人工智能技术原理.pptx

人工智能技术原理汇报人：XX2024-01-29

Contents目录人工智能概述机器学习原理及方法深度学习技术与应用自然语言处理技术计算机视觉技术与应用知识图谱与推理技术人工智能伦理、法律和社会影响

人工智能概述01

定义人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。发展历程人工智能的发展大致经历了以下几个阶段：符号主义、连接主义、深度学习等。随着计算机技术的不断进步和大数据时代的到来，人工智能得以快速发展并在各个领域得到广泛应用。定义与发展历程

机器人技术结合机械、电子、计算机等技术，实现机器人的自主导航、语音识别、人脸识别等功能，应用于工业自动化、智能家居、医疗服务等领域。机器学习通过训练大量数据，使计算机具有自我学习和改进的能力，应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。计算机视觉模拟人类视觉系统，实现对图像和视频的理解和分析，应用于安防监控、医疗影像诊断、自动驾驶等领域。自然语言处理研究计算机理解和生成人类自然语言的技术，应用于机器翻译、智能问答、情感分析等领域。人工智能应用领域

包括芯片、传感器、算法等基础设施和技术，为人工智能提供底层支持。基础层包括机器学习、深度学习等核心技术，以及云计算、大数据等相关技术，为人工智能应用提供技术支持。技术层结合各行业需求，将人工智能技术应用于具体场景，如智能安防、智慧医疗、智慧交通等。应用层包括科研机构、高校、企业等组成的产业生态，推动人工智能技术的不断创新和应用拓展。产业生态人工智能产业链结构

机器学习原理及方法02

线性回归（LinearRegression）01监督学习算法逻辑回归（LogisticRegression）02支持向量机（SupportVectorMachines）03决策树（DecisionTrees）04随机森林（RandomForests）05

聚类分析（ClusteringAnalysis）降维技术（DimensionalityReduction）关联规则学习（AssociationRuleLearning）自编码器（Autoencoders监督学习算法

演员-评论家方法（Actor-CriticMethods）Q-学习（Q-Learning）马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcesses）策略梯度方法（PolicyGradientMethods）深度强化学习（DeepReinforcementLearning）强化学习算法0103020405

深度学习技术与应用03

神经元模型激活函数前向传播反向传播神经网络基本原理神经网络的基本单元，模拟生物神经元的工作原理，接收输入信号并产生输出。输入信号通过神经网络层层传递，最终得到输出结果。引入非线性因素，使得神经网络可以逼近任意非线性函数。根据输出结果与真实结果的误差，反向调整神经网络的权重参数。

卷积神经网络（CNN）通过卷积核在输入数据上滑动并进行卷积运算，提取局部特征。对卷积层输出的特征图进行降维处理，减少计算量并提高模型泛化能力。将经过多次卷积和池化后的特征图展平，并通过全连接层进行分类或回归等任务。LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。卷积层池化层全连接层经典模型

循环神经网络（RNN）循环神经单元RNN的基本单元，具有记忆功能，能够将上一时刻的状态信息传递到下一时刻。长短期记忆网络（LSTM）一种特殊的RNN结构，通过引入门控机制，有效地解决了长期依赖问题。双向循环神经网络（Bi-RNN）同时考虑输入序列的正向和反向信息，提高了模型的性能。经典模型RNN、LSTM、GRU、Bi-LSTM等。

自然语言处理技术04

研究单词的内部结构和构词规则，包括词性标注、词干提取、词形还原等任务。词法分析研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系或短语结构关系，是理解句子意思的重要步骤。句法分析词法分析与句法分析

通过对文本进行深入分析，理解文本所表达的含义和概念，包括词义消歧、实体识别、关系抽取等任务。识别和分析文本中所表达的情感和态度，包括情感分类、情感强度计算、情感极性判断等任务。语义理解与情感分析情感分析语义理解

利用计算机技术将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本，包括基于规则、统计和深度学习的方法。机器翻译建立能够与人类进行自然语言交互的智能系统，包括问答系统、聊天机器人、智能客服等应用场景。对话系统需要具备自然语言理解、对话管理、自然语言生成等技术能力。对话系统机器翻译与对话系统

计算机视觉技术与应用05

03迁移学习在图像识别中的应用将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定