本人研究人工智能，将自己的学习笔记记录下来，希望可以对大家人工智能的学习有所帮助，如果对您有帮助，那就点个赞吧！！！ 作为人工智能领域（数据挖掘/机器学习方向）的基础课程，为长期从事人工智能方向打下坚实的基础。 案例一： 数据 算法 计算力 计算力之CPU、GPU对比： 提问：什么类型的程序适合在GPU上运行？ （1）计算密集型的程序。 （2）易于并行的程序。 人工智能和机器学习，深度学习的关系 人工智能应用场景【了解】 人工智能必备三要素【知道】 人工智能和机器学习，深度学习的关系【知道】
人工智能-机器学习笔记
定位
目标
1.1人工智能概述
学习目标
1 人工智能应用场景
2 人工智能小案例
参考链接：https://quickdraw.withgoogle.com
案例二：
参考链接：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
案例三：
查看更多：https://deepdreamgenerator.com/3人工智能发展必备三要素：
CPU，GPU，TPU 
CPU主要适合IO密集型的任务 GPU主要适合计算密集型任务
所谓计算密集型（Compute-intensive）的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD，也实在是太慢了。
GPU其实是一种SIMD（Single Instruction Multiple Data）架构，他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。
CPU和GPU的区别：
https://www.sohu.com/a/201309334_468740
Google TPU介绍：
https://buzzorange.com/techorange/2017/09/27/what-intel-google-nvidia-microsoft-do-for-ai-chips/4人工智能、机器学习和深度学习
机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 4 小结
网络安全、电子商务、计算模拟、社交网络.... 数据、算法、计算力 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来
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