主講人：時間：20XX.XX模塊十一

人工智能技術(shù)CONTENTS01單元1人工智能技術(shù)概述02單元2大模型技術(shù)03單元3人工智能技術(shù)應用案例人工智能技術(shù)概述202X單元1單元1人工智能技術(shù)概述人工智能發(fā)展至今，有三大流派，即“符號主義”“連接主義”“行為主義”。從專家系統(tǒng)發(fā)展起來的知識圖譜屬于“符號主義”流派；在圍棋上，分別戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石和柯潔的AlphaGo一代和二代采用了深度學習技術(shù)，屬于“連接主義”流派；許多機器人，特別是行為機器人的研發(fā)多屬于“行為主義”流派。上述流派屬于自然形成，非人為劃分或人力驅(qū)動。對于現(xiàn)代人工智能技術(shù)，特別是在大數(shù)據(jù)和云計算的助力下，三種流派的交叉、融合已是大勢所趨和發(fā)展必然。人工智能的三大流派，無論哪一派所實現(xiàn)的人工智能都不會等同于人類智能。一、人工智能的定義符號主義認為，知識是智能的基礎，機器依靠對大量知識的記憶功能來判別真假，但對組合的概念、命題或概念所代表的實體未必能夠像人類一樣分辨清楚。連接主義則主張，通過機器學習、深度學習來模擬人類大腦來處理問題。但到目前為止，人類尚未完全掌握人類大腦的工作機制，即使是最復雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習系統(tǒng)，和人腦的運行機制相比也還有非常大的差距。行為主義認為，通過機器感知，AI可以實現(xiàn)人類的某些特定功能，但無法完整地模仿人的各項技能。單元1人工智能技術(shù)概述近年來，許多世界知名公司相繼推出了自己的人工智能解決方案，目前國內(nèi)主流的人工智能開發(fā)平臺主要有華為云的ModelArts、阿里云的機器學習PAI、百度的飛槳，其他還有騰訊公司的騰訊AILab、科大訊飛的AIUI等。二、人工智能開發(fā)平臺單元1人工智能技術(shù)概述1．華為云的AI開發(fā)平臺——ModelArtsModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，以及“端—邊—云”模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺提供了ModelArts昇騰服務、新手入門、自動學習、AI全流程開發(fā)、可視化管理等功能模塊。ModelArts昇騰服務提供華為全棧式AI的模型開發(fā)使能能力，用戶可以使用ModelArts昇騰服務進行昇騰算子開發(fā)、模型開發(fā)、模型訓練、模型推理等AI業(yè)務，產(chǎn)品內(nèi)嵌MindSpore&TensorFlowAI引擎，底層提供鯤鵬&昇騰國產(chǎn)服務器。ModelArts目前提供豐富的預置算法，支持用戶通過AI市場訂閱之后，可以基于自己的業(yè)務數(shù)據(jù)進行二次訓練，支持“昇騰910訓練”→“昇騰310推理”以及“GPU訓練”→“昇騰310推理”方式，涵蓋圖像分類、物體檢測、文本分類等多類應用場景。二、人工智能開發(fā)平臺單元1人工智能技術(shù)概述2．阿里云的AI開發(fā)平臺——機器學習PAI常用的機器學習工具有單機版，如RStadio、Matlab；分布式機器+開源架構(gòu)，如SparkMLlib；企業(yè)級機器學習云服務，如阿里云、AWSML。對于企業(yè)級機器學習工具，是否支持大規(guī)模數(shù)據(jù)計算，是否包含豐富的機器學習算法，是否提供相關業(yè)務服務是衡量其功能的三大指標，阿里云的“機器學習PAI”，完全具備這些功能。阿里云的“機器學習PAI”的特點有如下三點。一是算法豐富。機器學習PAI提供100余種算法組件，這些算法組件覆蓋了回歸、分類、聚類、關聯(lián)分析、關系挖掘等各類算法，深度學習平臺支持TensorFlow、MXnetCaffe等行業(yè)主流深度學習框架，支持底層GPU集群的多卡靈活調(diào)用。二是具有可視化操作界面。機器學習PAI平臺提供可視化操作界面，通過拖曳的方式拖動算法組件拼接成實驗，操作平臺類似于搭積木。三是一站式服務。提供一站式服務體驗，數(shù)據(jù)的清洗、特征工程、機器學習算法、評估、在線預測以及離線調(diào)度都可以在平臺上一站式使用。二、人工智能開發(fā)平臺單元1人工智能技術(shù)概述3．百度飛槳百度飛槳（PaddlePaddle）是集深度學習核心框架、工具組件和服務平臺為一體的技術(shù)先進、功能完備的開源深度學習平臺，已被許多國內(nèi)企業(yè)使用，深度契合企業(yè)應用需求，擁有活躍的開發(fā)者社區(qū)生態(tài)。它提供豐富的官方支持模型集合，并推出全類型的高性能部署和集成方案供開發(fā)者使用。二、人工智能開發(fā)平臺大模型技術(shù)202X單元2單元2大模型技術(shù)大模型，是指具有龐大參數(shù)規(guī)模和復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的深度學習模型。這些模型通過海量的數(shù)據(jù)進行訓練，能夠?qū)W習到豐富的知識和特征，從而在各種任務中表現(xiàn)出色。大模型的特點主要體現(xiàn)在以下幾個方面。一、大模型的定義與特點龐大的規(guī)模：大模型通常包含數(shù)十億甚至數(shù)百億的參數(shù)，模型的大小可以達到數(shù)十GB甚至更大。這種龐大的規(guī)模使得大模型具有強大的表達能力和學習能力，能夠處理復雜的任務和數(shù)據(jù)。強大的數(shù)據(jù)處理能力：大模型能夠處理海量的數(shù)據(jù)，從中提取出有用的信息和特征。通過深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡等技術(shù)，大模型能夠自動學習數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征，為各種任務提供支持。廣泛的適用性：大模型具有廣泛的適用性，可以應用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等多個領域。無論是文本分類、情感分析、圖像識別還是語音識別等任務，大模型都能夠發(fā)揮出其強大的能力。高效的學習能力：大模型采用深度學習技術(shù)，能夠自動學習數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征，從而實現(xiàn)自動分類、識別、預測等功能。這種學習能力使得大模型能夠適應不斷變化的環(huán)境和需求，為各種任務提供高效的支持。單元2大模型技術(shù)大模型在AI時代的應用廣泛，涵蓋了自然語言處理、計算機視覺、語音識別等多個領域。以下是大模型的主要應用場景。自然語言處理：在自然語言處理領域，大模型可以應用于文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)、機器翻譯等任務。通過訓練大量文本數(shù)據(jù)，大模型可以學習到語言的規(guī)律和特征，從而實現(xiàn)對文本的理解和生成。例如，GPT系列模型就是一種典型的大模型，在文本生成和對話系統(tǒng)等方面取得了顯著成果。計算機視覺：在計算機視覺領域，大模型可以應用于圖像識別、目標檢測、圖像生成等任務。通過訓練大量圖像數(shù)據(jù)，大模型可以學習到圖像的特征和規(guī)律，從而實現(xiàn)對圖像的理解和處理。例如，ResNet、EfficientNet等模型在計算機視覺領域取得了廣泛應用。語音識別：在語音識別領域，大模型可以應用于語音識別、語音合成等任務。通過訓練大量語音數(shù)據(jù)，大模型可以學習到語音的特征和規(guī)律，從而實現(xiàn)對語音的識別和合成。例如，Transformer等模型在語音識別領域取得了顯著成果。二、大模型的應用單元2大模型技術(shù)大模型在AI時代的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面。提高效率：大模型能夠自動化處理大量數(shù)據(jù)和任務，顯著提高工作效率。無論是自然語言處理、計算機視覺還是語音識別等任務，大模型都能夠快速準確地完成。提升性能：大模型具有強大的學習能力和表達能力，能夠在各種任務中取得優(yōu)秀的性能。通過訓練大量數(shù)據(jù)，大模型可以學習到豐富的知識和特征，為各種任務提供有力的支持。拓展應用領域：大模型具有廣泛的適用性，可以應用于多個領域。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型將在更多領域發(fā)揮重要作用，推動AI技術(shù)的廣泛應用和普及。推動科技創(chuàng)新：大模型作為AI領域的一項重要創(chuàng)新，將推動相關技術(shù)的不斷發(fā)展和進步。通過不斷研究和探索大模型的原理和機制，我們將能夠開發(fā)出更加先進和高效的AI技術(shù)。三、大模型的優(yōu)勢單元2大模型技術(shù)盡管大模型在AI時代具有巨大的潛力和優(yōu)勢，但在實際應用中仍面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。以下是大模型面臨的主要挑戰(zhàn)。四、大模型的挑戰(zhàn)與未來展望計算資源需求高0102數(shù)據(jù)隱私與安03可解釋性和可信單元2大模型技術(shù)面對這些挑戰(zhàn)和問題，大模型的未來發(fā)展將呈現(xiàn)以下幾個趨勢。四、大模型的挑戰(zhàn)與未來展望01技術(shù)創(chuàng)新與優(yōu)化02數(shù)據(jù)隱私與安全保護03跨領域融合與協(xié)同04普惠化與教育普及05可持續(xù)性與環(huán)?？紤]人工智能技術(shù)應用案例202X單元3單元3人工智能技術(shù)應用案例一、智能醫(yī)療：輔助醫(yī)生診斷現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)的快速進步帶來了大量的醫(yī)學數(shù)據(jù)，同時也增加了醫(yī)生們的壓力。如何快速、準確地診斷各種疑難病癥，成為醫(yī)生們的重要任務之一。而人工智能在這個領域的應用，無疑幫助醫(yī)生們大大提高了工作效率和準確性。例如，谷歌旗下的DeepMind開發(fā)了一款名為“Streams”的AI系統(tǒng)，用于協(xié)助醫(yī)生們處理和識別MRI、CT等醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)。這個系統(tǒng)能夠自動掃描和識別成千上萬的數(shù)字影像，快速地定位和標記病灶，從而提高了醫(yī)療診斷的準確率和速度。還有一種名為“Watson”的醫(yī)學問診系統(tǒng)，由IBM開發(fā)，并在國外多家醫(yī)院得到了采用。它能夠分析病歷、化驗和影像數(shù)據(jù)等醫(yī)療資料，幫助醫(yī)生們快速診斷疾病和提供治療方案。單元3人工智能技術(shù)應用案例二、智能交通：實現(xiàn)自動駕駛無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內(nèi)以計算機系統(tǒng)為主的智能駕駛控制器來實現(xiàn)無人駕駛。無人駕駛中涉及的技術(shù)包含多個方面，如計算機視覺、自動控制技術(shù)等。美國、英國、德國等發(fā)達國家從20世紀70年代開始就投入到無人駕駛汽車的研究中，中國從20世紀80年代起也開始了無人駕駛汽車的研究。百度啟動了“百度無人駕駛汽車”研發(fā)計劃，其自主研發(fā)的無人駕駛汽車Apollo還曾亮相2018年央視春晚。但是最近兩年，發(fā)現(xiàn)無人駕駛的復雜程度遠超幾年前所預期的，要真正實現(xiàn)商業(yè)化還有很長的路要走。自動駕駛是未來交通的趨勢，也是各大科技公司和汽車廠商爭奪的熱點。人工智能技術(shù)在這一領域的應用顯然更勝一籌。通過人工智能技術(shù)的識別、感知和決策，車輛可以自主行駛，大大減少了交通事故和擁堵現(xiàn)象，提高了行車效率。多家汽車廠商和科技公司都在自動駕駛領域做出了重大的突破。例如，谷歌旗下的Waymo已經(jīng)在美國多個城市開始測試自動駕駛汽車。特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)也在逐步完善并實現(xiàn)了對高速公路等場景的自主行駛功能。單元3人工智能技術(shù)應用案例三、智能家居：實現(xiàn)智慧生活智能家居作為人工智能技術(shù)的最早應用之一，已經(jīng)逐漸普及到了更多的家庭。通過智能家居系統(tǒng)，我們可以通過智能語音助手或手機App，實現(xiàn)家庭燈光、溫度、音樂等設備的智能控制，不僅讓我們的生活更加方便，也提高了我們的生活質(zhì)量。除了基本的家電控制，智能家居還可以通過學習我們的生活習慣和喜好，提供個性化的管家服務。例如，宜家的智能臺燈可以通過學習我們的睡眠習慣，自動調(diào)整光線和色溫，使我們的睡眠更加舒適和健康。另外，還有一些具有AI智能的洗衣機、掃地機器人等產(chǎn)品，能夠幫助我們節(jié)省時間和精力。單元3人工智能技術(shù)應用案例三、智能家居：實現(xiàn)智慧生活智能家居作為人工智能技術(shù)的最早應用之一，已經(jīng)逐漸普及到了更多的家庭。通過智能家居系統(tǒng)，我們可以通過智能語音助手或手機App，實現(xiàn)家庭燈光、溫度、音樂等設備的智能控制，不僅讓我們的生活更加方便，也提高了我們的生活質(zhì)量。除了基本的家電控制，智能家居還可以通過學習我們的生活習慣和喜好，提供個性化的管家服務。例如，宜家的智能臺燈可以通過學習我們的睡眠習慣，自動調(diào)整光線和色溫，使我們的睡眠更加舒適和健康。另外，還有一些具有AI智能的洗衣機、掃地機器人等產(chǎn)品，能夠幫助我們節(jié)省時間和精力。單元3人工智能技術(shù)應用案例四、智能金融：科技與金融的完美結(jié)合現(xiàn)代金融業(yè)已經(jīng)離不開科技的支持和創(chuàng)新。人工智能在金融領域的應用，既可以提高交易效率和準確性，也可以為客戶提供更好的服務。例如，國內(nèi)銀行和保險公司已經(jīng)開始嘗試采用語音識別技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、機器學習技術(shù)等，用于客戶服務、客戶咨詢、信貸審核等。同時，在股票、期貨、外匯等金融交易領域，人工智能也廣泛應用于數(shù)據(jù)分析、模型預測、交易策略等方面。單元3人工智能技術(shù)應用案例五、智能客服：提供更優(yōu)質(zhì)的服務智能客服作為人工智能普及的重要應用之一，通過自然語言處理、情感分析等技術(shù)，實現(xiàn)自動化回答、語音識別、消息推送等