大家好，关于硬件工程 人工智能很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于硬件工程 人工智能学什么的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
本文目录
人工智能硬件有哪些
一句话概括，人工智能领域的目标就是制造超越人类能力的机器：自动驾驶汽车、智能家居、人工助理和安防摄像头是首要的目标，接下来是智能厨房、清洁机器人以及安防无人机和机器人。其他应用包括永远在线的个人助理，和能够看见、听见用户生活经历的生活伴侣。
人工智能的终极目标则是完全自动的人工个体，能在日常任务中达到、甚至超越人类的工作表现。
有人说人工智能与区块链的边界逐渐模糊了，那么该将如何结合软件和硬件？
人工智能和区块链在硬件上的类同性，导致人们觉得两者可以结合。
挖矿行业龙头老大——比特大陆，就已经在布局AI硬件行业。
AI芯片主要分三大类，通用芯片（GPU）、半定制化芯片（FPGA）、全定制化芯片（ASIC）。
比特大陆和Google的AlphaGo都采用的是最后一种类型ASIC。
然而，ASIC芯片的灵活性是最差的，只能用于单一的任务，一旦烧制后无法更改。
也就是说专门用于挖矿的ASIC机，是不能用于人工智能计算的。
以此反推，也是不行的。
所以，近日比特币大跌，大量矿商倒闭。矿机都是按斤论处，成为一堆堆废铁。因为除了挖矿，已烧制好的ASIC挖矿芯片是不能用于人工智能计算的。
有人会问，为什么ASIC灵活性这么差，还有那么多人选择用ASIC芯片呢？
因为这三类AI芯片中，ASIC芯片效率是最高的。
就凭借这一点，在竞争激烈的挖矿行业，ASIC芯片无疑是最具实力的。即使在人工智能领域，ASIC因为效率高，也很快紧追英伟达的各类GPU，占去半壁江山。
可效率高的ASIC，终究无法如FPGA、GPU那样一芯多用。它所造成的浪费，被它所带来的财富和利益所掩盖。
人工智能和区块链之间的边界是否模糊？我不太清楚，它们在硬件底层是沿用了同一个名字，是挂在同一个公司名下。
但芯片和芯片之间有着巨大区别，不能融合。
至今还没听到有挖矿的矿工，转行去做AI或3D建模的。
以上是硬件方面，再看软件层面，AI和区块链能否结合？
这个要看两者在软件结构以及应用数据的联系。
在软件结构方面，AI的各类神经网络算法，其实包含多种子算法，比如误差反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、dropout等等。
区块链除了核心的共识算法（诸如PoW、DPoS等）之外，还包括哈希算法、加密算法等。
两者在算法的融合程度上，比较少。
在应用数据方面，AI可根据你的设计目的采集各类数据，区块链也是类同。两者在这方面可能会有融合。
区块链的诞生可保证数据的可靠性、不可篡改等等特点。
然而，AI的数据要求，其实没有那么高。有些数据可以有很大偏差，AI能够从中找到其中的隐藏规律，忽略偏差。
而且数据量越大，对数据的可靠性要求越小。
因而，区块链的数据可作为AI的第一批训练数据，之后可抛之不用。因为区块链为了保证数据的可靠性，大大牺牲了效率。
对于AI来说，这个速度实在是太慢了，会拖了自己的后腿。不如简单干脆地割掉。
综上，人工智能与区块链在软硬件如何结合？
个人觉得结合可能性较差，应提早放弃这条道路。
硬件工程师如何抓住人工智能的机遇
人工智能的开发不仅需要大量的软件工程师还需要大量的高水平硬件工程师因为人工智能是模仿人脑的开始采集的信息是模拟信息这就需要硬件工程师的智慧还有很多的工作比如芯片开发制造操作系统的开发接口数模转换执行系统等都由硬件工程师来完成当然也需要软件工程师的协调配合。
为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于“硬件”？
首先，问题就有问题，人工智能的研究既基于算法，又需要硬件。
NVIDIA每年更新显卡都不只是更新gtx680、gtx780…gtx1080这些游戏显卡。如果你对人工智能、支持向量机、卷积神经网络等有了解，那你应该知道每次NVIDIA发布新卡都会有丽台的卡，价格比游戏显卡昂贵，从丽台p100到p4000到现在的丽台GV100。每一次更新其计算能力都发生了飞跃。
那么问题来了，为啥研究人工智能就研究算法而不做硬件？其实这两方面都有人做，各司其职，做算法的人研究如何运用卷积神经网络进行识别，面对爆炸的信息量如何最大化榨取处理器的计算能力。而做硬件的行业操心如何能让其核心拥有更强大的计算单元，更低的功耗。
现在人工智能面临的问题，不是快和慢，而是有些事情做不到。根据现有的计算理论：即使把神经元近似的实现为一些计算芯片，即使用CMOS的方式搭出一个神经网络，它的计算能力和用软件写出来的卷积神经网络并没有本质的区别。
目前人工智能发展的困难不在于是否用硬件实现，而在于算法。
举个不恰当的例子，要想让马儿跑，得先让马儿走起来再说，现在马儿连站都站不起来，谈何马儿跑。
关于详细的如何选择，选择哪方面的研究，以及国内外领先的的课题组和相应的研究，我想，这个论文调研需要自己动手做才更深刻。我的导师常跟我说：“授人以鱼不如授人以渔”。希望你能学到点什么。
OK，关于硬件工程 人工智能和硬件工程 人工智能学什么的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
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