一、需求分析与可行性评估 数据是AI系统的"燃料"。以图像识别系统为例，需收集数万至数百万张标注图像，数据来源包括公开数 据集、企业数据库及网络爬虫。数据清洗阶段需处理缺失值、重复值及异常值，例如华为训练营中蛋白 质图片分类实验需剔除模糊或错误的图像。数据标注需结合业务场景，如医疗影像需专业医生标注病灶 位置，而目标检测任务（如YOLO算法训练）则需标注物体边界框。数据划分通常按7:2:1比例分为训练 集、验证集和测试集，确保模型评估的客观性。 三、模型开发与验证优化 AI人工智能开发是一项涉及多学科、多环节的复杂系统工程，其工作流程通常遵循从需求分析到持续 优化的闭环逻辑，以下结合具体实践案例进行深度解析。 需求分析是AI开发的基础。以医疗影像诊断系统为例，开发者需明确系统需达到的准确率、响应时间 等核心指标，同时界定应用场景（如CT影像识别、病理切片分析）及用户群体（医生、患者）。华为 与福建江夏学院联合举办的AI开发者训练营中，学员需针对昇腾AI开发板应用创新设计赛题，从方案 设计到硬件部署全程参与，这种实战化训练强化了需求与技术的匹配度。可行性评估需涵盖技术、数 据、成本三方面：技术层面需评估算法成熟 ...