大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络系统是人工智能吗的问题，于是小编就整理了2个相关介绍神经网络系统是人工智能吗的解答，让我们一起看看吧。
神经网络是大数据吗？
神经网络不是大数据，神经网络是一种大数据处理方法。
自从2016年阿尔法狗以4:1大胜人类围棋冠军，以神经网络为代表的人工智能火了。神经网络（现在一般指人工神经网络），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
大数据和神经网络（以及其他人工智能）往往被一起谈起，两者具有紧密联系。正因为有了众多有关用户行为的网络大数据，使得我们能够利用神经网络等方法对大数据进行分析，从而模拟人的行为，使得电脑也能够识别图形、识别声音、分析问题、寻找出最优解决问题方法等等。大数据的出现和兴起，也使得神经网络技术得到发展，为处理大量的搜索行为数据，谷歌投入大量研究人员优化人工神经网络，以提高效率，并最终研发了阿尔法狗，其他公司如阿里巴巴、百度等也投入大量人员研究神经网络等人工智能技术。
神经网络和大数据，可以分别简单比作一个人的大脑以及这个人所看所听的事物。神经网络是一种数据处理方法，这种方法往往依赖于计算机程序；大数据则是众多的客观数据和信息，大数据不依赖于计算机程序，而是存储在硬盘、云盘等物理设备上的客观存在。
大数据是指大量非结构化数据和半结构化数据，因而难以在传统的关系数据库处理。
大数据拥有5V特征：
Volume 、Velocity、Variety、Variety、Value。
即大量、高速、多样、多样、低价值密度
而神经网络是机器学习中的一种算法。
大数据和算法是两个不同的概念。
大数据往往要求采用人工智能的方法去分析、处理数据，提炼出有价值的信息。
两者的关系：
处理大数据有很多种算法，神经网络只是其中的一种机器学习的算法。
神经网络作为人工智能中的一种算法，在训练时往往需要大量的数据来进行训练和学习。
如果对您理解有帮助，请点赞支持。谢谢。
前者广义而言是一种理论一个领域， 狭义而论是一种工具一种框架
后者源于big data的直译，但即使在国外big data说法的本身也是让学术界诟病的（语出自我的老师 ，哥大外聘IBM watson研究室高级研究员），因为究竟多大才算大？而大数据的特征又仅仅是大而已嘛？现在我们接受大数据这个说法，仅仅是因为它是最直观最好理解的。大数据包括了太多内容，放在和神经网络同一个等级来讨论的话，广义上它可以是一种构架一个领域甚至一个行业，狭义上它可以仅仅是一个平台一个开源套件甚至就是一大堆数据。
这么看，有什么关系呢这两者？在某些特定的应用上或者问题上，它们也许会产生某些交叉吧。比如在twitter爬取文本大数据，再用深度学习框架分析用户发推代表的金融市场情绪。
神经网络通常指的是BP神经网络，是一种机器学习的算法，常用于图像识别和文本分类；大数据是一个概念，反映的是这个时代数据量呈指数级增长的现象；当需要从海量的数据中挖掘有用的知识时，可以采用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，其中CNN是一种比普通BP神经网络更加复杂的神经网络。杭州华信智原为您整理，杭州华信智原一家专门从事大数据培训的公司！
神经网络和大数据是两个不同的概念。神经网络是一种机器学习技术，它由大量的人工神经元相互连接而成，通过训练来识别模式和关系。而大数据是指处理和分析规模巨大、复杂多样的数据集，通常需要使用特殊的工具和技术。
虽然神经网络需要大量的数据进行训练和优化，但神经网络本身并不等同于大数据。事实上，神经网络可以在小数据集上进行训练，并且它们通常会利用预处理技术来减少需要处理的数据量，提高训练效率。
为什么物联网需要人工智能？
我从2012年就开始从事物联网的媒体，经历了谷歌收购Nest带来的智能硬件热；经历NB－IOT，物联网平台，边缘计算带来的这一轮的物联网热；与几百个物联网公司做过交流（或者是大公司的高管、或者是创业公司创始人）；对物联网的发展有比较深刻的认识。
为什么物联网需要智能？
大家可以想象物联网与互联网的区别。
互联网将信息传递给人，人是有智能的，看到信息后，可以通过获得的信息，作出判断然后指导下一步做什么。
当万物互联之后，一个设备获得一个信息之后，这个设备如果没有智能的话，它不能决定下一步做什么，如果最后还由人来判断下一步如何操作的话，设备与人的交互，并由人决定的速度，将制约物物相连的价值。
所以物联网的设备需要通过智能，处理获得的信息，并决定下一步做什么。
而根据物联网的几个提出机构看，智能都是起到关键的作用。
2009年的物联网热，最初是IBM提出的智慧地球的战略，核心是智能！
三类智能：
智能的来源有三种：
1、通过机理模型，包括理论模型集，如自动化理论，流体力学模型；逻辑模型集，逻辑框架、流程步骤，管理时序；部件模型集；工艺模型集，故障模型集；仿真模型集。
2、将人的经验固化在系统中。
3、通过数据驱动模型：包括数据分析，机器学习，控制系统。
其中机器学习，神经网络就是人工智能的方式。
而且机理模型相对于由人工智能创造的智能的比例是非常小的，未来的人工智能将帮助人类找到未来很多未知的模型。
人工智能增强物联网的感知能力
大家都知道物联网分三层架构：感知、连接、智能。
刚刚介绍的物联网需要智能，主要指的是智能层。
而在感知层，人工智能帮助提升感知能力。比如现在利用图像、语音识别实现人机交互。
例如现在通过图像、视频的人工智能处理，可以实现一些传感功能，比如视频的虚拟磁钉，图像的3坐标检测，都是通过通用的非接触式的图像人工处理实现通用的检测功能。
而在人机交互这层，传统的菜单模式，要求人有计算机习惯，而通过人工智能的交互，与人交互模式类似，可以让没有任何计算机操作经验的人，使用物联网设备，促进物联网的发展。
首先，关于物联网、人工智能，再加上云计算，经常会同时出现，打个比方就明白他们的关系了，如果说云计算是一个人的心脏，提供各种计算能力，那么物联网就像是神经网络，所有数据的传输及交易都在这里实现；人工智能就是人类的大脑。控制所有需要借助算法实现判断推理决策的动作。所以物联网需要人工智能实现具体的应用价值。
另外，人工智能作为一门应用科学，是新一代信息技术的核心变量；它善于融合各类包括云计算、大数据、物联网以及区块链等各类技术；也善于通过应用向各行各业进行渗透。
—愿意做你的私人技术顾问 马珂
物联网分为三大层面，分别是感知层、传输层、应用层，三个层面缺一不可。其中，人工智能主要在应用层中发挥作用。
应用层是通过程序对感知世界做出分析，进而发出指令。由于感知层会产生大量的数据（数字、文本、图像、视频等），随着实践的深入，对应用层的要求越来越高。传统的依赖于人类经验的响应式的编程方式，已经无法满足应用层的需求。
我们程序往往是做逻辑判断，如果出现XX情况，那么设备应该采用XX方案。可是程序员传统编程方式，写入的情形无法完整或准确判断大数据的世界。这就依赖于程序能自我学习，通过大数据做自我训练，得出最优解决策略。而这套模式，就是我们所说的人工智能。
例如，现在的天网工程，目标之一，是通过人脸能实际时分辨出人的身份。感知层部署大量的摄像头，传输层是高速宽带，应用层则是后端云平台和摄像头上的边缘计算模块。人工智能的作用，是提炼出每个人脸的视频特征，并与摄像头中实时抓取的人物特征进行比对。如果程序员按人头一个个的特征录取入系统，这将是不可完成的工程。人工智能则是从海量的人物头像中找到规律，完成每个公民的人脸特征标记。摄像头前的每个人脸数据，都会被快速比对，识别出这人是谁。
bbc记者挑战天网，在提供自己照片后，想看看中国警察可以多久抓到他。结果，在密布摄像头的街头，只用了几分钟，记者便“落网”了。这就是人工智能为支撑的天网的力量。
所以，人工智能可以帮助物联网实现能力飞跃。是物联网的重要模块。
欢迎您在评论中提出您对物联网或人工智能的见解。
谢邀请。为了增效吧，现在没应用上人工智能不也这么多年过去了么！所以需要只是为了接入最新技术，让自己的产业链不脱节，不落伍，但并不是必要的。人工智能还在发展中，想达到人民预想，或者所期待的那种水平还早着呢。
随着智能手机，智能汽车，智能家居等创新技术的迅速发展，科技正在迅速将我们的世界变成一个“智能”世界，物联网（IoT）是这里的主要贡献者之一， IoT的核心是所有关于配备传感器和微芯片的连接设备，这些设备可通过集中式平台通过互联网传输数据，从而提高效率和性能。据估计，到2020年，全球连接设备的数量将接近500亿。
随着连接设备的数量继续迅速增加，将会出现管理和分析由这些设备生成的大量数据的需求。这些数据至关重要，因为它提供了宝贵的见解和模式，可以帮助企业和组织评估潜在风险，发现新的商业机会，并且最重要的是可以提高组织的整体运作和生产力，这就是需要人工智能（AI）和机器学习（ML）的地方。AI和ML技术允许数据科学家深入研究海量数据并从中发现有意义的见解。尽管处于发展阶段，AI已经开始在全球市场创造就业前景。凯捷报告称，近83％利用人工智能技术的组织认为，人工智能领域新的就业机会已经开始出现。随着越来越多的组织加入大数据和人工智能的潮流，现在对数据科学家，数据工程师，数据分析师等熟练数据专业人员的需求非常庞大。联网上涌现出高度教育性和信息丰富的在线人工智能课程。这些课程专门为有志向学生介绍人工智能的基本概念，如算法，自然语言处理等，并逐渐向更复杂的概念（如机器学习和深度学习）进展。
顺便说一句，如果你想知道更多硅谷或者美国科技的前沿信息，可以关注微信号“硅发布”。
到此，以上就是小编对于神经网络系统是人工智能吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络系统是人工智能吗的2点解答对大家有用。
