任務(wù)一

初識(shí)人工智能

任務(wù)二

探究人工智能技術(shù)應(yīng)用任務(wù)一

初識(shí)人工智能本任務(wù)的兩個(gè)活動(dòng)分別介紹了人工智能的概念和人工智能的發(fā)展歷程，并安排了體驗(yàn)

人工智能和仿圖靈測(cè)試兩個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)。本任務(wù)旨在使學(xué)生明確人工智能的定義和研究領(lǐng)域，

了解人工智能的分類(lèi)、主要的研究學(xué)派、發(fā)展階段，以及我國(guó)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，形成

對(duì)人工智能的初步認(rèn)知。學(xué)習(xí)導(dǎo)圖活動(dòng)一

了解人工智能的概念一、人工智能的定義及研究領(lǐng)域人工智能(Arti?cialIntelligence，AI)是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新興技術(shù)科學(xué)。它結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等多學(xué)科的理論和技術(shù)，旨在探索智能的本質(zhì)，生產(chǎn)出一種新的能以與人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的研究領(lǐng)域廣泛，包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。其目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能的發(fā)展以算法、算力和數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力，其中算法是核心，算力和數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。隨著算法的不斷優(yōu)化和算力的逐步提升，人工智能在多個(gè)領(lǐng)域都取得了顯著進(jìn)展，如機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別、圖像識(shí)別、動(dòng)作控制等。同時(shí)，人工智能也開(kāi)始廣泛滲透到金融、客服、安防、醫(yī)療、無(wú)人駕駛、教育和家居等行業(yè)，對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)發(fā)揮了重要作用。預(yù)備知識(shí)：人工智能簡(jiǎn)介二、人工智能的分類(lèi)根據(jù)智能程度的不同，人工智能可分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能。目前，弱人工智能的應(yīng)用非常廣泛，強(qiáng)人工智能和超人工智能還處于研究和探索階段。這三類(lèi)人工智能都有其特定的應(yīng)用場(chǎng)景和發(fā)展前景。1.弱人工智能弱人工智能是指不具備獨(dú)立意識(shí)，只能在人類(lèi)設(shè)計(jì)的程序范圍內(nèi)決策，無(wú)法自主學(xué)習(xí)和進(jìn)化的智能機(jī)器。這些機(jī)器看起來(lái)像是智能的，但并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。弱人工智能具有以下局限性：(1)弱人工智能只能在特定領(lǐng)域內(nèi)處理預(yù)設(shè)的任務(wù)，缺乏對(duì)新問(wèn)題和場(chǎng)景的應(yīng)對(duì)靈活性，其工作方式和解決問(wèn)題的種類(lèi)非常有限。(2)弱人工智能沒(méi)有自主意識(shí)，只能模擬人類(lèi)的某些智能行為，無(wú)法像人類(lèi)一樣具有全面的判斷和決策能力，也無(wú)法自主思考問(wèn)題并制訂最優(yōu)的解決方案，其智能程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法與強(qiáng)人工智能相比。弱人工智能的應(yīng)用主要依賴(lài)于預(yù)設(shè)的程序和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，使計(jì)算機(jī)能夠自主地完成特定的任務(wù)。弱人工智能是人工智能領(lǐng)域中的重要分支，也是目前應(yīng)用最廣泛的智能技術(shù)之一。雖然弱人工智能無(wú)法取代人類(lèi)做出全面和復(fù)雜的決策，但它在特定領(lǐng)域內(nèi)已經(jīng)取得了顯著的成果，為人類(lèi)帶來(lái)了很多便利和效益。2.強(qiáng)人工智能強(qiáng)人工智能又稱(chēng)通用人工智能或全人工智能，是指具備類(lèi)似人類(lèi)全面智能的人工智能系統(tǒng)。強(qiáng)人工智能系統(tǒng)不僅具備人類(lèi)的感知、知覺(jué)和表象等智能行為，而且能夠理解復(fù)雜的概念，以及推理、學(xué)習(xí)和解釋自己的思考過(guò)程。強(qiáng)人工智能系統(tǒng)還能像人類(lèi)一樣自主地思考問(wèn)題，制訂最優(yōu)的解決方案，并具有自我意識(shí)。目前，強(qiáng)人工智能還處于研究和探索階段，需要進(jìn)一步的技術(shù)突破和工程化實(shí)現(xiàn)。強(qiáng)人工智能是人工智能領(lǐng)域中的重要研究方向之一，也是未來(lái)智能技術(shù)發(fā)展的重要趨勢(shì)之一。雖然目前強(qiáng)人工智能還面臨許多技術(shù)挑戰(zhàn)和倫理問(wèn)題，但它的實(shí)現(xiàn)將會(huì)對(duì)人類(lèi)社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。3.超人工智能超人工智能是指智能超越人類(lèi)的智慧水平，具有超越人類(lèi)的認(rèn)知能力、感覺(jué)能力、思維能力等。超人工智能的概念主要源于科幻小說(shuō)和電影，目前還沒(méi)有實(shí)際實(shí)現(xiàn)。但是，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和計(jì)算機(jī)科學(xué)的迅速發(fā)展，未來(lái)有可能實(shí)現(xiàn)超人工智能。三、人工智能研究的主要學(xué)派1.符號(hào)主義(Symbolism)符號(hào)主義又稱(chēng)為邏輯主義、心理學(xué)派或計(jì)算機(jī)學(xué)派，是一種基于邏輯推理的智能模擬方法。其主要采用物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理。符號(hào)主義認(rèn)為人類(lèi)認(rèn)知和思維的基本單元是符號(hào)，智能是符號(hào)的表征和運(yùn)算過(guò)程。符號(hào)主義主張用逆向演繹來(lái)進(jìn)行模型的優(yōu)化，認(rèn)為智能是可形式化的符號(hào)規(guī)則的推導(dǎo)。符號(hào)主義的首個(gè)代表性成果是啟發(fā)式程序LT(邏輯理論家)，它證明了38條數(shù)學(xué)定理，表明了可以應(yīng)用計(jì)算機(jī)研究人的思維過(guò)程，模擬人類(lèi)智能活動(dòng)。此后，符號(hào)主義走過(guò)了一條啟發(fā)式算法—專(zhuān)家系統(tǒng)—知識(shí)工程的發(fā)展道路。專(zhuān)家系統(tǒng)是一種程序，能夠依據(jù)一組從專(zhuān)門(mén)知識(shí)中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領(lǐng)域回答或解決問(wèn)題。符號(hào)主義的代表人物是紐威爾、肖、西蒙和尼爾森等，他們認(rèn)為人工智能源于數(shù)學(xué)邏輯，主張用邏輯推理的方法來(lái)模擬人的思維活動(dòng)。在早期的人工智能研究中，大多數(shù)研究者都屬于符號(hào)主義學(xué)派。2.連接主義(Connectionism)連接主義又稱(chēng)為仿生學(xué)派或生理學(xué)派，其主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。連接主義從神經(jīng)元的基本功能出發(fā)，深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和腦模型，為人工智能的發(fā)展開(kāi)辟了一條新的道路。在這一框架下，模型的好壞通過(guò)連續(xù)誤差測(cè)量來(lái)評(píng)判，其中平方誤差是一個(gè)常用的指標(biāo)，它計(jì)算了模型預(yù)期值與真實(shí)值之間差異的平方總和。3.行為主義(Behaviorism)行為主義又稱(chēng)為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，其主要采用控制論及感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。行為主義的研究方法是個(gè)體行為的實(shí)驗(yàn)分析，即分析個(gè)體反應(yīng)與環(huán)境刺激的關(guān)系。行為主義主張機(jī)器學(xué)習(xí)遵循“感知-動(dòng)作”模式，以類(lèi)似新生兒的學(xué)習(xí)方式讓機(jī)器逐步適應(yīng)環(huán)境。人工智能具備感知能力、語(yǔ)言處理能力、推理和決策能力、學(xué)習(xí)能力、自動(dòng)化和智能化能力，也就是常說(shuō)的會(huì)聽(tīng)、會(huì)看、會(huì)說(shuō)、會(huì)思考、會(huì)學(xué)習(xí)、會(huì)行動(dòng)，如圖1-1所示。學(xué)習(xí)任務(wù)：體驗(yàn)人工智能活動(dòng)二

回顧人工智能的發(fā)展歷程一、人工智能的發(fā)展階段人工智能的發(fā)展可以劃分為六個(gè)階段：起步發(fā)展期、反思發(fā)展期、應(yīng)用發(fā)展期、低迷發(fā)展期、穩(wěn)步發(fā)展期和蓬勃發(fā)展期。這六個(gè)階段反映了人工智能發(fā)展的曲折歷程。雖然經(jīng)歷了挫折和低谷，但人工智能始終持續(xù)發(fā)展并逐漸改變著我們的生活和工作方式。1.起步發(fā)展期(1956年—20世紀(jì)60年代初)這一時(shí)期是人工智能的起步階段，隨著人工智能概念的提出，科學(xué)家們開(kāi)始探索如何利用計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)的智能。在這個(gè)階段，人工智能研究領(lǐng)域相繼取得了一些令人矚目的研究成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序等。這些成果不僅證明了人工智能的潛力和可能性，也激發(fā)了更多科學(xué)家和工程師對(duì)人工智能的熱情和興趣。這些早期的研究成果為后來(lái)人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，并掀起了人工智能發(fā)展的第一個(gè)高潮。預(yù)備知識(shí)：人工智能發(fā)展之路2.反思發(fā)展期(20世紀(jì)60年代初—70年代初)在人工智能發(fā)展的初期，隨著一系列突破性進(jìn)展的出現(xiàn)，人們對(duì)人工智能的期望不斷提升，開(kāi)始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并設(shè)定了一些宏大的研發(fā)目標(biāo)。然而，這一階段遭遇了多次失敗和預(yù)期目標(biāo)未能實(shí)現(xiàn)的情況，使人工智能的發(fā)展走入低谷。3.應(yīng)用發(fā)展期(20世紀(jì)70年代初—80年代中)在這個(gè)階段，人工智能開(kāi)始從理論研究和一般性策略探討轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應(yīng)用和專(zhuān)門(mén)知識(shí)的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)了重大突破。其中，專(zhuān)家系統(tǒng)的出現(xiàn)是該階段的重要標(biāo)志。專(zhuān)家系統(tǒng)是一種模擬人類(lèi)專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題解決系統(tǒng)，它利用人工智能技術(shù)來(lái)模擬人類(lèi)專(zhuān)家在特定領(lǐng)域的思維和決策過(guò)程。4.低迷發(fā)展期(20世紀(jì)80年代中—90年代中)隨著人工智能應(yīng)用的不斷擴(kuò)大，其局限性也逐漸暴露出來(lái)。專(zhuān)家系統(tǒng)在應(yīng)用領(lǐng)域、知識(shí)獲取、推理方法等方面的問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)，這些問(wèn)題使得人工智能的發(fā)展陷入了低迷期。在這個(gè)階段，人工智能的發(fā)展面臨了許多挑戰(zhàn)和限制，其應(yīng)用前景變得渺茫。5.穩(wěn)步發(fā)展期(20世紀(jì)90年代中—2010年)隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人工智能技術(shù)得到了進(jìn)一步的應(yīng)用和推廣。這個(gè)階段的特點(diǎn)是人工智能技術(shù)的實(shí)用化，以及與其他領(lǐng)域的交叉融合和創(chuàng)新。6.蓬勃發(fā)展期(2011年至今)隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)迎來(lái)了新的蓬勃發(fā)展期。這個(gè)階段的特點(diǎn)是人工智能技術(shù)的飛速進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛拓展。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在這個(gè)階段取得了突破性的進(jìn)展，大幅提升了人工智能的性能和應(yīng)用效果。圖像分類(lèi)、語(yǔ)音識(shí)別、知識(shí)問(wèn)答、人機(jī)對(duì)弈、無(wú)人駕駛等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，為各領(lǐng)域的應(yīng)用提供了強(qiáng)大的支持。在人工智能的發(fā)展史上，圖靈等科學(xué)家作出了重要貢獻(xiàn)。人工智能發(fā)展史上的關(guān)鍵事件見(jiàn)表1-1。二、我國(guó)人工智能發(fā)展之路1.科研起步階段20世紀(jì)50年代，我國(guó)開(kāi)始涉足人工智能研究，并取得了一些令人矚目的成果。1956年，我國(guó)科學(xué)家開(kāi)始研究人工智能，并于70年代初在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了一系列成果。此后，我國(guó)政府開(kāi)始意識(shí)到人工智能的重要性，并將其納入國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略。在政策支持下，我國(guó)在人工智能領(lǐng)域的投入逐漸增加，科研實(shí)力和創(chuàng)新能力不斷提升。在起步階段我們雖然面臨技術(shù)落后、人才短缺等困難，但在政府的大力支持和市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)下，我國(guó)在人工智能領(lǐng)域的科研實(shí)力和創(chuàng)新能力不斷提升，為后續(xù)的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2.產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展階段自改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了快速發(fā)展階段。在這個(gè)階段，我國(guó)政府出臺(tái)了一系列政策扶持人工智能產(chǎn)業(yè)，包括資金支持、優(yōu)惠稅收、創(chuàng)新人才引進(jìn)等，提高了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展士氣和創(chuàng)新活力。同時(shí)，在算法、芯片、機(jī)器人等領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)取得了顯著進(jìn)展。此外，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等細(xì)分ICT行業(yè)也得到了快速發(fā)展，為人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供了有力支撐。我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)在改革開(kāi)放后得到了快速發(fā)展，政府和企業(yè)共同努力，推動(dòng)了人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，為我國(guó)科技事業(yè)的發(fā)展作出了重要貢獻(xiàn)。3.國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃發(fā)展階段國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃發(fā)展階段是我國(guó)人工智能發(fā)展的一個(gè)重要階段。在這個(gè)階段，我國(guó)政府對(duì)人工智能的發(fā)展進(jìn)行了全面的戰(zhàn)略規(guī)劃和布局，包括設(shè)立人工智能發(fā)展專(zhuān)項(xiàng)基金、建設(shè)人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)、推動(dòng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用示范等，旨在推動(dòng)人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用，提升國(guó)家科技實(shí)力和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，我國(guó)政府還加強(qiáng)了與國(guó)際社會(huì)的合作，積極參與國(guó)際人工智能標(biāo)準(zhǔn)制定和治理體系建設(shè)，推動(dòng)了我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的國(guó)際化發(fā)展。圖靈測(cè)試(如圖1-2所示)是由計(jì)算機(jī)科學(xué)和密碼學(xué)的先驅(qū)艾倫·麥席森·圖靈提出的一種測(cè)試機(jī)器是否具備人類(lèi)智能的方法。學(xué)習(xí)任務(wù)：仿圖靈測(cè)試任務(wù)二

探究人工智能技術(shù)應(yīng)用本任務(wù)的兩個(gè)活動(dòng)分別介紹了人工智能的技術(shù)支撐以及人工智能應(yīng)用的行業(yè)，并安排了利用大數(shù)據(jù)偵破案件和人工智能在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用兩個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)。本任務(wù)旨在使學(xué)生了解算力、算法和數(shù)據(jù)三大人工智能關(guān)鍵技術(shù)支撐，以及人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域、服務(wù)業(yè)的應(yīng)用，并自主探究其在案件偵破活動(dòng)和游戲領(lǐng)域的應(yīng)用。學(xué)習(xí)導(dǎo)圖活動(dòng)一

探究人工智能的技術(shù)支撐人工智能三大技術(shù)支撐包括算力、算法和數(shù)據(jù)。算力被視為支撐人工智能走向應(yīng)用的“發(fā)動(dòng)機(jī)”，芯片、加速計(jì)算、服務(wù)器等軟硬件技術(shù)和產(chǎn)品的完整系統(tǒng)提供超強(qiáng)算力，幫助算法快速運(yùn)算出結(jié)果。數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的基石，為人工智能的實(shí)際應(yīng)用提供“燃料”。算法是人工智能落地的“承載體”，其復(fù)雜度不斷加深，解決問(wèn)題的能力以及服務(wù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景也不斷增強(qiáng)。一、算力算力是指計(jì)算機(jī)進(jìn)行各種數(shù)學(xué)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算的能力。算力在人工智能的數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和部署應(yīng)用等方面起著至關(guān)重要的作用。未來(lái)，算力技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，將為人工智能帶來(lái)更加廣闊的發(fā)展空間。(1)數(shù)據(jù)處理。算力是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的重要工具，對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)、聚類(lèi)、特征提取等任務(wù)起著至關(guān)重要的作用。算力越強(qiáng)大，數(shù)據(jù)處理的速度就越快，從而加速了人工智能模型的訓(xùn)練和部署。預(yù)備知識(shí)：算力、算法及數(shù)據(jù)(2)模型訓(xùn)練。算力是機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)。在人工智能中，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)和算力，訓(xùn)練出具有高度泛化能力的模型，能夠更好地適應(yīng)各種實(shí)際情況。算力的發(fā)展推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的難題突破。(3)部署應(yīng)用。在人工智能的實(shí)際應(yīng)用中，算力發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)高效的算力支持，人工智能系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)地處理各種任務(wù)，為用戶(hù)提供快速、準(zhǔn)確的智能服務(wù)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)算力的需求也在不斷增加。目前，云計(jì)算、邊緣計(jì)算等技術(shù)成為算力發(fā)展的重要方向，為人工智能提供了更加強(qiáng)大的算力支持。二、算法算法是解決特定問(wèn)題求解步驟的描述，在計(jì)算機(jī)中表現(xiàn)為指令的有限序列，并且每條指令表示一個(gè)或多個(gè)操作。算法具有五個(gè)基本特性：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。(1)輸入、輸出。算法具有零個(gè)或多個(gè)輸入。對(duì)于絕大多數(shù)算法來(lái)說(shuō)，輸入?yún)?shù)都是必要的。算法至少有一個(gè)或多個(gè)輸出。算法是一定需要輸出的。(2)有窮性。算法在執(zhí)行有限的步驟之后自動(dòng)結(jié)束，而不會(huì)出現(xiàn)無(wú)限循環(huán)，并且每個(gè)步驟在可接受的時(shí)間內(nèi)完成。(3)確定性。算法的每個(gè)步驟都有確定的含義，不會(huì)出現(xiàn)二義性。算法在一定條件下，只有一條執(zhí)行路徑，相同的輸入只能有唯一的輸出結(jié)果。(4)可行性。算法的每一步都必須是可行的，也就是說(shuō)，每一步都能夠通過(guò)執(zhí)行有限次數(shù)完成。算法是人工智能技術(shù)的核心之一，是解決問(wèn)題的重要工具。不同的算法可能適用于不同的問(wèn)題和場(chǎng)景，需要根據(jù)具體需求選擇合適的算法。三、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)在人工智能中扮演著重要的角色，是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的“燃料”。數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量和多樣性對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能和表現(xiàn)有著至關(guān)重要的影響。(1)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接關(guān)系到機(jī)器學(xué)習(xí)模型的質(zhì)量和精度。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠提高模型的預(yù)測(cè)精度和準(zhǔn)確性，使模型更好地理解任務(wù)并做出正確的決策。為了獲得更好的模型性能，需要收集和清洗大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是必要的步驟，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)可能包含噪聲、異常值和缺失值等問(wèn)題。這些數(shù)據(jù)問(wèn)題會(huì)影響數(shù)據(jù)的可靠性和一致性，進(jìn)而影響模型的性能。(2)數(shù)據(jù)的數(shù)量。數(shù)據(jù)的數(shù)量是機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的重要因素之一。足夠的數(shù)據(jù)量可以使得模型更好地理解數(shù)據(jù)分布和特征，從而更好地泛化到新數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練過(guò)程中，大量的數(shù)據(jù)可以幫助模型更好地識(shí)別模式和趨勢(shì)，提高模型的穩(wěn)定性和可靠性。為了獲得更好的模型效果，往往需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)覆蓋更廣泛的情況，以及驗(yàn)證數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整超參數(shù)和選擇模型。(3)數(shù)據(jù)的多樣性。數(shù)據(jù)的多樣性是影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的重要因素。不同來(lái)源、不同特性的數(shù)據(jù)可以增加模型的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)不同的場(chǎng)景和任務(wù)。同時(shí)，不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)也可以提供更全面的信息，幫助模型更好地理解任務(wù)和數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)的多樣性還可以幫助模型捕捉到更復(fù)雜的模式和關(guān)系，從而提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。為了獲得更好的模型效果，需要充分考慮和處理數(shù)據(jù)的相關(guān)問(wèn)題，并不斷更新和優(yōu)化數(shù)據(jù)集。同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)和技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)管理和處理技術(shù)也需要不斷更新和優(yōu)化。在一個(gè)復(fù)雜的刑事案件中，警察充分利用指紋收集、血液樣本采集以及大數(shù)據(jù)刪選和比對(duì)等多種技術(shù)手段，來(lái)推進(jìn)案件的偵破工作。(1)在犯罪現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行詳細(xì)的勘查，并特別關(guān)注指紋的收集。隨后這些指紋被送到指紋數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)排查，以尋找可能的嫌疑人。(2)根據(jù)案情需要，對(duì)涉案嫌疑人或被告人進(jìn)行血液樣本采集。通過(guò)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的DNA信息進(jìn)行比對(duì)，可以進(jìn)一步確認(rèn)嫌疑人的身份，或者排除某些人的嫌疑。(3)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行嫌疑人的篩選和定位。通過(guò)收集和分析大量的數(shù)據(jù)，包括人員的行為習(xí)慣、特征數(shù)據(jù)等，警察能夠建立起一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，從而定位到可能的嫌疑人。此外，大數(shù)據(jù)掃黃技術(shù)還能夠幫助警察及時(shí)發(fā)現(xiàn)和打擊涉黃犯罪活動(dòng)，有效遏制這類(lèi)犯罪的發(fā)生。學(xué)習(xí)任務(wù)：利用大數(shù)據(jù)偵破案件活動(dòng)二

探究人工智能應(yīng)用的行業(yè)一、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用正逐漸改變著傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，在提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)量的同時(shí)也為農(nóng)民帶來(lái)了更多的便利和收益。(1)智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要工具之一。這些機(jī)器人可以在農(nóng)田中自主導(dǎo)航，完成播種、澆水、除草等農(nóng)業(yè)操作，不需要人類(lèi)干預(yù)。此外，這些機(jī)器人還可以通過(guò)搜索引擎等方式獲取天氣信息，從而做出更加準(zhǔn)確的決策，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。(2)人工智能在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)方面也發(fā)揮著重要作用。利用AI技術(shù)，可以通過(guò)無(wú)人機(jī)、衛(wèi)星遙感等手段獲取農(nóng)田信息，再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析處理，為農(nóng)田管理提供更加精準(zhǔn)的建議和決策支持。(3)在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害防護(hù)領(lǐng)域，人工智能也發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。通過(guò)深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以訓(xùn)練出能夠智能識(shí)別作物病蟲(chóng)害的模型，為農(nóng)民提供更加準(zhǔn)確和及時(shí)的病蟲(chóng)害防治方案，減少農(nóng)作物損失。預(yù)備知識(shí)：人工智能在農(nóng)業(yè)、工業(yè)及服務(wù)業(yè)的應(yīng)用二、人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用正在推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)向智能化、高效化方向邁進(jìn)，為企業(yè)帶來(lái)前所未有的生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。(1)智能工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)線上的廣泛應(yīng)用，使得生產(chǎn)流程更加自動(dòng)化和精準(zhǔn)。這些機(jī)器人不僅能夠執(zhí)行重復(fù)性的任務(wù)，還能通過(guò)機(jī)器視覺(jué)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)精確的操作和檢測(cè)，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。同時(shí)，它們還可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，優(yōu)化生產(chǎn)流程，減少浪費(fèi)和成本。(2)人工智能在數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)方面展現(xiàn)出巨大潛力。通過(guò)對(duì)工業(yè)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，AI能夠預(yù)測(cè)設(shè)備的故障和維護(hù)需求，提前進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，減少生產(chǎn)中斷的風(fēng)險(xiǎn)。此外，AI還可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)需求，預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷(xiāo)量和趨勢(shì)，幫助企業(yè)做出更明智的生產(chǎn)計(jì)劃和市場(chǎng)策略。(3)在供應(yīng)鏈管理方面，人工智能也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)智能算法和大數(shù)據(jù)分析，AI能夠優(yōu)化物料采購(gòu)、庫(kù)存管理和物流配送等環(huán)節(jié)，提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和效率。這不僅可以降低庫(kù)存成本，還能減少缺貨和滯銷(xiāo)的風(fēng)險(xiǎn)，提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。(4)在工業(yè)領(lǐng)域，安全是至關(guān)重要的。人工智能可以協(xié)助人們實(shí)現(xiàn)工廠的安全監(jiān)控，通過(guò)視頻和傳感器數(shù)據(jù)分析來(lái)檢測(cè)異常行為和潛在風(fēng)險(xiǎn)。這有助于人們及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理安全隱患，保障員工和設(shè)備的安全。(5)人工智能與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IndustrialInternetofThings，IIoT)的結(jié)合，使得工業(yè)設(shè)備、傳感器和系統(tǒng)的連接更加緊密和智能。通過(guò)實(shí)時(shí)收集和分析IIoT數(shù)據(jù)，AI可以提供有價(jià)值的洞察，幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高能源效率，并開(kāi)發(fā)新的商業(yè)模式和服務(wù)。三、人工智能在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，人工智能正在逐步改變傳統(tǒng)的服務(wù)模式，提升了服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)效率，為消費(fèi)者帶來(lái)了更加便捷和舒適的體驗(yàn)。(1)智能客服系統(tǒng)已成為服務(wù)業(yè)的一大亮點(diǎn)。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，這些系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確理解并回應(yīng)客戶(hù)的各種問(wèn)題和需求，無(wú)論是查詢(xún)訂單狀態(tài)、解決服務(wù)問(wèn)題還是提供產(chǎn)品推薦，都能迅速給出專(zhuān)業(yè)而滿(mǎn)意的答復(fù)。這極大地減輕了人工客服的工作負(fù)擔(dān)，同時(shí)也提升了客戶(hù)的滿(mǎn)意度。(2)個(gè)性化推薦服務(wù)在服務(wù)業(yè)中也得到了廣泛應(yīng)用。借助人工智能技術(shù)，商家可以分析消費(fèi)者的歷史行為、偏好和需求，從而為他們提供個(gè)性化的商品或服務(wù)推薦。這不僅提高了消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿，也增加了商家的銷(xiāo)售額。(3)人工智能可以應(yīng)用于支付環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)快速、安全的支付與結(jié)算。例如，通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)，用戶(hù)可以在無(wú)須攜帶任何支付工具的情況下完成支付；而智能分析系統(tǒng)則可以對(duì)支付數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，確保交易的安全性和合規(guī)性。(4)在餐飲、酒店等行業(yè)中，人工智能也在助力提升服務(wù)品質(zhì)。例如，通過(guò)智能點(diǎn)餐系統(tǒng)，顧客可以方便快捷地完成點(diǎn)餐和支付；而智能酒店管理系統(tǒng)則可以根據(jù)客人的喜好和需求，自動(dòng)調(diào)整房間溫度、濕度和燈光等環(huán)境參數(shù)，為客人提供更為舒適和貼心的住宿體驗(yàn)。人工智能在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，極大地提升了游戲體驗(yàn)并拓展了游戲的可能性。(1)在游戲角色與劇情設(shè)計(jì)方面，人工智能賦予了游戲角色更加逼真、智能的行為模式。通過(guò)深度學(xué)習(xí)，游戲中的角色可以實(shí)時(shí)感知并響應(yīng)玩家的動(dòng)作和指令，展現(xiàn)出更加自然、生動(dòng)的互動(dòng)。同時(shí)，AI算法還可以生成豐富的劇情和故事線，使游戲情節(jié)更加跌宕起伏、扣人心弦。(2)在游戲競(jìng)技方面，人工智能為玩家提供了更加公平、激烈的對(duì)戰(zhàn)體驗(yàn)。通過(guò)智能匹配算法，游戲能夠確保玩家與實(shí)力相近的對(duì)手進(jìn)行對(duì)戰(zhàn)，提高了競(jìng)技的公平性和挑戰(zhàn)性。同時(shí)，AI還可以分析玩家的游戲數(shù)據(jù)和策略，提供個(gè)性化的建議和指導(dǎo)，幫助玩家提升游戲水平。(3)在游戲開(kāi)發(fā)中，AI可以協(xié)助開(kāi)發(fā)者進(jìn)行場(chǎng)景構(gòu)建、角色建模等工作，提高了開(kāi)發(fā)效率和質(zhì)量。(4)在游戲測(cè)試中，AI可以模擬大量玩家的行為和操作，幫助開(kāi)發(fā)者發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題和漏洞，優(yōu)化了游戲體驗(yàn)。(5)虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合人工智能為游戲帶來(lái)了前所未有的沉浸式體驗(yàn)。學(xué)習(xí)任務(wù)：探究人工智能在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用任務(wù)一

探究數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)

任務(wù)二

探究語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

任務(wù)三

探究深度學(xué)習(xí)技術(shù)

任務(wù)四

探究自然語(yǔ)言處理技術(shù)

任務(wù)一

探究數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)本任務(wù)的兩個(gè)活動(dòng)分別介紹了數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用，并在初步了解常用數(shù)字圖像處理軟件的基礎(chǔ)上，安排了Remove.bg軟件的操作任務(wù)。本任務(wù)旨在使學(xué)生了解數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)在電商購(gòu)物、農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療、娛樂(lè)監(jiān)管等領(lǐng)域的應(yīng)用，以及完成圖像識(shí)別在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的小論文。學(xué)習(xí)導(dǎo)圖活動(dòng)一

初探數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)一、數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)1.數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理(DigitalImageProcessing，DIP)是對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行處理，識(shí)別或提取相關(guān)信息且利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理。數(shù)字圖像處理的方法包括圖像變換、圖像增強(qiáng)和復(fù)原、圖像分割、圖像描述、圖像分類(lèi)(識(shí)別)。(1)圖像變換是在圖像處理過(guò)程中將圖像從一種形式轉(zhuǎn)換為另一種形式的方法。常見(jiàn)的圖像變換包括傅里葉變換、余弦變換、小波變換等。這些變換可以將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，或者將圖像從一種尺度轉(zhuǎn)換到另一種尺度，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理。目前新興的小波變換繼承和發(fā)展了短時(shí)傅里葉變換局部化的思想，同時(shí)又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn)，能夠提供一個(gè)隨頻率改變的時(shí)間-頻率窗口，是進(jìn)行信號(hào)時(shí)頻分析和處理的理想工具。預(yù)備知識(shí)：數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)及軟件(2)圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是恢復(fù)圖像的原始狀態(tài)或者改善圖像的質(zhì)量。圖像增強(qiáng)是為了改善圖像的視覺(jué)效果，增強(qiáng)圖像的整體或局部特性，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，以改善圖像質(zhì)量，豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果，滿(mǎn)足某些特殊分析的需要。圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，根據(jù)降質(zhì)過(guò)程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來(lái)的圖像。(3)圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái)，包括圖像的邊緣、區(qū)域和空間位置等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。在灰度圖像的分割中，通常會(huì)基于圖像亮度的兩個(gè)基本特性：不連續(xù)性和相似性。對(duì)于區(qū)域內(nèi)部的像素，一般會(huì)認(rèn)為它們具有灰度相似性，而對(duì)于區(qū)域邊界上的像素，則一般會(huì)認(rèn)為它們具有灰度不連續(xù)性。雖然目前已開(kāi)發(fā)出許多邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但并未有一種普遍適用于各類(lèi)圖像分割的有效方法。因此，對(duì)圖像分割的研究方案仍需不斷優(yōu)化，這也是目前數(shù)字圖像處理研究的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。(4)圖像描述是圖像識(shí)別和理解的必要前提。圖像描述是指使用文字來(lái)描述給定的圖像內(nèi)容，以幫助人們更好地理解圖像中的信息。圖像描述通常分為兩大類(lèi)：基于區(qū)域的方法和基于全圖的方法。隨著數(shù)字圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行三維物體描述的研究，描述方法涵蓋體積、表面、廣義圓柱體等。(5)圖像分類(lèi)(識(shí)別)屬于模式識(shí)別的范疇。圖像經(jīng)過(guò)某些預(yù)處理(增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮)后，進(jìn)行分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類(lèi)。圖像分類(lèi)的應(yīng)用非常廣泛，包括但不限于人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、場(chǎng)景分類(lèi)、圖像語(yǔ)義分割等。2.數(shù)字圖像處理技術(shù)的起源與發(fā)展數(shù)字圖像處理技術(shù)作為一門(mén)智能類(lèi)學(xué)科，起源于20世紀(jì)60年代初期。早期的數(shù)字圖像處理主要是改善圖像的識(shí)別清晰度，增強(qiáng)視覺(jué)效果。自1964年起，美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室對(duì)航天探測(cè)器“徘徊者7號(hào)”由月球發(fā)回的幾千張照片進(jìn)行了數(shù)字圖像處理技術(shù)，并且分析了太陽(yáng)位置與月球環(huán)境的相互影響，經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)處理成功勾勒出月球表面的全景地圖，而后通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)處理了近十萬(wàn)張?zhí)綔y(cè)飛船傳回的照片，從而獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，為人類(lèi)成功登月奠定了寶貴的基礎(chǔ)，不僅如此，其對(duì)推動(dòng)數(shù)字圖像處理這門(mén)學(xué)科的發(fā)展也起到了積極作用。1972年，英國(guó)EMI公司工程師Hous?eld發(fā)明了一款用于頭顱疾病診斷的X射線計(jì)算機(jī)斷層攝影裝置(X-rayComputedTomography，CT)；1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT裝置，獲得了人體各個(gè)部位鮮明清晰的斷層圖像。這項(xiàng)無(wú)損傷診療技術(shù)為人類(lèi)健康生活發(fā)展作出了不菲的貢獻(xiàn)。20世紀(jì)70年代中期，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、傳感器技術(shù)、人工智能等先進(jìn)智能技術(shù)的飛快發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)涉及的領(lǐng)域更高，延伸的范圍更廣，收獲了寶貴的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)以及驚人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。人們開(kāi)始探討研究計(jì)算機(jī)解釋圖像的具體施行計(jì)劃，通過(guò)模擬人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)感知外部世界。眾多國(guó)家，尤其是先進(jìn)發(fā)達(dá)國(guó)家為了開(kāi)展這項(xiàng)研究投入了巨大的人力、物力，取得了顯著的研究成果。其中有代表性的成果就是70年代末MIT的Marr提出的視覺(jué)計(jì)算理論，這個(gè)理論為今天的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域發(fā)展奠基了基石。3.數(shù)字圖像識(shí)別系統(tǒng)數(shù)字圖像識(shí)別系統(tǒng)一般是由數(shù)字圖像獲取、數(shù)字圖像預(yù)處理、數(shù)字圖像特征提取、數(shù)字圖像識(shí)別等環(huán)節(jié)構(gòu)成的，如圖2-1所示。4.數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)的作用隨著科技創(chuàng)新以及智能化技術(shù)、設(shè)備的不斷進(jìn)步，數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域逐步普及于各個(gè)行業(yè)之中，重點(diǎn)表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面：(1)在人工智能領(lǐng)域，通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)可以提高圖片處理的精度與速度，在生產(chǎn)作業(yè)中更加準(zhǔn)確與高效。(2)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)可以更好地把握農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。(3)在工業(yè)領(lǐng)域，圖像識(shí)別技術(shù)可以很好地針對(duì)不同種類(lèi)產(chǎn)品進(jìn)行分類(lèi)，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，降低人力成本。(4)在公安安防領(lǐng)域，圖像識(shí)別技術(shù)可以通過(guò)人臉識(shí)別鎖定嫌疑人，維護(hù)社會(huì)治安。二、數(shù)字圖像識(shí)別軟件常見(jiàn)的具有數(shù)字圖像識(shí)別功能的軟件主要有Remove.bg、掃描全能王、PRomeAI。1.Remove.bgRemove.bg是一款先進(jìn)的基于人工智能的在線服務(wù)，它只需幾秒鐘就能從圖片中精準(zhǔn)定位背景，簡(jiǎn)單高效地去除圖片背景。它支持的格式主要有PNG與JPG格式，并能夠處理Mpx格式的圖片，對(duì)于白色背景的圖片，通過(guò)去除自定義背景功能，可以去除任何復(fù)雜背景。此外，Remove.bg還具備5s極速摳圖的功能，可100%實(shí)現(xiàn)人像摳圖或旅游照摳圖。2.掃描全能王掃描全能王是一款手機(jī)掃描軟件，它可以將紙質(zhì)文檔轉(zhuǎn)換為數(shù)字文件，方便用戶(hù)進(jìn)行保存、分享和管理。該軟件支持多種格式的文件輸出，包括PDF、JPEG、PNG等，并且可以進(jìn)行加密和權(quán)限控制，確保文檔的安全性。除了基本的掃描功能，掃描全能王還提供了多種附加功能，可以滿(mǎn)足用戶(hù)在不同場(chǎng)景下的需求。此外，該軟件還支持多設(shè)備同步和備份，可以輕松實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備的工作協(xié)同。3.PRomeAI隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能圖像處理已經(jīng)成為了當(dāng)下最熱門(mén)的技術(shù)之一。PRomeAI作為智能圖像處理領(lǐng)域的一款新興產(chǎn)品，以其強(qiáng)大的功能和易于使用的界面，迅速成為了大眾喜愛(ài)的工具之一。PRomeAI擁有強(qiáng)大的人工智能驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)助手和廣泛可控的AIGC(C-AIGC)模型風(fēng)格庫(kù)，能夠輕松地創(chuàng)造出令人驚嘆的圖形、視頻和動(dòng)畫(huà)。無(wú)論是經(jīng)驗(yàn)豐富的設(shè)計(jì)師還是初學(xué)者，PRomeAI可以將用戶(hù)的想象力變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。PRomeAI是建筑師、室內(nèi)設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品設(shè)計(jì)師和游戲動(dòng)漫設(shè)計(jì)師的必備工具。使用Remove.bg軟件更換圖片背景，具體操作步驟如下：(1)打開(kāi)瀏覽器，輸入https://www.remove.bg/zh/upload網(wǎng)址，進(jìn)入Remove.bg主界面，如圖2-2所示。操作任務(wù)：Remove.bg軟件的使用(2)進(jìn)入Remove.bg主界面后，單擊“Uploadimage”按鈕，進(jìn)入上傳圖片的頁(yè)面，如圖2-3所示。(3)單擊“上傳圖片”按鈕，進(jìn)入圖片選擇頁(yè)面，選擇需要去除背景的圖片。傳圖片后自動(dòng)生成摳圖效果，如圖2-5所示。(4)單擊“下載”按鈕，下載常規(guī)圖片。如果要下載高清圖片，則單擊“下載高清版”按鈕。(5)在右邊的“背景”選項(xiàng)卡中單擊選擇需要的背景，導(dǎo)入背景，就可出現(xiàn)背景選取畫(huà)面，如圖2-6所示。(6)如果對(duì)更換的背景不滿(mǎn)意，則可以單擊“擦除”按鈕，根據(jù)設(shè)計(jì)需求調(diào)整最終的圖片效果?；顒?dòng)二

初探智能數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用隨著人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展和智能技術(shù)的不斷革新，智能數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的實(shí)力和廣泛的應(yīng)用前景，每天有成千上萬(wàn)的企業(yè)與數(shù)百萬(wàn)的消費(fèi)者都在使用這項(xiàng)技術(shù)。一、電商購(gòu)物應(yīng)用網(wǎng)購(gòu)時(shí)，消費(fèi)者通過(guò)對(duì)圖像的識(shí)別對(duì)所需商品進(jìn)行搜索。當(dāng)消費(fèi)者將鼠標(biāo)點(diǎn)擊某個(gè)感興趣的商品上時(shí)，就可以查找到與其相似的款式；同時(shí)通過(guò)調(diào)整算法，還能猜測(cè)消費(fèi)者的需求。當(dāng)然，搜索結(jié)果并不是萬(wàn)能的，特定條件下存在著不能提供完全匹配商品的可能性。盡管如此，搜索仍然會(huì)為消費(fèi)者推薦最為接近的商品，盡可能滿(mǎn)足消費(fèi)者的購(gòu)物需求。這對(duì)于商家來(lái)說(shuō)也是一種特定的引流方式，對(duì)于增加移動(dòng)端用戶(hù)黏度起到極為重要的作用。二、農(nóng)業(yè)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)模式已經(jīng)從傳統(tǒng)農(nóng)耕方式轉(zhuǎn)化為了精細(xì)化的農(nóng)業(yè)作業(yè)模式，利用動(dòng)態(tài)圖像處理技術(shù)可以進(jìn)行農(nóng)藥噴灑與變量化施肥。在農(nóng)藥噴灑與施肥的實(shí)施過(guò)程中，需要對(duì)農(nóng)作預(yù)備知識(shí)：智能數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用概述物及雜草圖像進(jìn)行分析和處理，通過(guò)對(duì)種植區(qū)域的圖像進(jìn)行分析和處理，可以得出土壤濕度、養(yǎng)分分布等信息，幫助農(nóng)民制訂更加科學(xué)的種植計(jì)劃，提高種植效率和產(chǎn)量。這也符合國(guó)家提出的使用農(nóng)藥和化肥的高效無(wú)污染要求。三、金融應(yīng)用在金融領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)可以幫助金融機(jī)構(gòu)更準(zhǔn)確地識(shí)別和驗(yàn)證用戶(hù)的身份信息。如今，通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)，對(duì)客戶(hù)的照片和視頻資料進(jìn)行圖像識(shí)別和處理，提取出客戶(hù)的特征和行為信息，并利用這些信息對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)、分析和預(yù)測(cè)，以制訂更加精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)策略和服務(wù)方案。四、醫(yī)療應(yīng)用在醫(yī)療健康被極度重視的當(dāng)下，越來(lái)越多的醫(yī)療設(shè)備結(jié)合圖像處理技術(shù)，如醫(yī)學(xué)影像分析，可以對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行各種處理和分析，幫助醫(yī)生更好地診斷疾病和制訂治療方案。不僅如此，圖像處理技術(shù)可以用于病理分析，幫助醫(yī)生對(duì)病理切片進(jìn)行數(shù)字化處理和分析，提高病理診斷的準(zhǔn)確性和效率。五、娛樂(lè)監(jiān)管應(yīng)用以視頻直播為例，直播內(nèi)容的審查鑒定可以從以下幾個(gè)方面展開(kāi)：(1)識(shí)別圖像中是否存在人物體征，并統(tǒng)計(jì)人數(shù)；識(shí)別圖像中人物的性別、年齡區(qū)間。(2)識(shí)別人物的膚色、肢體器官暴露程度，以及人物的肢體輪廓，分析動(dòng)作行為。除圖像識(shí)別之外，還可以從音頻信息中提取關(guān)鍵特征，判斷是否存在敏感信息；通過(guò)實(shí)時(shí)分析彈幕文本內(nèi)容，可判斷當(dāng)前視頻是否存在違規(guī)行為，并動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)圖像采集頻率。查詢(xún)圖像識(shí)別在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用后，完成一篇小論文，具體步驟如下：(1)打開(kāi)任意瀏覽器，輸入百度網(wǎng)址，進(jìn)入百度搜索引擎主界面。(2)在搜索框中輸入“圖像識(shí)別在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用”，單擊“百度一下”按鈕或按“Enter”按鍵。(3)單擊搜索框下面的“視頻”選項(xiàng)，關(guān)于圖像識(shí)別在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用的視頻出現(xiàn)在頁(yè)面中，如圖2-10所示。點(diǎn)擊觀看3～5個(gè)視頻。操作任務(wù)：圖像識(shí)別在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用(4)截取相應(yīng)的片段圖片，根據(jù)自己的理解完成一篇800～1000字的小論文。(5)尋找1～2款圖像識(shí)別軟件，并進(jìn)行應(yīng)用描述。任務(wù)二

探究語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)本任務(wù)的兩個(gè)活動(dòng)分別介紹了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用，并在了解語(yǔ)音識(shí)別軟件的基礎(chǔ)上，安排了體驗(yàn)手機(jī)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)和平臺(tái)兩個(gè)操作任務(wù)。本任務(wù)旨在使學(xué)生了解語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在語(yǔ)音智能教育、語(yǔ)音機(jī)器翻譯、智能家居和無(wú)人駕駛技術(shù)等領(lǐng)域的應(yīng)用，以及掌握語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)和語(yǔ)音識(shí)別平臺(tái)的簡(jiǎn)單操作。學(xué)習(xí)導(dǎo)圖活動(dòng)一

初探語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)一、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)概述1.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是一種讓機(jī)器通過(guò)分析和理解語(yǔ)音信號(hào)來(lái)識(shí)別、轉(zhuǎn)換或輸出人類(lèi)口述語(yǔ)言的技術(shù)。它涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，包括信號(hào)處理、人工智能、自然語(yǔ)言處理等，旨在實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音到文本的轉(zhuǎn)換或文本到語(yǔ)音的合成，從而幫助機(jī)器理解人類(lèi)的語(yǔ)言并實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。其主要任務(wù)是在處理語(yǔ)音信號(hào)的基礎(chǔ)上，通過(guò)模式識(shí)別技術(shù)對(duì)語(yǔ)音特征進(jìn)行提取，進(jìn)而識(shí)別出人類(lèi)口述的語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)文字的轉(zhuǎn)換。語(yǔ)音識(shí)別的方法包括基于聲道模型和語(yǔ)音知識(shí)、模板匹配、利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。預(yù)備知識(shí)：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)及軟件2.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的起源發(fā)展20世紀(jì)50年代，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究工作主要是基于模板匹配的方法，即將語(yǔ)音信號(hào)與預(yù)先錄制的模板進(jìn)行匹配。然而，這種方法受限于存儲(chǔ)和模板匹配的準(zhǔn)確性，無(wú)法適應(yīng)復(fù)雜的語(yǔ)音場(chǎng)景。從20世紀(jì)60年代開(kāi)始，基于統(tǒng)計(jì)建模的方法開(kāi)始在語(yǔ)音識(shí)別中得到廣泛應(yīng)用。其中，隱馬爾可夫模型(HMM)成為主流方法。該模型通過(guò)建立聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)連續(xù)語(yǔ)音的識(shí)別。統(tǒng)計(jì)建模方法可顯著提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。從20世紀(jì)70年代到90年代，基于聲道模型和語(yǔ)音知識(shí)的方法也得到了發(fā)展。這種方法利用語(yǔ)音學(xué)和聲學(xué)知識(shí)建立聲道模型和語(yǔ)音知識(shí)庫(kù)，通過(guò)分析語(yǔ)音信號(hào)的頻譜特征、時(shí)域特征等，識(shí)別出語(yǔ)音信號(hào)中所包含的音素或單詞。目前，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，如智能手機(jī)、智能家居、自動(dòng)駕駛等。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，為人們的生活帶來(lái)更多的便利和智能化。3.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中，我們需要經(jīng)歷四個(gè)主要的階段：預(yù)處理、特征提取、聲學(xué)模型訓(xùn)練和后處理。(1)預(yù)處理是語(yǔ)音識(shí)別的第一步，它的主要目以去除背景噪聲，使音量正?；?，并過(guò)濾掉無(wú)關(guān)的聲音，以提高語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。通過(guò)這些處理，可以減少背景噪聲、確定語(yǔ)音的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)，以便更準(zhǔn)確地提取語(yǔ)音信號(hào)的特征。(2)特征提取是指從語(yǔ)音信號(hào)中提取出具有代表性的特征，通過(guò)特征提取音頻輸入被轉(zhuǎn)換為一組代表語(yǔ)音信號(hào)的特征，這些特征通常被稱(chēng)為聲學(xué)特征。特征提取的主要方法包括線性預(yù)測(cè)編碼(LPC)、梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCCS)等。(3)聲學(xué)模型訓(xùn)練是指使用特征提取出來(lái)的特征向量來(lái)訓(xùn)練聲學(xué)模型。聲學(xué)模型是語(yǔ)音識(shí)別的核心，它用于預(yù)測(cè)輸入的聲學(xué)特征對(duì)應(yīng)的文字，將輸入特征映射到語(yǔ)音單位，如音素或子音素單位。聲學(xué)模型是在大量標(biāo)記過(guò)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的，這些數(shù)據(jù)包括音頻輸入和其相應(yīng)的轉(zhuǎn)錄。聲學(xué)模型可以學(xué)習(xí)到從聲音到文字的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別。(4)解碼也被稱(chēng)為后處理。聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型的綜合輸出被用來(lái)為輸入的語(yǔ)音生成一個(gè)可能的單詞序列或假設(shè)的列表。語(yǔ)音識(shí)別是一種復(fù)雜的人工智能技術(shù)，通過(guò)不斷地研究和改進(jìn)，我們可以提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，從而為人們帶來(lái)更加智能化的語(yǔ)音交互體驗(yàn)。4.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的作用隨著科技創(chuàng)新以及智能化技術(shù)、設(shè)備的不斷進(jìn)步，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域逐步普及于各個(gè)行業(yè)之中，重點(diǎn)表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面：(1)提高工作效率。通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，用戶(hù)可以無(wú)須動(dòng)手輸入文字信息，可快速地將語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文字，大大提高了工作效率。(2)方便快捷的輸入方式。對(duì)于那些視覺(jué)或運(yùn)動(dòng)功能受限的人來(lái)說(shuō)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提供了更為方便快捷的輸入方式，增強(qiáng)了他們使用電子設(shè)備的能力。(3)實(shí)現(xiàn)多語(yǔ)言翻譯。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于翻譯領(lǐng)域，將一種語(yǔ)言的語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為另一種語(yǔ)言的語(yǔ)音，為跨語(yǔ)言交流提供了便利。(4)智能家居控制。通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，用戶(hù)可以在不接觸家居設(shè)備的情況下，通過(guò)語(yǔ)音指令控制家居設(shè)備的開(kāi)關(guān)、溫度、濕度等，方便了生活。(5)智能客服。在電商、服務(wù)等行業(yè)中，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，用戶(hù)可以與智能客服進(jìn)行語(yǔ)音對(duì)話，獲取信息并解決問(wèn)題等，提高了服務(wù)效率和質(zhì)量。二、語(yǔ)音識(shí)別軟件具有語(yǔ)音識(shí)別功能的軟件有蘋(píng)果公司的Siri、小米的小愛(ài)、百度的百度語(yǔ)音助手等。1.SiriSiri是蘋(píng)果公司開(kāi)發(fā)的語(yǔ)音助手，利用Siri用戶(hù)可以通過(guò)手機(jī)查找信息、撥打電話、發(fā)送信息、獲取路線、播放音樂(lè)、查找蘋(píng)果設(shè)備等。Siri使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，使其可以支持自然語(yǔ)言輸入，甚至可以回答用戶(hù)的提問(wèn)，并且可以執(zhí)行一些基于文本的任務(wù)。Siri可以幫助用戶(hù)發(fā)送短信、管理日程、進(jìn)行語(yǔ)音備忘等。Siri也可以與其他蘋(píng)果設(shè)備無(wú)縫集成，如iPad、Mac等設(shè)備。Siri語(yǔ)音助手不僅可以在iPhone手機(jī)上使用，也可以在iPad、iPodTouch、Mac等蘋(píng)果設(shè)備上使用。Siri語(yǔ)音助手是蘋(píng)果設(shè)備中比較受歡迎的輔助功能之一，可以幫助用戶(hù)更方便地使用設(shè)備，同時(shí)也可以提高用戶(hù)的工作效率和生活質(zhì)量。2.小愛(ài)同學(xué)小愛(ài)同學(xué)是小米旗下的人工智能語(yǔ)音交互引擎、智聯(lián)萬(wàn)物的AI虛擬助理，作用就是通過(guò)簡(jiǎn)單的語(yǔ)音指令控制手機(jī)系統(tǒng)上的功能。它利用云計(jì)算，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供隨時(shí)隨地的人工智能服務(wù)，包括但不限于語(yǔ)言翻譯、文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、信息推薦等。用戶(hù)可以通過(guò)語(yǔ)音與小愛(ài)同學(xué)進(jìn)行交流，如查詢(xún)天氣、播放音樂(lè)、發(fā)送短信等。同時(shí)，小愛(ài)同學(xué)還具備連續(xù)對(duì)話、全局對(duì)話、多模態(tài)交互等能力，可與智能家居設(shè)備進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)智能家居控制等功能?？偟膩?lái)說(shuō)，小愛(ài)同學(xué)的出現(xiàn)極大地便利了人們的生活，使人們能夠更方便地獲取信息、控制設(shè)備等。3.百度語(yǔ)音助手百度語(yǔ)音助手是一款基于百度強(qiáng)大的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和人工智能技術(shù)的智能語(yǔ)音助手軟件。它可以幫助用戶(hù)通過(guò)語(yǔ)音指令快速發(fā)起搜索，查詢(xún)信息、發(fā)送短信、播放音樂(lè)、查詢(xún)天氣等，讓用戶(hù)的生活更加便捷、高效。此外，它還具有連續(xù)對(duì)話、全局對(duì)話、多模態(tài)交互等能力，可與智能家居設(shè)備進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)智能家居控制等功能。同時(shí)，它還支持多種語(yǔ)言輸入和翻譯功能，讓用戶(hù)可以更加方便地進(jìn)行跨語(yǔ)言交流。百度語(yǔ)音助手采用了業(yè)界領(lǐng)先的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，具有高準(zhǔn)確率、低誤識(shí)率、高遠(yuǎn)場(chǎng)喚醒率等特點(diǎn)，讓用戶(hù)可以更加自然、流暢地使用各種功能。同時(shí)，它還結(jié)合了百度強(qiáng)大的搜索引擎技術(shù)，可以為用戶(hù)提供更加精準(zhǔn)、全面的搜索結(jié)果。在手機(jī)應(yīng)用商店中搜索“訊飛聽(tīng)見(jiàn)”，找到“訊飛聽(tīng)見(jiàn)”APP，下載并安裝后，按照以下步驟體驗(yàn)手機(jī)語(yǔ)音識(shí)別。(1)打開(kāi)手機(jī)，在手機(jī)頁(yè)面點(diǎn)擊“訊飛聽(tīng)見(jiàn)”圖標(biāo)，進(jìn)入主頁(yè)面。(2)在主頁(yè)面點(diǎn)擊“登錄”選項(xiàng)，進(jìn)入“登錄”頁(yè)面，如圖2-13所示。(3)上述操作完成后會(huì)出現(xiàn)如圖2-14所示的界面，輸入賬號(hào)和密碼即可進(jìn)入APP。(4)在APP內(nèi)部界面中，點(diǎn)擊右下方的“話筒”按鈕，如圖2-15所示。(5)使用語(yǔ)音表達(dá)讀取一段文字，感受語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性，并作簡(jiǎn)要記錄，如圖2-16所示。操作任務(wù)：體驗(yàn)“訊飛聽(tīng)見(jiàn)”語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)活動(dòng)二

初探語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展到今天，已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)步，并且識(shí)別率高達(dá)98%以上，對(duì)特定人語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別精度則更高。通過(guò)本任務(wù)的學(xué)習(xí)，學(xué)生能明確語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域，為將來(lái)的就業(yè)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。一、語(yǔ)音智能交互語(yǔ)音智能交互是指基于語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、自然語(yǔ)言理解等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)人類(lèi)語(yǔ)音指令的理解與執(zhí)行，從而完成特定任務(wù)的人機(jī)交互方式。它賦予了機(jī)器“能聽(tīng)、會(huì)說(shuō)、懂你”式的智能人機(jī)交互體驗(yàn)，讓用戶(hù)可以更自然、便捷地與機(jī)器進(jìn)行交互，也可以幫助用戶(hù)通過(guò)語(yǔ)音指令完成各種操作，如查詢(xún)信息、發(fā)送信息、控制智能家居設(shè)備等，從而提高使用效率和生活品質(zhì)。二、語(yǔ)音機(jī)器翻譯語(yǔ)音機(jī)器翻譯(VoiceMachineTranslation，VMT)是利用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和機(jī)器翻譯技術(shù)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音翻譯的智能系統(tǒng)。它可以將人類(lèi)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本，然后通過(guò)機(jī)器翻譯技術(shù)將文本轉(zhuǎn)換為目標(biāo)語(yǔ)言，預(yù)備知識(shí)：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用概述最終輸出目標(biāo)語(yǔ)言的翻譯結(jié)果。目前，語(yǔ)音機(jī)器翻譯已經(jīng)在眾多領(lǐng)域得到應(yīng)用，如旅游、商務(wù)會(huì)議、文化交流等。在旅游中，用戶(hù)可以通過(guò)語(yǔ)音機(jī)器翻譯實(shí)現(xiàn)不同語(yǔ)言之間的溝通交流；在商務(wù)會(huì)議中，用戶(hù)可以通過(guò)語(yǔ)音機(jī)器翻譯實(shí)時(shí)獲取同聲傳譯的翻譯結(jié)果；在文化交流中，用戶(hù)可以通過(guò)語(yǔ)音機(jī)器翻譯了解不同國(guó)家的文化習(xí)俗和風(fēng)土人情。三、智能家居和無(wú)人駕駛技術(shù)智能家居和無(wú)人駕駛技術(shù)是當(dāng)前科技領(lǐng)域中備受關(guān)注的兩個(gè)領(lǐng)域，它們的發(fā)展將帶來(lái)人類(lèi)生活方式的巨大改變，同時(shí)也將對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。智能家居技術(shù)主要通過(guò)智能設(shè)備、傳感器、控制器等實(shí)現(xiàn)家居設(shè)備的自動(dòng)化控制，提高家居的安全性、舒適性和便利性。智能家居技術(shù)包括智能照明、智能安防、智能家電、智能窗簾、智能音響等，用戶(hù)可以通過(guò)手機(jī)、平板電腦、遙控器等設(shè)備對(duì)家居進(jìn)行遠(yuǎn)程控制、定時(shí)控制、場(chǎng)景設(shè)置等操作。無(wú)人駕駛技術(shù)則主要通過(guò)傳感器、控制器、執(zhí)行器等實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)化駕駛，提高車(chē)輛的安全性、舒適性和效率。無(wú)人駕駛技術(shù)包括車(chē)輛定位、路徑規(guī)劃、決策控制等，用戶(hù)可以通過(guò)遠(yuǎn)程控制、車(chē)載控制系統(tǒng)等對(duì)車(chē)輛進(jìn)行控制和監(jiān)控。訊飛智能翻譯平臺(tái)的語(yǔ)音翻譯操作步驟如下：(1)輸入網(wǎng)址/，進(jìn)入訊飛開(kāi)放平臺(tái)主界面，如圖2-17所示。操作任務(wù)：體驗(yàn)訊飛智能翻譯平臺(tái)(2)進(jìn)入訊飛開(kāi)放平臺(tái)網(wǎng)站之后，點(diǎn)擊“登錄/注冊(cè)”，輸入登錄信息，進(jìn)入“訊飛星火認(rèn)知大模型”。(3)通過(guò)瀏覽當(dāng)前頁(yè)面，熟悉“能力星云”的用途及優(yōu)點(diǎn)，如圖2-19所示。(4)通過(guò)下拉當(dāng)前頁(yè)面，學(xué)習(xí)“能力星云”的具體應(yīng)用領(lǐng)域及相關(guān)產(chǎn)品，如圖2-20所示。(5)將界面下拉至底部，出現(xiàn)“智能翻譯”選擇欄，進(jìn)入“智能翻譯”體驗(yàn)語(yǔ)音識(shí)別模塊，如圖2-21所示。(6)按住中間語(yǔ)音按鈕，敘述一段話，感受語(yǔ)音翻譯的效果，如圖2-22所示。任務(wù)三

探究深度學(xué)習(xí)技術(shù)本任務(wù)的兩個(gè)活動(dòng)分別介紹了深度學(xué)習(xí)技術(shù)及其應(yīng)用，并安排了體驗(yàn)百度飛槳深度學(xué)

習(xí)平臺(tái)和淘寶物體識(shí)別應(yīng)用兩個(gè)操作任務(wù)。本任務(wù)旨在使學(xué)生了解深度學(xué)習(xí)技術(shù)、深度學(xué)

習(xí)系統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)、虛擬游戲和機(jī)器人中的應(yīng)用，掌

握百度飛槳和淘寶物體識(shí)別的簡(jiǎn)單操作。學(xué)習(xí)導(dǎo)圖活動(dòng)一

初探深度學(xué)習(xí)技術(shù)一、深度學(xué)習(xí)技術(shù)深度學(xué)習(xí)(DeepLearning，DL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，起源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，通過(guò)構(gòu)建多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)

雜數(shù)據(jù)的理解和分析。這類(lèi)似于自然界中生物神經(jīng)大腦的運(yùn)行機(jī)理，多層組織相互連接在

一起，進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理。1.深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。(1)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種專(zhuān)門(mén)用來(lái)處理具有類(lèi)似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖像和語(yǔ)音信號(hào)等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對(duì)輸入信息進(jìn)行平移

不變分類(lèi)，因此也被稱(chēng)為“平移不變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)”。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、卷積層、

池化層和全連接層組成。預(yù)備知識(shí)：深度學(xué)習(xí)技術(shù)及平臺(tái)輸入層用于接收原始數(shù)據(jù)，卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算捕捉局部特征，

池化層對(duì)特征進(jìn)行降維，全連接層則用于最終的分類(lèi)或回歸任務(wù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在諸多應(yīng)

用領(lǐng)域都表現(xiàn)優(yōu)異，尤其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。(2)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)：一種以序列數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸且所

有節(jié)點(diǎn)按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RNN具有記憶性，其不僅考慮前一時(shí)刻的輸入，而

且賦予了網(wǎng)絡(luò)對(duì)前面內(nèi)容的一種記憶功能。因此，RNN在當(dāng)前時(shí)刻的輸出與前面的輸出

有關(guān)。在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，RNN可以捕捉序列中的時(shí)間依賴(lài)關(guān)系，適用于自然語(yǔ)言處理、

語(yǔ)音識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)報(bào)等任務(wù)。RNN是一種特殊類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它根據(jù)人的認(rèn)

知是基于過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)和記憶這一觀點(diǎn)提出。(3)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)：一種特殊類(lèi)型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，專(zhuān)門(mén)用于解決傳統(tǒng)RNN存在的長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題。LSTM通過(guò)引入記憶單元來(lái)解決RNN的梯度消失問(wèn)題，能夠在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)有效地捕捉長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中包含一個(gè)或多個(gè)記憶單元，這些單元負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和更新網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)信息。LSTM的核心思想是將當(dāng)前時(shí)刻的輸入與過(guò)去的記憶結(jié)合起來(lái)，從而更好地捕捉序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。它通過(guò)引入三個(gè)門(mén)(遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén))來(lái)控制信息的流動(dòng)和記憶的更新。(4)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)：一種深度學(xué)習(xí)模型，由一個(gè)生成器和一個(gè)判別器組成。生成器負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)真實(shí)數(shù)據(jù)的分布并生成新的數(shù)據(jù)，而判別器則負(fù)責(zé)判斷輸入數(shù)據(jù)是否來(lái)自真實(shí)數(shù)據(jù)分布。在訓(xùn)練過(guò)程中，生成器和判別器會(huì)進(jìn)行對(duì)抗性訓(xùn)練，直到生成器能夠生成足以“欺騙”判別器的數(shù)據(jù)。GAN在許多領(lǐng)域都取得了突破性進(jìn)展，尤其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，如圖像生成、圖像分割、風(fēng)格遷移等。GAN的工作原理可以視作一個(gè)二人零和博弈問(wèn)題，隨著時(shí)間的推移，生成器和判別器不斷地進(jìn)行對(duì)抗，最終達(dá)到一個(gè)動(dòng)態(tài)平衡：生成器生成的圖像接近于真實(shí)圖像分布，而判別器則無(wú)法區(qū)分真實(shí)圖像和生成圖像。(5)強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要是關(guān)注如何基于環(huán)境的反饋來(lái)選擇或優(yōu)化行為的問(wèn)題，以在多步?jīng)Q策的情況下達(dá)到最終的目標(biāo)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互，通過(guò)在環(huán)境中采取行動(dòng)，并從環(huán)境中獲得狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)的反饋，不斷更新其策略，從而最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。其中，策略定義了在給定狀態(tài)下應(yīng)采取的行動(dòng)。2.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的起源與發(fā)展20世紀(jì)40年代，心理學(xué)家麥卡洛克和數(shù)學(xué)邏輯學(xué)家皮茲發(fā)表了論文《神經(jīng)活動(dòng)中內(nèi)在思想的邏輯演算》，提出了MP模型。這是第一個(gè)基于模擬神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和工作原理的數(shù)學(xué)模型，標(biāo)志著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誕生。20世紀(jì)80年代，感知機(jī)算法和BP算法等經(jīng)典算法被提出。這些算法可以自動(dòng)提取特征，降低了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度和難度。21世紀(jì)初，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的出現(xiàn)使得深度學(xué)習(xí)得到了更廣泛的應(yīng)用。DNN可以自動(dòng)提取輸入數(shù)據(jù)的特征，使得分類(lèi)和識(shí)別的準(zhǔn)確率大大提高。近10年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到了飛速發(fā)展，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)被廣泛應(yīng)用。CNN在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，而RNN則廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。目前，深度學(xué)習(xí)已成為人工智能領(lǐng)域的重要支柱，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也面臨著一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量不足、模型復(fù)雜度較高和計(jì)算資源有限等問(wèn)題。未來(lái)的研究將不斷探索新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域，以推動(dòng)人工智能技術(shù)向前發(fā)展。二、深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型優(yōu)化、模型應(yīng)用。1.數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理是深度學(xué)習(xí)流程中的第一步，也是非常重要的一步。數(shù)據(jù)收集主要是通過(guò)各種方式獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)預(yù)處理則是對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、變換和規(guī)約等操作，便于后續(xù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和應(yīng)用。在數(shù)據(jù)收集方面，常見(jiàn)的方式包括從公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)集網(wǎng)站上下載數(shù)據(jù)、通過(guò)爬蟲(chóng)程序從互聯(lián)網(wǎng)上抓取數(shù)據(jù)、從現(xiàn)有應(yīng)用程序或傳感器中導(dǎo)出數(shù)據(jù)等。根據(jù)具體需要，可以選擇不同的方式來(lái)收集數(shù)據(jù)。2.模型構(gòu)建模型構(gòu)建可以通俗地理解為使用數(shù)學(xué)模型或計(jì)算機(jī)模型來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)世界中的某種現(xiàn)象或過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，人們需要選擇合適的模型類(lèi)型和參數(shù)，并建立模型方程來(lái)描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。模型構(gòu)建可以幫助人們更好地理解現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題，預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)，并制定更好的決策。3.模型訓(xùn)練模型訓(xùn)練指的是利用特定的算法和數(shù)據(jù)，使計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)并生成一個(gè)可以解決特定問(wèn)題的模型。4.模型評(píng)估模型評(píng)估就是對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估，也就是評(píng)估我們的模型在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)的表現(xiàn)。我們可以利用具體的性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)估模型，例如在分類(lèi)任務(wù)中使用準(zhǔn)確率，在回歸任務(wù)中使用均方根誤差等指標(biāo)。除此之外，我們還要考慮模型的泛化能力，即模型是否能處理未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)。5.模型優(yōu)化模型優(yōu)化通常包括兩個(gè)方面的內(nèi)容：模型本身參數(shù)的優(yōu)化和模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。參數(shù)優(yōu)化通常是指通過(guò)梯度下降等優(yōu)化算法來(lái)調(diào)整模型中的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。結(jié)構(gòu)優(yōu)化通常是指通過(guò)添加或減少網(wǎng)絡(luò)層、改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等方式來(lái)調(diào)整模型，以提高模型的泛化能力和性能。6.模型應(yīng)用模型應(yīng)用可以理解為將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際的問(wèn)題中，以解決實(shí)際問(wèn)題。三、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)有TensorFlow、PyTorch、百度飛槳等。1.TensorFlowTensorFlow是一個(gè)開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架，由Google開(kāi)發(fā)并維護(hù)。它支持多種語(yǔ)言，包括Python和JavaScript，并可用于構(gòu)建和訓(xùn)練各種類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。TensorFlow擁有多層級(jí)結(jié)構(gòu)，可部署于各類(lèi)服務(wù)器、PC終端和網(wǎng)頁(yè)并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計(jì)算，被廣泛應(yīng)用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和各領(lǐng)域的科學(xué)研究。2.PyTorchPyTorch是一個(gè)由Facebook開(kāi)源的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，專(zhuān)門(mén)針對(duì)GPU加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)編程。它既可以看作是加入了GPU支持的數(shù)據(jù)庫(kù)Numpy，也可以看作是一個(gè)擁有自動(dòng)求導(dǎo)功能的強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與TensorFlow的靜態(tài)計(jì)算圖不同，PyTorch的計(jì)算圖是動(dòng)態(tài)的，可以根據(jù)計(jì)算需要實(shí)時(shí)改變計(jì)算圖。它被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域。PyTorch的設(shè)計(jì)追求最少的封裝，盡量避免重復(fù)勞動(dòng)。3.百度飛槳百度飛槳(PaddlePaddle)是百度自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，集深度學(xué)習(xí)核心訓(xùn)練和推理框架、基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開(kāi)發(fā)套件及豐富的工具組件于一體。百度飛槳作為中國(guó)首個(gè)自主研發(fā)、功能完備、開(kāi)源開(kāi)放的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，覆蓋了自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、推薦和語(yǔ)音等熱門(mén)領(lǐng)域，提供了豐富的模型庫(kù)及開(kāi)發(fā)套件百度飛槳具有四大領(lǐng)先技術(shù)，包括開(kāi)發(fā)便捷的深度學(xué)習(xí)框架、超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練技術(shù)、多端多平臺(tái)部署的高性能推理引擎以及產(chǎn)業(yè)級(jí)開(kāi)源模型庫(kù)。使用百度飛槳平臺(tái)進(jìn)行波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的步驟如下：(1)輸入百度飛槳網(wǎng)址/，進(jìn)入百度飛槳平臺(tái)主界面，如圖2-23所示。操作任務(wù)：體驗(yàn)百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)(2)點(diǎn)擊“AIStudio”進(jìn)入相應(yīng)界面，并點(diǎn)擊“登錄”按鈕完成賬號(hào)登錄。(3)點(diǎn)擊上方工具欄中的“課程”按鈕，進(jìn)入課程學(xué)習(xí)界面，如圖2-25所示。(4)點(diǎn)擊“我的課程”按鈕，進(jìn)入我的課程學(xué)習(xí)界面，查看“我參加的課程”，如圖2-26所示。(5)點(diǎn)擊右側(cè)“AI學(xué)習(xí)地圖”按鈕，進(jìn)入AI學(xué)習(xí)地圖界面，如圖2-27所示。(6)選擇“快速入門(mén)”模塊中的“快速上手深度學(xué)習(xí)”，學(xué)習(xí)“深度學(xué)習(xí)”內(nèi)容，如圖2-28所示。(7)進(jìn)入深度學(xué)習(xí)界面后，點(diǎn)擊“項(xiàng)目PaddlePaddle快速入門(mén)”，如圖2-29所示。(8)進(jìn)入“項(xiàng)目PaddlePaddle快速入門(mén)”之后，選擇運(yùn)行環(huán)境，點(diǎn)擊“啟動(dòng)環(huán)境”，選擇“基礎(chǔ)版”運(yùn)行，點(diǎn)擊“確定”按鈕，如圖2-30所示。(9)“啟動(dòng)環(huán)境”成功之后，彈出成功提示，點(diǎn)擊“進(jìn)入”，進(jìn)入“PaddlePaddle模塊”入門(mén)學(xué)習(xí)，如圖2-31所示。(10)點(diǎn)擊代碼左側(cè)的“三角形”符號(hào)，嘗試運(yùn)行環(huán)境，如圖2-32所示。(11)同上所述，按照指令點(diǎn)擊后續(xù)代碼左側(cè)的“三角形”符號(hào)，運(yùn)行至最后一步，便可生成項(xiàng)目波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型，如圖2-33所示?；顒?dòng)二

初探深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠進(jìn)行圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器翻譯，在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和提取特征方面具有強(qiáng)大的能力。下面主要介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)、虛擬游戲和機(jī)器人三個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。一、目標(biāo)檢測(cè)目標(biāo)檢測(cè)就是通過(guò)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中目標(biāo)位置和類(lèi)別的檢測(cè)。目標(biāo)檢測(cè)算法通常采用類(lèi)似卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，使得模型能夠自動(dòng)提取圖像中的特征(見(jiàn)圖2-34)并分類(lèi)出圖像中的不同目標(biāo)。目標(biāo)檢測(cè)算法的關(guān)鍵點(diǎn)包括目標(biāo)區(qū)域的選擇、特征提取、分類(lèi)和位置精度的調(diào)整等。在訓(xùn)練過(guò)程中，目標(biāo)檢測(cè)算法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，包括正樣本(含有目標(biāo)的圖像)和負(fù)樣本(不含有目標(biāo)的圖像)。通過(guò)對(duì)比正樣本和負(fù)樣本的特征差異，算法可以學(xué)習(xí)到如何區(qū)分目標(biāo)和背景。此外，為了減少過(guò)擬合現(xiàn)象、提高模型的泛化能力，通常還需要對(duì)模型進(jìn)行正則化處理。在應(yīng)用過(guò)程中，目標(biāo)檢測(cè)算法可以對(duì)任意圖像進(jìn)預(yù)備知識(shí)：深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用行目標(biāo)檢測(cè)，包括但不限于人臉、車(chē)輛、物體等。通過(guò)對(duì)不同類(lèi)別的目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)和定位，目標(biāo)檢測(cè)算法可以廣泛應(yīng)用于安全監(jiān)控、智能駕駛、人機(jī)交互等領(lǐng)域。二、虛擬游戲在虛擬游戲中，機(jī)器可以通過(guò)自我模擬、自我訓(xùn)練、自我測(cè)試，讓其在一定游戲規(guī)則下學(xué)習(xí)到好的戰(zhàn)勝策略。在虛擬游戲中，機(jī)器可以模擬游戲場(chǎng)景，并通過(guò)自我訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)如何進(jìn)行決策和行動(dòng)。機(jī)器會(huì)根據(jù)游戲規(guī)則和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制進(jìn)行試錯(cuò)，不斷調(diào)整自己的策略，以期獲得更好的結(jié)果。通過(guò)自我測(cè)試，機(jī)器可以評(píng)估自己的策略的有效性，并根據(jù)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和優(yōu)化。三、機(jī)器人借助深度學(xué)習(xí)的力量，機(jī)器人可以在真實(shí)復(fù)雜的環(huán)境中工作，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助機(jī)器人感知周?chē)h(huán)境，理解任務(wù)并做出相應(yīng)的決策。通過(guò)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器人可以識(shí)別和理解周?chē)奈矬w和場(chǎng)景，例如識(shí)別行人、車(chē)輛和障礙物等。這種視覺(jué)感知能力可以幫助機(jī)器人在復(fù)雜的環(huán)境中安全地導(dǎo)航和操作。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)還可以用于機(jī)器人的決策和行為預(yù)測(cè)。通過(guò)分析大量的數(shù)據(jù)和案例，深度學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)到不同情境下的最佳決策和行為模式。在淘寶APP中進(jìn)行物品識(shí)別的步驟如下：(1)打開(kāi)淘寶APP，進(jìn)入淘寶主頁(yè)面(2)點(diǎn)擊搜索欄中的“拍照”按鈕進(jìn)入拍照功能，隨機(jī)選擇一個(gè)物品進(jìn)行拍照識(shí)別。本例中對(duì)空調(diào)遙控器進(jìn)行拍照，此時(shí)淘寶APP會(huì)對(duì)物品進(jìn)行特征識(shí)別，如圖2-37所示。(3)識(shí)別成功后，淘寶界面會(huì)出現(xiàn)與識(shí)別物品相同或相似類(lèi)型的商品，如圖2-38所示。在結(jié)果中選擇符合要求的商品即可進(jìn)行后續(xù)的購(gòu)買(mǎi)操作。操作任務(wù)：體驗(yàn)淘寶物體識(shí)別應(yīng)用任務(wù)四

探究自然語(yǔ)言處理技術(shù)本任務(wù)的兩個(gè)活動(dòng)分別介紹了自然語(yǔ)言處理(NaturalLanguageProcessing，NLP)技術(shù)及其應(yīng)用，并安排了體驗(yàn)阿里云NLP自然語(yǔ)言處理和體驗(yàn)火山智能寫(xiě)作兩個(gè)操作任務(wù)。本任務(wù)旨在使學(xué)生了解自然語(yǔ)言處理技術(shù)、自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理軟件，以及自然語(yǔ)言處理在機(jī)器翻譯、情感分析、信息檢索、語(yǔ)音識(shí)別、問(wèn)答系統(tǒng)的應(yīng)用，掌握阿里云NPL和火山智能寫(xiě)作的簡(jiǎn)單操作。學(xué)習(xí)導(dǎo)圖活動(dòng)一

初探自然語(yǔ)言處理技術(shù)一、自然語(yǔ)言處理技術(shù)自然語(yǔ)言處理(NLP)是一門(mén)融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的交叉科學(xué)，旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類(lèi)語(yǔ)言。自然語(yǔ)言處理的研究和應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋了多個(gè)方面，包括文本分析、文本生成、信息抽取、機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)等。自然語(yǔ)言處理的研究方法包括基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法等。1.自然語(yǔ)言處理的內(nèi)容自然語(yǔ)言處理包含的內(nèi)容有分詞、詞性標(biāo)注、句法分析、命名實(shí)體識(shí)別、語(yǔ)言生成。(1)分詞。分詞是自然語(yǔ)言處理中的基礎(chǔ)任務(wù)，是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過(guò)程。在英文的行文中，單詞之間是以空格作為自然分界符的，而中文只是字、句和段能通過(guò)明顯的分界符來(lái)簡(jiǎn)單劃界，唯獨(dú)詞沒(méi)有一個(gè)形式上的分界符，雖然英文也同樣存在短語(yǔ)的劃分問(wèn)題，不過(guò)在詞這一層上，中文比之英文要復(fù)雜得多、困難得多。因此，在進(jìn)行中文自然語(yǔ)言處理預(yù)備知識(shí)：自然語(yǔ)言處理技術(shù)及系統(tǒng)時(shí)，我們需要先進(jìn)行分詞。分詞的準(zhǔn)確度會(huì)直接影響到后面的詞性標(biāo)注、句法分析、詞向量以及文本分析的質(zhì)量。(2)詞性標(biāo)注。詞性標(biāo)注是自然語(yǔ)言處理中的一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，指的是為句子中的每個(gè)單詞標(biāo)注其詞性。詞性標(biāo)注的目的是提供詞語(yǔ)的抽象表示，以便更好地理解和分析文本。在詞性標(biāo)注過(guò)程中，需要將文本中的每個(gè)單詞根據(jù)其語(yǔ)法和上下文信息標(biāo)注為相應(yīng)的詞性，如動(dòng)詞、名詞、形容詞等。詞性標(biāo)注可以幫助人們更好地理解文本，同時(shí)也可以用于后續(xù)的文本挖掘、信息提取等任務(wù)。(3)句法分析。自然語(yǔ)言處理中的句法分析是理解自然語(yǔ)言文本的關(guān)鍵步驟之一。它是對(duì)句子結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解的過(guò)程，能幫助我們理解句子中的詞語(yǔ)是如何組成短語(yǔ)和句子的。句法分析的目的是識(shí)別句子的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，理解詞語(yǔ)之間的關(guān)系，以及它們?nèi)绾谓M成短語(yǔ)和句子。這有助于我們理解句子的意義和上下文，以及進(jìn)行后續(xù)的語(yǔ)言處理任務(wù)，如情感分析、機(jī)器翻譯等。(4)命名實(shí)體識(shí)別。命名實(shí)體識(shí)別(NER)是自然語(yǔ)言處理中的一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，旨在從文本中識(shí)別出具有特定意義或指代性強(qiáng)的實(shí)體。這些實(shí)體通常包括人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名、日期時(shí)間、專(zhuān)有名詞等。NER系統(tǒng)需要從非結(jié)構(gòu)化的輸入文本中抽取這些實(shí)體，并按照業(yè)務(wù)需求識(shí)別出更多類(lèi)別的實(shí)體。(5)語(yǔ)言生成。自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)言生成是利用自然語(yǔ)言生成技術(shù)生成符合語(yǔ)法規(guī)則、表達(dá)特定語(yǔ)義的文本。語(yǔ)言生成是自然語(yǔ)言處理中的一個(gè)重要方向，它可以幫助人們更快速、更準(zhǔn)確地理解和處理自然語(yǔ)言文本。語(yǔ)言生成的方法通常包括基于規(guī)則的方法、基于模板的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法?；谝?guī)則的方法利用語(yǔ)言學(xué)家制定的語(yǔ)法規(guī)則來(lái)生成文本，而基于模板的方法則通過(guò)使用預(yù)先定義的模板來(lái)生成文本。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的方法逐漸成為主流，它們通過(guò)訓(xùn)練大量的語(yǔ)料庫(kù)來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)文本生成規(guī)則。2.自然語(yǔ)言處理技術(shù)的起源發(fā)展(1)初創(chuàng)期(1947—1970年)：在這個(gè)階段，NLP技術(shù)主要是基于規(guī)則和模式匹配的方法，用于解決一些簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本分類(lèi)、詞性標(biāo)注和句法分析等。早期的機(jī)器翻譯系統(tǒng)也在這個(gè)時(shí)期出現(xiàn)，但由于技術(shù)限制和數(shù)據(jù)不足等問(wèn)題，翻譯質(zhì)量普遍較低。(2)復(fù)蘇期(1970—1976年)：在這個(gè)階段，盡管機(jī)器翻譯的研究遇到了一些困難，但一些研究者仍然堅(jiān)持研究并取得了一定的進(jìn)展，推出了一些基于統(tǒng)計(jì)方法的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，如IBM的SystemT，這些系統(tǒng)利用概率模型對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行處理，提高了翻譯的準(zhǔn)確性。(3)繁榮期(1976年至今)：在這個(gè)階段，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，NLP技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用和推廣。研究者們提出了許多新的技術(shù)和方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，用于解決復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)、語(yǔ)義理解和信息抽取等。這些技術(shù)的發(fā)展使得NLP技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。3.自然語(yǔ)言處理技術(shù)的作用(1)在情感分析方面，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以幫助人們分析文本的情感傾向和情感表達(dá)，從而更好地了解人們的意見(jiàn)和態(tài)度。(2)在信息檢索方面，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以幫助人們更準(zhǔn)確地搜索和查找所需的信息，從而提高信息檢索的效率和準(zhǔn)確性。(3)在數(shù)據(jù)挖掘方面，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以幫助人們從大量的文本數(shù)據(jù)中提取有用的信息，從而更好地利用這些數(shù)據(jù)。二、自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)是一種能夠處理自然語(yǔ)言的技術(shù)，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型應(yīng)用等。(1)數(shù)據(jù)收集：從各種來(lái)源(如文本數(shù)據(jù)庫(kù)、互聯(lián)網(wǎng)等)收集大量的自然語(yǔ)言文本數(shù)據(jù)。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等預(yù)處理操作，以便后續(xù)的處理和分析。(3)特征提取：從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取特征，這些特征可以包括詞頻、詞義、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)、上下文信息等。(4)模型訓(xùn)練：使用提取的特征訓(xùn)練自然語(yǔ)言處理模型，如分類(lèi)模型、聚類(lèi)模型、回歸模型等。(5)模型評(píng)估：對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，以了解模型的性能和效果。(6)模型應(yīng)用：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于具體的自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，如文本分類(lèi)、情感分析、機(jī)器翻譯等。三、自然語(yǔ)言處理軟件1.阿里云NLP阿里云NLP(自然語(yǔ)言處理)是一種人工智能服務(wù)，可以幫助用戶(hù)進(jìn)行文本分析、情感分析、智能問(wèn)答等多項(xiàng)任務(wù)。它支持多種語(yǔ)言，并提供了豐富的API和工具，使得用戶(hù)可以輕松地使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。阿里云NLP的技術(shù)體系非常完備，包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析、關(guān)系抽取等多個(gè)模塊。同時(shí)，它還支持文本分類(lèi)、短文本匹配、文本相似度比較等多項(xiàng)功能。這些功能都經(jīng)過(guò)大量訓(xùn)練，能夠提供準(zhǔn)確的結(jié)果。此外，阿里云NLP還支持增量訓(xùn)練，用戶(hù)可以通過(guò)上傳自己的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。阿里云NLP還提供了豐富的數(shù)據(jù)集和案例，幫助用戶(hù)更好地了解和使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)。2.百度NLP百度NLP(自然語(yǔ)言處理)是百度歷史最悠久的基礎(chǔ)技術(shù)部門(mén)之一，以“理解語(yǔ)言，擁有智能，改變世界”為使命，開(kāi)展包括自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘在內(nèi)的技術(shù)研究和產(chǎn)品應(yīng)用工作，引領(lǐng)著人工智能技術(shù)的發(fā)展。3.NLTKNLTK(NaturalLanguageToolkit)是一個(gè)開(kāi)源的Python庫(kù)，它提供了全面的自然語(yǔ)言處理工具，包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析等。NLTK還支持多種語(yǔ)言，并提供了豐富的語(yǔ)料庫(kù)和數(shù)據(jù)集。NLTK的功能非常強(qiáng)大，可以滿(mǎn)足許多自然語(yǔ)言處理任務(wù)的需求。除了提供多種功能，NLTK還支持自定義模型和擴(kuò)展插件，用戶(hù)可以通過(guò)上傳自己的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。此外，NLTK還提供了豐富的文檔和案例，幫助用戶(hù)更好地了解和使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)。使用阿里云NPL進(jìn)行自然語(yǔ)言處理的步驟如下：(1)搜索阿里云NLP主頁(yè)網(wǎng)址/nlp/nlpautoml，進(jìn)入阿里云NLP主界面，如圖2-39所示。操作任務(wù)：體驗(yàn)阿里云NPL自然語(yǔ)言處理(2)點(diǎn)擊右上角“登錄”按鈕，進(jìn)入圖2-40所示的創(chuàng)建項(xiàng)目界面，項(xiàng)目包含基礎(chǔ)算法、行業(yè)場(chǎng)景算法、應(yīng)用算法等多個(gè)模塊，管理員擁有這個(gè)項(xiàng)目下的所有權(quán)限(項(xiàng)目、數(shù)據(jù)、模型等)，可根據(jù)自身需求選擇項(xiàng)目類(lèi)型。(3)點(diǎn)擊“文本實(shí)體抽取”后，可以在“數(shù)據(jù)中心”界面中管理數(shù)據(jù)，有兩種方式可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)，即創(chuàng)建標(biāo)注任務(wù)和上傳數(shù)據(jù)集，如圖2-41所示。(4)將所需的待標(biāo)注文檔進(jìn)行上傳，隨后添加標(biāo)注人員信息，如圖2-42所示。(5)完成上述步驟后，進(jìn)入實(shí)體設(shè)置界面，開(kāi)始設(shè)置待標(biāo)注任務(wù)的題目，如圖2-43所示。(6)設(shè)置完成待標(biāo)注任務(wù)的題目之后，再對(duì)文本分類(lèi)項(xiàng)目中的題目的所屬行業(yè)類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)，如圖2-44所示。(7)完成標(biāo)注任務(wù)的創(chuàng)建后，可以在“數(shù)據(jù)中心”界面中點(diǎn)擊“標(biāo)注”進(jìn)入“標(biāo)注中心”界面，進(jìn)行文檔的標(biāo)注，每篇文檔僅會(huì)被標(biāo)注一次，如圖2-45和圖2-46所示。(8)點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)中心”項(xiàng)目列表操作欄中的質(zhì)檢按鈕，進(jìn)入質(zhì)檢頁(yè)面，可以通過(guò)篩選和搜索，對(duì)已經(jīng)標(biāo)注好的文檔進(jìn)行質(zhì)檢，以確保良好的標(biāo)注質(zhì)量，如圖2-47所示。(9)除了創(chuàng)建標(biāo)注任務(wù)，也可以上傳本地已標(biāo)注好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將其按示例文件的格式進(jìn)行規(guī)整后直接上傳。點(diǎn)擊數(shù)據(jù)中心的“上傳已標(biāo)注數(shù)據(jù)”按鈕，打開(kāi)“上傳數(shù)據(jù)集”窗口，如圖2-48所示。(10)在“模型中心”界面中一鍵訓(xùn)練模型，查看模型評(píng)估指標(biāo)，并進(jìn)行在線可交互測(cè)試，測(cè)試完畢后可通過(guò)API方式調(diào)用接口，如圖2-49所示。(11)點(diǎn)擊模型中心的“創(chuàng)建模型”，進(jìn)入“創(chuàng)建模型”頁(yè)面，輸入模型基本信息，選擇已標(biāo)注完的數(shù)據(jù)，一鍵訓(xùn)練模型，模型訓(xùn)練需0.5～1小時(shí)，如圖2-50所示。(12)查看模型的相關(guān)評(píng)估指標(biāo)，主要有精確率、召回率和F1值；也