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百度人工智能架构图详细资料免费下载

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  • 标      签: 深度学习 人工智能 百度

资 源 简 介

从 18 世纪开始,随着技术的发展,以及需求的牵引,人类逐渐开始进入技术革命或工业革命。历史上的工业革命有三次,可以大致归纳为第一次机械化革命、第二次电气化革命和第三次的信息化革命,而第四次工业革命则是以智能化——人工智能(Artificial Intelligence,英文缩写为 AI)——为标志的。   过去 10 年,随着深度学习的出现,更重要的是“数据井喷”,以及数据支撑的算法和计算能力的突破,尤其是在语音、图像等领域,人工智能再次迎来了发展的新机遇。而这一次的复兴即将带动整个社会产生深层次的变革,这是我们已经可预见的未来。这次人工智能的爆发,在很大程度上是从互联网开始的,而互联网带来了很多需求,包括搜索、社交、购物等等。这些需求越来越多的线上化,同时带动了数据的线上化。   数据真正线上化以后,也带动了更多的算法去处理这些数据,而需求和数据的在线化也带动了整个生态的活跃,进而使越来越多的数据开放出来,依托更强大的计算平台,结合更好的 AI 算法,实现计算能力的突破。比如现在大家常用的 GPU,利用深度学习、深度神经网络算法,就有非常强大的优势。大数据、算法和大计算这三者俨然成为了人工智能复兴的必要条件。     百度人工智能已经扬帆起航   百度从做搜索开始,人工智能的研究和发展已经有十几年了,如自然语言处理基础的分词、短语分析等。而全面布局人工智能大概是在七、八年以前,逐步从 NLP、语音、机器学习、图像等方面开始,时至今天,百度已经形成了一个较完整的人工智能技术布局,包括基础层、感知层、认知层、平台层、生态层和应用层,共计六层。   数据、算法和计算平台是基础。感知层对应人的视觉、听觉,这些能力是直接感知外界。认知层对应的是人类区别于其他生物特有的,比如人的语言能力、人类对知识的总结、理解、提炼、运用等等,以及对人的理解。AI 的开放平台不仅支持百度内部的应用还支持所有的合作伙伴,现已开放了 60 多个能力,在公司内部,每天大概有几千亿的调用量,而在外部也有数以亿计的调用。在此基础上,百度希望跟所有各行各业的合作伙伴一起打造技术的平台,形成良性循环的生态,从而生长出各种各样的创新应用。   百度从做互联网 To C(针对消费者)的产品到开始做大量支持 To B(面向企业服务)的应用。这些都依赖于人工智能技术布局的实现。
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