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【人工智能学习笔记】1_人工智能基础

本系列是个人学习《阿里云人工智能工程师ACA认证免费课程(2023版)》的笔记,仅为个人学习记录,欢迎交流,感谢批评指正

人工智能概述

  1. 智能的三大能力:感知、记忆与思维、学习与适应能力
  2. 人工智能的定义
    明斯基:“人工智能是一门科学,是使机器做那些人需要通过智能来做的事情”
    尼尔森:“人工智能是关于知识的科学”
    人工智能作为一门学科,是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,研究范围包括:机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等…
  3. 人工智能的历史
    人工智能的发展历史
  4. 人工智能的三大学派
  • 符号主义学派
  • 连接主义学派/仿生学派/生理学派
  • 行为主义学派/进化主义/控制论学派
  1. 人工智能的研究目标
    弱人工智能:擅长单个方面、特定领域任务
    强人工智能:能够执行通用任务,通过图灵测试+咖啡测试+机器人学生测试+雇员测试的智能系统
    超强人工智能:与人类智能功能一样甚至超越人类智能

  2. 人工智能的行业应用
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人工智能产业结构

  1. 结构层级介绍
    人工智能产业结构层级

  2. 基础层相关产品

    • 数据服务
      • 通用数据:开放数据
      • 行业数据:企业内部一般不对外开放
    • 软件设施
      • 云计算平台:硬件软件资源服务,提供计算存储网络等能力
      • 大数据平台:数据存储、数据处理、数据分析
    • 硬件设施
      • 芯片:根据技术架构可分为通用芯片(CPU、GPU)、半定制化芯片(FPGA)、全定制化芯片(ASIC)
      • 传感器
  3. 技术层相关产品
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  4. 应用层相关产品
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人工智能项目开发的基本流程

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  1. 需求分析
    通过调研和分析,将用户非形式化的需求表达转化为完整的需求信息,以对人工智能项目的需求进行获取、分析、验证、评估,最终形成需求规约的过程
    • 人工智能项目需求收集方法
      • 头脑风暴(产品设计运营研发都可以参与)
        围绕核心问题,自由发挥观点,不评论对错;
        将问题拆解,讲一个点解析成几个关键点进行讨论。
      • 用户调研
        问卷调查、用户访谈
      • 竞品分析
        全面的竞品对标,对比产品之间的优劣势、对比产品的功能点
      • 数据分析
        问题、分析、结论
    • 需求分析方法
      • 马斯洛需求层次理论模型
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      • KANO模型(用户需求与用户满意度之间的关系)
        在这里插入图片描述
  2. 数据准备
    主要指收集和预处理数据的过程,按照已经确定的需求和目的,有目的行的收集、整合相关数据,该阶段主要包括以下三个步骤:
    在这里插入图片描述
  3. 模型训练
    在这里插入图片描述
  4. 模型应用
    模型应用

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