人工智能教学应用案例-人工智能教学应用案例研究

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能教学应用案例的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能教学应用案例的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能导论学习的意义？
2. 智能医疗产业有哪些应用典型案例？
3. 人工智能如何应用到公交车上？有何实例？

人工智能导论学习的意义？

人工智能导论的学习，可以掌握知识表示、确定性和不确定性推理、搜索、进化计算、群智能、人工神经网络、专家系统、机器学习等基本理论与实用方法，了解深度学习、知识图谱等人工智能研究前沿内容，通过人工智能应用实例及虚拟仿真实验，可以提高应用人工智能理论解决工程问题的能力。

智能医疗产业有哪些应用典型案例？

运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或***判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。

（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU平台（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、***算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子：

1. 预测RNA结构：利用深度学习模型预测RNA的结构，以更好地评估其生物活性。
2. 药物靶向性预测：利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用，以确定其靶向性。
3. 药效预测：通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力，以确定其疗效。
4. 药物分析：利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析，以提高其设计效率。

人工智能如何应用到公交车上？有何实例？

无论何种科学适用到应用领域，首先应该考虑应用的利弊，有何优势，有何劣势。

将人工智能用到公交车上，首先想到了这可以解决什么问题，对于目前的状况有何改善。

1. 驾驶：公交车目前全由人工驾驶，是因为人能根据情况判断如何处理道路上的交通状况，毕竟就驾驶车辆来说人工智能是完全没有问题的，甚至比人开的更好更稳定也学的更快。但是道路上的交通状况并不是由人工智能所控制的，会有很多的人和车辆参与，在行人和其他车辆的问题处理上，人工智能并不能很好的解决问题。所以就驾驶方面依旧[_a***_]司机人工驾驶。
2. 操控优化：在目前，最新的新能源公交车已经投入使用，但是在除驾驶以外的操作上依旧由司机控制，这并不能司机减轻难度，甚至会分散注意力。比如在站点靠边需要手动开关车门，需要注意乘客是否刷卡，注意分配乘坐空间，加油等等。
3. 线路优化：以现在的线路，在某些时候无法达到合理的乘客运输，因为目前公交系统调控高峰时期的线路方式是以增加车辆和时段专车还有快速线路。如果应用人工智能，在乘坐数据上经过计算，可以合理的改善线路和车辆多少，避免高峰线路拥挤，其它线路空置的情况。还有施工路段的绕行。
4. 乘坐体验优化：现在虽然有了各种地图***和公交公司的***可以查看实时车辆站点情况，和站牌实时信息，但是乘客依旧无法得知车辆情况和拥挤程度。如果用人工智能来进行合理分配，那么乘客可以得知当前路况和乘坐用时，和一个大概的乘坐情况来判断拥挤，选择适当的线路乘坐。相信不少人体验过明明乘坐路程短的线路，却发现到达时间却比另一条站点多的线路还要多=，=

实例目前还真没有多少，无人驾驶都还在内测阶段。算是实例的话估计也就是通过定位来播报到站信息了，还有***端的预测到站时间。

到此，以上就是小编对于人工智能教学应用案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能教学应用案例的3点解答对大家有用。

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