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人工智能 全部技术栈以及简单运用场景

人工智能是一个广泛的领域,涉及众多技术和方法。以下为你详细介绍人工智能的技术栈和实现方案。

人工智能技术栈

基础层

基础层为人工智能的发展提供了最底层的支持,涵盖硬件和软件基础设施。

  • 硬件
    • 芯片:是人工智能计算的核心硬件,包括图形处理器(GPU)、张量处理器(TPU)、现场可编程门阵列(FPGA)等。GPU 具有强大的并行计算能力,广泛应用于深度学习训练;TPU 是专门为张量计算优化的芯片,在谷歌的人工智能应用中表现出色;FPGA 则具有灵活性高、可定制的特点,适用于特定的计算任务。
    • 传感器:用于收集现实世界的数据,是人工智能感知外界的重要设备。常见的传感器包括摄像头、麦克风、雷达、激光雷达等,它们可以采集图像、声音、距离等多种类型的数据。
  • 软件
    • 操作系统:如 Linux 及其衍生版本,为人工智能应用提供了稳定的运行环境。一些专门为人工智能设计的操作系统也在不断发展,它们对硬件资源的管理和调度更加优化。
    • 数据库:用于存储和管理人工智能所需的数据。关系型数据库(如 MySQL、Oracle)适用于结构化数据的存储和查询;非关系型数据库(如 MongoDB、Redis)则更适合处理半结构化和非结构化数据,如文本、图像、视频等。
算法层

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