您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？

作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，人工智能知识体系非常庞大，从当前大的研究方向来看，划分为计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习和机器人学等六个大的研究领域，这些不同领域各自也有很多细分研究方向。

从学科体系来看，人工智能是一个非常典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制学、经济学、神经学、语言学和哲学等众多学科，所以人工智能领域的人才培养也一直有比较大的难度，不仅知识量比较大，难度也比较高。由于当前人工智能领域的很多研发方向依然处在发展的初期，有大量的课题需要攻克，所以当前人工智能领域也汇集了大量的创新型人才。

从目前人工智能技术的落地应用情况来看，当前计算机视觉和自然语言处理这两个方向已经有了众多的落地案例，随着大型科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，基于这些人工智能平台可以与行业领域产生更多的结合，为行业领域采用人工智能技术奠定了基础，同时也大幅度减低了人工智能的研发门槛。

从行业领域的发展趋势来看，未来众多领域都需要与人工智能技术相结合，智能化也是当前产业结构升级的重要诉求之一，在工业互联网快速发展的带动下，大数据、云计算、物联网等一众技术的落地应用也会为人工智能技术的发展和应用奠定基础。当前采用人工智能技术的行业主要集中在IT（互联网）、装备制造、金融、医疗等领域，未来更多的行业领域都会与人工智能技术相结合。

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！

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能还非常初级，目前适合“已知环境、目标明确、行动可预测”的场景。深度学习在图像识别、语音识别、翻译等领域，人工智能基本具备人的识别能力，甚至超越了人类，基于这些能力应用到了很多场景，如医疗、公共安全等。但在推理、认知等方面仍十分欠缺。人工智能不是要等到超越人的智慧才进入使用，而是只要在某个方面比人做得好就可以进入使用。

1.人工智能的学科和知识结构如下图所示：

2.人工智能的层次结构如下图所示：

3.人工智能的技术架构如下图所示：

[玫瑰]

作为IT开发人员， 根据自己的经验简单的做了一下总结，分了两大部分内容：

一、自然语言处理（NLP）

（1）、基础

1、文本清洗（正则、分词与规范化）；

2、中文分词（HMM、trie tree、工具有jieba）

3、文法分析

4、词袋模型（ngram）

5、关键词抽取（tfidf、texttrank）

6、语义相似度（term、score、距离函数）

7、文本的向量化表示（word2vec(skip、gram、glove)、elmo、bert）

8、机器学习（lr、svm、bayesian、fast text、）

9、深度学习（textCNN、textRNN、seq2seq、siamese LSTM、DSSM、attention）

（2）、在实际项目中的应用

1、实体识别（应用：医疗智能、对话机器人）、（技术：CRF、bilstm-CRF、PCNN）、（扩展：知识图谱、图数据库）

2、query相似变换（应用：sug、纠错改写）、（技术：elasticsearch 建库索引）

3、文本分类（应用：情感识别、文章类型、意图识别（样本爬取）、语种检测）

4、序列标注（机器翻译、词性标注）

5、文本生成（应用：诗歌对联、摘要生成）、（技术：VAE、GAN）

6、聊天机器人（案例：百度anyQ）

二、图像视觉处理（计算机视觉）

（1）、主要应用

1、主要应用：无人驾驶、医疗影像诊断、安防、人脸识别、视频内容理解、图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪。

2、OpenCV

3、图像分类（CNN、AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、Fast-RCNN）

4、图像检索（距离度量与检索、图像特征抽取、LSH近邻检索算法）

上面两大内容中要学习的内容分为三个阶段

第一阶段：人工智能基础。包括编程基础：机器学习深度学习框架例如tensorflow/pytorch；数学基础：高等数学，线性代数，概率论，统计学知识；机器学习基础：决策树，逻辑回归，聚类算法，支持向量机，集成学习；深度学习基础：反向传播，链式求导，卷积神技网络，循环神经网络等。

第二阶段：算法在NLP领域的实践应用。基础的NLP任务：词法分析，包括：分词，词性标注等；句法依存分析；语义表示与语言模型；命名实体识别；文本分类；文本生成；机器翻译；信息检索等。

第三阶段：算法在CV领域的实践应用。CV图像处理的基础，opencv的框架；同时也是基于cv领域应用最广的几种任务：图像分类；语义分割；图像目标检测；目标跟踪；序列分析。

谢谢邀请，可以关注我的头条号“语凡提”，里面有大量我上课录制的相关视频，涵盖Python/机器学习入门/深度学习入门/PySpark大数据开发/人脸识别项目实战等等，人工智能开发一般从Python开始，不过对数学与统计学有要求，尤其是概率统计。

人工智能学习总体路线图：

1.数据科学中统计学基础

你要参加工作了可能没有太多时间系统学习了，可以掌握数据分析挖掘需要用到的统计基础就行了，以后慢慢补课咯，当然你的专业是统计相关专业就没太大问题。

2.Python核心编程

这个市面上的Python书籍与视频都差不多，建议看我的视频做小项目可以迅速上手。

3.Python数据分析/数据挖掘

掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等数据分析相关库，以数据分析为发展方向的话重点掌握Pandas/Matplotlib，人工智能方向重点掌握NumPy。

4.机器学习

重点掌握sklearn机器学习库，熟悉各种机器学习算法的优缺点与适用场合。

5.深度学习

重点掌握CNN/RNN以及常见变种，TensorFlow2/Keras/PyTorch框架。

6.计算机视觉/自然语言处理/语音技术中的一个方向

计算机视觉方面相对成熟，NLP方向是近期学术爆发的主要方向。

希望对你有所帮助！

服务器知识有很多，5G时代的来临，服务器租用业务将迎来哪些变革？而且最新的人工智能服务器你听过吗?其实我们都知道，租用服务器主要看两点：一个就是选择服务器的配置，一个就是服务商的资质，你肯定还不清楚服务器采用人工智能，能够以创新的方式自动化运营，从而改进服务器设施的运营状况和性能，同时减少停机时间。

实际上，Gartner公司预计几乎所有应用程序和服务都会在未来几年内采用一定程度的人工智能技术。在快速发展和变化的服务器行业格局中，这种智能技术创新可以带来许多有益的用途和部署策略。那么，对于如此广泛的应用，人工智能的扩散对服务器意味着什么呢?

通常我们比较常见的服务器分为两种，国内服务器和海外服务器。而海外服务器中，比较常见的是香港服务器、美国服务器、韩国服务器、英国服务器等。最初，很多外国服务器采用人工智能，而且服务器需要运行大量工作负载来处理人工智能技术的激增，例如机器学习。服务器的重要性可能会越来越高，并成为这些新兴技术运作的核心。除了有利的业务影响外，人工智能应用程序还将对服务器本身运营产生实质性和积极的影响。

人工智能的益处被未来的服务器锚定在实施过程中。从服务器基础设施的监测和控制到应用、冷却、电力、存储等的管理，一切都有机会实时无缝地维护和调整。人工智能技术在服务器部署完全实现之后，将迎来最佳效率、生产力和可靠性的新时代。

人工智能应用程序的一个好处是能够显著降低服务器停机风险。目前，停机时间对于服务器是最昂贵的事件之一，不仅对服务器运营商，而且对其客户也是如此。根据调研机构IDC公司的调查，服务器的停机时间的平均成本可能达到每小时10万美元到100万美元。基础设施或关键应用程序发生故障可能会严重损害服务器客户端的声誉和业务实践，更不用说对于企业的关键合作伙伴的任何影响。为了避免这些有害事件，采用人工智能将是保持100%正常运行时间的具有希望的一个步骤。

机器学习作为人工智能的一个子集，通过为计算机系统提供“学习”能力，为企业提供支持。通过允许系统识别模式，并自动构建分析模型的算法，服务器的计算机系统现在可以增强用较少的人为干预做出关键决策。调研机构德勤公司预测，由于这种类型的人工智能有着令人鼓舞的优势，全球各地的服务器今年将采用80万个机器学习芯片。

这些开创性的部署代表了新一轮人工智能实施和实际应用的开始。虽然通过人工智能对服务器运营进行广泛而全面的管理可能需要多年的时间，但目前支持正常运行时间的实施已经证明对服务器及其客户有益。通过更可靠、更易于监控的操作，服务器用户可以更轻松地了解他们的服务器设施是否符合严格的合规要求，以确保正常运行时间和效率。

总体来说，服务器在这个人工智能的新时代面临更多的发展机遇。随着服务器越来越重视日常运营，并扩大规模和复杂性，人工智能承诺简化其部署所在设施的关键日常工作。对于每个服务器来说，应用程序看起来可能不同，但是随着人工智能成为智能增长和创新的中心，这些集成的价值将仍然很高。

人工智能对于国内服务器就不用说了，国内用户租用国内服务器，访问速度快，但是若是网站内容比较广泛的话，就会比较麻烦，因为国内服务器的发展比较晚，发展人工智能的潜力还是很大的，租用国内服务器的用户需要考虑到这个问题。

而海外服务器的选择就更多了，共同的优势是免备案，并且双线互通，但是与此同时，海外服务器需要考虑人工智能的问题。如果用户需要几种优势共存的话，您可以考虑租用广东锐讯网络香港服务器。