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AI云計(jì)算培訓(xùn)

【課程大綱】
人工智能基礎(chǔ)
人工智能結(jié)合了多個(gè)學(xué)科的優(yōu)勢(shì)，具有更高的水平，以提高人的智力能力活動(dòng)為主要目標(biāo)，并融入日常生活。
人工智能最獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)在于能夠解決不確定性問題，是開放型的人工智能。
人工智能是基于與出現(xiàn)重大變化的信息新環(huán)境和發(fā)展新目標(biāo)。
人工智能產(chǎn)業(yè)的涉獵面很廣，能夠與三大產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)互相融合，產(chǎn)生互補(bǔ)性創(chuàng)新，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
人工智能研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
（一）人工智能簡要發(fā)展歷程
第一次浪潮：人工智能誕生并快速發(fā)展，但技術(shù)瓶頸難以突破
第二次浪潮：模型突破帶動(dòng)初步產(chǎn)業(yè)化，但推廣應(yīng)用存在成本障礙.
第三次浪潮：信息時(shí)代催生新一代人工智能，但未來發(fā)展存在諸多隱憂
（二）人工智能的主要驅(qū)動(dòng)因素
1、人機(jī)物互聯(lián)互通成趨勢(shì)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長
2、數(shù)據(jù)處理技術(shù)加速演進(jìn)，運(yùn)算能力實(shí)現(xiàn)大幅提升
3、深度學(xué)習(xí)研究成果卓著，帶動(dòng)算法模型持續(xù)優(yōu)化
4、資本與技術(shù)深度耦合，助推行業(yè)應(yīng)用快速興起
（三）人工智能主要發(fā)展特征
1、大數(shù)據(jù)成為人工智能持續(xù)快速發(fā)展的基石
2、文本、圖像、語音等信息實(shí)現(xiàn)跨媒體交互
3、基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能技術(shù)開始萌芽
4、自主智能系統(tǒng)成為新興發(fā)展方向
5、人機(jī)協(xié)同正在催生新型混合智能形態(tài)
汽車制造業(yè)中主要的人工智能技術(shù)
計(jì)算機(jī)視覺：該技術(shù)試圖創(chuàng)建能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取“信息”的人工智能系統(tǒng)。在汽車制造業(yè)中，計(jì)算機(jī)視覺是應(yīng)用最廣最成熟的技術(shù)之一。比如在工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)線上，計(jì)算機(jī)視覺可以幫助生產(chǎn)機(jī)械獲得更加*的測(cè)量數(shù)據(jù)，保證生產(chǎn)線的高精度。
大數(shù)據(jù)分析：該技術(shù)指對(duì)各種不同來源的非結(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中挖掘信息，觀察和追蹤發(fā)生的事情，從而幫助人類決策和判斷。在汽車制造業(yè)生產(chǎn)線上，操作人員利用大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)生產(chǎn)線狀態(tài)，提前進(jìn)行設(shè)備維護(hù)，防止在車輛生產(chǎn)時(shí)候出現(xiàn)故障。
機(jī)器人：該技術(shù)涵蓋了機(jī)器人的設(shè)計(jì)、建造運(yùn)作等。得益于人工智能技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)器人技術(shù)有了更廣泛和靈活的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)和*抓取等復(fù)雜操作。汽車生產(chǎn)線上的機(jī)械臂利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，提高了*度，強(qiáng)化了協(xié)作關(guān)系，提高了車輛的良品率。
語音識(shí)別與自然語言處理：自然語言處理(NLP)是讓系統(tǒng)理解并明白人類寫作、說話方式的核心技術(shù)。而語音識(shí)別技術(shù)則是自然語言處理的眼睛與耳朵。它們的結(jié)合使用可以完成文字抽取，信息歸納，語音轉(zhuǎn)文字等多項(xiàng)任務(wù)，在相關(guān)的文件處理、售后服務(wù)以及汽車的交互功能中廣泛應(yīng)用。
云計(jì)算：云計(jì)算是利用網(wǎng)絡(luò)將本地任務(wù)上傳至云端服務(wù)器進(jìn)行處理，從而實(shí)現(xiàn)本地設(shè)備無法實(shí)現(xiàn)的功能的技術(shù)。包括車載電腦的路徑規(guī)劃手機(jī)互動(dòng)、車輛自檢、行車數(shù)據(jù)記錄及分析等功能均有云計(jì)算的支持。
AR/VR：增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與虛擬現(xiàn)實(shí)是基于虛擬和現(xiàn)實(shí)環(huán)境，并結(jié)合視覺識(shí)別,機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等多種前沿技術(shù)的集合體。此項(xiàng)技術(shù)能為車企通過打造虛擬場景以提高產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、研發(fā)效率，同時(shí)為車輛本身的智能化升級(jí)提供支持。

人工智能在汽車制造業(yè)中的局限和發(fā)展趨勢(shì)
一、 局限性
基礎(chǔ)設(shè)施不完善性：對(duì)于車聯(lián)網(wǎng)來說，要實(shí)現(xiàn)車與車、車與路、車與周遭環(huán)境互聯(lián)的愿景離不開道路基礎(chǔ)設(shè)施支持。而當(dāng)前的道路上的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施建設(shè)尚未完善，不足以支撐未來汽車的網(wǎng)聯(lián)需求。
法律法規(guī)不成熟性：智能駕駛技術(shù)自誕生以來一直承受著部分道德因素的詬病，而針對(duì)智能駕駛，乃至未來自動(dòng)駕駛的法律法規(guī)也尚未成熟，因而限制了智能駕駛技術(shù)的發(fā)展。
網(wǎng)絡(luò)交互的安全性：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大量信息在網(wǎng)絡(luò)中得以查看，也從而引發(fā)了部分信息和隱私安全的問題。同理，車聯(lián)網(wǎng)通過讓車與網(wǎng)絡(luò)交互以提供更優(yōu)質(zhì)的功能與服務(wù)，但隨之也帶來了車載計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與外界交互的安全隱患。

二、發(fā)展趨勢(shì)
汽車設(shè)計(jì)智能化：而隨著信息時(shí)代的到來，智能設(shè)計(jì)軟件的出現(xiàn)正把設(shè)計(jì)工作的試錯(cuò)成本大幅降低。將專家系統(tǒng)植入設(shè)計(jì)軟件以配合設(shè)計(jì)師整合素材將是一個(gè)充滿潛力的發(fā)展方向。
人車交互靈活化：借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)更便捷的人車交互將是汽車行業(yè)近期內(nèi)的熱門發(fā)展方向。虛擬車載助手，車主身份識(shí)別、疲勞監(jiān)測(cè)、手勢(shì)識(shí)別等應(yīng)用正逐漸出現(xiàn)在汽車市場中。
跨行合作共贏化：伴隨市場對(duì)自動(dòng)駕駛的關(guān)注，傳統(tǒng)車廠、互聯(lián)網(wǎng)公司、初創(chuàng)公司等都在試圖進(jìn)入智能駕駛的領(lǐng)域。而這些公司的側(cè)重和優(yōu)勢(shì)各有不同。因此跨行業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，共同打造未來智能汽車將成為人工智能在汽車行業(yè)的一大趨勢(shì)。
人工智能應(yīng)用開發(fā)流程
1、數(shù)據(jù)處理-AI的糧食加工
人工智能項(xiàng)目研發(fā)的首要階段就是數(shù)據(jù)處理，既然是數(shù)據(jù)處理，那么需要有數(shù)據(jù)才能處理。
2、模型設(shè)計(jì)-AI的靈魂熔爐
如果數(shù)據(jù)是材料，那么模型就是容器，好的材料配上好的丹爐，才有產(chǎn)出好的丹藥的可能。
3、訓(xùn)練優(yōu)化-AI的學(xué)習(xí)成長
模型訓(xùn)練是最考驗(yàn)算法工程師的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的，比如選擇什么樣的主干模型，進(jìn)行怎么樣的微調(diào)，以及選擇什么樣的損失函數(shù)和優(yōu)化方法，是否進(jìn)行多階段訓(xùn)練，或者對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度訓(xùn)練等。
4、評(píng)估驗(yàn)證-AI的監(jiān)理指導(dǎo)
模型評(píng)估是和模型訓(xùn)練伴隨而行的，可以說訓(xùn)練一開始，評(píng)估也隨之開始。
5、測(cè)試調(diào)整-AI的戰(zhàn)前試煉
模型測(cè)試是項(xiàng)目交付前的最后一次試驗(yàn)，測(cè)試的目的就是和項(xiàng)目方給出的指標(biāo)做對(duì)比，比如精度、速度等指標(biāo)。
6、部署實(shí)施-AI的落地成型
模型部署是模型在實(shí)際項(xiàng)目中的落地應(yīng)用。

人工智能技術(shù)在汽車制造業(yè)中的應(yīng)用場景
1、人工智能在自動(dòng)駕駛定位技術(shù)中的應(yīng)用。
2、人工智能在自動(dòng)駕駛圖像識(shí)別與感知中的應(yīng)用。
3、人工智能在自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用.
4、人工智能在自動(dòng)駕駛信息共享中的應(yīng)用。
5、場景一：智能分揀。以分揀零件為例。
6、場景二：設(shè)備健康管理。
基于對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，利用特征分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，一方面可以在事故發(fā)生前進(jìn)行設(shè)備的故障預(yù)測(cè)，減少非計(jì)劃性停機(jī)。另一方面，面對(duì)設(shè)備的突發(fā)故障，能夠迅速進(jìn)行故障診斷，定位故障原因并提供相應(yīng)的解決方案。
7、場景三：基于視覺的表面缺陷檢測(cè)。
8、場景四：基于聲紋的產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)與故障判斷。
9、場景五：智能決策。
制造企業(yè)在產(chǎn)品質(zhì)量、運(yùn)營管理、能耗管理和刀具管理等方面，可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化調(diào)度方式，提升企業(yè)決策能力。
例如，一汽解放無錫柴油機(jī)廠的智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)，具有異常和生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)采集、基于決策樹的異常原因診斷、基于回歸分析的設(shè)備停機(jī)時(shí)間預(yù)測(cè)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的調(diào)度決策優(yōu)化等功能。
10、場景六：數(shù)字孿生。
11、場景七：創(chuàng)成式設(shè)計(jì)。
12、場景八：需求預(yù)測(cè)，供應(yīng)鏈優(yōu)化。

智能客服開發(fā)
1、什么是對(duì)話機(jī)器人
2、對(duì)話機(jī)器人的分類
3、對(duì)話機(jī)器人的交互流程
4、對(duì)話機(jī)器人的設(shè)計(jì)方法
確認(rèn)對(duì)話機(jī)器人的基礎(chǔ)建設(shè)
建立機(jī)器人的人設(shè)
設(shè)計(jì)對(duì)話
洞察用戶提升對(duì)話體驗(yàn)

基于人工智能技術(shù)的汽車產(chǎn)品應(yīng)用案例
通用汽車：通用汽車在設(shè)計(jì)階段引入人工智能技術(shù)，利用Fusion 360學(xué)習(xí)原始的汽車零件設(shè)計(jì)圖，之后人工智能算法會(huì)根據(jù)現(xiàn)有的條件、重量、需要、材料等提供上百種不同設(shè)計(jì)，供設(shè)計(jì)師選擇。該步驟可以減輕零件重量，優(yōu)化安裝流程，增加零件耐用性。
寶馬汽車：寶馬汽車?yán)萌斯ぶ悄軆?yōu)化汽車沖壓過程。寶馬推出的先進(jìn)的測(cè)量和分析系統(tǒng)，可以針對(duì)每一部分材料分別收集數(shù)據(jù)，智能化調(diào)節(jié)沖壓模式，讓整個(gè)流程可以更*和有針對(duì)性，產(chǎn)出的產(chǎn)品也更加穩(wěn)定。
起亞汽車：起亞汽車人工智能銷售聊天系統(tǒng)采用了CarLabs.ai的人工智能銷售系統(tǒng)，讓用戶可以直接與機(jī)器人對(duì)話并解決銷售中的問題。該虛擬助手利用了自然語言處理技術(shù)，分析用戶的問題與答復(fù)，充分理解后提供特定的答復(fù)。該聊天機(jī)器人目前主要存在于Facebook的平臺(tái)內(nèi)，可以為用戶提供偏好匹配，車型比較，車輛細(xì)節(jié)信息，線下商店信息，試駕預(yù)約，財(cái)務(wù)計(jì)算等功能。
吉利汽車：吉利汽車借助人工智能技術(shù)將語言識(shí)別率提高到98%以上。該語音助手可以把大量需要觸控的操作轉(zhuǎn)換成語音操作，讓駕駛員在駕駛時(shí)候更加安全，不需要轉(zhuǎn)移視線即可完成眾多命令。同時(shí)，由于語音助手的靈活性，車主也可以更方便的接入其他汽車服務(wù)，打通車內(nèi)空間與車外世界。

AI云計(jì)算培訓(xùn)