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文档简介

人工智能技术应用培训教程3.进阶拓展：尝试DQN（深度Q网络）或PPO（近端策略优化），对比不同算法的收敛速度。第四章行业应用场景与解决方案4.1医疗健康领域：肺癌CT检测与病历分析（1）医学影像诊断场景：从胸部CT中识别肺结节，辅助医生早期筛查肺癌。实现路径：模型选择：YOLOv5（目标检测）或UNet（语义分割），处理3D图像时需“切片+堆叠”；合规要求：采用“联邦学习”（多家医院数据加密聚合，不泄露隐私），遵循HIPAA规范。（2）病历智能分析场景：从电子病历中自动提取“疾病名称、症状、用药”等实体，生成ICD编码。实现路径：数据标注：用Brat工具标注病历文本（如“咳嗽[症状]、肺炎[疾病]、阿莫西林[用药]”）；模型训练：BERT+CRF（条件随机场），提升实体边界识别精度；部署：Flask搭建API，医院信息系统（HIS）调用实现实时分析。4.2金融科技领域：智能风控与量化交易（1）信贷违约预测场景：评估贷款申请人的违约概率，降低坏账风险。实现路径：数据特征：征信数据（逾期次数、负债比）、行为数据（消费频率、设备指纹）；模型融合：XGBoost（处理结构化数据）+Transformer（处理文本类征信报告）；部署监控：用Prometheus监控模型推理延迟、准确率，定期“漂移检测”（当新数据分布变化时重新训练）。（2）量化交易场景：基于行情数据预测股价走势，生成交易信号。实现路径：时序特征：用“滑动窗口”提取历史K线（开盘价、收盘价、成交量）的统计特征；模型选择：Transformer（捕捉长周期趋势）或LSTM（处理短期波动）；风险控制：加入“止损策略”（如当预测错误率>5%时暂停交易），避免过度拟合。4.3智能制造领域：缺陷检测与预测性维护（1）工业质检场景：从生产线上的产品图像中识别缺陷（如电路板短路、表面划痕）。实现路径：数据采集：工业相机（如Basler）实时拍摄，标注工具（CVAT）标记缺陷区域；模型优化：MaskR-CNN（实例分割），在JetsonNano（边缘设备）上部署，推理延迟<100ms；产线集成：通过MQTT协议将检测结果推送给PLC（可编程逻辑控制器），触发分拣动作。（2）设备故障预警场景：分析传感器数据（振动、温度、电流），预测设备故障时间。实现路径：时序数据处理：用“滑动窗口+统计量（均值、方差）”提取特征；模型训练：LSTM（捕捉时序趋势）或Transformer（长序列建模）；维护策略：当故障概率>80%时，生成“预防性维护工单”，避免非计划停机。第五章低代码与自动化工具应用5

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