信息技术必修一第五单元《数据分析与人工智能》 知识点回顾 走进数据分析 数据分析 数据分析就是对数据进行计算、处理，从而得出一些有意义的结论的技术。 数据分析主要用于现状分析、原因分析和预测分析。 数据分析的方法：对比分析、平均分析。 对比分析，比如对比某一相同时间段内城市中各条主干道上的车流情况，看哪一条道理更加畅通，从而通过导航系统规划更加合理的交通路线。 平均分析，比如分析学生高中阶段历次考试成绩，来判断高考成绩，并提供相应可供参考的大学和专业。 2.数据可视化表达 数据可视化表达以图形、图像和动画等方式更加直观生动地呈现数据及数据分析结果，揭示数据之间的关系、趋势和规律等的表达方式称为数据可视化表达。 图表是最常用的数据可视化表达方式之一。 基本类型有柱状图、饼图、折线图、雷达图等。 大数据 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，它正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。 一般认为大数据的门槛在TB数量级以上，很多企业级用户集合多项数据形成了PB级的数据量。 知识点补充：1 TB=_____ GB, 1 PB=_____ TB。 大数据的意义在于对数据的挖掘，可以从中挖掘出有价值的数据，并运用于管理、工业、农业、商业、教育、医疗等各个社会领域，为社会发展服务。 大数据分析带来价值的同时，也在隐私保护、安全问题等方面带来危机。 合理、健康的使用大数据，遵循“数据道德”是我们的必备品质。 二、探秘人工智能 1.认识人工智能 根据问题的实际，不断寻找可利用的知识，构造一条推理路线解决问题，这个过程就是启发式搜索。 按预定的控制策略进行搜索，而不考虑问题本身特性的搜索，称为盲目搜索，这种搜索一般适用于求解比较简单的问题。 人工智能1950年的“图灵测试”揭开了人工智能的序幕。 人工智能分为弱人工智能和强人工智能。 弱人工智能一般指实现特定功能的专用智能设备，不能真正实现推理和解决问题。 强人工智能是指真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器。 2.揭秘智能算法 机器学习当前人工智能的核心技术之一。目的是使计算机能模拟或实现人类的学习行为，获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断完善自身的性能。 人工智能、机器学习和深度学习之间的关系如下图： BP(Back Propagation)神经网络是目前应用最广泛的算法，它是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。 人工智能领域的关键技术目前主要包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、生物特征识别、虚拟现实与增强现实等。 3.神经元芯片 目前通用型处理器的存储和运算处理分离，因此需要大量读写运行操作的深度神经网络受到传输数据带宽的制约，效率低下。 2016年中国科学院计算机技术研究所发布了寒武纪神经元芯片，用硬件直接“绘制”大脑的结构。它采用专门的硬件神经元。实验表明其效率是普通CPU的1000倍。 4.智能传感器 智能传感器是具有信息处理功能的传感器。 它带有微处理机，具有采集、处理、交换信息等功能，是处理器集成化与微处理机相结合的产物。未来，高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化将成为只能传输器发展的重要趋势。 章节练习 选择题 1.在用图表分析数据时，需要表示数据随时间的变化趋势用到的图表类型是（ ） A. 饼图 B. 柱状图 C. 折线图 D. 雷达图 2.下列关于数据分析的说法，错误的是（ ） A. 数据分析主要用于现状分析、原因分析和预测分析 B. 数据分析的目标是提出假设，并用数据证明假设是正确的 C. 数据分析就是对数据进行计算、处理，从而得出有意义的结论的 ... ...
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