人工智能概述
1 人工智能应用场景
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2 人工智能小案例
案例一：
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参考链接：https://quickdraw.withgoogle.com
案例二：
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参考链接：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
案例三：
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查看更多：https://deepdreamgenerator.com/
3 人工智能发展必备三要素：
数据
算法
计算力
CPU,GPU,TPU
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计算力之 CPU、GPU 对比：
- CPU 主要适合 I/O 密集型的任务
- GPU 主要适合计算密集型任务
提问：什么类型的程序适合在 GPU 上运行？
计算密集型的程序。
所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是 SSD, 也实在是太慢了。
易于并行的程序。
GPU 其实是一种 SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。
CPU 和 GPU 的区别：
http://www.sohu.com/a/201309334_468740
Google TPU 介绍：
https://buzzorange.com/techorange/2017/09/27/what-intel-google-nvidia-microsoft-do-for-ai-chips/
4 人工智能、机器学习和深度学习
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- 人工智能和机器学习，深度学习的关系
- 机器学习是人工智能的一个实现途径
- 深度学习是机器学习的一个方法发展而来
5 小结
- 人工智能应用场景【了解】
- 网络安全、电子商务、计算模拟、社交网络 … ...
- 人工智能必备三要素【知道】
- 数据、算法、计算力
- 人工智能和机器学习，深度学习的关系【知道】
- 机器学习是人工智能的一个实现途径
- 深度学习是机器学习的一个方法发展而来