人工智能技術應用培訓教程3.進階拓展：嘗試DQN（深度Q網(wǎng)絡）或PPO（近端策略優(yōu)化），對比不同算法的收斂速度。第四章行業(yè)應用場景與解決方案4.1醫(yī)療健康領域：肺癌CT檢測與病歷分析（1）醫(yī)學影像診斷場景：從胸部CT中識別肺結節(jié)，輔助醫(yī)生早期篩查肺癌。實現(xiàn)路徑：模型選擇：YOLOv5（目標檢測）或UNet（語義分割），處理3D圖像時需“切片+堆疊”；合規(guī)要求：采用“聯(lián)邦學習”（多家醫(yī)院數(shù)據(jù)加密聚合，不泄露隱私），遵循HIPAA規(guī)范。（2）病歷智能分析場景：從電子病歷中自動提取“疾病名稱、癥狀、用藥”等實體，生成ICD編碼。實現(xiàn)路徑：數(shù)據(jù)標注：用Brat工具標注病歷文本（如“咳嗽[癥狀]、肺炎[疾病]、阿莫西林[用藥]”）；模型訓練：BERT+CRF（條件隨機場），提升實體邊界識別精度；部署：Flask搭建API，醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）調用實現(xiàn)實時分析。4.2金融科技領域：智能風控與量化交易（1）信貸違約預測場景：評估貸款申請人的違約概率，降低壞賬風險。實現(xiàn)路徑：數(shù)據(jù)特征：征信數(shù)據(jù)（逾期次數(shù)、負債比）、行為數(shù)據(jù)（消費頻率、設備指紋）；模型融合：XGBoost（處理結構化數(shù)據(jù)）+Transformer（處理文本類征信報告）；部署監(jiān)控：用Prometheus監(jiān)控模型推理延遲、準確率，定期“漂移檢測”（當新數(shù)據(jù)分布變化時重新訓練）。（2）量化交易場景：基于行情數(shù)據(jù)預測股價走勢，生成交易信號。實現(xiàn)路徑：時序特征：用“滑動窗口”提取歷史K線（開盤價、收盤價、成交量）的統(tǒng)計特征；模型選擇：Transformer（捕捉長周期趨勢）或LSTM（處理短期波動）；風險控制：加入“止損策略”（如當預測錯誤率>5%時暫停交易），避免過度擬合。4.3智能制造領域：缺陷檢測與預測性維護（1）工業(yè)質檢場景：從生產線上的產品圖像中識別缺陷（如電路板短路、表面劃痕）。實現(xiàn)路徑：數(shù)據(jù)采集：工業(yè)相機（如Basler）實時拍攝，標注工具（CVAT）標記缺陷區(qū)域；模型優(yōu)化：MaskR-CNN（實例分割），在JetsonNano（邊緣設備）上部署，推理延遲<100ms；產線集成：通過MQTT協(xié)議將檢測結果推送給PLC（可編程邏輯控制器），觸發(fā)分揀動作。（2）設備故障預警場景：分析傳感器數(shù)據(jù)（振動、溫度、電流），預測設備故障時間。實現(xiàn)路徑：時序數(shù)據(jù)處理：用“滑動窗口+統(tǒng)計量（均值、方差）”提取特征；模型訓練：LSTM（捕捉時序趨勢）或Transformer（長序列建模）；維護策略：當故障概率>80%時，生成“預防性維護工單”，避免非計劃停機。第五章低代碼與自動化工具應用5