大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于lenet网络结构的问题，于是小编就整理了2个相关介绍lenet网络结构的解答，让我们一起看看吧。
您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？
谢谢邀请，可以关注我的头条号“语凡提”，里面有大量我上课录制的相关视频，涵盖Python/机器学习入门/深度学习入门/PySpark大数据开发/人脸识别项目实战等等，人工智能开发一般从Python开始，不过对数学与统计学有要求，尤其是概率统计。
人工智能学习总体路线图：
1.数据科学中统计学基础
你要参加工作了可能没有太多时间系统学习了，可以掌握数据分析挖掘需要用到的统计基础就行了，以后慢慢补课咯，当然你的专业是统计相关专业就没太大问题。
这个市面上的Python书籍与***都差不多，建议看我的***做小项目可以迅速上手。
服务器知识有很多，5G时代的来临，服务器租用业务将迎来哪些变革？而且最新的人工智能服务器你听过吗?其实我们都知道，租用服务器主要看两点：一个就是选择服务器的配置，一个就是服务商的资质，你肯定还不清楚服务器***用人工智能，能够以创新的方式自动化运营，从而改进服务器设施的运营状况和性能，同时减少停机时间。
实际上，Gartner公司预计几乎所有应用程序和服务都会在未来几年内***用一定程度的人工智能技术。在快速发展和变化的服务器行业格局中，这种智能技术创新可以带来许多有益的用途和部署策略。那么，对于如此广泛的应用，人工智能的扩散对服务器意味着什么呢?
通常我们比较常见的服务器分为两种，国内服务器和海外服务器。而海外服务器中，比较常见的是香港服务器、美国服务器、韩国服务器、英国服务器等。最初，很多外国服务器***用人工智能，而且服务器需要运行大量工作负载来处理人工智能技术的激增，例如机器学习。服务器的重要性可能会越来越高，并成为这些新兴技术运作的核心。除了有利的业务影响外，人工智能应用程序还将对服务器本身运营产生实质性和积极的影响。
人工智能的益处被未来的服务器锚定在实施过程中。从服务器基础设施的监测和控制到应用、冷却、电力、存储等的管理，一切都有机会实时无缝地维护和调整。人工智能技术在服务器部署完全实现之后，将迎来最佳效率、生产力和可靠性的新时代。
人工智能应用程序的一个好处是能够显著降低服务器停机风险。目前，停机时间对于服务器是最昂贵的事件之一，不仅对服务器运营商，而且对其客户也是如此。根据调研机构IDC公司的调查，服务器的停机时间的平均成本可能达到每小时10万美元到100万美元。基础设施或关键应用程序发生故障可能会严重损害服务器客户端的声誉和业务实践，更不用说对于企业的关键合作伙伴的任何影响。为了避免这些有害***，***用人工智能将是保持100%正常运行时间的具有希望的一个步骤。
机器学习作为人工智能的一个子集，通过为计算机系统提供“学习”能力，为企业提供支持。通过允许系统识别模式，并自动构建分析模型的算法，服务器的计算机系统现在可以增强用较少的人为干预做出关键决策。调研机构德勤公司预测，由于这种类型的人工智能有着令人鼓舞的优势，全球各地的服务器今年将***用80万个机器学习芯片。
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，人工智能知识体系非常庞大，从当前大的研究方向来看，划分为计算机视觉、自然语言处理、知识[_a***_]、自动推理、机器学习和机器人学等六个大的研究领域，这些不同领域各自也有很多细分研究方向。
从学科体系来看，人工智能是一个非常典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制学、经济学、神经学、语言学和哲学等众多学科，所以人工智能领域的人才培养也一直有比较大的难度，不仅知识量比较大，难度也比较高。由于当前人工智能领域的很多研发方向依然处在发展的初期，有大量的课题需要攻克，所以当前人工智能领域也汇集了大量的创新型人才。
从目前人工智能技术的落地应用情况来看，当前计算机视觉和自然语言处理这两个方向已经有了众多的落地案例，随着大型科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，基于这些人工智能平台可以与行业领域产生更多的结合，为行业领域***用人工智能技术奠定了基础，同时也大幅度减低了人工智能的研发门槛。
从行业领域的发展趋势来看，未来众多领域都需要与人工智能技术相结合，智能化也是当前产业结构升级的重要诉求之一，在工业互联网快速发展的带动下，大数据、云计算、物联网等一众技术的落地应用也会为人工智能技术的发展和应用奠定基础。当前***用人工智能技术的行业主要集中在IT（互联网）、装备制造、金融、医疗等领域，未来更多的行业领域都会与人工智能技术相结合。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能还非常初级，目前适合“已知环境、目标明确、行动可预测”的场景。深度学习在图像识别、语音识别、翻译等领域，人工智能基本具备人的识别能力，甚至超越了人类，基于这些能力应用到了很多场景，如医疗、公共安全等。但在推理、认知等方面仍十分欠缺。人工智能不是要等到超越人的智慧才进入使用，而是只要在某个方面比人做得好就可以进入使用。
1.人工智能的学科和知识结构如下图所示：
2.人工智能的层次结构如下图所示：
3.人工智能的技术架构如下图所示：
智能AI的持续发展，到后期，底层程序员该何去何从？
作为一个程序员小编来回答一下这个问题。
小编工作以后写了五年C++代码，最近正好也在学习AI。 小编是2013年研究生毕业，研究生方向是识别方向，就是模式识别领域。当年毕业的时候也是差一点从事了NLP（自然语言处理）。从AI爆发的时候，就感觉当年读研究生的时候怎么没想到用人工神经网络能流行起来。虽然当时实验室也有用人工神经网络做研究的，无奈当时缺乏探究精神。 小编认为，底层程序员何去何从的问题，得从以下几个方面考虑：
1.有没有必要转AI
AI现在看来已经是大势所趋，现在的人工智能持续发展，AI到落地还有很长的发展期，AI需要完善的地方也有很多。到后期AI到底能智能到什么程度，这个还很难说，但AI的出现将会代替一大部分人工是确定的。现在欧美许多国家都将AI上升到国家战略，中国也将人工智能写入***。人工智能在未来科技中的地位是毋庸置疑的，包括现在人工智能在各个领域的应用也已经如火如荼。小编认为错过了之前的互联网的发展期，现在不能再错过AI。
2.学习AI的代价
AI涉及到的知识还是很多的，涉及线性代数，高数，概率论，模式识别，数理统计，数字图像理论等。AI小编只接触到了算法和应用两个方面。就说说小编2018年对AI的学习，当小编AI看到有关AI的应届生岗位薪资年薪达到30W+的时候，心里就蠢蠢欲动了。从2018年9月开始，就着手学习有关AI的知识。小编重新学习了线性代数，高数，概率论，斯坦福的公开课，下载了一两百篇英文论文，看了一个台湾老师的公开课，基本明白卷积神经网络基本原理，起初研究了一下CNN，LeNet，ResNet，R-CNN，AlexNet，GoogleNet等模型，写了一些小demo。一直到2018年年底，工作忙起来花的时间少了。一共花了3-4个月的时间，公司一般9点半才开始上班，小编每天8点到公司，晚上8点半下班，一天基本有3个小时的时间。但最后因为工作原因，到现在也没继续更深入的学习。现在也算是虎头蛇尾了。这个过程挺难熬的，查各种算法，理论，看各种论文，需要付出的时间是巨大的。
对小编来说，通过几个月的学习应该试着出去找一些面试机会，但是正赶上经济寒冬，互联网企业到处裁员，要养家还房贷的小编放弃了冒险的尝试。到现在依旧还在原岗位上继续工作。从另一个角度说，如果没有相关的背景，比如原先从事大数据，要跳槽到AI行业，待遇刚开始不知道会不会一定比原岗位高，这也是一个必须考虑的因素。
到此，以上就是小编对于lenet网络结构的问题就介绍到这了，希望介绍关于lenet网络结构的2点解答对大家有用。
