算例和算法
❶ 人工智能需要什么基础
人工智能（AI）基础：
1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：
算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。
2、技术基础：
（1）文艺复兴后的人工神经网络。
人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。
（2）靠巨量数据运作的机器学习。
科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。
（3）人工智能的重要应用：自然语言处理。
自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智能领域里的其中一项重要分支。
自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：
其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；
其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。
❷ 下列哪个不属于智能化三要素的内容,答案
智能化三要素指什么?
答:手机+时间+消费
❸ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要
“巧妇难为无米之炊”，这句话隐含的信息量并不小，正好可以用于对比人工智能。巧妇的“巧”就是算法，食材就是数据，而锅碗瓢盆和炉灶就是算力。
如果没有食材，就算你有炉灶和锅碗瓢盆，也没办法做出饭，而有了食材，没有炉灶和锅碗瓢盆也做不出饭菜，有了食材，有了锅碗瓢盆，没有巧妇，也同样做不出一桌丰盛的饭菜。
数字化归根结底：
是靠数据驱动的,如果没有高质量的大数据,那就是巧妇难为无米之炊。因此,做好大数据工作是推进数字化变革的前提性、基础性工作。但非数字原生企业相比数字原生企业,大数据工作的复杂性和困难度要大的多。
何老师表示,做好大数据工作,要有知难而上的坚强决心。此外,他基于对华为等企业实践的认真了解研究,结合自身对企业战略执行的长期深刻体悟,还在演讲中给出了切实的决策思路和行动建议。
据悉,《数字企业》之所以能成为数字化转型、数字化变革的代表性演讲,很大程度上是因为既具备企业家的高度、又具备思想家的深度、还具备实践家的力度。
❹ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要
虽然不能这么绝对的判断一定谁比谁重要，但在实际应用中很多时候的确是数据更加重要。有几方面的原因：
在很多问题中，算法的“好坏”在没有大量有效数据的支撑下是没有意义的。换句话说，很多算法得到的结果的质量完全取决于其和真实数据的拟合程度。如果没有足够的数据支撑、检验，设计算法几乎等于闭门造车。
很多算法会有一堆可调参数。这些参数的选择并没有什么标准可依，无非是扔给大量数据，看参数的变化会带来什么样的结果的变化。大量、有效的数据成为优化这类算法的唯一可行方法。
更极端的例子是，算法本身很简单，程序的完善全靠数据训练。比如神经网络。
对于很多成熟的算法，优化算法的增量改善通常远小于增大输入数据（这是个经济性的考虑）。
比如问题中举例的 Google。在它之前的搜索引擎已经把基于网页内容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要换思路。PageRank 算法的采用大大增加了输入的数据量，而且链接数据本身对于网页排名相当关键（当然他们也做了大量算法的优化）。
相关介绍：
数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。
❺ 给你科普一下，为何AlphaGo这么牛
在最近火的不行的围棋人机大战中
“人类最后的希望”
——柯洁
连续两场败给了人工智能阿尔法狗
最后一战即将在今天打响
一时间科技界人心惶惶
人们开始担心AI有天会取代人类
摧毁人类麻辣小龙虾鸳鸯火锅等文明
那么问题来了
阿尔法狗究竟是何方神圣？
但归根结底
大家也不用太担心
人工智能真正需要面对的
是诸如情感分析、智能对话等问题
阿尔法狗的核心还是树搜索的计算方法
距离“自主思考”还有一定距离
但是朕已经研究出打败阿尔法狗
为全人类扳回一局的方法
那就是
拉
电
闸
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朕说：做最有趣有料的历史IP。历史也可以不端着，换种方式让更多人喜欢历史！
❻ “算力”是什么意思
算力是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。
在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW。
(6)算例和算法扩展阅读
算力为大数据的发展提供坚实的基础保障，大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大挑战。互联网时代的大数据高速积累，全球数据总量几何式增长，现有的计算能力已经不能满足需求。据IDC报告，全球信息数据90% 产生于最近几年。并且到2020年，40% 左右的信息会被云计算服务商收存，其中1/3 的数据具有价值。
因此算力的发展迫在眉睫，否则将会极大束缚人工智能的发展应用。我国在算力、算法方面与世界先进水平有较大差距。算力的核心在芯片。因此需要在算力领域加大研发投入，缩小甚至赶超与世界发达国家差距。
算力单位
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 算力算法数据的概念
算力就是计算机进行矩阵或数学运算的能力,每秒能够计算多少次矩阵运算。
它可以根据用户行为数据进行计算给予用户更多的便捷,从而让用户感知到它更了解自己
❽ 最近经常听到有人说算力，到底什么是算力
就是计算的能力，多数是在游戏中说到这个词语，比如恐龙有钱里面。就有算力
❾ 算力是什么
在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解，而要找到其解，并没有固定算法，只能靠计算机随机的哈希碰撞。
一台矿机每秒钟能做多少次哈希碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s。
算力可以简单的理解为计算能力。目前主流的矿机为14T左右的计算量级，即一台矿机就能每秒做至少1.4*10的13次方次哈希碰撞，我们可以说，这一台14T规格的矿机就有14T的算力。矿工所掌握的所有矿机占比特币全网总算力的百分比是多少，就代表TA在这10分钟竞争中能够获胜的概率就是多少。
举个例子，如果比特币现在全网的算力是100，而某个矿工拥有10的算力，那么TA每次竞争记账成功的概率就是1/10。