一、云计算概述？
云计算(Cloud Computing)是一种通过网络提供的计算资源和服务模式。简单来说,就是把数据和计算任务放到互联网“云”上,用户可以随时连接云端的计算资源。
云计算的一些主要概念和特点:
1.按需服务:用户可以根据需要快速弹性的使用云提供的计算资源,无需管理和维护物理基础设施。
2.低成本:与自建系统相比,云计算的费用主要取决于实际使用量,节省了大量成本。
3.可扩展性:在需要的时候可以快速向上或向下扩展资源规模,避免低效的资源闲置和高昂的成本。
4.网络访问:网络可访问的意味着云提供的服务可以在任何地方通过网路随时使用。
5.资源共享:由于云资源的弹性、可扩展性和多租户能力,多个租户可以高效的共享资源。
6.设备和地点独立:用户可以在任何地方、任何设备上访问云计算资源和服务。
7.高可用性:基础设施由云服务商管理,使用专业技术使云服务具有高可用性。
总的来说,云计算主要通过互联网将计算能力作为一种服务提供出去。用户无需关注基础设施细节,只需关注应用就可以获得可扩展的IT能力。
具备按需、弹性、可扩展、低成本等优点,已经成为企业降低IT成本的主流趋势,有效助推前沿技术提速和创新应用。
希望上述信息能帮助您初步了解云计算概念。如果仍有疑问,欢迎再次指正。
二、人工智脑概述？
人工智能（Artificial Intelligence），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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、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。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。[2]
三、一年级人工智能学什么？
《计算思维与人工智能基础》课程面向大学一年级非计算机类的学生，因此一年级的学生可以报名。人工智能英文缩写为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。
四、人工智能经济概述？
人工智能经济是指在人工智能技术的推动下，各行业领域实现智能化、自动化和数字化转型的经济形态。人工智能经济以数据为基础，以算法为驱动，以云计算、大数据、物联网等技术为支撑，通过人工智能技术的应用，提高生产效率、降低成本、提升产品品质和服务质量，从而推动经济增长和社会进步。
在人工智能经济的背景下，传统行业和新兴行业都将受到不同程度的影响。传统行业将面临数字化转型的压力和挑战，需要适应新的生产方式和技术手段；新兴行业则将借助人工智能技术实现快速发展和升级，形成新的商业模式和创新业态。
同时，人工智能经济的发展也将带来一系列的社会问题，如数据安全、隐私保护、就业结构调整等，需要政府、企业和个人共同努力解决。
总之，人工智能经济是未来经济发展的重要方向之一，将深刻改变人类生产生活方式和社会结构，需要各方共同努力推动其健康发展。
五、人工智能的主要研究和应用场景包括(？
1. 自然语言生成（Natural Language Generation）
自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。
2.语音识别（Speech Recognition）
目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
3.虚拟助理（Virtual Agents）
虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。
4.机器学习平台（Machine Learning Platforms）
机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。
5.人工智能硬件优化（AI-optimized Hardware）
用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
6.决策管理（Decision Management）
智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。
7.深度学习平台（Deep Learning Platforms）
深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。
8.生物信息（Biometrics）
这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。
9.机器处理自动化（Robotic Processes Automation）
机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。
10.文本分析和自然语言处理（Text Analytics and Natural Language Processing)
文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。
11.数字孪生/AI建模（Digital Twin/AI Modeling）
数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。
12.网络防御（Cyber Defense）
网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrent neural networks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。
13.合规（ Compliance）
合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。
14.知识工作辅助（Knowledge Worker Aid）
虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。
15.内容创作（Content Creation）
内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。
16.P2P网络（ Peer-to-Peer Networks）
P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。
17.情绪识别（Emotion Recognition）
情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。
18.图像识别（ Image Recognition）
图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
19．智能营销（Marketing Automation）
到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。