大家好，人工智能与软件架构相信很多的网友都不是很明白，包括人工智能软件架构师也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能与软件架构和人工智能软件架构师的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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AI时代以什么为底层架构
在AI时代，底层架构可能指的是AI系统的基础技术和底层基础设施。以下是一些常见的底层架构组件：
1.计算硬件：AI时代需要大量的计算资源来进行复杂的模型训练和推断。常见的计算硬件包括图形处理单元（GPU）、专用AI芯片（如TPU）、多核CPU等。
2.存储和数据管理：AI应用通常需要处理大量的数据，因此需要高效的存储和数据管理系统。这可能涉及到分布式文件系统、大数据存储技术以及数据管理和处理框架。
3.网络和通信：AI系统通常需要通过网络与不同的设备进行通信和数据传输。底层架构需要支持高速、可靠的网络通信，并提供低延迟和高带宽的数据传输能力。
4.分布式计算和并行处理：AI模型训练和推断通常是计算密集型任务，需要利用分布式计算和并行处理技术来加速计算过程。底层架构需要支持分布式计算框架和并行计算模型。
5.软件框架和工具：AI开发和部署通常依赖于特定的软件框架和工具集，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。底层架构需要支持这些软件框架和工具，并提供相应的运行时环境和开发工具。
需要注意的是，AI领域的底层架构是不断发展和演进的，新的技术和工具不断涌现。因此，具体的底层架构可能因应用场景、需求和技术发展而有所不同。
人工智能产业框架结构分为
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。
其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；
应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
人工智能核心体系架构包括
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能的核心主要有5个方面，分别是语音识别、计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人。这些核心技术可以让人工智能产业化，也可以带来更加广泛的子产业，而且这些人工智能的核心技术，有非常广泛的应用。
还有机器人这个核心技术，不仅可以实现无人机，还可以代替人类做一些工作。另外还有机器学习这项核心技术，应用这项技术可以有效的甄别那些诈骗的行为，还可以运用在公共卫生或者天然气的勘探方面等等。
人工智能与软件工程的区别
在课程上，两个专业课程有较大差距。众所周知人工智能领域是Python的天下，因此人工智能专业以Python为中心，学习Python数据结构；软工班则学习JAVA数据结构。此外，人工智能专业会跟数科院的一起学习拓扑学，还有其他的一些人工智能领域的基础学科；而软件工程专业要学习如何使用系统化，规范化，可度量化的过程来开发软件，以及如何对软件产品做软件测试、进行软件体系结构设计。
简言之，人工智能专业以人工智能领域为导向来学习，目的精确；软件工程专业更广泛，可向多方向发展就业。软件工程教你如何系统规范地设计、分析、实现、测试一个产品，不关心具体做的是什么产品；人工智能教你怎么做出人工智能领域的相关产品。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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