AI技术能力提升

【课程大纲】

1. 新一代人工智能内涵及概念
2. 新一代人工智能结合了多个学科的优势，具有更高的水平，以提高人的智力能力活动为主要目标，并融入日常生活。
3. 新一代人工智能最独特的优势在于能够解决不确定性问题，是开放型的人工智能。
4. 新一代人工智能是基于与出现重大变化的信息新环境和发展新目标。
5. 新一代人工智能产业的涉猎面很广，能够与三大产业融合发展，与实体经济互相融合，产生互补性创新，驱动经济发展。
6. 新一代人工智能研究现状及发展趋势

（一）人工智能简要发展历程

第一次浪潮：人工智能诞生并快速发展，但技术瓶颈难以突破

第二次浪潮：模型突破带动初步产业化，但推广应用存在成本障碍.

第三次浪潮：信息时代催生新一代人工智能，但未来发展存在诸多隐忧

（二）新一代人工智能的主要驱动因素

1、人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长

2、数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升

3、深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化

4、资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起

（三）新一代人工智能主要发展特征

1、大数据成为人工智能持续快速发展的基石

2、文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互

3、基于网络的群体智能技术开始萌芽

4、自主智能系统成为新兴发展方向

5、人机协同正在催生新型混合智能形态

1. 人工智能使能技术

1. 人工智能应用的基础原理

（一）新一代人工智能的技术演进

1、从原有的 CPU 架构，转变为 GPU 并行运算架构

2、从单一算法驱动，转变为数据、运算力、算法复合驱动

3、从封闭的单机系统，转变为快捷灵活的开源框架

4、从学术研究探索导向，转变为快速迭代的实践应用导向

（二）新一代人工智能技术体系

1、云计算：基础的资源整合交互平台

2、大数据：提供丰富的分析、训练与应用资源

3、机器学习：持续引导机器智能水平提升

4、模式识别：从感知环境和行为到基于认知的决策

5、人机交互：支撑实现人机物交叉融合与协同互动

（三）国内外技术对比分析

1、发达国家基础平台布局完善，国内仍缺乏自主核心技术

2、发达国家在机器学习和人机交互领域具备先发优势，国内企业存在技术差距与人才短板

3、国内外模式识别研究水平基本处于同一起跑线，重点聚焦于语音识别与图像识别

1. 人工智能应用的一般方法

（一）新一代人工智能的产业边界

（二）基础层

1、智能传感器：智能转型引领行业发展

2、智能芯片：初创企业蓄势待发

3、算法模型：通过开源构建生态已是大势所趋

（三）技术层…

1、语音识别：正在步入应用拉动的快速增长阶段

2、图像视频识别：在安防监控市场具有巨大增长潜力

3、文本识别：全面进入云端互联时代

（四）应用层

1、智能机器人

2、智能金融

3、智能压疗

4、智能安防

5、智能驾驶

6、智能搜索

7、智能教育

8、智能人居