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培訓天數(shù)：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
AI云計算培訓
【課程大綱】
人工智能基礎
人工智能結(jié)合了多個學科的優(yōu)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(yōu)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(xiàn)重大變化的信息新環(huán)境和發(fā)展新目標。
人工智能產(chǎn)業(yè)的涉獵面很廣，能夠與三大產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，與實體經(jīng)濟互相融合，產(chǎn)生互補性創(chuàng)新，驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展。
人工智能研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
（一）人工智能簡要發(fā)展歷程
第一次浪潮：人工智能誕生并快速發(fā)展，但技術(shù)瓶頸難以突破
第二次浪潮：模型突破帶動初步產(chǎn)業(yè)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(fā)展存在諸多隱憂
（二）人工智能的主要驅(qū)動因素
1、人機物互聯(lián)互通成趨勢，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長
2、數(shù)據(jù)處理技術(shù)加速演進，運算能力實現(xiàn)大幅提升
3、深度學習研究成果卓著，帶動算法模型持續(xù)優(yōu)化
4、資本與技術(shù)深度耦合，助推行業(yè)應用快速興起
（三）人工智能主要發(fā)展特征
1、大數(shù)據(jù)成為人工智能持續(xù)快速發(fā)展的基石
2、文本、圖像、語音等信息實現(xiàn)跨媒體交互
3、基于網(wǎng)絡的群體智能技術(shù)開始萌芽
4、自主智能系統(tǒng)成為新興發(fā)展方向
5、人機協(xié)同正在催生新型混合智能形態(tài)
汽車制造業(yè)中主要的人工智能技術(shù)
計算機視覺：該技術(shù)試圖創(chuàng)建能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取“信息”的人工智能系統(tǒng)。在汽車制造業(yè)中，計算機視覺是應用最廣最成熟的技術(shù)之一。比如在工業(yè)機器人生產(chǎn)線上，計算機視覺可以幫助生產(chǎn)機械獲得更加*的測量數(shù)據(jù)，保證生產(chǎn)線的高精度。
大數(shù)據(jù)分析：該技術(shù)指對各種不同來源的非結(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析，從中挖掘信息，觀察和追蹤發(fā)生的事情，從而幫助人類決策和判斷。在汽車制造業(yè)生產(chǎn)線上，操作人員利用大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以學習并預測生產(chǎn)線狀態(tài)，提前進行設備維護，防止在車輛生產(chǎn)時候出現(xiàn)故障。
機器人：該技術(shù)涵蓋了機器人的設計、建造運作等。得益于人工智能技術(shù)的進步，機器人技術(shù)有了更廣泛和靈活的應用，可以實現(xiàn)柔性生產(chǎn)和*抓取等復雜操作。汽車生產(chǎn)線上的機械臂利用強化學習技術(shù)，提高了*度，強化了協(xié)作關(guān)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(tǒng)理解并明白人類寫作、說話方式的核心技術(shù)。而語音識別技術(shù)則是自然語言處理的眼睛與耳朵。它們的結(jié)合使用可以完成文字抽取，信息歸納，語音轉(zhuǎn)文字等多項任務，在相關(guān)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(wǎng)絡將本地任務上傳至云端服務器進行處理，從而實現(xiàn)本地設備無法實現(xiàn)的功能的技術(shù)。包括車載電腦的路徑規(guī)劃手機互動、車輛自檢、行車數(shù)據(jù)記錄及分析等功能均有云計算的支持。
AR/VR：增強現(xiàn)實與虛擬現(xiàn)實是基于虛擬和現(xiàn)實環(huán)境，并結(jié)合視覺識別,機器學習，深度學習等多種前沿技術(shù)的集合體。此項技術(shù)能為車企通過打造虛擬場景以提高產(chǎn)品的設計、研發(fā)效率，同時為車輛本身的智能化升級提供支持。
人工智能在汽車制造業(yè)中的局限和發(fā)展趨勢
一、 局限性
基礎設施不完善性：對于車聯(lián)網(wǎng)來說，要實現(xiàn)車與車、車與路、車與周遭環(huán)境互聯(lián)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(wǎng)絡設施建設尚未完善，不足以支撐未來汽車的網(wǎng)聯(lián)需求。
法律法規(guī)不成熟性：智能駕駛技術(shù)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(guī)也尚未成熟，因而限制了智能駕駛技術(shù)的發(fā)展。
網(wǎng)絡交互的安全性：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大量信息在網(wǎng)絡中得以查看，也從而引發(fā)了部分信息和隱私安全的問題。同理，車聯(lián)網(wǎng)通過讓車與網(wǎng)絡交互以提供更優(yōu)質(zhì)的功能與服務，但隨之也帶來了車載計算機系統(tǒng)與外界交互的安全隱患。
二、發(fā)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(xiàn)正把設計工作的試錯成本大幅降低。將專家系統(tǒng)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(fā)展方向。
人車交互靈活化：借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)更便捷的人車交互將是汽車行業(yè)近期內(nèi)的熱門發(fā)展方向。虛擬車載助手，車主身份識別、疲勞監(jiān)測、手勢識別等應用正逐漸出現(xiàn)在汽車市場中。
跨行合作共贏化：伴隨市場對自動駕駛的關(guān)注，傳統(tǒng)車廠、互聯(lián)網(wǎng)公司、初創(chuàng)公司等都在試圖進入智能駕駛的領(lǐng)域。而這些公司的側(cè)重和優(yōu)勢各有不同。因此跨行業(yè)機構(gòu)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(yè)的一大趨勢。
人工智能應用開發(fā)流程
1、數(shù)據(jù)處理-AI的糧食加工
人工智能項目研發(fā)的首要階段就是數(shù)據(jù)處理，既然是數(shù)據(jù)處理，那么需要有數(shù)據(jù)才能處理。
2、模型設計-AI的靈魂熔爐
如果數(shù)據(jù)是材料，那么模型就是容器，好的材料配上好的丹爐，才有產(chǎn)出好的丹藥的可能。
3、訓練優(yōu)化-AI的學習成長
模型訓練是最考驗算法工程師的實戰(zhàn)經(jīng)驗的，比如選擇什么樣的主干模型，進行怎么樣的微調(diào)，以及選擇什么樣的損失函數(shù)和優(yōu)化方法，是否進行多階段訓練，或者對圖像數(shù)據(jù)進行多尺度訓練等。
4、評估驗證-AI的監(jiān)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(diào)整-AI的戰(zhàn)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
模型部署是模型在實際項目中的落地應用。
人工智能技術(shù)在汽車制造業(yè)中的應用場景
1、人工智能在自動駕駛定位技術(shù)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(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，利用特征分析和機器學習技術(shù)，一方面可以在事故發(fā)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(fā)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(chǎn)品質(zhì)量檢測與故障判斷。
9、場景五：智能決策。
制造企業(yè)在產(chǎn)品質(zhì)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(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化調(diào)度方式，提升企業(yè)決策能力。
例如，一汽解放無錫柴油機廠的智能生產(chǎn)管理系統(tǒng)，具有異常和生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)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(diào)度決策優(yōu)化等功能。
10、場景六：數(shù)字孿生。
11、場景七：創(chuàng)成式設計。
12、場景八：需求預測，供應鏈優(yōu)化。
智能客服開發(fā)
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
洞察用戶提升對話體驗
基于人工智能技術(shù)的汽車產(chǎn)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(shù)，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(jù)現(xiàn)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(yōu)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(yōu)化汽車沖壓過程。寶馬推出的先進的測量和分析系統(tǒng)，可以針對每一部分材料分別收集數(shù)據(jù)，智能化調(diào)節(jié)沖壓模式，讓整個流程可以更*和有針對性，產(chǎn)出的產(chǎn)品也更加穩(wěn)定。
起亞汽車：起亞汽車人工智能銷售聊天系統(tǒng)采用了CarLabs.ai的人工智能銷售系統(tǒng)，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(shù)，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(nèi)，可以為用戶提供偏好匹配，車型比較，車輛細節(jié)信息，線下商店信息，試駕預約，財務計算等功能。
吉利汽車：吉利汽車借助人工智能技術(shù)將語言識別率提高到98%以上。該語音助手可以把大量需要觸控的操作轉(zhuǎn)換成語音操作，讓駕駛員在駕駛時候更加安全，不需要轉(zhuǎn)移視線即可完成眾多命令。同時，由于語音助手的靈活性，車主也可以更方便的接入其他汽車服務，打通車內(nèi)空間與車外世界。
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