算例和演算法
❶ 人工智慧需要什麼基礎
人工智慧（AI）基礎：
1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：
演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。
2、技術基礎：
（1）文藝復興後的人工神經網路。
人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。
（2）靠巨量數據運作的機器學習。
科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。
（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。
自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。
自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：
其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；
其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。
❷ 下列哪個不屬於智能化三要素的內容,答案
智能化三要素指什麼?
答:手機+時間+消費
❸ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要
「巧婦難為無米之炊」，這句話隱含的信息量並不小，正好可以用於對比人工智慧。巧婦的「巧」就是演算法，食材就是數據，而鍋碗瓢盆和爐灶就是算力。
如果沒有食材，就算你有爐灶和鍋碗瓢盆，也沒辦法做出飯，而有了食材，沒有爐灶和鍋碗瓢盆也做不出飯菜，有了食材，有了鍋碗瓢盆，沒有巧婦，也同樣做不出一桌豐盛的飯菜。
數字化歸根結底：
是靠數據驅動的,如果沒有高質量的大數據,那就是巧婦難為無米之炊。因此,做好大數據工作是推進數字化變革的前提性、基礎性工作。但非數字原生企業相比數字原生企業,大數據工作的復雜性和困難度要大的多。
何老師表示,做好大數據工作,要有知難而上的堅強決心。此外,他基於對華為等企業實踐的認真了解研究,結合自身對企業戰略執行的長期深刻體悟,還在演講中給出了切實的決策思路和行動建議。
據悉,《數字企業》之所以能成為數字化轉型、數字化變革的代表性演講,很大程度上是因為既具備企業家的高度、又具備思想家的深度、還具備實踐家的力度。
❹ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要
雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因：
在很多問題中，演算法的「好壞」在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多演算法得到的結果的質量完全取決於其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗，設計演算法幾乎等於閉門造車。
很多演算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇並沒有什麼標准可依，無非是扔給大量數據，看參數的變化會帶來什麼樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類演算法的唯一可行方法。
更極端的例子是，演算法本身很簡單，程序的完善全靠數據訓練。比如神經網路。
對於很多成熟的演算法，優化演算法的增量改善通常遠小於增大輸入數據（這是個經濟性的考慮）。
比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基於網頁內容的索引演算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 演算法的採用大大增加了輸入的數據量，而且鏈接數據本身對於網頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量演算法的優化）。
相關介紹：
數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。
數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據，也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。
❺ 給你科普一下，為何AlphaGo這么牛
在最近火的不行的圍棋人機大戰中
「人類最後的希望」
——柯潔
連續兩場敗給了人工智慧阿爾法狗
最後一戰即將在今天打響
一時間科技界人心惶惶
人們開始擔心AI有天會取代人類
摧毀人類麻辣小龍蝦鴛鴦火鍋等文明
那麼問題來了
阿爾法狗究竟是何方神聖？
但歸根結底
大家也不用太擔心
人工智慧真正需要面對的
是諸如情感分析、智能對話等問題
阿爾法狗的核心還是樹搜索的計算方法
距離「自主思考」還有一定距離
但是朕已經研究出打敗阿爾法狗
為全人類扳回一局的方法
那就是
拉
電
閘
【原創不易，轉載請註明來源：朕說】
朕說：做最有趣有料的歷史IP。歷史也可以不端著，換種方式讓更多人喜歡歷史！
❻ 「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。
(6)算例和演算法擴展閱讀
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。
❼ 算力演算法數據的概念
算力就是計算機進行矩陣或數學運算的能力,每秒能夠計算多少次矩陣運算。
它可以根據用戶行為數據進行計算給予用戶更多的便捷,從而讓用戶感知到它更了解自己
❽ 最近經常聽到有人說算力，到底什麼是算力
就是計算的能力，多數是在游戲中說到這個詞語，比如恐龍有錢裡面。就有算力
❾ 算力是什麼
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，而要找到其解，並沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的哈希碰撞。
一台礦機每秒鍾能做多少次哈希碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s。
算力可以簡單的理解為計算能力。目前主流的礦機為14T左右的計算量級，即一台礦機就能每秒做至少1.4*10的13次方次哈希碰撞，我們可以說，這一台14T規格的礦機就有14T的算力。礦工所掌握的所有礦機佔比特幣全網總算力的百分比是多少，就代表TA在這10分鍾競爭中能夠獲勝的概率就是多少。
舉個例子，如果比特幣現在全網的算力是100，而某個礦工擁有10的算力，那麼TA每次競爭記賬成功的概率就是1/10。