人工智能基础与应用完整PPT全套教学课件.pptx

人工智能基础与应用完整PPT全套教学课件12021/10/10/周日

目录contents人工智能概述机器学习基础原理与方法深度学习框架与技术应用计算机视觉技术与实践案例分享自然语言处理技术与实践案例分享人工智能伦理、安全与监管问题探讨22021/10/10/周日

01人工智能概述32021/10/10/周日

研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能定义从20世纪50年代开始，人工智能经历了符号主义、连接主义和行为主义等阶段，现在已发展到以深度学习为代表的新一代人工智能阶段。发展历程人工智能定义与发展历程42021/10/10/周日

包括芯片、传感器、算法框架等基础技术和设施，为人工智能提供计算、存储和通信能力。基础层包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，是人工智能实现各种功能的关键。技术层包括智能机器人、智能家居、智慧金融、智慧医疗等应用领域，是人工智能技术的最终体现。应用层人工智能技术体系架构52021/10/10/周日

人工智能已广泛应用于各个领域，如智能客服、自动驾驶、智能安防、医疗影像诊断等。应用领域未来，人工智能将在更多领域发挥重要作用，如智慧教育、智慧制造、智慧城市等，同时还将推动相关产业的发展和创新。此外，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将逐渐融入人们的日常生活，成为不可或缺的一部分。前景展望人工智能应用领域及前景展望62021/10/10/周日

02机器学习基础原理与方法72021/10/10/周日

从数据中自动学习规律和模式，并利用这些规律和模式对未知数据进行预测和决策的方法。机器学习定义机器学习分类机器学习应用场景根据学习方式的不同，机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。机器学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。030201机器学习概念及分类介绍82021/10/10/周日

监督学习、无监督学习和强化学习原理监督学习原理根据已知输入和输出数据进行训练，找到输入与输出之间的关系，从而对未知数据进行预测。无监督学习原理在没有已知输出数据的情况下，通过挖掘输入数据中的内在结构和规律，对数据进行聚类、降维等处理。强化学习原理让智能体在未知环境中通过与环境交互来学习策略，以实现最大化累积奖励的目标。92021/10/10/周日

线性回归算法决策树算法神经网络算法支持向量机算法常见机器学习算法解析通过最小化预测值与真实值之间的误差平方和，找到最优的线性回归模型。通过模拟人脑神经元的连接方式，构建一个高度复杂的非线性模型，具有强大的表示和学习能力。通过树形结构对数据进行分类或回归预测，易于理解和解释。通过找到一个超平面将不同类别的数据分隔开，实现分类目标，并在高维空间中具有较好的泛化能力。102021/10/10/周日

评估指标01准确率、精确率、召回率、F1值等是常用的机器学习评估指标，用于衡量模型的性能。过拟合与欠拟合02过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差；欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都不佳。针对这两种情况，可以采取相应的优化策略。优化策略03包括增加数据量、调整模型参数、集成学习等方法，以提高模型的泛化能力和性能。机器学习评估指标与优化策略112021/10/10/周日

03深度学习框架与技术应用122021/10/10/周日

深度学习框架概述深度学习框架是一种用于构建和训练深度神经网络的工具库，它提供了丰富的算法实现和高效的计算性能，使得研究人员和开发人员能够更快速地实现深度学习算法。主流深度学习框架目前主流的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等，它们在算法支持、计算性能、易用性等方面各有优势。选型建议在选择深度学习框架时，需要考虑项目需求、团队技能、计算资源等因素，综合评估后选择最适合的框架。深度学习框架简介及选型建议132021/10/10/周日

神经网络结构设计神经网络结构设计包括确定网络层数、神经元数量、激活函数等参数，以及优化算法和正则化技术的选择。神经网络基本原理神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过大量的神经元相互连接和协作，实现对输入信息的处理和输出。常见神经网络结构常见的神经网络结构包括全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，它们在处理不同类型的数据时具有各自的优势。神经网络基本原理与结构设计142021/10/10/周日

123卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，通过卷积层、池化层等结构实现对图像特征的提取和分类。卷积神经网络概述CNN在图像处理中广泛应用于图像分类、目标检测、人