來說，如果想入門人工智慧領域，可以從機器學習入手，一方面機器學習的知識體系相對比較容易理解，另一方面機器學習的應用場景也比較多，機器學習也是大數據分析的兩種常見方式之一。

機器學習的步驟涉及到數據收集、演算法設計、演算法實現、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用，這個過程需要學習編程語言、數據整理和演算法設計這三大塊內容。

編程語言可以從Python語言開始學起，目前Python語言在機器學習領域的應用也比較普遍，有大量的案例可以參考。在學習的初期完全可以採用一些公開的數據集，這樣也方便做結果對比，而演算法可以從基礎的常見演算法入手，比如決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等等。

3. 算力是什麼意思

算力是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。

在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW。

(3)數據算力和演算法擴展閱讀

算力為大數據的發展提供堅實的基礎保障，大數據的爆發式增長，給現有算力提出了巨大挑戰。互聯網時代的大數據高速積累，全球數據總量幾何式增長，現有的計算能力已經不能滿足需求。據IDC報告，全球信息數據90% 產生於最近幾年。並且到2020年，40% 左右的信息會被雲計算服務商收存，其中1/3 的數據具有價值。

因此算力的發展迫在眉睫，否則將會極大束縛人工智慧的發展應用。我國在算力、演算法方面與世界先進水平有較大差距。算力的核心在晶元。因此需要在算力領域加大研發投入，縮小甚至趕超與世界發達國家差距。

算力單位

1 kH / s =每秒1,000哈希

1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。

1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。

1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。

1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。

1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。

4. 每一個階段計算機的計算能力

計算機的歷史

現代計算機的誕生和發展 現代計算機問世之前，計算機的發展經歷了機械式計算機、機電式計算機和萌芽期的電子計算機三個階段。

早在17世紀，歐洲一批數學家就已開始設計和製造以數字形式進行基本運算的數字計算機。1642年，法國數學家帕斯卡採用與鍾表類似的齒輪傳動裝置，製成了最早的十進制加法器。1678年，德國數學家萊布尼茲製成的計算機，進一步解決了十進制數的乘、除運算。

英國數學家巴貝奇在1822年製作差分機模型時提出一個設想，每次完成一次算術運算將發展為自動完成某個特定的完整運算過程。1884年，巴貝奇設計了一種程序控制的通用分析機。這台分析機雖然已經描繪出有關程序控制方式計算機的雛型，但限於當時的技術條件而未能實現。

巴貝奇的設想提出以後的一百多年期間，電磁學、電工學、電子學不斷取得重大進展，在元件、器件方面接連發明了真空二極體和真空三極體；在系統技術方面，相繼發明了無線電報、電視和雷達……。所有這些成就為現代計算機的發展准備了技術和物質條件。

與此同時，數學、物理也相應地蓬勃發展。到了20世紀30年代，物理學的各個領域經歷著定量化的階段，描述各種物理過程的數學方程，其中有的用經典的分析方法已根難解決。於是，數值分析受到了重視，研究出各種數值積分，數值微分，以及微分方程數值解法，把計算過程歸結為巨量的基本運算，從而奠定了現代計算機的數值演算法基礎。

社會上對先進計算工具多方面迫切的需要，是促使現代計算機誕生的根本動力。20世紀以後，各個科學領域和技術部門的計算困難堆積如山，已經阻礙了學科的繼續發展。特別是第二次世界大戰爆發前後，軍事科學技術對高速計算工具的需要尤為迫切。在此期間，德國、美國、英國部在進行計算機的開拓工作，幾乎同時開始了機電式計算機和電子計算機的研究。

德國的朱賽最先採用電氣元件製造計算機。他在1941年製成的全自動繼電器計算機Z-3，已具備浮點記數、二進制運算、數字存儲地址的指令形式等現代計算機的特徵。在美國，1940～1947年期間也相繼製成了繼電器計算機MARK-1、MARK-2、Model-1、Model-5等。不過，繼電器的開關速度大約為百分之一秒，使計算機的運算速度受到很大限制。

電子計算機的開拓過程，經歷了從製作部件到整機從專用機到通用機、從「外加式程序」到「存儲程序」的演變。1938年，美籍保加利亞學者阿塔納索夫首先製成了電子計算機的運算部件。1943年，英國外交部通信處製成了「巨人」電子計算機。這是一種專用的密碼分析機，在第二次世界大戰中得到了應用。

1946年2月美國賓夕法尼亞大學莫爾學院製成的大型電子數字積分計算機(ENIAC)，最初也專門用於火炮彈道計算，後經多次改進而成為能進行各種科學計算的通用計算機。這台完全採用電子線路執行算術運算、邏輯運算和信息存儲的計算機，運算速度比繼電器計算機快1000倍。這就是人們常常提到的世界上第一台電子計算機。但是，這種計算機的程序仍然是外加式的，存儲容量也太小，尚未完全具備現代計算機的主要特徵。

新的重大突破是由數學家馮·諾伊曼領導的設計小組完成的。1945年3月他們發表了一個全新的存儲程序式通用電子計算機方案—電子離散變數自動計算機(EDVAC)。隨後於1946年6月，馮·諾伊曼等人提出了更為完善的設計報告《電子計算機裝置邏輯結構初探》。同年7～8月間，他們又在莫爾學院為美國和英國二十多個機構的專家講授了專門課程《電子計算機設計的理論和技術》，推動了存儲程序式計算機的設計與製造。

1949年，英國劍橋大學數學實驗室率先製成電子離散時序自動計算機(EDSAC)；美國則於1950年製成了東部標准自動計算機(SFAC)等。至此，電子計算機發展的萌芽時期遂告結束，開始了現代計算機的發展時期。

在創制數字計算機的同時，還研製了另一類重要的計算工具——模擬計算機。物理學家在總結自然規律時，常用數學方程描述某一過程；相反，解數學方程的過程，也有可能採用物理過程模擬方法，對數發明以後，1620年製成的計算尺，己把乘法、除法化為加法、減法進行計算。麥克斯韋巧妙地把積分(面積)的計算轉變為長度的測量，於1855年製成了積分儀。

19世紀數學物理的另一項重大成就——傅里葉分析，對模擬機的發展起到了直接的推動作用。19世紀後期和20世紀前期，相繼製成了多種計算傅里葉系數的分析機和解微分方程的微分分析機等。但是當試圖推廣微分分析機解偏微分方程和用模擬機解決一般科學計算問題時，人們逐漸認識到模擬機在通用性和精確度等方面的局限性，並將主要精力轉向了數字計算機。

電子數字計算機問世以後，模擬計算機仍然繼續有所發展，並且與數字計算機相結合而產生了混合式計算機。模擬機和混合機已發展成為現代計算機的特殊品種，即用在特定領域的高效信息處理工具或模擬工具。
20世紀中期以來，計算機一直處於高速度發展時期，計算機由僅包含硬體發展到包含硬體、軟體和固件三類子系統的計算機系統。計算機系統的性能—價格比，平均每10年提高兩個數量級。計算機種類也一再分化，發展成微型計算機、小型計算機、通用計算機(包括巨型、大型和中型計算機)，以及各種專用機(如各種控制計算機、模擬—數字混合計算機)等。
計算機器件從電子管到晶體管，再從分立元件到集成電路以至微處理器，促使計算機的發展出現了三次飛躍。
在電子管計算機時期(1946～1959)，計算機主要用於科學計算。主存儲器是決定計算機技術面貌的主要因素。當時，主存儲器有水銀延遲線存儲器、陰極射線示波管靜電存儲器、磁鼓和磁心存儲器等類型，通常按此對計算機進行分類。

5. 可編程式控制制器屬於人工智慧嗎

人工智慧與傳統編程並沒有太多差異，唯一的差異是需要大量數據和算力來進行模型擬合！

AI＝大數據(算料數據)+演算法(深度學習、基於規則、基於知識、基於統計等等大多是遞歸循環結構)+算力(算力非常高，智能演算法才能更好的運作)

傳統軟體編程＝數據結構(相對於AI少量數據)+演算法(演算法相對機器並不是太復雜遞歸運算較少)+算力(不需要太多算力)

三維模擬軟體＝數據結構(相對於普通應用軟體中等數據)+演算法(跟AI演算法類似，但有區別，差別相對來說不大都是遞歸或者矩陣運算)+中等算力(三維模擬軟體要的算力也不低但比起AI演算法來說比較低，但相對於普通應用軟體來說是高的，當然有些特殊應用軟體也可能比三維軟體高，不過大多情況是三維軟體要求比較高)

到了這里相信都明白人工智慧的程序與普通軟體並沒多大差別！差別就在於演算法的理解！傳統編程更多是基於邏輯運算！但人工智慧的演算法是囊括了邏輯運算的，而且多了比較復雜的建模擬合演算法！只要把線性代數理解透徹！人工智慧演算法並不是高不可攀！

6. 如何提高數學計算能力

如何提高中考數學的計算的正確率，以下有四種方法以供借鑒：
第一，要對計算引起足夠的重視。
很多同學總以為計算式題比分析應用題容易得多，對一些法則、定律等知識學得比較扎實，計算是件輕而易舉的事情，因而在計算時或過於自信，或注意力不能集中，結果錯誤百出。其實，計算正確並不是一件很容易的事。例如計算一道像37×54這樣簡單的式題，要用到乘法、加法的運演算法則，經過四次表內乘法和四次一位數加法才能完成。至於計算一道分數、小數四則混合運算式題，需要用到運算順序、運算定律和四則運算的法則等大量的知識，經過數十次基本計算。在這個復雜的過程中，稍有粗心大意就會使全題計算錯誤。因此，計算時來不得半點馬虎。
第二，要按照計算的一般順序進行。
首先，弄清題意，看看有沒有簡單方法、得數保留幾位小數等特別要求;其次，觀察題目特點，看看幾步運算，有無簡便演算法;再次，確定運算順序。在此基礎上利用有關法則、定律進行計算。最後，要仔細檢查，看有無錯抄、漏抄、算錯現象。
第三，要養成認真演算的好習慣。
有些同學由於演算不認真而出現錯誤。數據寫不清，辨認失誤。打草稿時不能按照一定的順序排列豎式，出現上下粘連，左右不分，再加上相同數位不對齊，既不便於檢查，又極易看錯數據。所以一定要養成有序排列豎式，認真書寫數字的良好習慣。
第四，不能盲目追求高速度。
計算又對又快是最理想的目標，但必須知道計算正確是前提條件，是最基本的要求，沒有正確作基礎的高速度是沒有任何價值的。所以，寧願計算的速度慢一些，也要保證計算正確，提高計算的正確率。

7. 支撐人工智慧的計算能力主要表現在哪些方面

別的不太懂，對子智能化的設備，計算能力方面真的很重要，包括每個組件之間的通信速率也很重要，計算能力能夠最快的支持數據的分析處理，以便於對於結果的運算能力，能夠在智能方面得到一定的優勢，智能化不僅僅是智能，更重要的是快速單反應的能力，處理數據的速率在這里佔了很大的作用，因為每個信號的處理方式和數據的建模運算都是很復雜的，在速度、語言演算法和糾正能力方面得到優勢就能夠主導人工智慧。

8. 如何定義大數據時代

第一：大數據重新定義了數據的價值。大數據既代表了技術，同時也代表了一個產業，更代表了一個發展的趨勢。大數據技術指的是圍繞數據價值化的一系列相關技術，包括數據的採集、存儲、安全、分析、呈現等等；大數據產業指的是以大數據技術為基礎的產業生態，大數據的產業生態目前尚未完善，還有較大的發展空間；發展趨勢指的是大數據將成為一個重要的創新領域。
第二：大數據為智能化社會奠定了基礎。人工智慧的發展需要三個基礎，分別是數據、算力和演算法，所以大數據對於人工智慧的發展具有重要的意義。目前在人工智慧領域之所以在應用效果上有較為明顯的改善，一個重要的原因是目前有了大量的數據支撐，這會全面促進演算法的訓練過程和驗證過程，從而提升演算法的應用效果。
第三：大數據促進了社會資源的數據化進程。大數據的發展使得數據產生了更大的價值，這個過程會在很大程度上促進社會資源的數據化進程，而更多的社會資源實現數據化之後，大數據的功能邊界也會得到不斷的拓展，從而帶動一系列基於大數據的創新。
最後，大數據之所以重要，一個重要的原因是大數據開辟了一個新的價值領域，大數據將逐漸成為一種重要的生產材料，甚至可以說大數據將是智能化社會的一種新興能源。

9. 人工智慧學什麼

作為一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。
從大的技術層面來看，人工智慧的知識體系主要涉及到六個大的學習方向，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學習（深度學習）、自動推理、知識表示和機器人學，這些方向各有體系且聯系緊密。
人工智慧是典型的交叉學科，涉及到數學、哲學、控制學、計算機、經濟學、神經學和語言學等學科，同時學習人工智慧還需要具有一定的實驗環境，對於數據、算力和演算法都有一定的要求，所以當前人工智慧領域的人才培養依然以研究生教育為主。
對於初學者來說，如果想入門人工智慧領域，可以從機器學習入手，一方面機器學習的知識體系相對比較容易理解，另一方面機器學習的應用場景也比較多，機器學習也是大數據分析的兩種常見方式之一。
機器學習的步驟涉及到數據收集、演算法設計、演算法實現、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用，這個過程需要學習編程語言、數據整理和演算法設計這三大塊內容。編程語言可以從Python語言開始學起，目前Python語言在機器學習領域的應用也比較普遍，有大量的案例可以參考。在學習的初期完全可以採用一些公開的數據集，這樣也方便做結果對比，而演算法可以從基礎的常見演算法入手，比如決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等等。
學習機器學習的過程還可以藉助於當前的人工智慧平台來完成，一部分大數據（雲計算）平台也提供了大量機器學習方面的實踐環境，基於這些平台來完成機器學習實驗會更方便一些，而且也會積累一定的實踐經驗。

10. 演算法包括人工智慧還有什麼

對於人工智慧一個普遍的認知是人工智慧三要素：數據、算力、演算法。數據是整個互聯網世界和物聯網發展的基礎，算力將數據進行計算，演算法針對不同行業建立了對應的模型，三者俱全，才勉強算是人工智慧，滿足這三者，企業也才能實現從數據到價值的輸出。
現在中國的人工智慧，最不缺數據，而算力也在不斷提升，但是卻因為演算法不夠成熟，沒有自己的原創演算法而導致很多假人工智慧的出現，說得委婉些，可以叫做弱人工智慧、弱AI。