AI Studio
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
AI Studio的實例教程
書籍介紹
本書聚焦于如何運用數據挖掘和機器學習方法，從企業經營數據中提取有價值的信息與知識，特別以 Altair 旗下的 RapidMiner 軟件（2023 年 3 月更名為 Altair AI Studio）作為核心實踐工具，系統地闡述了數據挖掘在商業決策中的應用。
大數據與商業智能作為新商科培養模式的核心課程，旨在培養學生運用先進技術解決企業管理問題的能力。
這本教材基于多年教學經驗，結合學科特點與商學院學生的知識結構編寫而成，使用RapidMiner（更名為AI Studio）作為數據挖掘和機器學習算法實踐的軟件平臺，具有零編程門檻的優勢，適合作為各大院校商學院及人文社科領域本科生和研究生的教材，也可供對數據挖掘和機器學習感興趣的社會人士學習參考。
全書共 14 章，系統性地以數據挖掘和機器學習的經典算法為主線來組織內容，涵蓋數據挖掘的基礎知識、數據統計與可視化、數據預處理、關聯規則挖掘、回歸分析、決策樹、模型評估與集成學習、樸素貝葉斯、K 近鄰、支持向量機、神經網絡、聚類分析、文本分析，以及 RapidMiner 的高階功能等。
通過豐富的案例和實踐指導，讀者能夠深入理解數據挖掘算法的工作原理，并掌握如何使用 RapidMiner（更名為AI Studio） 進行實際操作。
關于RapidMiner
RapidMiner（更名為AI Studio） 作為一款全球流行的數據挖掘可視化軟件，被 Altair 收購后進一步增強了在機器學習模型訓練與部署方面的能力。其功能強大且直觀的拖放式畫布，使領域專家與數據專家能夠高效協作，輕松實現無代碼建模、自動建模、API 部署與本地化運行。
展開 </p><p><br></p><p>通過<strong> AI Studio 可以對不同的數據進行可視化的操作</strong>，以便于更好的對數據進行探索。</p><p><br></p><p class="ql-align-center"><img src="https://mmecoa.qpic.cn/mmecoa_png/x0yLiaf5fF6we33KOfMqBR2fiamEN1JtRSiaBPfLwtD42Uk1slj2rNsgGNY1vZ61sSibZcGCFT9Z7tdjkW3dwLibmGQ/640?wx_fmt=png"></p><p><br></p><p>2、<strong>AI Studio 處理流程</strong></p><p><br></p><p>首先，溫度濕度等傳感器數據存在于數據庫中，焊料成分和操作員記錄等數據存在于Excel表格中。</p><p><br></p><p><strong>在AI Studio 中可以將不同來源的數據通過字段連接的方式關聯起來。</strong></p><p><br></p><p class="ql-align-center"><img src="https://mmecoa.qpic.cn/mmecoa_png/x0yLiaf5fF6we33KOfMqBR2fiamEN1JtRSjPnl1DqC1wDmzpuy1Bibjr3Jj2PJJnQibV3ibZL4hOiaAibnoRbBGeNOxnA/640?wx_fmt=png"></p><p><br></p><p>關聯為一張寬表，如下圖展示，包含<strong>焊料，焊接過程以及環境</strong>等數據的集合。
展開 △Altair 正式發布全球100個AI應用案例電子書，內容覆蓋10+行業的100個AI應用場景。點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。
在制造業的研發和采購中，“零件早期成本預測”一直是讓企業頭疼的問題。過去，很多企業只能依靠專家經驗去估價，不僅速度慢，而且結果差異大。尤其是像齒輪這樣的零部件，形狀復雜、種類繁多，往往需要工程師一張一張對比、逐一判斷。
現在，這個流程正在被視覺 AI 和 Altair AI Studio + AI Hub 徹底改寫。
01傳統方式的挑戰
靠經驗：不同專家給出的價格可能差距很大，缺乏標準。
慢：一個零件的成本評估，往往要幾天甚至一周。
不可規?；寒斝枰瑫r評估上百個零件時，根本忙不過來。
設計初期沒參考：影響預算、采購節奏，拖慢項目進度。
02新方案：視覺 AI + Altair 平臺
在 Altair 的 AI Studio 和 AI Hub 平臺上，我們設計了一條完整的 “看圖識價” 流程。
03技術路線拆解
1.看圖識“特征”
通過 ResNet18 圖像識別模型，AI 能自動識別齒輪的關鍵元數據：齒數、外徑、齒形、是否有鍵槽。
相當于工程師掃一眼零件，先記下幾個關鍵指標。
2.用數據算“價格”
在 AI Studio 里，基于梯度提升樹模型（GBT），我們把這些元數據和歷史成本結合起來，訓練出一個零件成本預測模型。
新的齒輪數據一輸入，系統就能給出一個穩定的成本區間。
展開 Altair Graph Studio</strong></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/EBaibcQicPxgySddksiavBkxiaFrLicZibxnnD11qspE9w4StECy6aX1hGEqDdiaEt8gWZMv9DqfjtpHMyfFkl0agV48g/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">在獲取結構化數據后，用戶可通過 Altair Graph Studio 進行數據編排。系統支持以自然語言查詢數據，例如“我有哪些數據？”、“哪些數據對我有用？”等，并以圖結構方式展示數據之間的關系。值得一提的是，該平臺基于虛擬化技術構建圖譜，無需將數據集中存儲到某個服務器中，只在用戶查詢時進行調用，避免了繁重的存儲負擔。</p><p class="ql-align-justify"><strong>4.Altair AI Studio and Altair AI Hub</strong></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/EBaibcQicPxgySddksiavBkxiaFrLicZibxnnDb6UvoerQZPtjOhFjvgBOgE3Kvh0EYChI6qcUImqoszbTxowvufYL1Q/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">如果企業希望構建知識圖譜，該平臺也可用于本地部署，保障企業數據的安全性。
展開 為推動產品輕量化設計與人工智能技術在工程設計、仿真與制造領域的深度融合，全國大學生先進成圖技術與產品信息建模創新大賽組委會聯合 澳汰爾工程軟件（上海）有限公司 Altair 舉辦“第五屆輕量化設計與AI 應用教師培訓及競賽”。
培訓亮點
本次培訓聚焦兩大前沿方向：
輕量化設計： 掌握 Altair Inspire 軟件操作與結構優化實戰；
AI 應用： 學習 AI Studio 的機器學習建模與反向優化方法。
培訓與競賽結合，真正實現“以訓促賽、以賽促教、以教促研”，助力高校教師掌握智能設計與AI融合應用能力。
培訓時間
Inspire 輕量化設計培訓：2025年11月22日
AI Studio 人工智能應用培訓：2025年12月2日、12月4日
參賽與認證
競賽環節中輕量化開放賽題和AI應用命題，具體請查閱成圖大賽官網通知：
https://s.jishulink.com/OjPHZ1
（請復制該鏈接至瀏覽器進行打開）
作品提交截止時間：2025年12月30日
完成培訓可獲得組委會頒發的培訓結業證書；
競賽優秀者將獲組委會頒發的獲獎證書及獎金；
一等獎獲得者將額外獲頒 Altair “結構輕量化設計與 AI應用工程師”認證證書。
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培訓亮點
本次培訓聚焦兩大前沿方向：
輕量化設計： 掌握 Altair Inspire 軟件操作與結構優化實戰；
AI 應用： 學習 AI Studio 的機器學習建模與反向優化方法。
培訓與競賽結合，真正實現“以訓促賽、以賽促教、以教促研”，助力高校教師掌握智能設計與AI融合應用能力。
Studio + AI Hub</strong> 的多智能體 ST 開發方案，實現了從“人工硬扛”到“AI 全流程”的升級。
</p><p><br></p><p><strong>1多目標優化：兼顧性能與成本</strong></p><p><br></p><p>新的方法就是基于AI Studio的多目標反向優化。
Altair 公司一直致力于推動計算智能技術的發展，此次中山大學教學團隊選擇以 RapidMiner（更名為AI Studio） 為核心編寫教材，不僅體現了高校對該軟件在教學實踐中價值的認可，也反映出 RapidMiner（更名為AI Studio） 在連接學術理論與行業應用方面的重要作用。
1 多目標優化：兼顧性能與成本
新的方法就是基于AI Studio的多目標反向優化。我們不再只盯著一個性能，而是同時考慮多個，并且考慮變量之間的約束：
拉伸強度要盡量高；
耐磨要大于一定標準；
壓縮永久變形要盡量??；
硬度要在合理區間；
成本還必須控制住。
02新方案：視覺 AI + Altair 平臺
在 Altair 的 AI Studio 和 AI Hub 平臺上，我們設計了一條完整的 “看圖識價” 流程。
03技術路線拆解
1.看圖識“特征”
通過 ResNet18 圖像識別模型，AI 能自動識別齒輪的關鍵元數據：齒數、外徑、齒形、是否有鍵槽。
其中：
Altair Monarch 是通用的數據準備工具，能連接多種數據源，將半結構化數據轉換為結構化數據，并自動清洗同類數據；
Altair Graph Studio 可用于語義建模與圖計算，適用于構建知識圖譜與因果分析；
Altair AI Studio 與 AI Hub 是無代碼建模與部署平臺，支持自動建模、API部署與本地化運行
隨著人工智能在科研中的應用日益增多，PhysicsAI 與 AI Studio 讓研究人員能夠結合物理規律和數據驅動的方法，在短時間內完成性能預測和智能優化。
</p><p class="ql-align-justify">我們利用 Altair AI Studio 構建了自動化機器學習流程，實現數據清洗、特征分析與建模全過程自動化。由于測試負責人不具備編程能力，該無代碼方案尤其適用。
3.演講主題：AI 助力 LCD 顯示模組精準老化預測
本次演講將帶來 Altair AI Studio 大數據分析軟件在半導體顯示制造業領域的降本提效增質的工程實際應用案例，演講模塊包括：Aging 背景介紹，現有數據的建模難點，建模方案，模型結果以及應用前景展望。
