1信息通讯技术在人工智能中的应用
对人工智能精准描述包括三个基本特征：其一，跨媒体感知计算能力，通过人工智能收集不同媒体的信息；其二，自主性学习能力。人工智能利用对人类行为进行学习，使其具备自身思考与学习的能力，利用一系列算法分析需要解决的问题，并且提出针对性的解决方案；其三，大数据计算。利用计算机构成强大的计算能力和数据存储能力，并且传输效率与数量提高网络传输能力，使云计算为人工智能提供了一定的帮助。
信息通讯技术（ICT）在人工智能（AI）中扮演着至关重要的角色。以下是ICT在AI中的一些使用途径：
1. 数据采集和处理：AI需要大量的数据来进行学习和分析，ICT可以提供各种传感器和设备来收集和处理数据，以支持AI的训练和应用。
2. 云计算：云计算是AI的重要基础设施之一，它提供了强大的计算和存储资源，可以使AI模型更快、更准确地进行训练和推理。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是AI的一个重要领域，它使计算机能够理解、分析和生成人类语言。ICT提供了各种NLP技术和工具，包括语音识别、文本分析、情感分析等，使AI能够更好地处理和理解人类语言。
4. 机器视觉：机器视觉是AI的另一个重要领域，它使计算机能够识别、分析和理解图像和视频。ICT提供了各种机器视觉技术和工具，包括图像识别、物体检测、人脸识别等，使AI能够更好地处理和理解图像和视频。
5. 自动化和智能化：ICT可以为各种行业提供自动化和智能化的解决方案，例如智能家居、智能制造、智能医疗等。这些解决方案可以帮助人们更加便捷地使用各种设备和系统，并且提高效率和准确性。
2通讯技术在人工智能领域中的实践
2.1在人工智能领域中的技术实现
人工智能技术是基于神经网络的身份学习技术，结合通信技术标注信息结合，实现数据的数理统计和前向拟合。通过计算机通信系统为某样本点设置，然后利用拟合曲线将自变量变化的关系展现出来。在人工智能深度学习时，对样本点进行标注。还能够利用向量矩阵实现任意点的创建，从而设计多层复杂的神经系统网络。但是，输入的数据缺少线性关系，多层神经网络以随意数据数据信息实现数据前向、反向的传播训练活动。在深度学习过程中，多层神经网络以传输数据质量实现优化。目前，主流多层神经网络框架包括PyTorch、moa、neon、TensorFlow和theano等。所以，在通信技术中的并行计算和非关系型数据库、内存与数据流图结合，创建分布式系统的多层级和节点模型。用户在多层神经网络中不需要全面掌握系统结构模型，只需要以神经网络学习对现有数据进行推理。在数据处理内存、设备等硬件性能不断提高的过程中，利用多种优化算法使海量数据的高效率运算得到实现，保证数据运算前后一致，使节点在出现故障后也能够读写，并且在数据出现容错问题之后也能够主动分区。在通过多个GPU卡实现数据并行计算时，利用网络数据信息连接实现不同模型、数据的并行计算。同个层级的数据通过不同GPU实现处理，使个层级数据处理时间得到缩短。
2.2在智能驾驶中的应用
安全驾驶问题为尤为重要的环节，利用人工智能手段如何提高驾驶安全要全面考虑。在驾驶车辆中使用电子信息、通信技术，满足现代社会进步和计算机技术的需求。智能交通系统为多计算机技术的综合使用，对大量信息进行归纳总结与使用，实现道路行驶的协调和交通智慧。另外，现代信息数据对统一硬件设备服务，充分发挥即时共享性的作用，深入研究电子信息和通信技术，实现人们的安全出行。另外，人工智能使用的主要展现之一就是智能停车平台。基于5G通信技术能够将智能停车平台设计为云平台，对比传统智能停车平台，智能化水平比较高，能够跨时空传播停车的详细信息。通信技术和智能停车结合的重点为AI高位视频技术模式，充分使用通信网络的高速率、大宽带的优势，使数据交互和云计算效率得到提高。以此，扩充停车管理设备。另外，通过通信网络低时延性的优势，进一步提高智能停车设备识别精准度。在智能停车云平台创建的过程中，利用人工智能模拟和虚拟测试、通信技术使平台功能进行丰富[6]。
2.3在网络安全管理中的应用
网络安全的重点就是根据计算机通信技术检测入侵病毒，通信计算与信息技术根据电脑数据实现安全分析，在发现存在不确定病毒和威胁的时候，能够立刻生成即时反馈，通过弹窗的方式汇报到数据处理中心，此种发现反馈的过程维护计算机网络安全尤为重要。根据病毒识别技术，在档案中收录不同计算机病毒，实现分析、标记和统计，从而避开病毒，为计算机进行警示，使网络防御技术得到提高。人工智能技术根据识别技术标记垃圾数据信息，并且进行分类和拦截，对用户权益进行保证，使客户服务体验得到提高。将信息数据综合归纳管理作为基础，实现网络智能管理初步模型的创建。此过程关系着计算机通信技术，通过计算机通信技术收集信息标记，从而对网络进行全面管理。基于此，结合人工智能的智能化特点对数据进行整理和交互，实现高级网络智能管理模式的创建，从而使数据分析效率得到提高[7]。
2.4在智能购物中的应用
在消费过程中，通信技术与人工智能技术也被广泛使用。目前，已经将5G和试衣镜等智能购物项目相互结合。此种项目利用通信网络的优势实现用户远程试衣，主要优势为低时延。在此过程中实现摄像头的识别，并且匹配数据库，从而对实景进行模拟。所以，此项目是对通信技术与人工智能技术融合水平比较高的智能服务项目，要求加深研究和实践，保证项目的应用效益比较高。
2.5在智能旅游中的应用
在人们生活水平提高的过程中，人们越来越重视精神消费，旅游行业发展也越来越快。在人们旅游体验不断增加的过程中，对于旅游服务质量要求也在不断的提高。以此，旅游行业也开始研究了全新的发展模式。5G技术结合人工智能技术，促进了旅游行业的发展。具体能够对VR和5G技术使用，还能够通过人工智能技术模拟实际场景，对全新的旅游项目进行创新，设计沉浸式虚拟旅游项目。此项目能够使人们旅游出行困难和没有时间旅游的问题得到解决，提供给用户身临其境的旅游体验[8]。
3保障措施
3.2.1提高技术创新水平
虽然人工智能的提升空间比较大，在提升的过程中除了依赖人才，还要实现创新。政府还要和各高校与研究机构、商业企业结合共同创建人工智能创新平台与机制，科学分配人工智能领域的资源，从而提高人工智能在创新领域中的研究。
3.2.2提高技术人员综合素质
要想创新人工智能技术，拉近和国际先进水平的距离，要能够培养创新能力人工智能人才，也就是计算机通信领域的高端人才。在研究过程中，和市场实际需求结合使人工智能领域人才的发展方向得到拓展。
4结语
随着科学技术的持续发展，计算机信息通讯技术被广泛应用到人工智能领域中。计算机通信技术能够提供更加高效的数据传输和处理能力，使得人工智能系统能够更加快速地获取和处理大量的数据信息。例如，在深度学习中，需要大量的数据进行训练，而现代计算机通信技术可以使得这些数据能够更加快速和稳定地传输和处理，从而提高深度学习的效率和准确性。因此，发展现代计算机通信技术对于推动人工智能技术的发展和应用具有重要的意义。
参考文献：
[1]文华炯.5G通信技术与人工智能的融合与发展趋势[J].科技创新与应用,2020（07）:158-159.
[2]吉树军,聂章龙.计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用[J].电子测试,2019(10):121-122，120.
[3]张之川.计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用[J].数码世界,2020(1):44.