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本系列是个人学习《阿里云人工智能工程师ACA认证免费课程（2023版）》的笔记，仅为个人学习记录，欢迎交流，感谢批评指正

人工智能概述

1. 智能的三大能力：感知、记忆与思维、学习与适应能力
2. 人工智能的定义
   明斯基：“人工智能是一门科学，是使机器做那些人需要通过智能来做的事情”
   尼尔森：“人工智能是关于知识的科学”
   人工智能作为一门学科，是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究范围包括：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等…
3. 人工智能的历史
   
4. 人工智能的三大学派

• 符号主义学派
• 连接主义学派/仿生学派/生理学派
• 行为主义学派/进化主义/控制论学派

5. 人工智能的研究目标
   弱人工智能：擅长单个方面、特定领域任务
   强人工智能：能够执行通用任务，通过图灵测试+咖啡测试+机器人学生测试+雇员测试的智能系统
   超强人工智能：与人类智能功能一样甚至超越人类智能

6. 人工智能的行业应用
   

人工智能产业结构

1. 结构层级介绍
   

2. 基础层相关产品

   • 数据服务
     • 通用数据：开放数据
     • 行业数据：企业内部一般不对外开放
   • 软件设施
     • 云计算平台：硬件软件资源服务，提供计算存储网络等能力
     • 大数据平台：数据存储、数据处理、数据分析
   • 硬件设施
     • 芯片：根据技术架构可分为通用芯片（CPU、GPU）、半定制化芯片（FPGA）、全定制化芯片（ASIC）
     • 传感器

3. 技术层相关产品
   

4. 应用层相关产品
   

人工智能项目开发的基本流程

1. 需求分析
   通过调研和分析，将用户非形式化的需求表达转化为完整的需求信息，以对人工智能项目的需求进行获取、分析、验证、评估，最终形成需求规约的过程
   • 人工智能项目需求收集方法
     • 头脑风暴（产品设计运营研发都可以参与）
       围绕核心问题，自由发挥观点，不评论对错；
       将问题拆解，讲一个点解析成几个关键点进行讨论。
     • 用户调研
       问卷调查、用户访谈
     • 竞品分析
       全面的竞品对标，对比产品之间的优劣势、对比产品的功能点
     • 数据分析
       问题、分析、结论
   • 需求分析方法
     • 马斯洛需求层次理论模型
       
     • KANO模型（用户需求与用户满意度之间的关系）
       
2. 数据准备
   主要指收集和预处理数据的过程，按照已经确定的需求和目的，有目的行的收集、整合相关数据，该阶段主要包括以下三个步骤：
   
3. 模型训练
   
4. 模型应用