人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件

AI遇見應(yīng)用興趣引領(lǐng)未來人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目一初探人工智能人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第1頁。目錄教學(xué)目標(biāo)教學(xué)要求內(nèi)容概覽相關(guān)知識1.1.1機器能思考嗎？ 1.1.2人工智能的發(fā)展歷程1.1.3人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)1.1.4人工智能砸了誰的飯碗練習(xí)與思考 人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目一初探人工智能人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第2頁。1.掌握人工智能發(fā)展以及與其他新技術(shù)的關(guān)系2.了解人工智能的發(fā)展歷程3.了解人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、代表企業(yè)及人才培養(yǎng)要求4.思考人工智能可能替代哪些崗位、催生哪些就業(yè)機會【教學(xué)目標(biāo)】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第3頁。1.知識點AI發(fā)展歷程AI產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)人工智能訓(xùn)練師2.技能點理解人工智能的發(fā)展目標(biāo)及與其他新技術(shù)的相互關(guān)系3.重難點通過本單元的學(xué)習(xí)，重點了解人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、具體應(yīng)用及對應(yīng)的人才培養(yǎng)層次；難點是拓展學(xué)習(xí)人工智能訓(xùn)練師誕生的職業(yè)背景，理解其崗位能力要求和數(shù)據(jù)標(biāo)注及訓(xùn)練的重要性?！窘虒W(xué)要求】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第4頁?！緝?nèi)容概覽】人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)人工智能產(chǎn)業(yè)的核心人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸項目一初探人工智能1.1.3人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)支撐層（基礎(chǔ)層）技術(shù)驅(qū)動層（技術(shù)層）場景應(yīng)用層（應(yīng)用層）1.1.4人工智能砸了誰的飯碗你的職業(yè)未來會消失嗎？“人工智能訓(xùn)練師”——你準備好了嗎？1.1.2人工智能的發(fā)展歷程1950s-1980s：AI起步期1980s-1990s：專家系統(tǒng)推廣1.1.1機器能思考嗎人工智能是什么？使機器具備以下能力：能聽、會說、能看、能思考、會學(xué)習(xí)、會行動、能應(yīng)變?nèi)斯ぶ悄馨l(fā)展階段第一層次：計算智能第二層次：感知智能第三層次：認知智能2000s-至今：深度學(xué)習(xí)-AI新熱潮計算硬件（AI芯片、傳感器等）其他支撐技術(shù)（大數(shù)據(jù)、云計算和5G）數(shù)據(jù)算法和平臺感知智能：圖像識別、生物識別、語音識別等行業(yè)應(yīng)用場景（如“AI+”制造、交通、安防、醫(yī)療、物流、零售等）AI消費級終端產(chǎn)品（如智能汽車、機器人、無人機、可穿戴設(shè)備等）認知智能：機器學(xué)習(xí)、智能問答、知識圖譜等培養(yǎng)目標(biāo)：持續(xù)訓(xùn)練機器更“懂”人，通“人”性，更好地為人服務(wù)能力劃分：智能產(chǎn)品應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)理解、智能訓(xùn)練人工智能替代職業(yè)的概率排名及特點高端研究型人才研究型、應(yīng)用型人才應(yīng)用型、技術(shù)技能型人才人才需求非技術(shù)類“新職位”，“人工智能+專業(yè)應(yīng)用”的新崗位人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第5頁?！霸啤薄拔铩薄按蟆薄爸恰蔽锫?lián)網(wǎng)：對接真實的物理世界，獲取海量數(shù)據(jù)；云計算：為海量數(shù)據(jù)提供強大的承載能力；大數(shù)據(jù)：對海量數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)到信息的轉(zhuǎn)換；人工智能：對數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，對信息進行理解，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)到知識和智能的轉(zhuǎn)換。如果用人體來比喻，物聯(lián)網(wǎng)是人體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大數(shù)據(jù)是流動的血液，云計算是心臟，人工智能則是掌控的大腦?！鞠嚓P(guān)知識】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第6頁。艾智訊AI小課堂：一起來了解“云”“物”“大”“智”

【相關(guān)知識】（點擊播放視頻?）人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第7頁。人工智能是什么？人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。概括來說，就是研究如何使機器具備以下能力：能聽（語音識別、機器翻譯等）；會說（語音合成、人機對話等）；能看（圖像識別、文字識別）；能思考（人機對弈、定理證明等）；會學(xué)習(xí)（機器學(xué)習(xí)、知識表示等）；會行動（機器人、自定駕駛汽車等）；能應(yīng)變（認知智能、自主行動）。一、機器能思考嗎？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第8頁。人工智能的研究領(lǐng)域包括語音識別、圖像識別、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識圖譜、腦機互動等等。一、機器能思考嗎？

人工智能擬人能力圖人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第9頁。人工智能的智能水平人工智能像“人”一樣，其智能水平也在逐步發(fā)展，從低到高可劃分為計算智能、感知智能、認知智能三個階段。第一層次：計算智能——機器像人類一樣會計算、傳遞信息，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，各種棋類游戲、專家系統(tǒng)體現(xiàn)的就是計算智能。第二層次：感知智能——機器能聽會說、能看會認，像語音助手、人臉識別、看圖搜圖和無人駕駛等。第三層次：認知智能——機器能理解會思考，主動采取行動，這是人工智能領(lǐng)域?qū)＜覀冋谂Φ姆较?，比如微軟小冰就具有非常初級的理解語意的能力。一、機器能思考嗎？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第10頁。人工智能的智能水平三種智能水平的行業(yè)應(yīng)用特點：第一種類型，信息完全輸入的狀況。在這種狀況下，機器得到輸入，就可以充分準確的得到相應(yīng)的輸出。像實時語音轉(zhuǎn)寫，人臉識別、圖像識別等技術(shù)，“輸入”即可以得到“輸出”，在這一領(lǐng)域機器將來可以完全替代人工。第二種類型，是僅僅有輸入還不夠，還需要知識積累，需要思維判斷的工作。這一領(lǐng)域是人和機器耦合的，比如機器人可以回答孩子的問題，教孩子知識，和孩子玩耍，但不能完全代替父母陪伴孩子、和孩子實時交流等。這種場景下：機器無法完全替代人工，而是輔助人，人機耦合進行工作。第三種類型，沒有信息輸入，而是主要靠創(chuàng)意，靠想象力的工作。今天的機器可以作圖、作曲、寫詩，但更多還是模仿，讓機器具備思考的能力、主動創(chuàng)作的能力目前還很難做到。這是人工智能發(fā)展的未來趨勢之一，因此需要創(chuàng)意和想象力的工作是機器無法取代的。

一、機器能思考嗎？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第11頁。人工智能的發(fā)展歷程可分為三段時期、6個階段。第一階段：人工智能起步期1956—1980s1956達特茅斯會議標(biāo)志AI誕生1957神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Perceptron被羅森布拉特發(fā)明；1964年，首臺聊天機器人誕生1970受限于計算能力，人工智能進入第一個寒冬第二階段：專家系統(tǒng)推廣1980s—1990s1980卡耐基梅隆大學(xué)推進第一個名為XCON的專家系統(tǒng)，具有一套強大的知識庫和推理能力，可以模擬人類專家來解決特定領(lǐng)域問題，從此，機器學(xué)習(xí)開始興起20世紀80年代中-90年代中，專家系統(tǒng)應(yīng)用有限，且經(jīng)常在常識性問題上出錯，人工智能迎來第二個寒冬二、人工智能的發(fā)展歷程人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第12頁。第三階段：深度學(xué)習(xí)2000s—至今1997IBM的“深藍”戰(zhàn)勝國際象棋冠軍，成為人工智能史上的一個重要里程碑2006Hinton提出“深度學(xué)習(xí)”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2012Google無人駕駛汽車上路，人工智能迎來爆發(fā)式增長的新高潮近十年來，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，實現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破。總體趨勢：人工智能的發(fā)展歷程曲折起伏，高峰與低谷交替出現(xiàn)。未來隨著人工智能核心技術(shù)的突破，將不斷改善提升現(xiàn)有的局限性，向各行各業(yè)快速滲透融合，這是人工智能驅(qū)動第四次技術(shù)革命的最主要表現(xiàn)方式。二、人工智能的發(fā)展歷程人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第13頁。人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈劃分概覽三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第14頁。基礎(chǔ)支撐層（基礎(chǔ)層）——人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)主要是研發(fā)硬件及軟件，為人工智能提供數(shù)據(jù)及算力支撐。主要包括物質(zhì)基礎(chǔ)：即計算硬件（AI芯片、傳感器）、計算系統(tǒng)技術(shù)（大數(shù)據(jù)、云計算和5G通信）、數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和分析）和算法模型。傳感器負責(zé)收集數(shù)據(jù)，AI芯片（GPU、FPGA、ASIC等）負責(zé)運算，算法模型負責(zé)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第15頁。技術(shù)驅(qū)動層（技術(shù)層）——人工智能產(chǎn)業(yè)的核心主要包括圖像識別、文字識別、語音識別、生物識別等應(yīng)用技術(shù)，主要用于讓機器完成對外部世界的探測，即看懂、聽懂、讀懂世界，進而才能夠做出分析判斷、采取行動，讓更復(fù)雜層面的智慧決策、自主行動成為可能。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第16頁。場景應(yīng)用層（應(yīng)用層）——人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸，專注行業(yè)應(yīng)用主要面向AI與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合，實現(xiàn)不同行業(yè)應(yīng)用場景的解決方案（如“AI+”制造、家居、金融、教育、交通、安防、醫(yī)療、物流、零售等領(lǐng)域）和AI消費級終端產(chǎn)品（如智能汽車、智能機器人、智能無人機、智能家居設(shè)備、可穿戴設(shè)備等）。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第17頁。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)圖人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第18頁。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)人工智能應(yīng)用正在以場景化、碎片化的方式涌現(xiàn)預(yù)計2030年，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元！——國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第19頁。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中國人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)概覽中國人工智能企業(yè)多集中在應(yīng)用層，技術(shù)層和基礎(chǔ)層企業(yè)占比相對較?。粡募夹g(shù)類型分布來看，涉及機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、云計算和機器人技術(shù)的企業(yè)較多，整體分布相對均勻。在應(yīng)用技術(shù)方面，以語音識別、機器視覺為代表的人工智能技術(shù)快速成熟，已達到規(guī)?；a(chǎn)業(yè)實用水平。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第20頁。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中國人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)概覽全球科技競爭進入敏感時期，產(chǎn)品出口、系統(tǒng)軟件采購、芯片進口等多方面都可能面臨挑戰(zhàn)，這對以應(yīng)用開發(fā)見長、基礎(chǔ)層支撐積累較淺的國內(nèi)企業(yè)帶來壓力，但同時也形成了倒逼產(chǎn)業(yè)鏈上游企業(yè)發(fā)展的動力。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第21頁。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)人工智能產(chǎn)業(yè)的人才需求結(jié)構(gòu)AI產(chǎn)業(yè)鏈分為:基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層。AI產(chǎn)業(yè)鏈以算力驅(qū)動，場景為王。未來各行各業(yè)的應(yīng)用需要大量的技術(shù)技能型人才認識人工智能、參與到場境訓(xùn)練與應(yīng)用中。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第22頁。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)動力市場的變化勞動者面臨職業(yè)替代風(fēng)險對人才培養(yǎng)模式和體系提出了變革要求“物信融合”時代教育面臨的挑戰(zhàn)AI、5G、VR等新技術(shù)勢不可擋，未來的教育教學(xué)模式如何變革？技術(shù)真的能奏效嗎？教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容如何提升？如何讓所有從事和參與教育的人享受教育生活，讓以教師為中心的學(xué)習(xí)向以學(xué)生為中心的學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變，享受學(xué)習(xí)過程，讓所有的人真正成為他自己。人工智能時代的到來倒逼未來教育的發(fā)展，同時技術(shù)更迭與教育倫理需做好有效銜接和平衡。技術(shù)驅(qū)動——未來已來010203“物信融合”背景下教育發(fā)展面臨的挑戰(zhàn):人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第23頁。三、人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)2019政府工作報告：“打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，拓展‘智能+’，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能”“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，培育新一代信息技術(shù)、高端裝備、生物醫(yī)藥、新能源汽車、新材料等新興產(chǎn)業(yè)集群，壯大數(shù)字經(jīng)濟?！薄陡叩葘W(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》教技〔2018〕3號1.加快人工智能領(lǐng)域?qū)W科建設(shè)。2.加強人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)。推進“新工科”建設(shè)，到2020年建設(shè)100個“人工智能+X”復(fù)合特色專業(yè)。3.加強人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)。4.構(gòu)建人工智能多層次教育體系。教育部：人才先行人工智能（AI）政策支持情況政策導(dǎo)向人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用，加大對人工智能人才（技術(shù)應(yīng)用）的培養(yǎng)力度勢在必行。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》國發(fā)〔2017〕35號第一步，到2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進水平同步，人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟增長點。第二步，到2025年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達到世界領(lǐng)先水平。第三步，到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。國務(wù)院：戰(zhàn)略布局《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》工信部科[2017]315號——人工智能重點產(chǎn)品規(guī)?；l(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)水平大幅提升，智能服務(wù)機器人實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用?！斯ぶ悄苷w核心基礎(chǔ)能力顯著增強，智能傳感器技術(shù)產(chǎn)品實現(xiàn)突破——智能制造深化發(fā)展，復(fù)雜環(huán)境識別、新型人機交互等人工智能技術(shù)在關(guān)鍵技術(shù)裝備中加快集成應(yīng)用。工信部：積極部署人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第24頁。四、人工智能砸了誰的飯碗你的職業(yè)未來會消失嗎？人工智能的本質(zhì)：是將人們從簡單、機械的勞動中解放出來，有效地提高效率與質(zhì)量、節(jié)約時間，降低人力與業(yè)務(wù)成本。從社會分工來看，最先被取代的是很多簡單的工作、易于自動化的內(nèi)部工作。如：依靠訓(xùn)練即可掌握的技能；重復(fù)性勞動，熟練即可的工作；。典型的如生產(chǎn)工、裝配工、流水線作業(yè)等。非自動化工作，如：創(chuàng)意、設(shè)計、發(fā)明、溝通協(xié)調(diào)等，對勞動力的需求將會上升，并在企業(yè)內(nèi)外部創(chuàng)造出一些新的工作機會。從本質(zhì)上說，人工智能將帶來的是一種勞動力的轉(zhuǎn)型，將改變?nèi)藗兊墓ぷ餍再|(zhì)，重塑未來的勞動力。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第25頁。四、人工智能砸了誰的飯碗你的職業(yè)未來會消失嗎？（數(shù)據(jù)來源：牛津大學(xué)、麥肯錫、普華永道、創(chuàng)新工場研究報告）人工智能替代職業(yè)的概率排名情況人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第26頁。四、人工智能砸了誰的飯碗什么是“人工智能訓(xùn)練師”？2020年3月，人社部向社會發(fā)布了未來緊需的16個新職業(yè)，其中人工智能訓(xùn)練師名列其中，這是人工智能的第一個非技術(shù)類新職位，更是一個面向行業(yè)應(yīng)用的新崗位?！叭斯ぶ悄苡?xùn)練師”，是阿里巴巴率先提出，被形象的稱為“機器人飼養(yǎng)員”。其目的就是讓AI更“懂”人，通“人”性，更好地為人們服務(wù)。具體定義：是指使用智能訓(xùn)練軟件，在人工智能產(chǎn)品實際使用過程中進行數(shù)據(jù)庫管理、算法參數(shù)設(shè)置、人機交互設(shè)計、性能測試跟蹤及其他輔助作業(yè)的人員。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第27頁。四、人工智能砸了誰的飯碗人工智能訓(xùn)練師產(chǎn)業(yè)的背景行業(yè)背景：隨著人工智能技術(shù)的不斷變革，人工智能正在加快與各行各業(yè)深度融合，加快產(chǎn)業(yè)智能化進程。AI+傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)已是大勢所趨，未來對人才培養(yǎng)的倒逼、企業(yè)崗位的變化以及職業(yè)能力的要求將出現(xiàn)巨大改變。崗位需求：人工智能的應(yīng)用需要大量數(shù)據(jù)的支撐，而在各行各業(yè)獲取到的原始數(shù)據(jù)無法直接用于模型訓(xùn)練，這需要專業(yè)的標(biāo)注和加工后才能使用，但如果標(biāo)注人員不懂行業(yè)具體的應(yīng)用場境，對數(shù)據(jù)的理解和標(biāo)注質(zhì)量差異很大，將導(dǎo)致整體標(biāo)注工作的效率和效果都不夠理想。因此，“人工智能訓(xùn)練師”應(yīng)運而生，這不是一個人工智能技術(shù)職位，而是“人工智能+專業(yè)應(yīng)用”的新崗位。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第28頁。四、人工智能砸了誰的飯碗人工智能訓(xùn)練師需要具備什么能力？人工智能訓(xùn)練師從智能產(chǎn)品應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)理解、智能訓(xùn)練等維度劃分五個等級，包括：（1）標(biāo)注和加工圖片、文字、語音等業(yè)務(wù)的原始數(shù)據(jù)；（2）設(shè)計人工智能產(chǎn)品的交互流程和應(yīng)用解決方案；（3）分析提煉專業(yè)領(lǐng)域特征，訓(xùn)練和評測人工智能產(chǎn)品相關(guān)算法、功能和性能；（4）監(jiān)控、分析、管理人工智能產(chǎn)品應(yīng)用數(shù)據(jù)；（5）調(diào)整、優(yōu)化人工智能產(chǎn)品參數(shù)和配置。其核心目標(biāo)就是通過分析需求和相關(guān)數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則的制定，最終實現(xiàn)提高數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的質(zhì)量和效率，讓智能更懂人類，更好地為人類服務(wù)。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第29頁?！揪毩?xí)與思考】選擇題：1.人工智能的智能水平從低到高怎么發(fā)展？A.認知智能—感知智能—計算智能B.感知智能—計算智能—認知智能C.計算智能—認知智能—感知智能D.認知智能—計算智能—感知智能2.人工智能的其他支撐技術(shù)包括哪些？（多選題）A.云計算B.大數(shù)據(jù)C.物聯(lián)網(wǎng)D.5G通信3.以下哪項不屬于人工智能的技術(shù)驅(qū)動層內(nèi)容？A.圖像識別B.語音識別C.AI芯片D.知識圖譜人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第30頁?！揪毩?xí)與思考】選擇題：4.以下哪項內(nèi)容不屬于人工智能的應(yīng)用層范圍？A.AI+金融B.AI+無人駕駛C.AI+教育D.智能芯片5.以下哪項是人工智能未來可替代的職業(yè)？（多選題）A.財務(wù)類人員B.流水線工人C.電話銷售員D.心理學(xué)家判斷題：1.人工智能的發(fā)展是曲折起伏的，有低谷也有高潮，一直沿著這種趨勢不斷前進。2.人工智能訓(xùn)練師要求具備人工智能技術(shù)背景，是一個人工智能技術(shù)崗位。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第31頁?！揪毩?xí)與思考】討論題：1.讓學(xué)生想一想，人工智能從會學(xué)習(xí)、會行動到能思考、能應(yīng)變，兩種不同的智能水平可能帶來的人類工作、生活的巨大變化，我們和機器怎么協(xié)同共處？2.讓學(xué)生結(jié)合自己所學(xué)的專業(yè)，查閱相關(guān)行業(yè)資料，思考該行業(yè)未來需要人工智能訓(xùn)練師嗎？在哪些具體工作領(lǐng)域有需求？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第32頁?！揪毩?xí)與思考】客觀題答案選擇題：1.C2.ABCD3.C4.D5.ABC判斷題：1.對2.錯（是一個非人工智能技術(shù)類職位）人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第33頁。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目一初探人工智能AI遇見應(yīng)用興趣引領(lǐng)未來人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第34頁。AI遇見應(yīng)用興趣引領(lǐng)未來人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目二認知人工智能

的基礎(chǔ)支撐人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第35頁。目錄教學(xué)目標(biāo)教學(xué)要求內(nèi)容概覽相關(guān)知識2.1.1人工智能的核心驅(qū)動力 2.1.2人工智能的其他支撐技術(shù) 2.1.3了解人工智能的數(shù)據(jù)服務(wù)

練習(xí)與思考 人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目二認知人工智能的基礎(chǔ)支撐人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第36頁。1.學(xué)習(xí)人工智能的核心驅(qū)動力——算力、算法、數(shù)據(jù)，以及相互間的關(guān)系2.概要了解人工智能的其他支撐技術(shù)——物聯(lián)網(wǎng)、云計算、5G及相互間的賦能3.數(shù)據(jù)作為AI算法“燃料”的重要性以及采集、標(biāo)注及分析的基本流程【教學(xué)目標(biāo)】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第37頁。1.知識點人工智能芯片的分類及特點認知物聯(lián)網(wǎng)和AIoT，以及云計算、5G的概念及應(yīng)用人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的采集、標(biāo)注及統(tǒng)計分析2.重難點通過本單元的學(xué)習(xí)，厘清機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系及重點應(yīng)用領(lǐng)域；了解AIoT這一高頻詞的出現(xiàn)背景，思考人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)在實際行業(yè)應(yīng)用中的落地融合；深刻理解數(shù)據(jù)、算法模型及場境應(yīng)用的流程及相互關(guān)系，由此學(xué)習(xí)人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的相關(guān)內(nèi)容?！窘虒W(xué)要求】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第38頁?！緝?nèi)容概覽】燃料加速器發(fā)動機項目二認知人工智能的基礎(chǔ)支撐2.1.3了解人工智能的數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)分析2.1.2人工智能的其他支撐技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)和AIoTAIoT“萬物智聯(lián)”云計算2.1.1人工智能的核心驅(qū)動力算力人工智能的基礎(chǔ)硬件層，為算法提供基礎(chǔ)計算能力涵蓋：GPU、CPU、FPGA和各種各樣的ASIC專用芯片物聯(lián)網(wǎng)“萬物互聯(lián)”5G提供快速安全的云計算與數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，讓用戶可以使用網(wǎng)絡(luò)上的龐大計算資源與數(shù)據(jù)中心性能目標(biāo)被監(jiān)測的各種物理量、影音圖文信息、生產(chǎn)生活記錄等通過數(shù)據(jù)標(biāo)注員借助標(biāo)記工具，對人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進行加工的一種行為典型分析步驟：探索性數(shù)據(jù)分析、模型選定分析、推斷分析數(shù)據(jù)標(biāo)注的類型：圖像標(biāo)注、語音標(biāo)注、文本標(biāo)注、視頻標(biāo)注等數(shù)據(jù)算法數(shù)據(jù)來源大數(shù)據(jù)特點與人工智能的關(guān)系規(guī)模性、高速性、多樣性、價值稀疏性相互促進，大數(shù)據(jù)要求AI不斷提高計算能力，同時也在不斷訓(xùn)練著AI機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)讓機器像人一樣的學(xué)習(xí)和思考——從已知數(shù)據(jù)中獲得規(guī)律，并對未知進行預(yù)測學(xué)習(xí)方式分類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)讓算法自動從數(shù)據(jù)中獲取特征，而不是像機器學(xué)習(xí)人為提取特征主要應(yīng)用方向圖像識別：圖像分類、物體檢測、圖像分割、圖像回歸語音識別：語音識別、聲紋識別、語音合成自然語言處理：情感分析、神經(jīng)機器翻譯、自然語言推理典型應(yīng)用場景在線視頻、4K/8K業(yè)務(wù)、車聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、遠程醫(yī)療、智慧城市等圖像、聲音等媒體數(shù)據(jù)；動作、姿態(tài)等行為數(shù)據(jù)；位置、天氣等環(huán)境數(shù)據(jù)實現(xiàn)物體與物體、環(huán)境與狀態(tài)信息之間實時共享AI+IoT，人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)在實際行業(yè)應(yīng)用中的落地融合與人工智能的關(guān)系人工智能的基礎(chǔ)計算平臺，人工智能的能力集成到千萬應(yīng)用中的便捷途徑高數(shù)據(jù)速率、減少延遲、節(jié)省能源、降低成本、提高系統(tǒng)容量和大規(guī)模設(shè)備連接人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第39頁。人工智能的核心驅(qū)動力人工智能的核心驅(qū)動力包括：大數(shù)據(jù)、算法、算力。大數(shù)據(jù)可以比作人工智能的燃料，算法是發(fā)動機，算力則是支撐發(fā)動機高速運轉(zhuǎn)的加速器。三者相輔相成，數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)才能極大地促進人工智能行業(yè)的發(fā)展。【相關(guān)知識】人工智能三要素人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第40頁。大數(shù)據(jù)——這是讓計算機獲得智能的鑰匙，具有三大特征：體量大、多維度、全面性；算法——如深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等，就是讓計算機通過大量的數(shù)據(jù)具備學(xué)習(xí)能力；算力——每個聰明的人工智能系統(tǒng)背后都有一套強大的硬件系統(tǒng)，用于計算處理大數(shù)據(jù)和執(zhí)行先進算法的能力。一、人工智能的核心驅(qū)動力人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第41頁。（一）人工智能的“加速器”——算力什么是算力？算力是人工智能的基礎(chǔ)硬件層，為算法提供基礎(chǔ)計算能力。涵蓋：GPU、CPU、FPGA和各種各樣的ASIC專用芯片。芯片的發(fā)展歷程？傳統(tǒng)計算機芯片為CPU,但這種傳統(tǒng)計算架構(gòu)無法支撐深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模并行計算需求。GPU（圖像處理器）作為應(yīng)對圖像處理需求而出現(xiàn)的芯片，其海量數(shù)據(jù)并行運算的能力與深度學(xué)習(xí)需求不謀而合，因此，被最先引入深度學(xué)習(xí)。GPU的優(yōu)點：讓并行計算成為可能，對數(shù)據(jù)處理規(guī)模、數(shù)據(jù)運算速度帶來了指數(shù)級的增長。和使用傳統(tǒng)雙核CPU在運算速度上的差距最大會達到近七十倍，解決了制約計算機視覺發(fā)展的主要瓶頸。一、人工智能的核心驅(qū)動力人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第42頁。（一）人工智能的“加速器”——算力人工智能芯片的發(fā)展路徑兩種發(fā)展路徑：一種是延續(xù)傳統(tǒng)計算架構(gòu)，加速硬件計算能力，主要以3種類型的芯片為代表，即GPU、FPGA、ASIC，但CPU依舊發(fā)揮著不可替代的作用；另一種是采用類腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)來提升計算能力，以IBMTrueNorth芯片為代表。一、人工智能的核心驅(qū)動力種類傳統(tǒng)芯片類腦芯片CPUGPUDSPFPGAASIC特征邏輯控制、串行運算等通用計算3D圖像處理、密集型并行運算實現(xiàn)各種數(shù)字信號處理算法半定制IC、可編程芯片計算能力和效率可根據(jù)算法需要定制模擬人腦進行異步、并行和分布式信息處理領(lǐng)域云端/終端推理云端訓(xùn)練端側(cè)推理云端/終端推理訓(xùn)練&推理端側(cè)推理企業(yè)英特爾英偉達ImaginationCEVA

中星微Xilinx

深鑒科技谷歌

寒武紀IBM傳統(tǒng)芯片及類腦芯片硬件信息比較人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第43頁。什么是算法模型？算法是人工智能的發(fā)動機，有了算法，有了被訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，經(jīng)過多次訓(xùn)練，經(jīng)過模型評估和算法人員不斷調(diào)整后，會獲得訓(xùn)練模型。有了好的算法模型，人工智能業(yè)務(wù)要求的基礎(chǔ)功能才能得以實現(xiàn)。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第44頁。人工智能的算法理論人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系：人工智能是目標(biāo)，機器學(xué)習(xí)是重要實現(xiàn)手段之一，深度學(xué)習(xí)則源于機器學(xué)習(xí)的一個技術(shù)方向——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第45頁。什么是機器學(xué)習(xí)？讓計算機具有像人一樣的學(xué)習(xí)和思考能力，即從已知數(shù)據(jù)中獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測的技術(shù)。在這整個過程中，最關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法機器學(xué)習(xí)的分類3種學(xué)習(xí)方式的分類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）：簡單理解為“跟老師學(xué)”，即在有老師的環(huán)境下，學(xué)生從老師那里獲得做對或做錯的反饋。其學(xué)習(xí)結(jié)果為函數(shù)，以概率函數(shù)、代數(shù)函數(shù)或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為函數(shù)模型無監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）：簡單理解為“自學(xué)標(biāo)評”，即沒有老師的環(huán)境下，學(xué)生自己學(xué)習(xí)，一般有既定標(biāo)準評價，或者無評價。采用聚類方法，學(xué)習(xí)結(jié)果為類別。強化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）：簡單理解為“自學(xué)自評”，即沒有老師的環(huán)境下，學(xué)生對問題答案自我評價，以統(tǒng)計和動態(tài)規(guī)劃技術(shù)為指導(dǎo)的一種學(xué)習(xí)方法。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第46頁。什么是機器學(xué)習(xí)？——什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)這是最簡單、最直接的一種機器學(xué)習(xí)方式。類似高考前所做的練習(xí)題是有標(biāo)準答案的，在做題的過程中，我們可以通過對照答案，來分析問題找出方法。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第47頁。什么是機器學(xué)習(xí)？——什么是非監(jiān)督學(xué)習(xí)也稱為無監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是所做的練習(xí)題沒有標(biāo)準答案，換句話說，你也不知道自己做的是否正確，沒有參照。由于這種方式能夠幫助克服很多實際應(yīng)用中獲取監(jiān)督數(shù)據(jù)的困難，因此一直是人工智能發(fā)展的一個重要研究方向。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第48頁。什么是機器學(xué)習(xí)？——什么是強化學(xué)習(xí)這是一種非常強大的學(xué)習(xí)方式，其目標(biāo)就是要獲得一個策略去指導(dǎo)行動。比如在圍棋博弈中，這個策略可以根據(jù)盤面形勢指導(dǎo)每一步應(yīng)該在哪里落子；在股票交易中，這個策略會告訴我們應(yīng)該在什么時候買入、什么時候賣出。具體案例：2016年擊敗圍棋世界冠軍李世石九段的阿爾法狗，其令世人震驚的博弈能力就是通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出來的。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第49頁。什么是深度學(xué)習(xí)？這是機器學(xué)習(xí)比較熱門的一個方向，其本身是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的衍生。深度學(xué)習(xí)是讓算法自動從數(shù)據(jù)中獲取特征，而不是像從前的機器學(xué)習(xí)方法，人為的去提取特征。深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建一個多層的表示學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，使用一系列非線性變換操作，從原始數(shù)據(jù)中提取簡單的特征進行組合，從而獲得更高層、更抽象的表示。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第50頁。機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的差異其最大的不同在于深度學(xué)習(xí)不需要人為的做特征工程，而是可以通過算法直接獲取特征。這使機器學(xué)習(xí)向“全自動數(shù)據(jù)分析”又前進了一步。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第51頁。什么是深度學(xué)習(xí)？——深度學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用方向1.圖像處理領(lǐng)域圖像分類（物體識別）：整幅圖像的分類或識別。物體檢測：檢測圖像中物體的位置進而識別物體。圖像分割：對圖像中的特定物體按邊緣進行分割。圖像回歸：預(yù)測圖像中物體組成部分的坐標(biāo)。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法2.語音識別領(lǐng)域語音識別：將語音識別為文字。聲紋識別：識別是哪個人的聲音。語音合成：根據(jù)文字合成特定人的語音。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第52頁。什么是深度學(xué)習(xí)？——深度學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用方向3.自然語言處理領(lǐng)域語言模型：根據(jù)前一個單詞預(yù)測下一個單詞。情感分析：分析文本體現(xiàn)的情感（正負向、正負中或多態(tài)度類型）。神經(jīng)機器翻譯：基于統(tǒng)計語言模型的多語種互譯。神經(jīng)自動摘要：根據(jù)文本自動生成摘要。機器閱讀理解：通過閱讀文本回答問題、完成選擇題或完型填空。自然語言推理：根據(jù)一句話（前提）推理出另一句話（結(jié)論）。一、人工智能的核心驅(qū)動力（二）人工智能的“發(fā)動機”——算法人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第53頁。認識數(shù)據(jù)對人工智能的重要性數(shù)據(jù)集的豐富性和大規(guī)模性對算法訓(xùn)練尤為重要。實現(xiàn)精準視覺識別的第一步，就是獲取海量而優(yōu)質(zhì)的應(yīng)用場景數(shù)據(jù)。以人臉識別為例，訓(xùn)練該算法模型的圖片數(shù)據(jù)量至少應(yīng)為百萬級別。大數(shù)據(jù)的來源社交網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)據(jù)·科學(xué)儀器獲取數(shù)據(jù)·移動通信記錄數(shù)據(jù)傳感器檢測數(shù)據(jù)·飛機飛行記錄數(shù)據(jù)醫(yī)療數(shù)據(jù)：放射影像數(shù)據(jù)，疾病數(shù)據(jù)·商務(wù)數(shù)據(jù)：刷卡消費數(shù)據(jù)，網(wǎng)購交易數(shù)據(jù)信息量越來越大、維度越來越多，從圖像、聲音等媒體數(shù)據(jù)，到動作、姿態(tài)、軌跡等人類行為數(shù)據(jù)，再到地理位置、天氣等環(huán)境數(shù)據(jù)……一、人工智能的核心驅(qū)動力（三）人工智能的“燃料”——數(shù)據(jù)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第54頁。大數(shù)據(jù)的特點規(guī)模性（Volume，耗費大量存儲、計算資源）；高速性（Velocity，增長迅速、急需實時處理）；多樣性（Variety，來源廣泛、形式多樣）；價值稀疏性（Value，價值總量大、知識密度低）。大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系一方面，大數(shù)據(jù)要求人工智能不斷提高其計算能力；另一方面，大數(shù)據(jù)也在不斷地訓(xùn)練著人工智能，使結(jié)果更加精準。一、人工智能的核心驅(qū)動力（三）人工智能的“燃料”——數(shù)據(jù)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第55頁。沒有數(shù)據(jù)的人工智能是無法前行的。情景驅(qū)動的人工智能應(yīng)用，對企業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力提出迫切要求。企業(yè)不僅需要采集數(shù)據(jù)，還需要利用深度學(xué)習(xí)將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人工智能的“知識”。在每一個轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)，都需要能讀懂和識別數(shù)據(jù)背后信息的“AI+專業(yè)”應(yīng)用人才。一、人工智能的核心驅(qū)動力總結(jié)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第56頁。什么是物聯(lián)網(wǎng)？狹義：指通過信息傳感設(shè)備按約定的協(xié)議把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來進行信息交換，以實現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。這些傳感設(shè)備包括：射頻識別(RFID)、紅外線感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器、氣體感應(yīng)器等。廣義：打造“物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”，指通過多種信息技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)物體與物體之間、環(huán)境以及狀態(tài)信息之間實時的共享，以及智能化的收集、傳遞、處理、執(zhí)行。二、人工智能的其他支撐技術(shù)（一）認知物聯(lián)網(wǎng)和AIoT人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第57頁。物聯(lián)網(wǎng)與人工智能有什么關(guān)系？什么是AIoT？“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)在實際行業(yè)應(yīng)用中的落地融合。物聯(lián)網(wǎng)的最終目的是要解決具體場景的實際應(yīng)用，賦予物聯(lián)網(wǎng)一個“大腦”；AI通過對歷史和實時數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，能夠更準確的判斷用戶習(xí)慣，使設(shè)備做出符合用戶預(yù)期的行為，變得更加智能。人工智能也需要物聯(lián)網(wǎng)這個重要的平臺來完成落地應(yīng)用。AI的數(shù)據(jù)只有IoT能夠源源不斷的提供，IoT提供的海量龐雜的數(shù)據(jù)可以讓AI快速的獲取知識，不斷訓(xùn)練。二、人工智能的其他支撐技術(shù)（一）認知物聯(lián)網(wǎng)和AIoT人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第58頁。物聯(lián)網(wǎng)與人工智能有什么關(guān)系？什么是AIoT？二、人工智能的其他支撐技術(shù)（一）認知物聯(lián)網(wǎng)和AIoT因此只有兩者結(jié)合才能發(fā)揮出更大的作用，把應(yīng)用邊界不斷拓展，這也是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心訴求之一。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第59頁。什么是云計算二、人工智能的其他支撐技術(shù)（二）了解云計算從廣義上說，計算資源的共享池叫做“云”。其實質(zhì)是一個網(wǎng)絡(luò)，云計算把許多計算資源集合起來，通過軟件實現(xiàn)自動化管理，只需要很少的人參與，就能讓資源被快速提供。核心概念就是以互聯(lián)網(wǎng)為中心，在網(wǎng)站上提供快速且安全的云計算服務(wù)與數(shù)據(jù)存儲，讓每一個使用互聯(lián)網(wǎng)的人都可以使用網(wǎng)絡(luò)上的龐大計算資源與數(shù)據(jù)中心。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第60頁。云計算的特點和應(yīng)用二、人工智能的其他支撐技術(shù)（二）了解云計算計算能力作為一種商品，可以無限擴展，只要按使用量付費就可以；可以在互聯(lián)網(wǎng)上流通，可以方便地取用，且價格較為低廉。較為簡單的云計算技術(shù)服務(wù)，包括最為常見的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎和網(wǎng)絡(luò)郵箱。其他的如存儲云、醫(yī)療云、金融云、教育云等等，也已廣泛地應(yīng)用在行業(yè)及生活中。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第61頁。云計算與人工智能的關(guān)系二、人工智能的其他支撐技術(shù)（二）了解云計算云計算不僅是人工智能的基礎(chǔ)計算平臺，也是人工智能的能力集成到千萬應(yīng)用中的便捷途徑。作為IT基礎(chǔ)設(shè)施，它是人工智能與大數(shù)據(jù)之間的橋梁。人工智能的自我學(xué)習(xí)需要海量數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。而云計算支撐了人工智能和大數(shù)據(jù)這些計算存儲密集型任務(wù)，它是幫助獲得海量真實大數(shù)據(jù)的重要方式。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第62頁。什么是5G？二、人工智能的其他支撐技術(shù)（三）走近第五代移動通信技術(shù)（5G）5G：第五代移動通信系統(tǒng)，也是繼1G、2G、3G和4G系統(tǒng)之后的延伸。1G：語音通話，20世紀80年代；2G：消息傳遞，20世紀90年代；3G：多媒體、文本、互聯(lián)網(wǎng)，20世紀90年代末至21世紀初；4G：實時數(shù)據(jù)，包括車載導(dǎo)航、視頻共享，2008年推出。從模擬通信到數(shù)字通信，從文字傳輸、圖像傳輸又到視頻傳輸，移動通信技術(shù)極大地改變了我們的生活。而前四代移動通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，只是專注于移動通信，而5G在此基礎(chǔ)上還包括了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等諸多應(yīng)用場景。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第63頁。

5G的特點二、人工智能的其他支撐技術(shù)（三）走近第五代移動通信技術(shù)（5G）其性能目標(biāo)是高數(shù)據(jù)速率、減少延遲、節(jié)省能源、降低成本、提高系統(tǒng)容量和大規(guī)模設(shè)備連接。5G的到來，更高的速率、更大的帶寬、更低的延遲成為可能。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第64頁。

5G能實現(xiàn)什么場景？二、人工智能的其他支撐技術(shù)（三）走近第五代移動通信技術(shù)（5G）國際電信聯(lián)盟無線電通信局定義了5G的三大典型應(yīng)用場境：增強型移動寬帶：主要面向虛擬現(xiàn)實（VR）/增強現(xiàn)實（AR）,以及在線視頻4K/8K等高帶寬需求業(yè)務(wù)；超可靠低時延通信：主要面向車聯(lián)網(wǎng)與自動駕駛、遠程外科手術(shù)、智能電網(wǎng)、無人機等時延敏感的業(yè)務(wù)；海量大規(guī)模連接物聯(lián)網(wǎng)：主要面向智慧城市、智能交通等高連接密度需求的業(yè)務(wù)。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第65頁。什么是人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)？三、了解人工智能的數(shù)據(jù)服務(wù)即：為AI算法訓(xùn)練及優(yōu)化提供的數(shù)據(jù)采集、清洗、信息抽取、標(biāo)注等服務(wù)，這對于人工智能縱深到細分行業(yè)和場境應(yīng)用至關(guān)重要。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第66頁。三、了解人工智能的數(shù)據(jù)服務(wù)人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)包括以下步驟：1.數(shù)據(jù)采集又稱數(shù)據(jù)獲取。被采集數(shù)據(jù)可以是被監(jiān)測的各種物理量，如溫度、濕度、水位等，也可以是各類影音圖文信息。2.數(shù)據(jù)標(biāo)注包括：語音標(biāo)注、圖像標(biāo)注、文本標(biāo)注、視頻標(biāo)注等種類。標(biāo)記的基本形式有：標(biāo)注畫框、3D畫框、文本轉(zhuǎn)錄、圖像打點、目標(biāo)物體輪廓線等。3.數(shù)據(jù)分析指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論。通常包含以下三個步驟：探索性數(shù)據(jù)分析——模型選定分析——推斷分析人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第67頁。三、了解人工智能的數(shù)據(jù)服務(wù)人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)——什么是圖像標(biāo)注？圖像標(biāo)注和視頻標(biāo)注可統(tǒng)一稱為圖像標(biāo)注，因為視頻也是由圖像連續(xù)播放組成，1秒鐘的視頻包含25幀圖像，每1幀都是1張圖像。現(xiàn)實應(yīng)用場景：人臉識別以及自動駕駛車輛識別等。圖形的數(shù)據(jù)標(biāo)注需要相對復(fù)雜的過程。圖像包括形態(tài)、目標(biāo)點、結(jié)構(gòu)劃分等，數(shù)據(jù)標(biāo)注人員需要對不同的目標(biāo)標(biāo)記物用不同的顏色進行輪廓標(biāo)記，然后對相應(yīng)的輪廓打標(biāo)簽，用標(biāo)簽來概述輪廓內(nèi)的內(nèi)容，以便讓模型能夠識別圖像的不同標(biāo)記物。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第68頁。三、了解人工智能的數(shù)據(jù)服務(wù)人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)是深度學(xué)習(xí)技術(shù)催生出來的新職業(yè)，而數(shù)據(jù)標(biāo)注員從事的是人工智能時代的信息處理工作。當(dāng)技術(shù)的進步大幅提升了數(shù)據(jù)處理的效率，人的作用將從原來的重復(fù)勞動變成監(jiān)督和輔助機器學(xué)習(xí)，職業(yè)要求和內(nèi)涵也將發(fā)生重大變化。未來展望：隨著算法需求越來越旺盛，由機器持續(xù)學(xué)習(xí)人工標(biāo)注，提升預(yù)標(biāo)注和自動標(biāo)注能力對人工的替代率將成趨勢。當(dāng)技術(shù)大幅進步，數(shù)據(jù)標(biāo)注師如何變成人工智能訓(xùn)練師，新技術(shù)在取代人力的同時也帶來了新的職業(yè)路徑和新的職業(yè)要求?？偨Y(jié)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第69頁。【練習(xí)與思考】選擇題：1.人工智能的核心驅(qū)動力包括以下哪些要素？（多選題）A.算法B.數(shù)據(jù)C.算力D.物聯(lián)網(wǎng)2.以下哪個要素被稱為人工智能的發(fā)動機？A.算力B.數(shù)據(jù)C.云計算D.算法3.人工智能與機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的包含關(guān)系是什么？A.人工智能>深度學(xué)習(xí)>機器學(xué)習(xí)B.深度學(xué)習(xí)>機器學(xué)習(xí)>人工智能C.機器學(xué)習(xí)>深度學(xué)習(xí)>人工智能D.人工智能>機器學(xué)習(xí)>深度學(xué)習(xí)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第70頁?！揪毩?xí)與思考】選擇題：4.機器學(xué)習(xí)的分類方式有以下哪些？（多選題）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.強化學(xué)習(xí)C.深度學(xué)習(xí)D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)5.5G能實現(xiàn)以下哪些性能目標(biāo)？（多選題）A.減少延遲B.降低成本C.實現(xiàn)大規(guī)模設(shè)備連接D.高數(shù)據(jù)速率6.以下哪些應(yīng)用場境屬于5G的典型應(yīng)用？(多選題)A.無人駕駛B.車聯(lián)網(wǎng)C.在線視頻D.8K業(yè)務(wù)7.大數(shù)據(jù)有哪些特點？（多選題）A.多樣性B.高速性C.規(guī)模性D.價值稀疏性人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第71頁?！揪毩?xí)與思考】選擇題：8.人工智能的數(shù)據(jù)服務(wù)包括哪些步驟？(多選題)A.數(shù)據(jù)標(biāo)注B.數(shù)據(jù)采集C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)清洗判斷題：1.作為組成人工智能的核心驅(qū)動力之一，算力被比作人工智能的燃料。2.算力涵蓋GPU、CPU、FPGA和各種各樣的ASIC專用芯片。3.深度學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用方向包括了圖像識別、語音識別、自然語言處理等。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第72頁?！揪毩?xí)與思考】討論題：1.小組合作任務(wù)：將班級學(xué)生分成若干個小組，各小組就生活中的實際案例進行數(shù)據(jù)采集、并完成標(biāo)注及分析，最終輸出專題報告。2.深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)相比，具有哪些優(yōu)勢？互聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)購已經(jīng)深入千家萬戶，結(jié)合本節(jié)學(xué)習(xí)內(nèi)容思考深度學(xué)習(xí)在京東、美團、淘寶等網(wǎng)購平臺有哪些用武之地？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第73頁?！揪毩?xí)與思考】客觀題答案選擇題：1.ABC2.D3.B4.ABD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABC判斷題：1.錯2.對3.對人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第74頁。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目二認知人工智能的基礎(chǔ)支撐AI遇見應(yīng)用興趣引領(lǐng)未來人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第75頁。AI遇見應(yīng)用興趣引領(lǐng)未來人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目三認知人工智能

的應(yīng)用技術(shù)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第76頁。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第77頁。任務(wù)一視覺智能——機器如何識字、看人人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目三認知人工智能的應(yīng)用技術(shù)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第78頁。目錄教學(xué)目標(biāo)教學(xué)要求內(nèi)容概覽相關(guān)知識3.1.1圖像識別技術(shù)的原理及應(yīng)用 3.1.2人臉識別技術(shù)及應(yīng)用 3.1.3OCR文字識別技術(shù)及應(yīng)用練習(xí)與思考 人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目三認知人工智能的應(yīng)用技術(shù)任務(wù)一視覺智能——機器如何識字、看人人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第79頁。1．掌握圖像識別、人臉識別、文字識別的含義2．理解圖像識別、人臉識別、文字識別的原理、技術(shù)流程、應(yīng)用及發(fā)展趨勢3．進行圖像識別、人臉識別、文字識別的實訓(xùn)【教學(xué)目標(biāo)】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第80頁。1.知識點圖像識別、視頻識別、人臉識別、行為識別、文字識別的概念和技術(shù)流程2.技能點掌握圖像識別、人臉識別、文字識別的實訓(xùn)操作3.重難點通過本項目的學(xué)習(xí)，重點理解視覺智能包括哪些應(yīng)用技術(shù)，過去的計算機視覺和現(xiàn)在的視覺智能有什么區(qū)別和聯(lián)系，思考在生活和行業(yè)方面有哪些具體應(yīng)用？從“看得見”到“看得清楚、看得明白”之間，需要我們怎么去訓(xùn)練機器？同時，結(jié)合每個任務(wù)后的實訓(xùn)項目進一步思考，嘗試拓展更多實訓(xùn)任務(wù)?！窘虒W(xué)要求】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第81頁?！緝?nèi)容概覽】任務(wù)一視覺智能——機器如何識字、看人3.1.3OCR文字識別技術(shù)及應(yīng)用什么是OCR識別OCR識別的智能化OCR識別的應(yīng)用3.1.2人臉識別技術(shù)及應(yīng)用是圖像識別的一個應(yīng)用場景，也叫做人像識別、面部識別，即基于人的臉部特征信息進行身份識別3.1.1圖像識別技術(shù)及應(yīng)用什么是圖像識別？技術(shù)流程：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將圖片上的文字、符號智能識別出來并變?yōu)榭删庉嫷奈谋緝?yōu)點：識別效率和準確率高、識別圖像質(zhì)量寬容度高通用文字識別、卡證文字識別、票據(jù)文字識別、場景文字識別、其他文字識別（圖片數(shù)字、印章檢測、表格文字、圖片二維碼等）識別流程：圖像輸入、圖像預(yù)處理、版面分析、字符切割、字符特征提取、字符識別、后處理校正圖像識別的技術(shù)流程圖像識別的應(yīng)用信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策應(yīng)用領(lǐng)域：公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等延展介紹：視頻識別及視頻中的行為識別圖像處理：圖像采集、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像編碼與壓縮、圖像分割圖像識別：統(tǒng)計法、模板匹配法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第82頁?！鞠嚓P(guān)知識】計算機視覺應(yīng)用場景人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第83頁。圖像識別是人工智能行業(yè)應(yīng)用的一個重要方向，也是機器學(xué)習(xí)最熱門的領(lǐng)域之一。其目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別通過分類并提取重要特征并排除多余的信息來識別圖像。圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進行描述，包括：顏色特征、紋理特征、形狀特征及局部特征點等。一、圖像識別技術(shù)的原理及應(yīng)用（一）什么是圖像識別？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第84頁。

圖像識別過程圖像識別過程分為圖像處理和圖像識別兩個部分。一、圖像識別技術(shù)的原理及應(yīng)用（一）什么是圖像識別？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第85頁。

圖像識別過程1.圖像處理分為模擬圖像處理和數(shù)字圖像處理。其目的是去除干擾、噪聲，將原始圖像進行特征提取，主要包括圖像采集、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像編碼與壓縮和圖像分割。一、圖像識別技術(shù)的原理及應(yīng)用（一）什么是圖像識別？環(huán)節(jié)內(nèi)容圖像采集主要借助于攝像機、掃描儀、數(shù)碼相機等設(shè)備經(jīng)過采樣數(shù)字化得到的圖像,也包括一些動態(tài)圖像,并可以將其轉(zhuǎn)為數(shù)字圖像,與文字、圖形、聲音一起存儲。圖像提取是將一個圖像變換為適合計算機處理的形式的第一步。圖像增強為突出圖像中想抓取的部分,必須對圖像進行改善,以緩解圖像在成像、采集、傳輸?shù)冗^程中，質(zhì)量或多或少造成的退化。通過圖像增強,減少圖像中的干擾和噪聲,改變原來圖像的亮度、色彩分布、對比度等參數(shù),為后期的圖像分析和圖像理解奠定基礎(chǔ)。圖像復(fù)原為提取比較清晰的圖像，減少在獲取圖像時環(huán)境噪聲的影響、運動造成的圖像模糊、光線的強弱等原因使得圖像模糊,需要對圖像進行恢復(fù)。主要采用濾波方法,從降質(zhì)的圖像恢復(fù)原始圖。另一種特殊技術(shù)是圖像重建,該技術(shù)是從物體橫剖面的一組投影數(shù)據(jù)建立圖像。圖像編碼與壓縮為快速方便地在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下傳輸圖像或視頻,必須對圖像進行編碼和壓縮。如靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準JPEG,針對圖像的分辨率、色彩等進行規(guī)范。由于視頻可被看作是一幅幅不同的但有緊密相關(guān)的靜態(tài)圖像的時間序列,因此動態(tài)視頻的單幀圖像壓縮可以應(yīng)用靜態(tài)圖像的壓縮標(biāo)準。圖像編碼壓縮技術(shù)可以緩解數(shù)據(jù)量和存儲器容量問題、提高圖像傳輸速度、縮短處理時間。圖像分割技術(shù)圖像分割是把圖像分成一些互不重疊而又具有各自特征的子區(qū)域,每一區(qū)域是像素的一個連續(xù)集,這里的特性可以是圖像的顏色、形狀、灰度和紋理等。圖像分割對圖像中的目標(biāo)、背景進行標(biāo)記、定位,然后把目標(biāo)從背景中分離出來。目前,圖像分割的方法主要有基于區(qū)域特征的分割方法、基于相關(guān)匹配的分割方法和基于邊界特征的分割方法。在實際的圖像中需根據(jù)景物條件的不同選擇適合的圖像分割方法。圖像分割為進一步的圖像識別、分析和理解奠定了基礎(chǔ)。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第86頁。

圖像識別過程2.圖像識別將經(jīng)過處理的圖像進行特征提取和分類，這就是圖像識別。通常有幾種常用的識別方法：統(tǒng)計法、模板匹配法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。統(tǒng)計法——該方法是對研究的圖像進行大量的統(tǒng)計分析，找出其中的規(guī)律并提取反映圖像本質(zhì)特點的特征來進行圖像識別。缺點：當(dāng)特征數(shù)量激增，給特征提取造成困難，分類也難以實現(xiàn)。模板匹配法——即把已知物體的模板與圖像中所有未知物體進行比較，如果某一未知物體與該模板匹配，則該物體被檢測出來，并被認為是與模板相同的物體。缺點：雖然簡單方便，但應(yīng)用有很大的限制，識別率過多地依賴于已知物體的模板，如果已知物體的模板產(chǎn)生變形，會導(dǎo)致錯誤的識別。一、圖像識別技術(shù)的原理及應(yīng)用（一）什么是圖像識別？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第87頁。

圖像識別過程2.圖像識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法——指用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對圖像進行識別的方法。目前深度學(xué)習(xí)模型已應(yīng)用于一般圖像的識別和理解，不僅大大提升了圖像識別的準確性，也避免了抽取人工特征時的時間消耗。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)側(cè)重于模擬和實現(xiàn)人的認知過程中的感知過程、形象思維、分布式記憶和自學(xué)習(xí)自組織過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征：具有容錯性強、獨特的聯(lián)想記憶及自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力,特別適合處理信息模糊或不精確問題。一、圖像識別技術(shù)的原理及應(yīng)用（一）什么是圖像識別？舉例：垃圾郵件的判斷人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第88頁。圖像識別的技術(shù)流程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。一、圖像識別技術(shù)的原理及應(yīng)用（二）圖像識別的技術(shù)流程信息獲取通過傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。即獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器能夠認識的信息。預(yù)處理指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。特征抽取和選擇特征抽?。豪媚撤N方法，研究各式各樣的圖像，獲取圖像所具有的本身特征特征選擇：從抽取的特征中，選擇對本次識別有用的特征分類器設(shè)計通過訓(xùn)練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術(shù)能夠得到高識別率。分類決策在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第89頁。視頻監(jiān)控、人臉檢測和識別等都是圖像識別最廣泛的應(yīng)用。從場境上，公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等均有廣泛應(yīng)用。存在的局限：圖像識別技術(shù)在應(yīng)用上還只是起著導(dǎo)盲犬性質(zhì)的指引作用，需要通過人工添加標(biāo)簽或注釋，幫助機器來理解圖片。未來的技術(shù)將朝著能夠具有人一樣的視覺、能夠理解圖像內(nèi)容的人工智能發(fā)展。一、圖像識別技術(shù)的原理及應(yīng)用（三）圖像識別的應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第90頁。視頻識別及視頻中的行為識別是圖像識別技術(shù)的重要應(yīng)用。視頻就是由圖像連續(xù)播放形成的（1秒鐘的視頻包含25幀圖像，每1幀都是1張圖像），視頻識別中一個重要內(nèi)容是視頻理解，主要包括：視頻結(jié)構(gòu)化分析：即是對視頻進行幀、超幀、鏡頭、場景、故事等分割，從而在多個層次上進行處理和表達。目標(biāo)檢測和跟蹤：如車輛跟蹤，多是應(yīng)用在交通安防領(lǐng)域。人物識別：識別出視頻中出現(xiàn)的人物。動作識別：識別出視頻中人物的動作。視頻中的行為識別是計算機視覺研究中的重要領(lǐng)域，將人的活動進行拆分并進行識別。一、圖像識別技術(shù)的原理及應(yīng)用（三）圖像識別的應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第91頁。

什么是人臉識別？人臉識別是圖像識別的一個應(yīng)用場景，通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)，用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)。人臉識別技術(shù)的主要流程人臉圖像采集及檢測人臉圖像預(yù)處理人臉圖像特征提取匹配與識別。二、人臉識別技術(shù)及應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第92頁。人臉識別技術(shù)的主要流程（1）人臉圖像采集及檢測人臉圖像采集：通過攝像鏡頭采集，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。人臉檢測：主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準確標(biāo)定出人臉的位置、大小和特征。其目的就是把其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)檢測。（2）人臉圖像預(yù)處理基于人臉檢測結(jié)果，對圖像進行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。包括人臉對準，人臉圖像的光線補償，灰度變換、直方圖均衡化、歸一化（取得尺寸一致，灰度取值范圍相同的標(biāo)準化人臉圖像），中值濾波（圖片的平滑操作以消除噪聲）以及銳化等。二、人臉識別技術(shù)及應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第93頁。人臉識別技術(shù)的主要流程（3）人臉圖像特征提取也稱人臉表征，是對人臉進行特征建模的過程?？墒褂玫奶卣魍ǔ７譃橐曈X特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。（4）匹配與識別提取的人臉特征值數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存貯的特征模板進行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值，將相似度與這一閾值進行比較，來對人臉的身份信息進行判斷。二、人臉識別技術(shù)及應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第94頁。人臉識別技術(shù)的應(yīng)用范圍企業(yè)、住宅安全和管理：如人臉識別門禁考勤系統(tǒng)，人臉識別防盜門等電子護照及身份證公安、司法和刑偵自助服務(wù)信息安全：如計算機登錄、電子政務(wù)和電子商務(wù)等其他類似常見技術(shù)還有指紋識別、手掌幾何學(xué)識別、虹膜和視網(wǎng)膜識別等，也廣泛地應(yīng)用于身份認證等場境，比如簽證應(yīng)用、身份識別、打卡應(yīng)用等。二、人臉識別技術(shù)及應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第95頁。OCR，全稱OpticalCharacterRecognition，光學(xué)字符識別。利用該識別技術(shù)，OCR文字識別可以代替人工錄入，將圖片上的文字、符號識別出來并變?yōu)榭删庉嫷奈谋?。人工智能時代的OCR，又被稱為文字識別技術(shù)，它是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將紙張、圖片等載體上的文字內(nèi)容，智能識別成為可編輯的文本。三、OCR文字識別技術(shù)及應(yīng)用（一）什么是OCR識別？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第96頁。1.智能OCR的優(yōu)點為什么會出現(xiàn)智能OCR？——深度學(xué)習(xí)技術(shù)進入視覺識別領(lǐng)域，一種全新的基于深度學(xué)習(xí)的OCR流程被提出來。優(yōu)點：從單字識別進化到整行識別，文字識別準確率大幅提升；極大提升對識別圖像質(zhì)量的寬容度，可以有效識別光照不均、圖像模糊、復(fù)雜背景等低質(zhì)量圖像；無需掃描儀或高拍儀、手機、平板等移動設(shè)備拍攝的照片，都可以用于識別。甚至，手寫字體的識別不再是“噩夢”。三、OCR文字識別技術(shù)及應(yīng)用（二）AI時代，OCR識別的蛻變?nèi)斯ぶ悄芑A(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第97頁。

2.OCR技術(shù)的識別流程三、OCR文字識別技術(shù)及應(yīng)用（二）AI時代，OCR識別的蛻變序號步驟步驟內(nèi)容1圖像輸入采集所要識別的圖像，比如名片、身份證、護照、行駛證、駕駛證、公文、文檔等等2圖像預(yù)處理包含二值化、去噪、傾斜度矯正等3版面分析對將要識別的文檔分段、分行處理4字符切割定位出字符串的邊界，然后分別對字符串進行單個切割5字符特征提取提取字符特征，為識別提供依據(jù)6字符識別將當(dāng)前字符提取的特征向量與特征模板庫進行模板粗分類和模板細匹配，識別出字符7版面回復(fù)將識別結(jié)果按照原來的版面排班，輸出Word或pdf格式的文檔8后處理校正根據(jù)特定的語言上下文的關(guān)系，對識別結(jié)果進行較正人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第98頁。OCR識別：包含通用文字識別、卡證文字識別、票據(jù)文字識別、場景文字識別、以及其他文字（圖片數(shù)字、印章檢測、表格文字、圖片二維碼等）識別等幾大類型場景的識別。三、OCR文字識別技術(shù)及應(yīng)用（三）OCR識別的應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第99頁。

OCR識別的應(yīng)用場境智能OCR技術(shù)的身影已逐漸覆蓋到智慧城市、智慧金融、智能交通、智慧醫(yī)療等越來越多的領(lǐng)域，如：網(wǎng)絡(luò)信息安全企業(yè)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲網(wǎng)絡(luò)圖片，對照片上的文字識別剖析，進而判斷其是不是帶有特殊顏色信息內(nèi)容；圖書館藏書的電子化，提高了效率和準確度；物流行業(yè)，通過手寫體文字識別技術(shù)，自動識別出運單的收寄件人電話號碼和地址等字段，大幅提升運單信息錄入效率和物流資源的調(diào)度匹配能力；身份證的管理和識別、發(fā)票識別、出生證明識別、不動產(chǎn)登記識別等等。三、OCR文字識別技術(shù)及應(yīng)用（三）OCR識別的應(yīng)用人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第100頁?！揪毩?xí)與思考】選擇題：1.以下哪些方法屬于圖像識別的方法？（多選題）A.模板匹配法B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法C.統(tǒng)計法D.知識圖譜2.以下哪個流程屬于圖像識別的正確流程？A.特征抽取選擇—分類決策—信息預(yù)處理B.信息預(yù)處理—分類決策—特征抽取選擇C.信息預(yù)處理—特征抽取選擇—分類決策D.分類決策—特征抽取選擇—信息預(yù)處理3.人臉識別包含以下哪些流程？（多選題）A.人臉圖像采集及檢測B.人臉圖像特征提取C.人臉圖像預(yù)處理D.人臉圖像匹配與識別人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第101頁。【練習(xí)與思考】選擇題：4.以下哪些均屬于人物身份確認的常見技術(shù)？（多選題）A.指紋識別B.人臉識別C.手掌幾何學(xué)識別D.虹膜和視網(wǎng)膜識別5.人工智能OCR識別帶來哪些優(yōu)點？(多選題)A.識別效率提升B.識別的圖像質(zhì)量寬容度低C.識別的準確率高D.手寫字體也很容易識別人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第102頁?！揪毩?xí)與思考】選擇題：6.OCR識別可應(yīng)用于以下哪些場境？（多選題）A.文字識別B.票據(jù)識別C.圖片二維碼識別D.圖片數(shù)字判斷題：1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的提升對于人工智能技術(shù)的應(yīng)用有著重要推動作用。2.視頻識別是圖像識別技術(shù)的重要應(yīng)用之一。3.OCR識別不能用于印章檢測的識別。人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第103頁?！揪毩?xí)與思考】討論題：1.談一談，列舉你身邊的圖像識別、人臉識別、文字識別應(yīng)用案例，試想還有哪些改進或創(chuàng)新之處。2.想一想，視覺智能相關(guān)技術(shù)在哪些方面已超越人類，進而影響到了傳統(tǒng)的就業(yè)崗位，又在哪些方面現(xiàn)階段甚至很長一段時間內(nèi)還不能代替人類的角色？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第104頁?！揪毩?xí)與思考】客觀題答案選擇題：1.ABC2.C3.ABCD4.ABCD5.ACD6.ABCD判斷題：1.對

2.對3.錯人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第105頁。任務(wù)二聽覺智能——機器如何“聞聲識人”人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目三認知人工智能的應(yīng)用技術(shù)人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第106頁。目錄教學(xué)目標(biāo)教學(xué)要求內(nèi)容概覽相關(guān)知識3.2.1什么是語音識別技術(shù)？ 3.2.2語音識別技術(shù)的應(yīng)用 3.2.3聲紋識別：讓語音識別更加隱秘練習(xí)與思考 人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

項目三認知人工智能的應(yīng)用技術(shù)任務(wù)二聽覺智能——機器如何“聞聲識人”人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第107頁。1.理解并掌握語音識別技術(shù)的含義及應(yīng)用領(lǐng)域2.了解聲紋識別與語音識別的區(qū)別與聯(lián)系3.進行語音識別的項目實訓(xùn)【教學(xué)目標(biāo)】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第108頁。1.知識點語音識別語音特征提取人機對話系統(tǒng)的角色演進聲紋識別2.技能點掌握語音識別為文本、文本識別為語音的雙向?qū)嵱?xùn)操作3.重難點本任務(wù)的重點是理解語音識別、聲紋識別技術(shù)的含義、應(yīng)用領(lǐng)域及相互間的區(qū)別和聯(lián)系,語音如何轉(zhuǎn)變成文本的技術(shù)和流程。難點是通過本任務(wù)的學(xué)習(xí)，深度思考語音識別、語義理解、自然語言生成這樣一個人機對話系統(tǒng)的演進過程?！窘虒W(xué)要求】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第109頁?！緝?nèi)容概覽】任務(wù)二聽覺智能——機器如何“聞聲識人”3.2.3聲紋識別打造“專屬語音管家”，是未來智能語音識別領(lǐng)域的重點方向不僅會捕捉語音內(nèi)容，還會根據(jù)音波特點、生理特征等參數(shù)，自動識別說話人的身份3.2.2語音識別技術(shù)的應(yīng)用語音輸入3.2.1什么是語音識別技術(shù)？目標(biāo)就是讓機器通過識別和理解把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令語音控制語音識別技術(shù)：特征提取技術(shù)、模式匹配準則及模型訓(xùn)練技術(shù)語音識別任務(wù)：孤立詞識別、連續(xù)語音識別、關(guān)鍵詞識別語音對話將語音識別成文字，提升用戶的效率，如微信語音轉(zhuǎn)換文字等通過語音控制設(shè)備，進行相關(guān)操作，如智能音箱、智能汽車系統(tǒng)等根據(jù)用戶的語音實現(xiàn)交流與對話，對語義理解要求較高。如訂票系統(tǒng)、銀行服務(wù)等語音識別流程：輸入——編碼——解碼——輸出人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第110頁。【相關(guān)知識】人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第111頁。

語音識別技術(shù)語音識別技術(shù)就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的技術(shù)。根據(jù)識別的對象不同，語音識別任務(wù)大體可分為3類，即孤立詞識別、連續(xù)語音識別和關(guān)鍵詞識別。一、什么是語音識別技術(shù)？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第112頁。

語音識別流程語音識別技術(shù)主要包括特征提取技術(shù)、模式匹配準則及模型訓(xùn)練技術(shù)三方面。其識別流程為：信號處理：聲音信號是連續(xù)的模擬信號，為了保證音頻不失真影響識別，要進行降噪和過濾處理，保證讓計算機識別的是過濾后的語音信息；信號表征：對語音的內(nèi)容信息根據(jù)聲學(xué)特征進行提取，并盡量對數(shù)據(jù)進行壓縮，特征提取完成之后，就進入了特征識別、字符生成環(huán)節(jié)；模式識別：從每一幀中找出當(dāng)前說的音素，由多個音素組成單詞，再由單詞組成文本句子。通過聲學(xué)模型識別音素、語言模型和詞匯模型識別單詞和句子。這樣，只要模型中涵蓋足夠的語料，即語音的大數(shù)據(jù)集，就能解決各種語音識別問題。整個流程下來，語音就能識別成文本了。一、什么是語音識別技術(shù)？人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用課件全文共246頁，當(dāng)前為第113頁。

語音識別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域概括起來，智能語音識別主要應(yīng)用于三個領(lǐng)域，這也是語音識別商業(yè)化發(fā)展的主要方向：1.語音輸入系統(tǒng)將語音識別成文字，提升用戶的效率，如微信語音轉(zhuǎn)換文字、訊飛輸入法等。2.語音控制系統(tǒng)通過語音控制設(shè)備