“2014013151陈思然”版本间的差异

2017年10月24日 (二) 14:56的版本

2017年10月17日学习日志

在各位老师的讲解下初步接触了人工智能的基本定义，并安装了编程所需的基础软件python和代码库anaconda，了解了前端应用ipython和一些管理代码的工具软件，比如可以方便实现团队协作的平台git，也学习了一些关于云平台的基本定义。

人工智能系统补足了人脑不善于记忆和较为懒散的两个缺陷，虽然现阶段真正做到赋予人工智能真正的意识还比较困难，目前很多软件还停留在人工感知的层面，但人工感知软件的应用还是极大的解决了人们生活中的许多不便。

今天的学习仅浅浅地带过了一些基础知识，但大体已使我了解了人工智能行业的基本概念，我也十分期待今后的课程中能更深入的学习人工智能的相关知识。

2017年10月28日学习日志

（参考书《浪潮之巅》吴军）

IT Laws：IT产业的发展规律

摩尔定律：英特尔公司的创始人戈登*摩尔在1965年提出集成电路的集成度会每两年翻一番。后来，大家把这个周期缩短到18个月。 （1）计算机速度的提高如此，存储容量的增长更快，大约每15个月就翻一番。 （2）这几十年，网络的带宽增长也几乎是按摩尔定律的规律增长的。

摩尔定律也主导着IT行业发展： 1.为使其成立，IT公司必须短时间完成下一代研发，需要投入大量资金。每个市场上一般只有一大一小两个主要竞争者。 2.强有力硬件支持推动应用发展。 3.各个公司研发针对多年之后的市场。

摩尔定律的存在使得每18个月价格降一半（需要垄断）

721定律：
三个竞争者比例——7：2：1

安迪比尔定律： 如果不更新计算机，很多应用无法使用－促进计算机消费者的消费。 将原为耐用消费品的电子产品变成了消耗性商品，刺激了IT行业发展

反摩尔定律： 促进科技领域质的进步，为新兴公司提供生存和发展的可能。 使的新型小公司与大公司站在同一起跑线上。

诺威格定律： 当一家公司的市场占有率超过50%之后，无法指望在市场占有率上继续翻番。 IT公司必须不断开拓新领域的成长点，才可能做到长盛不衰，不能固守现有市场。

基因决定论： 导致很多跨国公司无法逃脱诺威格定律。

IT行业特点： 制造成本低，研发成本高。 不进则退。 利润分布。（例：PC产业生态链利润分布）

IT风险投资： 投资家将钱投给懂得理财及技术的专业人士打理，即风投机制。

AI产业前沿－商业化模式： 卖硬件。 卖软件。 卖服务。

深度学习硬件－专用加速器： 谷歌TPU GPU编程 Intel公司 FPGA编程

实践环节－安全帽检测系统－样本采集

猫狗、风筝的识别系统演示（github）

最后，同学们与老师交换了一些关于人工智能可能的应用方向的讨论意见，我个人就人工智能在平面设计方面可能发展的方向做出了一些设想，并进而和老师进行了一些较为深入的讨论。