模塊一

人工智能概述單元一

人工智能學(xué)習(xí)目標(biāo)了解人工智能的定義、起源和發(fā)展；了解人工智能的應(yīng)用技術(shù)及場景；掌握人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的主流框架體系。具備探究學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)、分析問題和解決問題的能力；具備人工智能基礎(chǔ)知識應(yīng)用能力。知識目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)增強學(xué)生的愛國情感和中華民族自豪感；培養(yǎng)學(xué)生勇于奮斗、樂觀向上的精神；提升學(xué)生的職業(yè)生涯規(guī)劃意識、自我管理的能力、較強的集體意識和團隊合作精神。在1956年的達特茅斯會議上，約翰·麥卡錫等人第一次提出“人工智能”概念，它標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。一、人工智能簡介約翰·麥卡錫(被稱為“人工智能之父”)1.人工智能的定義

什么是人工智能呢？人工智能（artificialintelligence,AI），從字面上進行解釋，主要有“人工”和“智能”兩個部分。人工智能簡介一、“人工”是指人造的、人為的，與自然界中本身存在的天然事物相對應(yīng)。“智能”是智力和能力的總稱，它涉及意識、自我、思維（包括無意識的思維）等問題。人工智能是指能夠讓機器或系統(tǒng)像人一樣擁有智力和能力，可以代替人類實現(xiàn)識別、認知、分析和決策等多種功能的技術(shù)。1.人工智能的定義人工智能是自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉學(xué)科，汲取了自然科學(xué)和社會科學(xué)的最新成就，以智能為核心，形成了具有自身研究特點的新體系。人工智能已經(jīng)發(fā)展成為一門由計算機科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)和哲學(xué)等多學(xué)科相互融合的綜合性新學(xué)科。人工智能的研究涉及廣泛的領(lǐng)域，如各種知識表示模式、不同的智能搜索技術(shù)、求解數(shù)據(jù)和知識不確定性問題的各種方法、機器學(xué)習(xí)的不同模式等。智能人工智能自然科學(xué)社會科學(xué)一、人工智能簡介2.人工智能的研究范疇

在1950年，被稱為“計算機之父”的阿蘭·圖靈提出了一個舉世矚目的想法——圖靈測試。

按照圖靈的設(shè)想：如果一臺機器能夠與人類開展對話而不能被辨別出機器身份，那么這臺機器就具有智能。二、人工智能的起源與發(fā)展1.圖靈測試

1956年8月，在美國漢諾斯小鎮(zhèn)寧靜的達特茅斯學(xué)院，約翰·麥卡錫、馬文·閔斯基、克勞德·香農(nóng)、艾倫·紐厄爾、赫伯特·西蒙等科學(xué)家正聚在一起，討論著一個完全不食人間煙火的主題：用機器來模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能。

會議足足開了兩個月的時間，為會議討論的內(nèi)容起了一個名字：“人工智能”，因此，1956年也就成為了人工智能元年。二、人工智能的起源與發(fā)展2.達特茅斯會議

人工智能的探索道路曲折起伏，一般將人工智能的發(fā)展歷程劃分為以下6個階段，如圖所示。二、人工智能的起源與發(fā)展3.人工智能的發(fā)展歷程人工智能技術(shù)目前已經(jīng)應(yīng)用建筑物的設(shè)計、施工、運維過程及智能家居。比如能對建筑物的能耗進行監(jiān)控，借助“傳感器+動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)”實時監(jiān)控建筑物外部和內(nèi)部的溫度、濕度、風(fēng)速、光照等能量變化，自動實現(xiàn)建筑物空調(diào)和照明系統(tǒng)的控制三、人工智能的主要應(yīng)用1.智慧建筑領(lǐng)域三、人工智能的主要應(yīng)用1.智慧建筑領(lǐng)域智能家居產(chǎn)品三、人工智能的主要應(yīng)用1.智慧建筑領(lǐng)域隨著智能制造熱潮的到來，人工智能應(yīng)用已經(jīng)貫穿于設(shè)計、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等制造業(yè)的各個環(huán)節(jié)。三、人工智能的主要應(yīng)用2.智能制造領(lǐng)域人工智能技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域中的應(yīng)用主要有無人駕駛汽車領(lǐng)域的應(yīng)用，通過智能路線設(shè)計、計算機視覺、網(wǎng)絡(luò)定位等相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)汽車的自動駕駛。三、人工智能的主要應(yīng)用3.智慧交通領(lǐng)域智能交通機器人領(lǐng)域的應(yīng)用，在道路口處設(shè)置指揮交通的智能機器人，通過人工智能技術(shù)實時監(jiān)控交通道路，獲取路況交通信息，并根據(jù)指定的計算模式、輔助指示傳輸有關(guān)信息，完成道路交通的指揮工作。三、人工智能的主要應(yīng)用3.智慧交通領(lǐng)域智能交通監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用，利用圖像監(jiān)控、辨別技術(shù)等形式，剖析全部的道路交通狀況，保證交警部門能夠及時掌握道路的車流量、擁堵、紅綠燈等狀況，通過智能化調(diào)整交通信號燈的時長，或利用相應(yīng)模式合理、有效地疏通交通，實現(xiàn)交通管理并調(diào)整智能化的標(biāo)準(zhǔn)，降低交通堵塞現(xiàn)象。三、人工智能的主要應(yīng)用3.智慧交通領(lǐng)域智能出行決策領(lǐng)域的應(yīng)用，智能化導(dǎo)航地圖為人們的出行提供實時、精準(zhǔn)的指引導(dǎo)航方案，提供更優(yōu)質(zhì)、更便利的人性化體驗，從而降低出行的交通壓力。三、人工智能的主要應(yīng)用3.智慧交通領(lǐng)域人工智能目前在金融投資與服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用較多。在金融投資領(lǐng)域，人工智能有智能投顧、反欺詐、異常分析、股市預(yù)測等方向的應(yīng)用。三、人工智能的主要應(yīng)用4.金融投資、金融服務(wù)與風(fēng)控領(lǐng)域在金融服務(wù)領(lǐng)域，人工智能有人臉識別、指紋識別和智能客服等方向的應(yīng)用。三、人工智能的主要應(yīng)用4.金融投資、金融服務(wù)與風(fēng)控領(lǐng)域人工智能在風(fēng)控上的應(yīng)用主要是數(shù)據(jù)搜集和處理、風(fēng)險控制和預(yù)測、信用評級和風(fēng)險定價以及實現(xiàn)金融監(jiān)管的實時監(jiān)控。三、人工智能的主要應(yīng)用4.金融投資、金融服務(wù)與風(fēng)控領(lǐng)域人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用主要有智能診療。三、人工智能的主要應(yīng)用5.醫(yī)療領(lǐng)域醫(yī)療機器人，利用外科手術(shù)機器人、護理機器人和服務(wù)機器人等協(xié)助醫(yī)生進行手術(shù)或者其他工作。三、人工智能的主要應(yīng)用5.醫(yī)療領(lǐng)域藥物智能研發(fā)，通過計算機模擬，人工智能可以對藥物活性、安全性和副作用進行預(yù)測，找出與疾病匹配的最佳藥物。三、人工智能的主要應(yīng)用5.醫(yī)療領(lǐng)域智能健康管理，利用智能設(shè)備對人體進行實時監(jiān)測，從而對身體素質(zhì)進行評估，并提供個性化的健康管理方案。三、人工智能的主要應(yīng)用5.醫(yī)療領(lǐng)域智能早教機器人已經(jīng)取代傳統(tǒng)的電子教育產(chǎn)品成為未來家庭幼兒教育產(chǎn)品的主流，它不僅能夠陪伴孩子，還能引導(dǎo)孩子學(xué)習(xí)。三、人工智能的主要應(yīng)用6.教育領(lǐng)域個性化學(xué)習(xí)，通過收集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，用人工智能勾勒出每個學(xué)生的學(xué)習(xí)方式和特點，然后自動調(diào)整教學(xué)內(nèi)容、方式和節(jié)奏，使每個孩子都能得到最適合自己的教育，提供個性化學(xué)習(xí)方案。三、人工智能的主要應(yīng)用6.教育領(lǐng)域拍照搜題、智能作業(yè)批改

三、人工智能的主要應(yīng)用6.教育領(lǐng)域物流行業(yè)通過利用智能搜索、推理規(guī)劃、計算機視覺以及智能機器人等技術(shù)在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經(jīng)進行了自動化改造，能夠基本實現(xiàn)無人操作。

三、人工智能的主要應(yīng)用7.物流管理領(lǐng)域人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。

四、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層計算硬件計算系統(tǒng)技術(shù)數(shù)據(jù)AI芯片大數(shù)據(jù)云計算5G通信數(shù)據(jù)采集/標(biāo)注/分析基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，主要是研發(fā)硬件及軟件，如AI芯片、數(shù)據(jù)資源、云計算平臺等，為人工智能提供數(shù)據(jù)及算力支撐。主要包括計算硬件（AI芯片）、計算系統(tǒng)技術(shù)（大數(shù)據(jù)、云計算和5G通信）和數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和分析）。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈1.基礎(chǔ)層AI芯片是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心硬件。人工智能芯片的定義從廣義上講只要能夠運行人工智能算法的芯片都叫作人工智能芯片，但是通常意義上的人工智能芯片指的是針對人工智能算法做了特殊加速設(shè)計的芯片。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈（1）計算硬件-AI芯片技術(shù)架構(gòu)分類GPU(圖像處理單元)半定制化FPGA全定制化ASIC神經(jīng)擬態(tài)芯片按功能分類訓(xùn)練環(huán)節(jié)推理環(huán)節(jié)應(yīng)用場景分類服務(wù)器端（云端）移動端（終端）人工智能與大數(shù)據(jù)、云計算和5G關(guān)系緊密，由于巨大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，使得人們關(guān)注用數(shù)據(jù)做一些過去只有人能夠做的事情。配合云計算帶來的計算資源和計算能力，人工智能依托數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，對周邊環(huán)境做出一定的程序反應(yīng)，實現(xiàn)人工智能的落地。其中，5G網(wǎng)絡(luò)的主要作用是讓終端用戶始終處于聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)，讓信息通過5G在線快速傳播和交互。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈（2）計算系統(tǒng)技術(shù)-大數(shù)據(jù)、云計算和5G通信越來越多的智能產(chǎn)品、APP、硬件在進行產(chǎn)品迭代和升級測試過程中，需要采集大量的數(shù)據(jù)，同時隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，數(shù)據(jù)價值也逐漸被企業(yè)所關(guān)注，尤其是偏重于業(yè)務(wù)型的企業(yè)，大量的數(shù)據(jù)，在未被挖掘整合的過程中通常被看作是無效且占用資源的，但一旦被發(fā)掘，數(shù)據(jù)的價值將無可估量，因此數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和分析行業(yè)應(yīng)運而生。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈（3）數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和分析技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心，以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點，構(gòu)建技術(shù)路徑。主要包括算法理論（機器學(xué)習(xí)）、開發(fā)平臺（基礎(chǔ)開源框架、技術(shù)開放平臺）和應(yīng)用技術(shù)（計算機視覺、機器視覺、智能語音、自然語言理解）。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2.技術(shù)層技術(shù)層算法理論開發(fā)平臺應(yīng)用技術(shù)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)開源框架技術(shù)開放平臺計算機視覺機器視覺智能語音自然語言理解應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸，集成一類或多類人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)，面向特定應(yīng)用場景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案。主要包括行業(yè)解決方案（“AI+”）和熱門產(chǎn)品（智能汽車、機器人、智能家居、可穿戴設(shè)備等）。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈3.應(yīng)用層隨著深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、語音識別等人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能與終端和垂直行業(yè)的融合將持續(xù)加速，對傳統(tǒng)的醫(yī)療、金融、教育、文娛、零售、物流、政務(wù)、安防等諸多行業(yè)將形成全面和重新的塑造。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈（1）行業(yè)應(yīng)用-AI+傳統(tǒng)行業(yè)人工智能領(lǐng)域的熱門產(chǎn)品主要有智能汽車、機器人、智能家居、可穿戴設(shè)備等。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈（2）行業(yè)產(chǎn)品-智能汽車、機器人、智能家居、可穿戴設(shè)備等產(chǎn)品具體產(chǎn)品智能汽車自動駕駛系統(tǒng)解決方案、人機交互平臺機器人工業(yè)機器人、特種機器人（服務(wù)機器人、水下機器人、娛樂機器人、軍用機器人、農(nóng)業(yè)機器人）智能家居智能燈光控制系統(tǒng)、智能窗簾、智能門鎖、智能音箱、智能冰箱、智能水壺等可穿戴設(shè)備智能手環(huán)、智能手表、智能眼鏡、智能頭盔單元二

人工智能與機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系；熟悉機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具。具備探究學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)、分析問題和解決問題的能力；具備機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具的使用能力。知識目標(biāo)技能目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)增強學(xué)生的信息素養(yǎng)、工匠精神、吃苦精神、創(chuàng)新思維；培養(yǎng)學(xué)生勇于奮斗、樂觀向上，勇于創(chuàng)新的精神；增強學(xué)生科技強國、技術(shù)報國的使命感；增強學(xué)生法律意識、安全意識。人工智能是指使機器像人一樣去決策，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一種技術(shù)。深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，是機器學(xué)習(xí)中的一個分支方法，三者的關(guān)系如圖所示。

一、機器學(xué)習(xí)簡介人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)簡單的來說，機器學(xué)習(xí)就是設(shè)計一個算法模型來處理數(shù)據(jù)，輸出我們想要的結(jié)果，我們可以針對算法模型進行不斷的調(diào)優(yōu)，形成更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理能力。但這種學(xué)習(xí)不會讓機器產(chǎn)生意識。

一、機器學(xué)習(xí)簡介在深度學(xué)習(xí)初始階段，每個深度學(xué)習(xí)研究者都需要寫大量的重復(fù)代碼。為了提高工作效率，研究者將這些代碼寫成了一個框架放在互聯(lián)網(wǎng)上讓所有研究者一起使用。接著，互聯(lián)網(wǎng)上就出現(xiàn)了不同的框架。隨著時間的推移，最為好用的幾個框架被大量的人使用從而流行了者起來。全世界最為流行的機器學(xué)習(xí)框架有Scikit-Learn、PaddlePaddle、TensorFlow、Caffe、Theano、MXNet、PyTorch等。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具Scikit-Learn是在SciPy的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，SciPy是一個開源的基于Python的科學(xué)計算工具包。

Scikit-Learn工具包最早由數(shù)據(jù)科學(xué)家DavidCournapeau在2007年發(fā)起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python語言中專門針對機器學(xué)習(xí)應(yīng)用而發(fā)展起來的一款開源框架，它的維護也主要依靠開源社區(qū)。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具1.Scikit-LearnScikit-Learn的優(yōu)點如下：

包含大量機器學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)，提供了完善的機器學(xué)習(xí)工具箱；

支持預(yù)處理、回歸、分類、聚類、降維、預(yù)測和模型分析等強大的機器學(xué)習(xí)庫，近乎一半的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)項目都使用了該包；

如果不考慮多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)應(yīng)用，Scikit-Learn的性能表現(xiàn)是非常不錯的。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具1.Scikit-LearnScikit-Learn的缺點如下：

它不支持深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)；

它不支持圖模型和序列預(yù)測；

不支持Python之外的語言；

不支持由Python實現(xiàn)的解釋器PyPy；

不支持GPU加速。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具1.Scikit-LearnPyTorch是一個開源的Python機器學(xué)習(xí)庫，基于Torch，用于自然語言處理等應(yīng)用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch，它是一個基于Python的可續(xù)計算包，提供兩個高級功能：強大的GPU加速的張量計算、自動求導(dǎo)系統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具2.PyTorchPyTorch的主要特點是：

簡潔且高效快速的框架、設(shè)計追求最少的封裝；

設(shè)計符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實現(xiàn)自己的想法；PyTorch能持續(xù)的開發(fā)和更新、PyTorch作者親自維護論壇，供用戶交流和求教問題，入門比較簡單。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具2.PyTorchTensorFlow是研究和開發(fā)人員使用的眾多深度學(xué)習(xí)框架之一，它可通過機器學(xué)習(xí)優(yōu)化其應(yīng)用程序。TensorFlow是Google的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是一個基于數(shù)據(jù)流編程（dataflowprogramming）的符號數(shù)學(xué)系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于各類機器學(xué)習(xí)算法的編程實現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫DistBelief。TensorFlow擁有多層級結(jié)構(gòu)，可部署于各類服務(wù)器、PC終端和網(wǎng)頁并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計算，被廣泛應(yīng)用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開發(fā)和各領(lǐng)域的科學(xué)研究。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具3.TensorFlowTensorFlow具有以下優(yōu)點：

TensorFlow社區(qū)活躍，易于找到相關(guān)的模型及問題，整體框架的各類配套工具較為成熟；

TensorFlow生產(chǎn)部署的方案成熟，從手機終端到服務(wù)器都比其他框架更加易于部署；

TensorFlow本身之上也有Keras等高層框架，可以高效開發(fā)；

TensorFlow在處理RNN及大規(guī)模并行深度學(xué)習(xí)時的能力非常強大；

擁有TensorflowServing可以直接加載模型來提供RPC接口服務(wù)。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具3.TensorFlowTensorFlow具有以下缺點：

入門難度較大，實際上是一門新的語言，很多開發(fā)者反映寫起來很麻煩；

有很多地方屬于黑箱操作，難以理解數(shù)據(jù)處理的原理，調(diào)試較難；

不適合做快速的想法驗證。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具3.TensorFlowCaffe，是一個兼具表達性、速度和思維模塊化的深度學(xué)習(xí)框架。由伯克利人工智能研究小組和伯克利視覺和學(xué)習(xí)中心開發(fā)。雖然其內(nèi)核是用C++編寫的，但Caffe提供Python和Matlab相關(guān)接口。Caffe支持多種類型的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，面向圖像分類和圖像分割，還支持CNN、RCNN、LSTM和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。Caffe支持基于GPU和CPU的加速計算內(nèi)核庫，如NVIDIAcuDNN和IntelMKL。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具4.Caffe此外Caffe還具有以下特點：

模塊性：Caffe以模塊化原則設(shè)計，實現(xiàn)了對新的數(shù)據(jù)格式、網(wǎng)絡(luò)層和損失函數(shù)的輕松擴展。

表示和實現(xiàn)分離：Caffe已經(jīng)用谷歌的ProtoclBuffer定義模型文件。使用特殊的文本文件prototxt表示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以有向非循環(huán)圖形式的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。

Python和MATLAB結(jié)合：Caffe提供了Python和MATLAB接口，供使用者選擇熟悉的語言調(diào)用部署算法應(yīng)用。

GPU加速：利用了MKL、OpenBLAS、cuBLAS等計算庫，利用GPU實現(xiàn)計算加速。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具4.Caffe飛槳（PaddlePaddle）以百度多年的深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究和業(yè)務(wù)應(yīng)用為基礎(chǔ)，集深度學(xué)習(xí)核心訓(xùn)練和推理框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、豐富的工具組件于一體，是中國首個自主研發(fā)、功能完備、開源開放的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺。PaddlePaddle依托百度業(yè)務(wù)場景的長期錘煉，擁有最全面的官方支持的工業(yè)級應(yīng)用模型，涵蓋自然語言處理、計算機視覺及推薦引擎等多個領(lǐng)域，并開放多個領(lǐng)先的預(yù)訓(xùn)練中文模型，以及多個在國際范圍內(nèi)取得競賽冠軍的算法模型。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具5.PaddlePaddlePaddlePaddle具有以下特點：

PaddlePaddle支持千億規(guī)模參數(shù)、數(shù)百個節(jié)點的高效并行訓(xùn)練；PaddlePaddle擁有強大的多端部署能力，支持服務(wù)器端、移動端等多種異構(gòu)硬件設(shè)備的高速推理，預(yù)測性能有顯著優(yōu)勢，能夠滿足不同層次的深度學(xué)習(xí)開發(fā)者的開發(fā)需求，具備了強大支持工業(yè)級應(yīng)用的能力，已經(jīng)被我國企業(yè)廣泛使用，也擁有了活躍的開發(fā)者社區(qū)生態(tài)。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具5.PaddlePaddlePaddlePaddle具有以下特點：

PaddlePaddle支持千億規(guī)模參數(shù)、數(shù)百個節(jié)點的高效并行訓(xùn)練；PaddlePaddle擁有強大的多端部署能力，支持服務(wù)器端、移動端等多種異構(gòu)硬件設(shè)備的高速推理，預(yù)測性能有顯著優(yōu)勢，能夠滿足不同層次的深度學(xué)習(xí)開發(fā)者的開發(fā)需求，具備了強大支持工業(yè)級應(yīng)用的能力，已經(jīng)被我國企業(yè)廣泛使用，也擁有了活躍的開發(fā)者社區(qū)生態(tài)。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具5.PaddlePaddleModelArts是華為公司面向開發(fā)者提供的一站式AI開發(fā)平臺，能夠為用戶提供全流程的AI開發(fā)服務(wù)，為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成、端-邊-云模型按需部署能力，能幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流，滿足不同開發(fā)層次的需要，降低AI開發(fā)和使用門檻，實現(xiàn)系統(tǒng)的平滑、穩(wěn)定、可靠運行。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具6.ModelArtsModelArts的主要特點：

ModelArts的AIGallery中預(yù)置了大量的模型、算法、數(shù)據(jù)和NoteBook等資源，供初學(xué)者快速上手使用；

ModelArts的自動學(xué)習(xí)功能，可以幫助用戶零代碼構(gòu)建AI模型；ModelArts同時也提供了開發(fā)環(huán)境，用戶可以在云上的JupyterLab或者本地IDE中編寫訓(xùn)練代碼，進行AI模型開發(fā)。

二、機器學(xué)習(xí)常用開發(fā)工具6.ModelArts機器學(xué)習(xí)和自然語言處理(NLP)，使聊天機器人更具交互性和生產(chǎn)力。

三、機器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用1.實時聊天機器人代理機器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)將其擁有的大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的見解，為用戶提供決策支持，從而實現(xiàn)價值。

三、機器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用2.決策支持機器學(xué)習(xí)為客戶推薦引擎提供了動力，增強了客戶體驗并能提供個性化體驗。

三、機器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用3.客戶推薦引擎企業(yè)使用人工智能和機器學(xué)習(xí)可以預(yù)測客戶關(guān)系何時開始惡化，并找到解決辦法。

4.客戶流失模型公司可以挖掘歷史定價數(shù)據(jù)和一系列其他變量的數(shù)據(jù)集，以了解特定的動態(tài)因素（從每天的時間、天氣到季節(jié)）如何影響商品和服務(wù)的需求。

三、機器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用5.動態(tài)定價策略機器學(xué)習(xí)不僅幫助公司定價，它還能通過預(yù)測庫存和客戶細分幫助企業(yè)在正確的時間將正確的產(chǎn)品和服務(wù)交付到正確的區(qū)域。

6.市場調(diào)查和客戶細分機器學(xué)習(xí)理解模式的能力，以及立即發(fā)現(xiàn)模式之外異常情況的能力使它成為檢測欺詐活動的寶貴工具。

三、機器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用7.欺詐檢測從社交網(wǎng)站想要給其網(wǎng)站上的照片貼上標(biāo)簽，到安全團隊想要實時識別犯