人工智能应用素养 课件全套 何淼 第1-16章　人工智能技术概述- 智能交通领域中AI的应用 小车自动驾驶实战

人工智能的基本概念人工智能应用素养01目录CONTENTS人工智能的定义02人工智能在生活以及生产中的应用03人工智能技术的发展历程及其历史意义人工智能的定义1PartMinimalistwindAI人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，其本质是对人类意识与思维信息过程的模拟。人工智能综合了计算机科学、生理学、哲学等学科，是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称。人工智能的定义人工智能与人类拥有的自然智能形成对比，是用机器展示智能的一种机器智能，可以模仿人类“听到”、“看见”、“学习”、“解决问题”等认知功能。MinimalistwindAI人工智能的定义人工智能之父艾伦·图灵究竟什么样的机器才能判断为具备了人类的智能呢？图灵测试如果被测试者（机器）和测试者（人）在分隔开的条件下进行沟通交流，如果测试者中超过30%相信与自己沟通的是人，即认为这台机器具有了“智能”。1.强人工智能具备自我意识的机器，在遇到问题的时候需要能像人类一样对问题进行判断和决策。人工智能的研究分为两类2.弱人工智能模仿人类的某些特定能力去执行相应的任务人工智能的定义人工智能在生活以及生产中的应用2Part1、语音助手语音助手是一款智能型的手机应用，通过智能对话与即时问答的智能交互，实现帮助用户解决生活类问题。可以实现语音启动应用服务以及通过对话获取信息发布指令的功能，语音助手的发展实际是语音人工智能技术的商业落地。人工智能在生活以及生产中的应用

小艺语音助手人们与手机或者其他大屏设备的交互方式除了按键和触控等传统方式以外有了革新的应用，即语音交互。2.指纹识别指纹识别是利用人类指纹进行身份识别和鉴定的一项技术。随着技术的日益完善，指纹识别的应用场景越来越多，其中最为大家熟知的莫过于手机的指纹解锁功能，另外还有房屋门禁、公司考勤、安保防盗等都用到了指纹识别的技术。人工智能在生活以及生产中的应用

手机指纹解锁作为传统和成熟的生物鉴定方式之一，指纹具有很强的稳定性和独特性，至今还没有两个人的指纹是完全一样的。3、人脸识别人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机镜头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别或面部识别。人工智能在生活以及生产中的应用

人脸识别在我们日常生活中是应用最为广泛的一项技术，比如我们乘坐飞机或高铁前的身份识别系统、无人零售商店的刷脸支付系统、公司员工上下班的考勤门禁系统、公安部门追查犯罪分子的安防监控系统等。人脸识别系统智能家居是以住宅为平台，基于物联网技术、软件系统、云计算平台构成的家居生态圈，并通过数据收集，分析用户行为数据为用户提供个性化服务。人工智能在生活以及生产中的应用

智能家居4.智能家居智能家居主要分为三部分人工智能在生活以及生产中的应用

4.智能家居010203智能家居系统利用核心的网关来控制所有的智能家居产品的系统智能单品单个可以实现智能化的产品，通常可以利用手机的应用程序对其进行智能化的设置，比如智能台灯、智能温度计智能设备通常为较大型的智能化产品，在原有完整成熟产业链基础上进行了智能化的升级，比如智能冰箱、智能空调5.无人零售无人零售作为无人值守服务中的一种，主要是指无人情形下进行的一种零售消费行为。无人零售是基于人工智能技术实现的一种无导购、无收银的新零售模式。人工智能在生活以及生产中的应用

无人零售形式多样，可小可大，小到无人便利货柜，大到无人零售店或者无人超市都是其中之一。缤果盒子是全球第一家可规模化复制的24小时无人值守便利店。缤果盒子无人便利店6.智慧教育智慧教育，教师和学生可不仅仅局限于一个教室和课堂，可以采用更为灵活多样化的教学模式和方法。课前，教师可以通过知识图谱选择课件、素材进行备课，学生可以进行提前预习；课中，教师通过专用终端和屏幕，学生通过原笔迹书写追踪完成课堂教学、测试等过程；课后，教师可以根据学生情况智能组卷，个性化分配题目，并进行智能批改，大大提升了教育系统的智慧化水平。人工智能在生活以及生产中的应用

智慧教育可以重新整合各类教育教学资源，以便捷高效的方式适应日益增多的数字化时代的学习者，改变传统教学方式及模式。智慧教育课堂7.自动驾驶自动驾驶又称无人驾驶或轮式移动机器人，是依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，完成完整、安全、有效驾驶的一项前沿科技。谷歌自动驾驶汽车通过摄像机、雷达传感器和激光测距仪来“看到”其他车辆，并使用详细的地图来进行导航。人工智能在生活以及生产中的应用

2015年12月，百度公司宣布，百度无人驾驶车国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。百度Apollo汽车机器人8.服务机器人服务机器人行业基本在慢慢向技术层面的行为类人化进行研究。语音交互方面向智能问答，自如交流靠近，例如询问机器人语音库中的问题后，机器人的处理方式以及回答方式，在语音交互方面要求交流的流畅度，识别度更高更快更准。人工智能在生活以及生产中的应用

服务机器人以后会出现逐渐家庭化的趋势。生活和家庭中越来越多可以和人类正常沟通和交流的机器人大量出现，日益成为我们生活不可分割的一部分。服务机器人9.智能诊疗智能诊疗是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。人工智能在生活以及生产中的应用

智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要，也是最核心的应用场景。智能诊疗系统计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。人工智能技术的发展历程及其历史意义3Part1.人工智能的发展历程人工智能诞生于1956年召开的达特茅斯十人研讨会。人工智能的发展主要经历了三个阶段。人工智能技术的发展历程及其历史意义

第一阶段20世纪50—60年代第二阶段20世纪70-80年代第三阶段20世纪末以来提出了人工智能的概念，主要注重逻辑推理的机器翻译，以命题逻辑、谓词逻辑等知识表达以及启发式搜索算法为代表提出了专家系统，基于人工神经网络的算法研究发展迅速，随着半导体技术和计算机硬件能力的逐步提高，人工智能逐渐开始突破，分布式网络降低了人工智能的计算成本深度学习被提出，随着移动互联网发展，人工智能应用场景开始增多，深度学习算法在语音和视觉识别上实现了突破，同时人工智能商业化高速发展。人工智能技术的发展历程及其历史意义

工业革命发展史2.人工智能的历史意义人工智能作为新时代的科技生产力，必将带来各行各业的翻天覆地的变化，迎来人类全新的智能化时代。180019002000时间工业1.0蒸汽->机械化工业2.0电力->规模化工业3.0信息化->自动化工业4.0物联网->智慧化蒸汽机促进了机械化生产，掀起了第一次工业革命电力应用，劳动分工和批量生产的实现，拉开第二次工业革命的大幕进一步实现了生产自动化的电子和lT系统，开创了第三次工业革命信息物理系统将引发第四次工业革命感谢您的观看！以上是

本节全部内容人工智能技术的实现人工智能应用素养01目录CONTENTS人工智能常用术语02人工智能主流学派03人工智能技术的优势以及局限性人工智能常用术语1PartMinimalistwindAI人工智能如今已经是一门专业的学科门类，包含很多专业术语，随着人工智能技术的逐渐发展，想要理解和掌握所有的专业术语越来越成为一项挑战。人工智能常用术语1.人工智能常识概念人工智能常用术语术语解释人工智能（AI：ArtificialIntelligence）机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务机器智能（MI：MachineIntelligence）研究如何提高机器应用的智能水平，把机器用得更聪明。这里，“机器”主要指：计算机、自动化装置、通信设备等机器学习（ML：MachineLearning）人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改深度学习（DL：DeepLearning）机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力人工神经网络（ANN：ArtificialNeuralNetwork）一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务卷积神经网络（CNN：ConvolutionalNeuralNetworks）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，主要用于识别和理解图像2.人工智能主流领域术语人工智能常用术语术语解释计算机视觉（CV：ComputerVision）用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解的技术自然语言处理（NLP：NaturalLanguageProcessing）使计算机能够像人类一样理解、处理和生成语言的技术语音识别（VC：VoiceRecognition）让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术知识图谱（KG：KnowledgeGraph）是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系数据挖掘（DM：DataMining）指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程数字图像处理（DIP：DigitalImageProcessing）用计算机对图像信息进行处理的技术，主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等专家系统（ES：ExpertSystem）用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能，基于专家的知识和经验，可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统计算机博弈（CG：ComputerGame）是机器智能、兵棋推演、智能决策系统等人工智能领域的重要科研基础，也是人工智能的重要研究方向人工智能常用术语术语解释分类（Classification）分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别聚类（Clustering）聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中回归（Regression）在已有数据的基础上学会一个回归函数或者构造出一个回归模型，该函数或模型可以把测试的数据映射到某个给定的值，从而预测连续的数据Tensorflow谷歌开源的深度学习框架，由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注PyTorchtorch的Python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络(DNN)编程PaddlePaddle中文名为飞桨，是百度自主研发的集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术领先、功能完备的开源深度学习平台3.人工智能常用算法以及框架术语人工智能主流学派2PartMinimalistwindAI在人工智能技术发展历程中，学者们学科背景不同，其对人工智能技术理解角度也各不相同。因此人工智能技术产生了不同的学术流派。人工智能主流学派其中对人工智能影响最为深远的有符号主义、连结主义和行为主义三大学派。1.符号主义符号主义，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法。主张人类认知和思维的基本单元是符号，智能是符号的表征和运算过程，计算机同样也是一个物理符号系统。人工智能主流学派该学派认为人工智能源于数学逻辑，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。符号主义主张（由人）将智能形式化为符号、知识、规则和算法，并用计算机实现符号、知识、规则和算法的表征和计算，从而实现用计算机来模拟人的智能行为。1.符号主义其首个代表性成果是启发式程序LT（逻辑理论家），它证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。1997年5月，名为“深蓝”的IBM超级计算机打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，这一事件在当时也曾轰动世界，其实本质上，“深蓝”就是符号主义在博弈领域的成果。人工智能主流学派此后，符号主义走过了一条启发式算法——专家系统——知识工程的发展道路。IBM“深蓝”计算机击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫2.连接主义连接主义，又称仿生学派或生理学派，是一种基于神经网络和网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。连接主义学派强调对人类大脑的直接模拟。如果说神经网络模型是对大脑结构和机制的模拟，那么连接主义的各种机器学习方法就是对大脑学习和训练机制的模拟。人工智能主流学派连接主义强调智能活动是由大量简单单元通过复杂连接后，并行运行的结果，基本思想是，既然生物智能是由神经网络产生的，那就通过人工方式构造神经网络，再训练人工神经网络产生智能。2.连接主义学习和训练是需要有内容的，数据就是机器学习、训练的内容。尤其在深度学习理论取得了系列的突破后，人类进入互联网和大数据的时代。作为人工智能重新崛起的标志性事件的就是2016年谷歌旗下的DeepMind公司开发的AlphaGo击败了围棋世界冠军李世石人工智能主流学派互联网产生了大量的数据，包括海量行为数据、图像数据、内容文本数据等。这些数据分别为智能推荐、图像处理、自然语言处理技术发展做出卓著的贡献。AlphaGo击败围棋世界冠军李世石3.行为主义行为主义，又称进化主义或控制论学派，是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法，思想来源是进化论和控制论。其原理为控制论以及感知——动作型控制系统。行为主义对传统人工智能进行了批评和否定，提出了无须知识表示和无须推理的智能行为观点。相比于智能是什么，行为主义对如何实现智能行为更感兴趣。在行为主义者眼中，只要机器能够具有和智能生物相同的表现，那它就是智能的。人工智能主流学派该学派认为：智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理，不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。这一学派的代表作首推六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。Laikago可以实现爬斜坡、穿过石板路等场景，即使被测试人员用脚踹也仍然保持了良好的平衡性和稳定性。人工智能主流学派宇树科技Laikago机器人3.行为主义国内的宇树科技公司研发的四脚机器狗Laikago，就可以完成很多炫酷的动作，如图所示。人工智能技术的优势以及局限性3Part人工智能目前已经在很多领域替代人类完成很多的工作，具有非常多的优点，尤其擅长数据的大规模计算，分类等，但是仍然有很多的领域还不能完全替代人类，说明依然存在一定的局限性。人工智能技术的优势以及局限性人工智能是对人的思维模式的模仿，能够实现人的智能功能，更能超越人的智能，在计算速度和精度、应用广泛度上已经远远超越了人类。人工智能技术的优势以及局限性同时人工智能处理数据的速度和精度也要高于人类，人工智能能够从数据中学习，其运算速度是人类无法比拟的。1.人工智能的优势1.人工智能的优势（1）从事高重复性事务效率高（3）数字协助降低人力资源成本人工智能技术的优势以及局限性（2）降低人为粗心导致的出错（4）更加精准快速的决策水准2.人工智能的局限性（1）实用性欠缺

机器学习革命建立在三个基础上：改进的算法、更强大的计算机，以及伴随社会数字化发展而产生的可供学习的大量数据。然而，数据并不总是现成的。人工智能技术的优势以及局限性（2）认知能力不足缺乏人类大脑所具备的许多认知能力。这使得它们有时更像是“人造白痴”，可以出色地完成有边界的任务，但如果遇到意想不到的输入，就会把事情搞砸。感谢您的观看！以上是

本节全部内容人工智能技术的现状以及未来人工智能应用素养01目录CONTENTS人工智能的发展现状02人工智能的未来趋势03全球各国人工智能发展战略人工智能的发展现状1PartMinimalistwindAI人工智能从感知和认知两方面模拟人类智慧，赋予机器学习以及推断能力，具体来说，就是让机器会听（不同的语音识别、翻译等）、会看（图像识别、人脸识别、证件识别、文字识别等）、会学习（机器学习、自然语言处理、知识图谱等）、会行动（无人驾驶、机器人等）、会思考（智能考试、阅卷、人机对弈等）。人工智能的发展现状MinimalistwindAI目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智能划分为上游基础层、中间技术层和下游应用层。人工智能的发展现状MinimalistwindAI

基础层是人工智能产业的基础，主要提供硬件设施（芯片和传感器）、云计算、大数据等。硬件主要是为人工智能应用提供强大的算力支撑，包括计算资源如GPU、FPGA、AISC等加速芯片，存储资源，以及各种传感器件；云计算为人工智能提供算力支撑；大数据为当前的人工智能技术提供了充足的数据支持。人工智能的发展现状MinimalistwindAI技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。在每个研究领域中，又有很多细分技术研究方向等。技术层是目前整个人工智能产业中最核心的部分，这些技术直接决定了行业应用落地的效果。人工智能的发展现状MinimalistwindAI应用层是人工智能产业的延伸，人工智能技术与行业深度结合，并将技术应用到具体行业，涵盖制造、教育、金融、医疗等多个领域，未来将会拓展到更多的领域。人工智能的发展现状人工智能的未来趋势2Part目前人工智能已经在很多领域应用非常广泛，比如安防、交通、商业零售、农业、教育、工业机器人领域等等，但是目前很多的领域的应用还是处于初级的，弱人工智能的场景，用户的体验还有待于进一步的完善。人工智能的未来趋势相信随着技术的不断发展，未来人工智能将会为人类带来更多方便和快捷，最终服务于千家万户和各行各业。1.无人驾驶无人驾驶技术让汽车实现自动驾驶，解放司机；更是出行方式的彻底颠覆。人工智能的未来趋势未来的智能交通，会让我们感觉不到自己在出行的路上，而是一种自然的生活状态。2.智慧城市未来每一座城市将各种传感器网络、声音采集设备、嗅探器技术、热特征监测器、化学分析仪、光电子能谱仪、热扫描仪、磁强计、色谱仪等等植入到城市的各个角落，这样就把城市看作是一个有生命的有机体，城市的每一个方面都在扩张、收缩、流淌、输入、输出、吸入、呼出。人工智能的未来趋势全球各国人工智能发展战略3Part中国高度重视人工智能发展，在各国紧锣密鼓地制定人工智能发展战略的时刻，中国也在加强顶层设计和人才培养。2016年3月，“人工智能”一词写入国家“十三五”规划纲要；2016年5月，《“互联网+”人工智能3年行动实施方案》发布，提出到2018年的发展目标；2016年8月，国务院发布《“十三五”国家科技创新规划》，明确将人工智能作为发展新一代信息技术的主要方向。全球各国人工智能发展战略2015年5月，国务院印发《中国制造2025》，明确了9项战略任务与重点，提出8个方面的战略支撑与保障，目标是促进中国从制造大国向制造强国转变。1.中国发展战略2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，该规划包含了研发、工业化、人才发展、教育和职业培训、标准制定和法规、道德规范与安全等方面，并确立了“三步走”战略目标：（2）第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。全球各国人工智能发展战略（1）第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。1.中国发展战略（3）第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。2016年以来，美国持续加大了对人工智能的战略关注与支持，不断升级人工智能的国家战略版本。2016年，美国发布《为人工智能的未来做好准备》报告，强调对人工智能加强治理；阐述人工智能引发的机遇；确保人工智能应用公正、安全和可控。2019年，美国总统特朗普签署《维护美国人工智能领导力的行政命令》，目的是保持美国在人工智能领域的全球领导力，其要点包括：推动人工智能技术突破，联合政产学，建立人工智能技术优势，促进科学发现、经济竞争力和国家安全，促进技术成果转化。全球各国人工智能发展战略2018年，美国发布的《国防授权法案2019》相关条文规定，美国国防部支持成立国家人工智能安全委员会（NSCAI）。2.美国发展战略2018年4月，欧盟委员会发布政策文件《欧盟人工智能》，该报告提出欧盟将采取三管齐下的方式推动欧洲人工智能的发展：增加财政支持并鼓励公共和私营企业应用人工智能技术；促进教育和培训体系升级，以适应人工智能为就业带来的变化；研究和制定人工智能道德准则，确立适当的道德与法律框架。2018年12月，欧盟委员会及其成员国发布主题为“人工智能欧洲造”的《人工智能协调计划》。这项计划除了明确人工智能的核心倡议外，还包括具体的项目，涉及高效电子系统和电子元器件的开发，以及人工智能应用的专用芯片、量子技术和人脑映射领域。全球各国人工智能发展战略3.欧盟发展战略日本政府和企业界非常重视人工智能的发展，不仅将物联网、人工智能和机器人作为第四次工业革命的核心，还在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，并将2017年确定为人工智能元年。2017年3月，日本人工智能技术战略委员会发布《人工智能技术战略》报告，阐述了日本政府为人工智能产业化发展所制定的路线图和规划。全球各国人工智能发展战略2015年1月，日本政府发布了《机器人新战略》，拟通过实施“五年行动计划”实现三大核心目标，即“世界机器人创新基地”、“世界第一的机器人应用国家”、“迈向世界领先的机器人新时代”，使日本完成机器人革命，以应对日益突出的社会问题，提升日本制造业的国际竞争力。4.日本发展战略目前放眼全球范围来看，中美两国无疑构成了人工智能第一梯队，英法等欧洲发达国家和日本凭借天然的产业优势地位构成第二梯队。在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护航。中国人工智能产业成为新的重要经济增长点，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。全球各国人工智能发展战略同学们！行动起来，为我国的人工智能技术应用发展贡献一份力量！本章小结&思考题4Part本章小结本章主要介绍了人工智能的基本概念，包括人工智能的含义、在生产生活中的应用，发展历程以及历史意义等；同时还介绍了人工智能技术常用的术语、主流学派、优势和局限性以及人工智能技术的发展现状和未来。通过这一章节的学习，让同学们对整个人工智能的全貌有一个基本的认识和了解。本章小结思考题1.简述人工智能的内涵。2.列举身边典型的人工智能应用场景。3.列举人工智能的主流学派有哪些？4.目前人工智能的产业生态主要包含哪几层结构？思考题感谢您的观看！以上是

本节全部内容本章小结&思考题人工智能应用素养本章小结本章主要介绍了人工智能的基本概念，包括人工智能的含义、在生产生活中的应用，发展历程以及历史意义等；同时还介绍了人工智能技术常用的术语、主流学派、优势和局限性以及人工智能技术的发展现状和未来。通过这一章节的学习，让同学们对整个人工智能的全貌有一个基本的认识和了解。本章小结思考题1.简述人工智能的内涵。2.列举身边典型的人工智能应用场景。3.列举人工智能的主流学派有哪些？4.目前人工智能的产业生态主要包含哪几层结构？思考题感谢您的观看！以上是

本节全部内容人工智能四要素人工智能应用素养人工智能四要素01目录CONTENTS人工智能算法02人工智能算力03人工智能数据04人工智能应用场景人工智能算法1PartMinimalistwindAI算法（Algorithm）最早来源于公元9世纪著名的《波斯教科书》的作者数学家阿科瓦里茨米（Al-Khowarizmi）的名字，具体是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。人工智能算法在本质上亦属于该范畴，是为了解决人工智能领域的一个特定问题或者达成一个明确的结果而采取的一系列步骤和方法。人工智能算法不同于人工智能本身，却是人工智能最重要的组成部分。人工智能算法

人工智能算法

人工智能算法的特点Texthere人工智能算法特点复杂性类人性危险性不透明性类人性人工智能算法的分类、排序和决策等作用均是模仿和替代人类思维的过程，而人工智能应用于自动驾驶、医疗手术机器或其他智能机器人领域则是模仿和替代人类行为的过程。危险性例如人工智能以低概率犯下严重错误，主要体现为算法的出错。复杂性现在的算法模型内部可能有数百万个神经元，深度多达几十层，并且算法的过程是动态的，这种动态性使得算法本身愈加复杂。不透明性人工智能算法与生俱来的“黑箱”属性使算法输入与输出结果之间的运行过程难以被人类知晓。人工智能算法

人工智能算法分类人工智能算法大致可分作有监督学习、无监督学习和强化学习，如下图所示。人工智能算法技术框架的成熟与易用，大幅降低了开发者学习人工智能的门槛，使得开发相关的应用变得更为容易。目前国内外已经有了很多成熟的人工智能技术框架，其中比较典型的是国外的TensorFlow、PyTorch以及国内百度公司研发的PaddlePaddle。人工智能算法技术框架人工智能算法

MinimalistwindAIPyTorch是2017年由Facebook人工智能研究院基于Torch推出的用于人工智能的科学计算框架，主要提供两个高级功能：强大的GPU加速的张量计算和包含自动求导系统的深度神经网络。人工智能算法PyTorch算法框架推出后，热度持续走高，特别是从Facebook宣布将所有的人工智能系统迁移到PyTorch框架后，其应用范围也越来越广泛。MinimalistwindAITensorFlow是谷歌公司基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。TensorFlow算法框架拥有一个全面而灵活的生态系统，包含各种工具、库和社区资源，能够支持研究人员推进先进的机器学习技术发展，同时也让开发者能够轻松地构建和部署机器学习支持的应用。人工智能算法

MinimalistwindAIPaddlePaddle也称飞桨，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。中文名出自于朱熹的两句诗“闻说双飞桨，翩然下广津”。人工智能算法

PaddlePaddle源于产业实践，始终致力于与产业深入融合。目前飞桨已广泛应用于工业、农业、服务业等，服务406万开发者，与合作伙伴一起帮助越来越多的行业完成AI赋能。人工智能算法

当前流行的人工智能框架很多，除了TensorFlow、PyTorch和PaddlePaddle三个主流框架平台以外，还有微软的CNTK，加州大学贾扬清博士开发的Caffe，谷歌工程师FrançoisChollet开发的Keras等常见框架，而且绝大多数是免费开源的，这里用右表简要介绍下后三种框架。其他人工智能算法框架人工智能算力2Part云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算为AI算力提供了强大的支持和赋能，使得AI研究和应用能够更加高效、快速地进行，同时降低了硬件成本和管理负担。这对于推动人工智能的发展和应用具有重要意义。人工智能算力

基于云计算的AI算力MinimalistwindAI人工智能产业的蓬勃发展依赖于算力的显著提升，算力的提升除了云计算技术以外，还得益于GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器）的大规模发展。凭借GPU强大的计算能力，人工智能很多技术领域的应用实现逐渐变为了可能，带来了极大的社会价值和经济效益。人工智能算力基于GPU的AI算力人工智能算力GPU的发展历程真正的GPU，也就是图形处理器的概念，最早是由NVIDIA在1999年发布GeForce256图形处理芯⽚时⾸先提出的。GPU的发展历程下图所示。GPU的发展历程人工智能算力GPU的主流产品GPU产品可以从两个维度进行分类，如下图所示。

GPU的分类及主流厂商人工智能算力GPU在人工智能领域的未来趋势GPGPU的发展相较于传统的CPU而言，GPU由于其特有的并行处理结构非常适合人工智能特别是深度学习领域中的数据计算。传统的GPU逐渐向GPGPU（GeneralPurposeComputingonGPU）的方向发展和演进，即在图形处理器上进行通用计算。NPU芯片的发展随着人工智能硬件的演进，目前我们看到通用GPU和专用加速器正在慢慢融合，形成一些基于特定人工智能模型的专用芯片来实现加速。特别是在移动端设备上，人工智能计算更倾向于独立的面向特定领域的专用芯片，而不依赖于GPU，比如手机、平板等移动平台的SOC（SystemonChip，片上系统）上都集成了专用的NPU（Neural-networkProcessingUnit，神经网络处理器）芯片。人工智能算力人工智能算力产业生态百度智能云于2015年正式对外开放运营，以“云智一体”为核心赋能千行百业，致力于为企业和开发者提供全球领先的人工智能、大数据和云计算服务及易用的开发工具。百度智能云提供了端到端的完整人工智能中台解决方案。依托百度大脑十余年人工智能技术与能力的积累，面向金融、能源、互联网、教育、运营商、制造、政府等行业提供智能中台解决方案，助力企业构建统一的AI基础设施，实现AI资产的共建共享、敏捷的智能应用开发，加速企业智能化升级。人工智能算力人工智能算力产业生态讯飞开放平台成立于2010年，是基于科大讯飞国际领先的人工智能技术能力与大数据运营能力建设的人工智能技术与生态服务平台。该平台以“云+端”方式提供智能语音能力、计算机视觉能力、自然语言理解能力、人机交互能力等相关的技术和垂直场景解决方案，致力于让产品能听会说、能看会认、能理解会思考。人工智能数据3PartMinimalistwindAI人工智能数据是给人工智能模型提供大量的数据进行训练，因此数据是人工智能应用可以实现并落地的基础和前提。没有合理有效数据资源的支持，人工智能的训练就无从谈起，这也更加体现了数据作为一种资源的价值所在。人工智能基础数据服务指为人工智能算法训练及优化提供的数据采集、数据清洗、信息抽取、数据标注等服务，其中又以数据采集和数据标注为主。人工智能数据人工智能数据

人工智能数据的关键问题在人工智能时代，数据是一种新的“石油”。一些头部的互联网企业通过对用户数据多年来的积累和垄断，逐渐形成了一种先发优势，从而构建了公司坚实的护城河。目前，人工智能领域相关科技企业在数据集的获取方面已经形成了多种策略，由于商业模式、公司的关注点以及融资情况的不同，不同的企业采用的采集策略也有所差异。企业的数据获取策略主要有以下几种：公开数据集、产业数据协同、网络爬取、自筹数据、购买商业数据集、人工生成数据等。原始数据的获取人工智能数据

数据清洗是数据生产过程中的必须环节。人工智能算法能力主要来自于模型对大数据特征的学习。假如输入了错误或者无效的数据，那么输出时就会产生严重偏差。数据清洗包涵多种目标和手段，比如检查数据一致性、处理无效值、识别数据冲突、去重等等。如果不做清洗，而是拿“脏”数据或重复数据直接去标注，会增加非常多的人力成本。原始数据的一个特点是具有多种多样的数据格式或存储方式，如图像、视频、语音、文本等。由于数据格式的多样化以及应用场景的不同，使得数据的清洗或预处理方式很难统一化和标准化。数据清洗或预处理人工智能数据的关键问题人工智能数据

人工智能模型的训练在绝大多数场景下，是对监督学习模型的训练，这就需要大量带有标注的数据。这些海量的数据几乎全部依赖数据标注员手工进行标注。智能+人工结合标注的方式，逐步流行起来。这里主要有两个关键问题需要解决：一个是用于智能预测的人工智能模型的开发或获取；另一个是针对智能+人工标注方式的标注平台的开发。人工智能数据的关键问题数据的智能标注人工智能数据

人工智能数据的发展趋势通过对中国人工智能基础数据服务行业中主要需求方、品牌数据服务商、主要中小型数据供应商等多方调研描绘市场情况，根据数据显示，2019年中国人工智能基础数据服务行业市场规模可达30.9亿元，其中图像类、语音类、NLP类数据需求规模占比分别为49.7%、39.1%和11.2%。根据需求方投入情况和供应方营收增长情况推算，预计2025年市场规模将突破100亿元,年化增长率为21.8%，该行业核心业务与当下以监督学习为主的人工智能市场具有强相关联系，市场发展前景向好。数据市场规模持续扩大人工智能数据

人工智能数据的发展趋势未来中国整体人工智能基础数据服务规模呈现逐渐增大的趋势。人工智能数据人工智能数据的发展趋势基于监督学习的深度学习算法训练十分依赖人工标注数据，例如在计算机视觉领域，ImageNet开源的1400多万张训练图片和1000余种分类对于深度神经网络算法精确度的训练就起到了极为重要的作用。如今随着人工智能产业的阶段性成熟，未来各行业势必要进行差异化发展，因此更具有前瞻性的数据集产品和高定制化数据服务需求就成为了主流。每年都有更多的新增场景和新需求方出现，对于标注数据的需求也是逐步增长。数据定制化需求成为主流人工智能应用场景4PartMinimalistwindAI人工智能的应用场景是指AI技术在特定领域或问题中的实际应用，它决定了AI技术如何为实际生活和工作创造价值。作为人工智能的四要素之一，应用场景对于AI的发展和推广具有至关重要的作用。应用场景不仅是验证AI技术有效性的“试验田”，还是推动技术持续进步和创新的关键因素。没有真实的应用场景，AI技术可能仍然停留在实验室的研究阶段，难以真正为社会带来实际的变革和价值。人工智能应用场景MinimalistwindAI人工智能应用场景人工智能四要素与人工智能产业生态之间存在紧密的关系数据是人工智能的基础，质量和规模的数据对于算法的训练和模型的构建至关重要。在人工智能产业生态中，数据层是数据采集、数据清洗、数据存储和数据管理等环节的组成部分。算法是人工智能产业生态的核心，涵盖了各种人工智能算法和技术。算法层的发展和创新推动了人工智能的进步，使其能够实现更加智能的任务和应用。计算力是人工智能产业生态的基础设施之一，包括高性能计算机、云计算平台、GPU等。这些硬件提供了强大的计算能力和存储能力，支持人工智能算法的运行和处理大规模数据。应用场景是人工智能技术在各个领域的具体应用。人工智能产业生态中的应用层将人工智能技术应用到实际场景中，推动产业的发展和创新。MinimalistwindAI人工智能四要素之间相互依赖，构成了人工智能技术生态系统。数据提供了学习的材料，算法使得系统能够从数据中获取知识，计算力支持了算法的执行和模型的训练，而应用则将这些要素融合在一起，创造出有实际价值的解决方案。人工智能领域的发展离不开这四个要素的相互作用和不断创新。数据、算法、计算力和应用场景是构成人工智能产业生态的基本要素，人工智能生态产业则是将这些要素融合在一起，形成一个复杂的产业体系，推动了人工智能技术的发展和应用。两者之间的关系是相互依赖的，人工智能四要素为产业提供了技术支持，而人工智能生态产业为技术提供了实际应用场景和商业化机会。人工智能应用场景感谢您的观看！以上是

本节全部内容人工智能产业生态人工智能应用素养人工智能产业生态MinimalistwindAI人工智能（AI）作为现代科技领域的巨头，其影响力已经渗透到各个行业和领域，从医疗健康、金融、教育到汽车、智能家居等。然而，要全面深入地理解这个庞大而复杂的生态系统，我们需要将其分为三个主要部分：基础支撑层、技术层和应用层，如图所示。人工智能产业生态

MinimalistwindAI人工智能产业的蓬勃发展既源于技术层面的深度创新，也离不开基础层设施的稳固支撑。在基础层领域，中国不断加大力度，通过政策引导和资金投入，推动网络基础设施的建设，加强算力平台的研发，推动芯片技术的创新。人工智能产业生态

MinimalistwindAI在芯片领域，我国正迎头赶上，不仅在终端推断芯片方面有所突破，而且在云计算领域也在不断崛起。华为海思、地平线、寒武纪等国产芯片厂商的成功崛起，为中国在人工智能产业的基础层奠定了坚实基础。而在云计算方面，阿里云、腾讯云、百度云等国产云计算厂商正积极布局，逐步迎头赶上国外科技巨头。人工智能产业生态

MinimalistwindAI基础层的发展还需要关注大数据管理制度的建设。大数据作为人工智能的重要支持，对于基础层设施的稳固运行至关重要。因此，我国不仅在大数据的采集、存储和处理方面制定了相应的政策，还在数据隐私和安全方面积极研究与制定相关法规，以保障数据的合法、安全、高效使用。人工智能产业生态

MinimalistwindAI在技术层面，人工智能的发展呈现出多领域、多技术方向的特点。计算机视觉、智能语音、自然语言处理等成为中国市场规模最大的三大商业化技术领域。这些领域的不断创新推动了整个技术层的飞速发展。人工智能产业生态

MinimalistwindAI计算机视觉作为一项使计算机能够理解和解析图像或视频数据的技术，其在自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等领域有着广泛应用。中国企业百度在这一领域表现亮眼，尽管起步较晚，但后来居上，被认为超越了谷歌和微软。人工智能产业生态

MinimalistwindAI语音识别或语音处理是指让计算机理解和生成人类语音的技术。这对于创建语音助手、自动转录服务以及语音控制的设备都是必不可少的。在这一领域，百度的DuerOS语音助手在智能家居领域占有重要地位。人工智能产业生态

MinimalistwindAI自然语言处理（NLP）：是人工智能和语言学的交叉领域，旨在让计算机理解、生成和与人类自然语言进行交互。NLP的应用范围广泛，包括机器翻译、文本摘要、情感分析以及问答系统等。百度、阿里巴巴、腾讯等中国企业在这一领域都展现了强大的研究和应用实力。人工智能产业生态

MinimalistwindAI在应用层，人工智能的广泛应用为社会带来了巨大的便利。在医疗领域，人工智能技术的应用不仅提高了医疗效率，还为诊断提供了更精准的辅助。在金融领域，人工智能被广泛应用于风险控制、智能投顾等方面。在智能家居领域，语音助手和智能控制系统的普及改变了人们的生活方式。人工智能产业生态

MinimalistwindAI中国在人工智能应用层的产业布局方面表现突出。据统计，2019年国内77%的人工智能企业分布在应用层。中国企业在智能安防、自动驾驶、智能搜索、推荐系统等领域取得了全球领先地位。人工智能产业生态

MinimalistwindAI人工智能应用层的发展也面临一系列挑战。数据隐私、算法偏见、技术伦理等问题需要引起足够重视。在追求技术进步的同时，人工智能产业也要思考如何更好地保障用户隐私，避免算法带来的偏见，建立更为完善的技术伦理体系。这是推动人工智能可持续发展的重要一环。人工智能产业生态

MinimalistwindAI人工智能产业生态的繁荣发展既是技术层不断创新的结果，也离不开基础层设施的稳固支持和应用层的广泛应用。中国在人工智能领域取得的成就让人瞩目，但在未来的发展中，我们需要更加注重技术与社会、法律、伦理等方面的平衡，以确保人工智能的可持续、健康发展，为构建数字化智能社会贡献更多力量。人工智能产业生态

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本节全部内容AIGC产业生态人工智能应用素养AIGC产业生态MinimalistwindAIAIGC的全称是ArtificialIntelligenceGenerativeContent，即生成式人工智能，是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC产业生态

MinimalistwindAIAIGC最早可追溯至20世纪50年代，艾伦·图灵提出“图灵测试”，首次提出人工智能的概念。中国信息通信研究院发布的报告《人工智能生成内容（AIGC）白皮书》中将AIGC发展总结为三个阶段：AIGC产业生态

MinimalistwindAI（1）早期萌芽阶段（1950年-1990年）：此阶段受限于科技水平，AIGC仅限于小范围实验。（2）沉淀积累阶段（1990年-2010年）：从实验性向实用性逐渐转变。（3）快速发展阶段（2010年-至今）：深度学习模型不断迭代，AIGC取得突破性进展。AIGC产业生态

MinimalistwindAIAIGC产业链已经基本形成基础层、模型层、应用层三层架构。（1）基础层：提供数据、算力和预训练模型支撑，包括芯片、传感器、大数据、云计算等，具有较高的准入门槛。（2）模型层：即垂直化、应用化、场景化的模型和应用工具，主要分为通用大模型和行业大模型。（3）应用层：将人工智能技术和商业场景结合，提供行业解决方案服务、硬件产品和软件产品，包括智能产品和场景应用，主要分为图像、音频、文本、视频等模态。AIGC产业生态

MinimalistwindAI内容创作维度发展大致可分为四个阶段：专业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）、AI辅助生成内容、AI生成内容（AIGC）。其中，PGC和UGC是目前内容创作生态所处的两个阶段，但因其受生产力、生产方式等条件所限，生产潜力正在逐渐降低。从发展趋势来看，AIGC有望成为内容生成的主流形式。AIGC产业生态

MinimalistwindAI中国信息通信研究院认为，AIGC技术演化出了三大前沿能力：（1）智能数字内容孪生能力：在深入理解数据内容的基础上，实现一系列高效、准确、智能的数字内容孪生任务。（2）智能数字内容编辑能力：构建虚拟数字世界与现实物理世界间的交互通道。一方面，对数字内容的编辑和控制；另一方面，数字内容编辑技术是实现数字仿真的基础。（3）智能数字内容创作能力：让人工智能算法具备类似甚至超越人的创作能力。AIGC产业生态

MinimalistwindAI简言之，AIGC能够提高内容生产的效率和质量、拓展内容生产的范围和深度、创新内容生产的方式和形式。由此，AIGC的应用范围非常广泛，包括但不限于文本、图像、音频、视频、代码等，AI绘画、AI写作、AI对话、AI播客、AI搜索引擎等都属于AIGC的分支。未来随着AIGC技术的不断发展，必将开拓全新应用场景。AIGC产业生态

MinimalistwindAI然而，AIGC的迅猛发展也带来了一系列新的问题和挑战。首先，数据隐私问题成为亟待解决的瓶颈之一。随着AIGC需要大量的数据进行学习和训练，如何保护用户的隐私成为一个亟需关注的问题。其次，算法的公正性和透明度也亟待加强，以避免潜在的偏见和歧视问题。此外，技术伦理、版权问题等方面的考虑也需要更深入的研究和规范。AIGC产业生态

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本节全部内容本章小节人工智能应用素养本章小节本章小节

本章主要基于人工智能的产业生态，介绍了人工智能的算法、算力、数据、场景四大要素。重点阐述了人工智能算法的概念、分类以及国内外三种主流算法框架的应用，强调了基于云计算平台以及GPU来提供AI算力的重要作用，总结了人工智能数据和应用场景的关键问题和未来发展趋势对人工智能行业的影响。从人工智能基础层、技术层、应用层三个方面详细介绍了人工智能的产业生态，详细介绍了AIGC技术与应用以及一大批涌现出的人工智能产业中的国内知名企业。总结本章小节

希望各位同学能在学习过程中，培育对人工智能产业的全面认识及其所承担的社会责任，努力成为具备宏观视野和综合素养的先锋人才，为打造智能化社会和推进科技创新献出自己的力量。期待大家对人工智能的未来发展贡献出自己的智慧与激情。总结本章小节1.简述人工智能使用的主流算法框架2.简述云计算的主要特点3.请阐述云计算基于不同的分类形式是如何分类的4.请列举主流的基于云计算提供AI算力的平台5.请从不同维度对GPU产品进行分类思考题感谢您的观看！以上是

本节全部内容人工智能技术应用专业学业向导人工智能应用素养01目录CONTENTS人工智能行业人才需求现状分析02人工智能技术应用专业就业岗位分析03人工智能技术应用专业技能需求以及学习路径人工智能行业人才需求现状分析1Part人工智能行业人才需求现状分析人工智能行业人才供需矛盾凸显行业发展迅速近几年，随着政府的重视，人工智能为社会生产力以及经济发展注入了新的动力。在政府的大力扶持和产学研结合的推动下，该行业发展迅速。国内人工智能主要领域规模不断扩大，语音识别和图像识别等标志性人工智能技术发展到国际领先水平，已经具备了技术的覆盖面完善的产业链与应用生态系统。在算法、算力、大数据和应用环境的支撑下，推动了人工智能行业的发展。人工智能行业人才需求现状分析人工智能行业人才供需矛盾凸显人工智能行业人才供不应求伴随着行业的快速发展，人工智能行业人才的供不应求成为了行业发展的主要问题之一。根据工信部发布的数据显示，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从对企业的调查来看，企业认为推进人工智能的探索应用中遇到的最主要的障碍是人工智能专业人才的缺乏，占比高达51.2%，其次是高质量的数据资源，占比达到48.8%。人工智能行业人才需求现状分析人工智能行业人才供需矛盾凸显人工智能各技术方位人才供需比从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08和0.09，相关人才极度稀缺，如下图所示。人工智能行业人才需求现状分析人工智能行业人才供需矛盾凸显行业研究起步晚，积累慢我国人工智能产业人才供给严重不足主要原因可归为研究起步晚、产业化积累不足，导致人才培养速度没有跟上产业发展需求。我国人工智能研究始于20世纪80年代，但由于基础不稳、参与研究的科研机构和高校数量有限，因此无法实现规模化培养和输出人才，导致我国人工智能产业人才资源先天不足。当前依然处于人才培养方式的初期探索阶段，人工智能产业人才的培养速度依然较慢，而行业内部自发的人才培养还没有成体系发展，由此现阶段我国院校端和产业端高质量人才供给水平仍然很低。人工智能行业人才需求现状分析我国人工智能人才培养体系的建设人工智能产业属于知识密集型产业，从业人员受教育程度处于较高水平。调查表明：目前从业人员中，高职毕业生占22.4%，本科生占68.2%，研究生及以上占9.4%，如下图所示。人工智能行业从业人员知识结构人工智能行业人才需求现状分析我国人工智能人才培养体系的建设近年来，围绕人工智能行业人才培养，我国加快了人工智能学科建设，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。截止到2021年底，173所高职院校开设“人工智能技术服务”专业。截至2021年，共有385所高职院校成功申报“人工智能技术应用”专业。另外，包含“智慧”二字的专业，如智慧农业、智慧水利、智慧林业、智慧技术等共计15个，设置“人工智能＋专业”如智能交通管理、智能建造工程、智能制造工程技术等的共计77个。随着人工智能产业的不断发展，以及产教融合进程的不断推进。职业院校将在未来人工智能行业领域高技术技能型人才培养中扮演重要的角色。人工智能行业人才需求现状分析我国人工智能人才培养体系的建设人工智能行业也在积极推动人工智能岗位技能证书体系的完善和发展，例如人工智能职业技能等级认证（AIOC）项目。人工智能职业技能等级认证证书封面人工智能技术应用专业就业岗位分析2Part人工智能技术应用专业就业岗位分析

人工智能行业社会岗位供给分析根据各人工智能企业岗位人才需求，可归纳为高级管理岗、高端技术岗、算法研究岗、应用开发岗、实际技能岗、产品经理岗等类型岗位，如下图所示。人工智能技术应用专业就业岗位分析高职人工智能应用技术专业岗位分析对于大多数在校生来说，在校学习的过程中我们要明确学什么的问题，而学什么问题的解决依赖于我们毕业后做什么。2021年国家人社部颁布了新的职业技术技能标准，其中新职业“人工智能工程技术人员”，“人工智能训练师”赫然在列。根据2021年人工智能行业岗位调研的数据，对于高职层次人工智能专业的毕业生围绕上述人工智能领域的两大新的国家职业技术技能标准，有四大标志性岗位，数据标注工程师，人工智能运维工程师，人工智能软件开发工程师，人工智能算法工程师。人工智能技术应用专业就业岗位分析数据标注工程师数据标注工程师是从事人工智能行业的职位，相当于互联网上的数据“编辑师”，负责用一些数据标注工具，对大量文本、图片、语音、视频等数据进行归类、整理、纠错和批注等工作。在人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）中定义，初/中级的人工智能训练师便是数据标注员。该职业的工作内容、技能要求如右表所示。人工智能技术应用专业就业岗位分析数据标注工程师随着人工智能的发展，数据训练的规模越来越大，很多大公司开始设置数据标注相关的部门和岗位进行专门的人工智能数据处理，同时也诞生了很多专业的数据标注公司，因此对数据标注相关从业人员的需求量也越来越大。数据标注岗位相对于人工智能行业其他岗位来说，起步门槛较低，大部分岗位面向应届或者具有1-2年工作经验的高职学生，也有部分公司的岗位面向本科进行招聘。要求数据标注岗位的求职者具备基本的数据标志的知识储备、标注相关的主流工具的使用以及数据清洗和处理等相关的技能。人工智能技术应用专业就业岗位分析人工智能运维工程师人工智能运维工程师主要从事大数据、机器学习以及其他人工智能技术产品的运营维护工作，例如大数据与人工智能产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；大数据与人工智能云产品的客户支持等。我们从人工智能工程技术人员（2021年版）国家标准中整理了部分人工智能运维工程师的工作内容和技能要求如右表所示。人工智能技术应用专业就业岗位分析人工智能运维工程师招聘网站搜索运维工程师，可以看出职位还是非常火爆的，但是人工智能运维岗位相比较而言会少一些，可能的原因一是还没有单独形成人工智能运维的职位体系；二是部分运维岗位标题上还依然写的传统运维岗。通过招聘网站部分运维岗位发布的情况分析，运维岗位学历要求主要为本科和高职。该岗位职责主要是服务系统和相关设备的运行维护，要求学生对所维护的系统和设备较为熟悉，具备快速排查解决问题的能力，同时要能够适应出差的工作。人工智能技术应用专业就业岗位分析人工智能软件开发工程师人工智能对软件开发的影响是巨大的，其实目前很多主流的软件系统都已经应用了人工智能的技术。因此软件企业对人工智能软件开发的岗位需求量呈现逐年增大的趋势，人工智能软件开发工程师迎来了高速发展期。我们从人工智能工程技术人员（2021年版）国家标准中整理了部分人工智能软件开发工程师的工作内容和技能要求如右表所示。人工智能技术应用专业就业岗位分析人工智能软件开发工程师软件开发岗位本来就是招聘网站上火热岗位之一，需求量很大，现在随着人工智能的快速发展，很多企业开始大量招收有人工智能背景的软件开发人员。通过分析招聘网站相关的岗位发布情况，目前大部分的岗位要求学历为本科及以上，不过仍然有部分人工智能的软件开发岗位提供给高职的学生，主要为中小型软件公司以及部分传统行业的软件职位。同时对工作经验也有一定的要求，具有一定人工智能相关工作经验的同学会比较有优势。人工智能技术应用专业就业岗位分析人工智能算法工程师人工智能算法工程师是指从事与人工智能算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。我们从人工智能工程技术人员（2021年版）国家标准中整理了部分人工智能算法工程师的工作内容和技能要求如右表所示。人工智能技术应用专业就业岗位分析人工智能算法工程师人工智能算法岗是人工智能产业中最核心的岗位，也是技术难度最大的岗位，相应的薪资待遇也是最为优厚的，是企业的核心竞争力所在。招聘网站中通过人工智能算法的关键字进行搜索的结果来分析，该岗位目前供需不足，有大量的岗位进行招聘活动，但是岗位的要求主要为硕士学历以上，本科和高职会有少量岗位提供，岗位要求学生掌握主流的深度学习或者机器学习的算法，应可以熟练安装、调试和训练人工智能模型，然后进行相应的工程实践。人工智能技术应用专业技能需求以及学习路径3Part整体来看人工智能专业自身就是一门交叉学科，是随着科学技术的逐步发展、各个学科逐步融合慢慢发展而来的，其中数学和计算机编程是人工智能专业最为重要和核心的两个方面。很多同学在学习人工智能的过程中会被里面的很多复杂的数学公式、晦涩难懂的概念所劝退，觉得难以理解。其实如果开始学习的时候不过分追求细节、能够循序渐进、按部就班地学习理解人工智能相关的知识，就会发现其实没有想象的那般困难。人工智能技术应用专业技能需求以及学习路径接下来本书就针对通用型和典型岗位两个方面来介绍人工智能的技术应用专业的技能需求以及对应的学习路径。人工智能技术应用专业技能需求以及学习路径通用型技能所谓通用型技能是指所有人工智能技术应用专业的学生都应该具备的技能，是以后从事任何人工智能相关工作的基础的前提。主要包括两个部分：基础知识储备和专业理论知识学习。基础知识储备要求学生需要掌握基本的数学基础知识和计算机相关的基础技术。专业理论知识要求学生掌握的核心内容为机器学习，因为目前人工智能主要的实现方式就是机器学习。人工智能技术应用专业技能需求以及学习路径典型岗位技能数据标注岗位需要学生具备数据标注相关的完整知识体系。数据标注岗位人工智能运维岗位主要包含智能系统的维护和智能系统的优化两个方面。人工智能运维岗位人工智能软件开发岗位主要包括智能产品设计、智能产品功能实现和智能产品的测试三个方面。人工智能软件开发岗位人工智能算法岗位主要包括算法选型及调优和算法的实现及应用。人工智能算法岗位感谢您的观看！以上是

本节全部内容人工智能复合型人才学业向导人工智能应用素养MinimalistwindAI随着人工智能技术的快速发展，不仅带来了人工智能自身产业的繁荣，也同时赋能给了许多的传统行业，带动了传统行业的新技术革新和发展。人工智能复合型专业人才如何定位，目前在业界还没有一个明确的认识和统一的界定。本书针对人工智能复合型人才具体体现为，具备传统行业知识，通过学习部分实用的人工智能技术，可以将人工智能的现有成熟的技术直接应用到本行业的生产活动中，进而提升工作效率或者改进工作流程的技能人才。人工智能复合型人才学业向导MinimalistwindAI人工智能复合型人才学业向导人工智能复合型人才除了自身的专业技能知识以外，需要额外拓展一些人工智能相关的知识。但是学习的侧重点不同，以原有专业为主，人工智能技术为辅助，进而相辅相成，为以后人工智能赋能的各行业的学习和工作打下一个坚实的基础，学习路线如下图所示。01目录CONTENTS人工智能赋能智能交通产业复合型人才02人工智能赋能数字商务产业复合型人才03人工智能赋能智能制造产业复合型人才人工智能赋能智能交通产业复合型人才1PartMinimalistwindAI交通运输行业作为国民经济的命脉和基础性保障，随着“交通强国”、“新型基础设施建设”等国家战略的实施，不断向信息化、网络化、智能化方向进行转型升级。交通运输行业用人单位面对新技术、新模式和新业态的到来，急需既掌握交通系统规划、交通运输管理与优化等业务知识，又精通大数据处理技术、人工智能算法、计算机技术的复合型人才。人工智能赋能智能交通产业复合型人才人工智能赋能智能交通产业复合型人才智能交通是人工智能专业与交通运输行业结合的典型应用场景学习交通运输专业的基础知识，主要包括：道路工程、交通工程基础、交通规划基础、交通管理与控制基础、交通规划与仿真、交通设施设计、道路交通安全、道路勘测设计等。人工智能专业技术，主要包括：数据库原理、Python编程、算法与数据结构、人工智能基础、计算机概论、机器学习及实践等。交叉结合的课程：智能交通大数据与信息处理、智慧交通系统等。人工智能赋能数字商务产业复合型人才2PartMinimalistwindAI智能商务也叫商务智能，商务智能（BusinessIntelligence，BI）是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术结合人工智能的算法进行数据分析以实现商业价值。人工智能赋能数字商务产业复合型人才商务智能重点体现在给企业带去商业价值，让企业决策者从人工智能领域得到有价值的洞察力，使他们能够做出更优决策。是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。人工智能赋能数字商务产业复合型人才随着大数据和人工智能的发展，商务智能逐步应用到企业级数据分析中，越来越多的BI工具出现在企业数据分析应用场景。如下图就是一个商务智能大屏数据分析的实例，通过数据展示以及数据后台智能分析能够展现某个垂直行业的商务核心价值。人工智能赋能智能制造产业复合型人才3PartMinimalistwindAI智能制造，源于人工智能的研究，一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。人工智能赋能智能制造产业复合型人才智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统。智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次。人工智能赋能智能制造产业复合型人才智能制造是人工智能与传统的机械制造行业融合的应用场景。传统机械制造专业知识：工程图学、工程力学、机械设计基础、电工电子学、公差与检测技术、数字化制造技术等。人工智能专业技术：计算机程序设计(Python)、人工智能技术、工业机器人技术、数据库技术、物联网技术与应用等。交叉结合的课程：智能传感技术、工业互联网与物联网、工业大数据、智能运维与健康管理等。感谢您的观看！以上是

本节全部内容本章小节人工智能应用素养本章小节本章小节

本章首先针对人工智能技术应用专业的学生提供学业向导。结合当前人工智能行业的人才需求现状，重点分析了高职层次典型的人工智能岗位职责和工作内容，总结出人工智能技术应用专业的技能需求和学习路径。其次提供了针对人工智能复合型人才的学业向导。重点阐述了在智能交通、数字商务和智能制造等领域，如何培养既熟练掌握本领域技能同时也熟悉人工智能知识的复合型人才。总结通过本章的学习，可以对人工智能技术应用专业以及非人工智能专业的学生提供学业的向导，对未来从事人工智能相关的工作打下良好的基础。本章小节1.简述人工智能行业的典型岗位类型2.请阐述什么是数据标注工程师3.简述人工智能复合型人才的内涵4.请描述智能商务的概念思考题感谢您的观看！以上是

本节全部内容人工智能在芯片设计以及制造方向的应用人工智能应用素养01目录CONTENTS人工智能助力芯片设计02人工智能助力芯片制造03人工智能为芯片封装测试提质增效人工智能助力芯片设计1PartMinimalistwindAI芯片设计技术是半导体应用领域中的重要分支，从1833年英国科学家迈克尔.法拉第(MichaelFaraday)发现硫化银的电阻效应开始。二战之后，芯片制造的工艺飞速发展，芯片更新换代的步伐越来越快。近年来开始有从业者在设计芯片的过程中引入人工智能的技术人工智能助力芯片设计图英国科学家迈克尔.法拉第1.人工智能降低芯片设计成本机器学习的使用解决了传统电子芯片设计业遇到的三个问题2.人工智能缩短了电子芯片设计的周期3.人工智能解决电子芯片设计重大难题人工智能助力芯片设计人工智能助力芯片设计1.人工智能降低芯片设计成本在芯片设计中使用人工智能可以作为一种策略以提升生产力，提高设计性能和能源效率2020年新思科技曾经推出了业界首个用于芯片设计的人工智能应用——DSO.ai人工智能助力芯片设计2.人工智能缩短电子芯片设计周期人工智能在芯片设计中的一个颠覆性应用是设计空间优化(DSO)，这是一