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認(rèn)證信息

認(rèn)證類型：個(gè)人認(rèn)證

認(rèn)證主體：常**（實(shí)名認(rèn)證）

IP屬地：河北

IP屬地：河北 上傳時(shí)間：2024-02-21 格式：PPTX 頁(yè)數(shù)：31 大?。?.55MB 積分：12 舉報(bào) 版權(quán)申訴

初識(shí)人工智能課件上?？萍冀逃霭嫔缒夸浫斯ぶ悄芨攀龌A(chǔ)知識(shí)與技能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理計(jì)算機(jī)視覺人工智能前沿技術(shù)01人工智能概述人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，旨在研究、開發(fā)能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能的定義人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了符號(hào)主義、連接主義和深度學(xué)習(xí)三個(gè)階段。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)量的不斷增加，人工智能得以快速發(fā)展并在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。人工智能的發(fā)展歷程人工智能的定義與發(fā)展人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域通過訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)來讓計(jì)算機(jī)自主地進(jìn)行決策和預(yù)測(cè)。模擬人類視覺系統(tǒng)，對(duì)圖像和視頻進(jìn)行識(shí)別、分析和理解。讓計(jì)算機(jī)能夠理解和生成人類語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。結(jié)合機(jī)械、電子、計(jì)算機(jī)等技術(shù)，開發(fā)出能夠自主行動(dòng)、完成任務(wù)的機(jī)器人系統(tǒng)。機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺自然語(yǔ)言處理機(jī)器人技術(shù)人工智能的發(fā)展需要大量的數(shù)據(jù)支持，如何保障個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的問題。數(shù)據(jù)隱私與安全隨著人工智能技術(shù)的普及，許多傳統(tǒng)工作將被自動(dòng)化取代，如何應(yīng)對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的變化是一個(gè)挑戰(zhàn)。就業(yè)機(jī)會(huì)人工智能技術(shù)可能加劇社會(huì)不平等現(xiàn)象，如何確保技術(shù)的公平使用和利益分配是一個(gè)需要關(guān)注的問題。社會(huì)公平與公正人工智能的倫理與社會(huì)問題02基礎(chǔ)知識(shí)與技能掌握Python中的變量命名規(guī)則、基本數(shù)據(jù)類型（如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串等）及其操作。變量與數(shù)據(jù)類型控制結(jié)構(gòu)函數(shù)與模塊熟悉Python中的條件語(yǔ)句（如if-else）和循環(huán)語(yǔ)句（如for和while），以及它們的嵌套使用。了解如何定義和使用函數(shù)，以及模塊的導(dǎo)入和使用方法。030201Python編程基礎(chǔ)掌握Python中的列表（list）、元組（tuple）和字典（dictionary）等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其操作方法。列表、元組與字典了解常見算法（如排序、查找等）的原理和實(shí)現(xiàn)方法，培養(yǎng)計(jì)算思維。算法基礎(chǔ)學(xué)習(xí)使用Python處理和分析數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和可視化等。數(shù)據(jù)處理與分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)了解概率論基本概念、隨機(jī)變量及其分布、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)等。線性代數(shù)掌握向量、矩陣等基本概念和運(yùn)算，以及線性方程組的解法。最優(yōu)化方法學(xué)習(xí)最優(yōu)化問題的建模和求解方法，如梯度下降法、牛頓法等。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)03機(jī)器學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)定義監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其中模型通過從帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來進(jìn)行預(yù)測(cè)。常見算法線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林等。應(yīng)用場(chǎng)景監(jiān)督學(xué)習(xí)可用于分類、回歸、預(yù)測(cè)等任務(wù)，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。123無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其中模型從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和特征。定義聚類算法（如K-means、層次聚類）、降維算法（如主成分分析PCA）、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。常見算法無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可用于聚類、異常檢測(cè)、數(shù)據(jù)可視化等任務(wù)，如市場(chǎng)細(xì)分、社交網(wǎng)絡(luò)分析等。應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)常見算法Q-learning、策略梯度方法、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如DQN、AlphaGo）等。應(yīng)用場(chǎng)景強(qiáng)化學(xué)習(xí)可用于控制論、游戲AI、機(jī)器人等領(lǐng)域，如自動(dòng)駕駛、圍棋對(duì)弈等。定義強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其中模型通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)如何做出最佳決策以最大化獎(jiǎng)勵(lì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)04深度學(xué)習(xí)介紹神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，包括輸入、權(quán)重、偏置、激活函數(shù)等概念。神經(jīng)元模型講解感知機(jī)模型的原理和實(shí)現(xiàn)方法，包括二分類和多分類問題的解決方法。感知機(jī)介紹多層感知機(jī)（MLP）的原理和訓(xùn)練方法，包括前向傳播和反向傳播算法的實(shí)現(xiàn)。多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)03經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解LeNet-5、AlexNet、VGG等經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，以及它們?cè)趫D像分類等領(lǐng)域的應(yīng)用。01卷積層詳細(xì)講解卷積層的原理和作用，包括卷積核、步長(zhǎng)、填充等參數(shù)的含義和設(shè)置方法。02池化層介紹池化層的原理和作用，包括最大池化、平均池化等常見池化方法的實(shí)現(xiàn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)元循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)01020304介紹循環(huán)神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，包括輸入、輸出、隱藏狀態(tài)等概念。講解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的原理和訓(xùn)練方法，包括前向傳播和反向傳播算法的實(shí)現(xiàn)。介紹長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的原理和作用，以及它在序列建模等領(lǐng)域的應(yīng)用。講解門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)（GRU）的原理和作用，以及它在自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用。05自然語(yǔ)言處理詞匯識(shí)別將輸入的文本劃分為一個(gè)個(gè)獨(dú)立的詞匯單元。詞性標(biāo)注為每個(gè)詞匯單元分配一個(gè)詞性標(biāo)簽，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等。停用詞過濾去除對(duì)文本意義不大的停用詞，如“的”、“是”等。詞法分析短語(yǔ)結(jié)構(gòu)分析分析詞匯之間的依存關(guān)系，如主謂關(guān)系、動(dòng)賓關(guān)系等。依存關(guān)系分析句子成分劃分將句子劃分為不同的成分，如主語(yǔ)、謂語(yǔ)、賓語(yǔ)等。識(shí)別文本中的短語(yǔ)結(jié)構(gòu)，如名詞短語(yǔ)、動(dòng)詞短語(yǔ)等。句法分析問答系統(tǒng)根據(jù)用戶的問題，在文本中查找相關(guān)信息并生成簡(jiǎn)潔明了的回答。情感分析識(shí)別和分析文本中的情感傾向和情感表達(dá)。關(guān)系抽取從文本中抽取實(shí)體之間的關(guān)系，如人物之間的親屬關(guān)系、公司之間的合作關(guān)系等。詞義消歧根據(jù)上下文確定多義詞在特定語(yǔ)境下的具體含義。實(shí)體識(shí)別識(shí)別文本中的實(shí)體名詞，如人名、地名、機(jī)構(gòu)名等。語(yǔ)義理解06計(jì)算機(jī)視覺圖像分類01利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)分類，識(shí)別圖像中的主要內(nèi)容并歸類到預(yù)定義的類別中。目標(biāo)檢測(cè)02在圖像中定位并識(shí)別出多個(gè)目標(biāo)對(duì)象，同時(shí)給出每個(gè)目標(biāo)的位置和類別信息。經(jīng)典算法03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)中取得了顯著成效，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。圖像分類與目標(biāo)檢測(cè)將圖像劃分為具有相似性質(zhì)的區(qū)域，便于后續(xù)分析和處理。常見的圖像分割方法有閾值分割、邊緣檢測(cè)、區(qū)域生長(zhǎng)等。圖像分割通過學(xué)習(xí)真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。常見的生成模型有變分自編碼器（VAE）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。生成模型圖像分割和生成模型在醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感圖像分析、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。應(yīng)用領(lǐng)域圖像分割與生成模型對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)分析，提取有用信息并轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。常見的視頻分析任務(wù)有目標(biāo)跟蹤、行為識(shí)別、場(chǎng)景理解等。視頻分析對(duì)視頻進(jìn)行編輯、增強(qiáng)和壓縮等操作，以改善視頻質(zhì)量和減小存儲(chǔ)空間。常見的視頻處理技術(shù)有視頻編碼、視頻去噪、視頻超分辨率等。視頻處理視頻分析與處理在智能安防、智能交通、在線教育等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。應(yīng)用領(lǐng)域視頻分析與處理07人工智能前沿技術(shù)游戲AI中的應(yīng)用利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練游戲角色，使其能夠自主學(xué)習(xí)游戲策略，提高游戲水平。經(jīng)典案例AlphaGo通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，成功擊敗了人類圍棋世界冠軍。強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理通過智能體與環(huán)境交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來優(yōu)化行為策略，達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲AI中的應(yīng)用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)原理由生成器和判別器組成，生成器負(fù)責(zé)生成假數(shù)據(jù)，判別器負(fù)責(zé)判斷數(shù)據(jù)真?zhèn)?，兩者相互?duì)抗、共同進(jìn)步。圖像生成中的應(yīng)用利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)，可用于圖像修復(fù)、超分辨率重建等任務(wù)。經(jīng)典案例CycleGAN通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了不同風(fēng)格圖像的轉(zhuǎn)換，如將馬轉(zhuǎn)換為斑馬等。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在圖像生成中的應(yīng)用Transformer在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用BERT基于Transform