IBM-人工智能与认知计算.pdf

发布时间：2022-05-31 发布人：admin 分类：说明书资料大小：15.54M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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认知计算时代下的测试和需求工程 Dr. Yong Xia IBM全球研究院院士 (IBM AoT Member)，IBM思想领袖级顾问复旦大学客座教授，上海交通大学企业博士生导师国际需求工程委员会理事 (IREB Council Member)

目录 01. 认知计算和人工智能技术简介 CONTENTS 02. 认知系统中的需求工程和测试工程 03. IBM在相关领域的最佳实践分享 IREB 简介

认知医疗初探视频 1 4

人工智能／认知计算原理 1956 年，达特茅斯学院的助理教授 John McCarthy 创造了「人工智能」（AI）一词，指那些能够表现出智能行为的硬件和软件。通常的理解下，人工智能是研究、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兴科学。 IBM 认知计算 Turing 人工智能概念产生 John McCarthy Ed Feigenbaum 第一代专家系统产生神经网络算法产生第一次人机对弈 Geoffrey Hinton 深度学习技术产生自动驾驶 Enlitic 癌症诊断 AlphaGo 5

人工智能／认知计算原理认知计算是什么？认知 - Cognitive(adjective): 原意指与意识相关的精神活动，例如思考，理解，学习和记忆。 • 认知计算和基于认知的系统，通过以下方式来加快、增强和扩展人类的专业技能: 学习和建立知识理解自然语言和其他复杂的数据形式与传统的系统相比，能够以更加自然的方式与人类交互 • 久而久之，认知系统会模拟和更加贴近大脑的实际工作方式，并透过大数据的复杂性，帮助人类解决世界上最困难的问题。 6

人工智能／认知计算原理人工智能/认知计算是由高级机器学习算法驱动。。。 • Decision Tree （决策树） • Association Rules （关联规则） • Classification / Clustering / Segmentation (e.g., K-Means) （聚类、分类） • Dimensionality Reduction （降维） • Regression (Linear, Non-Linear, Logistic, etc.) （回归 – 线性、非线性、逻辑） Support Vector Machine （支持向量机） Bayesian, LDA, Markov Chain, etc. （贝叶斯、马尔可夫链） • • • Deep Learning, Reinforcement Learning, (Neural Networks, Convolutional NN, Recurrent NN) （深度学习、加强学习、卷积神经网） • …… • Ensemble （算法组合） § 自然语言处理（NLP） § 特征和知识提取 § 实体识别 § 话题侦测 § 情感分析 § 人脸识别和复杂识别 § 语音识别 § 图像和视觉识别 § 医学图像处理 § 视频分析 § 机器人化控制 § 社交信号处理包含基于精确规则和模糊概率的算法算法进一步应用 7

人工智能／认知计算原理深度学习、机器学习和人工智能的概念关系 2. 机器学习是人工智能的核心技术。 · 浅层线性模型 · 神经网络 · 监督学习模型人工智能机器学习深度学习 1. 深度学习是机器学习的新版本迭代。 · 深度神经/置信网络（DNN/DBN） · 卷积神经网络（CNN） · 深度堆栈网络（DSN) · 长短期记忆模型等 · 无监督学习模型 3. 人工智能包括机器学习、深度学习和传统的统计分析算法，并包含生物识别，机器人化控制和视觉展现等仿生接口等。 · 决策树 · 分类和聚类 · 回归分析 · 自然语言处理 · 机器人学 · 图像识别 · 支持向量机（SVM） · 可视化 · etc. 8

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