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摘要：人工智能属于当前新兴的技术形式，实际的运作是相对较为复杂化的。而人工智能是以模仿人的思维来进行设计的，由此实现思考信息与数据内涵的效果。而实际运用计算机网络技术时，是有很多数据的分析步骤来完成工作的，而合理的将人工智能应用到计算机网络技术的数据分析步骤当中，能够强化其表达的能力，而且对增强整体问题处理能力也有极大帮助。因此，要重视人工智能技术的研发，并实现人工智能和计算机网络技术进行融合，由此才能为未来科技的稳定发展奠定坚实基础。
关键词：计算机网络技术；人工智能；应用
1人工智能技术应用在计算机领域的优势
1.1具有高强度的学习能力
人工智能技术与人思维不同，是人工设计出的更加精确完善的技术。作为计算机网络技术的核心，人工智能技术具备超强的学习能力，对于操作过的程序要点步骤能够快速习得，甚至举一反三，形成独有的高智能运算程序。计算机网络技术通过人工智能技术的参与不断改进，得到强度发展进步。从基础的简易信息到高级信息的处理，运用人工智能技术，计算机才能达到更快的处理速度。
1.2节省网络计算资源
计算机网络处理信息进行数据计算是个相当繁复的过程，若没有超先进的技术支持，就很难在有限的条件下成功解决难题。人工智能技术具有智能化、高速度的优势，在数据库中实现快速检索，比起计算机网络单独工作，节省了大量的时间与计算资源。通过人工技能的快速运算，使用者能够在较短的时间内得到想要的答案，或者计算机在遇到难题时也可以便捷迅速地解决。人工智能技术节省了计算资源，提高运算效率。
1.3具有实时性以及协作能力
计算机网络应对大众所需，将更多的网络运行在处理信息、将信息转换到大众眼前，但难免会技术不支持而无法达到预期需求。人工智能技术相比于计算机网络技术，具有实时性的特点，它善于捕捉事实发生的事情，对新产生的数据迅速作出运算，将数据信息化展示给大众。在处理信息方面，人工智能的高能协作能力节省了不少人力，在相同时间内会得到更多的数据更新内容，达到客户需求，提高办公效率。
2人工智能在计算机网络技术中的具体应用
2.1计算机网络安全监控中运用人工智能
将人工智能技术应用到控制环节，能够使现阶段更好地满足计算机网络管理工作，系统化的应用计算机网路哦管理中各种控制技术。详细来讲，在进行人工智能控制技术应用前，应先对数据和信息进行相应的收集处理，该过程采用特定的形式来展开并储存数据，旨在方便后续的应用与提取。并且，在实际运用中要注意控制界面的设置，以方便应用信息与管理工作人员进行人工操作，进而形成良好的人机交互界面。并且，为了实现突发计算机网络管理现象的有效处理，要对人工智能控制部分中的报警与监控部分展开适当改进，进而能及时有效地对计算机网络中的所有运行环节进行监控。如果其运行过程中出现问题，人工智能控制技能能够在第一时间对其进行识别，确保监控的有效性。当管理过程中报警时，报警信息可通过电话、语音、图像等形式输出，利用多种报警方式，提高报警工作的有效性，并且，根据报警信息管理人员，能够对一系列突发情况进行及时处理，从而最大限度减少损失。另外，还可通过人工智能控制技术进行权限设定，由于各种管理者在管理工作水平和岗位职责上具有差异，所以，设置管理权限，可以使因管理人员失误所出现的风险得到有效防范。
2.2计算机网络数据处理中应用人工智能
借助人工智能技术，能使计算机网络处理数据的能力得到很大提升，这是因为人工智能可以动态模拟和科学预测，从而为一系列网络管理事宜的开展提供技术层面的保障，尤其是对于预设性管理事宜，有助于管理人员相应活动的开展，进而实现管理成本的节约，为之后的数据处理和其他有关管理工作打好基础。为了更多地发挥出人工智能技术在计算机网络数据处理中的作用，工人人员应基于当前情况，根据建立的人工神经网络机制，切入人工神经网络，有效的预测并处理一系列网络信息。具体而言，将人工神经网络与计算机网络运行情况进行有机的结合，可以更快获取网络运行参数，再通过对比这些参数和网络标准，输出对比结果，进而更加直观的呈现出计算机网络实际情况。经过连接权衔接输入值、输出值和神经元件的阈值，使其形成的拟合函数更加理想，以人工神经网络为基础，可以更加高效的处理计算机网络中一系列的重要数据，特别是在对计算机网络中的技术参数和设备运行情况进行阅读的前提下，保证人工智能技术能够对管理过程中出现的问题进行快速预测，同时提出可行、有效的应对方案。由于这一操作需要运算的数据有许多，所以，应对数据信息处理工作进行前移，从而完成计算机网络动态模拟网络与预测网络的建构。
2.3在计算机网络模型中应用人工智能
相较于其他算法，遗传算法属于一种计算机网络数值模型，其具有的优势有很多，如模型简单、处理信息高效等，同时，属于是被应用到计算机网络模型中的一种人工智能，实际上，遗传算法使得智能化模型得以实现。针对一些隐藏较深的问题，遗传算法可以快速实现综合评估和梳理，使数据处理结果更加理想。在模型建构的过程中，为了实现编码价值的充分体现，通过此思维模型的适当引导，工作人员要着手设置数学模型。换言之，就是数学函数模型设置时，要适当的考虑计算机网络初始状态，并对其适应性进行评估，并基于上述两种数据处理的有效性，尽可能地提升遗传算法评估计算的准确性。考虑到遗传算法的特点，我们在管理计算机网络时，可对遗传算法与地理信息系统做耦合处理，并与地理信息系统的空间属性相结合，持续提高遗传算法处理空间数据效果，将遗传算法在管理数据、分析数据及存储数据方面的作用良好发挥出来，实现数据处理体系的高效建构，为用户提供更为便捷、高效的用户体验。同时，遗传算法的切入，能够对计算机网络的工作状态做实时监管，以网络运行来讲，如果有问题存在，工作人员就能够借助遗传算法得到快速反映，进而确保故障排除和检修能够及时，显著降低计算机网络出现故障的概念，确保网络运行稳定。
2.4在教育领域中应用人工智能
随着我国新一轮课程改革的不断推进，先进的互联网技术已然与课堂教学作业相结合。将人工技术应用到教育教学领域之中，更利于学生学习积极性的调动和学习兴趣的激发，进而显著提高教学成效。就目前的应用情况来看，早教领域中的人工智能应用较为亮眼，特别是AI智能机器人的出现，转变了早教的教学视角，打破了教材文本的限制。同时，人工智能和互联网的统一，能够对课堂教学中的一些问题进行实时处理，可以准确、快速地搜索一些不易解答的问题，从而提高教学的成效。
结语
人工智能技术已经应用到人类生活的方方面面，并且仍在不断进步，不断地被推广。从扫地机器人到智能冰箱再到与人交流的机器设备，人工智能技术在计算机网络技术中的应用最为广泛，我们可以以此见证科技的进步。计算机网络不是独立的工作单位，应用人工智能技术才能够实现其持久的进步与革新，二者相互配合，保障信息网络的安全与先进性，从而才能更大程度地满足社会的需求。
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