这篇文章给大家聊聊关于传统企业 人工智能提升，以及传统企业 人工智能提升方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

本文目录

1. 传统企业数字化转型的路径和模式是怎样？
2. 本科生从事Java开发，想转大数据或者人工智能，要怎么做？
3. 传统农业怎么向智慧农业发展？
4. 人工智能为何能发展迅速？

传统企业数字化转型的路径和模式是怎样？

传统企业数字化转型的路径和模式：1.以智能制造为重点推动企业数字化转型。我国传统产业以制造业为主，因而推进智能制造是企业层面加快数字化转型的主攻方向。应通过“机器换人”、智能化改造，全面提升传统制造方式自动化、网络化、智能化水平，并以此为基础催生个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务型制造等新模式、新业态。

2.以平台赋能为重点推动行业数字化转型。以制造业龙头企业、ICT领军企业、互联网平台企业为主导，根据具体行业的特点以及运作方式，引导平台通过完善运营机制、共享数据资源、选择不同的作用点、重点和方法推动重点行业数字化转型。3.以生态建构为重点推动园区数字化转型。以园区数字化改造带动各类产业平台整合提升，是变革传统生产方式、组织方式、管理方式的基本路径，是驱动传统产业数字化转型的重要支撑。推进园区数字化建设，建立以园区管理、运营平台为基础，产业服务平台为核心、大数据运营平台为支撑的智慧园区不仅可以全方位有效服务传统企业，还可以推动相关的新动能培育，打造良性循环的数字化生态。传统企业数字化转型核心技术包括：1.物联网。物联网的协议标准化、安全性在数字化转型中尤为重要，只有协议互通才能够保证数据的融合，只有保证安全，企业才会有动力推动数字化进程。2.云计算。最重要的是“IT云化”可以大幅度提升IT基础实施的灵活性和可扩展性，这对数字化转型的作用尤为重要。数字化体系中对数据的处理和存储能力有较高的要求，但同时具有不确定性和突发性，利用弹性的云计算架构，可以既满足弹性计算的需求，又满足低成本的需求。3.雾计算。雾计算以其广泛的地理分布、带有大量网络节点的大规模传感器网络、支持高移动性和实时互动以及多样化的软硬件设备和云在线分析等特点，迅速被物联网和人工智能应用领域的企业所接受并获得广泛应用，例如，M2M、人机协同、智能电网、智能交通、智能家居、智能医疗、无人驾驶等应用。4.大数据。大数据的发展具有行业特性，与行业的数字化转型密不可分，大数据的发展可以反映行业的数字化程度。

传统企业数字化转型的广泛应用将给企业带来诸多益处。其中包括：使IT系统快速迭代，提升业务敏捷度；优化生产过程，提高生产效率；延伸产业链长度，扩展服务环节，为传统产业带来众多价值。家具行业作为传统企业的代表之一，目前也面临着转型升级。在家具信息化领域深耕二十多年的数夫软件，应用技术持续突破，技术后盾坚硬。众多家居行业案例实际的信息化应用，有着丰富的实践经验。

本科生从事Java开发，想转大数据或者人工智能，要怎么做？

你好，我也是从事java开发的，刚好我也想转大数据和人工智能，我这里有一些我积累的东西，咱们交流一下。

去年我公司安排我去某大数据学院进行深造，期间除了有固定的课程以外，还有一些业界的从业都来开展实战分享，大体情况是这样的。

1、基础知识部分

基础知识包括Excel数据分析基础，

数据统计学（主要是数学模型，如贝叶斯），

Linux操作系统（必须熟练，后面的hadoop等都是安装在linux上的）。

Mysql数据库（尤其是sql语句要熟练，后面hive中有80%是可以使用的）

2、语言部分

Python基础（这个不用说，强大的运算库和成熟模型，开发人工智能和机器学习必备），

Scala编程基础（学习spark时会用到），

Java基础。

3、进阶部分

Python数据分析（重点）：重点学习NumPy库，SciPy库，Pandas库，Matplotlib图形库。

Python数据采集与爬虫：Requests库，正则表达式，BeautifulSoup库，有java基础的话，Html和相应的servlet知识就已经不用学了，是一样的。

人工智能和机器学习主要使用python来完成，因为他有太多的库了，比如决策树模型等，其实本质上就是N个IF，当然实现更高级。

4、核心部分

用Cloudera安装hadoop,Hdfs,Kafka,spark,hive，zk等可以省出非常多的时间，前提是前面的Linux必须要学好，cloudera是商业软件，可以先下一个试用的，或者使用单机模拟伪分布式。如果要模拟分布式至少是5台虚拟机才会有比较好的效果，每一台虚拟机要求8G内存，可以用服务器建虚拟机环境也可以用云服务器。

最后

大数据和人工智能是两个方向，你可能需要先进行一下选择，侧重于一个方向去发展，现在学习这个东西的学习曲线还是比较高的。

大数据方向侧重于统计分析，跟数据打交道，Sql强建议选择大数据。

人工智能侧重于算法，数学模型和算法强建议走人工智能和机器学习。

另外学院里面声称的大数据专业或者培训基本上就不要去信了，他们的水平真的不敢恭维，要想提升得快，必须要有实战的环境，看再多的书和文档都不如实际解决过一次问题来得实在，有目的的学习会比全面的看教程更有用。

以上是我从业的实际经验，不对之处请包含，欢迎互相留言评论交流，谢谢！

打字还是挺累的，点个赞再走吧

传统农业怎么向智慧农业发展？

吃了野菜也想吃猪肉！所以社会和人类是向前发展的，传统农业已经满足不了现代生活了，所以现代农业势在必行要发展起来的！

人工智能为何能发展迅速？

1、70年基础理论的不断增长与完善

2、互联网驱动的大数据形成与积累

3、数据算法与模型的创新设计

4、分布式集成超级算力的支撑

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。

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