問答專欄Q & A COLUMN
謝樓主提問！
人工智能與傳統編程并沒有太多差異，唯一的差異是需要大量數據和算力來進行模型擬合！
AI＝大數據(算料數據)+算法(深度學習、基于規則、基于知識、基于統計等等大多是遞歸循環結構)+算力(算力非常高，智能算法才能更好的運作)
傳統軟件編程＝數據結構(相對于AI少量數據)+算法(算法相對機器并不是太復雜遞歸運算較少)+算力(不需要太多算力)
三維模擬軟件＝數據結構(相對于普通應用軟件中等數據)+算法(跟AI算法類似，但有區別，差別相對來說不大都是遞歸或者矩陣運算)+中等算力(三維模擬軟件要的算力也不低但比起AI算法來說比較低，但相對于普通應用軟件來說是高的，當然有些特殊應用軟件也可能比三維軟件高，不過大多情況是三維軟件要求比較高)
到了這里相信都明白人工智能的程序與普通軟件并沒多大差別！差別就在于算法的理解！傳統編程更多是基于邏輯運算！但人工智能的算法是囊括了邏輯運算的，而且多了比較復雜的建模擬合算法！只要把線性代數理解透徹！人工智能算法并不是高不可攀！
想了解更多編程和人工智能算法的知識！請點擊我的頭像關注我！一起暢游智能化信息時代！讓技術沒有秘密！人人都是高手！
評論0
加載中...
評論0
加載中...
如果把人工智能等同于編程就搞笑了，可以看看吳恩達是不是程序員，大量的人工智能的主要集中在數學和數據上，也就是多算法的理解和對數據的理解，或者對數據特征的理解。傳統機器學習特征工程是要數學和行業經驗結合，深度學習雖然用表示算法替代了特征工程，到對表示學習的構建也是個難題。為啥Python在大數據和人工智能方面方面最實用，就是因為Python對非程序員的門檻低，處理數據的不用像程序員那樣把關注點過多的放到代碼上，而更多的放到算法和數據上。還有人工智能不像程序員的是程序員就是把邏輯用代碼表示出來，而人工智能更像是科研，需要試的，深度學習里的很多機理數學的解釋性都很差。
評論0
加載中...
1、人工智能需要很多硬件、設備、網絡、數據、軟件全方位的配套后，人工智能擁有自動感知、實現預設邏輯之外的特殊能力。而軟件編程只能完成特定預設的功能；
2、人工智能很多時候都是在特定領域幫助人類提高生產、管理、計算效率而存在的具體產品或設備，而軟件編程則是一種信息化過程；
評論0
加載中...
大哥 你太迷信軟件了 軟件沒有硬件的支持還智能個屁 AI的范圍太大 有很多種資源和數據渠道使得AI具有智能 又需要花費一些時間訓練AI的基礎規則框架（不是AI學習方式的框架）
評論0
加載中...6
回答0
回答3
回答1
回答3
回答10
回答9
回答8
回答0
回答10
回答
