人工智能领域框架图片，人工智能领域框架图片素材

ai算法三大框架

1.有，三大框架分别是TensorFlow、PyTorch和CNTK。2.TensorFlow是由谷歌公司开发的一种深度学习框架，它支持多种编程语言，并且有非常强大的分布式计算能力，因此成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。3.PyTorch是由Facebook开发的一个开源深度学习框架，相比于TensorFlow更具有灵活性，而且具有动态计算图的优势，因此在一些需要动态计算图的工作中得到了广泛的应用。4.CNTK是微软公司开发的一个深度学习框架，采用了分布式训练和计算的方式，因此在处理大规模数据时具有很好的性能，但应用比较少。

人工智能的基础设施是什么

虽说人工智能不能等同于深度学习，但是机器学习，尤其深度学习无疑是近年来人工智能领域大放异彩的一个分支。机器学习对人工智能最大的贡献恐怕就是数据驱动，这也是为什么只有到了互联网时代，机器学习的崛起才成为可能。因此广义的讲，可以说机器学习的基础设施就是互联网。互联网从几个方面支撑了机器学习的崛起。

首先是原始数据的积累，互联网时代人类生产的文字，图片，视频各种媒介构成了一个巨大的数字化世界。这些内容天然就是现实世界的某种映像。人工智能想要理解现实世界，不妨从数字映像入手。在互联网上，一个高效的爬虫可以轻松游遍古今中外，看尽世间繁华。

有了这些内容还不够，要想教会机器理解他们，还需要有好的老师进行教导。有趣的是互联网还产生着第二种数据，人的行为。行为数据比内容更多，当行为数据达到一定量的时候，机器就能从中学到人是如何理解这些内容的。当然事实并没有那么简单，行为数据有大量噪声，需要清洗，否则很容易让机器迷惑。解决噪声的问题一靠数据多，二就靠清洗了。对于很多任务，高质量的标注数据集都是必不可少的。

如此就催生出来另一个重要的基础设施，众包平台。现阶段机器的学习能力还远不如人类，常常做不到触类旁通。因此每一个特定的任务，都依赖高质量的训练数据。通过众包平台产生大量的标注数据集，才使得人工智能变得可能。尽管大家也在研究怎样让机器在有噪声的数据上尽可能的找到规律，但对于很多任务来说，能够最快最稳定提升效果的办法，都是提供更多更好的数据。众包平台提供一种工具，让人能够方便的筛选出有用的数据，给数据打上标签。这后面还可能牵涉到如何评估标注结果，如何定价，如何防止作弊。

互联网作为人工智能最重要的基础设施，主要承担了提供数据的功能。有了数据就该计算平台登场了。现如今深度学习纵横四海的年代，速度可能是除了数据第二重要的东西了。GPU，以及运行在之上CUDA，cuDNN，大大加快了训练速度。这在数据驱动的逻辑下就不得了。因为一般人对高维数据已经无法很直观的理解了，模型好不好就全凭各种实验。计算速度的优势不仅影响模型的效率，同时使得你能在同样的时间内做更多的实验，迭代调参，挑选出最好的一个。这里面最核心的问题是如何加速矩阵运算。

深度学习是一门实验科学，但是实验不仅仅是计算，还需要人去调整网络结构，分析各种中间结果等等。因此在计算平台的基础之上，又出现了Caffe，Mxnet，Tensorflow等深度学习框架。他们的主要作用是简化开发流程，加速实验的迭代。这部分基础设施最重要的功能就提供了高层接口，使大家不用去关心计算平台的特性。并且他们都提供了SGD等常见的优化方法，使得大家可以专注于网络和损失函数的设计。

ai框架作用

1，AI框架，可以理解为集成了一堆常用算法和计算过程，用户只需了解计算目的、选择适当算法、提供结构化原始数据就可以进行识别和推理的工具吧。

2，常用的AI框架有Tensorflow、Caffe、MXNet，Phthon和R语言的各种分析工具也算吧。

3，用处就是可以进行图片识别、语音识别、推理等等吧。

关于人工智能学习路线图，有哪些

大家常说的人工智能其实包含了自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）、数据挖掘（DM）三个大方向。这些大方向下面又有以下分类的小方向：

NLP：机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等

CV：行人检测、人脸识别、自动驾驶、图像分类、目标检测、智能安防等等

DM：广告计算、推荐系统、用户画像、各类预测分类任务等等，DM很多领域也需要用到NLP的知识。

所以你看，人工智能有这么多方向，每个方向都有它自己的学习路线和学习重点。

但是不管你将来想走哪个路线，它们所需要的基础知识都是大体相通的，现在我给你推荐一些人工智能的基础学习路线吧。

一、编程语言

首选建议你使用Python入门，当然之后根据需要可能需要学习其他高性能语言，比如C++、JAVA等。

首先需要学习Python的基础语法知识，你去网上随便找一个在线教程或者买一本入门书籍，耐着性子看一遍，按着教程敲一遍代码就可以学会了。

其次你还需要学习Python的一些常用库，比如Numpy,pandas，matplotlib等，这些库建议你看一看《利用Python进行数据分析·》这本书，学一遍记住有哪些功能API就行，用到的时候不记得了再常翻翻。

二、数学基础

人工智能专业对数学的要求相比于其他编程方向更高、更多。尤其你需要有统计学、概率论、线性代数的基础，至少要求达到本科理工科所需要的水平吧。

三、数据结构和算法能力

不管你学哪种编程语言，这个是必须要有的，不需要你理解多深，只需要你知道有哪些数据结构算法，用的时候能想起来。

四、机器学习、深度学习框架

推荐使用sklearn入门传统机器学习算法，后期针对需要学习spark；推荐使用keras、pytorch入门深度学习算法，这两个框架对新比较友好，你也可以学习tensorflow，它在工业界用的比较多。

五、机器学习、深度学习书籍推荐

李航的《统计学习方法》

周志华的《机器学习》

三巨头合著的《深度学习》

这些书籍都有很多配套的学习资源，多用百度搜一搜。

好了学完上面的基础，你可以确定往哪个方向深入学习了，然后再针对学习吧。

如果我的回答对你有帮助的话可以点个赞哦~

当然你也可以关注我，可以去我的主页看看，我上传了一些Python和深度学习相关的视频，后期也将持续上传这个方面的教程。

人工智能领域，中国有能代表行业标准的数据集和框架吗你怎么看

这个问题我是这样认为的，人工智能中心在上海嘉定区气车城已建成，人工智能以科学家组成的团队已试验成功，无人驾驶骄车在嘉定一个特设公路上路已无人驾驶。通过二年时间北京和上海开通无人驾驶。25年后全国实现无人驾驶。中国人走在了世界前例可以自豪讲；若干年后中国人是人工智能全世界第一。