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课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法：人工智能的能与不能 第2章 算力：从CPU，GPU到NPU AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习来自：百科
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“大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。 “高”即物来自：百科![]()
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如何尽可能的使用各种分析手段，从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息。 提升处理效率 面对IoT设备持续不断的数据注入，如何在数据处理的各个环节（接入，清洗，入库，分析，呈现）实现最佳处性能。 管理数据质量 如何建立一套可靠的数据质量评估体系，并对质量差的数据进行合适的处理（纠偏，忽略等）。来自：百科
