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人工智能介绍课件

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。第一次浪潮20世纪60年代，基于符号逻辑的推理和专家系统成为研究热点，但由于技术限制和应用场景缺乏，热潮逐渐消退。发展历程人工智能的发展大致经历了以下几个阶段第二次浪潮20世纪80年代，随着计算机性能的提升和算法的改进，机器学习开始兴起，但由于数据匮乏和模型复杂度高，发展受限。萌芽期20世纪50年代，人工智能的概念被提出，并开始进行初步的理论和实验研究。第三次浪潮21世纪初至今，深度学习技术的突破和大数据的兴起推动了人工智能的快速发展，应用场景不断拓展。定义与发展历程

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。计算机视觉通过图像处理和计算机图形学等技术，将图像转换为机器可理解的信息，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。语音识别将人类的语音转换为文本或命令，应用于语音助手、语音有哪些信誉好的足球投注网站、语音转文字等领域。智能制造利用人工智能技术提高生产流程的自动化程度，优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和降低成本。智能推荐通过分析用户历史行为和数据，为用户推荐感兴趣的内容或服务，应用于电商、音乐、视频等平台。人工智能应用领域

人工智能产业链结构基础层包括芯片、传感器、算法等基础设施和技术，为人工智能提供底层支持。技术层包括机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术，为人工智能应用提供技术支持。应用层包括智能机器人、智能家居、智能医疗等具体应用场景和产品，将人工智能技术应用于实际生活和工作中。

机器学习原理及算法02

决策树（DecisionTrees）随机森林（RandomForests）梯度提升树（GradientBoostingTrees）线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）支持向量机（SupportVectorMachines）010402050306监督学习算法监督学习算法K均值聚类（K-meansClustering）层次聚类（HierarchicalClustering）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）自编码器（Autoencoders）

强化学习算法Q学习（Q-learning）演员-评论家算法（Actor-CriticMethods）策略梯度（PolicyGradients）深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient）

深度学习技术与应用03

神经网络基本原理模拟生物神经元结构，接收输入信号并产生输出。引入非线性因素，使得神经网络可以逼近任意函数。输入信号通过神经网络层层传递，最终得到输出结果。根据输出结果与真实值之间的误差，反向调整网络参数。神经元模型激活函数前向传播反向传播

卷积层降低数据维度，减少计算量，同时保留重要特征。池化层全连接层经典模eNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。通过卷积核在输入数据上滑动，提取局部特征。将卷积层和池化层提取的特征进行整合，输出最终结果。卷积神经网络（CNN）

网络中的神经元可以接收自身的输出作为输入，形成循环。循环结构RNN具有短期记忆能力，可以处理序列数据。记忆能力引入门控机制，解决RNN长期依赖问题。长短期记忆网络（LSTM）自然语言处理、语音识别、时间序列分析等。应用领域循环神经网络（RNN）

自然语言处理技术与应用04

词形还原分词技术词性标注命名实体识别词法分析技术将单词的不同形态还原为基本形态，便于后续处理。为每个词汇单元标注词性，有助于理解词汇在句子中的作用。将连续文本切分为独立的词汇单元，是中文处理的关键步骤。识别文本中的特定实体，如人名、地名、机构名等。

分析句子中词汇之间的依存关系，构建依存句法树。依存句法分析将句子分解为短语结构，揭示句子的层次结构。短语结构分析探究句子深层的句法结构，揭示句子成分之间的语义关系。深层句法分析句法分析技术

理解词汇的语义信息，包括词义消歧、词义关联等。词汇语义理解理解整个句子的语义信息，包括情感分析、文本蕴含等。句子语义理解理解整个篇章的语义信息，包括文本主题、篇章结构等。篇章语义理解利用知识图谱和语义网络技术，实现更深层次的语义理解。知识图谱与语义网络语义理解技术

计算机视觉技术与应用05

03基于深度学习的图像识别利用深度神经网络自动学习和提取图像中