《人工智能课件——基础入门》.pptx
《人工智能课件——基础
入门》
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·人工智能概述
·机器学习原理与算法
·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
·语音识别与合成技术及应用
·人工智能在各行业应用案例分析
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
人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思维的研究，连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑，而深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
定义与发展历程
应用领域
人工智能已广泛应用于各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能机器人、自动驾驶等。
前景展望
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。例如，在医疗、教育、金融等领域提供更好的服务，推动社会的智能化发展。
应用领域及前景展望
伦理问题
人工智能的发展引发了诸多伦理问题，如数据隐私、算法歧视、自主性等。这些问题需要
我们关注并寻求合理的解决方案。
法律问题
随着人工智能技术的广泛应用，相关的法律问题也日益凸显。例如，如何界定人工智能的法律责任、如何保护知识产权等。
社会影响
人工智能的发展对社会产生了深远的影响，包括就业市场的变革、信息传播方式的改变以及人们生活方式的改变等。我们需要积极应对这些挑战，推动人工智能技术的健康发展。
伦理、法律与社会影响
机器学习原理与算法
02
监督学习算法
无监督学习算法
K-均值聚类
一种迭代求解的聚类分析算法，将数
据划分为K个簇，使得同一个簇内的
数据尽可能相似，不同簇间的数据尽
可能不同。
层次聚类
一种基于层次的聚类方法，通过不断将数据集划分为更小的簇，或者将小簇合并为更大的簇，来实现聚类。
主成分分析(PCA)
一种降维方法，通过正交变换将原始
特征空间中的线性相关变量变换为一
组线性无关的新变量，称为主成分。
策略梯度方法
一种基于策略迭代的强化学习方法，
通过直接优化策略参数来实现策略
改进。
深度强化学习
结合深度学习和强化学习的方法，通过神经网络来逼近值函数或策略函数，实现复杂环境下的强化学习任务。
Q-学习
一种基于值迭代的强化学习方法，
通过不断更新状态-动作值函数Q来寻找最优策略。
强化学习算法
深度学习技术与应用
03
反向传播
根据网络输出与真实值之间的误差，反向调整神经元权重的过程。
前向传播
输入信号通过神经元网络向前传递的过程，计算网络的输出。
神经元模型
神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和功
能。
神经网络基本原理
卷积层
通过卷积核在输入数据上滑动并进行卷积运算，提取局部特征。
全连接层
将卷积层和池化层的输出展平，通过全连接层进行分类或回归。
池化层
对卷积层输出进行降采样，减少数据维度和计算量。
卷积神经网络(CNN)
循环神经单元
RNN的基本单元，具有循环连接，
能够处理序列数据。
前向传播
输入序列数据依次通过循环神经单元，输出相应的序列结果。
反向传播
通过时间反向传播算法(BPTT)调整RNN的权重，优化网络性能。
循环神经网络(RNN)
自然语言处理技术与应用
04
●词法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处理，为后续任务提供基础数据。
●句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系或短语结构关系。
●语义理解
分析文本中词语、短语和句子的含义，实现对文本的深入理解。
词法分析、句法分析及语义理解
2
信息抽取与知识图谱构建
基于信息抽取的结果，构建大规
模的知识库，并以图谱的形式展示知识之间的关联关系。
从文本中抽取出关键信息，并将
其转化为结构化数据的过程。
知识图谱构建
信息抽取
机器翻译与对话系统
机器翻译
利用计算机技术将一种自然语言文本
自动翻译成另一种自然语言文本的过
程。
对话系统
基于自然语言处理技术，构建能够与
人类进行自然语言交互的智能系统，
包括问答系统、聊天机器人等。
计算机视觉技术与应用
05
图像分类
通过提取图像特征，使用分类器对图像进行自动分类，如卷积神经网络(CNN)在图像分类中的广泛应用。
目标检测
在图像中定位并识别出感兴趣的目标，如R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等目标检测算法的
原理和应用。
实例分割
在目标检测的基础上，进一步对目标进行像素级别的分割，如MaskR-CNN等实例分割算法的实
现。
图像分类与目标检测算法
视频处