人工智能应用开发的基本流程
人工智能应用开发的基本流程如下:
一、业务梳理
在构建人工智能产品之前,需要对业务逻辑与产品逻辑有清晰的认知。业务逻辑包含业务流程、业务规则等内容,只有业务逻辑清晰,产品逻辑才会清晰。产品逻辑包含人工智能产品设计原则与方法。
二、产品方案设计
可以通过业务流水线顺序梳理、业务分类、过程分析、资源评估、资源收集、设计研发方案6个步骤对人工智能产品进行设计方面的思考。
三、需求转化
产品永远为满足需求而存在,人工智能产品的核心是模型,数据是建立模型的要素。将需求转化为产品,需要先将需求与数据进行联系,然后建立数据模型(ER图)。同时需要持续进行数据挖掘工作,探索数据中能够满足当前需求的隐含知识。
四、数据准备
数据准备是建立模型的重要准备工作,一般可分为3个方面:数据获取、数据清洗或治理、数据标注。数据获取可以通过整理自己早期的数据或购买数据等方式获得。
数据治理是为了使数据从产生到应用拥有规范的流程与格式,是一套规范化的数据管理机制;数据标注是使原始数据获得人类智能的过程。人工智能从本质上来看是通过对标注数据进行学习模仿人类智能处理相关事务。
五、模型建立
模型建立,即建模的过程是将人类经验表示为可用数学符号描述的策略或运算模式的过程。建模的过程本质上是对人类经验进行转化的过程。建模可分为知识建模、非知识建模和混合建模3种。
知识建模是指将人类知识直接转化为数学模型,也可看作知识的数学符号化。非知识建模是指直接通过数据进行模型训练,跳过复杂的知识提取过程而直接得到模型。
非知识建模是当前大数据时代的主流建模方式,可以通过数据中蕴含的人类经验快速得到相应的模型。混合建模是结合了知识建模和非知识建模的建模方式。
在建模过程中,会存在数据维度过多、数据特征不显著的情况。可以利用特征工程的相关技术手段对数据进行处理,这样更有利于得到高效、可靠的模型。
六、模型评估
在建模完成之后,需要对模型进行评估。模型评估的主要工作是评估模型的泛化能力、准确性、稳定性等内容。
模型评估分为两个过程:第一个过程是模型业务评估,该过程的主要目的是检查有没有重要的业务要素被遗漏,模型逻辑与业务逻辑有没有明显冲突。模型业务评估是一个走查的过程,没有可供进行量化评估的指标。第二个过程是模型量化评估,该过程是通过各种指标对模型进行评估。
七、模型部署
在以上工作完成后,需要进行模型部署,通常来讲该过程主要由运维人员与算法工程师来完成。进行模型部署时要重点关注线程与算力等问题,需要将算力与存储资源能力提升到最优状态。
答:我们在学习中需要注意的是:要认真学习智能的基础理论、基本方法和基本技能,掌握相关应用领域基础知识。还需要具有系统的计算思维和数据思维,具有创新创业意识和国际视野,具有良好的社会人文素养、职业道德和团队精神。04——就业前景人工智能技术应用专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开...
答:数据分析与处理:人工智能技术需要大量的数据支撑,毕业生可以在企业或机构从事数据分析和处理工作,为人工智能算法提供数据支持和预处理。人工智能应用开发:人工智能技术应用专业的毕业生可以在软件开发公司或机构从事人工智能应用的开发和部署工作,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。人工...
答:App定制开发并不是一件简单的事,好的软件应用的开发需要专业的App开发团队和标准化开发流程来支撑。App开发流程的重要性不必多言,不论是IOS还是Android的应用开发,其实都遵循着一定的开发流程,只有这样才能使开发过程有章可循而不是一团糟。那么,标准化的App开发流程是怎样的呢? 喜望软件基于十年的软件应用开发经验给...
答:软件开发一般分为五个阶段:问题的定义及规划、需求分析、软件设计、程序编码、软件测试。
答:目前在一些特定场景下,一部分人工智能产品已经得到了应用。 第三:岗位适应能力强。 人工智能是一个典型的交叉学科,涉及到数学、计算机、控制学、神经学、经济学和语言学等,所以毕业生会具有较强的岗位适应能力,比如人工智能专业的毕业生从事软件开发也会相对比较容易,而且由于具备扎实的数学基础,走向研发级岗位也会...
答:-后端开发(服务器端编程、框架如Node.js、Django等)-Web应用架构与设计 4.移动应用开发:-移动应用开发平台(Android、iOS)-移动应用界面设计 -移动应用性能优化 5.软件工程与开发流程:-软件需求工程 -软件设计与架构 -软件测试与质量保证 -敏捷开发方法 6.人工智能与机器学习:-人工智能基础 -机器...
答:生成式人工智能,如Transformer模型,是驱动这些自主AI代理的核心技术。这些变压器经过大型数据集的训练,能够模拟复杂的推理和决策能力。许多自主AI代理源于开源计划,如Auto-GPT,它们改变了传统工作流程。Auto-GPT不仅提供建议,还能独立处理从在线购物到构建基本应用程序的任务。OpenAI的代码解释器旨在提升Chat...
答:华为推出基于升思 MindSpore 和 ModelArts 结合的大模型开发套件,通过算法开发、并行计算、存储优化、断点续训,实现大模型的高效开发;为快速适配行业应用,推出基于 MindX 的大模型微调组件,实现一键式微调和低参数调优功能;在模型推理部署方面,推出基于 MindStudio 大模型部署套件,实现分布式推理服务化、...
答:例如,在人工智能领域的数据采集、处理和存储中,必须考虑数据保护相关的法律规定;在人工智能应用中,需要遵守相关产品标准和法律法规,包括社会安全、人身安全等相关问题。因此,依据法律法规进行人工智能技术的开发和应用,可以保证人工智能技术的健康发展,促进人工智能在各个领域的积极应用,同时维护国家法治...