人工智能的基础.pptxVIP

人工智能的基础

人工智能概述机器学习原理及算法深度学习技术与应用自然语言处理技术与应用计算机视觉技术与应用人工智能伦理、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

基础层：包括硬件基础设施（如计算机、服务器等）和软件基础设施（如操作系统、编程语言等），为人工智能提供基础支撑。技术层：包括机器学习算法、深度学习算法等核心技术，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。应用层：将人工智能技术应用于各个行业和领域，形成各种智能化产品和服务，如智能家居、智能医疗、智能交通等。产业链上下游关系：基础层为技术层提供基础设施支持，技术层为应用层提供智能化解决方案和技术支持，应用层则直接面向市场和消费者提供产品和服务。同时，产业链上下游企业之间也存在紧密的合作关系和协同创新。人工智能产业链结构

机器学习原理及算法02

监督学习算法线性回归（LinearRegression）：通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到一个线性模型，用于预测连续值。逻辑回归（LogisticRegression）：用于解决二分类问题，通过sigmoid函数将线性模型的输出映射到[0,1]区间，表示正类的概率。支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）：通过寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化，从而实现分类或回归任务。决策树（DecisionTree）：通过递归地构建树形结构，实现对数据的分类或回归。每个节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，最终叶节点表示类别或预测值。

非监督学习算法通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变量，称为主成分。新变量能够反映原始变量的主要特征，且数量更少，便于分析和可视化。主成分分析（PrincipalComponent…通过迭代寻找K个聚类中心，将数据划分为K个簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而不同簇间的数据尽可能不同。K均值聚类（K-meansClustering）通过逐层构建嵌套的簇，实现对数据的聚类。根据构建方式的不同，可分为自底向上的凝聚法和自顶向下的分裂法。层次聚类（HierarchicalClusteri…

Q学习（Q-learning）：一种基于值迭代的方法，通过不断更新状态-动作值函数Q(s,a)，学习得到最优策略。Q(s,a)表示在状态s下采取动作a所能获得的期望回报。策略梯度（PolicyGradient）：一种基于策略迭代的方法，通过直接优化策略参数来学习得到最优策略。该方法适用于连续动作空间和复杂环境。深度强化学习（DeepReinforcementLearning）：结合深度学习和强化学习的思想，利用神经网络来逼近值函数或策略函数，从而处理高维状态和动作空间的问题。强化学习算法

深度学习技术与应用03

信息从输入层开始，逐层向前传递，直至输出层，各层神经元之间无反馈连接。前馈神经网络反馈神经网络自组织神经网络输出层对输入层有信息反馈，使得网络在接收输入信息的同时，还能接收自身的输出信息。网络能够自动学习和识别输入信息的特征，并根据特征进行自组织映射和分类。030201神经网络模型

局部感知卷积核在输入数据上滑动，每次只处理局部数据，降低了模型复杂度。参数共享同一个卷积核在处理不同位置的数据时，参数是共享的，进一步减少了参数量。池化操作通过池化层对数据进行降维处理，提取主要特征，减少计算量。卷积神经网络（CNN）

RNN能够处理具有时序关系的数据，如语音、文本等。序列建模通过循环连接，RNN能够捕捉序列中的长期依赖关系。长期依赖同时考虑序列的前后信息，提高了模型的性能。双向RNN循环神经网络（RNN）

自然语言处理技术与应用04

将连续的文本切分为独立的词汇单元，是自然语言处理的基础任务之一。分词技术为每个词汇单元标注其所属的词类，如名词、动词