大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用分析

李燕

摘 要：伴隨互聯網技術的快速發展，大數據、云計算頻頻出現，人工智能技術也快速發展。目前，人工智能技術在我國社會中的各個領域都有了廣泛的應用，無論是在企業還是在人們的日常生活中都有著較好的應用效果。人工智能技術的開發對計算機網絡技術而言有著非常重要的現實意義，能夠快速處理信息數據，提高整體的工作效率。

關鍵詞：大數據;人工智能;計算機;網絡技術

0 引言

隨著科技的發展和經濟時代的進步，計算機網絡技術在生活和工作場景中應用越來越多，大數據時代人工智能技術應用也逐步顯現。人工智能技術與大數據的有效結合，在計算機網絡應用中實現了快速精準計算，有效識別信息，縮短時長，解決實際問題。文章概述了人工智能技術及其應用研究背景，闡述了大數據人工智能在計算機網絡技術中的應用分析。

1 人工智能簡述及應用研究背景

人工智能（Artificial Intelligence，AI）在計算機網絡中應用，模仿人類的智能行為和思維過程而形成的一門綜合性學科，簡單來說是用人工的方法在機器上實現的智能，通過高級技術人員研究如何構造智能機器或智能系統，使它能模擬、延伸和擴展人類智能，完成各項任務。即用計算機系統編寫相應的程序，模擬人們的工作和生活環境，通過智能化程序實現自動化系統操作。

1.1 研究熱點

1.1.1? 專家系統

專家系統是基于交互式可靠的計算機決策系統，能夠處理具有挑戰性的決策和問題。例如：在醫療保健行業中使用AI技術可以潛在地挽救生命;在企業資源規劃、石油和天然氣運營、娛樂和環境保護等其他領域也得到廣泛利用。目前，專家系統也部分應用在農業領域，但還受各方面的制約。

1.1.2? 機器學習

機器學習是一種實現人工智能的方法，模擬人類的學習活動，獲取知識、技能，預測事件、做出相應決策。用大量的數據來“訓練”機器，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。例如在計算機視覺、自然語言理解、智能機器人、數據挖掘等領域得以廣泛應用[1]。

1.1.3? 深度學習

深度學習是一種實現機器學習的技術，模擬人腦多層神經網絡。例如在自動駕駛汽車、自然語言處理、圖像識別等領域得以廣泛應用[2]。

1.1.4? 機器視覺

機器視覺是用機器代替人眼來做測量和判斷，通過圖像攝取裝置采集、處理圖像，對信息進行判斷，在得出的結果上控制現場設備完成某項操作。人工智能機器視覺在物體定位、目標識別、計數和運動跟蹤等方面得以廣泛應用。例如在自動化生產線中的工況監視、機械零部件的成品檢驗和質量控制等領域，根據判別的結果來控制現場的設備動作。

1.1.5? 數據挖掘

數據挖掘是從已有的海量數據信息中挖掘有效信息，主要有預測模型（復雜）、數據分割、關聯分析和偏離分析等方法，用于未來機器學習和AI的數據使用。例如在多媒體、計算機網絡等信息提取應用[3]。

1.2 大數據時代人工智能應用優勢

為確保計算機網絡的穩定性、安全性和高效性，人工智能技術面對海量數據，能夠快速有效地處理信息，對已獲取的信息可作分析提取。人工智能根據已編好的應用程序代碼信息進行自動運行。人工智能系統應用程序代碼對錯誤信息及時判斷分析，降低其所帶來的影響，并有效反饋信息，向操作人員確定指令的真實性。同時，在保證工作質量和效率的基礎上，有效減少了人力成本，降低了生產支出[4]。

1.2.1? 強處理

在數據信息時代，人工智能通過模糊語言搜集快速高效化分析處理模塊，實現信息的分類和篩選。人工智能的強處理能力在有效保證信息正確的同時，提高了工作效率。

1.2.2? 廣覆蓋

大數據時代下，人工智能技術應用的范圍越來越廣，特別是醫療、教育、電信、農業、銀行、電力、機械、化學品等行業，簡單的人工操作已不能滿足需求，而人工智能通過關鍵詞搜索進而提取有效信息，釋放了大量查閱資料人員的雙手，成為高效快捷查閱調取信息的主力。

1.2.3? 低成本

在工業機械生產及石油地礦勘測等一些比較危險、復雜的環境，人們利用人工智能技術通過程序系統里的設計指令自主對機械設備進行操作。它的出現，有效地降低了企業員工生產支出的費用，提高了工作效率;更重要的是讓企業安全生產，為員工的生命安全提供了有力保障，確保企業6S安全管理順利進行。

2 大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用分析

2.1 數據挖掘的應用

數據挖掘是在計算機網絡上通過對共享的海量信息進行有目的地信息挖掘。

其應用范圍越來越廣，如在淘寶購物過程中，平臺通過對用戶的購買需求分析進行自主推薦，同時識別用戶的行為模式，根據用戶的消費能力提供購物券，讓其再次購買，提高銷售額，能夠更好地優化網站設計，提高個性化服務。

人工智能中的數據挖掘技術意味著人們面對海量大數據信息進行有效篩選、采集信息，并對信息加工分析，更好地應用于各個場合。當數據挖掘技術在遇到海量的原始數據格式不規則性問題時，可以有效提取其中潛在高價值信息。面對海量的原始數據信息，人工智能技術對其進行篩選、挖掘、分析。人工智能技術通過對數據應用設定對應的標準，并將這種標準儲存在自己的數據庫中。當計算機系統受到外部入侵的時候，通過對入侵信息和儲存信息的對比分析，提高了處理信息的強度。同理，數據挖掘技術在大量的數據中通過分析比對，將所提取的相關信息通過人工智能加以分析。

2.2 網絡管理與系統評價中的應用

在互聯網大數據時代，計算機網絡技術應用已在各個行業普遍得以推廣，教育教學、企業營銷、電商平臺等都離不開計算機網絡技術。人工智能單靠有效的數據挖掘技術還不能滿足信息的正確提取，還需要借助計算機網絡這個安全環境。鑒于計算機網絡的動態性特征，對其管理就需要人工智能技術。人工智能在計算機網絡安全管理中構建數據融合技術，在收獲海量的信息數據的同時，通過有效地整合資源，在不同用戶之間交換信息和資源，達成信息數據的有效協同。計算機網絡技術在融合的過程中通過專家知識庫運行機制來構建更加完善的管理系統，以便實現有效管理。而人工智能對計算機網絡系統相關管理內容、方式開展全面地評價分析，能夠有效提高計算機網絡系統管理水平。

計算機網絡管理系統在人工智能技術的推動下，有效銜接，實現交互式工作。在遇到計算機網絡技術問題時，人工智能技術下的專家系統會對其進行分析、處理，有效保障計算機網絡安全不受破壞。計算機內部系統對網絡管理起到了至關重要的作用，管理工作的評級是通過設定相應的評價體系來區分的，進而使計算機網絡技術的應用效果得以提高，幫助人們處理相對應的問題。

計算機網絡應用人工智能技術的驅動，在網絡環境得以優化的同時，也降低了成本，提高了效率。

2.3 計算機網絡安全中的應用

計算機網絡技術和人工智能技術在計算機網絡安全中的應用，具體表現在計算機的防火墻上，擁有人工智能技術的防火墻具備辨別技術，同時所具備的入侵檢測系統可對外來入侵中的數據信息進行有效分析。當受到外來攻擊的時候，入侵檢測系統主要通過分類處理數據和篩選采集數據，將入侵信息形成報告，以便準確地了解計算機的安全程度，將網絡信息的安全狀態實時反饋給用戶，從而采取措施保護計算機網絡系統安全，保證計算機網絡的安全運行，使計算機系統內部的文件信息、數據信息不受病毒破壞帶來的損失。同樣，人工智能根據入侵信息指定一個專業的數據庫，對信息數據進行記錄。加強智能防火墻和智能反垃圾郵件系統的完善，進一步提高全網的防火墻系統，讓用戶擁有一個安全的網絡環境，提高用戶體驗度[5]。

人工智能在計算機網絡技術中的應用，使入侵檢測系統能夠更好地發揮作用，提高系統資源的保密性、可用性、安全性、完整性。

3 結語

人工智能技術的出現推動了計算機網絡技術的快速發展，良好的系統安全性能也為用戶信息提供了有效的安全保障。大數據時代的人工智能在計算機網絡技術應用中得以廣泛推廣，自動、智能、高效化處理信息的能力深受廣大用戶的青睞與好評。

[參考文獻]

[1]陳加烙.人工智能技術在網絡安全領域的應用研究[J].網絡安全技術與應用，2020（3）：9-10.

[2]任鵬樺.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].計算機產品與流通，2020（11）：23.

[3]鮑豫鴻.基于大數據時代計算機網絡技術中人工智能的應用解析[J].粘接，2020（9）：98-101.

[4]李志勇.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].網絡安全技術與應用，2020（9）：103-104.

[5]楊斌.基于大數據時代計算機網絡技術中人工智能的應用[J].通訊世界，2020（7）：213-214.

（編輯 王永超）