人工智能训练师(四级)
模块0 人工智能训练师职业认知
学习单元1 人工智能概论
学习单元2 人工智能训练师岗位认知
模块1 数据采集和处理
课程1-1 业务数据采集
学习单元1 文本与图片数据采集(爬虫)
学习单元2 视频数据采集
学习单元3 语音数据采集
课程1-2 业务数据处理
学习单元1 文本数据清洗
学习单元2 图像数据清洗
模块2 原始数据标注
学习单元1 文本数据标注
学习单元2 图像数据标注
学习单元3 语音数据标注
模块3 使用Excel进行分类统计
模块4 数据归类和定义
学习单元1 聚类分析
学习单元2 回归分析
学习单元3 关联分析
模块5 标注数据审核
学习单元1 标注数据质量检验基础知识
学习单元2 图像和视频标注数据质量检验
学习单元3 语音标注数据质量检验
学习单元4 文本标注数据质量检验
模块6 智能系统运维
学习单元1 智能系统运维基础
学习单元2 系统功能日志维护
学习单元3 常见智能系统介绍
学习单元4 使用Docker进行系统安装部署
附加0 工作中常用的人工智能软件
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学习单元3 常见智能系统介绍
## 1.计算机视觉智能采统 ```mindmap # 视觉技术原理 ### 图像识别:识别和分类图像中的物体和场景 ### 物体检测:能够检测并定位图像中的特定物体,如人脸、车辆等。 ### 图像分割:将图像分割为多个部分,以便于对每个部分进行单独的分析和处理。 ``` **1.1应用场景** `人脸识别`:在安防、金融、交通等领域,计算机视觉技术可以用于人脸识别,实现身份验证和监控。 `物体识别`:在电商、物流、制造等领域,计算机视觉技术可以用于物体识别,实现自动化分拣和质检。 `自动驾驶`:在汽车行业,计算机视觉技术可以用于自动驾驶,实现道路识别和车辆控制。 **1.2计算机视觉发展趋势** - 深度学习技术 - 3D视觉技术 - 实时处理技术 ## 2.机器学习智能系统 **机器学习技术原理** - 数据驱动:机器学习系统通过分析大量数据,学习并提取出有用的模式和信息,以预测和处理新的数据。 - 模型训练:机器学习系统通过训练模型,使其能够根据输入的数据做出准确的预测或决策 - 算法优化:机器学习系统通过优化算法,提高模型的准确性和效率,以更好地解决实际问题。 ## 3.自然语言处理智能系统 ```mindmap # 自然语言处理技术原理 ### 文本分析 ### 语言模型 ### 深度学习 ``` **应用场景** `搜索引擎优化`帮助搜索引擎更好地理解用户的搜索意图,提高搜索结果的准确性和相关性。 `机器翻译`应用于机器翻译,将一种语言翻译成另一种语言,帮助人们跨越语言障碍进行交流。 `智能客服`可以应用于智能客服系统,使客服机器人能够理解并回答用户的问题,提高客户服务的效率和质量。 ## 4.智能机器人智能系统 ```mindmap # 智能机器人技术原理 ### 传感器技术 ### 人工智能技术 ### 控制系统 ``` **应用领域** `工业生产`广泛应用于物料搬运、焊接、喷涂、装配等环节,提高生产效率和质量。 `服务业`用于酒店、餐厅、商场等场所,提供迎宾、引导、咨询等服务,提升客户体验。 `医疗领域`用于手术、康复、护理等方面,帮助医生和护士完成一些复杂和精细的工作,提高医疗质量和效率。 ## 5.语音识别智能系统 ```mindmap # 语音识别技术原理 ### 声学模型 ### 语言模型 ### 声学和语言模型的结合 ``` **应用场景** `智能家居`通过语音识别技术,用户可以通过语音命令控制家中的智能设备,如灯光、空调、电视等。 `智能助手`语音识别技术被广泛应用于智能助手中,如苹果的Siri、亚马逊的Alexa、微软的Cortana等,用户可以通过语音命令与这些助手进行交互。 `语音翻译`语音识别技术也被应用于语音翻译中,用户可以通过语音输入,系统将语音转换为文本,然后进行翻译,最后将翻译结果以语音形式输出。 ## 6.**补充学习,请观看下方视频:** 
张龙
2024年8月5日 09:18
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