华为云人工智能入门级开发者认证 - HCCDA-AI 第1章 人工智能概览-知识传递

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高级云网管 发表于 2022/05/20 22:20:00 2022/05/20
【摘要】   人工智能 (Artificial Intelligence)是研究、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。


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1.1 人工智能定义


   人工智能 (Artificial Intelligence)是研究、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

                              



  1.1.1 两个智能:强人工智能 vs 弱人工智能

          强:有可能制造出真正的推理和解决问题的智能机器;有知觉;有自我意识;有自己的价值观和世界观体系

          弱:不能制造出真正的推理和解决问题的智能机器;看起来智能但并不拥有智能;无自主意识


  1.1.2 三个阶段:


  1.1.3 四个要素:数据、算法、算力、场景


    AI、机器学习、深度学习的关系


1.2 人工智能发展历史

     



1.3 人工智能产业生态


  https://report.iresearch.cn/report/202201/3925.shtml(下载链接)


  https://report.iresearch.cn/report/202203/3962.shtml(下载链接)

 

1.3.3 人工智能技术架构


   1、基础架构层

          大数据:数据是真实世界不同现象的抽象表达,我们可以处理这大数据并能挖掘有价值的信息,知识甚至“智慧”

          计算机硬件:CPU、GPU、Ascend910


  2、算法层

          机器学习:脑海里寻找一个问题答案的过程就是一个机器学习的过程

          神经网络和深度学习:人类神经网络、感知器、深度神经网络 (前馈网络,反馈网络,图网络)


  3、技术方向

          计算机视觉:内容审核、图像搜索、语义分割、人脸检测、车辆检测、图像分类

          语音处理:


          自然语言处理:

 

  4、应用领域

          智慧城市:全城感知、全城预警、全城检索、全城协同

          金融:智能投顾、智能投研、智能理赔、智能支付(人脸、指纹、虹膜、声纹)、智能风控

          零售:设计、生产制造、收益管理、供应链管理、电商、线下零售

          医疗:语音录入病历、医疗影像分析、综合型诊疗、身体健康管理、医疗机器人、医学药物研发

          农业:数据分析与预测、降低农药成本、智降低农业收割成本、临空系统



1.4 人工智能落地挑战


 1.4.1 数据的挑战

  1、数据获取

          数据积累不足
          数据质量差
          数据安全合规
          数据归属权 

  2、数据治理

          多源异构数据
          非结构化数据
          海量数据存储与应用 

  3、数据标注

          小场景数据采集
          复杂业务场景理解
          数据安全


 1.4.2 缺乏解释性

          深度学习系统的弱解释性给现有的AI系统带来了安全性、稳定性的挑战


 1.4.3 算法的偏见

          算法的偏见主要源于数据的偏见(如:数据名词认知观点不一致,造成歧视,产生差异)


 1.4.4 隐私问题

          人工智能算法都是数据驱动,获取大量的用户数据



1.5 人工智能发展趋势

          1.5.1更完善的人工智能基础数据服务:

 

 1.5.2 更安全的数据共享:

          联邦学习在保证数据隐私安全的前提下,利用不同数据源合作训练模型,进一步突破数据的瓶颈


 1.5.3 端-边-云全面发展的算力:

          应用于云端、边缘设备、移动终端的人工智能芯片规模不断增长


 1.5.4 大模型与轻量化:

          应对移动终端及各种边缘设备部署的挑战

            


 1.5.5 更易用的框架:

          MindSpore、TensorFlow 2.x、Pytorch等主流开发框架都在朝易用、全能的方向演进,不断降低人工智能的开发门槛


1.5.6 不断突破的应用场景:

          缓解心理问题、自动车险定损、后端办公自动化、…… 



1.6 华为AI解决方案


          1.6.1 全栈全场景AI解决方案介绍



全栈(Full Stack):

          技术功能视角;指包括云底座、芯片(昇腾)、开发/训练/推理框架MindSpore和AI使能能力在内的全堆栈方案

全场景(All Scenarios):

          指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境

MindSpore:

          支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架

CANN:

          芯片算子库和高度自动化算子开发工具

Ascend:

          基于统一、可扩展架构的系列化AI芯片(Ascend 310和Ascend 910芯片是一款华为自研的云端AI芯片)


  1.6.2 企业智能AI开放能力介绍

             


  1. ModelArts

          面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

             


面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程

          1、面向业务开发者,不需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建AI应用;

          2、面向AI初学者,不需关注模型开发,使用预置算法构建AI应用;

          3、面向AI工程师,提供多种开发环境,多种操作流程和模式,方便开发者编码扩展,快速构建模型及应用。


  2.ModelArts Pro 

          面向企业可以拿来即用的专业AI开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力,ModelArts Pro提供预置工作流和模型,提升企业AI应用的开发效率,降低开发难度。



  

          同时,支持客户自主进行工作流编排,快速实现应用的开发、共享和发布,共建开放生态,实现普惠行业AI落地,真正实现赋能行业AI 应用开发者,全面提升行业AI 开发效率和落地效果。ModelArts Pro套件包括自然语言处理套件、文字识别套件、视觉套件等,能够快速响应不同行业、不同场景的AI落地需求。


  3.HiLens


  4.AI Gallery

          http://huaweicloud.ai



  5.盘古大模型

          盘古大模型承载在AI Gallery平台,从AI Gallery订阅之后,即可在ModelArts中使用



          华为云盘古大模型可以实现一个AI大模型在众多场景通用、泛化和规模化复制,减少对数据标注的依赖。相对于以前的作坊式开发,AI工业化开发效率可以提升10~100倍,同时AI模型具备更佳的性能。


  6.智能体

          华为云智能体以云为基础,以AI为核心,通过统一的平台和架构,将云、大数据、AI等创新技术与行业机理、专家知识融合,提供一体化协同的智能服务,挖掘数据价值,助力政企智能升级,构筑领先优势



  城市智能体:( 1+ X + N    平台+引擎+应用)

          城市AI开发运营平台 + (数据管理引擎、全域感知引擎、知识计算引擎、机器人引擎 、调度引擎等)+  一网通办、一网通管、一号通、智慧供热、智慧公交


  交通智能体:(宏观--中观--微观)

          市级交通大屏

          区级交通大屏

          路口交通大屏

          诊断数据大屏


  工业智能体:

          焦化配煤(质量预测精度提升)、炼钢配料(成分预测准确率提升)、板材切割(利用率提升)


  医疗智能体:(医院、制药公司、研究机构)

          靶基因发现、新应用发现、生物标志物研院、AI辅助药物设计等

          在线推理 -- AI预测服务、开发环境 -- Notebook分析服务


人工智能入门级开发者认证:https://edu.huaweicloud.com/certificationindex/developer/aaabf9760a3f4578aa620155e1fcae86



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