人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 8-2 认识OpenCV.pptx

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 3-2 认识线性回归.pptx 3-2认识线性回归模块?线性回归：预测未来趋势目录CONTENTS线性回归的数学表达式01梯度下降法03线性回归的几个概念02 一.线性回归的数学表达式定义及表达式线性回归（linearregression）是一种通过拟合自变量xi与因变量y之间的最佳线性关系，来预测目标变量的方法。如果上式中只包括一个自变量x和一个因变量y，且二者的关系可用一条直线近似表示，则这种回归分析被称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量xi，且因变量y和自变量xi之间是线性关系，则称其为多元线性回归分析。二.线性回归的几个概念1.方差衡量误差真实值:预测值:y 二.线性回归的几个概念2.总

2025-03-08 约1.04千字 10页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 3-1 认识机器学习.pptx 3-1认识机器学习模块?线性回归：预测未来趋势目录CONTENTS机器如何学习01机器学习算法02 一.机器如何学习1.机器学习的一般流程机器通过学习，就具备了可以自主获得事物规律或解决问题的能力一.机器如何学习2.机器学习的三要素经验数据从哪学？算法怎么学？模型学到什么？以算力作为支撑二.机器学习算法1.监督学习所谓监督学习：是指机器在有已知输入值xi和输出值y的经验数据（样本）的情况下开展的学习。学习方法特点：（1）训练的数据有标签（label）。（2）样本的特征和标签已知。（3）学习的目的就是建立一个将输入准确映射到输出的模型。基于动物特征的猫鼠分类的监督学习二.机器学习算法2.

2025-03-12 约小于1千字 7页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 6-1 认识个性化推荐.pptx 6-1认识个性化推荐模块?个性化推荐：主动满足你的需求目录CONTENTS个性化推荐的思路01推荐算法分类02推荐效果评估03 一.个性化推荐的思路1.基于的事实认知人们更喜欢那些与自己喜欢的东西相似的物品、倾向于与和自己趣味相投的人有相似的爱好，或者不同的客户群体有固定的购物习惯等。个性化推荐的实现过程：一.个性化推荐的思路2.推荐系统的两个特性特征主动化个性化推荐系统应用领域二.推荐算法分类1.协同过滤推荐算法基本思想：给用户推荐和他兴趣相似的用户感兴趣的物品。当需要为用户A推荐时，首先找到和A兴趣相似的用户集合（用U表示），然后把集合U中所有用户感兴趣而A没有听说过（未进行过操作）

2025-03-11 约1.93千字 23页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 模块8 人脸识别：机器也认识你.pptx 8-1人脸识别基础模块?人脸识别：机器也认识你目录CONTENTS人脸识别技术发展简史01人脸识别系统02人脸识别关键技术03 一.人脸识别技术发展简史1.技术发展简史一.人脸识别技术发展简史2.典型方法及精度二.人脸识别系统1.人脸图像采集及检测人脸检测采集人脸数据二.人脸识别系统2.人脸图像预处理图像预处理人脸扶正、图像增强归一化处等二.人脸识别系统3.人脸图像特征提取利用人脸关键部位的几何特征和它们之间结构关系的几何描述，以区分不同的人脸二.人脸识别系统4.人脸图像识别按某种机器学习算法将此特征向量与数据库中存储的特征模板进行匹配。设定一个阈值，如果两特征向量非常相似，当相似

2025-03-13 约3.47千字 64页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 2-4 NumPy基础应用.pptx 2-4NumPy基础应用模块?Python：人工智能开发语言目录CONTENTS求解三元一次方程01数组计算02向量化处理03 一.求解三元一次方程1.NumPy安装在Anaconda中已包含NumPy等基础库，如果其中没有找到NumPy，说明它还没有安装或已被卸载，需要执行以下命令来安装NumPy。pip3installnumpyNumpy安装界面一.求解三元一次方程2.引例执行结果：二.数组计算1.数组定义数组是NumPy中最基础的数据结构，N维数组对象是ndarray，它是一系列同类型元素的集合，以0开始表示集合中元素的索引。在深度学习中，神经元之间的连接关系往往采用数组形式的参数

2025-03-12 约小于1千字 11页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 2-5 Matplotlib基础应用.pptx 2-5Matplotlib基础应用模块?Python：人工智能开发语言目录CONTENTS绘制直方图01绘制散点图02 一.绘制直方图1.Matplotlib简介Python的第三方库Matplotlib提供了丰富的绘图功能，是一个非常好用的数据可视化工具。Anaconda中已包含该工具，可以直接调用该第三方库。matplotlib官网一.绘制直方图2.引例一.绘制直方图2.引例运行结果：二.绘制散点图1.概念散点图利用一系列的散点将两个变量的联合分布情况描绘出来，可以从图形分布中推断一些信息，如两个变量间是否存在某种有意义的关系，当数据以恰当的方式在散点图中展示出来时，就可以非常直观

2025-03-10 约小于1千字 9页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 2-3 Python编程基础.pptx 2-3Python编程基础模块?Python：人工智能开发语言目录CONTENTS变量01分支结构02循环结构03组合数据类型04 一.变量1.变量定义程序需要将数据存储到变量中，变量是计算机内存的存储位置的表示，也叫内存变量。变量用标识符来命名，也就是每个变量都有自己的名字，但命名变量的时候不能让变量名字与Python保留的关键字冲突。Python的关键字一.变量2.变量命名规则定义变量在Python内部是有类型的，如int、float、str等类型，但是在编程时无须关注变量类型，所有的变量都无须提前声明，赋值后就能使用。另外，可以将不同类型的数据赋值给同一个变量，所以变量的类型是可以随

2025-03-09 约1.16千字 15页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 5-2 k均值聚类.pptx 5-2k均值聚类模块?物以类聚：发现新簇群目录CONTENTSk均值算法01k均值算法应用提示02 一.k均值算法1.概念k均值（k-means）算法是一种基于距离划分的聚类算法，由于其具有算法简单、灵活性高、运行效果足够好等特点，因此较常用。该算法计算样本与簇质心的距离，与簇质心相近的样本被划分为同一簇。重用欧式距离计算样本之间的相似度一.k均值算法2.算法流程一.k均值算法2.算法流程“×”为质心，第一轮迭代后用分别标记为星形和圆形来表示两个类别，此时新的质心的位置已经发生了改变。图5-5（e）和图5-5（f）重复了图5-5（c）和图5-5（d）所示的过程。×× 二.k均值算法应用提

2025-03-10 约1.03千字 10页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 5-1 聚类分析.pptx 5-1聚类分析模块?物以类聚：发现新簇群目录CONTENTS何为聚类分析01常见聚类方法02聚类性能度量03 一.何为聚类分析1.定义聚类分析：他是一种典型的无监督学习，也就是在事先不知道每个样本的类别、没有对应标签值的情况下，将未知类别的样本按照一定的规则划分成若干个相对独立的簇。簇的特点：同一个簇中的样本尽可能相似不同的簇中的样本尽可能不相似一.何为聚类分析2.典型应用领域领域销售领域医学领域生物领域安全领域一.何为聚类分析3.几个概念如何去描述簇？簇质心簇大小簇密度簇号… 二.常见聚类方法1.基于划分的聚类二.常见聚类方法2.基于层次的聚类二.常见聚类方法3.基于密度的聚类三

2025-03-12 约小于1千字 10页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 7-1 语音识别.pptx 7-1语音识别模块?语音识别：让机器对你言听计从目录CONTENTS语音识别简史01语音识别过程02 一.语音识别简史1.技术发展简史一.语音识别简史1.典型语音识别产品现有的语音识别部分产品二.语音识别过程1.语音识别技术涉及技术信号处理模式识别概率论发声机理听觉机理人工智能…众所周知，机器只能处理数字信号，不能直接处理人的语音信号。另外，人在说话的时候，语速有快有慢，每个人的声音、语调也不相同，且说话时周围可能有噪声。此外，即便字词发音相同（如“拟定”“你定”），但表达的意思还要结合语境和上下文来进一步确定。还有，机器要进行预学习，以了解人类在语言交流中要用到哪些语料库等。困难重重…

2025-03-12 约1.24千字 15页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 4-3 项目1—识别猫狗.pptx 4-3项目1—识别猫狗模块?分门别类：帮你“分而治之” 目录CONTENTS提出问题01预备知识03解决方案02任务1—样本数据预处理04任务3—评估模型效果06任务2—构建及训练KNN模型05 一.提出问题问题描述对于人类来说，可以很容易识别身边的猫和狗，这是人类视觉经千万年演变进化的结果。但对于计算机而言，想让它识别一个图像上的猫和狗就不那么容易了。如何能让计算机识别出下图中的猫和狗呢？二.解决方案1.选择分类器选用KNN其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最近邻中的多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。通常采用欧氏距离来计算两样本之间的距离大小，并据此找到某样本的k个最近邻

2025-03-11 约1.6千字 21页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 4-1 分类器.pptx 4-1分类器模块?分门别类：帮你“分而治之” 目录CONTENTS什么是分类器01分类器如何工作02 一.什么是分类器1.概念分类器：分类是人工智能的一种重要方法，是在已有数据的基础上学习出一个分类函数或构造出一个分类模型，该函数或者模型就是一个能完成分类任务的人工智能系统，即人们通常所说的分类器。。数据集分类器给定的某个类型二.分类器如何工作1.一般工作过程三个关键要素：1样本特征2正负样本3分类器类型二.分类器如何工作2.三个概念（1）样本特征。样本特征提取是分类器工作的首要任务，如果待分类对象没有提取特征，也就没有分类的依据，就无从辨别对象的种类。综合考虑关联对象的差异，提取出有效的

2025-03-08 约小于1千字 7页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 2-1 初识Python.pptx 模块?Python：人工智能开发语言2-1初识Python 目录CONTENTSPython简介01Python的特点及应用领域02 一.Python简介发明人：吉多·范罗苏姆一.Python简介最受欢迎的计算机语言二.Python的特点及应用领域1Python特点Python为人工智能首选语言二.Python的特点及应用领域2Python应用领域数据挖掘机器学习、深度学习二.Python的特点及应用领域2Python应用领域云计算与运维Web应用开发 人工智能基础与应用Thankyouverymuch!

2025-03-10 约小于1千字 8页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 模块1-1 人工智能的缘起.pptx 模块?人工智能：开启智慧新时代1-1人工智能的缘起目录CONTENTS什么是人工智能01人工智能的发展历程02人工智能的特征及典型应用03 人工智能的缘起1.什么是人工智能场景导入Deepseek为啥引起国内外轰动？1、训练成本低；2、性能上比肩顶尖模型；3、开源、算法优化；4、用户体验和使用成本优势；Other本地部署……Deepseek的横空出世意味着什么？ 人工智能的缘起1.什么是人工智能场景导入春晚机器人为什么有如此惊艳的表现？例如：-周围感知--决策选择--身体平衡--与人协作-……请大家结合机器人表现和你的认知，说说你对人工智能概念的理解？ 人工智能的缘起1.什么是人工智能场景导

2025-03-13 约1.07千字 15页立即下载

人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 模块1-3 生成式人工智能.pptx 模块?人工智能：开启智慧新时代1-3生成式人工智能 目录CONTENTS生成式人工智能的概念01AIGC的特征及核心技术02大模型的应用举例03 1-3生成式人工智能1.生成式人工智能的概念是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，经历训练、微调与生成，以及评估和调整等阶段，最后以适当的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC五个方面的生成内容 1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技术（1）AIGC的特征 1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技术（2）AIGC的核心技术 1-3生成式人工智能2.AIGC的特征及核心技术（2）AIGC的核心技

2025-03-10 约1.89千字 14页立即下载