人工智能开发实践应用教程电子书免费版高清无水印|百度网盘下载

编辑点评：人工智能开发实战应用教程电子书免费版

人工智能开发实战应用教程本书分为三部分，共18章。第一部分为Scratch2.0编程教程，包括简介、Scratch2.0教程-介绍、编程实例-介绍、编程实例-进阶、游戏编程、飞机大战，想了解更多请下载阅读

大数据技术在人工智能中的实践与应用

信息时代，现代科技发展进入“快车道”，科技的实际应用改变了人们的生活，包括人工智能技术的应用，如智能家居系统、智能汽车和智能城市。作为人工智能技术的核心，

大数据技术对海量数据进行采集、处理和分析，挖掘数据中潜在的规律，并利用规律进行有效的预测，从而达到智能化的要求。

随着计算机网络技术的普及，人们在日常工作、生活和学习中对计算机网络的使用显着增加，网络数据总量呈爆炸式增长。同时突出数据信息的价值属性。通过收集、整理和分析事件的网络数据信息，

能够了解具体数据的发展，并根据大数据技术的分析结果预测事件的发展。

所谓人工智能，是指赋予电子信息产品以人的思想，使其能够按照人的思维模式运行。例如，“阿尔法狗”是一种可以与人类对战的智能机器人。可以根据围棋的实际情况分析对手的棋步。

并且在对手出招后的短时间内，计算出不同应对方式的成功概率，从而选择最佳出招位置。人工智能在现代科技发展中具有比较积极的意义，是人类文明发展的里程碑。

人工智能技术的发展对大数据技术有很强的依赖性。大数据技术作为人工智能的核心技术之一，在人工智能领域有着较为广泛的应用。以下是对几个应用实例的分析：由于人类的局限性，不可能从事某些特定的工作，

为此，人们将使用智能机器人来完成这些工作，其中大数据技术发挥着重要作用。

以人工智能水下搜救机器人为例，在海难后，由于船体内部结构的影响，潜水员冲入水中是非常危险的。为此，可以通过投掷人工智能水下搜救机器人来了解水下部分的船体环境。

早期的水下搜救机器人是由人类远程控制的。这种操作方法需要使用电缆进行远程控制。在较为复杂的环境中，容易出现电缆磨损等问题，搜救效率普遍较低。

基于大数据技术的人工智能水下搜救机器人，在获取沉船模型后，根据船体倾斜姿态确定自身位置，并采用视频图像处理、水下动态建模、实时定位和其他无人操作的技术在操作时检查残骸的内部，

并通过实时数据比对技术记录沉船内部。人工智能水下搜救机器人完成巡查工作后，按照自己记录的路线返回。搜救人员将搜救机器人的内部数据导出后，可以根据相应的动态建模信息确定下一步的搜救方案，大大提高了搜救效率。

但是，人工智能水下搜救机器人仍处于发展阶段。美国麻省理工学院通过微型化技术改造了人工智能水下探测机器人，未来有望大规模应用于水下搜救工作。中间。随着现代社会的发展，

大量的科技应用于城市建设，其中以“智慧城市”中的智能建筑最具代表性，大数据技术在其中得到广泛应用。

在城市高层建筑中，由于传统消防技术的限制，火灾发生后消防人员无法及时提供消防救援，导致最佳消防时间延误。然而，在智能建筑中，这个问题得到了完美的解决。大数据技术可为高层建筑设计最科学的自动喷水装置，

相关点可以保证最好的灭火效果。此外，该系统可以通过视频监控系统分析楼宇内的消防安全隐患，如监控吸烟者的行为，监控智能楼宇供电系统的负载用电量，从而降低火灾概率。 .

智能建筑的温度调节系统也利用了大数据技术。设计师根据智能楼宇内部的温度、湿度，以及不同地点的人数，匹配大数据模型，通过计算数据信息得到最佳的室内温控信息，实现区域温度的针对性调节,

确保楼内人员处于最舒适的温湿度环境。

大数据技术也用于智能楼宇门禁系统。在一些高档写字楼中，一些重要地点禁止外籍人员进入。为此，写字楼管理层设计了基于大数据技术的智能门禁系统。对符合条件的，管理方将其面部特征信息和指纹信息录入数据库，

当它进入识别区域时，计算机图像识别软件记录其面部特征信息，获取对应人的指纹信息后，数据库比对信息，如果与数据库信息匹配，则允许进入 。否则，门禁系统会自动报警并将非法进入人员的面部信息发送给安检人员，

为了方便必要的查询和检查。

这个概念最早是由德国提出的。作为全球机械制造水平的最高代表，德国在机械制造领域拥有绝对的话语权。但随着科技的发展，传统机械制造水平已不能适应现代社会的发展要求。

加快实现智能制造已成为全球机械制造业的共识。 “制造4.0”旨在加快以大数据技术为代表的现代科技融合，提升机械制造智能化水平，提高制造质量和效率，降低制造成本。

以汽车制造业为例，在汽车车身的焊接过程中，由于车身不同位置的材料不同，焊接方法存在一定的差异。因此，研究人员利用大数据技术，将不同材料对应的焊接方法输入计算机。自动焊接中心全方位扫描，

明确车身结构的实际情况，确认每个焊接点的材料特性，利用大数据技术在电脑中绘制车身结构模型，计算出最佳焊接路径和焊接方法。这种方法特别适用于一些非量产的高端车辆。大数据技术大大加快了整个车身的建模速度，

同时，在建模过程中，还可以通过匹配之前车身设计的数据信息来发现设计缺陷，并将数据库比对后的车身风险信息发送给质监部门，这在一定程度上保证了车辆的生产质量。

大数据技术在人工智能中的应用不仅限于以上几个方面，除了智能农业种植中心、智能教学评价分析系统等。在大数据技术的支持下，人工智能不仅丰富了人们的生活，也将人们从繁重的工作中解放出来。

减轻工作学习压力，提高工作学习效率。然而，人工智能是一把双刃剑。在人工智能与大数据技术融合的过程中，应注意防范相关的安全风险，以更好地促进人类社会的发展。

相关内容部分预览

人工智能应用六大关键技术

介绍：我国《人工智能标准化白皮书（2018）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或由数字计算机控制的机器来模拟、延伸和扩展人类智能的理论。 、方法、技术和应用系统，用于感知环境、获取知识并使用这些知识来实现​​最佳结果。”

人工智能的核心思想是构建智能的人工系统。人工智能是利用机器模仿人类完成一系列动作的知识工程。根据能否达到理解、思考、推理、解决问题等高级行为。

未来，人工智能应用主要体现以下核心技术特征。

01 机器人流程自动化 (RPA)

RPA（Robotic Process Automation）的定义：通过一种特定的技术，可以在计算机界面上模拟人的操作，按照规则自动执行相应的流程任务，替代或协助人完成相关的计算机操作。 .

与人们通常认为的机械实体“机器人”不同，RPA 本质上是一种可以根据特定指令执行工作的软件。本软件安装在个人电脑或大型服务器上，模拟键盘、鼠标等手动操作，实现办公操作自动化。

RPA是未来办公创新发展的趋势

RPA也形象地称为数字劳动（Digital Labor），因为它综合运用大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟和增强人类与计算机的交互过程，以协助执行过去只有人类才能完成的任务，

或作为人力密集型工作的劳动力补充。

自 2015 年以来，人工智能技术与 RPA 并驾齐驱，同时大幅进步，相得益彰，相得益彰。自然而然，RPA与AI的结合，带来了一种非常独特的智能应用发展趋势，我们称之为智能RPA技术，

或IPA技术（Intelligent Processing Automation），即智能过程自动化技术（如图1-2所示）。

智能RPA的组成：RPA+AI=IPA

也就是说，RPA是基础，需要与其他技术手段相结合，才能实现IPA及其优势。

商业界对流程自动化功能的期望将与日俱增。机器学习等AI技术在RPA中的应用，将人工智能功能集成到产品套件中，提供更多类型的自动化功能，已成为RPA未来发展的主流趋势。

02 光学字符识别 (OCR)

OCR技术是指利用电子设备（如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换为黑白点阵图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换为文字格式，用于文本处理软件进一步编辑处理技术。

通俗的讲，就是扫描文本数据，然后对图像文件进行分析处理，获取文本和布局信息的技术。

OCR 技术一般可以分为五个阶段，如图 3-1 所示。

OCR 技术的五个阶段

下面详细介绍OCR识别过程。

1、图像处理

修复了图像的成像问题。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、畸变、旋转等）、畸变校正、去模糊、图像增强和光线校正、二值化等。

2、文字检测

检测文本的位置、范围和布局，通常包括布局分析和文本行检测。文本检测解决的主要问题是文本在哪里，文本的范围有多大。

用于文本检测的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。

3、文字识别

在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转换成计算机可以识别和处理的文本信息。字符识别解决的主要问题是每个字符是什么。

文本识别中常用的处理算法有：CRNN、Attention OCR、RNNLM、BERT。

4、文本提取

从文本识别结果中提取所需的字段或元素。

文本提取常用的处理算法有：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。

5、输出

输出最终的文本识别结果或文本提取结果。

03 机器学习/大数据分析

机器学习/大数据分析是一种设计复杂模型和算法以实现预测功能的方法，即计算机具有学习能力，而不是依赖于预先编写的代码。基于对现有结构化数据的观察，它可以自行识别结构化数据中的模型，并以此输出对未来结果的预测。

机器学习是一种算法，它使用“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据（例如日常绩效数据）中的模式。监督算法是那些在根据自己的输入进行预测之前从输入和输出的结构化数据集中学习的算法。无监督算法是那些查看结构化数据并提供有关已识别模式的相关见解的算法。

机器学习和高级分析有可能改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构以及从新洞察中获得竞争优势方面。高级分析已广泛用于领先的人力资源部门，以识别和评估领导者和经理的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业道路并属于下一个领导角色。

04 自然语言生成 (NLG)

计算机具有与人类相同的表达和书写能力，它遵循一定的规则将从数据中观察到的信息转换为高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议电子邮件中的主题、数字地名、人名和地址并生成行程备忘录，或识别合同条款的关键内容并生成摘要亮点列表。

关于自然语言生成和自然语言处理的详细介绍，请阅读《自然语言处理中5大语义分析技术及14类应用详解（推荐收藏）》

05 智能工作流程

Intelligent Workflow 是一种流程管理的软件工具，它集成了人和机器执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以方便管理 Handoffs，包括之间的切换机器人和人类用户，同时还提供瓶颈阶段的统计数据。

随着社会和科技的不断进步，各个领域开始朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受到重视，并广泛应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医药等不同领域。

Workflow 不仅可以自动处理相关的活动和任务，减少人机交互处理中的潜在错误，还可以精确细化每个处理步骤，最大限度地提高生产效率，将工作流应用到动态、可变和灵活的应用场景中。

近年来，在大数据和人工智能的背景下，工作流中的业务流程越来越复杂，其面临的环境和数据也越来越复杂。需求分析引起的业务流程重构或维护升级引起的流程模型变更和改进也越来越频繁。

在这种动态复杂的环境下，如何快速识别任务，进而快速、高效、有针对性地处理工作流问题，成为当前工作流任务研究的关键问题。

RPA软件机器人在工作过程中会遇到很多类似的情况。工作流程的复杂性和变化性会导致RPA操作流程的复杂性和变化性，使其无法适应，这将极大地影响RPA软件机器人的运行效率。

因此，需要通过智能工作流技术动态调整RPA中的任务设置，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，实现智能工作流引导下的自适应运行模式。

实现智能工作流的方式有很多种。例如美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，Pandey S等人提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）。可用于不同的资源。智能调度。此外，还有很多基于自然和仿生学的智能算法，如杂交蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。

目前常用的方法是实现基于智能规划的工作流处理模式，不再简单地将不同的活动视为互不影响的独立事件，而是考虑事件的多个共同影响。

该模式充分考虑工作流与智能规划的相似性，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，充分挖掘其他渠道和外部信息的潜在关系。

逐步改进传统工作流程中存在的问题，采用全新的智能规划方法，从表面动作中挖掘潜在信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后通过前面的结论，有针对性地修改以前的RPA操作流程，实现自适应操作模式和操作流程。

06 认知代理

认知代理是一种结合机器学习和自然语言生成的技术，并添加情感检测来进行判断和分析，使其能够执行任务、交流和从数据集中学习，甚至根据情感检测结果做出决策.也就是说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共鸣”，真正成为完全虚拟的劳动力（或智能体）。

在客户服务领域，英国某汽车保险公司利用认知代理技术将客户转化率提高了 22%，验证错误率降低了 40%，实现了 330% 的整体投资回报率。

当然，德勤、安永等咨询公司也坦言，就现阶段很多企业的流程管理和系统基础能力而言，还有很多基础设施工作有待开展。而创建智能流程自动化所需的一些核心技术（如认知代理等）仍处于起步阶段。

智能包括三个方面，即计算智能、感知智能和认知智能。

在计算智能方面，计算机的速度早已超过人类的效率。

在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前已经取得了很多效果。

但在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言处理已经可以取得比人工智能更好的效果，但在某些领域，尤其是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还是有很多的需要逐步积累和逐步完善的地方。

根据机器能否产生自我认知和机器人的应用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能中的机器没有自我意识，没有真正的推理能力和独立解决问题的能力。能力，通常只适用于在特定条件下解决某个问题。目前对人工智能的研究主要集中在弱人工智能领域。

在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，可以通过学习来扩展自己的功能。对于目前不具备的功能或目前未知的知识，您可以通过自学获得。

在当前条件下，综合强人工智能在技术能力、社会伦理等诸多方面仍面临挑战。但是，在某些领域的具体场景中，具有认知智能和学习能力的人工智能软件不仅可以优化操作流程、快速响应、覆盖更多不同的情况、规避技术风险和应用风险，是非常有价值的研究方向。最大程度。

认知智能有很多定义。其中，复旦大学教授肖阳华曾提到，所谓让机器拥有认知智能，是指机器可以像人类一样思考，而这种思考能力体现在以下几个方面。

首先，机器有能力理解数据、理解语言，进而理解现实世界。

其次，机器具有解释数据、解释过程和解释现象的能力。

第三，机器具有一系列人类独有的认知能力，例如推理和计划。也就是说，认知智能需要解决推理、计划、联想、创造等一系列复杂的任务。

Agent是指驻留在一定环境中，能够持续自主运行，具有持久性、反应性、社会性和主动性的计算实体。根据著名人工智能学者斯坦福大学海耶斯-罗斯教授的理论，“智能体可以持续执行三种功能：感知环境中的动态条件、执行影响环境的动作、执行推理以解释感知信息、解决问题和决定行动”。

从前面的定义可以看出，认知代理可以感知环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境。同时，它还可以通过推理来解释感知信息，解决相关问题，决定后续行动。

将认知代理与RPA结合，我们可以得到一个具有认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做什么，并执行相应的Actions可以影响到相应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判断。

同时，认知代理可以通过RPA技术在处理业务的同时学习相关经验和知识，逐步掌握识别关键点的能力。

认知代理的研究包括多种不同的方法。近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，动态环境下的分布式协同决策已成为认知智能研究身体的重要途径。该方法已广泛应用于以多无人机系统和多机器人系统为代表的典型分散多智能体系统中。

同时，受自身设计的限制，代理往往会向其所在的环境和系统呈现信息的部分可观察特征，代理与外部约束的有限交互也使得获取全局信息变得困难。非常高的价格。

同时，去中心化多智能体系统在应用中呈现出类似于社交网络的自组织结构和相应的复杂网络特性，即网络中的单个智能体通常只能与本地连接/交互。它所在的网络。对于少数代理，传统的中心化协作模式不再适用。

此外，类似于社交网络中人与人之间有限的信息交流，可以大大提高个人的决策效率。同样的方法能否应用于相应的研究，也在不断的试验中。