来头是AI训练技术
知识才是力量，来和我一起学习吧：
试题1、业务分析
a) XX业务场景分析
· 关键环节：列出该行业的核心环节（如仓储的入库、分拣、出库；农业的土壤监测、灌溉、生长预测）。
· 深度/机器学习可用环节：选择4-5个关键环节，说明，如XX预测、XX决策。
b) XX策略设计
· 数据收集：对XX安装传感器，通过传输方式（IoT网关、云存储），实时/周期性收集对应数据类型（温度、湿度、振动等）。
· XX决策/故障预测：运用异常检测模型（如自编码器），针对[设备/场景]的[问题]，采用算法分析数据类型，识别设备潜在故障征兆，基于此预测设备状态并生成[维护/灌溉]策略。
c) 流程集成与优化
· 系统集成：将AI模块嵌入现有系统（如WMS、ERP），通过API或中间件实现数据互通。
· 可视化与自动化：设计可视化看板（设备状态、预测结果）、报警机制（阈值触发）、自动派单（维修任务）。
· 效果：量化或定性说明效率提升（如减少停机时间20%）、资源节约（节水30%）、风险降低（故障预警准确率90%）。
试题2、代码实现
2-1 划分数据
按照注释要求写文件夹路径、数据划分比例（具体路径要求见题目），
2-2 训练模型
创建训练集、测试集两个文件夹，创建2-2model test.h5（空白txt改后缀）、model test result.txt
model test result.txt内容
Test Accuracy：100%
实验结果分析：测试准确率过高可能是因为训练轮次过多、数据集多样性不足、正则化不足等因素。
2-3 测试模型效果
加载模型（模型文件路径，注意需包含具体文件名及后缀）、加载测试集（测试集文件夹路径）、超参数（图片高宽、批量大小、学习速度、全集训练轮次）
img_height
img_width
batch_size
learning_rate
epochs
试题3、智能系统设计
a) 数据分析:
① 数据收集：明确数据类型（如语音交互记录、用户点击行为）、采集方式（传感器、日志埋点）、存储形式（数据库、云存储）。统计分析：使用描述性统计（均值、频率分布）和可视化工具（热力图、词云）分析用户行为特征（如高频提问、热门展品）。
② 特征提取：基于用户行为（停留时长、路径轨迹）或内容（提问文本）构建特征向量。模型选择：聚类（K-Means）、分类（随机森林）、时序预测（LSTM）等。
b) 系统功能与智能解决方案设计:
① 核心技术选型
模型选择：LLM（如GPT-4、Claude）用于内容生成，语音识别（如Whisper）与合成（如VITS）算法需适配多语言与噪声环境。
实现流程：
“通过微调LLM模型，注入博物馆专业知识库；部署边缘计算节点，降低语音交互延迟。”。
② 适应性策略设计
多语言支持：动态切换语言模型和语音包（如中文调用BERT+语音合成引擎A，英文调用GPT+引擎B）。
合规保障：敏感词过滤规则库、文化禁忌提醒机制（如宗教符号、历史争议内容）。
c) 人机交互流程设计:
① 交互流程（文字或流程图示例）：
n 1.用户启动（扫码/设备登录）
n 2. 偏好确认（语言、兴趣标签）
n 3. 核心服务（导览/推荐）
n 4.动态交互（提问/反馈）
n 5. 结束与反馈。
② 人工客服介入场景：
n 当系统检测到复杂或未收录的问题（如模型多次无法回答），或涉及敏感紧急情况（如投诉、突发事件）时，自动转接人工客服
n 系统可在后台通知相关工作人员，通过实时远程连线或现场调度来协助解决问题。
上下文保持：
n 在多轮对话中，系统维护会话状态（如保存最近提问和已回答内容），可通过对话ID或缓存存储的形式在LLM调用时加入历史上下文。
n 避免用户重复输入同样的背景信息，并提高回答连贯性和准确度。
试题4、培训与指导
数据采集与处理培训大纲
一、培训内容
1、数据采集流程知识
数据采集的定义和意义
数据采集的基本流程
数据采集的方法和工具
2、数据采集质量标准
数据质量的重要性
数据准确性、完整性、一致性等质量标准
数据清洗和处理方法
3、数据处理流程知识
数据处理的定义和目的
数据处理的基本流程
数据处理的常用工具和技术
4、数据处理规范和方法
数据处理的规范和标准
数据处理的常用方法和技术
数据处理的案例分析和实践
5、开发智能系统
智能系统开发的基本概念和流程
智能系统开发的工具和平台
智能系统开发的案例分析和实践
6、维护智能系统
智能系统的维护需求和流程
智能系统的故障排查和修复
智能系统的持续改进和优化
知识才是力量，来和我一起学习吧：
试题1、业务分析
a) XX业务场景分析
· 关键环节：列出该行业的核心环节（如仓储的入库、分拣、出库；农业的土壤监测、灌溉、生长预测）。
· 深度/机器学习可用环节：选择4-5个关键环节，说明，如XX预测、XX决策。
b) XX策略设计
· 数据收集：对XX安装传感器，通过传输方式（IoT网关、云存储），实时/周期性收集对应数据类型（温度、湿度、振动等）。
· XX决策/故障预测：运用异常检测模型（如自编码器），针对[设备/场景]的[问题]，采用算法分析数据类型，识别设备潜在故障征兆，基于此预测设备状态并生成[维护/灌溉]策略。
c) 流程集成与优化
· 系统集成：将AI模块嵌入现有系统（如WMS、ERP），通过API或中间件实现数据互通。
· 可视化与自动化：设计可视化看板（设备状态、预测结果）、报警机制（阈值触发）、自动派单（维修任务）。
· 效果：量化或定性说明效率提升（如减少停机时间20%）、资源节约（节水30%）、风险降低（故障预警准确率90%）。
试题2、代码实现
2-1 划分数据
按照注释要求写文件夹路径、数据划分比例（具体路径要求见题目），
2-2 训练模型
创建训练集、测试集两个文件夹，创建2-2model test.h5（空白txt改后缀）、model test result.txt
model test result.txt内容
Test Accuracy：100%
实验结果分析：测试准确率过高可能是因为训练轮次过多、数据集多样性不足、正则化不足等因素。
2-3 测试模型效果
加载模型（模型文件路径，注意需包含具体文件名及后缀）、加载测试集（测试集文件夹路径）、超参数（图片高宽、批量大小、学习速度、全集训练轮次）
img_height
img_width
batch_size
learning_rate
epochs
试题3、智能系统设计
a) 数据分析:
① 数据收集：明确数据类型（如语音交互记录、用户点击行为）、采集方式（传感器、日志埋点）、存储形式（数据库、云存储）。统计分析：使用描述性统计（均值、频率分布）和可视化工具（热力图、词云）分析用户行为特征（如高频提问、热门展品）。
② 特征提取：基于用户行为（停留时长、路径轨迹）或内容（提问文本）构建特征向量。模型选择：聚类（K-Means）、分类（随机森林）、时序预测（LSTM）等。
b) 系统功能与智能解决方案设计:
① 核心技术选型
模型选择：LLM（如GPT-4、Claude）用于内容生成，语音识别（如Whisper）与合成（如VITS）算法需适配多语言与噪声环境。
实现流程：
“通过微调LLM模型，注入博物馆专业知识库；部署边缘计算节点，降低语音交互延迟。”。
② 适应性策略设计
多语言支持：动态切换语言模型和语音包（如中文调用BERT+语音合成引擎A，英文调用GPT+引擎B）。
合规保障：敏感词过滤规则库、文化禁忌提醒机制（如宗教符号、历史争议内容）。
c) 人机交互流程设计:
① 交互流程（文字或流程图示例）：
n 1.用户启动（扫码/设备登录）
n 2. 偏好确认（语言、兴趣标签）
n 3. 核心服务（导览/推荐）
n 4.动态交互（提问/反馈）
n 5. 结束与反馈。
② 人工客服介入场景：
n 当系统检测到复杂或未收录的问题（如模型多次无法回答），或涉及敏感紧急情况（如投诉、突发事件）时，自动转接人工客服
n 系统可在后台通知相关工作人员，通过实时远程连线或现场调度来协助解决问题。
上下文保持：
n 在多轮对话中，系统维护会话状态（如保存最近提问和已回答内容），可通过对话ID或缓存存储的形式在LLM调用时加入历史上下文。
n 避免用户重复输入同样的背景信息，并提高回答连贯性和准确度。
试题4、培训与指导
数据采集与处理培训大纲
一、培训内容
1、数据采集流程知识
数据采集的定义和意义
数据采集的基本流程
数据采集的方法和工具
2、数据采集质量标准
数据质量的重要性
数据准确性、完整性、一致性等质量标准
数据清洗和处理方法
3、数据处理流程知识
数据处理的定义和目的
数据处理的基本流程
数据处理的常用工具和技术
4、数据处理规范和方法
数据处理的规范和标准
数据处理的常用方法和技术
数据处理的案例分析和实践
5、开发智能系统
智能系统开发的基本概念和流程
智能系统开发的工具和平台
智能系统开发的案例分析和实践
6、维护智能系统
智能系统的维护需求和流程
智能系统的故障排查和修复
智能系统的持续改进和优化
