{"resolved":true,"match_type":"uuid","source_type":"original_book","book_id":"cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","title":"人工智能与大数据技术导论","author":null,"edition":null,"publisher":null,"year":null,"isbn":"9787302517986","requested_by":"printed_page","book":{"source_type":"original_book","book_id":"cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","id":"cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","uuid":"cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","title":"人工智能与大数据技术导论","normalized_title":"人工智能与大数据技术导论","author":null,"edition":null,"publisher":null,"year":null,"isbn":"9787302517986","isbns":["9787302517986"],"parsed":true,"ai_readable":true,"document_type":"book","page_count":490,"navigation_url":"https://workshop.closeclaw.top/ai/book/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","title_url":"https://workshop.closeclaw.top/ai/title/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%B8%8E%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AF%BC%E8%AE%BA","fixed_page_url_template":"https://workshop.closeclaw.top/ai/book/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71/page/{printed_page}","path_api_url_template":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/book/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71/page/{printed_page}","read_url":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","page_url":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/books/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71/page","search_url":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/books/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71/search"},"page":{"printed_page":17,"pdf_page":33,"physical_index":33,"physical_index_base":0,"printed_page_status":"recognized","page_sha256":"ab6dfc7ea06a5a0c4bebfb089de4543ba3f633e155a907f1cba1d48c39f7e769"},"chapter":"第1章","content":"除了行业巨头公司逐渐完善自身在人工智能的产业链布局外，不断涌现出的创业公司正在垂直领域深耕深挖。未来，“人工智能+”有望成为新业态。值得指出的是，国内人工智能领域主要的问题在于教育人才培养的速度与行业发展速度不匹配。根据麦肯锡《中国人工智能的未来之路》报告：“中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。此外，中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，造成其他领域的人才相对匮乏。”\n\n1.5 AI 与云计算和大数据的关系\n\nAI是今后产业发展的巨大引擎。无论是国内的BATJ，还是美国的谷歌、亚马逊、微软、Facebook、苹果等公司，他们都已经拥有了海量的云计算基础设施。它们各自推出的AI功能都是为了给予云端客户更强的数据处理能力，从而构建基于人工智能的云服务，这符合未来云服务的“云+AI”发展趋势。例如，亚马逊利用AWS云正尝试为云端客户提供高效的AI解决方案。谷歌寄希望于借AI赶超AWS。基于微软云平台Azure的智能API涵盖了五大方向的人工智能技术，包括计算机视觉、语音、语言、知识、搜索五大类API。\n\n大数据与人工智能相辅相成，在人工智能的加持下，海量的大数据对算法模型不断训练，又在结果输出上进行优化，从而使人工智能向更为智能化的方向进步，大数据与人工智能的结合将在更多领域中击败人类所能够做到的极限。美国巨头的人工智能应用主要围绕大数据挖掘，如Facebook建造能够理解海量数据的人工智能机器。AI在行业应用中更为广泛，AI的火热是与最近几年大数据获得重大的突破紧密相关的。\n\n大数据与云计算的关系如下：\n\n●数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。\n\n●当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用。但是缺乏盘活数据资产的能力，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策方案和服务，是大数据的核心议题，也是云计算的最终方向。\n\n.6 aI技术路线\n\nAI的常见开发框架包括谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch、微软的CNTK以及IBM\n\n第1章 人工智能概述\n\n17","previous_page":16,"next_page":18}