大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于spark人工智能的问题，于是小编就整理了3个相关介绍spark人工智能的解答，让我们一起看看吧。
宁波职业技术学院人工智能专业怎样？
宁波职业技术学院人工智能专业是一个涵盖了机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等领域的专业，是计算机科学的一个分支1。
该专业的主要课程包括大数据基础、人工智能数据***集处理、机器学习应用、Spark编程技术、深度学习、云计算、分布式计算与存储技术、智能终端产品技术服务等，面向人工智能技术应用岗位群，从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作1。
大数据如何提升人工智能应用？
大数据为人工智能提供数据基础，包括量，质，数据种类全方位支持人工智能应用。经常会提到“好算法不如数据量大”，可见大数据量对人工智能作用之大。
大数据为人工智能应用提供分布式执行环境。这使人工智能应用直接运行在大数据集群上，数百台甚至数千数万台服务器为其提供庞大的算力。这使人工智能算法巨大cpu、内存需求得到解决。
大数据为人工智能提供算法基础库，可以直接使用这些算法库构建应用而无需自行开发算法。Apache spark mllib，Apache mahout，apache mxnet（深度学习）。可以说各种算法应有尽有。
人工智能，这个专业可以学吗？要学多久啊？
建议你先去了解下强人工智能和弱人工智能的区别，从研究方向及方法上看，这两个几乎是两码事。
先简单说下强的，其实人们对人工智能的研究是从强人工智能领域开始的，说白了就是直接想把人的意识模拟出来。历史的车轮倒回到1900年，世纪之交的数学家大会在巴黎如期召开，德高望重的老数学家大卫•希尔伯特（D***id Hilbert）庄严地向全世界数学家们宣布了23个未解决的难题。这23道难题道道经典，而其中的第二问题和第十问题则与人工智能密切相关，并最终促成了计算机的发明。希尔伯特的第二问题来源于一个大胆的想法——运用公理化的方法统一整个数学，并运用严格的数学推理证明数学自身的正确性。这个野心被后人称为希尔伯特纲领，虽然他自己没能证明，但却把这个任务交给了后来的年轻人，这就是希尔伯特第二问题：证明数学系统中应同时具备一致性（数学真理不存在矛盾）和完备性（任意真理都可以被描述为数学定理）。如果说希大爷的这个***设成立，那么有可能靠逻辑编程就逐步走向强人工啦，哈哈。但可惜，这条路被哥德尔同学否定了，哥德尔不完备性定理证明任何足够强大的数学公理系统都存在着瑕疵：一致性和完备性不能同时具备。沿着这条路，图灵提出了图灵测试，冯诺伊曼搞出了计算机。但强人工na难以突破，只能退而求其次的在狭义范围内搞点应用，于是专家系统诞生。随着计算机运算能力的指数增长，机器学习的方法开始得到重视，其中涌现论方法尤为突出。个人认为，涌现的方法和脑神经科学相结合将是走向强人工智能的有效路线。感兴趣的话可以看下美国圣塔菲研究所，中国集智俱乐部。建议可以从neglog和mathematica学习入手。
再说弱人工，这其实就是用各种算法实现某些应用，让你觉得挺“智能”，并不是真的追求人工智能。最典型的莫过于机器翻译，一个贝叶斯算法胜过无数语言学家的形式系统。如果对这块感兴趣那就python，java，贝叶斯网络，神经网络，增强学习。。。
至于学多久，这个都无止境。。。
到此，以上就是小编对于spark人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于spark人工智能的3点解答对大家有用。
