以下为《人工智能与大数据技术课程课程报告格式（春学期）》的无排版文字预览，完整格式请下载

下载前请仔细阅读文字预览以及下方图片预览。图片预览是什么样的，下载的文档就是什么样的。

附件

2021年春学期

《人工智能与大数据技术》课程报告

学 院： 电气***

专 业： 电气工程及其自动化

姓 名： 顾某某

学 号： ***4

班 级： B电气194

成绩：

人工智能和大数据在未来的发展和应用

摘要：随着互联网的普及，以及数据和计算速度的增加，人类的近5年产生的数据量，已经占到了现有互联网数据的百分之90%，而每一天互联网上都将产生90亿G的数据，我们正处在一个大数据技术蓬勃崛起的时代。，人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用归结为人工智能，随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。

关键字： 人工智能

大数据

发展

应用

1、概述 人工智能和大数据的关系和区别以及在未来的应用

在过去，由于软硬件技术以及数据规模的限制，人工智能的发展一直受到瓶颈的制约。随着大数据技术的突飞猛进，软硬件技术水平不断提高，更多在过去不被重视的数据被收集统计起来，经过处理转化成结构化的海量数据集。通过大数据技术处理的海量数据集更加需要统计、抽样的方法。大数据处理技术在数据收集和数据分析方面已经非常的成熟与完善，而人工智能在预测方面已经取得了优异的成效，并且在不断的进行技术更新与迭代，但人工智能仍处于行业发展的初期，理论体系和应用都有巨大的发展空间。也就是说，大数据时代的出现，为人工智能取得重大突破提供了更多的可能。

人工智能是目前大家耳熟能详的一个热词。在2016年，Google公司的AlphaGo战胜人类围棋九段顶级高手李世石成为人工智能再次崛起的标志性事件。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

之所以说人工智能是“再次崛起”，是因为人工智能并非是近些年才出现的一个技术领域。从1956年正式提出人工智能学科算起，是一门已经有50多年来的历史的学科，然而，人工智能的发展并非一路高歌，起起伏伏，这里不再赘述。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 在大数据时代，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

研究现状

人工智能和大数据的发展和趋势

在互联网技术的带领下，人工智能在最近几年发展得红红火火，人工智能技术与各产业领域的深度融合，形成了智能经济新形态。互联网社会各大中小企业从自身的硬件、技术和解决方案等不同角度进行布局，来寻求更广阔的发展空间，其中包括许多创业型企业以及传统行***都把涉足人工智能列为重点发展对象。近年来，在医疗、金融、汽车、教育等业务上都开始应用人工智能技术，这是社会发展最大的趋势之一，谁能更好的掌握人工智能，谁就能在技术领先方面获得支持。

谷歌已经成立了一个新的风险投资基金，而亚马逊、微软等科技巨头，更倾向于为开发者和用户们提供全套的AI基础设施，甚至谷歌为了加快机器学习的效率，还专门在自己的数据中心配置最新研发的TPU处理器。人工智能时代巨头们对AI基础设施的大量投入，也侧面印证了当前人工智能的重要性。各种人工智能科技的百花齐放和应用开发工具的学习框架，也形成了PyTorch主导学术界，工业XX选TensorFlow的局面；而IT圈日新月异的变化，也诞生了新的“网红”概念—中台，成为软硬件企业尤其是互联网企业人员经常挂在嘴边的词汇。国内大型互联网企业也正在以AI中台推出高层开发框架，而大量AI创业型企业则逐步转向金融、安防等垂直领域的深耕细作模式。

可以预见的是将来会有更多的人工智能出现，其中腾讯发布战略产业“智能云”，紧密布局AI领域，以自身业务需求作为出发点，技术逐渐进步成熟。除此之外，随着以智能手机为代表的移动终端快速发展，人们也希望人工智能能应用于移动终端，这对硬件的计算能力和能耗提出了更高的要求。这也就延伸出了另外一个概念：边缘计算，对于IT领域来说，边缘计算技术正在快速发展与普及，而未来发展方向的关键点是如何在应用效果尽可能高的前提下，将模型做小做得既快又好。目前最聪明的AI系统仍然无法超越生物智能，举例来说就是目前的AI智能都依赖于编程和广泛的数据训练，也就是通过机器学习，来实现看似智能的任务，而目前的机器学习不具备这种“经验”。但科技的不断进步和发展，互联网、大数据和人工智能加速融合，让其变得更加智能，也快速渗透到各个领域。人工智能的发展也从最早的图像领域，拓展到自然语言、推荐搜索、图片搜索等多个领域，随着科技的逐渐成熟，搜索领域的人工智能成本越来越低，这也就让更多的领域模型会让机器来代替，这个技术无疑是快速发展的趋势。

随着人类生活方面的需求扩大，催生了机器人与AI人工智能更紧密的融合。虽然工业、商业和消费应用促进了智能机器人的发展。但我们要把人工智能应用程序转向更广泛的应用程序，将技术与知识结合在一起，包括推理、规划、文本生成等。其中自然语言领域在最近两年产生了天翻地覆的技术变革，进入技术井喷的快速发展期。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。msmarco挑战赛是AI阅读理解领域的权威比赛，它包含了100多万个问题和300多万篇文档，几乎囊括各种问题，相当于人工智能模型需要阅读 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 专利对比分析[J]. 刘某某. 专利代理. 2020(04)[4]

[11] 人工智能方法在油田措施领域的应用[J]. 陈某某. 中国管理信息化. 2021(08)

[12]人工智能技术在石油石化行业中的发展趋势[J]. 张某某. 化工管理. 2020(31)

[13]人工智能技术在油田联合站生产安全预警中的应用[J]. 刘某某,马某某. 信息系统工程. 2020(02)

[14]关于人工智能技术在油田生产管理中应用的实践与思考[J]. 邴绍强. 石化技术. 2020(05)

[15]人工智能技术在试井解释中的应用及进展[J]. 雷霆,李某某. 天然气地球科学. 2005(03)

[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

以上为《人工智能与大数据技术课程课程报告格式（春学期）》的无排版文字预览，完整格式请下载

下载前请仔细阅读上面文字预览以及下方图片预览。图片预览是什么样的，下载的文档就是什么样的。