【中级】第2章 人工智能与平台搭建(2.3 常用的人工智能应用框架)V1.0
人工智能技术模型和框架汇总
人工智能技术模型和框架汇总一、机器学习算法机器学习是人工智能的一个重要分支，它利用算法使计算机系统能够从数据中“学习”并进行自我优化。
常见的机器学习算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习等。
这些算法在各种应用场景中都有广泛的应用，如分类、回归和聚类等。
二、深度学习框架深度学习是机器学习的一个子集，它使用深度神经网络来处理大规模数据并解决复杂的问题。
深度学习的应用包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。
常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras等。
这些框架提供了丰富的工具和库，使得研究人员和开发人员可以更快速地构建和训练深度学习模型。
三、自然语言处理自然语言处理是人工智能中处理人类语言的技术。
它涵盖了从语音识别、文本分析和理解到生成自然语言文本的所有方面。
常见的应用场景包括搜索引擎、聊天机器人和机器翻译等。
自然语言处理中使用的技术和方法包括词嵌入、转换器和生成对抗网络等。
四、计算机视觉技术计算机视觉是人工智能中处理图像和视频的技术。
它涵盖了从图像识别、目标检测和跟踪到图像生成的所有方面。
计算机视觉在许多领域都有广泛的应用，如安全监控、自动驾驶和医疗诊断等。
常见的计算机视觉技术和方法包括卷积神经网络（CNN）、光流法和图像分割等。
五、数据处理和分析数据处理和分析是人工智能中不可或缺的一部分，它涵盖了从数据收集、清洗和转换到分析和可视化的所有方面。
人工智能需要大量的数据来训练和优化模型，因此，对数据进行有效处理和分析是至关重要的。
数据处理和分析中使用的技术和方法包括数据挖掘、数据库查询和数据可视化等。
六、知识表示与推理知识表示与推理是人工智能中处理知识和逻辑的技术。
它涵盖了从知识获取、表示和推理到解释和生成的所有方面。
知识表示与推理在许多领域都有广泛的应用，如专家系统和自然语言理解等。
常见的知识表示与推理技术和方法包括规则引擎、专家系统和逻辑编程等。
七、强化学习与优化强化学习是人工智能中一种基于试错的学习方法，通过与环境互动来优化行为。
怎么搭建AI大模型应用平台架构
怎么搭建AI大模型应用平台架构-markdown格式文本搭建AI大模型应用平台架构涉及多个技术组件，主要包括模型的训练、推理、管理、数据处理以及用户界面和基础设施的支撑。
一个典型的AI大模型应用平台架构可以分为以下几个主要层次：### 1. **数据层**- **数据采集**：通过API、Web抓取工具、传感器等采集各种结构化、半结构化和非结构化数据。
- **数据存储**：使用大规模分布式存储系统（如Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure Blob）来管理数据，特别是大规模的训练数据集。
- **数据处理与清洗**：利用ETL工具（如Apache Spark、Databricks）和机器学习前的数据预处理管道（如Pandas、Dask）进行数据清洗、转换和增强。
### 2. **模型层**- **模型开发**：支持不同框架（如TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformers）的开发环境。
数据科学家在这一层开发、调试和训练模型。
- **模型训练**：需要强大的计算资源，通常通过分布式训练来加速大模型的训练过程，常用的工具包括NVIDIA DGX、TPUs、Amazon SageMaker 等。
- **模型优化**：为提高性能与可扩展性，模型可能需要剪枝、蒸馏或量化等技术处理。
### 3. **模型管理与部署层**- **模型管理**：提供模型的版本控制、可追溯性、性能监控等功能。
常用工具有MLflow、Kubeflow等。
- **模型推理服务**：- 在线推理：实时提供模型服务（如REST API、GraphQL API）处理用户请求。
- 批量推理：用于定期处理大批量数据，生成预测结果。
- **模型部署**：通过容器化（如Docker、Kubernetes）将模型部署到生产环境，支持大规模并发推理。
### 4. **推理加速层**- **推理加速器**：为了提高推理效率，特别是大模型，通常会使用GPU、TPU、FPGA等硬件加速器。
人工智能平台的构建与应用
人工智能平台的构建与应用现在，随着科技的发展，人工智能技术已成为研究热点之一，越来越多的企业和组织开始关注并利用人工智能技术来提高自己的生产效率、产品竞争力等。
而人工智能平台就成为这一领域的重要组成部分。
本文将探讨人工智能平台的构建与应用。
一、人工智能平台的定义人工智能平台可以被定义为一个开放、高度可扩展并利用数据、算法和智能模型等技术资源的框架，可以用来构建、部署和管理人工智能应用。
二、人工智能平台的构成部分人工智能平台主要由以下几个部分组成：1.数据处理：包括数据采集、清洗、预处理等一系列工作，以满足后续的建模需求。
2.算法库：包括常见的统计学习、深度学习等算法，以及其他工具和技术。
3.模型管理：用于管理、部署和更新训练好的模型，提供对模型性能的分析和监控。
4.应用支持：支持构建各种智能化应用，例如机器人、智能客服、自动驾驶等。
三、人工智能平台的应用人工智能平台的应用涵盖了各个领域。
下面我们以几个案例来说明：1.医学领域：人工智能平台可以被用来帮助医生提高病例分析和预防疾病的能力。
例如，一些研究人员已经使用机器深度学习算法来帮助医生识别和预测乳腺癌。
2.金融领域：人工智能平台被广泛应用于金融领域的风险预测和投资决策中。
例如，可以使用自然语言处理和其他技术来分析市场数据、新闻报道、社交媒体等信息源，从而预测市场趋势。
3.教育领域：人工智能平台可以帮助教育工作者设计个性化学习体验，根据学生的表现数据来培养他们的学习能力和兴趣。
人工智能平台还可以分析学生的学习风格、弱点以及教师的教学质量等因素，为教师和学生提供个性化的反馈和建议。
四、人工智能平台面临的挑战随着人工智能平台的应用不断扩展，它也面临着许多挑战：1.数据隐私问题：数据作为人工智能平台的核心资源，在使用和共享方面会遭遇隐私问题，比如个人隐私保护、数据安全保障等。
2.算法的透明性和可解释性：人工智能算法的鲁棒性和可靠性需要更多的研究和保障，同时需要更多的努力来提高它们在透明性上的表现和解释性。
人工智能基本架构
人工智能基本架构人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的学科。
作为一种新兴的技术领域，人工智能的基本架构是实现智能的核心。
本文将介绍人工智能的基本架构，包括感知、推理和决策三个主要模块。
感知是人工智能的第一个重要模块。
感知模块通过传感器收集来自外界的信息，然后将其转换为计算机能够理解和处理的数据。
感知模块包括图像识别、语音识别、自然语言处理等技术，通过对输入数据的分析和处理，使计算机能够感知和理解外界的信息。
例如，图像识别技术可以识别图像中的物体和场景，语音识别技术可以将语音转换为文本。
推理是人工智能的第二个重要模块。
推理模块通过对感知到的信息进行逻辑推理和分析，从而得出结论或解决问题。
推理模块包括机器学习、知识表示和推理、专家系统等技术，通过对已有知识的学习和分析，使计算机能够进行智能的推理和判断。
例如，机器学习技术可以通过训练数据学习到模式和规律，然后用于解决类似的问题。
决策是人工智能的第三个重要模块。
决策模块通过对推理得到的结果进行评估和选择，从而做出最优的决策。
决策模块包括强化学习、优化算法等技术，通过对可能的决策方案进行评估和选择，使计算机能够做出智能的决策。
例如，强化学习技术可以通过与环境的交互学习到最优的决策策略，然后用于解决类似的问题。
除了感知、推理和决策三个主要模块，人工智能的基本架构还包括数据处理、模型训练和优化等辅助模块。
数据处理模块用于对输入数据进行预处理和清洗，以便提高数据的质量和准确性。
模型训练模块用于通过对已有数据的学习和训练，构建出能够解决具体问题的模型。
优化模块用于对模型进行调整和优化，以提高模型的性能和效果。
总结起来，人工智能的基本架构包括感知、推理和决策三个主要模块，以及数据处理、模型训练和优化等辅助模块。
这些模块相互配合，共同实现了计算机的智能。
感知模块负责收集和理解外界的信息，推理模块负责进行逻辑推理和分析，决策模块负责做出最优的决策。
3、《人工智能通识教程》(第2版)教学大纲20240710
《人工智能通识教程》（第2版）教学大纲一、课程基本信息• 课程名称：人工智能导论/ 人工智能概论• 课程代码：• 课程英文名称：AI-Introduction• 学时与学分：理论学时32，课外实践学时16，总学分2• 课程性质：必修课（选修课）• 适用专业：人工智能、大数据、计算机等工科专业（其他各专业）• 先修课程：略• 后续课程：机器学习、深度学习、智能机器人等二、课程目标学习本课程，通常旨在为学生奠定坚实的人工智能基础知识，培养其在人工智能领域的基本技能和理解能力。
以下是主要学习目标，可能会根据不同课程设置有所差异：1. 理解人工智能基础：掌握人工智能的基本概念、发展历程、主要分支领域（如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等）及其在现代社会中的应用。
2. 理论与技术基础：学习和理解支撑人工智能的核心算法和理论，包括搜索算法、知识表示、推理方法、决策制定、学习理论等。
3. 实践技能培养：通过编程实践和项目作业，掌握至少一种编程语言（如Python）在人工智能领域的应用，以及如何使用常见的AI框架和库（（如TensorFlow、PyTorch）。
4. 问题解决能力：培养分析和解决人工智能问题的能力，包括如何定义问题、选择合适的技术路线、设计并实施解决方案。
5. 伦理与社会责任：讨论人工智能技术的伦理和社会影响，理解隐私保护、数据安全、算法偏见等议题，培养负责任的AI开发与应用意识。
6. 创新与批判性思维：鼓励学生批判性地评估现有的AI技术，激发创新思维，探索AI在新领域的应用可能。
7. 沟通与团队合作：通过团队项目，提升与他人合作解决复杂问题的能力，以及有效沟通研究成果和想法的能力。
8. 持续学习能力：鉴于AI领域的快速变化，课程应培养学生自主学习的习惯，跟踪技术进展，适应未来可能出现的新技术、新理论。
这些目标旨在为学生构建一个全面的人工智能知识框架，不仅关注技术细节，也重视理论与实践的结合，以及技术的社会影响和伦理考量，为学生将来在AI 领域的深入研究或职业发展打下坚实的基础。
人工智能技术模型和框架汇总
人工智能技术模型和框架汇总人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门复杂而广泛的学科，涵盖了众多的技术模型和框架。
这些模型和框架为实现人工智能的各种应用提供了基础和支持。
在本文中，我将为您汇总一些常用的人工智能技术模型和框架，以帮助您更好地了解和应用人工智能技术。
1. 机器学习模型和框架机器学习是人工智能领域中最为重要的技术之一，涵盖了多种模型和框架。
以下是几个常用的机器学习模型和框架：- 线性回归（Linear Regression）：用于建立输入特征和输出变量之间的线性关系模型，常用于预测和回归分析。
- 逻辑回归（Logistic Regression）：用于建立输入特征和离散输出变量之间的概率模型，常用于分类问题。
- 决策树（Decision Tree）：基于特征的条件和目标变量之间的关系，建立一棵树状模型，常用于分类和回归问题。
- 随机森林（Random Forest）：基于多个决策树的集成学习方法，通过投票或平均预测结果来提高模型性能。
- 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：通过寻找最优超平面来实现分类和回归任务，常用于非线性问题。
- 神经网络（Neural Network）：模拟人脑神经元之间的连接和传递方式，常用于图像和语音识别等任务。
- 深度学习框架（Deep Learning Frameworks）：如TensorFlow、PyTorch和Keras等，提供了用于搭建和训练神经网络的工具和接口。
2. 自然语言处理模型和框架自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中与人类语言相关的技术，以下是几个常用的NLP模型和框架：- 词袋模型（Bag of Words，BoW）：将文本表示为词语的频率向量，常用于文本分类和情感分析等任务。
- 词嵌入（Word Embedding）：将单词映射到低维空间，用于提取单词的语义和语法信息，常用于语义相似度和机器翻译等任务。
人工智能应用开发教程
人工智能应用开发教程第一章：人工智能基础知识概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟、延伸和扩展人类智能来实现类似于人类的智能的一门科学。
人工智能应用开发是指运用人工智能技术进行实际的应用软件开发。
本章将介绍人工智能的概念、发展历程、分类和应用领域等基础知识。
第二章：机器学习与深度学习机器学习和深度学习是人工智能应用开发中最重要的技术领域之一。
机器学习是指通过让计算机从数据中学习和改进而实现自主学习的能力，而深度学习则是机器学习的一个分支，通过模拟神经网络的结构和功能来实现更高级的学习能力。
本章将介绍机器学习和深度学习的基本原理、算法和常用框架，以及应用案例。
第三章：自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指计算机和人类自然语言之间的交互。
NLP技术是人工智能应用开发中非常重要的一项技术，可以实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能。
本章将介绍NLP的基本原理、常用算法和工具，以及在实际应用中的应用场景和挑战。
第四章：计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是指通过计算机模拟和理解人类视觉系统的过程，实现对图像和视频的理解和分析。
计算机视觉是人工智能应用开发中另一个重要的技术领域，可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等应用。
本章将介绍计算机视觉的基本原理、常用算法和工具，以及在实际应用中的应用案例和发展趋势。
第五章：智能推荐系统智能推荐系统是一种基于用户兴趣和行为数据，利用机器学习和数据挖掘技术来为用户推荐个性化内容的系统。
智能推荐系统广泛应用于电子商务、社交网络、音乐和影视平台等领域。
本章将介绍智能推荐系统的基本原理、常用算法和实现方法，以及在实际应用中的挑战和解决方案。
第六章：人工智能应用开发流程人工智能应用开发具有一定的复杂性，需要经历需求分析、数据准备、算法设计和模型训练等多个环节。
人工智能应用软件实用指南
人工智能应用软件实用指南第一章：人工智能应用软件概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门通过模拟人类智能过程和行为的学科，致力于构建智能化系统。
随着人工智能的不断发展，人工智能应用软件也越来越受到关注。
本章将介绍人工智能应用软件的基本概念、发展背景以及其在各个领域的应用。
第二章：人工智能应用软件在商业领域的应用人工智能应用软件在商业领域具有广泛的应用前景。
本章将重点介绍人工智能应用软件在市场营销、客户服务、供应链管理等方面的应用，并详细介绍一些成功案例。
此外，还将探讨人工智能在商业决策和风险管理中的应用。
第三章：人工智能应用软件在医疗领域的应用人工智能应用软件在医疗领域的应用已经取得了一定的成果。
本章将介绍人工智能在医学影像分析、辅助诊断、基因组学研究等方面的应用，并讨论其在疾病预防和治疗中的潜力。
同时，还将探讨人工智能在精准医疗和个性化治疗中的应用。
第四章：人工智能应用软件在交通领域的应用交通领域是人工智能应用软件的重要应用领域之一。
本章将介绍人工智能在交通规划、智能交通管理、无人驾驶等方面的应用，并探讨人工智能在交通运输效率和安全性方面的优势。
此外，还将讨论人工智能在智慧城市建设和可持续交通发展中的作用。
第五章：人工智能应用软件在教育领域的应用人工智能应用软件在教育领域具有广阔的应用前景。
本章将介绍人工智能在个性化教育、智能辅助教学、教育评估等方面的应用，并讨论其在教育改革和提升教育质量方面的潜力。
同时，还将探讨人工智能在在线教育和远程教育中的应用。
第六章：人工智能应用软件在金融领域的应用金融领域是人工智能应用软件的重要应用领域之一。
本章将介绍人工智能在信用风险评估、欺诈检测、投资管理等方面的应用，并探讨人工智能在金融业务效率和风险控制方面的优势。
此外，还将讨论人工智能在金融创新和金融监管中的作用。
第七章：人工智能应用软件的发展趋势与挑战人工智能应用软件的发展呈现出日新月异的态势。
人工智能专业知识框架
人工智能专业知识框架人工智能专业知识框架是一个涵盖了多个领域和技术的综合体系。
一、引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）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。
它是计算机科学的一个分支，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能领域涉及多个学科，包括数学、计算机科学、心理学、哲学等。
二、人工智能基础知识1. 数学基础：人工智能领域需要掌握基本的数学概念，如线性代数、概率论、微积分等。
这些数学工具为人工智能提供了基础的理论框架。
2. 计算机科学：人工智能与计算机科学紧密相关，需要掌握数据结构、算法、程序设计等基本知识。
此外，还需要了解计算机体系结构、操作系统、网络等基本概念。
3. 心理学：人工智能的目标是模拟人类的智能和行为，因此需要了解人类认知和行为的基本原理。
心理学为人工智能提供了重要的理论和实践指导。
4. 哲学：人工智能的发展引发了许多哲学问题，如意识、自我、道德等。
哲学为人工智能提供了思考和探讨这些问题的视角和方法。
三、人工智能核心技术1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过分析大量数据并自动发现规律和模式，使计算机能够自主地进行决策和预测。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种，它利用神经网络模型对数据进行高级抽象和建模，使得计算机能够处理复杂的非线性问题。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
3. 自然语言处理：自然语言处理是让计算机理解和生成人类语言的能力。
通过自然语言处理技术，计算机可以自动翻译语言、回答问题、生成文章等。
4. 计算机视觉：计算机视觉是让计算机具备像人类一样的视觉感知能力。
它涉及到图像处理、模式识别、三维建模等技术，被广泛应用于自动驾驶、人脸识别等领域。
5. 强化学习：强化学习是通过让计算机自动进行试错学习，从而寻找到最优策略的一种学习方法。
人工智能教程习题及答案第2章习题参考解答
第二章知识表示习题参考解答2.3 练习题2.1 什么是知识?它有哪些特性?有哪几种分类方法?2.2 何谓知识表示? 陈述性知识表示法与过程性知识表示法的区别是什么?2.3 在选择知识的表示方法时，应该考虑哪些主要因素?2.4 一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些特点?2.5 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。
2.6 设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
（2）他每天下午都去玩足球。
（3）太原市的夏天既干燥又炎热。
（4）所有人都有饭吃。
（5）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。
（6）要想出国留学，必须通过外语考试。
2.7 房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图2. 11所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。
请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图2.16所示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。
图2.11 猴子摘香蕉问题2.8 对习题2.7中的猴子摘香蕉问题，利用一阶谓词逻辑表述一个行动规划，使问题从初始状态变化到目标状态。
2.9 产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？2.10 何谓产生式系统？它由哪几部分组成？2.11 产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？2.12 设有下列八数码难题：在一个3×3的方框内放有8个编号的小方块，紧邻空位的小方块可以移入到空位上，通过平移小方块可将某一布局变换为另一布局（如图2.12所示）。
请用产生式规则表示移动小方块的操作。
2831231684754765S0S g图2.12 习题2.12的图图2.13 习题2.13的图2.13 推销员旅行问题：设有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图2.13所示，推销员从城市A出发，去其它四城市各旅行一次，最后再回到城市A，请找出一条最短的旅行路线。
人工智能开发技术教程中级篇
人工智能开发技术教程中级篇随着科技的快速发展，人工智能（AI）已经离我们并不遥远。
在AI技术发展的浪潮中，人们越来越关注如何学习和掌握人工智能开发的技术。
本文将为大家呈现一篇关于人工智能开发技术中级篇的教程，帮助读者更加深入地了解这一领域。
1. 了解机器学习（Machine Learning）人工智能的核心技术之一就是机器学习。
机器学习是一种能够教会计算机从经验中学习的算法。
深入了解机器学习的原理和方法对人工智能开发至关重要。
读者可以通过学习统计学、概率论、线性代数和微积分等基础知识，以及了解常见的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）来提升自己的能力。
此外，还可以通过参与一些实际的机器学习项目来加深对机器学习的理解和应用。
2. 掌握神经网络（Neural Networks）神经网络是一种模拟人类大脑神经元结构和功能的计算模型，是现代深度学习的核心组成部分。
掌握神经网络的原理和应用是人工智能开发的重要一环。
理解神经网络的工作原理，包括前馈神经网络、反向传播算法、激活函数等，可以帮助读者更好地设计和训练神经网络。
3. 深入学习自然语言处理（Natural Language Processing）自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类语言的技术。
人工智能的一个重要应用领域就是自然语言处理。
了解和掌握自然语言处理的技术可以让人工智能系统能够更好地与人类进行交互。
读者可以通过学习词法分析、句法分析、语义分析等自然语言处理的基础知识，以及应用常见的自然语言处理工具（如NLTK、SpaCy等）来提高自己在这个领域的能力。
4. 实践图像识别与计算机视觉（Image Recognition and Computer Vision）图像识别和计算机视觉是人工智能领域的另一个重要应用。
通过让计算机能够看懂和理解图像，可以实现多种功能，如目标检测、人脸识别、行为分析等。
读者可以通过学习图像处理技术、深度学习模型（如卷积神经网络）等知识来深入了解图像识别和计算机视觉的技术。
人工智能_第2章知识表示方法(1)
框架间的继承
◆框架的继承性，就是当子节点的某些槽值或侧面值没有被 直接记录时，可以从其父节点继承这些值。 继承性是框架表示法的一个重要特性，它不仅可以在两个框 架之间实现继承关系，而且还可以通过两两的继承关系，从 最低层追搠到最高层，使高层的信息逐层向低层传递。 例如，椅子一般都有4条腿，如果一把具体的椅子没有说明它 有几条腿，则可以通过一般椅子的特性，得出它也有4条腿。 如果一个在上层框架中描述的属性在下层框架需作进一步说 明时，则需要在下层框架中再次给出描述。 如果在下层框架中对某些槽没有作特别的声明，那么它将自 动继承上层框架相应槽的槽值。
缺省：男
框架名：<棋手> ISA: <运动员> 脑力：特好
12
标准槽名
2) AKO槽：用于具体的指出事物间的类属关系。其直观含义 是“是一种”，下层框架可以继承其上层框架所描述的属性及值。 对上面的例子，可将棋手框架中的ISA改为AKO。 3)Subclass槽：用于指出子类与类之间的类属关系。 上例中，由于“棋手”是“运动员的一个子类，故可将ISA该为 Subclass。 4) Instance槽：用来建立AKO槽的逆关系。 用它作为某框架的槽时，可用来指出它的下层框架是哪些。 【例】框架名：<运动员>
缺省：教师 开始工作时间：单位(年，月) 截止工作时间：单位(年，月)
缺省：现在 离退休状况：范围(离休，退休)
9
框架络-例
教师框架为： 框架名：<教师> 继承：<教职工> 部门：单位(系，教研室) 语种：范围(英语,法语,日语,
德语,俄语)
缺省：英语 外语水平：范围(优，良， 中，差)
缺省：良 职称：范围(教授,副教授,讲师,
1+X证书 智能计算平台应用开发【中级】第2章 人工智能与平台搭建(2.1 人工智能简介)V1.0
人工智能 （Artificial Intelligence）
机器学习 （Machine Learning）
深度学习 （deep learning）
Thank you.
把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 Bring digital to every person, home, and organization for a fully connected, intelligent world.
络”）能够用一种全新的方式学习和处理信息。David Rumelhart推广了反向传播
算法——一种神经网络训练方法。这些发现使1970年以来一直遭人遗弃的联结主
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义重获新生。
人工智能发展
人工智能的第二次低谷
• 在80年代末到90年代初，人工智能进入了第二次低谷，遭遇了一系列财政问题。 • 1987年，人工智能硬件市场的需求突然下跌。Apple和IBM生产的台式机性能不
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机器学习与深度学习
深度学习框架 • 全连接神经网络 • 卷积神经网络 • 深度置信网络 • 循环神经网络 • ……
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深度学习框架应用领域
• 计算机视觉 • 语音识别 • 自然语言处理 • 音频识别 • 生物信息学 • ……
大数据与人工智能
人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学 习。机器学习是由人工智能的连接主义发展形 成的一个重要领域分支，核心目的是让计算机 拥有像人一样的学习能力。神经网络属于机器 学习的一个分支，是深度学习的前身。随着近 年来深度神经网络的发展，特别是深度学习应 用范围的不断扩展，深度学习已经成为机器学 习领域的重要组成部分。
第2章 人工智能与平台搭建
人工智能导论课件第2章第1-2节
2.2.3 智慧城市与智能城市
• 智能城市是在城市数字化和网络化发展基础上的智能升级，是城市由局部智慧 走向全面智慧的必经阶段。智能城市应是当前智慧城市发展的重点阶段。通过 智能技术赋能城市发展，实现惠民服务、城市治理、宜居环境和基础设施的智 能水平提升；同时智能城市建设最重要的内容是推进产业经济的智能化，一方 面包括智能技术和传统产业融合，以推进传统产业变革，实现转型提升；另一 方面要通过科技成果转化和示范性应用，加速推进智能产业突破发展。
2.2.2 智慧城市与数字城市
• 数字城市是数字地球的重要组成部分，是传统城市的数字化形态。数字城市是 应用计算机、因特网、多媒体等技术将城市地理信息和城市其他信息相结合， 数字化并存储于计算机网络上所形成的城市虚拟空间。数字城市建设通过空间 数据基础设施的标准化、各类城市信息的数字化整合多方资源，从技术和体制 两方面为实现数据共享和互操作提供基础，实现了城市一体化集成和各行业、 各领域信息化的深入应用。数字城市的发展积累了大量的基础和运行数据，也 面临诸多挑战，包括城市级海量信息的采集、分析、存储、利用等处理问题， 多系统融合中的各种复杂问题以及技术发展带来的城市发展异化问题。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
第2章 人工智能+领域应用
【导读案例】动物智能：聪明的汉斯
• 讨论：
1
关于智慧地球
2
智慧城市+智慧交通
3
智能家居、智慧医疗
4
智慧教育、智慧新零售
5
智能客户服务
第1节
2.1 关于智慧地球
• 2008年，IBM公司首席执行官彭明盛在《智慧地球：下一代领导议程》中首次 提出“智慧的地球”概念。他指出，智能技术正应用到生活的各个方面，如智 慧的医疗、智慧的交通、智慧的电力、智慧的食品、智慧的货币、智慧的零售 业、智慧的基础设施甚至智慧的城市，这使地 球变得越来越智能化。
人工智能基础与应用 第二章--课后题答案[2页]
![人工智能基础与应用 第二章--课后题答案[2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/4beffd1d66ec102de2bd960590c69ec3d5bbdb8d.png)
习题一、选择题1.人工智能的目的是让机器能够（A ），以实现某些脑力劳动的机械化。
A．模拟、延伸和扩展人的智能 B. 具有完全的智能C．完全替代人 D. 和人脑一样考虑问题2.人工智能研究的最重要最广泛的两大领域是（D ）。
A．专家系统自动规划 B. 专家系统机器学习C．机器学习自动规划 D. 机器学习自然语言理解3.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支科学叫（B ）。
A．专家系统 B.机器学习C．神经网络 D. 编译原理4.大数据技术目前在以下哪个领域运用最为广泛（C ）。
A．金融 B.电信C．互联网 D. 公共管理5.下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D ）。
A．在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B．在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析C．在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D．在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据6.大数据时代，数据使用的关键是（C ）A．数据收集 B. 数据存储 C. 数据分析 D. 数据再利用7.当前，大数据产业发展的特点是（ACE ）（多选题）。
A．规模较大 B. 规模较小 C. 增速很快D. 增速缓慢E. 多产业交叉融合8.下列关于基于大数据的营销模式和传统营销模式的说法中，错误的是（AB ）（多选题）。
A．传统营销模式比基于大数据的营销模式投入更小B．传统营销模式比基于大数据的营销模式针对性更强C．传统营销模式比基于大数据的营销模式转化率低D．基于大数据的营销模式比传统营销模式实时性更强E．基于大数据的营销模式比传统营销模式精准性更强二、填空题1.大数据的4V特征是指规模庞大Volume、__种类繁多Variety ___、_变化频繁Velocity___和价值巨大但价值密度低Value。
2.人工智能的核心是算法设计，但是人工智能的基础却是数据_。
人工智能的基本架构
人工智能的基本架构简介人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机科学和技术实现的类似人类智能的一系列技术和应用。
它的基本架构涉及到数据处理、模型构建和推理以及决策和优化等多个方面。
以下将对人工智能的基本架构进行详细探讨。
数据处理数据处理是构建人工智能系统的重要一环。
在人工智能任务中，数据是最基础的输入。
数据的质量和多样性对于人工智能系统的训练和推理起到至关重要的作用。
数据采集为了构建强大的人工智能系统，需要采集大量的数据来训练模型。
数据采集可以通过多种方式进行，如传感器、网络爬虫、数据API等。
不同应用场景下的数据采集方式略有差异，但都需要满足数据质量和数据隐私方面的要求。
数据清洗和预处理采集到的原始数据可能存在噪声、缺失值和异常值等问题，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗主要涉及去除噪声、填充缺失值和修复异常值等操作，以提高数据的质量和准确性。
数据预处理包括标准化、归一化、特征选择等步骤，以便后续的模型训练和推理。
模型构建和推理模型构建是人工智能系统的核心部分。
通过构建合适的模型，可以对数据进行学习和推理，从而实现各种智能任务。
机器学习算法机器学习是人工智能系统中最常用的一种技术。
在机器学习中，通过构建数学模型来描述数据之间的关系，并通过学习算法来确定模型参数。
常见的机器学习算法包括回归算法、分类算法和聚类算法等。
深度学习模型深度学习是一种机器学习的特殊方法，其核心是神经网络模型。
深度学习模型通过多层次的神经网络结构来进行特征提取和模式识别。
深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了很大的突破。
推理和预测在模型构建完成后，可以使用这些模型进行推理和预测。
推理是指根据已有的模型和输入数据，得出对应的输出结果。
预测是指在给定一组输入数据后，通过模型计算出对应的输出结果。
决策和优化人工智能系统的最终目的是为了进行决策和优化。
根据推理和预测的结果，人工智能系统可以做出相应的决策，并通过优化算法来不断改进系统的性能。
人工智能常用模型框架
人工智能常用模型框架
人工智能常用模型框架有：
1.TensorFlow：是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件，该
框架允许在任何CPU或GPU上进行计算，无论是台式机、服务器还是移动设备都支持。
TK：是一个提高模块化和维护分离计算网络，提供学习算法
和模型描述的库，可以同时利用多台服务器，速度比TensorFlow 快，主要使用C++作为编程语言。
3.Caffe：是一个强大的深度学习框架，主要采用C++作为编程语言，
深度学习速度非常快，借助Caffe，可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络。
4.Torch：是一个用于科学和数值的开源机器学习库，主要采用C语
言作为编程语言，它是基于Lua的库，通过提供大量的算法，更易于深入学习研究，提高了效率和速度。
人工智能技术的框架
人工智能技术的框架在当代科技快速发展的背景下，人工智能技术成为了许多领域不可或缺的一部分。
人工智能技术的发展离不开一个合理和完善的框架。
本文将从人工智能技术的定义、主要应用领域、关键技术以及应用前景来论述人工智能技术的框架。
一、定义人工智能技术是指通过模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，实现智能科学和工程，是计算机科学的一个重要分支。
它通过模仿人类的思维过程和工作方式，从而实现自主学习、推理、识别、判断等一系列复杂的智能行为。
二、主要应用领域1. 无人驾驶无人驾驶技术是人工智能技术的一个重要应用领域。
它通过利用传感器、摄像头、雷达等设备获取车辆周围的环境信息，并通过人工智能算法进行分析和处理，实现自动驾驶功能。
无人驾驶技术可以提高交通安全性，减少交通事故的发生。
2. 机器人机器人是人工智能技术的一个典型应用领域。
通过人工智能技术，机器人可以进行语音识别、图像识别、运动规划等智能化操作。
机器人的应用范围广泛，可以应用于工业生产、医疗卫生、家庭服务等多个领域。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能技术的一个重要分支。
它通过对自然语言的理解和处理，实现机器与人类之间的交流和通信。
自然语言处理技术已经广泛应用于智能客服、智能翻译、智能助手等领域。
三、关键技术1. 机器学习机器学习是人工智能技术的核心。
它通过对大量数据的学习和训练，使机器能够自动获取知识和经验，并能根据实际情况进行判断和决策。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它通过多层神经网络模拟人脑的神经元，对数据进行特征提取和分类。
深度学习在语音识别、图像识别等领域取得了巨大的突破，成为人工智能技术的重要组成部分。
3. 数据挖掘数据挖掘是人工智能技术的一个重要工具。
它通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中的潜在规律和价值信息。
数据挖掘广泛应用于广告推荐、用户画像、市场营销等方面。
人工智能创新应用技术架构设计
人工智能创新应用技术架构设计目录一、前言 (2)二、技术架构设计 (3)三、竞争态势与竞争对手分析 (9)四、市场规模与增长潜力 (15)五、目标市场定位 (20)六、创新应用领域探索 (26)七、总结 (31)一、前言在智能制造领域，机器学习技术得到了广泛应用。
通过对生产数据的分析，机器学习能够识别生产过程中的潜在问题，如设备故障、产品缺陷等，从而提前预测并采取预防措施。
例如，利用机器学习算法对传感器数据进行实时监控，可以有效提升设备的维护效率，避免生产线停工。
人工智能创新应用的技术研发与创新能力是实现其广泛应用的基础。
通过对人工智能技术的不断突破、行业应用的深度拓展以及科研力量、创新生态的建设，可以为未来的智能化社会奠定坚实的技术基础。
人工智能在多个领域的创新应用正在深刻改变传统行业的运作方式，并推动着各行各业的数字化、智能化进程。
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，人工智能的应用将会更加深入和广泛，为社会发展和产业转型提供强大的驱动力。
在此背景下，建设人工智能创新应用先导区，不仅有助于提升区域科技创新能力，还能够推动产业升级，助力经济发展。
深度学习在自动驾驶技术中发挥着至关重要的作用。
通过深度神经网络（DNN）对摄像头、激光雷达等传感器采集到的数据进行处理和分析，自动驾驶系统能够识别道路、行人、交通标志、障碍物等，从而做出准确的决策。
这一技术的成熟为无人驾驶汽车的实现提供了有力的技术支撑。
人工智能在考试和评测中的应用，改变了传统的考试方式。
AI可以实现自动批改作业和试卷，快速准确地评估学生的学习成绩。
通过智能评测系统，教师能够实时了解学生的学习情况，并为每个学生提供详细的反馈意见和改进建议。
这不仅大大提高了教育评测的效率，还提升了评估的公平性和精准性。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、技术架构设计（一）整体架构设计1、分层架构模型人工智能创新应用的技术架构通常采用分层设计模型，以确保系统功能的模块化、独立性以及可扩展性。
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目录
1. 人工智能简介 2. 集成开发环境 3. 常用人工智能应用框架
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常用人工智能应用框架
所谓工欲善其事，必先利其器。人工智能应用框架的出现，降低了人工智能入门的门 槛，开发者不需要进行底层的编码，可以在高层进行配置。
人工智能应 用框架
• TensorFlow • PyTorch • Mxnet • Caffe • MindSpore • ……
简洁
• PyTorch的设计提倡少的封装，避免重复。此外，PyTorch的设计逻辑清晰，遵循 Tensor、Variable（autograd）和m Module这3个由低到高的层次，分别代表高维 数组（张量）、自动求导（变量）和神经网络（层/模块），而且这3个抽象层 次相互作用，可以同时修改和操作。
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MXNet
2015年年底
cxxnet正式迁移至MXNet，并在2016年年底成为Amazon官方的深度学 习框架。 MXNet采用的是命令式编程和符号式编程混合的方式，具有省显存和 运行速度快等特点，训练效率非常高。
2017年下半 年
推出的Gluon接口使得MXNet在命令式编程上更进一步，网络结构的 构建更加灵活，同时混合编程的方式也使得Gluon接口兼顾了高效和 灵活。
TensorFlow还支持强大的附加库和模型生态系统以供用户开展实验，包括Ragged Tensors、 TensorFlow Probability、Tensor2Tensor和BERT。
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TensorFlow
TensorFlow虽然有着很多的特 点，但是它也有一些缺点。
第13页
不利于工 具化
第27页
MXNet
2018年5月
MXNet正式推出了专门为计算机视觉任务打造的深度学习工具库 GluonCV，该工具库提供了包括图像分类、目标检测、图像分割等领 域的前沿算法复现模型和详细的复现代码，同时还提供了常用的公 开数据集、模型的调用接口，既方便学术界研究创新，也能加快工 业界落地算法。
第23页
PyTorch
拥有活跃的社区
• PyTorch拥有完整的技术文档和开发人员亲自维护的论坛，供用户交流和学习。 • 同时，FAIR的开发支持，使PyTorch可以获得及时的更新与维护，保证了PyTorch
用户的体验。
第24页
PyTorch
PyTorch不是一个绝对完美的框架，除自身的特点外，也存在一定的缺点。
• Google地图 • Google YouTube • AlphaGo • AlphaGo Zero • ……
第7页
• 中国移动使用TensorFlow打造了一种深度 学习系统，实现了自动预测切换时间范围、 验证操作日志和检测网络是否存在异常的 功能，为世界上规模最大的迁移项目提供 支持。
此外，TensorFlow还可以将硬件的计算潜能全部发挥出来，可充分利用多CPU和多GPU， 让TensorFlow的运算性能得到进一步的提升。
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TensorFlow
支持多语言 TensorFlow拥有一个C++使用界面和一个Python使用界面。用户可以直接写Python/C++程
序，也可以用交互式的iPython界面将用户的笔记、代码、可视化等有条理地归置好。 此外，TensorFlow还支持用户创造自己喜欢的语言界面，如Go、Java、Lua、JavaScript、
移动（实验性）
• PyTorch支持从Python到在iOS和Android上部署的端到端工作流。它扩展 了PyTorch API，以涵盖将ML集成到移动应用程序中所需的常见预处理和 集成任务。
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PyTorch
工具和库
• PyTorch活跃的研究人员和开发人员社区建立了丰富的工具和库生态系统， 用于扩展PyTorch和支持从计算机视觉到强化学习领域的开发。
• PyTorch在主要的云平台上得到了很好的支持，包括通过预构建的图像进行无 摩擦的开发和扩展、在GPU上进行大规模培训和在生产规模环境中运行模型 等。
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PyTorch
PyTorch 作 为 一 个 被 广 泛使用的深度学习框架， 有以下特点。
简洁
拥有活跃 的社区
特点
易用
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速度快
PyTorch
• Airbnb使用TensorFlow进行大规模的图像 分类和对象检测，从而帮助改善房客体验。
• …… 国内外其它公司
TensorFlow
TensorFlow有着强大的功能
在TensorFlow 1.13.1版本中不仅将TensorFlow Lite（用于移动和嵌入式设备以及Nvidia 集体通信库（NCCL））移到核心库。 TensorFlow 1.13.1版本中新添加了tf.signal.dct和tf.signal中的DCT-1和IDCT-1等功能。 TensorFlow 1.13.1版本中利用了idct、估计器中梯度增强树的分位数损失和substr中的 unit属性，使用户可以获得包含Unicode字符的字符串的子字符串。
本机ONNX支持
• PyTorch支持以标准ONNX（开放式神经网络交换）格式导出模型、以直 接访问与ONNX兼容的平台和可视化工具等功能。
C++前端 云合作伙伴
• PyTorch提供了纯C++接口，并遵循已建立的Python前端的设计和体系结 构，旨在实现高性能、低延迟和裸机C++应用程序的研究。
TensorFlow
灵活可扩展
TensorFlow不是一个严格的神经网络库，它具有高度的灵活性。用户不仅可以借助Eager Execution进行快速迭代和直观的调试，还可以使用Distribution Strategy API在不同的硬件 配置上进行分布式训练，而无需更改模型定义。
运算性能强
由于TensorFlow很好地支持了线程、队列、异步操作等，所以计算潜能得到了更有效的 发挥。
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常用人工智能应用框架
常用框架的对比
• 任何的框架都不一定是绝对完美，不同的框架都有自身的独特之处。在此对当前常用框架从 框架的维护机构、框架的核心语言和所支持的接口语言等方面进行对比。
• TensorFlow和PyTorch框架相比较相比好一些，而MXNet、Caffe和MindSpore框架也同样十分优 秀。不同的框架适用的领域也不完全一致，所以如何选择合适的框架也是一个需要探索的过 程。总体而言，这些常用的人工智能框架对开发者学习和使用都提供了一定的帮助。
R等。
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TensorFlow
支持多平台 TensorFlow作为一个跨平台的人工智能学习系统，可以在Windows、Linux、Android、iOS、
Raspberry Pi等系统平台上执行。
提供强大的研究实验
TensorFlow中可以利用Keras Functional API和Model Subclassing API等功能，实现快速创建 模型，并控制模型的速度和性能。
Facebook正式发布PyTorch 1.0稳定版。
PyTorch 1.0版本不仅将即时模式和图执行模式融合在一起，还重构和 统一了Caffe2和PyTorch 0.4框架的代码库，删除了重复的组件并共享 上层抽象，得到了一个统一的框架，支持了高效的图模式执行、移 动部署和广泛的供应商集成等。
第15页
• TensorFlow 0.8版本实现分布式计算。 • TensorFlow 1.0版本提高框架的速度和灵活性。 • TensorFlow 2.0版本专注于易用性和简单性，实现了不断的发展和进步。
第6页
TensorFlow
TensorFlow的运用场景广泛，最常用的是深度学习。
• Google搜索 • Google Gmail • Google翻译
的算法。 • 此外，PyTorch将文档整理得简洁又精髓，为用户提供了一定得帮助。
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PyTorch
速度快
• PyTorch在追求简洁易用的同时，在模型的速度表现上也极为出色，相比 TensorFlow等框架，很多模型在PyTorch上的实现可能会更快。
• 这一点也使得学术界有大量PyTorch的忠实用户，因为使用PyTorch既可以快速实 现用户的想法，又能够保证优秀的速度性能。
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PyTorc h
采用动态计 算图的框架
TheanoCNTK NhomakorabeaCaffe
Tensor Flow
采用静态计 算图的框架
PyTorch
PyTorch是基于Torch库开发的人工智能框架。
2017年1月初 2018年12月
Facebook人工智能研究院（FAIR）在GitHub上首次推出了PyTorch，迅 速占领了GitHub热度榜榜首。 PyTorch不断地发展，在PyTorch 0.4版本中合并了Varable和Tensor，并 增加了对Windows的支持。
文档和接 口混乱
缺点
使用繁琐
调试困难
较难理解
PyTorch
PyTorch是Facebook开发的用于训练神经网络的Python包，也是Facebook倾力打造的深度学习框 架。PyTorch提供了一种类似NumPy的抽象方法来表征张量（或多维数组），可以利用GPU来加 速训练。
PyTorch通过一种称为Reverse-mode auto-differentiation（反向模式自动微分）的技术，可以零 延迟或零成本地任意改变网络的行为。
PyTorch
如今，PyTorch被广泛应用于研究领域。
PyTorch研究领域
• 自然语言处理 • 图像处理 • ……