華為云人工智能入門級開發者認證 - HCCDA-AI 第1章 人工智能概覽-知識傳遞

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1.1 人工智能定義

人工智能 (Artificial Intelligence)是研究、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

1.1.1 兩個智能：強人工智能 vs 弱人工智能

強：有可能制造出真正的推理和解決問題的智能機器；有知覺；有自我意識；有自己的價值觀和世界觀體系

弱：不能制造出真正的推理和解決問題的智能機器；看起來智能但并不擁有智能；無自主意識

1.1.2 三個階段：

1.1.3 四個要素：數據、算法、算力、場景

AI、機器學習、深度學習的關系

1.2?人工智能發展歷史

1.3?人工智能產業生態

https://report.iresearch.cn/report/202201/3925.shtml（下載鏈接）

https://report.iresearch.cn/report/202203/3962.shtml（下載鏈接）

1.3.3 人工智能技術架構

1、基礎架構層

大數據：數據是真實世界不同現象的抽象表達，我們可以處理這大數據并能挖掘有價值的信息，知識甚至“智慧”

計算機硬件：CPU、GPU、Ascend910

2、算法層

機器學習：腦海里尋找一個問題答案的過程就是一個機器學習的過程

神經網絡和深度學習：人類神經網絡、感知器、深度神經網絡 （前饋網絡，反饋網絡，圖網絡）

3、技術方向

計算機視覺：內容審核、圖像搜索、語義分割、人臉檢測、車輛檢測、圖像分類

語音處理：

自然語言處理：

4、應用領域

智慧城市：全城感知、全城預警、全城檢索、全城協同

金融：智能投顧、智能投研、智能理賠、智能支付（人臉、指紋、虹膜、聲紋）、智能風控

零售：設計、生產制造、收益管理、供應鏈管理、電商、線下零售

醫療：語音錄入病歷、醫療影像分析、綜合型診療、身體健康管理、醫療機器人、醫學藥物研發

農業：數據分析與預測、降低農藥成本、智降低農業收割成本、臨空系統

1.4?人工智能落地挑戰

1.4.1 數據的挑戰

1、數據獲取

數據積累不足

數據質量差

數據安全合規

數據歸屬權

2、數據治理

多源異構數據

非結構化數據

海量數據存儲與應用

3、數據標注

小場景數據采集

復雜業務場景理解

數據安全

1.4.2 缺乏解釋性

深度學習系統的弱解釋性給現有的AI系統帶來了安全性、穩定性的挑戰

1.4.3 算法的偏見

算法的偏見主要源于數據的偏見（如：數據名詞認知觀點不一致，造成歧視，產生差異）

1.4.4 隱私問題

人工智能算法都是數據驅動，獲取大量的用戶數據

1.5?人工智能發展趨勢

1.5.1更完善的人工智能基礎數據服務：

1.5.2 更安全的數據共享：

聯邦學習在保證數據隱私安全的前提下，利用不同數據源合作訓練模型，進一步突破數據的瓶頸

1.5.3 端-邊-云全面發展的算力：

應用于云端、邊緣設備、移動終端的人工智能芯片規模不斷增長

1.5.4 大模型與輕量化：

應對移動終端及各種邊緣設備部署的挑戰

1.5.5 更易用的框架：

MindSpore、TensorFlow 2.x、Pytorch等主流開發框架都在朝易用、全能的方向演進，不斷降低人工智能的開發門檻

1.5.6 不斷突破的應用場景：

緩解心理問題、自動車險定損、后端辦公自動化、……

1.6?華為AI解決方案

1.6.1 全棧全場景AI解決方案介紹

全棧（Full Stack）：

技術功能視角；指包括云底座、芯片（昇騰）、開發/訓練/推理框架MindSpore和AI使能能力在內的全堆棧方案

全場景（All Scenarios）：

指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯網行業終端以及消費類終端等部署環境

MindSpore：

支持端、邊、云獨立的和協同的統一訓練和推理框架

CANN：

芯片算子庫和高度自動化算子開發工具

Ascend：

基于統一、可擴展架構的系列化AI芯片（Ascend 310和Ascend 910芯片是一款華為自研的云端AI芯片）

1.6.2?企業智能AI開放能力介紹

1. ModelArts

面向AI開發者的一站式開發平臺，提供海量數據預處理及半自動化標注、大規模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創建和部署模型，管理全周期AI工作流。

面向不同經驗的AI開發者，提供便捷易用的使用流程

1、面向業務開發者，不需關注模型或編碼，可使用自動學習流程快速構建AI應用；

2、面向AI初學者，不需關注模型開發，使用預置算法構建AI應用；

3、面向AI工程師，提供多種開發環境，多種操作流程和模式，方便開發者編碼擴展，快速構建模型及應用。

2.ModelArts Pro

面向企業可以拿來即用的專業AI開發套件。基于華為云的先進算法和快速訓練能力，ModelArts Pro提供預置工作流和模型，提升企業AI應用的開發效率，降低開發難度。

同時，支持客戶自主進行工作流編排，快速實現應用的開發、共享和發布，共建開放生態，實現普惠行業AI落地，真正實現賦能行業AI 應用開發者，全面提升行業AI 開發效率和落地效果。ModelArts Pro套件包括自然語言處理套件、文字識別套件、視覺套件等，能夠快速響應不同行業、不同場景的AI落地需求。

3.HiLens

4.AI Gallery

http://huaweicloud.ai

5.盤古大模型

盤古大模型承載在AI Gallery平臺，從AI Gallery訂閱之后，即可在ModelArts中使用

華為云盤古大模型可以實現一個AI大模型在眾多場景通用、泛化和規模化復制，減少對數據標注的依賴。相對于以前的作坊式開發，AI工業化開發效率可以提升10~100倍，同時AI模型具備更佳的性能。

6.智能體

華為云智能體以云為基礎，以AI為核心，通過統一的平臺和架構，將云、大數據、AI等創新技術與行業機理、專家知識融合，提供一體化協同的智能服務，挖掘數據價值，助力政企智能升級，構筑領先優勢

城市AI開發運營平臺 + （數據管理引擎、全域感知引擎、知識計算引擎、機器人引擎 、調度引擎等）+? 一網通辦、一網通管、一號通、智慧供熱、智慧公交

市級交通大屏

區級交通大屏

路口交通大屏

診斷數據大屏

焦化配煤（質量預測精度提升）、煉鋼配料（成分預測準確率提升）、板材切割（利用率提升）

靶基因發現、新應用發現、生物標志物研院、AI輔助藥物設計等

在線推理 -- AI預測服務、開發環境 -- Notebook分析服務

人工智能入門級開發者認證：https://edu.huaweicloud.com/certificationindex/developer/aaabf9760a3f4578aa620155e1fcae86

關于云與數據

云大物智移的知識傳承；以“數據”為生產要素，以5G、云、AI（人工智能）等ICT技術為生產工具。

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