Die vier Elemente der Künstlichen Intelligenz (KI)
2024-10-14 18:47:47 0 Bericht
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Diese Mindmap bietet eine umfassende Übersicht über die vier wesentlichen Elemente der Künstlichen Intelligenz (KI): Daten, Algorithmen, Rechenleistung und Szenenanwendung. Der Bereich Daten umfasst Aspekte wie Datengewinnung, -vorverarbeitung und -aufbewahrung, wobei die Diversität der Datenquellen und die Qualität der Daten im Vordergrund stehen. Algorithmen konzentrieren sich auf Machine Learning und Tiefenlernalgorithmen sowie deren Optimierung. Die Rechenleistung wird durch spezialisierte Hardware und Cloud-Computing-Plattformen unterstützt, während Szenenanwendungen die praktische Umsetzung von KI in Bereichen wie intelligenter Fertigung, Medizin und Smart Cities beleuchten. Diese Elemente bilden das Fundament für effektive KI-Lösungen.
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Gliederung/Inhalt
Daten
Datengewinnung
Diversität der Datenquellen
Internetdaten
Daten von IoT-Geräten
Unternehmensinterne Daten
Datenqualitätsbewertungsstandards
Datenvorverarbeitung
Datenbereinigung
Fehlende Werte behandeln
Ausreißendetektion
Datenformatierung
Einheitliche Datenformat
Datennormalisierung/Skalierung
Datenaufbewahrung
Cloud-Speichersolution
Alibaba Cloud OSS
Amazon S3
Lokale Speicherarchitektur-Design
Verteiltes Speichersystem
Daten-Backup- und Wiederherstellungsstrategie
Datenanalyse
Statistische Analysemethoden
Deskriptive Statistische Analyse
inferentielle statistische Analyse
Anwendung von Machine Learning-Algorithmen
Klassifizierungsalgorithmen
Regressionsalgorithmus
Algorithmus
Machine Learning-Algorithmen
Überwachtes Lernen
Entscheidungsbaum
Support Vector Machine
unbeaufsichtigtes Lernen
Cluster-Algorithmus
Dimensionalitätsreduzierungsalgorithmus
Tiefenlernalgorithmen
Neuronale Netzwerke
Convolutional Neural Network (CNN)
Recurrent Neuronale Netze (RNN)
Verstärkte Lernen
Q-Learning
AlphaGo-Algorithmus-Grundlagen
Algorithmus-Optimierung
Parameteroptimierung
Grid-Suche
Zufällige Suche
Algorithmus-Fusion
integrierte Lernmethoden
Mehrmodell-Fusion-Strategie
Rechenleistung
Rechenhardware
CPU im Vergleich zur GPU
Unterschiede in der Rechenleistung
Anwendungsfallanalyse
Spezial-AI-Chip
TPU(Tensor Processing Unit)
NPU (Neural Processing Unit)
Cloud-Computing-Plattform
Public Cloud Anbieter
Alibaba Cloud
Amazon AWS
Cloud-Service-Typen
IaaS (Infrastructure as a Service)
PaaS (Platform as a Service)
Edge-Computing
Edge-Computing-Definition und -Vorteile
niedrige Latenzantwort
Ermöglichen Sie eine Entlastung der Cloud-Ressourcen.
Anwendungsfälle für Edge-Computing
Intelligente Sicherheit
Autonomes Fahren
Szenenanwendung
Intelligente Fertigung
Fertigungsautomatisierung
Roboter Montage
Intelligente Qualitätskontrolle
Lieferkettoptimierung
Lagerverwaltungssystem
Logistik-Tracking-System
Intelligente Medizin
Krankheitsunterstützende Diagnose
Bildidentifikationstechnik
Genomsequenzanalyse
Gesundheitsmanagementsystem
Personenbezogene Gesundheitsdatenverwaltung
Telemedizin
Smart City
Intelligentes Verkehrssystem
Intelligente Verkehrsampeln
Verwaltung von autonom fahrenden Fahrzeugen
Intelligente Sicherheit
Gesichtserkennungstechnik
Intelligente Videoverwachung
Sammeln
Sammeln
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