人工智能基礎知識與概念理解

人工智能基礎知識與概念理解匯報人：PPT可修改2024-01-22人工智能概述機器學習原理及算法深度學習原理及模型自然語言處理技術計算機視覺技術人工智能倫理、法律和社會影響contents目錄01人工智能概述定義人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，旨在研究、開發(fā)能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。第一次浪潮20世紀70年代至80年代，專家系統(tǒng)、知識工程等應用取得一定成果，但由于技術限制和應用場景狹窄，未能實現(xiàn)商業(yè)化落地。發(fā)展歷程人工智能的發(fā)展大致經(jīng)歷了以下幾個階段第二次浪潮20世紀90年代至21世紀初，機器學習算法取得重要突破，支持向量機（SVM）、決策樹等算法被廣泛應用，同時深度學習開始嶄露頭角。萌芽期20世紀50年代至60年代，人工智能概念提出，并開始進行基礎理論和算法研究。第三次浪潮21世紀初至今，深度學習算法取得重大突破，大數(shù)據(jù)和計算力的提升為人工智能發(fā)展提供了有力支持，人工智能開始在各領域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化應用。定義與發(fā)展歷程通過圖像處理和計算機視覺算法，實現(xiàn)對圖像和視頻的理解和分析，應用于安防監(jiān)控、自動駕駛、醫(yī)療影像診斷等領域。計算機視覺研究如何讓計算機理解和生成人類自然語言文本，應用于機器翻譯、智能問答、情感分析等領域。自然語言處理通過語音信號處理和機器學習算法，實現(xiàn)語音的識別與合成，應用于智能語音助手、語音轉(zhuǎn)文字等領域。語音識別與合成基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)和機器學習算法，構建推薦模型，為用戶提供個性化的內(nèi)容推薦服務。智能推薦人工智能應用領域基礎層技術層應用層服務層人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構包括芯片、傳感器、云計算等基礎設施和技術。包括智能機器人、智能家居、自動駕駛等具體應用場景和產(chǎn)品。包括機器學習算法、深度學習算法、自然語言處理技術等。包括數(shù)據(jù)標注、模型訓練、部署運維等服務環(huán)節(jié)。02機器學習原理及算法機器學習基本概念通過訓練數(shù)據(jù)自動尋找規(guī)律，并應用于新數(shù)據(jù)的算法。用于訓練學習算法的數(shù)據(jù)集稱為訓練集，用于評估算法性能的數(shù)據(jù)集稱為測試集。訓練數(shù)據(jù)中的輸入變量稱為特征，輸出變量稱為標簽。使用測試集對訓練得到的模型進行評估，衡量模型的預測性能。學習算法訓練集與測試集特征與標簽模型評估監(jiān)督學習算法通過已知輸入和輸出的訓練數(shù)據(jù)集，學習一個映射關系，使得對于新的輸入數(shù)據(jù)可以預測其對應的輸出。線性回歸、邏輯回歸、支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林等。監(jiān)督學習算法原理及實例實例原理非監(jiān)督學習算法原理及實例原理非監(jiān)督學習算法在沒有已知輸出的情況下，通過挖掘輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構和規(guī)律，對數(shù)據(jù)進行聚類、降維或異常檢測等任務。實例K-均值聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）、自編碼器、DBSCAN等。原理強化學習算法通過與環(huán)境的交互來學習一個策略，使得智能體（agent）能夠最大化從環(huán)境中獲得的累積獎勵。強化學習涉及狀態(tài)、動作、獎勵等概念。實例Q-學習、策略梯度方法、深度Q網(wǎng)絡（DQN）、Actor-Critic方法等。強化學習算法原理及實例03深度學習原理及模型神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構和功能。神經(jīng)元模型輸入信號通過神經(jīng)元之間的連接權重進行傳遞和處理。前向傳播根據(jù)輸出誤差調(diào)整神經(jīng)元連接權重，實現(xiàn)學習和優(yōu)化。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理卷積層通過卷積核提取輸入數(shù)據(jù)的特征。池化層降低數(shù)據(jù)維度，提高計算效率。全連接層對提取的特征進行分類或回歸。應用領域圖像識別、語音識別、自然語言處理等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型及應用03應用領域機器翻譯、情感分析、語音合成等。01循環(huán)層通過循環(huán)連接捕捉序列數(shù)據(jù)的時序信息。02記憶單元存儲歷史信息，影響當前和未來的輸出。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）模型及應用生成新的數(shù)據(jù)樣本。生成器判斷輸入數(shù)據(jù)是否來自真實數(shù)據(jù)集。判別器生成器和判別器相互競爭，共同提高性能。對抗訓練圖像生成、視頻生成、語音合成等。應用領域生成對抗網(wǎng)絡（GAN）模型及應用04自然語言處理技術03NLP技術的發(fā)展歷程經(jīng)歷了基于規(guī)則、統(tǒng)計方法和深度學習三個階段。01自然語言處理（NLP）是人工智能領域的一個分支，旨在讓計算機理解和生成人類語言。02NLP的應用范圍廣泛，包括機器翻譯、情感分析、智能問答、文本摘要等。自然語言處理概述詞法分析技術詞法分析是NLP中的一項基本技術，主要對文本進行分詞、詞性標注等基本處理。分詞技術包括基于規(guī)則、統(tǒng)計和深度學習等方法，其中基于深度學習的分詞方法效果較好。詞性標注是對分詞結(jié)果中的每個詞進行詞性（如名詞、動詞、形容詞等）的標注，有助于后續(xù)句法分析和語義理解。123句法分析旨在研究句子中詞語之間的結(jié)構關系，即詞語之間的搭配和排列規(guī)律。句法分析的方法包括基于規(guī)則、統(tǒng)計和深度學習等方法，其中基于深度學習的句法分析方法在復雜場景下表現(xiàn)較好。句法分析的應用包括機器翻譯、情感分析、智能問答等。句法分析技術語義理解技術語義理解是NLP中的高級技術，旨在讓計算機深入理解文本的含義和語境。02語義理解的方法包括基于知識圖譜、深度學習等方法，其中基于深度學習的語義表示學習方法在近年來取得了顯著進展。03語義理解的應用包括智能問答、情感分析、文本摘要、信息抽取等。0105計算機視覺技術計算機視覺定義通過計算機模擬人類視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)對圖像和視頻的理解、分析和解釋的技術。計算機視覺應用領域包括安防監(jiān)控、智能交通、工業(yè)自動化、醫(yī)療影像分析等。計算機視覺發(fā)展歷程從早期的圖像處理、模式識別，到深度學習時代的計算機視覺技術。計算機視覺概述圖像分類將輸入的圖像自動分類到預定義的類別中，如貓、狗、汽車等。目標檢測在圖像中定位并識別出多個目標物體，同時給出每個物體的類別和位置信息。關鍵技術卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、特征提取、分類器設計等。圖像分類與目標檢測技術將圖像分割成具有相似性質(zhì)的區(qū)域或?qū)ο?，以便進行后續(xù)的分析和處理。圖像分割對圖像中的場景進行解析和理解，包括場景中的物體、布局和關系等。場景理解語義分割、實例分割、全景分割、場景圖生成等。關鍵技術圖像分割與場景理解技術虛擬現(xiàn)實通過計算機生成的三維虛擬環(huán)境，用戶可以與之進行交互和沉浸式的體驗。關鍵技術立體視覺、結(jié)構光、深度相機、三維建模與渲染等。三維重建從二維圖像中恢復出三維場景或物體的形狀、結(jié)構和紋理等信息。三維重建與虛擬現(xiàn)實技術06人工智能倫理、法律和社會影響數(shù)據(jù)隱私和安全問題人工智能在處理大量數(shù)據(jù)時，如何確保個人隱私和數(shù)據(jù)安全是一個重要的倫理問題。歧視和偏見由于數(shù)據(jù)偏見或算法設計不當，人工智能系統(tǒng)可能產(chǎn)生歧視性結(jié)果，如何避免這種情況是倫理關注的重點。自主性和責任性隨著人工智能自主性增強，如何界定其行為的責任歸屬，以及在發(fā)生事故時如何進行追責，也是倫理問題之一。人工智能倫理問題探討數(shù)據(jù)保護法規(guī)針對人工智能處理個人數(shù)據(jù)的行為，各國紛紛出臺數(shù)據(jù)保護法規(guī)，如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR），為數(shù)據(jù)隱私和安全提供法律保障。算法透明性和可解釋性法規(guī)要求人工智能系統(tǒng)提供算法透明性和可解釋性的法規(guī)逐漸增多，以確保公眾對算法決策的理解和信任。人工智能應用監(jiān)管政策各國政府對人工智能應用進行監(jiān)管，以確保其符合道德和法律標準，防止濫用和危害社會。人工智能法律法規(guī)政策解讀經(jīng)濟增長和創(chuàng)新驅(qū)動人工智能作為創(chuàng)新工具，