人工智能与云边融合的结合培训教程(1).pptx

人工智能与云边融合的结合培训教程汇报时间：2024-01-21汇报人：PPT可修改

目录引言人工智能基础云边融合技术解析人工智能在云边融合中应用实践云边融合架构设计与优化策略总结与展望

引言01

01目的02背景培养学员掌握人工智能与云边融合技术，具备相关应用开发和部署能力。随着人工智能和云计算技术的不断发展，云边融合已成为未来计算的重要趋势，本培训旨在让学员紧跟技术前沿，提升个人竞争力。培训目的和背景

研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，旨在让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能一种将云计算和边缘计算相结合的技术架构，旨在充分利用云计算的强大计算能力和边缘计算的低延迟、高带宽优势，实现更高效的数据处理和应用部署。云边融合可以应用于各种场景，如智能制造、智慧城市、智能交通等领域，为各种行业提供智能化解决方案。云边融合人工智能与云边融合概述

人工智能基础02

人工智能定义人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。发展历程人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思维的研究，连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系模拟人脑，而深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。人工智能定义与发展历程

机器学习原理机器学习是一种从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。它基于统计学和概率论，通过训练和优化模型参数，使得模型能够对新数据进行准确的预测和分类。应用场景机器学习在各个领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。其中，深度学习是机器学习的一个重要分支，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。机器学习原理及应用场景

VS深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的工具。目前流行的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些框架提供了丰富的算法库、预训练模型和高效的计算能力，使得用户可以更加便捷地进行深度学习应用开发。算法介绍深度学习中常用的算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。这些算法在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果，并推动了人工智能技术的快速发展。深度学习框架深度学习框架与算法介绍

云边融合技术解析03

010203云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。云计算定义云计算的服务模式包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。服务模式云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式计算、海量数据存储和处理等。关键技术云计算基本概念及服务模式

01边缘计算定义边缘计算是一种将计算、存储和应用服务部署在网络的边缘，靠近用户和数据源的计算模式。02原理边缘计算通过将计算任务和数据存储在网络边缘，减少数据传输延迟，提高处理效率。03特点边缘计算具有低延迟、高带宽、位置感知等特点，适用于实时性要求高的应用场景。边缘计算原理及特点分析

云边协同工作机制探讨云边协同定义云边协同是指云计算和边缘计算之间的协同工作，实现资源优化和高效处理。工作机制云边协同通过云计算提供全局管理和调度，边缘计算提供本地处理和数据缓存，实现资源动态分配和任务协同处理。应用场景云边协同适用于需要同时满足全局管理和本地处理的应用场景，如智能交通、智能制造等。

人工智能在云边融合中应用实践04

通过深度学习算法，将语音转换为文本，实现在云端的语音识别服务。语音识别技术基于神经网络模型，将文本转换为自然语音，实现在边缘端的语音合成服务。语音合成技术用户通过语音输入与云端进行交互，云端将识别结果返回给边缘端，边缘端根据识别结果进行相应操作或合成语音回复用户。语音交互流程智能语音交互在云边融合中实现方案

03计算机视觉应用场景智能安防、智能交通、智能制造等领域中广泛应用计算机视觉技术，实现远程监控、智能识别、自动化生产等功能。01图像识别技术利用深度学习算法对图像进行分类、识别和检测，实现在云端的图像识别服务。02视频分析技术通过对视频流进行实时分析和处理，提取有用信息并进行分析和预测，实现在边缘端的视频分析服务。计算机视觉在云边融合中应用案例

通过自然语言处理技术对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，实现在云端的自然语言处理服务。由于自然语言的复杂性和多样性，自然语言处理技术面临着数据稀疏性、语义理解等方面的挑