人工智能與視覺設(shè)計-課件 第1章 人工智能概述

《人工智能與電商視覺設(shè)計》“生成式人工智能

（AI）概述第一章人工智能概述第二章生成式人工智能概述第三章NLP生成式對話平臺

在電商中的應(yīng)用電商視覺設(shè)計理論與基礎(chǔ)實踐第四章電商視覺設(shè)計理論第五章Photoshop設(shè)計基礎(chǔ)第六章電商視覺設(shè)計實踐AI在電商視覺設(shè)計中的應(yīng)用課程框架第七章Midjourney在電商視覺

設(shè)計中的應(yīng)用第八章StableDiffusion在電商

視覺設(shè)計中的應(yīng)用第九章AI音視頻在電商視覺

設(shè)計中的應(yīng)用、“學(xué)習(xí)人工智能的知識掌握電商視覺設(shè)計的理論和技術(shù)掌握AI在電商視覺設(shè)計的應(yīng)用課程目標過去的20年是互聯(lián)網(wǎng)時代未來的20年是人工智能時代阿里巴巴

馬云百度

李彥宏1.1人工智能概念與特點人工智能概念與特點一、人工智能的概念二、人工智能的特點一、

人工智能概念、“大家認為

人工智能是什么？人工智能是一種模擬人類智能的技術(shù)，它可以讓計算機系統(tǒng)像人類一樣思考、學(xué)習(xí)、判斷和決策，從而完成一系列復(fù)雜的任務(wù)和功能，甚至可能在某些方面超越人類智能。1.1概念1.2圖靈測試艾倫·麥席森·圖靈二、

人工智能特點、“、“02010304智能性自主性高效性廣泛應(yīng)用性人工智能特點這是人工智能最本質(zhì)的特點。它可以模擬、延伸和擴展人類的智能，使得機器能夠像人一樣感知、理解、學(xué)習(xí)、推理、決策和執(zhí)行任務(wù)。智能性人工智能特點、“人工智能系統(tǒng)具有高度的自主性，能夠自主地進行學(xué)習(xí)和決策，無需人類干預(yù)，這種自主性使得人工智能系統(tǒng)能夠獨立地完成各種任務(wù)。自主性人工智能特點、“人工智能系統(tǒng)具有高效性，能夠在短時間內(nèi)處理大量的數(shù)據(jù)，自動完成重復(fù)性、繁瑣或危險的任務(wù)，大大提升效率。高效性人工智能特點、“

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，幾乎涵蓋了人類生活的各個方面。從智能家居、智能交通到智能制造、智能醫(yī)療，人工智能正在逐步滲透到各個行業(yè)和領(lǐng)域，為人類帶來更加便捷、高效和智能的生活體驗。廣泛應(yīng)用性人工智能特點、“小結(jié)人工智能的概念

人工智能的特點“謝

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看！1.2機器學(xué)習(xí)概述機器學(xué)習(xí)概述一、機器學(xué)習(xí)的概念二、機器學(xué)習(xí)的主要步驟三、機器學(xué)習(xí)的主要類型一、機器學(xué)習(xí)的概念、“概念機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)之一，它專注于開發(fā)能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進其性能的算法。機器學(xué)習(xí)涵蓋概率論知識，統(tǒng)計學(xué)知識，近似理論知識和復(fù)雜算法知識等，專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機器學(xué)習(xí)是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑。、核心理念泛化能力：優(yōu)秀的機器學(xué)習(xí)模型不僅在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，更能在未見過的數(shù)據(jù)上做出準確的推斷。泛化能力反映了模型對于未知情況的適應(yīng)性和一般化規(guī)律的捕捉能力。自我學(xué)習(xí)與適應(yīng)：機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)具有自我調(diào)整和優(yōu)化的能力。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能在出現(xiàn)新問題時，更新模型參數(shù)，以適應(yīng)新的情況或提高現(xiàn)有任務(wù)的表現(xiàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動：數(shù)據(jù)是知識的載體，通過分析數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和結(jié)構(gòu)，算法能提煉出可用于預(yù)測、分類、聚類、聯(lián)想等任務(wù)的知識。010203二、機器學(xué)習(xí)的主要步驟、“、“數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)預(yù)處理模型選擇與訓(xùn)練模型評估模型部署與監(jiān)控獲取與任務(wù)相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、代表性及合規(guī)性。根據(jù)任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特性選擇合適的算法，配置模型參數(shù)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行迭代學(xué)習(xí)，優(yōu)化模型性能。將訓(xùn)練好的模型集成到應(yīng)用程序中，實時或批量處理新數(shù)據(jù)，并持續(xù)監(jiān)控模型性能，適時進行再訓(xùn)練或更新。使用獨立的驗證集或交叉驗證評估模型的泛化能力，選擇最佳模型或確定超參數(shù)。清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值、異常值，進行標準化、歸一化等轉(zhuǎn)換。機器學(xué)習(xí)主要步驟三、機器學(xué)習(xí)的主要類型、“、“機器學(xué)習(xí)的主要類型監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)是最為常見的一種機器學(xué)習(xí)方式，它通過給定的帶有標簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來指導(dǎo)模型學(xué)習(xí)，從而預(yù)測新的未知數(shù)據(jù)的標簽或數(shù)值。這種學(xué)習(xí)方式的核心在于建立輸入特征與輸出標簽之間的關(guān)系。例如，在分類任務(wù)中，模型需要學(xué)會區(qū)分一封郵件是否為垃圾郵件；而在回歸任務(wù)中，則可能需要預(yù)測某個房屋的價格。監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)非常豐富，涵蓋了從簡單的線性模型到復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種算法。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括邏輯回歸、支持向量機、決策樹以及各種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。這些算法在諸如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控、語音識別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。、無監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種探索性的學(xué)習(xí)方法，它通過分析未標記的數(shù)據(jù)來揭示其中隱藏的結(jié)構(gòu)和模式。由于這類學(xué)習(xí)不需要預(yù)先定義的目標變量，因此它的應(yīng)用場景更為靈活多樣，但也更加具有挑戰(zhàn)性。、0102降維技術(shù)降維技術(shù)如主成分分析(PCA)則有助于減少數(shù)據(jù)維度，從而簡化模型并提高計算效率。聚類聚類可以幫助我們理解數(shù)據(jù)中的不同群體，比如在市場營銷中識別不同的顧客群體。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和降維等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)分析和生物信息學(xué)等多個領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。雖然無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)，但它通常不能直接給出明確的預(yù)測結(jié)果，這使得評估學(xué)習(xí)效果變得更加困難。無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)是介于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的一種學(xué)習(xí)范式，它利用少量的標記數(shù)據(jù)和大量的未標記數(shù)據(jù)來提高模型的學(xué)習(xí)效果。在很多現(xiàn)實世界的應(yīng)用場景中，獲取大量帶標簽的數(shù)據(jù)往往非常昂貴或者難以實現(xiàn)，而未標記數(shù)據(jù)則相對容易獲取。通過結(jié)合這兩種數(shù)據(jù)源，半監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠在一定程度上緩解標記數(shù)據(jù)不足的問題。、常見的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括自我訓(xùn)練、協(xié)同訓(xùn)練以及圖推斷等。這些方法通過假設(shè)數(shù)據(jù)存在一定的結(jié)構(gòu)或分布特性，從而利用未標記數(shù)據(jù)來輔助模型訓(xùn)練。半監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，尤其是在資源受限的環(huán)境下表現(xiàn)出了極大的價值。半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)是一種通過試錯機制來學(xué)習(xí)最優(yōu)行為策略的方法。在這個過程中，智能體（agent）通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)采取哪些行動可以獲得最大的累積獎勵。強化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念包括狀態(tài)（state）、動作（action）和獎勵（reward）。智能體通過觀察環(huán)境的狀態(tài)來決定采取何種行動，并根據(jù)所接收的即時獎勵來調(diào)整其策略。隨著時間的推移，智能體會逐漸優(yōu)化其行為，以達到長期利益最大化的目標。、強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍廣泛，從簡單的游戲到復(fù)雜的自動化控制和機器人導(dǎo)航等場景。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，深度強化學(xué)習(xí)成為研究熱點，它結(jié)合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大表示能力與強化學(xué)習(xí)的決策優(yōu)化能力，極大地擴展了強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用邊界。強化學(xué)習(xí)小結(jié)機器學(xué)習(xí)的概念機器學(xué)習(xí)的主要步驟機器學(xué)習(xí)的主要類型“謝

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看！1.2機器學(xué)習(xí)概述機器學(xué)習(xí)概述一、機器學(xué)習(xí)的概念二、機器學(xué)習(xí)的主要步驟三、機器學(xué)習(xí)的主要類型一、機器學(xué)習(xí)的概念、“概念機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)之一，它專注于開發(fā)能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進其性能的算法。機器學(xué)習(xí)涵蓋概率論知識，統(tǒng)計學(xué)知識，近似理論知識和復(fù)雜算法知識等，專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機器學(xué)習(xí)是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑。、核心理念泛化能力：優(yōu)秀的機器學(xué)習(xí)模型不僅在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，更能在未見過的數(shù)據(jù)上做出準確的推斷。泛化能力反映了模型對于未知情況的適應(yīng)性和一般化規(guī)律的捕捉能力。自我學(xué)習(xí)與適應(yīng)：機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)具有自我調(diào)整和優(yōu)化的能力。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能在出現(xiàn)新問題時，更新模型參數(shù)，以適應(yīng)新的情況或提高現(xiàn)有任務(wù)的表現(xiàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動：數(shù)據(jù)是知識的載體，通過分析數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和結(jié)構(gòu)，算法能提煉出可用于預(yù)測、分類、聚類、聯(lián)想等任務(wù)的知識。010203二、機器學(xué)習(xí)的主要步驟、“、“數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)預(yù)處理模型選擇與訓(xùn)練模型評估模型部署與監(jiān)控獲取與任務(wù)相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、代表性及合規(guī)性。根據(jù)任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特性選擇合適的算法，配置模型參數(shù)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行迭代學(xué)習(xí)，優(yōu)化模型性能。將訓(xùn)練好的模型集成到應(yīng)用程序中，實時或批量處理新數(shù)據(jù)，并持續(xù)監(jiān)控模型性能，適時進行再訓(xùn)練或更新。使用獨立的驗證集或交叉驗證評估模型的泛化能力，選擇最佳模型或確定超參數(shù)。清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值、異常值，進行標準化、歸一化等轉(zhuǎn)換。機器學(xué)習(xí)主要步驟三、機器學(xué)習(xí)的主要類型、“、“機器學(xué)習(xí)的主要類型監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)是最為常見的一種機器學(xué)習(xí)方式，它通過給定的帶有標簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來指導(dǎo)模型學(xué)習(xí)，從而預(yù)測新的未知數(shù)據(jù)的標簽或數(shù)值。這種學(xué)習(xí)方式的核心在于建立輸入特征與輸出標簽之間的關(guān)系。例如，在分類任務(wù)中，模型需要學(xué)會區(qū)分一封郵件是否為垃圾郵件；而在回歸任務(wù)中，則可能需要預(yù)測某個房屋的價格。監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)非常豐富，涵蓋了從簡單的線性模型到復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種算法。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括邏輯回歸、支持向量機、決策樹以及各種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。這些算法在諸如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控、語音識別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。、無監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種探索性的學(xué)習(xí)方法，它通過分析未標記的數(shù)據(jù)來揭示其中隱藏的結(jié)構(gòu)和模式。由于這類學(xué)習(xí)不需要預(yù)先定義的目標變量，因此它的應(yīng)用場景更為靈活多樣，但也更加具有挑戰(zhàn)性。、0102降維技術(shù)降維技術(shù)如主成分分析(PCA)則有助于減少數(shù)據(jù)維度，從而簡化模型并提高計算效率。聚類聚類可以幫助我們理解數(shù)據(jù)中的不同群體，比如在市場營銷中識別不同的顧客群體。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和降維等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)分析和生物信息學(xué)等多個領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。雖然無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)，但它通常不能直接給出明確的預(yù)測結(jié)果，這使得評估學(xué)習(xí)效果變得更加困難。無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)是介于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的一種學(xué)習(xí)范式，它利用少量的標記數(shù)據(jù)和大量的未標記數(shù)據(jù)來提高模型的學(xué)習(xí)效果。在很多現(xiàn)實世界的應(yīng)用場景中，獲取大量帶標簽的數(shù)據(jù)往往非常昂貴或者難以實現(xiàn)，而未標記數(shù)據(jù)則相對容易獲取。通過結(jié)合這兩種數(shù)據(jù)源，半監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠在一定程度上緩解標記數(shù)據(jù)不足的問題。、常見的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括自我訓(xùn)練、協(xié)同訓(xùn)練以及圖推斷等。這些方法通過假設(shè)數(shù)據(jù)存在一定的結(jié)構(gòu)或分布特性，從而利用未標記數(shù)據(jù)來輔助模型訓(xùn)練。半監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，尤其是在資源受限的環(huán)境下表現(xiàn)出了極大的價值。半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)是一種通過試錯機制來學(xué)習(xí)最優(yōu)行為策略的方法。在這個過程中，智能體（agent）通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)采取哪些行動可以獲得最大的累積獎勵。強化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念包括狀態(tài)（state）、動作（action）和獎勵（reward）。智能體通過觀察環(huán)境的狀態(tài)來決定采取何種行動，并根據(jù)所接收的即時獎勵來調(diào)整其策略。隨著時間的推移，智能體會逐漸優(yōu)化其行為，以達到長期利益最大化的目標。、強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍廣泛，從簡單的游戲到復(fù)雜的自動化控制和機器人導(dǎo)航等場景。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，深度強化學(xué)習(xí)成為研究熱點，它結(jié)合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大表示能力與強化學(xué)習(xí)的決策優(yōu)化能力，極大地擴展了強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用邊界。強化學(xué)習(xí)小結(jié)機器學(xué)習(xí)的概念機器學(xué)習(xí)的主要步驟機器學(xué)習(xí)的主要類型“謝

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看！1.2機器學(xué)習(xí)概述機器學(xué)習(xí)概述一、機器學(xué)習(xí)的概念二、機器學(xué)習(xí)的主要步驟三、機器學(xué)習(xí)的主要類型一、機器學(xué)習(xí)的概念、“概念機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)之一，它專注于開發(fā)能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進其性能的算法。機器學(xué)習(xí)涵蓋概率論知識，統(tǒng)計學(xué)知識，近似理論知識和復(fù)雜算法知識等，專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機器學(xué)習(xí)是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑。、核心理念泛化能力：優(yōu)秀的機器學(xué)習(xí)模型不僅在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，更能在未見過的數(shù)據(jù)上做出準確的推斷。泛化能力反映了模型對于未知情況的適應(yīng)性和一般化規(guī)律的捕捉能力。自我學(xué)習(xí)與適應(yīng)：機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)具有自我調(diào)整和優(yōu)化的能力。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能在出現(xiàn)新問題時，更新模型參數(shù)，以適應(yīng)新的情況或提高現(xiàn)有任務(wù)的表現(xiàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動：數(shù)據(jù)是知識的載體，通過分析數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和結(jié)構(gòu)，算法能提煉出可用于預(yù)測、分類、聚類、聯(lián)想等任務(wù)的知識。010203二、機器學(xué)習(xí)的主要步驟、“、“數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)預(yù)處理模型選擇與訓(xùn)練模型評估模型部署與監(jiān)控獲取與任務(wù)相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、代表性及合規(guī)性。根據(jù)任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特性選擇合適的算法，配置模型參數(shù)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行迭代學(xué)習(xí)，優(yōu)化模型性能。將訓(xùn)練好的模型集成到應(yīng)用程序中，實時或批量處理新數(shù)據(jù)，并持續(xù)監(jiān)控模型性能，適時進行再訓(xùn)練或更新。使用獨立的驗證集或交叉驗證評估模型的泛化能力，選擇最佳模型或確定超參數(shù)。清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值、異常值，進行標準化、歸一化等轉(zhuǎn)換。機器學(xué)習(xí)主要步驟三、機器學(xué)習(xí)的主要類型、“、“機器學(xué)習(xí)的主要類型監(jiān)督學(xué)習(xí)01深度學(xué)習(xí)05半監(jiān)督學(xué)習(xí)04無監(jiān)督學(xué)習(xí)02強化學(xué)習(xí)03、監(jiān)督學(xué)習(xí)是最為常見的一種機器學(xué)習(xí)方式，它通過給定的帶有標簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來指導(dǎo)模型學(xué)習(xí)，從而預(yù)測新的未知數(shù)據(jù)的標簽或數(shù)值。這種學(xué)習(xí)方式的核心在于建立輸入特征與輸出標簽之間的關(guān)系。例如，在分類任務(wù)中，模型需要學(xué)會區(qū)分一封郵件是否為垃圾郵件；而在回歸任務(wù)中，則可能需要預(yù)測某個房屋的價格。監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)非常豐富，涵蓋了從簡單的線性模型到復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種算法。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括邏輯回歸、支持向量機、決策樹以及各種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。這些算法在諸如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控、語音識別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。、無監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種探索性的學(xué)習(xí)方法，它通過分析未標記的數(shù)據(jù)來揭示其中隱藏的結(jié)構(gòu)和模式。由于這類學(xué)習(xí)不需要預(yù)先定義的目標變量，因此它的應(yīng)用場景更為靈活多樣，但也更加具有挑戰(zhàn)性。、0102降維技術(shù)降維技術(shù)如主成分分析(PCA)則有助于減少數(shù)據(jù)維度，從而簡化模型并提高計算效率。聚類聚類可以幫助我們理解數(shù)據(jù)中的不同群體，比如在市場營銷中識別不同的顧客群體。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和降維等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)分析和生物信息學(xué)等多個領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。雖然無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)，但它通常不能直接給出明確的預(yù)測結(jié)果，這使得評估學(xué)習(xí)效果變得更加困難。無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)是一種通過試錯機制來學(xué)習(xí)最優(yōu)行為策略的方法。在這個過程中，智能體（agent）通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)采取哪些行動可以獲得最大的累積獎勵。強化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念包括狀態(tài)（state）、動作（action）和獎勵（reward）。智能體通過觀察環(huán)境的狀態(tài)來決定采取何種行動，并根據(jù)所接收的即時獎勵來調(diào)整其策略。隨著時間的推移，智能體會逐漸優(yōu)化其行為，以達到長期利益最大化的目標。、強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍廣泛，從簡單的游戲到復(fù)雜的自動化控制和機器人導(dǎo)航等場景。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，深度強化學(xué)習(xí)成為研究熱點，它結(jié)合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大表示能力與強化學(xué)習(xí)的決策優(yōu)化能力，極大地擴展了強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用邊界。強化學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)是介于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的一種學(xué)習(xí)范式，它利用少量的標記數(shù)據(jù)和大量的未標記數(shù)據(jù)來提高模型的學(xué)習(xí)效果。在很多現(xiàn)實世界的應(yīng)用場景中，獲取大量帶標簽的數(shù)據(jù)往往非常昂貴或者難以實現(xiàn)，而未標記數(shù)據(jù)則相對容易獲取。通過結(jié)合這兩種數(shù)據(jù)源，半監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠在一定程度上緩解標記數(shù)據(jù)不足的問題。、常見的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括自我訓(xùn)練、協(xié)同訓(xùn)練以及圖推斷等。這些方法通過假設(shè)數(shù)據(jù)存在一定的結(jié)構(gòu)或分布特性，從而利用未標記數(shù)據(jù)來輔助模型訓(xùn)練。半監(jiān)督學(xué)習(xí)在自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，尤其是在資源受限的環(huán)境下表現(xiàn)出了極大的價值。半監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一個重要分支，通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來模擬人類大腦的工作原理，進而解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。深度學(xué)習(xí)模型通常包含多個層次的抽象表示，每個層次都可以捕獲輸入數(shù)據(jù)的不同特征。這種層次化的表示方式使得模型能夠自動地從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有用的特征，無需人工進行特征工程。、深度學(xué)習(xí)在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域取得了突破性進展，例如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進行圖像分類、使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)進行序列建模等。近年來，隨著計算能力的提升和大數(shù)據(jù)的普及，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域最熱門的研究方向之一，其在各個領(lǐng)域的應(yīng)用也在不斷拓展和發(fā)展。深度學(xué)習(xí)小結(jié)機器學(xué)習(xí)的概念機器學(xué)習(xí)的主要步驟機器學(xué)習(xí)的主要類型“謝

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看！1.3深度學(xué)習(xí)概述深度學(xué)習(xí)概述一、深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢二、深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)三、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程一、

深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢、“+深度學(xué)習(xí)（DeepLearning，DL）是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種先進的技術(shù)范式，它模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，通過構(gòu)建多層非線性變換網(wǎng)絡(luò)對復(fù)雜數(shù)據(jù)進行高效學(xué)習(xí)和理解。深度學(xué)習(xí)的核心優(yōu)勢在于利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次化表示能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動的自我學(xué)習(xí)機制，以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法在處理高維度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時面臨的瓶頸。概念、深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢無需人工設(shè)計特征，直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征表示。高效特征學(xué)習(xí)通過多層結(jié)構(gòu)揭示數(shù)據(jù)的深層次、抽象特征，超越傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)在處理高維、非線性數(shù)據(jù)時的局限。層次化表示利用大規(guī)模數(shù)據(jù)進行自我學(xué)習(xí)，能有效捕獲復(fù)雜數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動0201深度學(xué)習(xí)核心優(yōu)勢03二、深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)、“、“深度學(xué)習(xí)模型通常由多層相互連接的神經(jīng)元構(gòu)成，每一層對輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行特定的非線性變換，并逐層傳遞、組合和提煉信息。這種層級結(jié)構(gòu)使得深度學(xué)習(xí)能夠捕捉數(shù)據(jù)的多層次、分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)、“深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)每個神經(jīng)元與下一層所有神經(jīng)元相連，常用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。全連接層專為處理圖像等網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)設(shè)計，通過卷積操作捕獲空間特征，并利用池化層進行降維和不變性學(xué)習(xí)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于序列數(shù)據(jù)，如文本和時間序列，通過內(nèi)部狀態(tài)的循環(huán)更新來建模時間依賴性。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中嶄露頭角，通過計算輸入序列各元素之間的相互關(guān)系，實現(xiàn)全局信息的高效編碼。自注意力機制與Transformer架構(gòu)三、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程、“、“深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程輸入數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)層層傳遞，每層神經(jīng)元對輸入進行加權(quán)求和并應(yīng)用ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數(shù)，產(chǎn)生非線性響應(yīng)，最終輸出層得到預(yù)測結(jié)果。前向傳播通過比較預(yù)測結(jié)果與真實標簽之間的差異，運用均方誤差、交叉熵等損失函數(shù)計算梯度，然后沿網(wǎng)絡(luò)逆向更新各層權(quán)重和偏置，以減小損失。這一過程通常借助梯度下降、Adam等優(yōu)化算法來進行。反向傳播小結(jié)深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程“謝

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看！1.3深度學(xué)習(xí)概述深度學(xué)習(xí)概述一、深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢二、深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)三、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程一、

深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢、“+深度學(xué)習(xí)（DeepLearning，DL）是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種先進的技術(shù)范式，它模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，通過構(gòu)建多層非線性變換網(wǎng)絡(luò)對復(fù)雜數(shù)據(jù)進行高效學(xué)習(xí)和理解。深度學(xué)習(xí)的核心優(yōu)勢在于利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次化表示能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動的自我學(xué)習(xí)機制，以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法在處理高維度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時面臨的瓶頸。概念、深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢無需人工設(shè)計特征，直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征表示。高效特征學(xué)習(xí)通過多層結(jié)構(gòu)揭示數(shù)據(jù)的深層次、抽象特征，超越傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)在處理高維、非線性數(shù)據(jù)時的局限。層次化表示利用大規(guī)模數(shù)據(jù)進行自我學(xué)習(xí)，能有效捕獲復(fù)雜數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動0201深度學(xué)習(xí)核心優(yōu)勢03二、深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)、“、“深度學(xué)習(xí)模型通常由多層相互連接的神經(jīng)元構(gòu)成，每一層對輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行特定的非線性變換，并逐層傳遞、組合和提煉信息。這種層級結(jié)構(gòu)使得深度學(xué)習(xí)能夠捕捉數(shù)據(jù)的多層次、分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)、“深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)每個神經(jīng)元與下一層所有神經(jīng)元相連，常用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。全連接層專為處理圖像等網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)設(shè)計，通過卷積操作捕獲空間特征，并利用池化層進行降維和不變性學(xué)習(xí)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于序列數(shù)據(jù)，如文本和時間序列，通過內(nèi)部狀態(tài)的循環(huán)更新來建模時間依賴性。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中嶄露頭角，通過計算輸入序列各元素之間的相互關(guān)系，實現(xiàn)全局信息的高效編碼。自注意力機制與Transformer架構(gòu)三、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程、“、“深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程輸入數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)層層傳遞，每層神經(jīng)元對輸入進行加權(quán)求和并應(yīng)用ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數(shù)，產(chǎn)生非線性響應(yīng)，最終輸出層得到預(yù)測結(jié)果。前向傳播通過比較預(yù)測結(jié)果與真實標簽之間的差異，運用均方誤差、交叉熵等損失函數(shù)計算梯度，然后沿網(wǎng)絡(luò)逆向更新各層權(quán)重和偏置，以減小損失。這一過程通常借助梯度下降、Adam等優(yōu)化算法來進行。反向傳播小結(jié)深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程“謝

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看！1.3深度學(xué)習(xí)概述深度學(xué)習(xí)概述一、深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢二、深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)三、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程一、

深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢、“+深度學(xué)習(xí)（DeepLearning，DL）是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種先進的技術(shù)范式，它模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，通過構(gòu)建多層非線性變換網(wǎng)絡(luò)對復(fù)雜數(shù)據(jù)進行高效學(xué)習(xí)和理解。深度學(xué)習(xí)的核心優(yōu)勢在于利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次化表示能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動的自我學(xué)習(xí)機制，以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法在處理高維度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時面臨的瓶頸。概念、深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢無需人工設(shè)計特征，直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征表示。高效特征學(xué)習(xí)通過多層結(jié)構(gòu)揭示數(shù)據(jù)的深層次、抽象特征，超越傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)在處理高維、非線性數(shù)據(jù)時的局限。層次化表示利用大規(guī)模數(shù)據(jù)進行自我學(xué)習(xí)，能有效捕獲復(fù)雜數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動0201深度學(xué)習(xí)核心優(yōu)勢03二、深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)、“、“深度學(xué)習(xí)模型通常由多層相互連接的神經(jīng)元構(gòu)成，每一層對輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行特定的非線性變換，并逐層傳遞、組合和提煉信息。這種層級結(jié)構(gòu)使得深度學(xué)習(xí)能夠捕捉數(shù)據(jù)的多層次、分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)、“深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)每個神經(jīng)元與下一層所有神經(jīng)元相連，常用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。全連接層專為處理圖像等網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)設(shè)計，通過卷積操作捕獲空間特征，并利用池化層進行降維和不變性學(xué)習(xí)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于序列數(shù)據(jù)，如文本和時間序列，通過內(nèi)部狀態(tài)的循環(huán)更新來建模時間依賴性。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中嶄露頭角，通過計算輸入序列各元素之間的相互關(guān)系，實現(xiàn)全局信息的高效編碼。自注意力機制與Transformer架構(gòu)三、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程、“、“深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程輸入數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)層層傳遞，每層神經(jīng)元對輸入進行加權(quán)求和并應(yīng)用ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數(shù)，產(chǎn)生非線性響應(yīng)，最終輸出層得到預(yù)測結(jié)果。前向傳播通過比較預(yù)測結(jié)果與真實標簽之間的差異，運用均方誤差、交叉熵等損失函數(shù)計算梯度，然后沿網(wǎng)絡(luò)逆向更新各層權(quán)重和偏置，以減小損失。這一過程通常借助梯度下降、Adam等優(yōu)化算法來進行。反向傳播小結(jié)深度學(xué)習(xí)的概念和優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)的原理與架構(gòu)深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程“謝

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看！1.4人工智能的發(fā)展歷程人工智能的發(fā)展歷程、機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興知識工程與專家系統(tǒng)0304第一次AI寒冬早期探索與誕生0102人工智能的發(fā)展一、

早期探索與誕生、“、“早期探索與誕生（1950年-1969年）1950年，英國數(shù)學(xué)家艾倫·圖靈在論文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的“圖靈測試”，用以判斷機器是否具有人類水平的智能，奠定了人工智能的理論基石。1955-1956年，達特茅斯會議的召開標志著人工智能作為一個正式研究領(lǐng)域的誕生?！叭斯ぶ悄堋边@一術(shù)語在該會議上首次被使用。1960年起，政府開始大規(guī)模資助AI研究，促進了該領(lǐng)域研究機構(gòu)和項目的涌現(xiàn)，先后成立了斯坦福大學(xué)人工智能實驗室、麻省理工學(xué)院AI實驗室等AI重點實驗室。“二、第一次AI寒冬、“第一次AI寒冬（1970年-1979年）1970年代初，由于過于樂觀的預(yù)期與實際技術(shù)進展之間的較大差距，使得公眾及部分資助方對AI失去信心，研究資金被大幅削減，進入所謂的“第一次AI寒冬”。盡管1970年代初人工智能遭遇了第一次“寒冬”，但在之前的1960年代，AI研究曾受到大量政府和私人投資的支持，形成了濃厚的研究氛圍。在這樣的背景下，研究人員仍然積極探索如何將人工智能理論轉(zhuǎn)化為實用系統(tǒng)，專家系統(tǒng)正是這種努力的產(chǎn)物?！叭?、知識工程與專家系統(tǒng)、“知識工程與專家系統(tǒng)（1980年-1989年）1980年起，隨著計算機硬件性能提升，知識工程和專家系統(tǒng)取得顯著進展。這些系統(tǒng)能夠存儲和運用到化學(xué)結(jié)構(gòu)分析、醫(yī)療診斷等專業(yè)知識領(lǐng)域，并以此帶來了商業(yè)應(yīng)用的成功?！八?、機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興、“機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興（1986年至今）19861990200620102016202020221986年，反向傳播算法被廣泛接受，推動了多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用。2006年，杰弗里·辛頓提出深度學(xué)習(xí)的概念以及深度信念網(wǎng)絡(luò)，標志著深度學(xué)習(xí)時代的開啟。2016年，AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，展示了強化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合在復(fù)雜策略游戲中的強大能力，引發(fā)全球關(guān)注。2022年11月30日，ChatGPT作為一款OpenAI研發(fā)的聊天機器人程序橫空出世，標志著AI進入2.0時代，徹底開啟生產(chǎn)力革命。1990年起，支持向量機、決策樹、隨機森林等傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法得到發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開始應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。2010年起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用，使得深度學(xué)習(xí)在語音識別、圖像分類等任務(wù)上取得突破性成果。2020年至今，以GPT-3為代表的預(yù)訓(xùn)練大模型在自然語言處理領(lǐng)域引發(fā)革命，實現(xiàn)了大規(guī)模無監(jiān)督學(xué)習(xí)和零樣本/少樣本學(xué)習(xí)。小結(jié)早期探索與誕生第一次AI寒冬知識工程與專家系統(tǒng)機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興“謝

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早期探索與誕生、“、“早期探索與誕生（1950年-1969年）1950年，英國數(shù)學(xué)家艾倫·圖靈在論文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的“圖靈測試”，用以判斷機器是否具有人類水平的智能，奠定了人工智能的理論基石。1955-1956年，達特茅斯會議的召開標志著人工智能作為一個正式研究領(lǐng)域的誕生?！叭斯ぶ悄堋边@一術(shù)語在該會議上首次被使用。1960年起，政府開始大規(guī)模資助AI研究，促進了該領(lǐng)域研究機構(gòu)和項目的涌現(xiàn)，先后成立了斯坦福大學(xué)人工智能實驗室、麻省理工學(xué)院AI實驗室等AI重點實驗室?！岸?、第一次AI寒冬、“第一次AI寒冬（1970年-1979年）1970年代初，由于過于樂觀的預(yù)期與實際技術(shù)進展之間的較大差距，使得公眾及部分資助方對AI失去信心，研究資金被大幅削減，進入所謂的“第一次AI寒冬”。盡管1970年代初人工智能遭遇了第一次“寒冬”，但在之前的1960年代，AI研究曾受到大量政府和私人投資的支持，形成了濃厚的研究氛圍。在這樣的背景下，研究人員仍然積極探索如何將人工智能理論轉(zhuǎn)化為實用系統(tǒng)，專家系統(tǒng)正是這種努力的產(chǎn)物?！叭?、知識工程與專家系統(tǒng)、“知識工程與專家系統(tǒng)（1980年-1989年）1980年起，隨著計算機硬件性能提升，知識工程和專家系統(tǒng)取得顯著進展。這些系統(tǒng)能夠存儲和運用到化學(xué)結(jié)構(gòu)分析、醫(yī)療診斷等專業(yè)知識領(lǐng)域，并以此帶來了商業(yè)應(yīng)用的成功?！八摹C器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興、“機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興（1986年至今）19861990200620102016202020221986年，反向傳播算法被廣泛接受，推動了多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用。2006年，杰弗里·辛頓提出深度學(xué)習(xí)的概念以及深度信念網(wǎng)絡(luò)，標志著深度學(xué)習(xí)時代的開啟。2016年，AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，展示了強化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合在復(fù)雜策略游戲中的強大能力，引發(fā)全球關(guān)注。2022年11月30日，ChatGPT作為一款OpenAI研發(fā)的聊天機器人程序橫空出世，標志著AI進入2.0時代，徹底開啟生產(chǎn)力革命。1990年起，支持向量機、決策樹、隨機森林等傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法得到發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開始應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。2010年起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用，使得深度學(xué)習(xí)在語音識別、圖像分類等任務(wù)上取得突破性成果。2020年至今，以GPT-3為代表的預(yù)訓(xùn)練大模型在自然語言處理領(lǐng)域引發(fā)革命，實現(xiàn)了大規(guī)模無監(jiān)督學(xué)習(xí)和零樣本/少樣本學(xué)習(xí)。小結(jié)早期探索與誕生第一次AI寒冬知識工程與專家系統(tǒng)機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興“謝

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早期探索與誕生、“、“早期探索與誕生（1950年-1969年）1950年，英國數(shù)學(xué)家艾倫·圖靈在論文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的“圖靈測試”，用以判斷機器是否具有人類水平的智能，奠定了人工智能的理論基石。1955-1956年，達特茅斯會議的召開標志著人工智能作為一個正式研究領(lǐng)域的誕生?！叭斯ぶ悄堋边@一術(shù)語在該會議上首次被使用。1960年起，政府開始大規(guī)模資助AI研究，促進了該領(lǐng)域研究機構(gòu)和項目的涌現(xiàn)，先后成立了斯坦福大學(xué)人工智能實驗室、麻省理工學(xué)院AI實驗室等AI重點實驗室。“二、第一次AI寒冬、“第一次AI寒冬（1970年-1979年）1970年代初，由于過于樂觀的預(yù)期與實際技術(shù)進展之間的較大差距，使得公眾及部分資助方對AI失去信心，研究資金被大幅削減，進入所謂的“第一次AI寒冬”。盡管1970年代初人工智能遭遇了第一次“寒冬”，但在之前的1960年代，AI研究曾受到大量政府和私人投資的支持，形成了濃厚的研究氛圍。在這樣的背景下，研究人員仍然積極探索如何將人工智能理論轉(zhuǎn)化為實用系統(tǒng)，專家系統(tǒng)正是這種努力的產(chǎn)物?！叭?、知識工程與專家系統(tǒng)、“知識工程與專家系統(tǒng)（1980年-1989年）1980年起，隨著計算機硬件性能提升，知識工程和專家系統(tǒng)取得顯著進展。這些系統(tǒng)能夠存儲和運用到化學(xué)結(jié)構(gòu)分析、醫(yī)療診斷等專業(yè)知識領(lǐng)域，并以此帶來了商業(yè)應(yīng)用的成功?！八摹C器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興、“機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興（1986年至今）19861990200620102016202020221986年，反向傳播算法被廣泛接受，推動了多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用。2006年，杰弗里·辛頓提出深度學(xué)習(xí)的概念以及深度信念網(wǎng)絡(luò)，標志著深度學(xué)習(xí)時代的開啟。2016年，AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，展示了強化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合在復(fù)雜策略游戲中的強大能力，引發(fā)全球關(guān)注。2022年11月30日，ChatGPT作為一款OpenAI研發(fā)的聊天機器人程序橫空出世，標志著AI進入2.0時代，徹底開啟生產(chǎn)力革命。1990年起，支持向量機、決策樹、隨機森林等傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法得到發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開始應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。2010年起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用，使得深度學(xué)習(xí)在語音識別、圖像分類等任務(wù)上取得突破性成果。2020年至今，以GPT-3為代表的預(yù)訓(xùn)練大模型在自然語言處理領(lǐng)域引發(fā)革命，實現(xiàn)了大規(guī)模無監(jiān)督學(xué)習(xí)和零樣本/少樣本學(xué)習(xí)。小結(jié)早期探索與誕生第一次AI寒冬知識工程與專家系統(tǒng)機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興“謝

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看！1.5人工智能的技術(shù)全景、“人工智能技術(shù)是以機器學(xué)習(xí)為核心，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為重要支撐，衍生出了包括自然語言處理、計算機視覺、自主決策、專家系統(tǒng)等在內(nèi)的多種應(yīng)用領(lǐng)域和技術(shù)分支，共同構(gòu)建了豐富多樣的人工智能技術(shù)全景。

人工智能的技術(shù)全景、

人工智能的技術(shù)全景自然語言處理（NLP）NLP是AI的一個重要分支，它專注于讓計算機理解和生成人類語言，

被廣泛應(yīng)用到機器翻譯、聊天機器人、情感分析和語音識別領(lǐng)域。隨著技術(shù)的進步，NLP系統(tǒng)能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)，如對話系統(tǒng)和問答系統(tǒng)。CV是AI的另一個領(lǐng)域，它致力于讓計算機“看”和理解圖像或視頻，包括面部識別、醫(yī)學(xué)圖像分析和自動駕駛汽車等應(yīng)用方向。同時，CV技術(shù)在自動化生產(chǎn)、過程優(yōu)化和機器人導(dǎo)航等方面也發(fā)揮著重要作用。自主決策是指賦予機器在不確定環(huán)境中做出決策的能力。這在自動化生產(chǎn)線和服務(wù)行業(yè)中非常有用。此外，自主決策還運用到游戲中的非玩家角色（NPCs）、策略規(guī)劃和資源調(diào)度等領(lǐng)域。計算機視覺（CV）自主決策、

人工智能的技術(shù)全景專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種AI技術(shù)，它主要包括決策支持系統(tǒng)和廣義決策模型，能模擬人類專家的決策過程，用于解決復(fù)雜的問題。例如在游戲中的復(fù)雜策略規(guī)劃。邊緣計算是一種分布式計算架構(gòu)，它將計算能力從中心服務(wù)器轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上。這使得設(shè)備能夠在沒有云端連接的情況下進行快速決策和處理。邊緣計算的應(yīng)用包括實時監(jiān)控、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和智能助手等。邊緣計算、

人工智能的技術(shù)全景人機交互（HCI）HCI是研究如何設(shè)計和評估人與計算機之間的交互過程的學(xué)科。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，人們越來越關(guān)注如何使用可穿戴設(shè)備、廣義決策模型和數(shù)據(jù)隱私保護等方式，使得AI更加親和直觀，使人與AI的交互更加自然。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，確保其安全性和合理使用變得越來越重要。這包括人工智能道德規(guī)范、數(shù)據(jù)隱私保護和人工智能風(fēng)險評估等，以確保AI技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展和負責任的應(yīng)用。安全與倫理小結(jié)自然語言處理（NLP）計算機視覺（CV）自主決策專家系統(tǒng)邊緣計算人機交互（HCI）安全與倫理“謝

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看！1.5人工智能的技術(shù)全景、“人工智能技術(shù)是以機器學(xué)習(xí)為核心，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為重要支撐，衍生出了包括自然語言處理、計算機視覺、自主決策、專家系統(tǒng)等在內(nèi)的多種應(yīng)用領(lǐng)域和技術(shù)分支，共同構(gòu)建了豐富多樣的人工智能技術(shù)全景。

人工智能的技術(shù)全景、

人工智能的技術(shù)全景自然語言處理（NLP）NLP是AI的一個重要分支，它專注于讓計算機理解和生成人類語言，

被廣泛應(yīng)用到機器翻譯、聊天機器人、情感分析和語音識別領(lǐng)域。隨著技術(shù)的進步，NLP系統(tǒng)能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)，如對話系統(tǒng)和問答系統(tǒng)。CV是AI的另一個領(lǐng)域，它致力于讓計算機“看”和理解圖像或視頻，包括面部識別、醫(yī)學(xué)圖像分析和自動駕駛汽車等應(yīng)用方向。同時，CV技術(shù)在自動化生產(chǎn)、過程優(yōu)化和機器人導(dǎo)航等方面也發(fā)揮著重要作用。自主決策是指賦予機器在不確定環(huán)境中做出決策的能力。這在自動化生產(chǎn)線和服務(wù)行業(yè)中非常有用。此外，自主決策還運用到游戲中的非玩家角色（NPCs）、策略規(guī)劃和資源調(diào)度等領(lǐng)域。計算機視覺（CV）自主決策、

人工智能的技術(shù)全景專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種AI技術(shù)，它主要包括決策支持系統(tǒng)和廣義決策模型，能模擬人類專家的決策過程，用于解決復(fù)雜的問題。例如在游戲中的復(fù)雜策略規(guī)劃。邊緣計算是一種分布式計算架構(gòu)，它將計算能力從中心服務(wù)器轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上。這使得設(shè)備能夠在沒有云端連接的情況下進行快速決策和處理。邊緣計算的應(yīng)用包括實時監(jiān)控、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和智能助手等。邊緣計算、

人工智能的技術(shù)全景人機交互（HCI）HCI是研究如何設(shè)計和評估人與計算機之間的交互過程的學(xué)科。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，人們越來越關(guān)注如何使用可穿戴設(shè)備、廣義決策模型和數(shù)據(jù)隱私保護等方式，使得AI更加親和直觀，使人與AI的交互更加自然。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，確保其安全性和合理使用變得越來越重要。這包括人工智能道德規(guī)范、數(shù)據(jù)隱私保護和人工智能風(fēng)險評估等，以確保AI技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展和負責任的應(yīng)用。安全與倫理小結(jié)自然語言處理（NLP）計算機視覺（CV）自主決策專家系統(tǒng)邊緣計算人機交互（HCI）安全與倫理“謝

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看！1.5人工智能的技術(shù)全景、“人工智能技術(shù)是以機器學(xué)習(xí)為核心，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為重要支撐，衍生出了包括自然語言處理、計算機視覺、自主決策、專家系統(tǒng)等在內(nèi)的多種應(yīng)用領(lǐng)域和技術(shù)分支，共同構(gòu)建了豐富多樣的人工智能技術(shù)全景。

人工智能的技術(shù)全景、

人工智能的技術(shù)全景自然語言處理（NLP）NLP是AI的一個重要分支，它專注于讓計算機理解和生成人類語言，

被廣泛應(yīng)用到機器翻譯、聊天機器人、情感分析和語音識別領(lǐng)域。隨著技術(shù)的進步，NLP系統(tǒng)能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)，如對話系統(tǒng)和問答系統(tǒng)。CV是AI的另一個領(lǐng)域，它致力于讓計算機“看”和理解圖像或視頻，包括面部識別、醫(yī)學(xué)圖像分析和自動駕駛汽車等應(yīng)用方向。同時，CV技術(shù)在自動化生產(chǎn)、過程優(yōu)化和機器人導(dǎo)航等方面也發(fā)揮著重要作用。自主決策是指賦予機器在不確定環(huán)境中做出決策的能力。這在自動化生產(chǎn)線和服務(wù)行業(yè)中非常有用。此外，自主決策還運用到游戲中的非玩家角色（NPCs）、策略規(guī)劃和資源調(diào)度等領(lǐng)域。計算機視覺（CV）自主決策、

人工智能的技術(shù)全景專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種AI技術(shù)，它主要包括決策支持系統(tǒng)和廣義決策模型，能模擬人類專家的決策過程，用于解決復(fù)雜的問題。例如在游戲中的復(fù)雜策略規(guī)劃。邊緣計算是一種分布式計算架構(gòu)，它將計算能力從中心服務(wù)器轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上。這使得設(shè)備能夠在沒有云端連接的情況下進行快速決策和處理。邊緣計算的應(yīng)用包括實時監(jiān)控、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和智能助手等。邊緣計算、

人工智能的技術(shù)全景人機交互（HCI）HCI是研究如何設(shè)計和評估人與計算機之間的交互過程的學(xué)科。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，人們越來越關(guān)注如何使用可穿戴設(shè)備、廣義決策模型和數(shù)據(jù)隱私保護等方式，使得AI更加親和直觀，使人與AI的交互更加自然。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，確保其安全性和合理使用變得越來越重要。這包括人工智能道德規(guī)范、數(shù)據(jù)隱私保護和人工智能風(fēng)險評估等，以確保AI技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展和負責任的應(yīng)用。安全與倫理小結(jié)自然語言處理（NLP）計算機視覺（CV）自主決策專家系統(tǒng)邊緣計算人機交互（HCI）安全與倫理“謝

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看！1.6人工智能行業(yè)業(yè)態(tài)分布人工智能行業(yè)作為一個高度集成且快速發(fā)展的領(lǐng)域，其業(yè)態(tài)分布呈現(xiàn)出鮮明的層次結(jié)構(gòu)，主要包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。這三個層次分別對應(yīng)著AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、核心技術(shù)以及實際應(yīng)用場景，共同構(gòu)成了人工智能行業(yè)的完整生態(tài)體系。人工智能行業(yè)業(yè)態(tài)分布、一、基礎(chǔ)層、“、基礎(chǔ)層基礎(chǔ)層是AI行業(yè)的底層支撐，主要涉及提供AI技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)資源、算力設(shè)施以及傳感器與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。數(shù)據(jù)資源是AI的“燃料”，是基礎(chǔ)層的核心組成部分之一。其中包括各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、存儲、管理和分析。數(shù)據(jù)資源包括公共數(shù)據(jù)集、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)等，為AI模型訓(xùn)練提供必要的輸入。、基礎(chǔ)層算力設(shè)施主要包括高性能計算(HPC)和云計算平臺，為AI算法訓(xùn)練與推理提供強大的計算支持。算力設(shè)施包括GPU、TPU、FPGA等專用加速芯片，以及數(shù)據(jù)中心、超算中心、邊緣計算節(jié)點等硬件設(shè)施，為AI計算密集型任務(wù)提供強大算力網(wǎng)絡(luò)。、基礎(chǔ)層傳感器與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)作為物理世界與數(shù)字世界的接口，負責采集環(huán)境、設(shè)備、人體等多源信息，為AI提供實時、多元的數(shù)據(jù)輸入。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將大量傳感器連接成網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸與整合，為AI在物聯(lián)網(wǎng)場景的應(yīng)用提供基礎(chǔ)。二、技術(shù)層、“、技術(shù)層技術(shù)層是AI行業(yè)的核心，專注于研發(fā)和優(yōu)化實現(xiàn)人工智能功能的算法、模型與工具。技術(shù)層主要包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等通用技術(shù)，以及計算機視覺、智能語音、自然語言處理等技術(shù)領(lǐng)域。機器學(xué)習(xí)包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等各類學(xué)習(xí)范式，以及相關(guān)的模型如線性回歸、決策樹、支持向量機、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。、技術(shù)層深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、Transformer、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等對復(fù)雜數(shù)據(jù)進行建模。深度學(xué)習(xí)已在圖像識別、自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)等多個領(lǐng)域取得顯著效果。、技術(shù)層自然語言處理(NLP)涉及詞法分析、句法分析、語義分析、情感分析、對話系統(tǒng)、機器翻譯等技術(shù)，讓AI能夠理解和生成人類語言。計算機視覺(CV)包括圖像分類、物體檢測、語義分割、目標跟蹤、三維重建、視覺問答等技術(shù)，使AI能夠理解和解析視覺信息。其他AI技術(shù)：如知識圖譜、強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、AutoML等，以及相關(guān)的開發(fā)框架、工具包、API等，為AI應(yīng)用開發(fā)提供便捷的技術(shù)支持。三、應(yīng)用層、“、應(yīng)用層應(yīng)用層是將AI技術(shù)與具體行業(yè)、場景相結(jié)合，形成各類實際解決方案，是AI價值實現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。垂直行業(yè)應(yīng)用包括醫(yī)療健康（AI輔助診斷、藥物研發(fā)、健康管理）、金融（風(fēng)險評估、智能投顧、反欺詐）、教育（個性化教學(xué)、智能評測）、零售（精準營銷、庫存優(yōu)化）、制造業(yè)（智能制造、預(yù)測性維護）、交通物流（自動駕駛、智能物流）、農(nóng)業(yè)（精準農(nóng)業(yè)、病蟲害監(jiān)測）、能源（智能電網(wǎng)、能源管理）等。、應(yīng)用層通用場景應(yīng)用包括智能客服、語音助手、虛擬助理、推薦系統(tǒng)、搜索引擎優(yōu)化、社交網(wǎng)絡(luò)分析、網(wǎng)絡(luò)安全防護、AI創(chuàng)作（如AIGC）、游戲AI、無人機等跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的普遍應(yīng)用。、應(yīng)用層AI平臺與服務(wù)提供AIaaS（AI即服務(wù)）、AI開發(fā)平臺、AI開放平臺、AI云服務(wù)等，降低AI技術(shù)的使用門檻，幫助企業(yè)快速構(gòu)建AI能力，推動AI技術(shù)普惠化。、應(yīng)用層AI賦能產(chǎn)品是將AI技術(shù)嵌入到智能硬件（智能手機、智能家居、智能穿戴設(shè)備）、智能機器人、AI芯片等實體產(chǎn)品中，提升產(chǎn)品智能化水平。AI行業(yè)的業(yè)態(tài)分布呈現(xiàn)出從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與算力支撐，到核心技術(shù)研發(fā)，再到多元化應(yīng)用場景落地的立體結(jié)構(gòu)?；A(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層之間緊密聯(lián)動，共同推動AI技術(shù)的不斷創(chuàng)新、應(yīng)用領(lǐng)域的持續(xù)拓展以及經(jīng)濟社會的整體智能化轉(zhuǎn)型。小結(jié)人工智能行業(yè)業(yè)態(tài)分布基礎(chǔ)層技術(shù)層應(yīng)用層“謝

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看！1.6人工智能行業(yè)業(yè)態(tài)分布人工智能行業(yè)作為一個高度集成且快速發(fā)展的領(lǐng)域，其業(yè)態(tài)分布呈現(xiàn)出鮮明的層次結(jié)構(gòu)，主要包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。這三個層次分別對應(yīng)著AI產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、核心技術(shù)以及實際應(yīng)用場景，共同構(gòu)成了人工智能行業(yè)的完整生態(tài)體系。人工智能行業(yè)業(yè)態(tài)分布、一、基礎(chǔ)層、“、基礎(chǔ)層基礎(chǔ)層是AI行業(yè)的底層支撐，主要涉及提供AI技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)資源、算力設(shè)施以及傳感器與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。數(shù)據(jù)資源是AI的“燃料”，是基礎(chǔ)層的核心組成部分之一。其中包括各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、存儲、管理和分析。數(shù)據(jù)資源包括公共數(shù)據(jù)集、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)等，為AI模型訓(xùn)練提供必要的輸入。、基礎(chǔ)層算力設(shè)施主要包括高性能計算(HPC)和云計算平臺，為AI算法訓(xùn)練與推理提供強大的計算支持。算力設(shè)施包括GPU、TPU、FPGA等專用加速芯片，以及數(shù)據(jù)中心、超算中心、邊緣計算節(jié)點等硬件設(shè)施，為AI計算密集型任務(wù)提供強大算力網(wǎng)絡(luò)。、基礎(chǔ)層傳感器與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)作為物理世界與數(shù)字世界的接口，負責采集環(huán)境、設(shè)備、人體等多源信息，為AI提供實時、多元的數(shù)據(jù)輸入。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將大量傳感器連接成網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸與整合，為AI在物聯(lián)網(wǎng)場景的應(yīng)用提供基礎(chǔ)。二、技術(shù)層、“、技術(shù)層技術(shù)層是AI行業(yè)的核心，專注于研發(fā)和優(yōu)化實現(xiàn)人工智能功能的算法、模型與工具。技術(shù)層主要包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等通用技術(shù)，以及計算機視覺、智能語音、自然語言處理等技術(shù)領(lǐng)域。機器學(xué)習(xí)包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等各類學(xué)習(xí)范式，以及相關(guān)的模型如線性回歸、決策樹、支持向量機、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。、技術(shù)層深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、Transformer、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等對復(fù)雜數(shù)據(jù)進行建模。深度學(xué)習(xí)已在圖像識別、自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)等多個領(lǐng)域取得顯著效果。、技術(shù)層自然語言處理(NLP)涉及詞法分析、句法分析、語義分析、情感分析、對話系統(tǒng)、機器翻譯等技術(shù)，讓AI能夠理解和生成人類語言。計算機視覺(CV)包