人工智能部门与工作安排组织架构
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人工智能相关职位与工作内容思维导图模板大纲
1.1数据预处理与特征工程
数据清洗
特征提取与选择
1.2模型训练与优化
监督学习算法(如线性回归、逻辑回归等)
无监督学习算法(如聚类、降维等)
深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)
1.3模型评估与验证
交叉验证
模型性能指标(如准确率、召回率等)
2.1文本预处理
分词
去除停用词
词干提取/词形还原
2.2文本分类与情感分析
标签提取
朴素贝叶斯分类器
支持向量机
Word2Vec、BERT等词嵌入模型
2.3命名实体识别与关系抽取
命名实体识别(NER)技术:BIEFS、IOB、BIO等方法
关系抽取:基于规则、基于图模型的方法,如RAKE、REfO等工具
3.1图像预处理
灰度化、二值化、去噪声等操作
图像增强:对比度拉伸、直方图均衡化等方法
3.2目标检测与定位
RCNN、FasterRCNN等目标检测算法
YOLO、SSD等实时目标检测算法
KCF、MOSSE等关键点检测和定位算法
3.3语义分割与实例分割
FCN、UNet等语义分割算法
MaskRCNN、YOLACT等实例分割算法
4.1Q学习与DeepQ网络(DQN)
Q学习算法:贝尔曼方程、TD(Q)学习等方法
DQN:结合深度神经网络的强化学习框架,如DeepMind的DQN实现(Atari游戏)、Google的AlphaGo(围棋)等案例。
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