專業人員
第一，也是最重要的一點：確保**商擁有在人工智慧和深度學習方面擁有廣泛教育和背景的專業知識和員工。這包括大量的資料科學家、數學家、建築師和工程師。這些人負責提出模型，教機器了解各種情況，計畫未來的行動，**它們的影響，並從結果中學習。同樣重要的是，他們得擁有視覺化方面的背景——這是以一種很容易翻譯的方式來理解資料的過程。視覺化通常和演算法本身一樣重要。
像谷歌、facebook、微軟和亞馬遜這樣的大公司，能夠招聘最優秀的人才。僅facebook就有100名員工專門從事人工智慧研究，他們都有成千上萬的資料科學家，其中很多都是博士和來自頂級大學的專家。因此，一定要了解技術背後的員工和他們之前的經歷。
資料，和更多的資料
下乙個重要拼圖是資料。涉及到人工智慧應用程式時，資料越多越好。檢視**商的資料範圍，並確保他們能夠從各種**收集資訊。詢問他們的客戶基礎，以及在垂直行業、地理位置和部門規模等方面的多樣性。
同樣，並非每家公司都可以擁有谷歌或facebook的規模，但更深入、更廣泛的資料將確保有足夠的相關性，從中找到有趣的見解，並從中學習做出更有價值的決策。
雲計算人工智慧
乙個靈活且安全的基礎設施
最後乙個元素是確保it**商擁有可靠的基礎設施。雲計算公司理解管理資料中心、管理訪問和保護資料的挑戰。這些公司需要的另乙個關鍵角色是devops：經驗豐富的團隊可以將各種技術(如apachespark、hadoop和開源元件)結合在一起，從而使人工智慧系統發揮作用，並給予資料科學家正確的訪問許可權。
如果你的**商在歐盟運營，或者在那裡為客戶服務，他們也會從匿名化引擎中獲益，以遵守當地資料保**規，這可能會使系統開發變得更加困難，或者擔起高額罰款的風險，甚至可能更糟。但事實上，任何地方的公司都可以從提公升的安全性中獲益。
人工智慧、大資料、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，多智時代專注於人工智慧和大資料的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：
人工智慧，機器學習和深度學習之間，主要有什麼差異？
ai vs 深度學習 vs 機器學習，人工智慧的 12 大應用場景
在網路大時代背景下，人工智慧技術是如何應用的
多智時代-人工智慧和大資料學習入門**|人工智慧、大資料、物聯網、雲計算的學習交流**
人工智慧技術的發展
2020年是人工智慧技術發展的關鍵年。疫情之下，世界見證了人工智慧在抗擊疫情中發揮的積極作用。在歷史機遇下，ai已實現 質變和量變 正邁入與技術 產業融合創新的關鍵階段。格物斯坦小坦克認為人工智慧技術已進入全面發展時代。伴隨ai加速落地產業，產業價值得以全面釋放，ai進入融合創新發展的全新階段。近年...
人工智慧的發展 人工智慧技術的發展歷程
人工智慧最遠是可以追溯到古埃及，可是在1941年以來，電子計算取得了很好的發展，可以說技術已經創造出來機器智慧型。對於人工智慧，在1956年的dartmouth學會上就被提出來了，這件事以後，研究者們又發展了更多的理論或者是原理，因此人工智慧的概念也變得越大了，在人工智慧這不算很長的歷史中，人工智慧...
人工智慧技術 Flask模板的使用 福州智慧型城市
views.py from flask import blueprint,render template zs blueprint blue name zs.route defindex namestr zhangsan dict1 strs1 福職 滴滴 return render templat...