人工智能通识应用基础课件 项目一 1.2：数据、算法与算力_第1页
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文档简介

项目一AI基础知识及工具探索项目概述项目知识要点知识能力目标学时本项目将带领大家探索AI的起源与发展历程，认知数据、算法及算力对人工智能的意义，了解常见国产AI工具，掌握常见的应用场景。1人工智能及其发展2数据、算法与算力3常用国产AI工具4AI在行业中的应用【技能要求】1能运用大数据思维分析简单AI相关数据问题。2掌握国产AI工具的操作方法，可完成基础实操任务。3结合大算力技术认知，解读AI模型的基础处理逻辑。【知识要求】1理解人工智能的定义、发展历程、趋势。2掌握数据、算法与算力三者的支撑逻辑及AI在医疗、金融等领域的应用场景。3明晰国产AI工具的功能特点。2项目实训以简单方式讲解复杂的AI算法2项目知识要点与目标1.2数据、算法与算力数据是人工智能学习的“原材料”，其质量与数量直接决定智能系统的高度。数据类型：结构化数据（Excel表格、用户年龄等，格式明确、易分析）与非结构化数据（文本、图像、音频等，占比高、处理难度大但价值丰富），共同构成模型训练基础。关键流程：数据采集（合法合规、覆盖全面）→数据清洗（处理缺失值、纠正错误、去除重复，避免“脏数据”影响模型）→数据标注（添加标签，为监督学习提供“标准答案”），三者环环相扣决定数据质量。应用案例：医疗影像诊断模型依赖标注CT影像数据；智能推荐模型依托用户浏览、消费数据；人脸识别模型需数十万张标注人脸图片。1.数据：AI的基石1.2数据、算法与算力算法是一系列解决问题的指令和步骤，是AI从数据中学习并做出智能决策的“大脑”。机器学习分类：监督学习（依赖标注数据，用于预测分类，如垃圾邮件识别）、无监督学习（无标注数据，挖掘数据规律，如用户消费聚类）、强化学习（通过“试错”与环境交互调整策略，如机器人避障）。深度学习核心算法：CNN（卷积神经网络）擅长图像等网格状数据，提取局部特征实现识别；RNN（循环神经网络）处理文本、语音等序列数据，考虑前后关联；Transformer基于注意力机制，提升自然语言处理效率，是大语言模型基础。应用解析：CNN在交通场景识别车辆、行人；Transformer在机器翻译中精准把握词语关联，保障转换准确性。2.算法：AI的大脑1.2数据、算法与算力算力是支撑复杂算法处理海量数据的计算能力，为AI提供强大的“动力”支撑。衡量标准与设备发展：以每秒浮点运算次数（FLOPS）衡量，计算设备从CPU演进至GPU、TPU、FPGA等专用设备，GPU因并行计算能力成为AI训练常用芯片。专用芯片作用：GPU擅长并行处理大规模数据，加速神经网络训练；TPU针对张量运算优化，减少数据传输延迟，运算效率远超传统CPU。核心影响：算力决定模型训练速度（高性能GPU训练数天vs普通CPU数月）与复杂度，充足算力支持庞大数据集和复杂网络结构，提升模型准确率，支撑大语言模型对话生成等功能。3.算力：AI的动力1.2数据、算法与算力数据是基础原料，算法是核心方法，算力是支撑保障，三者相辅

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