AI学习笔记

人工智能(Artificial Intelligence)是利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。

人工智能核心技术+应用数据+领域

AI的驱动因素：算法、算力、数据。

AI常用的开发框架包括scikit-learn、谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch、微软的CNTK等。

sklearn是针对Python编程语言的开源软件机器学习库。它具有各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k均值和DBSCAN。优点：可以与许多其他Python库很好的集成在一起。缺点：不支持深度学习和强化学习，不支持Python以外的语言，对GPU的使用效率不高。

Spark MLlib的官网地址是https://spark.apache.org/mllib/ 。优点：对于大规模数据处理非常快，可以用于多种语言。缺点:陡峭的学习路线，仅Hadoop支持即插即用。

AI芯片（AI加速器/计算卡）主要分为GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片。