当前位置： 端午节_端午_端午吃粽子 >> 端午活动 >> 端午特刊篇精华文章收藏
人工智能作为一项热门技术成为年炒作热点，AI实质是要让机器的行为看起来和人一样。机器学习是一种最常见的实现人工智能的方法，使用算法来解析数据，从中学习，然后对真实世界的事物和事件做出决策和预测。
然而，深度学习又是实现机器学习的一种常见方案，受大脑结构启发，模拟神经元进行学习，人类大脑神经元之间可以任意互联，所以人工智能神经网络则实现具有离散的层次、联接和有方向的数据传播。
因此数据、算法和算力最终推动了深度学习的发展。为了让读者能结构化学习人工智能相关知识，笔者把深度学习遇到的知识进行分类(内容实时更新)。
年端午节到了，疫情期间多在家陪伴家人，做好防护，减少外出，多看本号文章，祝读者朋友们节日快乐，笔者也奉上端午特刊：服务器基础知识。收藏：服务器、磁盘和网卡知识详解
收藏：ARM技术和市场分析
详解：处理器、内存和GPU基础知识
详解：可信计算、OS和RAID卡知识
服务器概念、组成、分类和架构详解
终极版：服务器基础知识全解(附页PPT)
1、AI相关核心基础知识
盘点全球AI(人工智能)芯片公司
如何设计一颗AI芯片
AI应用领域和主流公司
AI基础知识和发展现状
AI技术分类和关键技术
介绍EDA芯片设计软件
芯片材料和制造工艺
AI芯片制造全过程视频
英特尔CPU制造视频详解
英特尔芯片制造过程揭密(Intel)
芯片封装技术介绍
英特尔和台积电最新3D封装技术
AI芯片的几个重点知识讨论
AI芯片和传统芯片有何区别？
传统算力是否满足神经网络要求？
2、关于CPU和GPU知识
关于CPU处理器基础知识
图解CPU架构和生产过程
详解CPU几个重点基础知识
最全GPU架构知识介绍
详解GPU虚拟化技术
详谈GPU和CPU为何不同
详解GPU关键参数和应用场景
选择GPU服务器的基本原则
ARM全新GPU深度解读
盘点国产RISC-V芯片厂商有哪些？
ARM新架构让GPU性能提升60%
Intel推出10nm3D新CPU架构SunnyCove
测评：兆芯x86处理器8核是什么水平？
AMD和Nvidia：谁能创造出更好的GPU？
AMD和Intel之战：CPU技术哪家强？
全面分析6大国产CPU处理器
ARM处理器架构和天梯图解析
深度：ARM发布Cortex-A78和Cortex-X1架构解读
深入解读：充满传奇的Alpha处理器
3、关于FPGA和ASIC知识
最全科普FPGA基础知识
详谈FPGA芯片机遇与挑战
一文详解FPGA技术
FPGA、ASIC和DSP会三足鼎立
详解异构计算FPGA基础知识
GPU的现在和ASIC的未来
异构计算芯片各自有哪些特点
如何评判采用FPGA代替CPU
4、关于NPU和TPU知识
详解达芬奇华为AI芯片架构
详谈Google发布的TPU研究论文
详解:谷歌TPU比CPU和GPU快30倍？
谷歌内部深度揭秘TPU3.0技术
5、深度学习相关知识
传统算力是否满足深度学习要求
通俗详解机器学习知识
深度文章:初识智能数据分析
深度文章:初识人工神经网络
深度文章:初识深度学习
深度文章:初识机器学习
阿里云深度学习存储方案
深度学习框架之争，硝烟已尽？
理解深度学习中的卷积原理
6、人工智能算法和建模知识
行人目标检测模型构建
机器学习十大算法
人工智能是如何处理数据的？
AI芯片之卷积神经网络原理
统计学和机器学习到底有什么区别
图解人工智能的现状与未来
机器学习算法常用指标总结
十种最新深度学习算法要点解析
图解：十大经典机器学习算法
收藏：机器学习算法分类图谱及其优缺点分析
谈谈如何构建安全的机器学习环境？
一套引擎如何搞定机器学习全流程？
读懂基础机器学习算法数据、算力、算法和场景AI四要素7、AI产业和技术趋势
机器学习：并行计算GPU和CUDA实战
AMD和Intel之战：CPU技术哪家强？
全球AI芯片大战，哪些初创者虎视眈眈？
TeslaA发布:GPU架构如何演进？
英伟达:为何收购Mellanox和Cumulus？
揭秘：美国半导体制霸全球的秘诀
人工智能(AI)技术现状和场景
ARM服务器勇夺全球超算榜单第一
8、行业报告和白皮书
AI芯片行业研究报告
技术洞察：AI发展现状和未来趋势
年AI市场和技术趋势研究
边缘异构计算白皮书
清华大学教授详解人工智能技术与产业发展
人工智能(AI)在实体经济中的需求非常旺盛，但是AI在实体经济落地却并不容易，因为AI落地需要具备五大条件，分别是数据、算法、算力、产品和系统。首先是数据，发展智能技术需要海量的训练数据，二是算法，要有较强的AI算法设计能力，三是计算，AI算法的训练和部署都需要庞大算力的支撑。再就是产品，人工智能的能力需要硬件产品承载；最后是系统，要有完整的人工智能解决方案。本文内容来自“智能计算芯世界”
