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AI云計算培訓

【課程大綱】
人工智能基礎
人工智能結合了多個學科的優勢，具有更高的水平，以提高人的智力能力活動為主要目標，并融入日常生活。
人工智能最獨特的優勢在于能夠解決不確定性問題，是開放型的人工智能。
人工智能是基于與出現重大變化的信息新環境和發展新目標。
人工智能產業的涉獵面很廣，能夠與三大產業融合發展，與實體經濟互相融合，產生互補性創新，驅動經濟發展。
人工智能研究現狀及發展趨勢
（一）人工智能簡要發展歷程
第一次浪潮：人工智能誕生并快速發展，但技術瓶頸難以突破
第二次浪潮：模型突破帶動初步產業化，但推廣應用存在成本障礙.
第三次浪潮：信息時代催生新一代人工智能，但未來發展存在諸多隱憂
（二）人工智能的主要驅動因素
1、人機物互聯互通成趨勢，數據量呈現爆炸性增長
2、數據處理技術加速演進，運算能力實現大幅提升
3、深度學習研究成果卓著，帶動算法模型持續優化
4、資本與技術深度耦合，助推行業應用快速興起
（三）人工智能主要發展特征
1、大數據成為人工智能持續快速發展的基石
2、文本、圖像、語音等信息實現跨媒體交互
3、基于網絡的群體智能技術開始萌芽
4、自主智能系統成為新興發展方向
5、人機協同正在催生新型混合智能形態
汽車制造業中主要的人工智能技術
計算機視覺：該技術試圖創建能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。在汽車制造業中，計算機視覺是應用最廣最成熟的技術之一。比如在工業機器人生產線上，計算機視覺可以幫助生產機械獲得更加*的測量數據，保證生產線的高精度。
大數據分析：該技術指對各種不同來源的非結構化或者結構化數據進行分析，從中挖掘信息，觀察和追蹤發生的事情，從而幫助人類決策和判斷。在汽車制造業生產線上，操作人員利用大數據分析系統可以學習并預測生產線狀態，提前進行設備維護，防止在車輛生產時候出現故障。
機器人：該技術涵蓋了機器人的設計、建造運作等。得益于人工智能技術的進步，機器人技術有了更廣泛和靈活的應用，可以實現柔性生產和*抓取等復雜操作。汽車生產線上的機械臂利用強化學習技術，提高了*度，強化了協作關系，提高了車輛的良品率。
語音識別與自然語言處理：自然語言處理(NLP)是讓系統理解并明白人類寫作、說話方式的核心技術。而語音識別技術則是自然語言處理的眼睛與耳朵。它們的結合使用可以完成文字抽取，信息歸納，語音轉文字等多項任務，在相關的文件處理、售后服務以及汽車的交互功能中廣泛應用。
云計算：云計算是利用網絡將本地任務上傳至云端服務器進行處理，從而實現本地設備無法實現的功能的技術。包括車載電腦的路徑規劃手機互動、車輛自檢、行車數據記錄及分析等功能均有云計算的支持。
AR/VR：增強現實(shi)與虛(xu)擬(ni)現實(shi)是基于虛(xu)擬(ni)和現實(shi)環(huan)境(jing)，并結合視覺識別,機器學(xue)習，深度(du)學(xue)習等多種(zhong)前(qian)沿(yan)技(ji)(ji)術(shu)的集(ji)合體。此項技(ji)(ji)術(shu)能為車(che)企通過打(da)造虛(xu)擬(ni)場(chang)景以提(ti)高產品(pin)的設(she)計、研發效率，同時為車(che)輛本身的智能化升(sheng)級提(ti)供支持。

人工智能在汽車制造業中的局限和發展趨勢
一、 局限性
基礎設施不完善性：對于車聯網來說，要實現車與車、車與路、車與周遭環境互聯的愿景離不開道路基礎設施支持。而當前的道路上的基礎網絡設施建設尚未完善，不足以支撐未來汽車的網聯需求。
法律法規不成熟性：智能駕駛技術自誕生以來一直承受著部分道德因素的詬病，而針對智能駕駛，乃至未來自動駕駛的法律法規也尚未成熟，因而限制了智能駕駛技術的發展。
網絡交(jiao)(jiao)互(hu)的安(an)全(quan)性：隨(sui)著互(hu)聯網技術的發展，大量(liang)信(xin)息在網絡中得以查看，也從而引發了部分信(xin)息和隱(yin)私安(an)全(quan)的問(wen)題。同理，車聯網通過讓(rang)車與網絡交(jiao)(jiao)互(hu)以提供更優質的功能(neng)與服務(wu)，但隨(sui)之也帶(dai)來了車載計(ji)算機系(xi)統與外界交(jiao)(jiao)互(hu)的安(an)全(quan)隱(yin)患(huan)。

二、發展趨勢
汽車設計智能化：而隨著信息時代的到來，智能設計軟件的出現正把設計工作的試錯成本大幅降低。將專家系統植入設計軟件以配合設計師整合素材將是一個充滿潛力的發展方向。
人車交互靈活化：借助人工智能技術實現更便捷的人車交互將是汽車行業近期內的熱門發展方向。虛擬車載助手，車主身份識別、疲勞監測、手勢識別等應用正逐漸出現在汽車市場中。
跨行合作共贏化：伴隨市場對自動駕駛的關注，傳統車廠、互聯網公司、初創公司等都在試圖進入智能駕駛的領域。而這些公司的側重和優勢各有不同。因此跨行業機構進行合作，共同打造未來智能汽車將成為人工智能在汽車行業的一大趨勢。
人工智能應用開發流程
1、數據處理-AI的糧食加工
人工智能項目研發的首要階段就是數據處理，既然是數據處理，那么需要有數據才能處理。
2、模型設計-AI的靈魂熔爐
如果數據是材料，那么模型就是容器，好的材料配上好的丹爐，才有產出好的丹藥的可能。
3、訓練優化-AI的學習成長
模型訓練是最考驗算法工程師的實戰經驗的，比如選擇什么樣的主干模型，進行怎么樣的微調，以及選擇什么樣的損失函數和優化方法，是否進行多階段訓練，或者對圖像數據進行多尺度訓練等。
4、評估驗證-AI的監理指導
模型評估是和模型訓練伴隨而行的，可以說訓練一開始，評估也隨之開始。
5、測試調整-AI的戰前試煉
模型測試是項目交付前的最后一次試驗，測試的目的就是和項目方給出的指標做對比，比如精度、速度等指標。
6、部署實施-AI的落地成型
 模(mo)(mo)型(xing)部(bu)署是模(mo)(mo)型(xing)在(zai)實際項目中的落(luo)地應用。

人工智能技術在汽車制造業中的應用場景
1、人工智能在自動駕駛定位技術中的應用。
2、人工智能在自動駕駛圖像識別與感知中的應用。
3、人工智能在自動駕駛深度學習中的應用.
4、人工智能在自動駕駛信息共享中的應用。
5、場景一：智能分揀。以分揀零件為例。
6、場景二：設備健康管理。
基于對設備運行數據的實時監測，利用特征分析和機器學習技術，一方面可以在事故發生前進行設備的故障預測，減少非計劃性停機。另一方面，面對設備的突發故障，能夠迅速進行故障診斷，定位故障原因并提供相應的解決方案。
7、場景三：基于視覺的表面缺陷檢測。
8、場景四：基于聲紋的產品質量檢測與故障判斷。
9、場景五：智能決策。
制造企業在產品質量、運營管理、能耗管理和刀具管理等方面，可以應用機器學習等人工智能技術，結合大數據分析，優化調度方式，提升企業決策能力。
例如，一汽解放無錫柴油機廠的智能生產管理系統，具有異常和生產調度數據采集、基于決策樹的異常原因診斷、基于回歸分析的設備停機時間預測、基于機器學習的調度決策優化等功能。
10、場景六：數字孿生。
11、場景七：創成式設計。
12、場(chang)景八：需求預(yu)測，供應鏈優化(hua)。

智能客服開發
1、什么是對話機器人
2、對話機器人的分類
3、對話機器人的交互流程
4、對話機器人的設計方法
確認對話機器人的基礎建設
建立機器人的人設
設計對話
洞察用(yong)戶提(ti)升(sheng)對(dui)話體驗(yan)

基于人工智能技術的汽車產品應用案例
通用汽車：通用汽車在設計階段引入人工智能技術，利用Fusion 360學習原始的汽車零件設計圖，之后人工智能算法會根據現有的條件、重量、需要、材料等提供上百種不同設計，供設計師選擇。該步驟可以減輕零件重量，優化安裝流程，增加零件耐用性。
寶馬汽車：寶馬汽車利用人工智能優化汽車沖壓過程。寶馬推出的先進的測量和分析系統，可以針對每一部分材料分別收集數據，智能化調節沖壓模式，讓整個流程可以更*和有針對性，產出的產品也更加穩定。
起亞汽車：起亞汽車人工智能銷售聊天系統采用了CarLabs.ai的人工智能銷售系統，讓用戶可以直接與機器人對話并解決銷售中的問題。該虛擬助手利用了自然語言處理技術，分析用戶的問題與答復，充分理解后提供特定的答復。該聊天機器人目前主要存在于Facebook的平臺內，可以為用戶提供偏好匹配，車型比較，車輛細節信息，線下商店信息，試駕預約，財務計算等功能。
吉利汽車(che)(che)：吉利汽車(che)(che)借(jie)助(zhu)人(ren)工智(zhi)能技(ji)術(shu)將語(yu)言識別率提高到98%以(yi)上。該語(yu)音(yin)助(zhu)手(shou)可(ke)以(yi)把大量需(xu)要觸控的(de)操作(zuo)轉(zhuan)換成語(yu)音(yin)操作(zuo)，讓駕駛(shi)員在駕駛(shi)時候更加安全(quan)，不需(xu)要轉(zhuan)移視線即可(ke)完成眾多命令。同時，由于語(yu)音(yin)助(zhu)手(shou)的(de)靈活性，車(che)(che)主也可(ke)以(yi)更方便的(de)接(jie)入其(qi)他(ta)汽車(che)(che)服務(wu)，打通車(che)(che)內空(kong)間與車(che)(che)外世界。

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