智能技术及应用
人工智能的关键技术及相关应用
智能推荐是指通过分析用户行为和兴趣，为用户推荐个性化内容和服务的技术，包括协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐等。智能推荐技术已经广泛应用于电商、社交网络、在线音乐等领域。
五、人工智能芯片技术
人工智能芯片是指专门为人工智能应用而设计的芯片，其主要特点是能够高效地进行矩阵计算、低功耗和高并发。人工智能芯片已经广泛应用于智能手机、物联网设备、云计算中心等领域。
智能机器人是指能够与人类进行交互和学习，具备自主思考和行为的机器人。智能机器人技术涉及机器人硬件设计、机器人控制算法、机器人感知和识别等方面，已经广泛应用于工业制造、服务机器人等领域。
七、区块链技术
区块链是一种去中心化的分布式账本技术，具有去信任、不可篡改和去中心化的特点，可以应用于数据交换、安全认证等领域。区块链技术已经与人工智能技术有机结合，产生了区块链智能合约、区块链人工智能等新的应用。
人工智能的关键技术及相关应用
人工智能是指计算机程序和机器能够进行人类智能所需的认知、决策和学习等各种活动的技术和应用。人工智能的核心是算法和数据，而具体的技术和应用则包括以下几个方面。
一、自然语言处理技术
自然语言处理是指让计算机能够理解和处理自然语言的技术。包括语音识别、语音合成、文本分类、信息抽取、问答系统等。自然语言处理技术已经广泛应用于人工客服、智能搜索、语音助手、机器翻译等领域。
总之，人工智能是一项开创性的技术和应用，具备广阔的发展空间和巨大的价值潜力，已经成为推动数字经济和产业创新的重要力量。
二、机器学习技术
机器学习是指让计算机能够通过训练和学习来自我优化的技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。机器学习技术已经广泛应用于推荐系统、金融风控、人脸识别等领域。
人工智能技术及其应用
人工智能技术及其应用引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指模拟人类智能的技术和方法，由计算机程序来完成人类智能所能完成的任务。
自20世纪50年代开始，人工智能就成为计算机领域内的重要研究方向之一，近年来，随着技术的不断进步，人工智能被广泛应用于各个领域，成为信息时代的重要支撑之一。
一、人工智能技术1.机器学习机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能领域中的一个重要分支，其核心是让计算机系统通过学习数据和规律，自主地获取经验和知识，并根据数据及规律的变化自动提高其性能。
机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
其中，监督学习指的是通过对有标注数据的学习，让计算机逐渐认识到与标注数据对应的模式和规律；无监督学习则是通过对无标注数据的学习，让计算机自主地发现数据内部的规律和结构；强化学习则着重于让计算机在与环境的交互中，通过奖惩机制不断学习和优化其决策策略。
2.视觉处理视觉处理（Visual Computing）是人工智能领域中的另一个分支，其主要研究方向是利用计算机算法来模拟和解释人类的视觉系统。
视觉处理主要涵盖图像处理、计算机视觉和模式识别等技术。
其中，图像处理是将数字图像转化为人类可接受的形式并进行预处理的过程，计算机视觉则是通过模拟和解释人类视觉系统来对数字图像进行智能处理的方式，而模式识别则是通过对数字图像进行特征提取和分析，从而判定图像是否属于某一类别的技术。
3.自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是指利用计算机程序来处理自然语言（如汉语、英语等）的技术，其目标是让计算机能够理解人类语言的意思。
自然语言处理主要包括语音识别、文本挖掘、机器翻译等技术。
其中，语音识别是将人类的口头语言转化为计算机可识别的数字信息的技术，文本挖掘则是利用计算机程序从大量文本数据中提取出有价值的信息，机器翻译则是通过计算机程序将一种语言转化为另一种语言的技术。
什么是人工智能技术以及应用
什么是人工智能技术以及应用随着科技的发展，近年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）的研究日益流行。
那么，什么是人工智能技术呢？简单而言，人工智能技术指的是一种利用计算机和数据处理来实现智能化的技术。
这种技术拥有学习能力，能够模仿人类进行思考、推理、判断等人类智慧的活动。
那么，人工智能技术将如何应用呢？1. 计算机视觉计算机视觉是人工智能技术中的一个重要分支，主要实现识别图像、认知物体等功能。
以此为基础，许多应用得以实现，例如自动驾驶汽车、安防监控系统、医学诊断等。
2. 自然语言处理自然语言处理指人工智能技术将人类语言处理成机器可识别和处理的形式。
例如，语音识别技术的应用范围就非常广泛，包括语音助手、智能客服、语音翻译等等。
3. 机器人技术机器人技术是人工智能技术的一种应用，已经得到广泛应用，例如智能家居、清洁卫生机器人、打理医院病房的机器人等。
未来，机器人技术还有可能取代人类从事一些高风险和低生产效率的工作。
4. 智能制造智能制造是指利用人工智能技术来提高生产效率、降低成本、优化资源配置。
例如，智能物流系统、工厂自动化生产线等都是人工智能技术的应用案例。
5. 金融领域人工智能技术在金融领域的应用也逐渐得到广泛关注，例如智能理财、风险控制、信用评估等。
这些技术可以提高金融领域的工作效率、降低成本，并且可以自动化和系统化处理大量的金融数据。
总之，人工智能技术已经深入到我们生活的各个领域，被广泛应用。
随着技术的不断升级，其应用领域还会不断扩大。
人工智能技术为我们的生活带来方便和创新，但同时也需要注意对其应用后果的评估和规范，以确保其合理和可持续的应用。
智能技术及应用
智能技术及应用在当今这个科技飞速发展的时代，智能技术正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
从智能手机中的语音助手到智能家居系统，从自动驾驶汽车到工业自动化生产线，智能技术的应用已经无处不在。
智能技术，简单来说，是指利用计算机和相关算法，使机器能够模拟人类的智能行为，如学习、推理、判断和解决问题。
它涵盖了多个领域，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术等。
机器学习是智能技术的核心之一。
它使计算机能够从大量的数据中自动学习模式和规律。
比如，通过分析大量的医疗图像数据，机器学习算法可以帮助医生更准确地诊断疾病；在金融领域，它可以预测股票价格的走势，为投资者提供决策参考。
计算机视觉则让计算机能够“看懂”世界。
面部识别技术就是一个很好的例子，它被广泛应用于手机解锁、安全监控等领域。
自动驾驶汽车也是依靠计算机视觉来识别道路、交通信号和其他车辆，从而实现安全驾驶。
自然语言处理使计算机能够理解和生成人类语言。
智能客服就是这一技术的应用成果，它能够回答用户的问题，提供帮助。
语音识别技术也属于自然语言处理的范畴，让我们可以通过语音与计算机进行交互，如语音输入文字、控制智能设备等。
机器人技术的发展也是智能技术的一大亮点。
工业机器人在制造业中已经承担了许多重复、危险和高精度的工作任务，提高了生产效率和产品质量。
服务机器人则逐渐走进我们的日常生活，如扫地机器人、送餐机器人等，为我们提供了便利。
智能技术在教育领域的应用也不容小觑。
在线教育平台可以根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习方案。
智能辅导系统能够及时解答学生的问题，帮助他们更好地掌握知识。
在医疗领域，智能技术更是发挥着重要作用。
除了前面提到的疾病诊断，智能技术还可以用于药物研发、医疗影像分析等方面。
通过对海量的医疗数据进行分析，能够加速新药的研发过程，提高治疗效果。
然而，智能技术的广泛应用也带来了一些挑战和问题。
比如，数据隐私和安全问题。
大量的个人数据被收集和使用，如何确保这些数据不被泄露和滥用，是一个亟待解决的问题。
人工智能技术的关键技术及其应用
人工智能技术的关键技术及其应用引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能思维和行为的技术，一直以来都备受关注。
随着科技的不断进步，人工智能正在成为各个领域中的关键技术。
本文将探讨人工智能技术的关键技术以及它们在各个应用领域的应用。
1. 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能领域中的核心技术之一。
它通过让计算机自动学习和改进，实现对大量数据的分析和预测。
机器学习技术可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
1.1 监督学习监督学习（Supervised Learning）是一种通过训练样本进行学习的方法。
在监督学习中，计算机通过学习输入和输出之间的对应关系，从而能够对新的输入进行预测。
监督学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
1.2 无监督学习无监督学习（Unsupervised Learning）是一种在没有标记数据的情况下进行学习的方法。
在无监督学习中，计算机通过对数据的自动分析和聚类，从中发现隐藏的模式和关系。
无监督学习常用于数据挖掘、推荐系统等领域。
1.3 强化学习强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过试错和反馈来学习和改进的方法。
在强化学习中，计算机通过与环境进行交互，根据奖励和惩罚的反馈，逐步优化自己的行为策略。
强化学习被广泛应用于游戏、机器人等领域。
2. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
自然语言处理的关键技术包括文本分析、情感识别、语义理解等。
2.1 文本分析文本分析是指对文本进行结构化和语义分析的技术。
通过文本分析，计算机可以提取文本中的关键信息，如实体识别、关键词提取等。
文本分析在垃圾邮件过滤、舆情分析等方面有广泛的应用。
2.2 情感识别情感识别是指识别文本中的情感和情绪的技术。
智能制造关键技术及应用
智能制造关键技术及应用智能制造是指利用先进的信息技术和智能装备，实现生产线自动化、智能化、柔性化的制造模式。
它融合了物联网、云计算、大数据等技术，以提高生产效率、降低成本、优化产品质量为目标，对于推动制造业的转型和升级具有重要意义。
本文将介绍智能制造的关键技术以及其应用领域。
一、传感器技术传感器是智能制造的重要组成部分，它能够感知并收集生产过程中的各种数据，从而为系统提供准确的输入。
例如，压力传感器、温度传感器、光电传感器等可以实时监测设备运行状态，提供关键参数供系统优化控制之用。
传感器技术的应用可以实现设备的智能检测与控制，有效提高生产效率和产品质量。
二、机器视觉技术机器视觉技术是指利用高精度的摄像设备和图像处理算法，对物体进行检测、识别和测量。
它能够模拟人类的视觉系统，对产品进行快速、准确的检测和判定。
在智能制造中，机器视觉技术可应用于零部件的质量检测、产品的外观检验等方面，大大提高了检测的准确性和效率。
三、云计算与大数据技术云计算与大数据技术为智能制造提供了强大的支持。
通过将数据存储在云端服务器上，企业可以实现对大量数据的存储、处理和分析，为生产决策提供有力依据。
同时，云计算也可以将资源进行统一管理和调度，提高生产线的灵活性和软定制能力。
四、人工智能与机器学习技术人工智能与机器学习技术可以使智能制造系统具备自主学习和优化能力。
通过分析海量数据和实时监测，系统能够不断学习生产过程中的规律和变化，自动调整参数和工艺，提高生产的稳定性和效率。
例如，智能机器人可以通过学习和仿真，掌握复杂的装配工艺，提高生产线的柔性化和智能化。
智能制造技术的应用已经涉及多个领域。
在制造业中，智能制造可以应用于产品设计、生产过程监控、质量检测等环节，实现全面的生产自动化和智能化。
在工业领域，智能制造可以帮助企业实现生产线的高效运营和管理，提高资源利用率和企业竞争力。
在社会生活中，智能制造可以应用于个性化定制、智慧物流、智能医疗等方面，提供更优质的服务和体验。
人工智能的关键技术及相关应用
人工智能的关键技术及相关应用一、机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它是指让计算机在处理数据时能够自动发现数据中的规律，并通过学习这些规律来改进自己的算法和模型。
在机器学习中，常见的技术包括监督学习、非监督学习、强化学习等，它们可以广泛应用于图像识别、语音识别、自动驾驶、推荐系统等领域。
二、神经网络神经网络是以模拟生物神经系统为基础的一种模型，它模拟人脑处理信息的方式来进行学习和推断。
神经网络包括多层网络、卷积神经网络、循环神经网络等，它们在图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域具有广泛应用。
三、自然语言处理自然语言处理是指让机器能够理解、处理、生成自然语言的技术，它包括语音识别、文本分析、语义理解等技术。
自然语言处理技术可以应用于智能客服、智能翻译、智能写作等领域。
四、计算机视觉计算机视觉是让机器能够看懂图像、视频等视觉信息的技术，它包括图像识别、目标检测、人脸识别等技术。
计算机视觉技术可以应用于自动驾驶、安防监控、医学影像分析等领域。
五、智能推荐智能推荐是指根据用户过往的行为、兴趣等信息，为其推荐相关的产品、服务等内容的技术。
智能推荐技术可以应用于电商、社交媒体、流媒体等领域，提高用户体验和商业价值。
六、自动驾驶自动驾驶是让机器能够自主进行驾驶的技术，它涉及到感知、决策、控制等多个方面的技术。
自动驾驶技术可以应用于物流配送、出租车、公共交通等领域，提高交通效率和安全性。
七、智能家居智能家居是指通过智能设备和系统，实现对家庭设备、照明、环境等的智能监控和控制的技术，包括智能音箱、智能家电、智能家居中控等。
智能家居技术可以提高生活质量、节约能源等，具有极大的市场潜力。
综上所述，人工智能的关键技术和应用已经涉及到了人类生活和产业的各个方面，未来还将有更多的领域被人工智能所改变和影响。
智能制造中的关键技术及应用
智能制造中的关键技术及应用智能制造是指利用先进的信息技术，将传统制造业与现代科学技术相结合，实现制造过程全面自动化、灵活化和智能化的一种制造模式。
随着信息技术的快速发展和智能制造的逐渐成熟，智能制造在各个领域中得到了广泛的应用。
本文将介绍智能制造中的关键技术及其应用。
1. 云计算和大数据分析技术云计算和大数据分析是实现智能制造的重要基础。
云计算技术可以提供高效的计算和存储资源，为智能制造系统提供强大的支持。
通过云计算可以将各个制造环节的数据集中存储和处理，实现数据的共享和协同。
在智能制造中，大数据分析技术可以对海量的制造数据进行分析和挖掘，提取潜在的规律和价值信息，以指导决策和优化制造过程。
2. 物联网技术物联网技术是智能制造的核心技术之一。
物联网通过将传感器、通信技术和计算技术相结合，实现了物与物之间的互联互通，可以实时采集和传输制造过程中的各种信息。
在智能制造中，物联网技术可以对设备、产品和环境进行感知和监控，实现全面的数据采集和实时的信息交流，为智能制造系统提供了实时监控和控制的能力。
3. 人工智能技术人工智能技术是智能制造的关键支持技术。
通过应用人工智能技术，可以实现机器的自主学习和决策能力，提高智能制造系统的自主性和智能化水平。
人工智能技术在智能制造中的应用包括机器学习、深度学习、模式识别等，可以通过对制造数据的分析和建模，实现制造过程的自动化和优化。
4. 虚拟现实技术虚拟现实技术可以模拟现实环境，并通过计算机图形和感知技术实现用户和计算机之间的交互。
在智能制造中，虚拟现实技术可以用于产品设计、制造过程仿真和操作培训等方面。
通过虚拟现实技术，可以提前预览和验证产品的设计方案，减少制造过程中的错误和损失，提高产品的质量和效率。
5. 智能传感器技术智能传感器技术是实现智能制造和工业物联网的关键技术之一。
智能传感器可以对制造过程中的各种参数进行实时监测和采集，通过与物联网技术和大数据分析技术相结合，实现制造过程的实时监控和优化。
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三、数据挖掘
数据挖掘的概念
所谓数据挖掘(Data Mining)，就是从大型 所谓数据挖掘(Data Mining)，就是从大型 数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。 这些知识是隐含的、事先未知的潜在有 用信息。 ——W. ——W. J. Frawley, G. Piatetsky-Sjapiro Piatetsky-
人工智能的研究应用领域
语言学习——自然语言 语言学习——自然语言 完成实际任务——机器人 完成实际任务——机器人 使用感觉器官——感觉系统 使用感觉器官——感觉系统 效仿专家的决策——专家系统 效仿专家的决策——专家系统 执行任务——“ 执行任务——“智能”机器
人工智能的成果
机器人技术 智能设备 识别技术 知识的保存和使用
0
10
20
30
40
温度
遗传算法
利用遗传方法 利用0,1表示方案特征 利用0,1表示方案特征 步骤
• 在初始方案中选取种 子 • 进化重组种子 • 自然淘汰 • 获得最好结果
0.5 0010 0011 0.3 1000 0001 0.6 0100 0100 0.6 1100 1111 0.3 0110 1110 0.2 1000 1010 0100 0100 0.6 0100 1111 0.3 1100 0100 0.7 1100 1111 0.6
数据集成 数据选择 数据预处理
数户设定假设——验证知识 用户设定假设——验证知识 • 系统设定假设——发现知识 系统设定假设——发现知识
选择合适的工具 发掘知识的操作 证实发现的知识
结果表达和解释阶段的步骤
对提取出的信息进行分析 将知识提交给用户 用户过滤知识，若不满意重复数据挖掘 的操作
第一节 人工智能
一、什么是人工智能
人工智能(AI)的概念 人工智能(AI)的概念
基于计算机的具有智能和模拟人的智能 行为功能的系统 特点：
• 基于计算机系统 • 具有一定的智能 • 能够全部或部分模拟人的智能行为
研究人工智能的目的
建立一套不包括人类感觉的机理 排除由人掌握的经常性不满意的工作 保存专家的意见 按有效的方式保存信息 通过对短时间由人无法分析的大规模复 杂系统问题提出建议来增强组织的知识 库
综合数据 操作 数据 数据提取 当前数据 历史数据 数据仓库 数据仓库 管理工具 管理工具 数据仓库 分析工具 分析工具 数据访问利用
外部 数据
数据仓库成功实施的保证
集中解决实际的业务问题 争取数据仓库的拥护者确保项目的实施 详尽的数据支持 可靠的历史数据 适应于业务的技术
二、在线分析
在线分析的概念
基于案例的推理过程
用户 描述 问题 系统搜索 数据库 查询类似 案例 系统对用 户提问 缩小搜索 范围 系统发现 最接近案 例并提取 方案 系统修改 方案适应 问题 否 成功 是
案例 数据库
将问题及 成功方案 存储在 数据库
三、其它智能技术
神经网络
模仿生物大脑活动的硬件或软件 生物大脑活动的特点
专家系统工作原理
知识库——用于专家系统的人类知识的 知识库——用于专家系统的人类知识的 模型 主要工作方式
• 基于规则 • 知识框架 • 推理机
A->B IF INC>50,000 THEN 查询汽车付款 ELSE 退出 B->C IF 汽车付款<10%收入 THEN 查询抵押借款 ELSE 退出
二、专家系统
专家系统
通过获取人类专家在特定领域内的意见 建立的集中知识的计算机程序 专家系统一般通过提问和解释帮助决策 者做出决策 特征
• 基于计算机系统 • 以专家的知识和经验为依托 • 通过提问和解释的方式支持决策者的决策
专家系统的局限性
针对特定的问题 有限的应用领域 专家的确认 专家知识的获取 专家知识的保存和使用
知识的使用方式
提供给决策者用以辅助决策 提供给专家用以修正知识 作为新的知识存储于知识库中
数据挖掘的过程
数据准备 结果表达 数据挖掘 和解释
数据源
数据
目标数据
预处理后数据
模式
知识
数据集成
数据选择
预处理
数据挖掘
结果表达 和解释
数据挖掘工作的过程
数据准备阶段 数据挖掘阶段 结果表达和解释阶段
数据准备阶段的工作步骤
IF 收入>$50,000 THEN 期限延长 不动产规则 IF 有不动产 THEN 深入接触
IF 期限延长 THEN 分发小册子
IF 不在数据库中 THEN 添加到前景文件中
IF 不动产>$100万 THEN 派出财务顾问
IF 财务顾问 THEN 准备销售手续
专家系统的建立
建立专家系统需要
• 专家(提供知识和经验) 专家(提供知识和经验) • 知识工程师(翻译知识) 知识工程师(翻译知识)
变量：数据的实际意义 维：观察数据的特定角度 维的层次：如年、月、日等 维的成员：维的取值 多维数组：多个方面表示的数据 数据单元：多维数组的取值
在线分析中的多维数据
单位
地 区
时间
多维分析的基本操作
切片：在多位数组中选定某一维成员 切块：在某一维中选定某一区间 钻取：某一维中观察上下层状况 旋转：改变观察的方向
I 限制3,000
知识框架
汽车框架 属于 交通工具 轮子 4 发动机 汽油/柴油 动作 滚动,移动 坦克框架 属于 交通工具 履带 2 发动机 柴油/涡轮 动作 滚动,移动 属于 发动机框架 机器 燃料 汽油/柴油,电力 动力 BTU,马力 用途 交通工具,固定动力
前向推理机
收入规则 IF 收入>$100,000 THEN 生活提高 IF 收入提高 THEN 派出销售代表 IF 销售代表or期限延长 or财务顾问 THEN 搜索数据库
步骤
• 确定特定的问题 • 建立原型验证知识翻译及推理 • 建立完整系统，增加大量知识
专家系统的问题
开发投入与运行投入 知识的有效性 知识的成功表达与使用 只能解决有限问题
基于案例推理的组织智能
将知识按照案例的方式组织在数据库中 通过对数据库中案例的搜索实现知识的 利用 通过不断补充案例实现知识的积累
遗传算法应用
遗传算法用于甄别嫌疑犯 遗传算法用于供应链管理 遗传算法用于金融业 遗传算法用于电视广告 遗传算法用于数据挖掘
传统智能技术研究方法
以整体为对象 研究整体所反映的行为 以概率的形式反映个体在整体中的地位
智能自主体（代理）
以每个拥有智能的个体为对象 通过研究个体及个体之间的关系来观察 整体的行为——突现 整体的行为——突现 对每个个体详细描述
C->D IF 抵押借款<20%收入 THEN 允许贷款 ELSE 退出
D 批准贷款
IF D THEN 询问工龄
D->E
E->F IF 工龄>=4 THEN 额度为10,000 ELSE DO G
F 限制10,000
G->H IF 工龄<4 THEN 检查其它债务
H->F IF 其它债务<5%收入 THEN DO F ELSE DO I
一、数据仓库
数据仓库的概念
数据仓库就是支持管理决策过程的、面 向主题的、集成的、随时间可变的、持 久的数据集合。 ——W. Inmon的定义 ——W. H. Inmon的定义
数据仓库的特征
面向主题 数据时间跨度大 数据量大 内容随时增加
数据仓库的基本功能
数据获取 数据存储和管理 信息访问
数据仓库的基本体系结构
数据挖掘的分类
总结规则挖掘 特征规则挖掘 关联规则挖掘 分类规则挖掘 聚类规则挖掘 趋势分析 偏差分析 模式分析
数据挖掘面临的问题
数据质量 数据可视化 数据容量 性能和成本 信息分析员的技能
较活跃的数据挖掘应用
应用领域 市场营销 银行业 生产、销售 制造业 证券业 保险业 计算机系统 国防 医药 交通 电讯 应用方向 顾客购买行为预测；顾客群体划分 客户信誉分析；信用卡欺诈行为侦测 销售额预测；库存量测算；批发网点的分布 设备故障预测；影响生产能力的关键因素发掘 证券价格变化预测；交易时刻的确定 预测顾客保险的模式；医疗保险额的预测分析 硬件故障监测；估计潜在的安全漏洞 预测资源的消耗；评估军事战略 验证药物的治疗机理；预测影响药品购买的因素 找寻乘客的旅行模式；改进航线的设置 评价广告的作用；预测在各公司间转移的顾客
通过快速、一致、交互地访问各种可能 的信息视图，帮助管理人员掌握数据中 存在的规律，实现对数据的归纳、分析 和处理，帮助组织完成相关决策。
在线分析系统的体系结构
基础数据 企业服务器 分析服务器 客户机
基础 数据库 数据 仓库 细节 数据 基础 数据库 数据 仓库 综合 数据
前端分析软件
在线分析的基础
第二节 智能商务
智能商务
目的：
• 将组织现有数据转化成为知识而提高组织决 策的科学性和有效性
效益：
• 为组织提供从数据中发现新关系的能力 • 加强组织决策及决策过程的精确性
实现智能商务的步骤
有充分的正确数据可以利用 ——数据抽取(数据仓库) ——数据抽取(数据仓库) 这些数据被转换成为可利用的信息 ——数据分析(多维分析) ——数据分析(多维分析) 这些信息被传递给需要它们的人员 ——关系发现(数据挖掘) ——关系发现(数据挖掘)
智能技术及应用
Intelligence Technology Introduction and Application
智能技术及应用
第一节 人工智能技术 第二节 智能商务
智能技术及应用
定义人工智能 解释为什么专家系统可以保存和使用知 识 组织如何利用智能技术改进知识的获取 和使用 智能商务如何帮助组织获得竞争优势