- 1、本文档共16页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
人工智能基础学习指南
TOC\o1-2\h\u6835第一章基础概念与概述 2
6061.1人工智能的定义与发展历程 2
247751.2人工智能的主要研究领域 3
282891.3人工智能的应用与前景 3
20194第二章机器学习基础 4
173522.1监督学习 4
191782.1.1数据准备 4
195102.1.2模型选择 4
275612.1.3模型训练与评估 4
115152.2无监督学习 4
115072.2.1聚类分析 4
144532.2.2降维技术 5
118052.2.3关联规则挖掘 5
54552.3强化学习 5
54162.3.1强化学习基本概念 5
29412.3.2强化学习算法 5
174862.3.3强化学习应用 5
3616第三章神经网络与深度学习 5
155603.1神经网络的基本原理 5
45143.2常见神经网络结构 6
84653.3深度学习的应用领域 6
30592第四章数据处理与特征工程 7
66394.1数据预处理 7
260164.2特征提取与选择 7
156194.3数据可视化 8
19753第五章模型评估与优化 8
186175.1评估指标与方法 8
177115.2调整模型参数 8
268265.3模型优化策略 9
16309第六章机器学习算法 9
40106.1线性回归与逻辑回归 9
50796.1.1线性回归 9
52786.1.2逻辑回归 9
281786.2决策树与随机森林 10
8466.2.1决策树 10
66.2.2随机森林 10
125536.3支持向量机与K最近邻 10
212966.3.1支持向量机 10
33566.3.2K最近邻 10
32352第七章深度学习框架 10
33067.1TensorFlow框架 11
153567.2PyTorch框架 11
229447.3Keras框架 11
3926第八章计算机视觉 12
216968.1图像处理基础 12
229308.2卷积神经网络 12
291468.3目标检测与识别 13
762第九章自然语言处理 13
59259.1词向量与嵌入 13
173269.1.1词向量 13
9939.1.2向量嵌入 13
120499.1.3词向量与嵌入的应用 14
293379.2序列模型与注意力机制 14
326129.2.1序列模型 14
78839.2.2注意力机制 14
193069.2.3序列模型与注意力机制的应用 14
206099.3文本分类与情感分析 14
240829.3.1文本分类 14
260659.3.2情感分析 14
267359.3.3文本分类与情感分析的应用 15
20847第十章人工智能伦理与未来展望 15
1857810.1人工智能伦理问题 15
3243110.2数据隐私与安全 15
1330610.3人工智能的发展趋势与挑战 15
第一章基础概念与概述
1.1人工智能的定义与发展历程
人工智能(ArtificialIntelligence,简称)是指通过计算机程序和机器学习技术,模拟、延伸和扩展人类智能的一种科学技术。它旨在使计算机具备处理、理解、推理、学习和自适应等能力,从而在某种程度上实现人类智能的功能。
人工智能的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时计算机科学家们开始探讨如何让计算机拥有人类智能。此后,人工智能经历了多次繁荣与低谷,主要分为以下几个阶段:
(1)创立阶段):这一阶段,人工智能的研究主要集中在符号主义方法和基于逻辑的推理系统。
(2)发展阶段):这一阶段,人工智能开始转向基于规则的专家系统和自然语言处理等领域。
(3)回归与反思阶段):在这一阶段,人工智能研究因遇到瓶颈而陷入低谷,学者们开始反思并寻求新的发展路径。
(4)机器学习与深度学习阶段(1990年至今):计算机功能的提升和大数据的出现,人工智能进入了机器学习与深度学习阶段,取得了显著的成果。
1.2人工智能的主要研究领域
人工智能的主要研究领域包括以下几个方面:
(1)机器学习:研究如何让计算机从
文档评论(0)