大家好，今天来为大家解答人工智能硬件上的技术这个问题的一些问题点，包括人工智能硬件上的技术包括也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
本文目录
计算机科学与技术，软件工程，人工智能，三个专业选择哪个？
个人意见如下。
本科学计算机科学与技术，尤其要夯实冯诺依曼体系下的计算机软硬件理论基础，包括但不限于计算机组成原理、操作系统、某种面向对象的编程语言、数据结构、编译原理、高数、线代、概率论、离散或具体数学等～
研究生阶段人工智能中的某一具体方向～重点在于相关领域底层数学原理的把握和改良～
人工智能，主要纠结于算法和算力～当算力不再是主要问题的时候，主要PK的算法能力。这对自然世界理解角度、计算机结构、数学思维和业务理解四者的综合把握能力要求很高～本科阶段注目于人工智能，容易导致思路狭隘，后面的路越走越窄～
至于软件工程要在实习或实践中摸索。到了一定程度后，如果觉得有必要，可以找本经典教材看看即可～
软件工程相当于CS中的营销学或管理学～是要建立在实务经验之上的。
以上
狙枪手术刀
人工智能计算机三大模块
人工智能的三要素：数据、算力和算法。
首先，这三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必备条件。如果非要给这三者排个序的话，我认为应该是数据、算力和算法。
第一是数据。因为人工智能的根基是训练，就如同人类如果要获取一定的技能，那必须经过不断地训练才能获得，而且有熟能生巧之说。AI也是如此，只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，应用到新的样本上。如果现实中出现了训练集中从未有过的场景，则网络会基本处于瞎猜状态，正确率可想而知。
比如需要识别勺子，但训练集中勺子总和碗一起出现，网络很可能学到的是碗的特征，如果新的图片只有碗，没有勺子，依然很可能被分类为勺子。因此，对于AI而言，大量的数据太重要了，而且需要覆盖各种可能的场景，这样才能得到一个表现良好的模型，看起来更智能。
第二是算力。有了数据之后，需要进行训练，不断地训练。AI中有一个术语叫epoch，意思是把训练集翻过来、调过去训练多少轮。只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，过目不忘那就是神童了，不过我至今还没见到过。
当然，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要算力的支撑。
第三是算法。其实大家现在算法谈得很多，也显得很高端，但其实某种程度上来说算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper，开源的网络代码，各种AutoML自动化手段，使得算法的门槛越来越低。
另外提一点，算法这块其实是创业公司比较容易的切入点，数据很多人会觉得low，会认为就是打打标签而已，所以愿意做的不多；算力需要芯片支撑，是大公司争夺的主要阵地，留下的只有算法了。
AI智能是用哪些硬件支撑的
硬件指的是运行AI算法的芯片与相对应的计算平台。在硬件方面，目前主要是使用GPU并行计算神经网络，同时，还有FPGA和ASIC也具有未来异军突起的潜能。
GPU（GraphicsProcessingUnit）称为图形处理器，它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过是一种专门进行图像运算工作的微处理器。
人工智能有“核心技术”或“技术壁垒”吗？
谢邀，当然有。
人工智能一般分为五项核心技术：计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术。
这里面也会有相辅相成的很多专业技术，专业技术的叠加形成门槛也是核心技术，以机器人为例：硬件精加工、工业软件的稳定可靠、讯号的互联互通、算法的优劣、新材料的应用等等。
就好比造台车，发动机都知道是核心技术，底盘呢？大灯呢？每样东西差一点，综合性能就差能多，差之毫厘谬以千里。当年一个汽车稳定系统ESP就难倒多少中国车厂，虽然现在已经是很普通的标配了。
人工智能要落地吧，软硬件结合，新材料应用必不可少。比如最不起眼的设备材料，你室外监控云台的雨刮器，买个进口xx品牌的雨刮器，两千块钱，我们用在机场和海边项目可以坚持三年不坏，放个国产名牌，一百块钱，三个月就完蛋了，当然你可以不怕辛苦去更换，但这就是技术差距。
如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
推荐阅读美国担心人工智能领域(美国人工智能出问题)
创业人工智能领域，创业人工智能领域包括
mit 人工智能领域(mit首次提出人工智能)
小米人工智能领域加盟，小米人工智能家居加盟
人工智能领域工程 人工智能领域工程有哪些
医疗人工智能领域 医疗人工智能领域包括
医疗领域人工智能融资(医疗领域人工智能融资现状)
人工智能领域规范，人工智能领域规范文件