AI技术能力提升
AI技术能力提升详细内容
AI技术能力提升
【课程大纲】
- 新一代人工智能内涵及概念
- 新一代人工智能结合了多个学科的优势,具有更高的水平,以提高人的智力能力活动为主要目标,并融入日常生活。
- 新一代人工智能最独特的优势在于能够解决不确定性问题,是开放型的人工智能。
- 新一代人工智能是基于与出现重大变化的信息新环境和发展新目标。
- 新一代人工智能产业的涉猎面很广,能够与三大产业融合发展,与实体经济互相融合,产生互补性创新,驱动经济发展。
- 新一代人工智能研究现状及发展趋势
(一)人工智能简要发展历程
第一次浪潮:人工智能诞生并快速发展,但技术瓶颈难以突破
第二次浪潮:模型突破带动初步产业化,但推广应用存在成本障碍.
第三次浪潮:信息时代催生新一代人工智能,但未来发展存在诸多隐忧
(二)新一代人工智能的主要驱动因素
1、人机物互联互通成趋势,数据量呈现爆炸性增长
2、数据处理技术加速演进,运算能力实现大幅提升
3、深度学习研究成果卓著,带动算法模型持续优化
4、资本与技术深度耦合,助推行业应用快速兴起
(三)新一代人工智能主要发展特征
2、文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互
3、基于网络的群体智能技术开始萌芽
4、自主智能系统成为新兴发展方向
5、人机协同正在催生新型混合智能形态
- 人工智能使能技术


- 人工智能应用的基础原理
(一)新一代人工智能的技术演进
1、从原有的 CPU 架构,转变为 GPU 并行运算架构
2、从单一算法驱动,转变为数据、运算力、算法复合驱动
3、从封闭的单机系统,转变为快捷灵活的开源框架
4、从学术研究探索导向,转变为快速迭代的实践应用导向
(二)新一代人工智能技术体系
1、云计算:基础的资源整合交互平台
2、大数据:提供丰富的分析、训练与应用资源
3、机器学习:持续引导机器智能水平提升
4、模式识别:从感知环境和行为到基于认知的决策
5、人机交互:支撑实现人机物交叉融合与协同互动
(三)国内外技术对比分析
1、发达国家基础平台布局完善,国内仍缺乏自主核心技术
2、发达国家在机器学习和人机交互领域具备先发优势,国内企业存在技术差距与人才短板
3、国内外模式识别研究水平基本处于同一起跑线,重点聚焦于语音识别与图像识别
- 人工智能应用的一般方法
(一)新一代人工智能的产业边界
(二)基础层
1、智能传感器:智能转型引领行业发展
2、智能芯片:初创企业蓄势待发
3、算法模型:通过开源构建生态已是大势所趋
(三)技术层…
1、语音识别:正在步入应用拉动的快速增长阶段
2、图像视频识别:在安防监控市场具有巨大增长潜力
3、文本识别:全面进入云端互联时代
(四)应用层
1、智能机器人
2、智能金融
3、智能压疗
4、智能安防
5、智能驾驶
6、智能搜索
7、智能教育
8、智能人居
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