如今，智能音箱、自動駕駛、智慧家居、個性化零售等爭先恐后地闖入人們的生活，大體來看都從不同領(lǐng)域、各種角度彰顯著AI智慧的內(nèi)涵。
AI 所表現(xiàn)的“智能性”不但方便了生活，更引起了資本的競相追逐。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，去年一年時間，全球范圍內(nèi)AI 初創(chuàng)企業(yè)的融資金額達(dá)到152億美元，創(chuàng)造了歷史新高。
話說，就連這份在新興科技領(lǐng)域已有17年歷史的權(quán)威榜單《麻省理工科技評論》，在評選2018年“全球十大突破性技術(shù)”的過程中，也將AI列為“榜上有名”。
小編遍尋資料發(fā)現(xiàn)，回顧過去幾年的上榜技術(shù)，越來越多與AI有關(guān)的技術(shù)入選榜單，例如2008年的機器學(xué)習(xí)、2009年的 Siri、2013年的深度學(xué)習(xí)、2014年的神經(jīng)形態(tài)芯片、2016年的語音接口與知識分享型機器人以及 2017年的自動駕駛卡車與強化學(xué)習(xí)等，可見AI影響之深。
但另一方面，我們也發(fā)覺，盡管AI影響范圍如此之廣，但仍然還只是亞馬遜、谷歌等大體量企業(yè)的玩具以及部分創(chuàng)業(yè)公司的顯著標(biāo)簽。對于絕大多數(shù)企業(yè)來說，AI 的成本高以及全面部署的困難性依然會帶來不小的困擾。
基于這樣的背景，有人稱，AI這波來勢洶洶的浪潮實在需要一個智能化的堅實“底座”來加以支撐，才能“站得住腳、走的更遠(yuǎn)”。如此思來想去，云計算就被“首當(dāng)其沖”列入了備選陣營中，正所謂基于云計算的機器學(xué)習(xí)工具才能真正將AI持續(xù)推進(jìn)并帶來更廣泛的受眾，就是這個道理。
如果我們靜下心來仔細(xì)捋一捋技術(shù)發(fā)展的脈絡(luò)以及如今行業(yè)領(lǐng)域發(fā)生的變革，就能明白，AI的“復(fù)興之路”能否走的“順暢”，關(guān)鍵還是取決于三大要素：數(shù)據(jù)、算力、算法。
就在AI 大舉推動人類社會向智能化發(fā)展的過程中，毋庸置疑，核心驅(qū)動力就是算力。算力神助攻AI 發(fā)展的同時，AI技術(shù)也反向推進(jìn)了云計算自身的智能革新，兩者關(guān)系可謂是相輔相成。
所以，被稱為“智能化底座”的云計算與火熱AI 關(guān)系究竟為何物？
至關(guān)重要的一點，云計算可以為AI 發(fā)展提供更新、更強大的計算能力。
伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)都在網(wǎng)上產(chǎn)生并通過云計算加以普及，很多行業(yè)企業(yè)基本都根植在云上。數(shù)據(jù)產(chǎn)生在云端，數(shù)據(jù)消費還是在云端，所以在云上完成機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練以及Inference是非常自然的一件事。
另外，隨著數(shù)據(jù)量的迅速增加以及AI 技術(shù)的如日益發(fā)展，云計算不僅為傳統(tǒng)計算帶來了創(chuàng)新性的變革，更關(guān)鍵的一點，云自身的智能化演進(jìn)也被妥妥的提上了日程，畢竟絕大多數(shù)云廠商的服務(wù)早已不再單一，更多一站式、智能化的需求滿足均來自AI 技術(shù)的云端部署，如此看來云也是需要AI 來助力的！
或許，正是由于這兩點才令遍地開花的云服務(wù)商都在緊鑼密鼓地布局AI。
那么究竟該如何真正“理順”云計算與AI的關(guān)系并更好地利用云AI 技術(shù)呢？
關(guān)鍵來啦！
10月27日，坐標(biāo)深圳，一場以《抱緊“云＋AI的未來，你準(zhǔn)備好了嗎？”》為主題的UCan下午茶沙龍活動即將登陸。
屆時，將有人工智能以及云計算領(lǐng)域的重量級嘉賓們帶來史無前例的精彩分享：
UCloud LabU深度學(xué)習(xí)開發(fā)工程師范融將圍繞AI公有云平臺實踐，論述UCloud如何利用公有云的規(guī)模效應(yīng)和分時租賃特性，降低企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型門檻，使廣大公有云用戶在不改變AI算法開發(fā)流程的基礎(chǔ)上，為其提供一套開箱即用的開發(fā)、測試、乃至生產(chǎn)環(huán)境。
UCloud 解決方案架構(gòu)師徐強帶來的分享，將重點探討人工智能背后的云計算，特別針對人工智能初創(chuàng)型企業(yè)以及個人學(xué)習(xí)，讓大家專注于自身的算法以及業(yè)務(wù)代碼。
探智立方CTO 錢廣銳將重點講述目前在機器／深度學(xué)習(xí)模型搜索方法的進(jìn)展以及不同方法之間的差異分析，并介紹探智立方的DarwinML自動化模型設(shè)計平臺底層進(jìn)化算法實現(xiàn)、特性以及DarwinML在金融、制造業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的實際案例。
達(dá)觀數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人張健會針對篇幅較長的文本進(jìn)行內(nèi)容理解和信息挖掘的過程中，如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來進(jìn)行更好的分析挖掘。另外還會探討深度學(xué)習(xí)模型和統(tǒng)計語言模型的相互結(jié)合，以及工程實踐中值得注意的應(yīng)用點等實踐知識。
在這個火熱的時代，AI技術(shù)不再是一個獨立的產(chǎn)品，而是一種“基本生產(chǎn)力”，它適用于大部分經(jīng)濟活動，可以讓各行各業(yè)都產(chǎn)生“增倍效應(yīng)”，可以預(yù)見的是，未來TA釋放的力量或許會更強大。
但在釋放強大力量的同時，云計算是基礎(chǔ)、是載體，這一點毋庸置疑。當(dāng)AI 被廣泛投射到具體的行業(yè)應(yīng)用時，又會激發(fā)對架構(gòu)計算的旺盛需求，進(jìn)而助力云計算進(jìn)一步迭代發(fā)展，兩者形成良性循環(huán)。
都看到這里了，還不趕快抓緊時間報名瞧瞧，追趕這輛“云＋AI”的早班車？
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