人工智能是云计算的一部分吗？

人工智能可以是云计算的一部分，因为云计算提供了大量的计算资源和存储空间，可以用来支持人工智能的训练和运行。通过在云端部署人工智能模型，可以实现在线服务，提高模型的可用性和扩展性。

人工智能是云计算的一部分吗？

人工智能是云计算的一部分吗？

人工智能是云计算的一部分吗？

是的，人工智能是云计算的一部分。云计算技术为人工智能提供了强大的计算资源和存储环境，使得人工智能模型可以在云端运行，而不需要拥有强大的计算机硬件。云计算还提供了数据存储、处理和分析的能力，这些都是人工智能系统所需要的。因此，人工智能在云计算环境中可以更快地进行开发、训练和部署，从而大大提高了人工智能的应用效率。

云计算、大数据、人工智能有什么关联？

我来说说我的看法。

云计算是基础，快速成批量且随取随算的计算获取方式，让很多想法更容易进行测试，试错成本更低，起到的效果更快。 比如一分钟创建50个带有GPU的虚拟机基本对于任何一个云厂商来说都不是太大的难事。

这些虚拟的计算机中可以跑大数据库框架（Hadoop生态）， 比如这些虚拟计算机的磁盘可以运行分布式文件系统（HDFS）保证数据不会因为只有一份而丢失， 运行诸如Mapreduce这样的分布式运算框架，让之前只有单体大型机可以执行的一些作，分解成一份份可以让X86这样的通用架构单体联合在一起解决。 再通过Hive这样的软件，简化使用Ja开发mapreduce driver的过程，让普通的工程师通过SQL就可以分析传统数据库望而生畏的数据量并根据自己的需要进行分析。

如果没有云计算作为基础，大数据也可以落地，但你可能得先买一堆计算机，还得自己维护好了。经过了1个月你的任务终于跑完了，那么接下来，这批计算机还要养着吗？ 确实可以养着，只不过成本比较高而已。

顺着这个思路来看，对于人工智能来说，算力的作用较之大数据更为重要，一颗GPU的价格可能要赶上一台一般的计算机。没有云计算，你可能只能选择去买，同样的问题是，当模型训练完成后，你的GPU势必可能会被闲置，而如果在网上购买云计算产品，那么随买随用，用完了就关闭，只收你用的那部分时间的钱。

希望这样的回答能够对你有所启发。

如何理解云计算,大数据和人工智能三者间的关系

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！

一、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。

人工智能就是大数据应用的体现。

二、云计算

云计算(cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。

三、人工智能

人工智能(Artificial)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。

人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。

现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。

人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。

大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。

大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系_什么是大数据,云计算和人工智能他们有哪些应用

给你解释一下这些术语：

云计算：就是个炒得很热的商业概念，其实说白了就是将计算任务转移到端，用户只需要个显示器就行了，不过的计算资源可以转包。当然，要想大规模商业化，这里还有些问题，特别是隐私保护问题。

大数据：说白了就是数据太多了。如今几兆的数据在20年前也是大数据。但如今所说的大数据特殊在哪呢？如今的问题是数据实在是太多了，这已经超过了传统计算机的处理能力（区别与量子计算机），所以对于大数据我们不得不用一些折衷的办法（比如数据挖掘），就是说没必要所有数据都需要管理，实际上有效数据很有限，用数据挖掘的方法把这些有限的知识提取出来就行了。·此外，数据抽样，数据压缩也是解决大数据问题的一些策略。

数据挖掘：从数据中提取潜在知识，这些知识可以描述或者预测数据的特性。有代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等，这些你在任一本数据挖掘教材都可以了解。下面我说说和大数据的区别：数据挖掘只是大数据处理的一个方法。马云所说的大数据，或者如今商业领域所说的大数据，实际上指的就是数据挖掘，其实真正所谓大数据，或者Science杂志中提到的大数据，或者提出的大数据发展战略，我的理解是，这些都远远大于数据挖掘的范畴，当然数据挖掘是其中很重要的一个方法。真正目的是如何将大数据进行有效管理。

机器学习：这个词很虚，泛指了一大类计算机算法。重点是学习这个词，如果想让计算机有效学习，目前绝大多数方法都采用了迭代的方法。所以在科研界，只要是采用了这种迭代并不断逼近的策略，一般都可以归到机器学习的范畴。此外，所谓学习，肯定要知道学什么，这就是所谓训练集，从训练集数据中计算机要学到其中的某个一般规律，然后用一些别的数据（即测试集）来看看学得好不好，之后才能用于实际应用。所以，选取合适的训练集也是个学问。

模式识别：意思就是模式的识别。模式多种多样，可以是语言，可以是图像，可以是事物一些有意义的模块，这些都算。所以总体来说，模式识别这个词我是觉得有点虚，倒是具体的人脸图像识别、声音识别等，这些倒是挺实在的。也许是我不太了解吧。

另外说说你的其他问题。

传统分析方法不包括数据挖掘。对于数据分析这块我不是很了解，不过可以肯定的是，传统分析都有一定的分析方向，比如我就想知道这两个商品的关联情况，那我查查数据库就行了。数据挖掘虽说有些历史，不过也挺时髦的，它是自动将那些关联程度大的商品告诉你，这期间不需要用户指定数据分析的具体对象。

如果想应对大数据时代，数据挖掘这门课是少不了的。此外对数据库，特别是并行数据库、分布式数据库，了解点。至于机器学习和模式识别，这些总的来说和数据挖掘关系不太大，除了一些特殊的领域外。

总之，概念挺热，但大数据还很不成熟，无论从研究上还是商业化上。我目前在作大数据背景下的算法研究，说实话，目前基本没有拓展性非常强的算法，所以未来大数据的发展方向，我也挺迷茫。

PS：将数据挖掘应用于商业，重要的就是如何确定挖掘角度，这需要你对具体应用的领域知识非常了解，需要你有非常敏锐的眼光。至于数据挖掘的具体算法，这些就交给我们专门搞研究的吧！（对算法的理解也很重要，这可以把算法拓展到你的应用领域）

人工智能,大数据,云计算,物联网,区块链是不是存在的

不是存在的。人工智能、大数据、云计算、物联网和区块链都是现代信息技术领域中的重要发展方向，它们之间是相互关联、相互促进的关系。大数据，为人工智能、云计算和物联网提供了丰富的数据资源和分析手段，物联网与云计算、人工智能等技术结合后，还可以为行业带来更多的应用场景。区块链可以为物联网、大数据等领域提供更加安全可靠的数据交换和管理方式。这些技术之间是相互依存、相互支持的，它们的发展都对整个信息技术领域的未来发展产生着深远的影响。