这才是，AI学习的十二时辰！
最近连续的高温,
特别适合在空调房里抱着西瓜追剧,
说到追剧，最近有一部剧可谓是十分火爆!
没错！就是《长安十二时辰》!
剧情在线，演技在线，还原度高,
豆瓣评分高达8.6，播出以来备受好评,
网友们纷纷称其为“良心之作”.
不过今天小编可不是来推剧的,
今天小编要和大家聊一聊关于
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AI学习里的十二时辰
午时
以服务形式分享数字化技术
1. “万物互联”。定义为将人，流程，数据和事物结合一起使得网络连接变得更加相关，更有价值。万物互联将信息转化为行动，给企业，个人和国家创造新的功能，并带来更加丰富的体验和前所未有的经济发展机遇。
2. BU指业务线／产品线。是指一群相关的产品，这类产品可能功能相似，销售给同一顾客群，经过相同的销售途径，或者在同一价格范围内。如果能够确定产品线的最佳长度，就能为企业带来最大的利润。
3. 行业智能化升级新引擎。引擎，有人把引擎称为发动机，其实，发动机是一整套动力输出设备。现也用作IT方面的术语，指经包装过的函数库，方便别人调用，如搜索引擎、图形引擎、物理引擎等。
4. 智能数据：全栈大数据解决方案，助力数字化转型。通过城市（交通流量优化、安全/流量态势分析），制造（生产质量监控、销售预测、生产计划），医疗（病理分析、基因分析），家庭（家庭安全防护，老人、儿童看护），园区（客流密度分析、异常事件监控），物流（库存、单据识别、智能报关），汽车（车队管理、智能运营、驾驶员行为规范）和互联网（内容审核、智能视频推荐）8大行业200项目以行践言。
5.API（应用程序接口）是一些预先定义的函数，或指软件系统不同组成部分衔接的约定。目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问原码，或理解内部工作机制的细节。
6. AI创造智慧，但不是万能的。行业AI落地之道：（1）从应用场景，定边界；（2）从行业智慧，找路径；（3）从商业价值，补数据。需要行业专家指引，行业场景扩充，才有商业和社会价值，实干才是唯一出路。
7. AI助力产业升级的三种境界：（1）效率提升，海量重复场景；（2）专业传承，专家经验场景；（3）突破极限，多域协同场景。
8. 随着互联网、移动化、大数据、物联网和AI技术的兴起，传统行业正面临数字化转型的挑战，企业一方面需要考虑原有传统业务的云化，另一方面需要基于云平台，结合各种新技术开发分布式创新应用。这就需要功能更加全面、灵活和可长期演进的全栈云平台，能够从芯片、硬件、软件、解决方案等各个层面为企业数字化转型提供强大有力的支撑，在业务承载、服务能力、资源管理和架构演进四个维度具备全栈能力，帮助企业客户实现商业价值。
未时
从数字化转型到知识化转型
1.运算智能（计算、存储）→感知智能（视觉、听觉）→认知智能（知识、推理）。“自然语言处理：人工智能皇冠上的明珠。”IBM很多年前提出了认知计算，认知就是跟语言相关的。企业很多场景挺复杂，知识是关键，行业需要做知识转型，知识的基本载体是文本，也就是语言。理解语言需要技术和工具，图谱是其中重要的一个。
2. 未来人工智能走向应用的必经之路：机器通过人工智能技术与用户的互动，从中获取数据、优化算法，更重要的是构建和完善知识图谱，认知和理解世界，进而服务于这个世界，让人类的生活更加美好。
3.知识图谱，就是通过不同知识的关联性形成成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱，形成知识图谱的过程本质是在建立认知，理解世界，理解应用的行业或者说领域，每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱，正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。
4. 知识图谱构建流水线
5. 如何快速搭建一个机器人：（1）开通机器人；（2）新建或导入材料；（3）领域知识；（4）模型管理、训练。
申时
对话机器人
1.1950年，图灵在哲学刊物《思维》上发表“计算机器与智能”《computing machinery and intelligence》的文章，提出了后来被奉为经典的图灵测试——交谈能检验智能。
图灵在1950年关于人工智能的著名论文
2. 互联网的发展培育了大量用户，大数据的爆发。
3. 对话机器人是什么：能够自动理解用户并生成回复与用户进行连贯对话的智能体或者软件系统。
4. 对话管理的技术发展过程：1.基于规则的；2.基于传统概率的；3.基于深度学习的。
5. 对话目的：实现广泛的社交功能，比如交换想法、经验共享、关系维持、合作完成相同的目标。
6. 对话基础是：轮流交互、对话连贯、相同的知识背景。
7. 对话管理的应用实践：（1）外呼机器人；（2）政务大厅机器人——任务型对话机器人；（3）通过常识推理和多模态感知来优化口语对话系统，比如历史博物馆导览机器人。
8. 对话管理未来发展方向和探讨：（1）对话管理是对话系统的核心，对话管理的表达学习能力决定了对话系统的复杂度。（2）未来发展方向为对话系统在一段长的时间还是会以plpeline的方式存在，没有真正使用的端到端系统；深度学习与常识的结合，知识的缺乏一直存在；学术界还是会以深度（强化）学些、甚至端到端为主，工业界还是会以规则概率为主；领域迁移，模型泛化能力强；多模态信息融合推理。
酉时
关于人工智能平台
1. AI值钱的非算法，而是第一数据，第二专用硬件，第三是模型。
2. ModelArts一站式的AI开发平台：面向AI深度玩家、AI初学者、无AI基础的业务开发员三类用户提供解决AI开发支持。
3.Mask R-CNN 能做什么？Mask R-CNN是一个实例分割模型，它能确定图片中各个目标的位置和类别，给出像素级预测。所谓“实例分割”，指的是对场景内的每种兴趣对象进行分割，无论它们是否属于同一类别——比如模型可以从街景视频中识别车辆、人员等单个目标。R-CNN的主要思路是：先提取出候选检测区域，再用CNN提取各个候选区域的特征，最后用分类器判别类别，用回归拟合边界。
4. 模型、预训练模型、迁移学习、模型蒸馏。预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，可以从在类似问题中训练过的模型入手。迁移学习，网上用了个比喻一位老师通常在ta所教授的领域有着多年丰富的经验，在这些积累的基础上，老师们能够在课堂上教授给学生们该领域最简明扼要的内容。这个过程可以看做是老手与新手之间的“信息迁移”。
戌时
其他知识点
信息化、数字化和智能化三者之间没有取代式递进关系，但是有本体层次差异。
其他时辰呢，哈哈，都在学习。
