算力与算法的校本研修

❶ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

“巧妇难为无米之炊”，这句话隐含的信息量并不小，正好可以用于对比人工智能。巧妇的“巧”就是算法，食材就是数据，而锅碗瓢盆和炉灶就是算力。

如果没有食材，就算你有炉灶和锅碗瓢盆，也没办法做出饭，而有了食材，没有炉灶和锅碗瓢盆也做不出饭菜，有了食材，有了锅碗瓢盆，没有巧妇，也同样做不出一桌丰盛的饭菜。

数字化归根结底：

是靠数据驱动的,如果没有高质量的大数据,那就是巧妇难为无米之炊。因此,做好大数据工作是推进数字化变革的前提性、基础性工作。但非数字原生企业相比数字原生企业,大数据工作的复杂性和困难度要大的多。

何老师表示,做好大数据工作,要有知难而上的坚强决心。此外,他基于对华为等企业实践的认真了解研究,结合自身对企业战略执行的长期深刻体悟,还在演讲中给出了切实的决策思路和行动建议。

据悉,《数字企业》之所以能成为数字化转型、数字化变革的代表性演讲,很大程度上是因为既具备企业家的高度、又具备思想家的深度、还具备实践家的力度。

❷ 人工智能需要什么基础

1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：

算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。

（1）算力：

在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。

（2）算法：

算法是AI的背后“推手”。

AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。

（3）数据：

在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。

机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

2、技术基础：

（1）文艺复兴后的人工神经网络。

人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

（2）靠巨量数据运作的机器学习。

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。

（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。

自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：

其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；

其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

❸ 人工智能的三大要素

人工智能的三大要素：即数据、算力与算法。

算法：以哲学、数学、生物学为基础的逻辑认知和系统认知的结晶。多层神经网络在1969年出现，但直到2010年随着算力和云计算的发展才商业化落地。

人工智能的简介：

算力（又名：哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位，即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。算力是衡量在一定的网络消耗下生成新块的单位的总计算能力。

日前，比特币全网算力已经全面进入P算力时代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不断飙升的算力环境中，P时代的到来意味着比特币进入了一个新的军备竞赛阶段。算力是衡量在一定的网络消耗下生成新块的单位的总计算能力。每个硬币的单个区块链随生成新的交易块所需的时间而变化。

❹ 算法比算力更重要

计算的事可以交给电脑，而且算法却取决于人的思考水平了！

选择方向更重要，否则都是无用功，甚至是负功！

方法比行动更重要，自上而下的结构设计与自下而上的行动和反馈，系统才能朝着更好的方向发展。总结和记录好方法，从长远来规划，做过的就要让它形成方法论，让它在下次应用时做到一劳永逸！

方向一旦清晰，行动就会更加有效！

❺ 工业智能的技术整体遵循什么和算法三要素的逻辑

工业智能的技术整体上遵循人工智能的数据、算力和算法三要素的逻辑。包含智能算力、工业数据、智能算法和智能应用四大模块，以工业大神猜数据系统的工业数轿锋据为基础，依托硬件基础能力和训练、推理运行框架，完成工业数据建模和分析。

模型的建立

好利科技：控股子公司合肥曲速从事GPU芯片、ADAS视觉芯片的研发和销售，GPU芯片仍处于研发当中。