怎样搭建人工智能 怎样搭建人工智能平台

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大家好,今天来为大家分享怎样搭建人工智能的一些知识点,和怎样搭建人工智能平台的问题解析,大家要是都明白,那么可以忽略,如果不太清楚的话可以看看本篇文章,相信很大概率可以解决您的问题,接下来我们就一起来看看吧!

本文目录

  1. 人工智能怎么使用
  2. 人工智能趋势下我们该怎么做
  3. Ai智能编码怎么开发
  4. 如何搭建AI开发环境?

人工智能怎么使用

人工智能使用的方法如下:

1、正确构建人工智能系统

要想“正确构建人工智能系统”,首先最关键的是要建立有关人工智能的基本词汇,即人们“使用与分析数据”的技术语言。至少,首席信息官应该确定出在描述人工智能系统或解决方案时使用的主要术语,包括正在开发的人工智能解决方案的目的或理由,以及其他关键术语,例如,从解决方案中使用与收集的数据类型。

2、正确使用人工智能

无论项目范围或企业机构成熟度如何,在本地或整个系统中都可能存在信息语言障碍。解决这个障碍需要思维方式的转变以及对过程正确性的有意认知与干预。为了加强数据素养,首席信息官应该制定数据认知素养培养计划。

找到能自然而轻松的分析数据并达到流利程度的专业人士。流利的数据分析者应该善于描述情景化的使用案例与结果\适用于这些案例的分析技术\以及涉及的基础数据源、实体与关键属性。

找到熟练的数据转换人员。典型的数据转换人员通常是企业数据或信息架构师、数据科学家、信息管理员或相关项目经理。

确定存在沟通障碍妨碍数据与分析有效性的领域。尤其关注商业与信息技术的差距、数据分析差距以及熟练度差距。

积极倾听未采取明确行动的商业成果。在哪些商业领域应用改进的数据和分析能力?正在改进哪些运营决策?

确定出有专业数据转换需求的关键利益相关者。为了评估数据认知素养水平,要求关键利益相关者根据业务成果阐明数据作为战略资产的价值,包括增强业务、货币化以及风险缓解。

确定并维护单词和短语列表。参与数据和分析团队的工作,更好地表达这些短语。

人工智能趋势下我们该怎么做

积极拥抱人工智能技术。在人工智能时代,普通人要想获得更大的发展空间,首先就要积极拥抱人工智能技术,在拥抱人工智能技术的过程中,逐步提升自身对于人工智能的认知能力。如果说在互联网时代,构建互联网思维能够让普通人抓住互联网的时代红利,那么在人工智能时代,构建智能化思维同样能够有更多的机会来把握住智能化时代的红利。

提升自身的连接能力。在智能化时代,普通人的价值与自身的连接能力有非常直接的关系,连接能力越强的人,往往会获得更多的社会资源和行业资源。打造个人的连接能力可以从两个方面入手,一个是行业资源连接能力,这主要基于个人的行业认知能力,另一个是社会资源连接能力,这主要基于自身所掌握的社会资源。

提升自身的数据力。大数据的出现使得数据的价值得到了重视,未来数据的价值在大数据时代会有更加明显的体现,因为人工智能本身就是大数据应用的重要出口,大数据的价值在很大程度上要借助于人工智能来体现。从这个角度来看,大数据在人工智能时代依然占据着重要的位置,大数据的“资源性”在人工智能时代会更明显。从这个角度来看,普通人要想在大数据时代打造自身的价值空间,一定要重视自身数据力的提升。

Ai智能编码怎么开发

Ai智能编码的开发需要进行以下步骤:1.Ai智能编码可以通过深度学习等技术进行开发。2.深度学习是一种机器学习技术,可以通过神经网络对数据进行学习和训练,从而实现对编码的自动化生成。具体来说,可以通过构建自编码器等模型,让机器自动学习数据的特征和规律,并生成对应的编码。3.除了深度学习,还有其他一些技术可以用于Ai智能编码的开发,比如遗传算法、模拟退火等。此外,为了提高编码的质量和效率,还需要对数据进行预处理和清洗,选择合适的编码方式和参数设置等。总之,Ai智能编码的开发需要综合运用多种技术和方法,才能实现高效、准确的自动化编码生成。

如何搭建AI开发环境?

这里以win10系统安装gpu版tensorflow(cuda8.0+cudnn6.0)为例,为大家介绍AI开发环境的搭建。

一.首先查看自己电脑显卡所支持的cuda版本[1]

1.win10系统可以直接在桌面点击右键,然后选择NVIDIA控制面板,进入如下界面。然后选择帮助菜单栏,在弹出的选项中再点击系统信息。

图1-1

2.然后选择组件,可以看到NVCUDA.DLL后面的版本号即为需要下载的cuda版本,从下图可以看到爪机支持的是CUDA8.0。

图1-2

二.nvidia官网下载cuda8.0

在网站https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载CUDAToolkit8.0GA2

图2-1

三.cuDNN6.0下载

下载地址为https://developer.nvidia.com/cudnn,下载前要先注册账号(免费滴)。

官网的推荐中,CUDA8.0对应cuDNNv7.2.1,但是tensorflow1.4实测报错要求cudnn6.0,所以还是下载6.0吧(如果确实要用cuDNNv7,可考虑编译tensorflow源码)。

图3-1第一步点击”DownloadcuDNN”

图3-2第二步点击”ArchivedcuDNNReleases”

图3-3第三步点击”DownloadcuDNNv6.0”

四.安装cuda环境

1.建议用管理员权限运行下载的cuda.exe的文件,打开后会首先进行系统检查

下面继续,同意后记得选择自定义安装:

图4-1

2.这里我选择的是安装前两个,第三个驱动不需要,当然你们也可以尝试装一下

图4-2

3.安装位置建议选择默认位置

图4-3

4.然后多次点击下一步直到出现如下界面

图4-4

5.安装完成成后需要去配置环境变量:

对我的电脑右键依次选择属性,高级系统设置,环境变量,打开如下界面。

图4-5

6.然后重复新建以下变量:

CUDA_PATH=C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v8.0CUDA_PATH_V7_5=C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v8.0CUDA_SDK_PATH=C:\ProgramData\NVIDIACorporation\CUDASamples\v8.0CUDA_LIB_PATH=%CUDA_PATH%\lib\x64CUDA_BIN_PATH=%CUDA_PATH%\binCUDA_SDK_BIN_PATH=%CUDA_SDK_PATH%\bin\win64CUDA_SDK_LIB_PATH=%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

图4-6

7.依次填入后,找到path变量如图,然后双击打开:

图4-7

8.依次点击新建将%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;依次填入,填入后效果如下图所示。全部安装好后一定要记得重启

图4-8

9.配置好之后可以去验证一下是否已经装好了cuda,在cmd窗口输入nvcc-V(这里我输成了小写v,所以报了个错,注意是大写V)

小写v报错画面:

图4-9

大写V正确画面(这里写的是version,其实可以直接写大写的V就行了):

图4-10

显示版本,表明cuda8.0安装成功了。

五.安装cuDNN

将下载的cudnn解压,可以看到里面有三个文件夹:

图5-1

将这三个文件夹解压到:

C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v8.0

(注意按照你自己实际的安装位置来决定解压位置)

图5-2

六.开始安装tensorflow-gpu1.4.0

建议大家先安装一下Ananconda,他可以搭建虚拟环境,很好用,Anconda的安装不再详细去写,网上很多,也很简单,自己尝试一下。

安装完成后打开cmd窗口:

1.创建conda环境,输入:condacreate-ngpupython=3.6(我的环境命名是gpu)

图6-1

2.激活进入你的conda环境:activatetensorflow-gpu

3.出现的一些报错(你们不一定有):

nomodlenamed'six'解决方法:输入pipinstallsix

nomodlenamed'pakging'解决方法:输入pipinstallpakging

nomodlenamedsetuptools.wheel解决方法:pipinstall--upgradesetuptools

或者pipinstallsetuptools

4.所有报错解决后就可以pipinstalltensorflow-gpu==1.4.0

图6-2

安装完成了~

七.测试

最后可以开始测试了,各位只需要选择你们创建的conda环境下的python.exe解释器来运行即可,根据自己的编辑器去进行操作。

当然也可以直接在这个环境下输入cmd命令:python

然后来进行个小测试吧:

依次输入下面内容

importtensorflowastf

hello=tf.constant('Hello,TensorFlow!')

sess=tf.Session()

print(sess.run(hello))

然后run起来

图7-1

红色部分为tensorflow输出的log,主要是提醒(warning)。

八.安装cuda时的常见错误

可能出现的情况一:

图8-1

上图表明情况正常,说明安装的驱动比要求的新一点,直接点继续

情况二(图片来自网络):

图8-2

这种情况可能就是你的cuda版本跟系统不兼容了,考虑换个cuda版本,根据我在上面给出的查看显卡支持的cuda型号的方法去选择。

九.附录:

[1]https://blog.csdn.net/Candy_GL/article/details/79435151

关于怎样搭建人工智能的内容到此结束,希望对大家有所帮助。

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