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emer 人工智能应用实践指南
一、技术基础
当前主流AI技术包含三大核心模块：
- 机器学习（Machine Learning）
- 自然语言处理（NLP）
- 计算机视觉（CV）
二、应用场景
| 行业 | 应用案例 | 技术要求 |
| 医疗 | 影像诊断辅助 | 高精度图像识别（>98%） |
| 教育 | 智能作业批改 | 多模态数据处理 |
三、伦理规范
根据《人工智能伦理白皮书》要求，需注意以下事项：
- 数据隐私保护（GDPR合规）
- 算法透明性（可解释AI）
- 责任追溯机制
四、实施步骤
- 需求调研（KPI量化）
- 技术选型（模型/框架对比）
- 数据预处理（清洗/标注）
- 系统部署（云/边端协同）
注：具体参数需参照《深度学习工程实践》第5章技术标准实施
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