人工智能，简称AI（Artificial Intelligence）,是一种通过模拟人类的智能行为特征与思维方式，使及计算机系统能够拥有自主学习、理解、推理、判断、决策和创造等能力的技术或方法，主要基于大数据、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等相关技术。

1、人工智能基础概念 

    人工智能的三大核心要素为：算法、算力、数据。

    人工智能开发的基础环境层级从下至上为：基础层、技术架构层、平台和系统层、应用层。其中上文提到的算力和技术属于基础层，算力属于技术架构层。

       （1） 基础层：算力（云计算、AI芯片/处理器）；传感系统（传感器、雷达）；数据（数据集、结构化、数据标注）

       （2）技术架构层：认知技术（机器认知、机器阅读、逻辑推理）；感知技术（计算机视觉、语音技术、自然语言处理）；算法理论（深度学习、强化学习、神经网络模型）

      （3）平台和系统层：技术开放平台、基础开源框架

      （4）应用层：旅游、金融、教育、交通等；整体解决方案、消费类终端产品

2、人工智能开发工具链 

2.1编程语言

      Python、C、Java。其中Python是业内比较流行的语言。

2.2深度学习框架

       TensorFlow:谷歌研发的开源深度学习框架，功能全面、跨平台性强，生态系统完善

        PyTorch:FaceBook推出的深度学习框架，以动态图机制和简单的API为特色，支持开发者实时调试模型，支持静态图机制和动态图机制两种方式进行模型构建。

 2.3容器化

      容器化是一种虚拟化技术，它可以将应用程序及其依赖包打包成一个独立的、可移植的单元。这些单元被称之为容器，它们可以在不同的操作系统和硬件上运行，并保持相同的行为。

2.4计算设备

     GPU、ASIC、CPU、NPU等人工智能计算设备可用于AI加速；FPGA、DSP等外部加速器也可用于加速特定的AI计算。

   GPU:即图形处理器，最初设计用于加速图形渲染，具有强大的并行计算能力，现已成为深度学习、科学计算和高性能计算（HPC）的核心硬件。

4、硬件层、数据层、平台层介绍   ASIC:即专用集成电路，是一种为特定任务定制设计的芯片，与通用处理器（GPU、CPU）不同，它在设计时针对特定算法或功能进行优化，以实现更高的性能与能效比。

   CPU:即中央处理器，是计算机系统的核心部件，负责执行程序指令、处理数据以及协调其他硬件的工作。

   NPU:即神经网络处理器，是一种专门为人工智能计算设计的处理器，主要用于加速神经网络的推理与训练能力。相比GPU、CPU，NPU采用定制化架构，在AI计算中能够提供更高的能效比与计算密度。

   FPGA:即现场可编程门阵列，是一种半定制化集成电路，最大的特点是硬件可重构，用户可以通过编程定义其内部逻辑电路，从而实现不同的硬件功能。

   DSP:即数字信号处理器，是一种专门为数字信号处理优化的微处理器，采用哈佛架构和硬件加速单元，实时处理音频、视频、通信等信号。与通用CPU相比，DSP在乘加运算和固定/浮点运算上具有显著优势。

 3、人工智能开发六大要素

     人工智能开发六大要素为：语言、系统、架构、数据、硬件和数学。

3.1数学

    人工智能的本质：函数

    神经网络的底层原理：矩阵运算

    深度学习的学习原理：微积分

    AI模型的评估与优化：概率与统计

    入门经典的机器学习：线性回归

    强化学习的基础：马尔科夫链

     人工智能开发的本质是使用数学模型和算法来模拟人类智能，以达到计算机系统能够进行感知、决策、判断等的目的。例如：神经网络、支持向量机运算等模型的设计和优化需要用到矩阵运算、求导等数学知识；模型训练和优化时中的梯度下降等方法涉及到了微积分中的求导方法。

3.2硬件

    模型的训练与推理依靠硬件，硬件的性能越好，模型训练越快、推理速度越好。

   GPU：可并行处理大规模的计算需求，可显著提高人工智能算法的训练速度

   CPU：CPU的处理速度较GPU慢，但具有较广的适用范围

   云计算资源：云计算平台可提供强大的计算、存储和网络资源，能够满足人工智能应用于不同规模和不同场景下的具体需求。

3.3数据

    数据通常制作为结构化的数据集，以供模型学习和理解。数据的质量和数量与模型的训练效果有着直接的影响。

    训练数据集：用于训练模型，调整权重参数

    验证数据集：作为调参选择

    测试数据集：用于最终评估模型泛化能力

3.4系统

    人工智能开发的基础环境中使用的操作系统有多种选择，较常用的为Linux系统、MAC系统、Windows系统。

    Linux系统的特点：开放源代码、具有稳定性和安全性、支持虚拟化与容器化技术、具有简单易用的命令行界面

    Windows系统的特点：用户友好性、软件生态、硬件兼容高、具有企业支持

    MAC系统的特点：软硬件一体化、用户体验好、具有Unix基础

3.5语言

     人工智能开发中使用的语言有多种选择，但使用最多的是Python。Python语言的优势：开放生态系统、具有大数据处理能力、具有丰富的第三方库、简单易学。

3.6框架

    框架是指能够快速搭建和训练人工智能模型的软件框架，如PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow。

4、硬件层、数据层、平台层介绍

    硬件层是指构建人工智能应用程序所需要的物理工具，如：运算单元（CU）、传感器、摄像头、网络设备等。

    数据层提供数据的操作、存储、处理和转换，通常会涉及到大规模数据的管理和分析技术，如数据库技术、数据挖掘、深度学习技术、自然语言处理技术。

    平台层：平台层提供通用性各领域的工具、框架，也会提供特定领域的解决方案。如通用AI应用：看图说话、生成虚拟形象等；行业解决办法：智慧金融、智慧交通、智慧医疗、智慧城市。