1樓：喵喵喵喵喵咪
雲端計算和人工智慧有何關係？究竟哪個更有前途？雲端計算、人工智慧是近幾年來新興的技術，很多人模糊的瞭解二者關係密切，但卻缺少實質性的知識理解。
接下來就給大家揭祕雲端計算和人工智慧之間的關係。
雲端計算主要是通過網際網路為使用者提供各種服務，針對於不同的使用者可以提供iaas、paas和saas三種服務。人工智慧可以簡單的理解為一個感知和決策的過程，發展需要三個重要的基礎，分別是資料、算力和演算法，而云計算是提供算力的重要途徑，所以雲端計算可以看成是人工智慧發展的基礎。
就應用來說，雲端計算提供強大的資料分析能力，人工智慧有強大的仿生能力，同時可以通過人工智慧技術獲取到使用者需求，將需求通過雲端計算進行分析。通過網際網路資料的分析得到自己需要的那一部分，可以說是因為人工智慧與雲端計算的存在，人們獲取到自己的需求變得越來越方便，使得生活變得更加便利。
在第八屆中國國際石油**大會上，商務部部長助理任鴻斌表示，將推動能源與雲端計算、大資料、網際網路和移動應用和人工智慧等資訊科技、智慧技術的深度融合，促進智慧能源的發展。
有人好奇雲端計算和人工智慧究竟學哪個更有前途?其實這完全依賴於你的興趣以及努力。無論你是學習雲端計算還是人工智慧都可以拿到不錯的薪資，前提是你所掌握的技術能夠滿足企業的需求。
如果你想快速學習雲端計算，可以選擇去專業學習一下。學習雲端計算你還可以從事容器工程師、安全架構師、安全運維師等，而勝任工作的一切前提是你掌握企業所需的技術。
2樓：匿名使用者
雲端計算是雲端計算，人工智慧是人工智慧。兩者是不同的研究範圍。
雲端計算中可以使用人工智慧技術，比如通過人工智慧提高雲端計算的更加便捷，而人工智慧中也可以雲端計算，通過雲端計算提高人工智慧的響應速度。
如果你是學雲端計算的，那你人工智慧也會懂一點，但是不是主要方向，而人工智慧研發者，通常也要懂一點雲端計算，但是兩者根本不是一個東西。
3樓：雲巴巴嚴選雲
人工智慧可以以雲端計算為基礎，也可以是雲端計算的一種。
雲端計算是將傳統的具有計算能力的基礎設施，服務，開發模式，結合虛擬化技術改造成「雲」的形式。
人工智慧可以看作是一種服務，一種功能，或者一種特定演算法的軟體。可以拿人工智慧中人臉識別為例。
人工智慧
人臉識別的原理是先通過活體檢測演算法進行活體檢測，檢測通過之後人像拍照，然後把靜態的**和資料庫中提前錄入（儲存）的人像資料做對比，返回結果。所以人臉識別也同樣是需要有資料庫、伺服器做支撐的。
從另一個維度來看，雲端計算按照saas、paas和iaas分類之後，人工智慧基本都屬於saas，也即是雲端計算的一種。這便是雲端計算和人工智慧的關係
希望本篇回答可以幫助到你
望採納~
雲端計算和人工智慧有關係嗎？是否屬於人工智慧的研究範圍？
4樓：雲端計算社群
結合雲端計算的人工智慧屬於iaas （平臺即服務）範疇，人工智慧不是單純寫一套演算法程式可以實現，背後需要海量的資料庫記錄作為支撐。因為人工智慧程式離不開雲端資料庫的支援，雲端資料庫需要每時每天不斷增漲新的資料、資料清洗沉澱形成使用者畫像，才能為前端人工智慧反饋結果。
5樓：匿名使用者
樓上肯定是copy過來的。我簡單的說一下，這兩者沒有直接的關係，同樣雲端計算也不屬於人工智慧的研究範疇。雲端計算主要是進行資源整合、應用整合、平臺整合，海量資料的儲存、處理、計算的也是雲端計算的一個研究方向；而人工智慧主要是研究機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等方面。
如果非要扯上聯絡的話，就是人工智慧需要處理海量資料，而這些海量資料的處理剛好可以利用雲端計算技術來解決。
6樓：匿名使用者
雲端計算是雲端計算，人工智慧人工智慧。兩者是不同的研究範圍。
雲端計算可以使用人工智慧技術，提高雲端計算更方便，如人工智慧，人工智慧也雲端計算，雲端計算，人工智慧，以提高響應速度。
如果你正在研究雲端計算，人工智慧會懂一點，但不是人工智慧的研究和開發的主要方向，平時也有點明白雲端計算，但他們不這樣做的事情。
7樓：匿名使用者
個人認為雲端計算和人工智慧互不從屬，雙方可以互相包含對方的技術應用。
8樓：匿名使用者
雲端計算是針對伺服器級別的叢集化技術 會運用到opnenstack ceph儲存之類的技術 人工智慧是開發語言加上感測器之類的硬體領域的技術是兩個方向
9樓：匿名使用者
真正的雲端計算到現在為止都沒有標準的解釋什麼是雲端計算，
各有個的解釋，解說。
雲端計算是一種分散式計算，對人工智慧開發是一種里程碑的試用的開始
10樓：喵喵喵喵喵咪
雲端計算和人工智慧有何關係？究竟哪個更有前途？雲端計算、人工智慧是近幾年來新興的技術，很多人模糊的瞭解二者關係密切，但卻缺少實質性的知識理解。
接下來就給大家揭祕雲端計算和人工智慧之間的關係。
雲端計算主要是通過網際網路為使用者提供各種服務，針對於不同的使用者可以提供iaas、paas和saas三種服務。人工智慧可以簡單的理解為一個感知和決策的過程，發展需要三個重要的基礎，分別是資料、算力和演算法，而云計算是提供算力的重要途徑，所以雲端計算可以看成是人工智慧發展的基礎。
就應用來說，雲端計算提供強大的資料分析能力，人工智慧有強大的仿生能力，同時可以通過人工智慧技術獲取到使用者需求，將需求通過雲端計算進行分析。通過網際網路資料的分析得到自己需要的那一部分，可以說是因為人工智慧與雲端計算的存在，人們獲取到自己的需求變得越來越方便，使得生活變得更加便利。
在第八屆中國國際石油**大會上，商務部部長助理任鴻斌表示，將推動能源與雲端計算、大資料、網際網路和移動應用和人工智慧等資訊科技、智慧技術的深度融合，促進智慧能源的發展。
有人好奇雲端計算和人工智慧究竟學哪個更有前途?其實這完全依賴於你的興趣以及努力。無論你是學習雲端計算還是人工智慧都可以拿到不錯的薪資，前提是你所掌握的技術能夠滿足企業的需求。
如果你想快速學習雲端計算，可以選擇去專業學習一下。學習雲端計算你還可以從事容器工程師、安全架構師、安全運維師等，而勝任工作的一切前提是你掌握企業所需的技術。
雲端計算，大資料和人工智慧三者之間的關係
11樓：最新資訊資料
雲端計算、大資料、人工智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯絡的，互相聯絡，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，讓我們具體來看一下！
一、大資料
大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》中大資料指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5v特點(ibm提出)：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(低價值密度)、veracity(真實性)。
資料每天都在產生，各行各業都有，資料量也是相當之大，但如何整合資料，清洗資料，然後實現資料價值，這才是當今大資料行業的研究重點。大資料最後要實現的是資料超融合，應用到應用場景，大資料的價值才會體現出來。
人工智慧就是大資料應用的體現。
二、雲端計算
雲端計算(cloud computing)是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。雲是網路、網際網路的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示網際網路和底層基礎設施的抽象。
因此，雲端計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這麼強大的計算能力可以模擬核**、**氣候變化和市場發展趨勢。使用者通過電腦、筆記本、手機等方式接入資料中心，按自己的需求進行運算。
對雲端計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲端計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標準與技術研究院(nist)定義：
雲端計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路，伺服器，儲存，應用軟體，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務**商進行很少的互動。
說白了，雲端計算計算的是什麼？雲端儲存儲存的是什麼？還是大資料！所以離開大資料談雲端計算，離開雲端計算談大資料，這都是不科學的。
三、人工智慧
人工智慧(artificial intelligence)，英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。
人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種複雜工作的理解是不同的。
人工智慧其實就是大資料、雲端計算的應用場景。
現在已經比較火熱的vr，沉浸式體驗，就是依賴與大資料與雲端計算，讓使用者能夠由更加真切的體驗，並且vr技術是可以使用到各行各業的。
人工智慧不同於傳統的機器人，傳統機器人只是代替人類做一些已經輸入好的指令工作，而人工智慧則包含了機器學習，從被動到主動，從模式化實行指令，到自主判斷根據情況實行不同的指令，這就是區別。
大資料的概念在前幾年已經炒得火熱，但是也就是近兩年才開始慢慢落地，依賴於雲端計算的發展，以及人們對人工智慧的預期。
如何理解雲端計算，大資料和人工智慧三者間的關係
12樓：最新資訊資料
雲端計算、大資料、人工
智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯絡的，互相聯絡，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，讓我們具體來看一下！
一、大資料
大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》中大資料指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5v特點(ibm提出)：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(低價值密度)、veracity(真實性)。
資料每天都在產生，各行各業都有，資料量也是相當之大，但如何整合資料，清洗資料，然後實現資料價值，這才是當今大資料行業的研究重點。大資料最後要實現的是資料超融合，應用到應用場景，大資料的價值才會體現出來。
人工智慧就是大資料應用的體現。
二、雲端計算
雲端計算(cloud computing)是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。雲是網路、網際網路的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示網際網路和底層基礎設施的抽象。
因此，雲端計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這麼強大的計算能力可以模擬核**、**氣候變化和市場發展趨勢。使用者通過電腦、筆記本、手機等方式接入資料中心，按自己的需求進行運算。
對雲端計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲端計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標準與技術研究院(nist)定義：
雲端計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路，伺服器，儲存，應用軟體，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務**商進行很少的互動。
說白了，雲端計算計算的是什麼？雲端儲存儲存的是什麼？還是大資料！所以離開大資料談雲端計算，離開雲端計算談大資料，這都是不科學的。
三、人工智慧
人工智慧(artificial intelligence)，英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。
人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種複雜工作的理解是不同的。
人工智慧其實就是大資料、雲端計算的應用場景。
現在已經比較火熱的vr，沉浸式體驗，就是依賴與大資料與雲端計算，讓使用者能夠由更加真切的體驗，並且vr技術是可以使用到各行各業的。
人工智慧不同於傳統的機器人，傳統機器人只是代替人類做一些已經輸入好的指令工作，而人工智慧則包含了機器學習，從被動到主動，從模式化實行指令，到自主判斷根據情況實行不同的指令，這就是區別。
大資料的概念在前幾年已經炒得火熱，但是也就是近兩年才開始慢慢落地，依賴於雲端計算的發展，以及人們對人工智慧的預期。
學人工智慧有必要參加培訓嗎，學人工智慧有必要報培訓班嗎？
總體來說是有必要的,關鍵要看自己的適合度 但是人工智慧只在紙上談兵學不了的 如果學一定要在企業裡面學人工智慧才行 交大人工智慧中心 就是直接在跟交大成立人工智慧研究院的企業內部實習學習的 人工智慧已經是一種趨勢，是否需要要看自己學習能力的接受程度，以及自我管理能力，自學還是很難吃透的，只能掌握皮毛知...
學習人工智慧有什麼要求嗎，人工智慧學習有什麼要求
人工智慧其本身又分為多個方面如神經網路 機器識別 機器視覺 機器人等。對於人工智慧在程式設計方面需要多深的要求。無論c 還是彙編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人 都用的混合程式設計模式，也就是運用多種程式設計軟體及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突...
機器視覺和人工智慧關係有多親密，人工智慧，大資料與深度學習之間的關係和差異
機器視覺是人工非常重要的一個應用領域。人工智慧還有其他應用，比如下圍棋 看病 掃地。人工智慧，大資料與深度學習之間的關係和差異 人工智慧和機器學習的同時出現，機器學習和深度學習的交替使用.使大部分讀者霧裡看花，這些概念究竟有何區別，我們可以通過下面一個關係圖來進行區分。圖一 人工智慧 機器學習 深度...