人工智能平臺應用

李垒，男，河南南阳人，河南省军工系统优秀教育工作者，全国职业院校技能大赛一等奖优秀指导教师。连续多年指导学生参加全国职业院校技能大赛、“蓝桥杯”全国软件专业人才设计与创业大赛、全国高职院校大数据分析大赛、一带一路暨金砖国家技能发展与技术创新大赛等，并多次获得国家级、省级奖项。 主持参与省部级科研项目5项，地厅级项目4项；主持参与省级重点教改项目2项，计算机基础教育研究会项目1项，发明专利1项，新型实用专利14项；获奖4项；发表核心论文8篇。

第 1篇 人工智能技術服務　1

項目１　人工智能技術與應用設計　2

項目目標　2

項目描述　2

知識準備　2

1.1　智能與人工智能　2

1.1.1　智能的定義　3

1.1.2　人工智能的定義　3

1.2　人工智能關鍵技術　3

1.2.1　機器學習　3

1.2.2　深度學習　4

1.2.3　電腦視覺　5

1.2.4　自然語言處理　5

1.2.5　知識圖譜　6

1.2.6　人機交互　6

1.3　人工智能場景下的應用設計方案分析　7

1.3.1　場景需求分析　7

1.3.2　設計方案分析　7

項目實施　9

1.4　實施思路　9

1.5　實施步驟　9

知識拓展　11

1.6　圖靈測試　11

1.7　圖靈測試的缺陷　12

課後實訓　12

項目2　人工智能產業與應用開發　13

項目目標　13

項目描述　13

知識準備　14

2.1　人工智能產業結構　14

2.2　人工智能基礎層相關產品　14

2.2.1　硬件設施　14

2.2.2　軟件設施　15

2.2.3　數據資源　16

2.3　人工智能技術層相關產品　16

2.3.1　基礎框架　16

2.3.2　算法模型　17

2.3.3　通用技術　17

2.4　人工智能應用層相關產品　17

2.4.1　應用平臺　17

2.4.2　智能應用場景　18

2.5　人工智能應用開發的基本流程　18

2.5.1　需求分析　18

2.5.2　數據準備　19

2.5.3　模型訓練　20

2.5.4　模型應用　20

項目實施　20

2.6　實施思路　20

2.7　實施步驟　20

知識拓展　23

課後實訓　24

第　2篇 智能數據服務平臺應用　25

項目3　智能數據服務平臺入門使用　26

項目目標　26

項目描述　26

知識準備　26

3.1　智能數據服務平臺簡介　26

3.2　智能數據服務平臺功能　27

3.2.1　數據採集　27

3.2.2　數據清洗　28

3.2.3　數據標註　28

3.3　智能數據服務平臺優勢　29

項目實施　29

3.4　實施思路　29

3.5　實施步驟　30

知識拓展　35

課後實訓　36

項目4　智能數據服務平臺數據採集　37

項目目標　37

項目描述　37

知識準備　37

4.1　數據的定義　37

4.2　數據的分類　38

4.2.1　按照字段類型分類　38

4.2.2　按照數據結構分類　38

4.2.3　其他分類　40

4.3　構建高質量數據集　40

4.3.1　獲取足夠的數據量　40

4.3.2　採集高質量的數據　42

4.3.3　創建高質量的分類　43

4.3.4　拆分數據集　43

項目實施　44

4.4　實施思路　44

4.5　實施步驟　44

知識拓展　51

課後實訓　52

項目5　智能數據服務平臺數據清洗　53

項目目標　53

項目描述　53

知識準備　53

5.1　數據清洗的定義　53

5.2　數據清洗的對象　54

5.2.1　殘缺數據　54

5.2.2　錯誤數據　54

5.2.3　重復數據　54

5.3　數據清洗的作用　55

5.4　數據質量的評估準則　55

5.4.1　完整性　55

5.4.2　一致性　56

5.4.3　準確性　56

項目實施　56

5.5　實施思路　56

5.6　實施步驟　57

知識拓展　64

課後實訓　65

項目6　智能數據服務平臺圖像標註　66

項目目標　66

項目描述　66

知識準備　66

6.1　圖像標註的定義　66

6.2　常見的圖像標註方式　67

6.2.1　2D邊界框標註　67

6.2.2　3D長方體標註　68

6.2.3　多邊形標註　68

6.2.4　關鍵點標註　69

6.2.5　折線標註　69

6.2.6　語義分割　69

6.3　圖像標註流程　70

6.3.1　確定標註規則　70

6.3.2　試標註　71

6.3.3　標註檢查　71

6.3.4　模型訓練　71

6.3.5　預標註　71

6.3.6　補充標註　72

6.4　圖像標註通用規則　72

6.4.1　貼邊規則　72

6.4.2　重疊規則　72

6.4.3　獨立規則　73

6.4.4　不框規則　73

6.4.5　邊界檢查規則　74

6.4.6　小目標規則　74

項目實施　74

6.5　實施思路　74

6.6　實施步驟　74

知識拓展　84

6.7　XML的定義　84

6.8　XML文件的作用　85

課後實訓　85

第3篇　深度學習模型定製平臺應用　87

項目7　深度學習模型定製平臺入門使用　88

項目目標　88

項目描述　88

知識準備　89

7.1　深度學習模型定製平臺的簡介　89

7.2　深度學習模型定製平臺的功能　89

7.2.1　EasyDL圖像　89

7.2.2　EasyDL文本　91

7.2.3　EasyDL語音　93

7.2.4　EasyDL OCR　94

7.2.5　EasyDL視頻　94

7.2.6　EasyDL結構化數據　95

7.3　深度學習模型定製平臺的優勢　96

項目實施　97

7.4　實施思路　97

7.5　實施步驟　97

知識拓展　107

課後實訓　108

項目8　深度學習模型定製平臺模型訓練　109

項目目標　109

項目描述　109

知識準備　110

8.1　物體檢測模型的應用場景　110

8.1.1　視頻圖像監控　110

8.1.2　工業生產質檢　111

8.1.3　專業領域研究　112

8.2　物體檢測模型的訓練結果　112

8.2.1　正確識別　112

8.2.2　誤識別　113

8.2.3　漏識別　113

8.3　物體檢測模型的評估指標　114

8.3.1　準確率　114

8.3.2　精確率　114

8.3.3　召回率　114

8.3.4　假正類率　115

8.3.5　F1分數　115

8.3.6　平均精度　115

8.4　EasyDL訓練物體檢測模型的基本流程　116

項目實施　116

8.5　實施思路　116

8.6　實施步驟　117

知識拓展　124

課後實訓　124

項目9　深度學習模型定製平臺模型部署　126

項目目標　126

項目描述　126

知識準備　127

9.1　深度學習模型部署流程　127

9.2　深度學習模型定製平臺的部署方法　127

9.2.1　圖像類模型部署方法　127

9.2.2　文本類模型部署方法　128

9.3　人工智能邊緣開發設備及攝像頭　128

項目實施　129

9.4　實施思路　129

9.5　實施步驟　129

知識拓展　140

9.6　獲取Access Token　140

9.7　API請求返回參數　141

9.8　錯誤碼　141

課後實訓　143

第4篇　深度學習綜合應用　144

項目１0　深度學習開發平臺視覺任務應用　145

項目目標　145

項目描述　145

知識準備　146

10.1　工業質檢行業背景　146

10.2　智能工業質檢流程　147

10.3　工業質檢行業應用　147

項目實施　148

10.4　實施思路　148

10.5　實施步驟　148

知識拓展　159

課後實訓　160

項目１1　深度學習開發平臺文本任務應用　161

項目目標　161

項目描述　161

知識準備　161

11.1　文本分類的行業背景　161

11.2　文本分類的流程　162

11.3　文本分類模型的評估指標　162

11.3.1　宏平均和微平均　162

11.3.2　11點平均正確率　163

11.4　文本分類模型的行業應用　163

項目實施　163

11.5　實施思路　163

11.6　實施步驟　164

知識拓展　183

11.7　中文語料庫　183

11.8　英文語料庫　184

課後實訓　184

項目１2　深度學習開發平臺聲音任務應用　186

項目目標　186

項目描述　186

知識準備　187

12.1　聲音分類的概念　187

12.2　聲音分類的應用　187

12.3　智能聲音分類的流程　187

項目實施　188

12.4　實施思路　188

12.5　實施步驟　189

知識拓展　203

課後實訓　204