人工智能工程技术人员理论知识day02

本文摘要：文章系统梳理了信息技术领域核心概念与实践方法，涵盖需求工程工具、实时系统调度、AI模型优化等20个知识模块。在AI技术方面，重点探讨了Transformer架构、伦理合规要求及制造业应用场景；系统设计部分强调模块化评估与架构验证技术；工程管理维度提出需求设计闭环和五阶段项目整合模型。各技术点均给出关键指标和优化方向，如优先级调度算法提升实时性、量化技术优化深度学习模型等，形成覆盖技术实现

自学互联网

415人浏览 · 2025-09-23 09:24:21

自学互联网 · 2025-09-23 09:24:21 发布

需求工程与工具应用
甘特图工具：常用于创建用户故事和用例图，辅助需求管理与规划。
需求分析关键性：作为信息系统工程的核心环节，需求工程直接影响项目成败。
实时操作系统与调度算法
优先级调度：实时操作系统中主流的任务调度算法，确保高优先级任务优先执行。
任务响应效率：优先级调度通过动态调整任务执行顺序，优化系统实时性能。
系统设计评估指标
模块化程度：系统可维护性的核心评估标准，高模块化设计降低耦合度。
架构质量验证：通过架构评审会议、原型验证测试等技术确保设计合理性。
深度学习模型优化
数据集划分：训练集、验证集、测试集分离防止模型过拟合，提升泛化能力。
量化技术：减少模型大小并加速推理，适用于资源受限场景。
AI平台伦理与合规性
利益相关者分析：侧重期望管理，平衡不同群体对AI技术的需求。
算法偏见防控：合规性管理要求消除算法歧视，确保公平性与非歧视原则。
云基础AI系统资源管理
自动缩放策略：动态调整计算资源，平衡性能需求与成本控制。
算力优化方法：包括自动伸缩、负载均衡、优先级队列等技术。
TensorFlow框架核心组件
tf.Placeholder：计算图中表示输入数据的占位符，支持动态数据注入。
模型部署灵活性：通过占位符机制适配不同输入规模与格式。
Transformer架构关键机制
位置编码：为序列数据提供位置信息，弥补自注意力机制的位置缺失。
序列处理能力：位置编码与自注意力结合，实现长距离依赖建模。
人工智能平台发展趋势
自动化建模：模型构建自动化程度持续提升，降低AI开发门槛。
社会伦理融合：伦理评估成为AI平台开发的核心环节，确保技术合规性。
制造业AI应用技能
预测性维护：初级工需掌握AI优化生产流程的关键技术，减少设备故障。
技能转型需求：制造业人才需向数据驱动型维护能力升级。
软件架构评估方法
早期评估技术：ATAM、SAAM、FMEA用于评估架构权衡与风险。
中期验证手段：通过性能基准测试、原型验证确保架构质量。
信息系统工程核心环节
需求-设计-管理闭环：涵盖需求工程、系统设计、项目管理三大模块。
交付流程优化：制订标准化流程提升资源利用率与客户沟通效率。
AI平台问题定位工具
辅助开发方法：包括日志聚合系统、实时告警机制、可视化仪表板。
排查效率提升：工具链整合缩短问题定位周期，降低运维成本。
数据隐私保护措施
安全技术体系：端到端加密、访问控制、差分隐私技术构成多层次防护。
合规性要求：定期安全审计确保数据全生命周期保护。
项目整合管理流程
五阶段模型：包括制定章程、管理计划、执行工作、监控进度、结束项目。
全生命周期管控：确保项目目标与资源分配的一致性。
系统可扩展性评估
关键指标：吞吐量、响应时间、资源利用率综合反映扩展能力。
性能优化方向：通过架构调整与资源调度提升系统承载力。
数据库性能优化
架构层优化：读写分离、Redis缓存、分库分表解决性能瓶颈。
热点数据加速：缓存技术显著降低数据库访问延迟。
AI运营合规性风险
主要风险源：数据泄露、决策不透明、伦理准则缺失引发合规问题。
防控重点：建立数据共享授权机制与模型可解释性框架。
评估方法适用场景
SAAM方法：用于新架构设计评估、备选方案比较、功能需求验证。
场景化评估：针对不同开发阶段选择适配的评估技术。
社会伦理学在AI中的应用
算法公平性评估：确保AI决策不产生歧视性结果。
社会影响报告：系统分析AI技术对就业、隐私、安全的影响。