項目2認(rèn)知人工智能的基礎(chǔ)支撐任務(wù)1任務(wù)2任務(wù)3認(rèn)識數(shù)據(jù)——人工智能的燃料認(rèn)識算法——人工智能的靈魂認(rèn)識算力——人工智能的加速器目錄任務(wù)1認(rèn)識數(shù)據(jù)——人工智能的燃料學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)的含義、特點和類型理解數(shù)據(jù)在人工智能應(yīng)用中的作用和價值能夠從互聯(lián)網(wǎng)中采集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的處理和分析具備數(shù)據(jù)意識和數(shù)據(jù)素養(yǎng)具備對人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)興趣和探索精神知識目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)一、認(rèn)識數(shù)據(jù)1.數(shù)據(jù)的定義與特點數(shù)據(jù)是用來描述或記錄世界上一切事物的事實、數(shù)字或信息。數(shù)據(jù)的特點：①原始性②多樣性③可測量性④可能存在的不完整性一、認(rèn)識數(shù)據(jù)1.數(shù)據(jù)的類型①結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：是指具有明確的結(jié)構(gòu)模式，可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行表示、存儲和管理的數(shù)據(jù)。②非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：是指那些沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，難以通過傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的二維表形式存儲和管理的數(shù)據(jù)。③半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：是指介于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)形式。二、數(shù)據(jù)對人工智能的作用1.數(shù)據(jù)是人工智能的“燃料”2.數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的學(xué)習(xí)與優(yōu)化3.數(shù)據(jù)支持模型的驗證與評估4.數(shù)據(jù)推動人工智能應(yīng)用拓展與技術(shù)創(chuàng)新三、處理與應(yīng)用數(shù)據(jù)1.數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從各類數(shù)據(jù)庫、機(jī)器設(shè)備、傳感器等多樣化數(shù)據(jù)源中自動提取信息的過程，是人工智能項目的起點。2.數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)存儲是支撐數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用的基礎(chǔ)，尤其在大數(shù)據(jù)和人工智能蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，其作用在于實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效存儲、管理和訪問。①數(shù)據(jù)庫存儲技術(shù)②分布式存儲技術(shù)③云存儲技術(shù)④對象存儲技術(shù)三、處理與應(yīng)用數(shù)據(jù)3.數(shù)據(jù)預(yù)處理①數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)處理的首要步驟，旨在消除數(shù)據(jù)中的錯誤、重復(fù)項和缺失值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。②數(shù)據(jù)集成：將來自不同渠道的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并和統(tǒng)一處理的過程。③數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合分析和建模的格式。④數(shù)據(jù)降維：數(shù)據(jù)預(yù)備處理中的一項重要技術(shù)。數(shù)據(jù)的維度是指數(shù)據(jù)在不同方面上的獨立特征數(shù)。降維技術(shù)能夠幫助用戶從高維數(shù)據(jù)中提取最具代表性的特征，減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，從而提高模型的效率與效果。⑤數(shù)據(jù)標(biāo)注：為數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽或類別信息，以幫助人工智能理解數(shù)據(jù)的具體含義，是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。三、處理與應(yīng)用數(shù)據(jù)4.數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是從處理過的數(shù)據(jù)中提取有意義信息的過程，其核心目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，為決策提供科學(xué)依據(jù)。5.數(shù)據(jù)應(yīng)用與智能化（1）預(yù)測與決策（2）模式識別與分類（3）優(yōu)化與自動化（4）個性化與推薦四、大數(shù)據(jù)技術(shù)1.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)大數(shù)據(jù)的處理不僅要求處理速度快，還需要能夠高效地處理多種數(shù)據(jù)類型。2.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息，為決策者提供有力支持，幫助他們做出更好的選擇。數(shù)據(jù)挖掘就是其中的核心技術(shù)之一。3.大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖形、圖表等形式，幫助決策者更直觀地理解數(shù)據(jù)背后的深層含義。4.大數(shù)據(jù)安全技術(shù)任務(wù)2認(rèn)識算法——人工智能的靈魂學(xué)習(xí)目標(biāo)理解人工智能算法的定義、特點及其重要性掌握常見的人工智能算法類型及其應(yīng)用場景了解人工智能算法的發(fā)展現(xiàn)狀和未來趨勢能夠識別應(yīng)用場景中的常見人工智能算法，并對這些算法的應(yīng)用情況進(jìn)行簡要分析具備算法思維、創(chuàng)新意識和問題解決能力具備對人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)興趣和探索精神知識目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)一、認(rèn)識人工智能算法1.人工智能算法的定義人工智能算法是指用于實現(xiàn)人工智能功能的算法，是人工智能技術(shù)的核心組成部分。它體現(xiàn)為一系列指令和步驟的集合，用于解決特定問題或?qū)崿F(xiàn)特定目標(biāo)。2.人工智能算法的特點（1）適應(yīng)性強(qiáng)（2）處理復(fù)雜問題（3）高精度與高速度（4）自動化處理（5）持續(xù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化（6）跨學(xué)科融合一、認(rèn)識人工智能算法3.人工智能算法與傳統(tǒng)算法的區(qū)別傳統(tǒng)算法通常針對具體問題設(shè)計，如排序、搜索、數(shù)值計算等。它們依賴于明確的規(guī)則和邏輯來處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，強(qiáng)調(diào)精確性和效率。而人工智能算法則具有更強(qiáng)的靈活性和自適應(yīng)性，能夠處理復(fù)雜、不確定和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。它們依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，通過訓(xùn)練和優(yōu)化來改進(jìn)性能。兩者的具體區(qū)別，如表2.2.1所示。4.人工智能算法的重要性①推動技術(shù)進(jìn)步。②

促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級。③引領(lǐng)未來趨勢。二、了解人工智能常見的算法類型1.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（1）線性回歸線性回歸（LinearRefression）是一種非?；A(chǔ)且常用的算法，也是數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計學(xué)中的一個非常重要的方法。它利用線性回歸方程對一個或多個自變量（X）和因變量（Y）之間的關(guān)系進(jìn)行建模。（2）邏輯回歸邏輯回歸（LogisticRegression）是一種用于解決二分類問題的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通常用于預(yù)測某個事件發(fā)生的概率，判斷輸入數(shù)據(jù)屬于兩個類別中的哪一個。（3）支持向量機(jī)支持向量機(jī)（SupportVectorMachine,SVM）也是一種強(qiáng)大的分類算法。它的核心思想是在數(shù)據(jù)空間中找到一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開。二、了解人工智能常見的算法類型2.無監(jiān)督算法（1）聚類算法聚類算法的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)集中的樣本依據(jù)某種相似性度量分成若干個簇，使得同一簇內(nèi)的樣本盡可能相似，而不同簇之間的樣本差異盡可能大。（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（AssociationRuleMining）是數(shù)據(jù)挖掘中的一項重要技術(shù)，旨在從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系。（3）降維算法主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一種常用的降維算法。它通過識別數(shù)據(jù)中變化最大的方向（即主成分），并將數(shù)據(jù)投影到這些主成分上，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。二、了解人工智能常見的算法類型3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（1）Q學(xué)習(xí)Q學(xué)習(xí)是一種無模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，它通過學(xué)習(xí)一個被稱為Q值（或動作值）的函數(shù)來找到最優(yōu)策略。（2）深度Q網(wǎng)絡(luò)DQN是在Q學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的，它就像是給Q學(xué)習(xí)裝上了一個超級大腦。二、了解人工智能常見的算法類型4.深度學(xué)習(xí)算法（1）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用來處理具有網(wǎng)格狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像）的深度學(xué)習(xí)算法。它通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，自動提取圖像中的特征，并進(jìn)行分類或回歸等任務(wù)。（2）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理序列數(shù)據(jù)（如時間序列、文本序列等）的深度學(xué)習(xí)算法。RNN在處理序列中的每個元素時，能夠保留之前元素的信息，這使得RNN能夠捕捉序列數(shù)據(jù)中的時間依賴性和上下文信息。（3）生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成對抗網(wǎng)絡(luò)通過對抗訓(xùn)練的方式，使生成器能夠生成逼真的數(shù)據(jù)樣本，如圖像、文本和音頻等。任務(wù)3認(rèn)識算力——人工智能的加速器學(xué)習(xí)目標(biāo)理解算力的定義、類型及其在人工智能中的核心地位了解算力的基礎(chǔ)技術(shù)能夠根據(jù)任務(wù)需求選擇合適的算力平臺能夠初步評估常見設(shè)備的算力具備算力意識和工程素養(yǎng)具備對人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)興趣和探索精神知識目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)一、認(rèn)識算力1.算力的定義算力是指計算機(jī)執(zhí)行計算、處理信息和解決問題的能力。在人工智能領(lǐng)域，算力特指在執(zhí)行人工智能算法、訓(xùn)練模型、進(jìn)行推理分析等過程中所需的計算資源總和。一、認(rèn)識算力2.算力的類型（1）通用算力與專用算力①通用算力：指能夠處理多種類型計算任務(wù)的算力資源，通常由通用處理器提供，如CPU、GPU等。②專用算力：指針對特定類型計算任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化的算力資源，通常由專用處理器提供，如TPU等。一、認(rèn)識算力2.算力的類型（2）集中式算力與分布式算力①集中式算力：將所有計算任務(wù)集中在一臺或少數(shù)幾臺高性能計算機(jī)上處理，如圖2.3.1（a）所示。②分布式算力：將計算任務(wù)拆分并分配到多個計算節(jié)點上進(jìn)行并行計算的模式，如圖2.3.1（b）所示。一、認(rèn)識算力2.算力的類型（3）云端算力與邊緣算力①云端算力：依托于大型數(shù)據(jù)中心，為用戶提供強(qiáng)大的計算能力和存儲資源。②邊緣算力：將計算任務(wù)從遠(yuǎn)程云端數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到更接近數(shù)據(jù)源的本地設(shè)備或邊緣服務(wù)器上。二、了解算力的基礎(chǔ)技術(shù)1.硬件基礎(chǔ)硬件是支撐人工智能計算的物理載體，其核心構(gòu)成包含四大模塊：計算單元、存儲設(shè)備、傳輸組件和能源系統(tǒng)。2.網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在算力基礎(chǔ)技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。它不僅連接著各個計算節(jié)點，確保數(shù)據(jù)的流暢傳輸，還是實現(xiàn)分布式計算、云計算和邊緣計算等先進(jìn)計算模式的基礎(chǔ)。3.開發(fā)框架開發(fā)框架是一種為開發(fā)者提供預(yù)定義功能模塊和代碼庫的軟件工具包。它在人工智能和大規(guī)模計算中扮演著重要的角色，特別是在支持算力方面。三、理解算力在人工智能中的應(yīng)用1.模型訓(xùn)練（1）大規(guī)模模型訓(xùn)練大規(guī)模模型訓(xùn)練對算力的需求和挑戰(zhàn)是多方面的，涵蓋了硬件、存儲、計算資源調(diào)度、能源消耗等多個領(lǐng)域。（2）分布式訓(xùn)練分布式訓(xùn)練方法利用多個計算節(jié)點共同完成模型的訓(xùn)練。分布式訓(xùn)練主要有兩種常見的方式：數(shù)據(jù)并行和模型并行。它們各有特點，適用于不同的場景。2.推理與部署在人工智能的世界里，模型就像一個聰明的“大腦”，通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)來獲得解決問題的能力。但如