人工智能应用领域
包括机器人、自然语言处理、语音和图像识别、专家系统等。
机器学习算法分类及实现过程
无监督学习
对没有标签的数据进行分析,发现数据之 间的内在结构和关系,主要用于聚类、降
维和异常检测等任务。
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练 ,得到一个模型,然后将此模型用
于新数据的预测和分类。
A
B
C
跨界融合与协同创新
信息技术将与更多领域进行跨界融合,推 动产业间的协同创新,创造出更多的社会 价值和经济价值。
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05
数据存储、处理与分析技术
大数据存储解决方案
分布式存储技术
利用集群中多个节点的存储和计 算能力,实现数据的分布式存储 和访问,提高数据存储的可靠性
和扩展性。
NoSQL数据库
采用非关系型数据模型,支持海量 数据的存储和访问,具有高可扩展 性、高性能和高可用性等特点。
数据压缩技术
通过数据压缩算法对大数据进行压 缩,减少存储空间占用,提高数据 传输效率。
如Hadoop、Spark等,运行在云计算平台 上,利用云计算资源实现大数据的高效处 理和分析。
06
人工智能与机器学习领域前沿动 态
人工智能基本概念和原理
人工智能定义
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。
人工智能原理
通过让计算机模拟人类的思考和行为过程,实现人机交互,提高计 算机的智能水平,以更好地服务于人类社会。
数据增删改查、索引创建与优 化
应用实例
MySQL、Oracle等主流数据 库特点与对比分析
04
网络安全与防护策略部署