人工智能的基本概念人工智能應用素養01目錄CONTENTS人工智能的定義02人工智能在生活以及生產中的應用03人工智能技術的發展歷程及其歷史意義人工智能的定義1PartMinimalistwindAI人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學，其本質是對人類意識與思維信息過程的模擬。人工智能綜合了計算機科學、生理學、哲學等學科，是一門利用計算機模擬人類智能行為科學的統稱。人工智能的定義人工智能與人類擁有的自然智能形成對比，是用機器展示智能的一種機器智能，可以模仿人類“聽到”、“看見”、“學習”、“解決問題”等認知功能。MinimalistwindAI人工智能的定義人工智能之父艾倫·圖靈究竟什么樣的機器才能判斷為具備了人類的智能呢？圖靈測試如果被測試者（機器）和測試者（人）在分隔開的條件下進行溝通交流，如果測試者中超過30%相信與自己溝通的是人，即認為這臺機器具有了“智能”。1.強人工智能具備自我意識的機器，在遇到問題的時候需要能像人類一樣對問題進行判斷和決策。人工智能的研究分為兩類2.弱人工智能模仿人類的某些特定能力去執行相應的任務人工智能的定義人工智能在生活以及生產中的應用2Part1、語音助手語音助手是一款智能型的手機應用，通過智能對話與即時問答的智能交互，實現幫助用戶解決生活類問題。可以實現語音啟動應用服務以及通過對話獲取信息發布指令的功能，語音助手的發展實際是語音人工智能技術的商業落地。人工智能在生活以及生產中的應用

小藝語音助手人們與手機或者其他大屏設備的交互方式除了按鍵和觸控等傳統方式以外有了革新的應用，即語音交互。2.指紋識別指紋識別是利用人類指紋進行身份識別和鑒定的一項技術。隨著技術的日益完善，指紋識別的應用場景越來越多，其中最為大家熟知的莫過于手機的指紋解鎖功能，另外還有房屋門禁、公司考勤、安保防盜等都用到了指紋識別的技術。人工智能在生活以及生產中的應用

手機指紋解鎖作為傳統和成熟的生物鑒定方式之一，指紋具有很強的穩定性和獨特性，至今還沒有兩個人的指紋是完全一樣的。3、人臉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。用攝像機鏡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識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別或面部識別。人工智能在生活以及生產中的應用

人臉識別在我們日常生活中是應用最為廣泛的一項技術，比如我們乘坐飛機或高鐵前的身份識別系統、無人零售商店的刷臉支付系統、公司員工上下班的考勤門禁系統、公安部門追查犯罪分子的安防監控系統等。人臉識別系統智能家居是以住宅為平臺，基于物聯網技術、軟件系統、云計算平臺構成的家居生態圈，并通過數據收集，分析用戶行為數據為用戶提供個性化服務。人工智能在生活以及生產中的應用

智能家居4.智能家居智能家居主要分為三部分人工智能在生活以及生產中的應用

4.智能家居010203智能家居系統利用核心的網關來控制所有的智能家居產品的系統智能單品單個可以實現智能化的產品，通常可以利用手機的應用程序對其進行智能化的設置，比如智能臺燈、智能溫度計智能設備通常為較大型的智能化產品，在原有完整成熟產業鏈基礎上進行了智能化的升級，比如智能冰箱、智能空調5.無人零售無人零售作為無人值守服務中的一種，主要是指無人情形下進行的一種零售消費行為。無人零售是基于人工智能技術實現的一種無導購、無收銀的新零售模式。人工智能在生活以及生產中的應用

無人零售形式多樣，可小可大，小到無人便利貨柜，大到無人零售店或者無人超市都是其中之一。繽果盒子是全球第一家可規模化復制的24小時無人值守便利店。繽果盒子無人便利店6.智慧教育智慧教育，教師和學生可不僅僅局限于一個教室和課堂，可以采用更為靈活多樣化的教學模式和方法。課前，教師可以通過知識圖譜選擇課件、素材進行備課，學生可以進行提前預習；課中，教師通過專用終端和屏幕，學生通過原筆跡書寫追蹤完成課堂教學、測試等過程；課后，教師可以根據學生情況智能組卷，個性化分配題目，并進行智能批改，大大提升了教育系統的智慧化水平。人工智能在生活以及生產中的應用

智慧教育可以重新整合各類教育教學資源，以便捷高效的方式適應日益增多的數字化時代的學習者，改變傳統教學方式及模式。智慧教育課堂7.自動駕駛自動駕駛又稱無人駕駛或輪式移動機器人，是依靠計算機與人工智能技術在沒有人為操縱的情況下，完成完整、安全、有效駕駛的一項前沿科技。谷歌自動駕駛汽車通過攝像機、雷達傳感器和激光測距儀來“看到”其他車輛，并使用詳細的地圖來進行導航。人工智能在生活以及生產中的應用

2015年12月，百度公司宣布，百度無人駕駛車國內首次實現城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛。百度Apollo汽車機器人8.服務機器人服務機器人行業基本在慢慢向技術層面的行為類人化進行研究。語音交互方面向智能問答，自如交流靠近，例如詢問機器人語音庫中的問題后，機器人的處理方式以及回答方式，在語音交互方面要求交流的流暢度，識別度更高更快更準。人工智能在生活以及生產中的應用

服務機器人以后會出現逐漸家庭化的趨勢。生活和家庭中越來越多可以和人類正常溝通和交流的機器人大量出現，日益成為我們生活不可分割的一部分。服務機器人9.智能診療智能診療是將人工智能技術應用于疾病診療中，計算機可以幫助醫生進行病理，體檢報告等的統計，通過大數據和深度挖掘等技術，對病人的醫療數據進行分析和挖掘，自動識別病人的臨床變量和指標。人工智能在生活以及生產中的應用

智能診療是人工智能在醫療領域最重要，也是最核心的應用場景。智能診療系統計算機通過“學習”相關的專業知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。人工智能技術的發展歷程及其歷史意義3Part1.人工智能的發展歷程人工智能誕生于1956年召開的達特茅斯十人研討會。人工智能的發展主要經歷了三個階段。人工智能技術的發展歷程及其歷史意義

第一階段20世紀50—60年代第二階段20世紀70-80年代第三階段20世紀末以來提出了人工智能的概念，主要注重邏輯推理的機器翻譯，以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達以及啟發式搜索算法為代表提出了專家系統，基于人工神經網絡的算法研究發展迅速，隨著半導體技術和計算機硬件能力的逐步提高，人工智能逐漸開始突破，分布式網絡降低了人工智能的計算成本深度學習被提出，隨著移動互聯網發展，人工智能應用場景開始增多，深度學習算法在語音和視覺識別上實現了突破，同時人工智能商業化高速發展。人工智能技術的發展歷程及其歷史意義

工業革命發展史2.人工智能的歷史意義人工智能作為新時代的科技生產力，必將帶來各行各業的翻天覆地的變化，迎來人類全新的智能化時代。180019002000時間工業1.0蒸汽->機械化工業2.0電力->規模化工業3.0信息化->自動化工業4.0物聯網->智慧化蒸汽機促進了機械化生產，掀起了第一次工業革命電力應用，勞動分工和批量生產的實現，拉開第二次工業革命的大幕進一步實現了生產自動化的電子和lT系統，開創了第三次工業革命信息物理系統將引發第四次工業革命感謝您的觀看！以上是

本節全部內容人工智能技術的實現人工智能應用素養01目錄CONTENTS人工智能常用術語02人工智能主流學派03人工智能技術的優勢以及局限性人工智能常用術語1PartMinimalistwindAI人工智能如今已經是一門專業的學科門類，包含很多專業術語，隨著人工智能技術的逐漸發展，想要理解和掌握所有的專業術語越來越成為一項挑戰。人工智能常用術語1.人工智能常識概念人工智能常用術語術語解釋人工智能（AI：ArtificialIntelligence）機器能夠做出決策并執行模擬人類智能和行為的任務機器智能（MI：MachineIntelligence）研究如何提高機器應用的智能水平，把機器用得更聰明。這里，“機器”主要指：計算機、自動化裝置、通信設備等機器學習（ML：MachineLearning）人工智能的一個方面，專注于算法，允許機器學習而不需要編程，并在暴露于新數據時進行更改深度學習（DL：DeepLearning）機器通過由級聯信息層組成的人工神經網絡自主模仿人類思維模式的能力人工神經網絡（ANN：ArtificialNeuralNetwork）一種學習模型，可以像人腦一樣工作，解決傳統計算機系統難以解決的任務卷積神經網絡（CNN：ConvolutionalNeuralNetworks）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡，主要用于識別和理解圖像2.人工智能主流領域術語人工智能常用術語術語解釋計算機視覺（CV：ComputerVision）用計算機實現人的視覺功能，對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解的技術自然語言處理（NLP：NaturalLanguageProcessing）使計算機能夠像人類一樣理解、處理和生成語言的技術語音識別（VC：VoiceRecognition）讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的技術知識圖譜（KG：KnowledgeGraph）是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系數據挖掘（DM：DataMining）指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程數字圖像處理（DIP：DigitalImageProcessing）用計算機對圖像信息進行處理的技術，主要包括圖像數字化、圖像增強和復原、圖像數據編碼、圖像分割和圖像識別等專家系統（ES：ExpertSystem）用計算機去模擬、延伸和擴展專家的智能，基于專家的知識和經驗，可以求解專業性問題的、具有人工智能的計算機應用系統計算機博弈（CG：ComputerGame）是機器智能、兵棋推演、智能決策系統等人工智能領域的重要科研基礎，也是人工智能的重要研究方向人工智能常用術語術語解釋分類（Classification）分類算法讓機器根據訓練數據為數據點分配類別聚類（Clustering）聚類算法允許機器將數據點或項目分組到具有相似特征的組中回歸（Regression）在已有數據的基礎上學會一個回歸函數或者構造出一個回歸模型，該函數或模型可以把測試的數據映射到某個給定的值，從而預測連續的數據Tensorflow谷歌開源的深度學習框架，由于其良好的架構、分布式架構支持以及簡單易用，自開源以來得到廣泛的關注PyTorchtorch的Python版本，是由Facebook開源的神經網絡框架，專門針對GPU加速的深度神經網絡(DNN)編程PaddlePaddle中文名為飛槳，是百度自主研發的集深度學習核心框架、工具組件和服務平臺為一體的技術領先、功能完備的開源深度學習平臺3.人工智能常用算法以及框架術語人工智能主流學派2PartMinimalistwindAI在人工智能技術發展歷程中，學者們學科背景不同，其對人工智能技術理解角度也各不相同。因此人工智能技術產生了不同的學術流派。人工智能主流學派其中對人工智能影響最為深遠的有符號主義、連結主義和行為主義三大學派。1.符號主義符號主義，又稱邏輯主義、心理學派或計算機學派，是一種基于邏輯推理的智能模擬方法。主張人類認知和思維的基本單元是符號，智能是符號的表征和運算過程，計算機同樣也是一個物理符號系統。人工智能主流學派該學派認為人工智能源于數學邏輯，其原理主要為物理符號系統（即符號操作系統）假設和有限合理性原理。符號主義主張（由人）將智能形式化為符號、知識、規則和算法，并用計算機實現符號、知識、規則和算法的表征和計算，從而實現用計算機來模擬人的智能行為。1.符號主義其首個代表性成果是啟發式程序LT（邏輯理論家），它證明了38條數學定理，表明了可以應用計算機研究人的思維過程，模擬人類智能活動。1997年5月，名為“深藍”的IBM超級計算機打敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，這一事件在當時也曾轟動世界，其實本質上，“深藍”就是符號主義在博弈領域的成果。人工智能主流學派此后，符號主義走過了一條啟發式算法——專家系統——知識工程的發展道路。IBM“深藍”計算機擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫2.連接主義連接主義，又稱仿生學派或生理學派，是一種基于神經網絡和網絡間的連接機制與學習算法的智能模擬方法。連接主義學派強調對人類大腦的直接模擬。如果說神經網絡模型是對大腦結構和機制的模擬，那么連接主義的各種機器學習方法就是對大腦學習和訓練機制的模擬。人工智能主流學派連接主義強調智能活動是由大量簡單單元通過復雜連接后，并行運行的結果，基本思想是，既然生物智能是由神經網絡產生的，那就通過人工方式構造神經網絡，再訓練人工神經網絡產生智能。2.連接主義學習和訓練是需要有內容的，數據就是機器學習、訓練的內容。尤其在深度學習理論取得了系列的突破后，人類進入互聯網和大數據的時代。作為人工智能重新崛起的標志性事件的就是2016年谷歌旗下的DeepMind公司開發的AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石人工智能主流學派互聯網產生了大量的數據，包括海量行為數據、圖像數據、內容文本數據等。這些數據分別為智能推薦、圖像處理、自然語言處理技術發展做出卓著的貢獻。AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石3.行為主義行為主義，又稱進化主義或控制論學派，是一種基于“感知——行動”的行為智能模擬方法，思想來源是進化論和控制論。其原理為控制論以及感知——動作型控制系統。行為主義對傳統人工智能進行了批評和否定，提出了無須知識表示和無須推理的智能行為觀點。相比于智能是什么，行為主義對如何實現智能行為更感興趣。在行為主義者眼中，只要機器能夠具有和智能生物相同的表現，那它就是智能的。人工智能主流學派該學派認為：智能取決于感知和行為，取決于對外界復雜環境的適應，而不是表示和推理，不同的行為表現出不同的功能和不同的控制結構。這一學派的代表作首推六足行走機器人，它被看作是新一代的“控制論動物”，是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統。Laikago可以實現爬斜坡、穿過石板路等場景，即使被測試人員用腳踹也仍然保持了良好的平衡性和穩定性。人工智能主流學派宇樹科技Laikago機器人3.行為主義國內的宇樹科技公司研發的四腳機器狗Laikago，就可以完成很多炫酷的動作，如圖所示。人工智能技術的優勢以及局限性3Part人工智能目前已經在很多領域替代人類完成很多的工作，具有非常多的優點，尤其擅長數據的大規模計算，分類等，但是仍然有很多的領域還不能完全替代人類，說明依然存在一定的局限性。人工智能技術的優勢以及局限性人工智能是對人的思維模式的模仿，能夠實現人的智能功能，更能超越人的智能，在計算速度和精度、應用廣泛度上已經遠遠超越了人類。人工智能技術的優勢以及局限性同時人工智能處理數據的速度和精度也要高于人類，人工智能能夠從數據中學習，其運算速度是人類無法比擬的。1.人工智能的優勢1.人工智能的優勢（1）從事高重復性事務效率高（3）數字協助降低人力資源成本人工智能技術的優勢以及局限性（2）降低人為粗心導致的出錯（4）更加精準快速的決策水準2.人工智能的局限性（1）實用性欠缺

機器學習革命建立在三個基礎上：改進的算法、更強大的計算機，以及伴隨社會數字化發展而產生的可供學習的大量數據。然而，數據并不總是現成的。人工智能技術的優勢以及局限性（2）認知能力不足缺乏人類大腦所具備的許多認知能力。這使得它們有時更像是“人造白癡”，可以出色地完成有邊界的任務，但如果遇到意想不到的輸入，就會把事情搞砸。感謝您的觀看！以上是

本節全部內容人工智能技術的現狀以及未來人工智能應用素養01目錄CONTENTS人工智能的發展現狀02人工智能的未來趨勢03全球各國人工智能發展戰略人工智能的發展現狀1PartMinimalistwindAI人工智能從感知和認知兩方面模擬人類智慧，賦予機器學習以及推斷能力，具體來說，就是讓機器會聽（不同的語音識別、翻譯等）、會看（圖像識別、人臉識別、證件識別、文字識別等）、會學習（機器學習、自然語言處理、知識圖譜等）、會行動（無人駕駛、機器人等）、會思考（智能考試、閱卷、人機對弈等）。人工智能的發展現狀MinimalistwindAI目前，全球人工智能產業的生態系統正逐步成型。依據產業鏈上下游關系，可以將人工智能劃分為上游基礎層、中間技術層和下游應用層。人工智能的發展現狀MinimalistwindAI

基礎層是人工智能產業的基礎，主要提供硬件設施（芯片和傳感器）、云計算、大數據等。硬件主要是為人工智能應用提供強大的算力支撐，包括計算資源如GPU、FPGA、AISC等加速芯片，存儲資源，以及各種傳感器件；云計算為人工智能提供算力支撐；大數據為當前的人工智能技術提供了充足的數據支持。人工智能的發展現狀MinimalistwindAI技術層是人工智能產業的核心，以模擬人的智能相關特征為出發點，將基礎能力轉化成人工智能技術，如計算機視覺、智能語音、自然語言處理等應用算法研發。在每個研究領域中，又有很多細分技術研究方向等。技術層是目前整個人工智能產業中最核心的部分，這些技術直接決定了行業應用落地的效果。人工智能的發展現狀MinimalistwindAI應用層是人工智能產業的延伸，人工智能技術與行業深度結合，并將技術應用到具體行業，涵蓋制造、教育、金融、醫療等多個領域，未來將會拓展到更多的領域。人工智能的發展現狀人工智能的未來趨勢2Part目前人工智能已經在很多領域應用非常廣泛，比如安防、交通、商業零售、農業、教育、工業機器人領域等等，但是目前很多的領域的應用還是處于初級的，弱人工智能的場景，用戶的體驗還有待于進一步的完善。人工智能的未來趨勢相信隨著技術的不斷發展，未來人工智能將會為人類帶來更多方便和快捷，最終服務于千家萬戶和各行各業。1.無人駕駛無人駕駛技術讓汽車實現自動駕駛，解放司機；更是出行方式的徹底顛覆。人工智能的未來趨勢未來的智能交通，會讓我們感覺不到自己在出行的路上，而是一種自然的生活狀態。2.智慧城市未來每一座城市將各種傳感器網絡、聲音采集設備、嗅探器技術、熱特征監測器、化學分析儀、光電子能譜儀、熱掃描儀、磁強計、色譜儀等等植入到城市的各個角落，這樣就把城市看作是一個有生命的有機體，城市的每一個方面都在擴張、收縮、流淌、輸入、輸出、吸入、呼出。人工智能的未來趨勢全球各國人工智能發展戰略3Part中國高度重視人工智能發展，在各國緊鑼密鼓地制定人工智能發展戰略的時刻，中國也在加強頂層設計和人才培養。2016年3月，“人工智能”一詞寫入國家“十三五”規劃綱要；2016年5月，《“互聯網+”人工智能3年行動實施方案》發布，提出到2018年的發展目標；2016年8月，國務院發布《“十三五”國家科技創新規劃》，明確將人工智能作為發展新一代信息技術的主要方向。全球各國人工智能發展戰略2015年5月，國務院印發《中國制造2025》，明確了9項戰略任務與重點，提出8個方面的戰略支撐與保障，目標是促進中國從制造大國向制造強國轉變。1.中國發展戰略2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，該規劃包含了研發、工業化、人才發展、教育和職業培訓、標準制定和法規、道德規范與安全等方面，并確立了“三步走”戰略目標：（2）第二步，到2025年人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展。全球各國人工智能發展戰略（1）第一步，到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑，有力支撐進入創新型國家行列和實現全面建成小康社會的奮斗目標。1.中國發展戰略（3）第三步，到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。2016年以來，美國持續加大了對人工智能的戰略關注與支持，不斷升級人工智能的國家戰略版本。2016年，美國發布《為人工智能的未來做好準備》報告，強調對人工智能加強治理；闡述人工智能引發的機遇；確保人工智能應用公正、安全和可控。2019年，美國總統特朗普簽署《維護美國人工智能領導力的行政命令》，目的是保持美國在人工智能領域的全球領導力，其要點包括：推動人工智能技術突破，聯合政產學，建立人工智能技術優勢，促進科學發現、經濟競爭力和國家安全，促進技術成果轉化。全球各國人工智能發展戰略2018年，美國發布的《國防授權法案2019》相關條文規定，美國國防部支持成立國家人工智能安全委員會（NSCAI）。2.美國發展戰略2018年4月，歐盟委員會發布政策文件《歐盟人工智能》，該報告提出歐盟將采取三管齊下的方式推動歐洲人工智能的發展：增加財政支持并鼓勵公共和私營企業應用人工智能技術；促進教育和培訓體系升級，以適應人工智能為就業帶來的變化；研究和制定人工智能道德準則，確立適當的道德與法律框架。2018年12月，歐盟委員會及其成員國發布主題為“人工智能歐洲造”的《人工智能協調計劃》。這項計劃除了明確人工智能的核心倡議外，還包括具體的項目，涉及高效電子系統和電子元器件的開發，以及人工智能應用的專用芯片、量子技術和人腦映射領域。全球各國人工智能發展戰略3.歐盟發展戰略日本政府和企業界非常重視人工智能的發展，不僅將物聯網、人工智能和機器人作為第四次工業革命的核心，還在國家層面建立了相對完整的研發促進機制，并將2017年確定為人工智能元年。2017年3月，日本人工智能技術戰略委員會發布《人工智能技術戰略》報告，闡述了日本政府為人工智能產業化發展所制定的路線圖和規劃。全球各國人工智能發展戰略2015年1月，日本政府發布了《機器人新戰略》，擬通過實施“五年行動計劃”實現三大核心目標，即“世界機器人創新基地”、“世界第一的機器人應用國家”、“邁向世界領先的機器人新時代”，使日本完成機器人革命，以應對日益突出的社會問題，提升日本制造業的國際競爭力。4.日本發展戰略目前放眼全球范圍來看，中美兩國無疑構成了人工智能第一梯隊，英法等歐洲發達國家和日本憑借天然的產業優勢地位構成第二梯隊。在頂層設計上，多數國家強化人工智能戰略布局，并將人工智能上升至國家戰略，從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護航。中國人工智能產業成為新的重要經濟增長點，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展。全球各國人工智能發展戰略同學們！行動起來，為我國的人工智能技術應用發展貢獻一份力量！本章小結&思考題4Part本章小結本章主要介紹了人工智能的基本概念，包括人工智能的含義、在生產生活中的應用，發展歷程以及歷史意義等；同時還介紹了人工智能技術常用的術語、主流學派、優勢和局限性以及人工智能技術的發展現狀和未來。通過這一章節的學習，讓同學們對整個人工智能的全貌有一個基本的認識和了解。本章小結思考題1.簡述人工智能的內涵。2.列舉身邊典型的人工智能應用場景。3.列舉人工智能的主流學派有哪些？4.目前人工智能的產業生態主要包含哪幾層結構？思考題感謝您的觀看！以上是

本節全部內容本章小結&思考題人工智能應用素養本章小結本章主要介紹了人工智能的基本概念，包括人工智能的含義、在生產生活中的應用，發展歷程以及歷史意義等；同時還介紹了人工智能技術常用的術語、主流學派、優勢和局限性以及人工智能技術的發展現狀和未來。通過這一章節的學習，讓同學們對整個人工智能的全貌有一個基本的認識和了解。本章小結思考題1.簡述人工智能的內涵。2.列舉身邊典型的人工智能應用場景。3.列舉人工智能的主流學派有哪些？4.目前人工智能的產業生態主要包含哪幾層結構？思考題感謝您的觀看！以上是

本節全部內容人工智能四要素人工智能應用素養人工智能四要素01目錄CONTENTS人工智能算法02人工智能算力03人工智能數據04人工智能應用場景人工智能算法1PartMinimalistwindAI算法（Algorithm）最早來源于公元9世紀著名的《波斯教科書》的作者數學家阿科瓦里茨米（Al-Khowarizmi）的名字，具體是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。人工智能算法在本質上亦屬于該范疇，是為了解決人工智能領域的一個特定問題或者達成一個明確的結果而采取的一系列步驟和方法。人工智能算法不同于人工智能本身，卻是人工智能最重要的組成部分。人工智能算法

人工智能算法

人工智能算法的特點Texthere人工智能算法特點復雜性類人性危險性不透明性類人性人工智能算法的分類、排序和決策等作用均是模仿和替代人類思維的過程，而人工智能應用于自動駕駛、醫療手術機器或其他智能機器人領域則是模仿和替代人類行為的過程。危險性例如人工智能以低概率犯下嚴重錯誤，主要體現為算法的出錯。復雜性現在的算法模型內部可能有數百萬個神經元，深度多達幾十層，并且算法的過程是動態的，這種動態性使得算法本身愈加復雜。不透明性人工智能算法與生俱來的“黑箱”屬性使算法輸入與輸出結果之間的運行過程難以被人類知曉。人工智能算法

人工智能算法分類人工智能算法大致可分作有監督學習、無監督學習和強化學習，如下圖所示。人工智能算法技術框架的成熟與易用，大幅降低了開發者學習人工智能的門檻，使得開發相關的應用變得更為容易。目前國內外已經有了很多成熟的人工智能技術框架，其中比較典型的是國外的TensorFlow、PyTorch以及國內百度公司研發的PaddlePaddle。人工智能算法技術框架人工智能算法

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學計算框架，主要提供兩個高級功能：強大的GPU加速的張量計算和包含自動求導系統的深度神經網絡。人工智能算法PyTorch算法框架推出后，熱度持續走高，特別是從Facebook宣布將所有的人工智能系統遷移到PyTorch框架后，其應用范圍也越來越廣泛。MinimalistwindAITensorFlow是谷歌公司基于DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統，其命名來源于本身的運行原理。TensorFlow算法框架擁有一個全面而靈活的生態系統，包含各種工具、庫和社區資源，能夠支持研究人員推進先進的機器學習技術發展，同時也讓開發者能夠輕松地構建和部署機器學習支持的應用。人工智能算法

MinimalistwindAIPaddlePaddle也稱飛槳，是中國首個自主研發、功能完備、開源開放的產業級深度學習平臺。中文名出自于朱熹的兩句詩“聞說雙飛槳，翩然下廣津”。人工智能算法

PaddlePaddle源于產業實踐，始終致力于與產業深入融合。目前飛槳已廣泛應用于工業、農業、服務業等，服務406萬開發者，與合作伙伴一起幫助越來越多的行業完成AI賦能。人工智能算法

當前流行的人工智能框架很多，除了TensorFlow、PyTorch和PaddlePaddle三個主流框架平臺以外，還有微軟的CNTK，加州大學賈揚清博士開發的Caffe，谷歌工程師Fran?oisChollet開發的Keras等常見框架，而且絕大多數是免費開源的，這里用右表簡要介紹下后三種框架。其他人工智能算法框架人工智能算力2Part云計算是分布式計算的一種，指的是通過網絡“云”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然后通過多部服務器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶。云計算為AI算力提供了強大的支持和賦能，使得AI研究和應用能夠更加高效、快速地進行，同時降低了硬件成本和管理負擔。這對于推動人工智能的發展和應用具有重要意義。人工智能算力

基于云計算的AI算力MinimalistwindAI人工智能產業的蓬勃發展依賴于算力的顯著提升，算力的提升除了云計算技術以外，還得益于GPU（GraphicsProcessingUnit，圖形處理器）的大規模發展。憑借GPU強大的計算能力，人工智能很多技術領域的應用實現逐漸變為了可能，帶來了極大的社會價值和經濟效益。人工智能算力基于GPU的AI算力人工智能算力GPU的發展歷程真正的GPU，也就是圖形處理器的概念，最早是由NVIDIA在1999年發布GeForce256圖形處理芯?時?先提出的。GPU的發展歷程下圖所示。GPU的發展歷程人工智能算力GPU的主流產品GPU產品可以從兩個維度進行分類，如下圖所示。

GPU的分類及主流廠商人工智能算力GPU在人工智能領域的未來趨勢GPGPU的發展相較于傳統的CPU而言，GPU由于其特有的并行處理結構非常適合人工智能特別是深度學習領域中的數據計算。傳統的GPU逐漸向GPGPU（GeneralPurposeComputingonGPU）的方向發展和演進，即在圖形處理器上進行通用計算。NPU芯片的發展隨著人工智能硬件的演進，目前我們看到通用GPU和專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專用芯片來實現加速。特別是在移動端設備上，人工智能計算更傾向于獨立的面向特定領域的專用芯片，而不依賴于GPU，比如手機、平板等移動平臺的SOC（SystemonChip，片上系統）上都集成了專用的NPU（Neural-networkProcessingUnit，神經網絡處理器）芯片。人工智能算力人工智能算力產業生態百度智能云于2015年正式對外開放運營，以“云智一體”為核心賦能千行百業，致力于為企業和開發者提供全球領先的人工智能、大數據和云計算服務及易用的開發工具。百度智能云提供了端到端的完整人工智能中臺解決方案。依托百度大腦十余年人工智能技術與能力的積累，面向金融、能源、互聯網、教育、運營商、制造、政府等行業提供智能中臺解決方案，助力企業構建統一的AI基礎設施，實現AI資產的共建共享、敏捷的智能應用開發，加速企業智能化升級。人工智能算力人工智能算力產業生態訊飛開放平臺成立于2010年，是基于科大訊飛國際領先的人工智能技術能力與大數據運營能力建設的人工智能技術與生態服務平臺。該平臺以“云+端”方式提供智能語音能力、計算機視覺能力、自然語言理解能力、人機交互能力等相關的技術和垂直場景解決方案，致力于讓產品能聽會說、能看會認、能理解會思考。人工智能數據3PartMinimalistwindAI人工智能數據是給人工智能模型提供大量的數據進行訓練，因此數據是人工智能應用可以實現并落地的基礎和前提。沒有合理有效數據資源的支持，人工智能的訓練就無從談起，這也更加體現了數據作為一種資源的價值所在。人工智能基礎數據服務指為人工智能算法訓練及優化提供的數據采集、數據清洗、信息抽取、數據標注等服務，其中又以數據采集和數據標注為主。人工智能數據人工智能數據

人工智能數據的關鍵問題在人工智能時代，數據是一種新的“石油”。一些頭部的互聯網企業通過對用戶數據多年來的積累和壟斷，逐漸形成了一種先發優勢，從而構建了公司堅實的護城河。目前，人工智能領域相關科技企業在數據集的獲取方面已經形成了多種策略，由于商業模式、公司的關注點以及融資情況的不同，不同的企業采用的采集策略也有所差異。企業的數據獲取策略主要有以下幾種：公開數據集、產業數據協同、網絡爬取、自籌數據、購買商業數據集、人工生成數據等。原始數據的獲取人工智能數據

數據清洗是數據生產過程中的必須環節。人工智能算法能力主要來自于模型對大數據特征的學習。假如輸入了錯誤或者無效的數據，那么輸出時就會產生嚴重偏差。數據清洗包涵多種目標和手段，比如檢查數據一致性、處理無效值、識別數據沖突、去重等等。如果不做清洗，而是拿“臟”數據或重復數據直接去標注，會增加非常多的人力成本。原始數據的一個特點是具有多種多樣的數據格式或存儲方式，如圖像、視頻、語音、文本等。由于數據格式的多樣化以及應用場景的不同，使得數據的清洗或預處理方式很難統一化和標準化。數據清洗或預處理人工智能數據的關鍵問題人工智能數據

人工智能模型的訓練在絕大多數場景下，是對監督學習模型的訓練，這就需要大量帶有標注的數據。這些海量的數據幾乎全部依賴數據標注員手工進行標注。智能+人工結合標注的方式，逐步流行起來。這里主要有兩個關鍵問題需要解決：一個是用于智能預測的人工智能模型的開發或獲取；另一個是針對智能+人工標注方式的標注平臺的開發。人工智能數據的關鍵問題數據的智能標注人工智能數據

人工智能數據的發展趨勢通過對中國人工智能基礎數據服務行業中主要需求方、品牌數據服務商、主要中小型數據供應商等多方調研描繪市場情況，根據數據顯示，2019年中國人工智能基礎數據服務行業市場規模可達30.9億元，其中圖像類、語音類、NLP類數據需求規模占比分別為49.7%、39.1%和11.2%。根據需求方投入情況和供應方營收增長情況推算，預計2025年市場規模將突破100億元,年化增長率為21.8%，該行業核心業務與當下以監督學習為主的人工智能市場具有強相關聯系，市場發展前景向好。數據市場規模持續擴大人工智能數據

人工智能數據的發展趨勢未來中國整體人工智能基礎數據服務規模呈現逐漸增大的趨勢。人工智能數據人工智能數據的發展趨勢基于監督學習的深度學習算法訓練十分依賴人工標注數據，例如在計算機視覺領域，ImageNet開源的1400多萬張訓練圖片和1000余種分類對于深度神經網絡算法精確度的訓練就起到了極為重要的作用。如今隨著人工智能產業的階段性成熟，未來各行業勢必要進行差異化發展，因此更具有前瞻性的數據集產品和高定制化數據服務需求就成為了主流。每年都有更多的新增場景和新需求方出現，對于標注數據的需求也是逐步增長。數據定制化需求成為主流人工智能應用場景4PartMinimalistwindAI人工智能的應用場景是指AI技術在特定領域或問題中的實際應用，它決定了AI技術如何為實際生活和工作創造價值。作為人工智能的四要素之一，應用場景對于AI的發展和推廣具有至關重要的作用。應用場景不僅是驗證AI技術有效性的“試驗田”，還是推動技術持續進步和創新的關鍵因素。沒有真實的應用場景，AI技術可能仍然停留在實驗室的研究階段，難以真正為社會帶來實際的變革和價值。人工智能應用場景MinimalistwindAI人工智能應用場景人工智能四要素與人工智能產業生態之間存在緊密的關系數據是人工智能的基礎，質量和規模的數據對于算法的訓練和模型的構建至關重要。在人工智能產業生態中，數據層是數據采集、數據清洗、數據存儲和數據管理等環節的組成部分。算法是人工智能產業生態的核心，涵蓋了各種人工智能算法和技術。算法層的發展和創新推動了人工智能的進步，使其能夠實現更加智能的任務和應用。計算力是人工智能產業生態的基礎設施之一，包括高性能計算機、云計算平臺、GPU等。這些硬件提供了強大的計算能力和存儲能力，支持人工智能算法的運行和處理大規模數據。應用場景是人工智能技術在各個領域的具體應用。人工智能產業生態中的應用層將人工智能技術應用到實際場景中，推動產業的發展和創新。MinimalistwindAI人工智能四要素之間相互依賴，構成了人工智能技術生態系統。數據提供了學習的材料，算法使得系統能夠從數據中獲取知識，計算力支持了算法的執行和模型的訓練，而應用則將這些要素融合在一起，創造出有實際價值的解決方案。人工智能領域的發展離不開這四個要素的相互作用和不斷創新。數據、算法、計算力和應用場景是構成人工智能產業生態的基本要素，人工智能生態產業則是將這些要素融合在一起，形成一個復雜的產業體系，推動了人工智能技術的發展和應用。兩者之間的關系是相互依賴的，人工智能四要素為產業提供了技術支持，而人工智能生態產業為技術提供了實際應用場景和商業化機會。人工智能應用場景感謝您的觀看！以上是

本節全部內容人工智能產業生態人工智能應用素養人工智能產業生態MinimalistwindAI人工智能（AI）作為現代科技領域的巨頭，其影響力已經滲透到各個行業和領域，從醫療健康、金融、教育到汽車、智能家居等。然而，要全面深入地理解這個龐大而復雜的生態系統，我們需要將其分為三個主要部分：基礎支撐層、技術層和應用層，如圖所示。人工智能產業生態

MinimalistwindAI人工智能產業的蓬勃發展既源于技術層面的深度創新，也離不開基礎層設施的穩固支撐。在基礎層領域，中國不斷加大力度，通過政策引導和資金投入，推動網絡基礎設施的建設，加強算力平臺的研發，推動芯片技術的創新。人工智能產業生態

MinimalistwindAI在芯片領域，我國正迎頭趕上，不僅在終端推斷芯片方面有所突破，而且在云計算領域也在不斷崛起。華為海思、地平線、寒武紀等國產芯片廠商的成功崛起，為中國在人工智能產業的基礎層奠定了堅實基礎。而在云計算方面，阿里云、騰訊云、百度云等國產云計算廠商正積極布局，逐步迎頭趕上國外科技巨頭。人工智能產業生態

MinimalistwindAI基礎層的發展還需要關注大數據管理制度的建設。大數據作為人工智能的重要支持，對于基礎層設施的穩固運行至關重要。因此，我國不僅在大數據的采集、存儲和處理方面制定了相應的政策，還在數據隱私和安全方面積極研究與制定相關法規，以保障數據的合法、安全、高效使用。人工智能產業生態

MinimalistwindAI在技術層面，人工智能的發展呈現出多領域、多技術方向的特點。計算機視覺、智能語音、自然語言處理等成為中國市場規模最大的三大商業化技術領域。這些領域的不斷創新推動了整個技術層的飛速發展。人工智能產業生態

MinimalistwindAI計算機視覺作為一項使計算機能夠理解和解析圖像或視頻數據的技術，其在自動駕駛、醫療影像診斷、安防監控等領域有著廣泛應用。中國企業百度在這一領域表現亮眼，盡管起步較晚，但后來居上，被認為超越了谷歌和微軟。人工智能產業生態

MinimalistwindAI語音識別或語音處理是指讓計算機理解和生成人類語音的技術。這對于創建語音助手、自動轉錄服務以及語音控制的設備都是必不可少的。在這一領域，百度的DuerOS語音助手在智能家居領域占有重要地位。人工智能產業生態

MinimalistwindAI自然語言處理（NLP）：是人工智能和語言學的交叉領域，旨在讓計算機理解、生成和與人類自然語言進行交互。NLP的應用范圍廣泛，包括機器翻譯、文本摘要、情感分析以及問答系統等。百度、阿里巴巴、騰訊等中國企業在這一領域都展現了強大的研究和應用實力。人工智能產業生態

MinimalistwindAI在應用層，人工智能的廣泛應用為社會帶來了巨大的便利。在醫療領域，人工智能技術的應用不僅提高了醫療效率，還為診斷提供了更精準的輔助。在金融領域，人工智能被廣泛應用于風險控制、智能投顧等方面。在智能家居領域，語音助手和智能控制系統的普及改變了人們的生活方式。人工智能產業生態

MinimalistwindAI中國在人工智能應用層的產業布局方面表現突出。據統計，2019年國內77%的人工智能企業分布在應用層。中國企業在智能安防、自動駕駛、智能搜索、推薦系統等領域取得了全球領先地位。人工智能產業生態

MinimalistwindAI人工智能應用層的發展也面臨一系列挑戰。數據隱私、算法偏見、技術倫理等問題需要引起足夠重視。在追求技術進步的同時，人工智能產業也要思考如何更好地保障用戶隱私，避免算法帶來的偏見，建立更為完善的技術倫理體系。這是推動人工智能可持續發展的重要一環。人工智能產業生態

MinimalistwindAI人工智能產業生態的繁榮發展既是技術層不斷創新的結果，也離不開基礎層設施的穩固支持和應用層的廣泛應用。中國在人工智能領域取得的成就讓人矚目，但在未來的發展中，我們需要更加注重技術與社會、法律、倫理等方面的平衡，以確保人工智能的可持續、健康發展，為構建數字化智能社會貢獻更多力量。人工智能產業生態

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本節全部內容AIGC產業生態人工智能應用素養AIGC產業生態MinimalistwindAIAIGC的全稱是ArtificialIntelligenceGenerativeContent，即生成式人工智能，是指基于生成對抗網絡、大型預訓練模型等人工智能的技術方法，通過已有數據的學習和識別，以適當的泛化能力生成相關內容的技術。AIGC產業生態

MinimalistwindAIAIGC最早可追溯至20世紀50年代，艾倫·圖靈提出“圖靈測試”，首次提出人工智能的概念。中國信息通信研究院發布的報告《人工智能生成內容（AIGC）白皮書》中將AIGC發展總結為三個階段：AIGC產業生態

MinimalistwindAI（1）早期萌芽階段（1950年-1990年）：此階段受限于科技水平，AIGC僅限于小范圍實驗。（2）沉淀積累階段（1990年-2010年）：從實驗性向實用性逐漸轉變。（3）快速發展階段（2010年-至今）：深度學習模型不斷迭代，AIGC取得突破性進展。AIGC產業生態

MinimalistwindAIAIGC產業鏈已經基本形成基礎層、模型層、應用層三層架構。（1）基礎層：提供數據、算力和預訓練模型支撐，包括芯片、傳感器、大數據、云計算等，具有較高的準入門檻。（2）模型層：即垂直化、應用化、場景化的模型和應用工具，主要分為通用大模型和行業大模型。（3）應用層：將人工智能技術和商業場景結合，提供行業解決方案服務、硬件產品和軟件產品，包括智能產品和場景應用，主要分為圖像、音頻、文本、視頻等模態。AIGC產業生態

MinimalistwindAI內容創作維度發展大致可分為四個階段：專業生成內容（PGC）、用戶生成內容（UGC）、AI輔助生成內容、AI生成內容（AIGC）。其中，PGC和UGC是目前內容創作生態所處的兩個階段，但因其受生產力、生產方式等條件所限，生產潛力正在逐漸降低。從發展趨勢來看，AIGC有望成為內容生成的主流形式。AIGC產業生態

MinimalistwindAI中國信息通信研究院認為，AIGC技術演化出了三大前沿能力：（1）智能數字內容孿生能力：在深入理解數據內容的基礎上，實現一系列高效、準確、智能的數字內容孿生任務。（2）智能數字內容編輯能力：構建虛擬數字世界與現實物理世界間的交互通道。一方面，對數字內容的編輯和控制；另一方面，數字內容編輯技術是實現數字仿真的基礎。（3）智能數字內容創作能力：讓人工智能算法具備類似甚至超越人的創作能力。AIGC產業生態

MinimalistwindAI簡言之，AIGC能夠提高內容生產的效率和質量、拓展內容生產的范圍和深度、創新內容生產的方式和形式。由此，AIGC的應用范圍非常廣泛，包括但不限于文本、圖像、音頻、視頻、代碼等，AI繪畫、AI寫作、AI對話、AI播客、AI搜索引擎等都屬于AIGC的分支。未來隨著AIGC技術的不斷發展，必將開拓全新應用場景。AIGC產業生態

MinimalistwindAI然而，AIGC的迅猛發展也帶來了一系列新的問題和挑戰。首先，數據隱私問題成為亟待解決的瓶頸之一。隨著AIGC需要大量的數據進行學習和訓練，如何保護用戶的隱私成為一個亟需關注的問題。其次，算法的公正性和透明度也亟待加強，以避免潛在的偏見和歧視問題。此外，技術倫理、版權問題等方面的考慮也需要更深入的研究和規范。AIGC產業生態

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本節全部內容本章小節人工智能應用素養本章小節本章小節

本章主要基于人工智能的產業生態，介紹了人工智能的算法、算力、數據、場景四大要素。重點闡述了人工智能算法的概念、分類以及國內外三種主流算法框架的應用，強調了基于云計算平臺以及GPU來提供AI算力的重要作用，總結了人工智能數據和應用場景的關鍵問題和未來發展趨勢對人工智能行業的影響。從人工智能基礎層、技術層、應用層三個方面詳細介紹了人工智能的產業生態，詳細介紹了AIGC技術與應用以及一大批涌現出的人工智能產業中的國內知名企業。總結本章小節

希望各位同學能在學習過程中，培育對人工智能產業的全面認識及其所承擔的社會責任，努力成為具備宏觀視野和綜合素養的先鋒人才，為打造智能化社會和推進科技創新獻出自己的力量。期待大家對人工智能的未來發展貢獻出自己的智慧與激情。總結本章小節1.簡述人工智能使用的主流算法框架2.簡述云計算的主要特點3.請闡述云計算基于不同的分類形式是如何分類的4.請列舉主流的基于云計算提供AI算力的平臺5.請從不同維度對GPU產品進行分類思考題感謝您的觀看！以上是

本節全部內容人工智能技術應用專業學業向導人工智能應用素養01目錄CONTENTS人工智能行業人才需求現狀分析02人工智能技術應用專業就業崗位分析03人工智能技術應用專業技能需求以及學習路徑人工智能行業人才需求現狀分析1Part人工智能行業人才需求現狀分析人工智能行業人才供需矛盾凸顯行業發展迅速近幾年，隨著政府的重視，人工智能為社會生產力以及經濟發展注入了新的動力。在政府的大力扶持和產學研結合的推動下，該行業發展迅速。國內人工智能主要領域規模不斷擴大，語音識別和圖像識別等標志性人工智能技術發展到國際領先水平，已經具備了技術的覆蓋面完善的產業鏈與應用生態系統。在算法、算力、大數據和應用環境的支撐下，推動了人工智能行業的發展。人工智能行業人才需求現狀分析人工智能行業人才供需矛盾凸顯人工智能行業人才供不應求伴隨著行業的快速發展，人工智能行業人才的供不應求成為了行業發展的主要問題之一。根據工信部發布的數據顯示，人工智能不同技術方向崗位的人才供需比均低于0.4，說明該技術方向的人才供應嚴重不足。從對企業的調查來看，企業認為推進人工智能的探索應用中遇到的最主要的障礙是人工智能專業人才的缺乏，占比高達51.2%，其次是高質量的數據資源，占比達到48.8%。人工智能行業人才需求現狀分析人工智能行業人才供需矛盾凸顯人工智能各技術方位人才供需比從細分行業來看，智能語音和計算機視覺的崗位人才供需比分別為0.08和0.09，相關人才極度稀缺，如下圖所示。人工智能行業人才需求現狀分析人工智能行業人才供需矛盾凸顯行業研究起步晚，積累慢我國人工智能產業人才供給嚴重不足主要原因可歸為研究起步晚、產業化積累不足，導致人才培養速度沒有跟上產業發展需求。我國人工智能研究始于20世紀80年代，但由于基礎不穩、參與研究的科研機構和高校數量有限，因此無法實現規模化培養和輸出人才，導致我國人工智能產業人才資源先天不足。當前依然處于人才培養方式的初期探索階段，人工智能產業人才的培養速度依然較慢，而行業內部自發的人才培養還沒有成體系發展，由此現階段我國院校端和產業端高質量人才供給水平仍然很低。人工智能行業人才需求現狀分析我國人工智能人才培養體系的建設人工智能產業屬于知識密集型產業，從業人員受教育程度處于較高水平。調查表明：目前從業人員中，高職畢業生占22.4%，本科生占68.2%，研究生及以上占9.4%，如下圖所示。人工智能行業從業人員知識結構人工智能行業人才需求現狀分析我國人工智能人才培養體系的建設近年來，圍繞人工智能行業人才培養，我國加快了人工智能學科建設，多層次人工智能人才培養體系逐漸形成。截止到2021年底，173所高職院校開設“人工智能技術服務”專業。截至2021年，共有385所高職院校成功申報“人工智能技術應用”專業。另外，包含“智慧”二字的專業，如智慧農業、智慧水利、智慧林業、智慧技術等共計15個，設置“人工智能＋專業”如智能交通管理、智能建造工程、智能制造工程技術等的共計77個。隨著人工智能產業的不斷發展，以及產教融合進程的不斷推進。職業院校將在未來人工智能行業領域高技術技能型人才培養中扮演重要的角色。人工智能行業人才需求現狀分析我國人工智能人才培養體系的建設人工智能行業也在積極推動人工智能崗位技能證書體系的完善和發展，例如人工智能職業技能等級認證（AIOC）項目。人工智能職業技能等級認證證書封面人工智能技術應用專業就業崗位分析2Part人工智能技術應用專業就業崗位分析

人工智能行業社會崗位供給分析根據各人工智能企業崗位人才需求，可歸納為高級管理崗、高端技術崗、算法研究崗、應用開發崗、實際技能崗、產品經理崗等類型崗位，如下圖所示。人工智能技術應用專業就業崗位分析高職人工智能應用技術專業崗位分析對于大多數在校生來說，在校學習的過程中我們要明確學什么的問題，而學什么問題的解決依賴于我們畢業后做什么。2021年國家人社部頒布了新的職業技術技能標準，其中新職業“人工智能工程技術人員”，“人工智能訓練師”赫然在列。根據2021年人工智能行業崗位調研的數據，對于高職層次人工智能專業的畢業生圍繞上述人工智能領域的兩大新的國家職業技術技能標準，有四大標志性崗位，數據標注工程師，人工智能運維工程師，人工智能軟件開發工程師，人工智能算法工程師。人工智能技術應用專業就業崗位分析數據標注工程師數據標注工程師是從事人工智能行業的職位，相當于互聯網上的數據“編輯師”，負責用一些數據標注工具，對大量文本、圖片、語音、視頻等數據進行歸類、整理、糾錯和批注等工作。在人工智能訓練師國家職業技能標準（2021年版）中定義，初/中級的人工智能訓練師便是數據標注員。該職業的工作內容、技能要求如右表所示。人工智能技術應用專業就業崗位分析數據標注工程師隨著人工智能的發展，數據訓練的規模越來越大，很多大公司開始設置數據標注相關的部門和崗位進行專門的人工智能數據處理，同時也誕生了很多專業的數據標注公司，因此對數據標注相關從業人員的需求量也越來越大。數據標注崗位相對于人工智能行業其他崗位來說，起步門檻較低，大部分崗位面向應屆或者具有1-2年工作經驗的高職學生，也有部分公司的崗位面向本科進行招聘。要求數據標注崗位的求職者具備基本的數據標志的知識儲備、標注相關的主流工具的使用以及數據清洗和處理等相關的技能。人工智能技術應用專業就業崗位分析人工智能運維工程師人工智能運維工程師主要從事大數據、機器學習以及其他人工智能技術產品的運營維護工作，例如大數據與人工智能產品相關運營、運維產品研發；相關組件的運維工具系統的開發與建設；大數據與人工智能云產品的客戶支持等。我們從人工智能工程技術人員（2021年版）國家標準中整理了部分人工智能運維工程師的工作內容和技能要求如右表所示。人工智能技術應用專業就業崗位分析人工智能運維工程師招聘網站搜索運維工程師，可以看出職位還是非常火爆的，但是人工智能運維崗位相比較而言會少一些，可能的原因一是還沒有單獨形成人工智能運維的職位體系；二是部分運維崗位標題上還依然寫的傳統運維崗。通過招聘網站部分運維崗位發布的情況分析，運維崗位學歷要求主要為本科和高職。該崗位職責主要是服務系統和相關設備的運行維護，要求學生對所維護的系統和設備較為熟悉，具備快速排查解決問題的能力，同時要能夠適應出差的工作。人工智能技術應用專業就業崗位分析人工智能軟件開發工程師人工智能對軟件開發的影響是巨大的，其實目前很多主流的軟件系統都已經應用了人工智能的技術。因此軟件企業對人工智能軟件開發的崗位需求量呈現逐年增大的趨勢，人工智能軟件開發工程師迎來了高速發展期。我們從人工智能工程技術人員（2021年版）國家標準中整理了部分人工智能軟件開發工程師的工作內容和技能要求如右表所示。人工智能技術應用專業就業崗位分析人工智能軟件開發工程師軟件開發崗位本來就是招聘網站上火熱崗位之一，需求量很大，現在隨著人工智能的快速發展，很多企業開始大量招收有人工智能背景的軟件開發人員。通過分析招聘網站相關的崗位發布情況，目前大部分的崗位要求學歷為本科及以上，不過仍然有部分人工智能的軟件開發崗位提供給高職的學生，主要為中小型軟件公司以及部分傳統行業的軟件職位。同時對工作經驗也有一定的要求，具有一定人工智能相關工作經驗的同學會比較有優勢。人工智能技術應用專業就業崗位分析人工智能算法工程師人工智能算法工程師是指從事與人工智能算法、深度學習等多種技術的分析、研究、開發，并對人工智能系統進行設計、優化、運維、管理和應用的工程技術人員。我們從人工智能工程技術人員（2021年版）國家標準中整理了部分人工智能算法工程師的工作內容和技能要求如右表所示。人工智能技術應用專業就業崗位分析人工智能算法工程師人工智能算法崗是人工智能產業中最核心的崗位，也是技術難度最大的崗位，相應的薪資待遇也是最為優厚的，是企業的核心競爭力所在。招聘網站中通過人工智能算法的關鍵字進行搜索的結果來分析，該崗位目前供需不足，有大量的崗位進行招聘活動，但是崗位的要求主要為碩士學歷以上，本科和高職會有少量崗位提供，崗位要求學生掌握主流的深度學習或者機器學習的算法，應可以熟練安裝、調試和訓練人工智能模型，然后進行相應的工程實踐。人工智能技術應用專業技能需求以及學習路徑3Part整體來看人工智能專業自身就是一門交叉學科，是隨著科學技術的逐步發展、各個學科逐步融合慢慢發展而來的，其中數學和計算機編程是人工智能專業最為重要和核心的兩個方面。很多同學在學習人工智能的過程中會被里面的很多復雜的數學公式、晦澀難懂的概念所勸退，覺得難以理解。其實如果開始學習的時候不過分追求細節、能夠循序漸進、按部就班地學習理解人工智能相關的知識，就會發現其實沒有想象的那般困難。人工智能技術應用專業技能需求以及學習路徑接下來本書就針對通用型和典型崗位兩個方面來介紹人工智能的技術應用專業的技能需求以及對應的學習路徑。人工智能技術應用專業技能需求以及學習路徑通用型技能所謂通用型技能是指所有人工智能技術應用專業的學生都應該具備的技能，是以后從事任何人工智能相關工作的基礎的前提。主要包括兩個部分：基礎知識儲備和專業理論知識學習。基礎知識儲備要求學生需要掌握基本的數學基礎知識和計算機相關的基礎技術。專業理論知識要求學生掌握的核心內容為機器學習，因為目前人工智能主要的實現方式就是機器學習。人工智能技術應用專業技能需求以及學習路徑典型崗位技能數據標注崗位需要學生具備數據標注相關的完整知識體系。數據標注崗位人工智能運維崗位主要包含智能系統的維護和智能系統的優化兩個方面。人工智能運維崗位人工智能軟件開發崗位主要包括智能產品設計、智能產品功能實現和智能產品的測試三個方面。人工智能軟件開發崗位人工智能算法崗位主要包括算法選型及調優和算法的實現及應用。人工智能算法崗位感謝您的觀看！以上是

本節全部內容人工智能復合型人才學業向導人工智能應用素養MinimalistwindAI隨著人工智能技術的快速發展，不僅帶來了人工智能自身產業的繁榮，也同時賦能給了許多的傳統行業，帶動了傳統行業的新技術革新和發展。人工智能復合型專業人才如何定位，目前在業界還沒有一個明確的認識和統一的界定。本書針對人工智能復合型人才具體體現為，具備傳統行業知識，通過學習部分實用的人工智能技術，可以將人工智能的現有成熟的技術直接應用到本行業的生產活動中，進而提升工作效率或者改進工作流程的技能人才。人工智能復合型人才學業向導MinimalistwindAI人工智能復合型人才學業向導人工智能復合型人才除了自身的專業技能知識以外，需要額外拓展一些人工智能相關的知識。但是學習的側重點不同，以原有專業為主，人工智能技術為輔助，進而相輔相成，為以后人工智能賦能的各行業的學習和工作打下一個堅實的基礎，學習路線如下圖所示。01目錄CONTENTS人工智能賦能智能交通產業復合型人才02人工智能賦能數字商務產業復合型人才03人工智能賦能智能制造產業復合型人才人工智能賦能智能交通產業復合型人才1PartMinimalistwindAI交通運輸行業作為國民經濟的命脈和基礎性保障，隨著“交通強國”、“新型基礎設施建設”等國家戰略的實施，不斷向信息化、網絡化、智能化方向進行轉型升級。交通運輸行業用人單位面對新技術、新模式和新業態的到來，急需既掌握交通系統規劃、交通運輸管理與優化等業務知識，又精通大數據處理技術、人工智能算法、計算機技術的復合型人才。人工智能賦能智能交通產業復合型人才人工智能賦能智能交通產業復合型人才智能交通是人工智能專業與交通運輸行業結合的典型應用場景學習交通運輸專業的基礎知識，主要包括：道路工程、交通工程基礎、交通規劃基礎、交通管理與控制基礎、交通規劃與仿真、交通設施設計、道路交通安全、道路勘測設計等。人工智能專業技術，主要包括：數據庫原理、Python編程、算法與數據結構、人工智能基礎、計算機概論、機器學習及實踐等。交叉結合的課程：智能交通大數據與信息處理、智慧交通系統等。人工智能賦能數字商務產業復合型人才2PartMinimalistwindAI智能商務也叫商務智能，商務智能（BusinessIntelligence，BI）是指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術結合人工智能的算法進行數據分析以實現商業價值。人工智能賦能數字商務產業復合型人才商務智能重點體現在給企業帶去商業價值，讓企業決策者從人工智能領域得到有價值的洞察力，使他們能夠做出更優決策。是一套完整的由數據倉庫、查詢報表、數據分析等組成的數據類技術解決方案。人工智能賦能數字商務產業復合型人才隨著大數據和人工智能的發展，商務智能逐步應用到企業級數據分析中，越來越多的BI工具出現在企業數據分析應用場景。如下圖就是一個商務智能大屏數據分析的實例，通過數據展示以及數據后臺智能分析能夠展現某個垂直行業的商務核心價值。人工智能賦能智能制造產業復合型人才3PartMinimalistwindAI智能制造，源于人工智能的研究，一般認為智能是知識和智力的總和，前者是智能的基礎，后者是指獲取和運用知識求解的能力。人工智能賦能智能制造產業復合型人才智能制造應當包含智能制造技術和智能制造系統。智能制造系統不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且還具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規劃自身行為的能力。智能制造技術包括自動化、信息化、互聯網和智能化四個層次。人工智能賦能智能制造產業復合型人才智能制造是人工智能與傳統的機械制造行業融合的應用場景。傳統機械制造專業知識：工程圖學、工程力學、機械設計基礎、電工電子學、公差與檢測技術、數字化制造技術等。人工智能專業技術：計算機程序設計(Python)、人工智能技術、工業機器人技術、數據庫技術、物聯網技術與應用等。交叉結合的課程：智能傳感技術、工業互聯網與物聯網、工業大數據、智能運維與健康管理等。感謝您的觀看！以上是

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本章首先針對人工智能技術應用專業的學生提供學業向導。結合當前人工智能行業的人才需求現狀，重點分析了高職層次典型的人工智能崗位職責和工作內容，總結出人工智能技術應用專業的技能需求和學習路徑。其次提供了針對人工智能復合型人才的學業向導。重點闡述了在智能交通、數字商務和智能制造等領域，如何培養既熟練掌握本領域技能同時也熟悉人工智能知識的復合型人才。總結通過本章的學習，可以對人工智能技術應用專業以及非人工智能專業的學生提供學業的向導，對未來從事人工智能相關的工作打下良好的基礎。本章小節1.簡述人工智能行業的典型崗位類型2.請闡述什么是數據標注工程師3.簡述人工智能復合型人才的內涵4.請描述智能商務的概念思考題感謝您的觀看！以上是

本節全部內容人工智能在芯片設計以及制造方向的應用人工智能應用素養01目錄CONTENTS人工智能助力芯片設計02人工智能助力芯片制造03人工智能為芯片封裝測試提質增效人工智能助力芯片設計1PartMinimalistwindAI芯片設計技術是半導體應用領域中的重要分支，從1833年英國科學家邁克爾.法拉第(MichaelFaraday)發現硫化銀的電阻效應開始。二戰之后，芯片制造的工藝飛速發展，芯片更新換代的步伐越來越快。近年來開始有從業者在設計芯片的過程中引入人工智能的技術人工智能助力芯片設計圖英國科學家邁克爾.法拉第1.人工智能降低芯片設計成本機器學習的使用解決了傳統電子芯片設計業遇到的三個問題2.人工智能縮短了電子芯片設計的周期3.人工智能解決電子芯片設計重大難題人工智能助力芯片設計人工智能助力芯片設計1.人工智能降低芯片設計成本在芯片設計中使用人工智能可以作為一種策略以提升生產力，提高設計性能和能源效率2020年新思科技曾經推出了業界首個用于芯片設計的人工智能應用——DSO.ai人工智能助力芯片設計2.人工智能縮短電子芯片設計周期人工智能在芯片設計中的一個顛覆性應用是設計空間優化(DSO)，這是一