上海中侨**学院
基于云管平台下的大数据及人工智能实训室建设项目的公开招标公告
根据《中华人民共和国政府采购法》等有关规定，现对上海中侨**学院基于云管平台下的大数据及人工智能实验室建设项目进行公开招标，欢迎合格的供应商前来投标。
项目名称：上海中侨**学院基于云管平台下的大数据及人工智能实验室建设项目
项目编号： SHZQ********C
项目联系方式：电话
项目联系人：XXX
项目联系电话：********
采购人联系方式：
采购人：XXX侨**学院
地址：**市**区漕廊公路3888号
联系方式：魏老师， ******** ，weipeng@https://www.doczj.com/doc/9313419571.html,
一、招标项目情况
交货期：合同签订后一个月内完成全部项目并交付使用。
其他详见招标文件。
二、供应商（或投标人）的资格要求：
符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条第一款的规定，即应符合下列条件：
具有独立承担民事责任的能力；
具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；
具有履行合同所必需的设备和专业技术能力；
有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；
参加政府采购活动前三年内（从2017年1月1日至今），在经营活动中没有重大违法记录。
为此，投标人应按《中华人民共和国政府有采购法实施条例》第十七条第一款的规定在投标文件中提供下列证明材料和书面声明：
（a）法人或者其他组织的营业执照等证明文件，自然人的身份证明；
财务报告（含报告正文、资产负债表现金流量表和利润表），投标截
止时间前最近一期依法缴纳税收的凭证以及依法缴纳社会保
障资金的相关证明材料（提供以及由当地社保中心在内出具的
含有参保人数信息的交纳社保资金证明材料）的复印件；
具备履行合同所必需的设备和专业技术能力的证明材料；
参加政府采购活动前三年内在经营活动中没有重大违法记录的书面
声明。
近三年（从2017年1月1日至今）未被国家财政部指定的“信用中国”网站(******) 及“中国政府采购网”（网址为：******）列入失信被执
行人、重大税收违法案件当事人名单或政府采购严重违法失信名单。
法人的分支机构以自己的名义参与投标时，应提供依法登记的相关证明材料和由法人出具的对该投标活动承担全部直接责任的承诺。
当两家以上供应商的出资人中含有同一自然人时，将按一家有效供应商计算，该供应商为相关供应商中投标报价最低且不存在投标被否决项的供
应商，其他供应商将被判为无效供应商。
本项目不接受联合体投标。
三、招标文件的发售时间及地点等：
时间：2019年10月30 日 09:00 至2019年11月 5 日 15:30(双休日及法
定节假日除外)
地点：**市**区漕廊公路3888号
招标文件获取方式：电子邮件。
四、投标截止时间：2019年11月 8 日 9:00
五、开标时间：另行通知
六、开标地点：
**市**区漕廊公路3888号（详见当日会务安排）
七、其它补充事宜
1、有意参与竞争的潜在供应商可于法定工作日到我校领购招标文件。
2、购买招标文件时，需提供：
（1）法定代表人授权委托书；（原件）
（2）营业执照；（复印件加盖公章）
3、本项目招标公告的公告期限为5个工作日。
八、采购项目需要落实的政府采购政策：
本次招标执行政府强制采购节能产品、鼓励环保产品、支持中小微企业、促进残疾人就业、支持监狱和戒毒企业、扶持不发达地区和少数民族地区以及限制采购进口产品等相关政策。如投标产品的制造商（或服务提供商）为中小微企业，则须在投标文件中提供符合财库〔2011〕181号文格式要求的中小微企业正本声明函；如投标人为残疾人福利性单位，则须在投标文件中提供符合财库〔2017〕141号文格式要求的残疾人福利性单位正本声明函，一旦中标将在中标公告中公告其声明函，接受社会监督；若提供声明函与事实不符的，将依照《中华人民共和国政府采购法》第七十七条第一款的规定追究法律责任。
大数据与AI的介绍以及它们关系的简述当我们谈论到AI时，就不可避免的联系到大数据，因为大数据与AI的结合才有可能实现真正的人工智能。大数据和AI分别是指什么呢?智金工小编就来分别介绍一下大数据与AI以及它们之间的关系。 简单的讲，AI是基于计算机软硬件，通过模拟人类思考和智能行为的一种理论方法和技术。而大数据则是将结构化数据和非结构化数据形成的所有数据整合起来，用以分析发现数据背后相关关系的信息资产。大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。而大数据思维创新应用者，通过对大数据的组合引用实现新的商业模式创新，获取潜在空白市场的收入。 大数据与AI之间的关系——大数据的沃土滋养AI
大数据便是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI 才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。AI主要包括计算机实现智能的原理、制造类似与人脑智能的计算机，是计算机能够实现更高层次的应用。并且AI还涉及到计算机科学、心理学、哲学以及语言学等学科。从思维观点看，AI不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进AI的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，AI学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入AI学科，它们将互相促进而更快地发展。AI目前市场最为广阔，作为替代人力劳动的工具，在一些场景中，AI的效率要比人类更高，并且还能保持稳定的质量以及更好的服务，从而创造更多的商业价值。 AI以及大数据，发展到如今，它们的边界也越来越模糊，所产生的的职能重叠性也越来越高。 以上是大数据与AI以及它们之间的关系的介绍。，如果您还想了解更多内容可以扫描上面的二维码关注我们，或者拨打我们的热线
大数据人工智能课程培训 依据IDC的调查报告显示，2017年大数据相关岗位空缺将升至900万，巨大的技术人才空缺，让众多互联网技术人才培训机构看到先机，那么想学习大数据，该去哪家比较好呢？为什么很多人都推荐千锋大数据课程培训呢？ 其实，同行业之间的比较总会带有尖锐性的特点，其实这种尖锐性的特点对比并不是划清好与坏的标准，只是想让更多关注相关内容的人在短时间内了解各自培训机构的优势不同而已。 下面我们就来共同看看千锋大数据课程培训的优势特点： 采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成； 讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛（总监级）进行授课； “技术+ 项目”是先进的内容，是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina&微博的推荐系统项目，作为教学项目等； 数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，具有一定的商业价值； 严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark的版本迭代，机器学习中的算法革新； 贯穿整个项目教学环节，能够潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，
既能独立思考，又能组织团队开发； 定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向； 课余时间，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动，其讲解内容除了本专业以内知识内容，还有以外的知识扩展，其目的是进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等，打下良好的基础。 另外，据千锋大数据讲师介绍：“在千锋大数据课程培训毕业的学员，未来不仅可以在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作，也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。 学习大数据，当属千锋；学真正的大数据技术，高薪就业不用愁！
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告
目录 一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 (3) 二、项目实施的必要性 (3) （1）行业发展与新技术融合的现实需求 (3) （2）顺应市场发展趋势，增强企业竞争力的需要 (4) ①提升资源使用效率 (4) ②为数据的融通提供可能 (5) ③解决海量视频图像信息大数据和人工智能处理的算力问题 (5) ④开放的云模式构建繁荣生态 (5) ⑤更为强大的智能化功能 (6) 三、项目实施对企业未来盈利能力的影响 (6) 四、项目实施对偿债能力和资本结构的影响 (6) 五、项目投资概算 (6) 六、项目建设期及实施进度 (7)
一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 企业计划在现有智能视频产品研发中心基础上组建基于大数据和人工智能的视频云平台开发团队，开发新一代视频云平台产品，提供对结构化、非结构化数据的统一存储、查询、分析和二次加工能力。 新一代视频云平台将利用云计算、大数据、智能视频等新技术升级改造现有视频图像监控系统，有效解决视频图像数据采集整合、价值信息提取、数据结构化处理及存储应用模式变革等问题，建设云架构下视频信息应用平台，为安防实战应用提供服务支撑。通过本项目的开发，企业将进一步提升服务于平安城市、雪亮工程和智慧城市项目的能力，满足市场发展需求，新一代视频云平台的具体建设内容包括：视频云基础设施平台、SVAC视音频数据解析平台、SVAC结构化大数据平台以及丰富多样的业务应用系统。 二、项目实施的必要性 新一代视频云平台产品有助于进一步提升中星技术的技术领先地位，保持企业在行业中的竞争力。 同时可以为政府、公安用户实现从网络监控向智能监控的迁移，扩大企业在平安城市、雪亮工程和智慧城市的市场份额，带动企业收入和利润的不断增长。 （1）行业发展与新技术融合的现实需求 云计算、物联网、大数据以及人工智能等创新技术的不断发展，推动着安防行业与IT技术愈发紧密的融合，云安防时代即将到来。
云计算、大数据和人工智能的区别与联系详解
本文介绍云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。 一、云计算最初的目标 我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资
源、存储资源三个方面。 1. 数据中心就像配电脑 什么叫计算、网络、存储资源？ 比如你要买台笔记本电脑，是不是要关心这台电脑是什么样的CPU？多大的内存？这两个就被我们称为计算资源。
这台电脑要上网，就需要有个可以插网线的网口，或者有可以连接我们家路由器的无线网卡。您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络，比如100M的带宽。然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好。这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络资源。 您可能还会问硬盘多大？过去的硬盘都很小，大小如10G之类的；后来即使500G、1T、2T的硬盘也不新鲜了。(1T是1000G)，这就是存储资源。 对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据中心也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有CPU、内存、硬盘的，也是通过类似路由器的设备上网的。这时的问题就是：运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？ 2. 灵活就是想啥时要都有，想要多少都行 管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢？ 举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个CPU、1G内存、10G的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？像这种这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要100M。然而如果去一个云计算的平台上，他要想要这个资源时，只要一点就有了。
大数据与人工智能在金融领域的应用
本文主要介绍的内容是“大数据与人工智能在金融领域的应用”，主要是偏重于智能投顾领域。 目前人工智能的技术话题非常热，有我们一些熟悉的领域，也有一些不太熟悉的领域，最终我们会回到金融。什么是人工智能？一些常见的新闻，包括比如说下面这个是波士顿的机器人公司，现在主要是运用在人工智能人的行动，这里面的机器人会做后空翻，谷歌的无人驾驶汽车，深圳最近有一个无人驾驶大巴都出来了，这些都是最新的情况。包括我们科大讯飞的自然语音识别系统，还有人脸识别，人脸识别已经广泛应用在各个地方，包括现在去有的酒店，入住的时候有一个人脸识别的过程。这些是我们比较熟悉的领域，人工智能正在广泛的应用。 实际上在医疗领域、法律方面都有很广泛的应用，医疗领域，在识别的时候，做CT、X光检测之后，如果用机器学习的方法来检测结果，效果比专家的检测结果正确率要高达50%，主要原因是因为肉眼有的时候看不到细小的问题，可以通过机器学习的方法来认识到。在传统制药和新兴制药，人工智能技术也在广泛的应用，可以优化新药研发的周期，提高效率，控制研发成本。 在法律领域，国内现在有些法律咨询网站最近已经拿到风投超过1个亿的认可，如果不是这个专业的话可能不是很熟悉，人工智能在各个领域都有非常广泛的运用和趋势。这次主要是谈金融行业，今年的Breaking News，高盛600人的股票交易团队逐步被智能机器人替代只剩2人，美国摩根大通银行用自动机器几秒内替代之前内部律师需要36万小时完成的工作量。我有一个朋友之前在纽约德意志银行做衍生品交易的，今年也是被自动的系统所取代，他今年初也开始在找工作。当然，因为我个人以前在摩根大通和瑞银工作的时候，当年也是几百个人的交易员，眼睁睁的看着人员在减少，逐步被机器所替代。这些在美国西方市场实际上很早就已经发生了，可能已经发生了有七八年，或者
浅析大数据与人工智能的发展 大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构数化据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中百分之八十的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长百分之六十。在大数据时代，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 关于人工智能，人工智能是目前大家耳熟能详的一个热词。在2016年，Google公司的AlphaGo战胜人类围棋九段顶级高手李世石成为人工智能再次崛起的标志性事件。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 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。 人工智能涉及的领域非常广泛，且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能，特别是深度学习，需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。分析让大量的数据有了价值，嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么，需要干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，比如语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。 大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技
2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性分析 一、项目概况 (2) 二、项目建设的必要性 (2) 1、行业发展与新技术融合的现实需求 (3) 2、顺应市场发展趋势，增强企业竞争力的需要 (3) （1）提升资源使用效率 (4) （2）为数据的融通提供可能 (4) （3）解决海量视频图像信息大数据和人工智能处理的算力问题 (4) （4）开放的云模式构建繁荣生态 (5) （5）更为强大的智能化功能 (5) 三、项目投资概算 (5) 四、项目建设期及实施进度 (6)
一、项目概况 公司计划在现有智能视频产品研发中心基础上组建基于大数据和人工智能的视频云平台开发团队，开发新一代视频云平台产品，提供对结构化、非结构化数据的统一存储、查询、分析和二次加工能力。 新一代视频云平台将利用云计算、大数据、智能视频等新技术升级改造现有视频图像监控系统，有效解决视频图像数据采集整合、价值信息提取、数据结构化处理及存储应用模式变革等问题，建设云架构下视频信息应用平台，为安防实战应用提供服务支撑。通过本项目的开发，公司将进一步提升服务于平安城市、雪亮工程和智慧城市项目的能力，满足市场发展需求， 新一代视频云平台的具体建设内容包括：视频云基础设施平台、SVAC视音频数据解析平台、SVAC结构化大数据平台以及丰富多样的业务应用系统。项目计划总投资26,940.40万元。 二、项目建设的必要性 新一代视频云平台产品有助于进一步提升中星技术的技术领先地位，保持公司在行业中的竞争力。同时可以为政府、公安用户实现从网络监控向智能监控的迁移，扩大公司在平安城市、雪亮工程和智慧城市的市场份额，带动公司收入和利润的不断增长。
人工智能大数据平台构建及应用分析 作者：韩光睿 来源：《信息技术时代·上旬刊》2020年第04期 摘要：近几年来，随着科学技术的快速发展，人工智能已经成为新时代科学技术的发展方向。随着我国科学技术水平的不断发展与进步，人工智能产品已经被应用在人们的日常工作学习和生活当中，使我们的学习工作和生活变得更加便捷。 关键词：人工智能;大数据平台;构建;应用 引言 云计算技术和互联网技术的快速发展，推动了大数据技术的产生和发展。大数据技术作为一个新兴的技术，不仅在实现本地存储方面成本更低，同时具备处理大规模数据的优势和能力，还可以满足用户快速检索数据的功能，对不同种类的数据信息进行分类处理，数据信息的价值更加凸显，人们在使用数据方面变得更加深入和全面，同时随着人工智能技术的同步应用，使大数据技术更加具备了智能化的优势和特点，推动了人类技术的发展和进步。 1发展人工智能大数据平台的意义 数据是支撑人工技能发展的核心，大数据可以为人工智能的发展打造坚实的数据以及素材基础，因大数据在数据挖掘上具有多样性以及快捷性等优势，可与使人工智能的在发展过程中快速且全方面的获取信息。人工智能的发展需要学习大量的先进知识与先进经验，大数据就是为人工智能技术提供知识的途径。人工智能的有效发展也促进了大数据的进步，两者的发展是相辅相成的。人工智能技术与大数据一经应用即在我国的各个领域中取得了重要成效，人工智能的应用降低了人力资源的应用，大数据与人工智能结合能通过发追人工智能的智慧性学习能力与大数据获取的先进知识结合，能够帮助人工智能作出更加正确的决断，对行业的发展提供适应现代社会的变革支持，进一步推动各领域的发展。 2大数据的核心技术 （1）“将数据捡起来”。“将数据捡起来”的意思就是对数据的收集。随着计算信息技术的不断发展，每分每秒哦都是数据和信息的增长，而大数据就需要把信息收集起来，只有在大数据中拥有足够多的数据表示才可以更加准确的对数据进行分析，才可以降低错误率。（2）“将数据装进盒子”。“将数据装入盒子”的意思就是，在收集完数据之后就是将数据储存起来。并将其整理归纳成数据库。数据库就像一个个书架，不仅可以储存“图书”，还可以方便“取书”和“看书”。（3）“对数据的查看。”由于信息量的巨大，大数据本身就很冗杂。在原来的系统中，针对某个信息进行搜索的时候，平行的搜索往往并不能得到想象中的结果。所以，有关人
人工智能与大数据分析以及区别的详细中文资料概述 有人认为将人工智能与大数据结合在一起是一个很自然的错误，其部分原因是两者实际上是一致的。但它们是完成相同任务的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定义。很多人并不知道这些。 人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。 人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。 支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。 人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。 虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像，以了解飞机的构成，以便将来能够识别出它们。 人工智能实现最大的飞跃是大规模并行处理器的出现，特别是GPU，它是具有数千个内核
大数据与人工智能 数据科学已经在决策科学、社会科学、经济学里面扮演越来越重要的角色，所以这种交叉融合，这种碰撞对我们每一个人来讲都是学习的机会，也是一些施展才华的空间。最近在各个场合有一些分享，今天我尤其要把这个讲座做好。今天是我儿子第一次坐在下面听我的讲座。 过去我们做的这些工作是跟数据有关系的。一个大数据、一个人工智能，这两个放在一起，今天很多的企业会这么重视，在这里给大家分享一下我们自己的故事。百度在过去两年多的时间里面，在人工智能领域有很多技术方面的投入。今年李彦宏在两会上提出中国大脑，很受关注；麻省理工学院科技评论杂志去年专门发表了一篇评论性文章，介绍百度的人工智能之梦。在国外主流的科技杂志里面报道一个中国企业的科技研发，还是比较少的。我自己感到非常的振奋。 百度的背景，和很多的互联网公司都是一样的，从技术的纬度来讲，他本质上是一个基于大数据的人工智能公司。我们是提供一个搜索引擎，这个搜索引擎下面有一个非常精致的结构，它可以搜索到各种信息、知识，而且服务是完全免费的、给用户带来价值的。但是我们获得了了大量的搜索行为数据，并实现它的商业价值，就得通过广告、推送服务。从数据到价值，这中间就需要大量的技术，尤其是基于大数据的人工智能技术，包括机器学习，自然语言处理，语音识别，图像识别。 最近在全社会，无论是在中国还是美国，还是科技媒体，还是研究机构，还是商业公司，都在谈自动驾驶、机器人、物联网、个性化、VR、AR。其实这些都是AI的各个领域，现在AI已经成为科技创新的主战场，它不光是未来时，而且是
现在进行时。我们看电影《超能陆战队》，看似是未来的东西，但是今天很多领域正在发生，也在产生价值。 到底什么是人工智能？严肃的科学定义到今天为止，没有一个广泛接受的定义。比如说，有一种说法叫强人工智能，有一种说法叫弱人工智能，还有基于符号逻辑的、也有基于统计模型的，有不同的观点。抛开这些不同的观点，通常一个人工智能系统有这样几个方面： 第一，我们希望这个系统具有感知的能力，就像人一样，有五官，可以感知周围的环境是什么样的。 第二，获取这个感知以后，对面临的环境有一个理解。比如说对于一个机器人来讲，他在感知到这个环境以后，如果想到后面去跟一个同学聊天，他需要寻找最佳路径。他必须要理解，那条路是走不通的，那条是可以走的。 第三，在理解的基础上做出决策，从而达成目的或完成任务 一个机器要感知，然后理解，然后决策，这是一个过程。今天在市场上面无处不在充斥着智能产品：智能汤勺、智能水杯等等。我们把一个老式的收音机和智能设备放在一起比较，他们有什么不同？区别一个系统、一个产品是不是真的具有智能的能力，有一个很重要的纬度，就是这个系统能不能随着用户用它的次数越来越多，它变得越来越聪明，它是不是真的随着经验积累在不断的演化。如果它是这样的，它就是一个能够自我学习、自我进化、自我演化的、智能的系统。所
人工智能与大数据的介绍和一些大数据应用的人工智能技术详细概述人工智能(AI)已经存在几十年了。然而，最近随着“大数据”的出现，它得到了越来越多的关注。维基百科对人工智能的释义如下: 在计算机科学中，人工智能研究的领域将自己定义为“智能代理AI和大数据：完美结合”的研究：任何设备都能感知到它的环境，并采取一些行为最大化其在一些目标上获得成功的机会。 而将大数据描述如下: “大数据是如此的庞大或者复杂，以至于传统的数据处理应用软件不足以处理它们。” 计算机已经变得如此强大，以至于我们现在有能力在每秒存储数百万条的数据记录。不幸的是，分析数据的能力可能是一个瓶颈，继续使用传统的方法并不可取。 那么，大数据为什么会引起对人工智能的关注呢?答案很简单，人工智能可以用传统人类无法处理的方式来处理大数据集。 以银行应用程序为例。该应用程序每秒钟的数据流以百万级来记录，我们希望它在异常活动发生时发出警报，例如欺诈或者盗窃等行为。遇到这种情况，人们也许不太可能完整地去处理和分析这一数据量，而是选择一个小片段，一秒一秒的处理。即使有数以百计的人在分析欺诈可能性的情况下，如此大量的数据也会降低决策能力。 那么对于传统的数据处理系统呢?问题是，它们仅仅是算法，必然会束缚那些相同的逻辑。当寻找异常的时候，灵活性是必需的，但传统的方法并不擅长。 现在我们进入人工智能。这些系统运行起来具有模糊性。他们预测，会考虑一条路径，但是如果新数据否定了一个推理思路，那么就可以放弃它了，然后开始寻找一个新的方向。由于在给人工智能系统提供更多数据时它会变得更聪明，因此这非常适合于识别随时间变化的异常。 现在让我们来看看一些大数据应用的人工智能技术。 外推