计算机通信技术在人工智能领域的有效应用

李鑫

摘要：人工智能技术在我国信息科技高速发展的时代下，获得了技术性的突破，并且被广泛应用到人们的生活领域中，为人们带来了信息化的便捷式服务。而计算机通信技术可以自动搜集所有的数据信息，同时分析处理信息数据，并且得出合理的计算结果。通过利用计算机技术有效推动了人工智能领域的发展，因此，该文针对计算机通信技术在人工智能领域的应用效果进行研究分析。

关键词：计算机通信技术;人工智能领域;数据研究

计算机通信技术在现代互联网大数据技术背景的影响下，已经被广泛应用到人工智能领域。并且通信电子技术在现阶段的人工智能领域里，已经成为了一种必不可少的传播技术，可以有效增强多种数据共同处置算法，同时提升数据信息的处理效率，对数据结果给予合理的处置，并将其上传至人工智能的网络信息库。所以，本文针对计算机通信技术在人工智能领域的实践应用进行探讨。

计算机通信技术在人工智能领域的实践应用

现在的人工智能领域经过对深度学习技术进行探究分析，由于该项技术的实现是需要以神经网络系统作为依据进行构造，并且需要配备有关的计算机通信技术，对收集的信息资源进行标记处理，然后实现有关数据的分析，以及图形拟合和数理统计等方面的学习。首先，技术人员需要在计算机的通信系统中选取一些样本点，把这些取样点作为基础条件进行动态变化，制作需要的拟合曲线图形，并以这个图形作为基础图案，进行自变量和样本点的变化。在对现有的人工智能深度学习技术进行分析时，发现以前的样本取点技术已经不能满足现阶段的技术探索需求。因此，技术人员需要增加一定的向量矩阵元素，任意标记需要的样本点，同时通过进行多维度的取点，可以将所有的样本点进行联合模拟，形成复杂并符合实际的多层神经系统网络，在探究过程中需要注意，在所选取的样本数据之间并不存在线性关系，这类网络系统是把随机录入的数据作为基础而形成的，并在后续发展中进行不定向的传播，将此作为实现训练的目的。除此之外，在进行深度学习时，会根据系统中流动的数据进行质量优化。

现在，已经正式在实践进行应用的研究框架包括moa、neon、theano等，其中谷歌公司已经运用了有关的神经网络结构，来构造本公司的深度学习体系。TensorFlow作为神经网络结构的一种，其优势特点主要体现在不会局限于单独GPU的数据计算以及分析部分，由于其是由多个GPU卡及C++进行搭建组成的，具有分布式的连接模式，可以在海量数据的情形下，实现并行处理数据的功能。因此，计算机通信技术中的并行处理技术是并存发展的，经常会与其他的模块进行有机结合。例如内存等部分，分布式系统可以完成对不同层级、以及不同节点模型的搭建。

多层神经网络系统对比其他网络模式，具有便捷简单的优势特点，方便使用者进行使用，使用者不需要对其底层结构进行充分的了解与学习，由于其自身会开展有关的自我学习，方便网络系统的优化，同时会针对现存的数据资源进行分析推测，并且在提升网络设备和内存等硬件水平的过程中，不仅可以对系统应用的算法形式进行优化保障，并在进行大数据的信息处理过程中，可以实现高效率的实践操作，而且保障了质量结果，保证计算前后的数据结果保持统一性，甚至在部分节点出现问题时，可以继续完成读写，针对易错问题产生场景的主动分区。

按照多层神经网络系统的并行处理模式要求，需要使用多个并存GPU卡，由于在此过程中需要根据多层神经系统中的不同数据连接，才可以实现跨区域、跨模型、跨数据的并行操作。相同层级的数据可以位于不同GPU中，这样能有效缩短不同层级承载数据所需的处理时间，有效提升了其处理效率。

在人工智能领域使用计算机通信技术的实践案例

通过建立全面的人工智能系统，将诸多电子设备同时连接到人工智能系统中，将获取的信息处理结果，准确快速的发送到客户端装置中。在电子信息的软件设备中，主要是体现编程差异的软件，目的在于针对人工智能领域的多样化硬件设施实施全自动化的控制管理。目前在数控机床的操作系统、机械制造，以及建设网络图书馆的过程中，都已经广泛使用了電子信息技术等相关的软件设备。例如，智能化的电子网络图书馆，目前部分高等院校已经按照要求，在网络信息设备中搭建了信息资源的智能化系统，学生可以根据学生证的号码自由登录到高校网络图书馆中，并且按照自身的实际需求，快速完成书籍的选择，然后利用鼠标或是语音识别技术，完成借阅操作。除此之外，电子信息技术与相关的软件设备在人工智能家居系统里也受到了广泛的应用，只要其处于网络稳定的环境下，用户就可以对已经连接的人工智能设备进行控制与管理。

总而言之，由于我国现代信息通信技术正在不断地发展进步，因此为我国现阶段人工智能技术的发展，提供了相应的技术性支持，并且促使人工智能技术被广泛应用到我国的各个领域，针对人工智能技术的发展趋势，研究人员应该积极推进其实践运用进程，对人工智能的深入学习技能进行探究分析，促使其可以有效推动我国的经济发展。

参考文献

[1]肖丽辉，张利明.网络安全防护问题及措施应用[J].电子技术与软件工程，2019（22）：199-200.

[2]毛文慧，蒋琴，王尚峰.计算机通信的网络互连技术研究[J].计算机产品与流通，2019（11）：29-30.

[3]谢文广.大数据时代下的计算机远程网络通信技术研究[J].无线互联科技，2018（16）：9-10.