人工智能行業(yè)基礎(chǔ)知識與算法講座

人工智能行業(yè)基礎(chǔ)知識與算法講座匯報人：PPT可修改2024-01-20人工智能概述基礎(chǔ)知識機器學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法自然語言處理（NLP）技術(shù)計算機視覺（CV）技術(shù)人工智能倫理、法律與社會影響contents目錄01人工智能概述定義人工智能（AI）是計算機科學(xué)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(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。第一次浪潮期20世紀(jì)70年代至80年代，專家系統(tǒng)、知識工程等技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，但由于技術(shù)限制和應(yīng)用場景狹窄，人工智能的發(fā)展陷入低谷。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期20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初，隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法不斷涌現(xiàn)，人工智能開始進(jìn)入快速發(fā)展階段。萌芽期20世紀(jì)50年代至60年代，人工智能的概念被提出，并開始進(jìn)行一些基礎(chǔ)性的研究。第三次浪潮期21世紀(jì)初至今，隨著大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的興起，人工智能的應(yīng)用場景不斷擴大，技術(shù)不斷成熟，已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域最熱門的話題之一。定義與發(fā)展歷程技術(shù)架構(gòu)人工智能的技術(shù)架構(gòu)主要包括感知層、認(rèn)知層和應(yīng)用層三個層次。其中感知層負(fù)責(zé)接收和處理外部信息，認(rèn)知層負(fù)責(zé)進(jìn)行推理、學(xué)習(xí)和決策等智能活動，應(yīng)用層則將智能技術(shù)應(yīng)用到具體場景中。核心組件人工智能的核心組件包括算法、數(shù)據(jù)和算力三個部分。其中算法是人工智能的“靈魂”，數(shù)據(jù)是算法的“燃料”，而算力則是支撐算法和數(shù)據(jù)的“基礎(chǔ)設(shè)施”。技術(shù)架構(gòu)及核心組件人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括智能語音、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人、智能家居、智慧醫(yī)療、智慧交通、智慧金融等。應(yīng)用領(lǐng)域隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的不斷擴大，人工智能的市場前景非常廣闊。預(yù)計未來幾年，人工智能市場規(guī)模將繼續(xù)保持高速增長態(tài)勢，并將成為推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量之一。同時，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域也將不斷擴大。市場前景應(yīng)用領(lǐng)域及市場前景02基礎(chǔ)知識線性代數(shù)概率論與數(shù)理統(tǒng)計微積分最優(yōu)化理論數(shù)學(xué)基礎(chǔ)01020304矩陣運算、向量空間、特征向量與特征值等概率分布、隨機變量、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等導(dǎo)數(shù)、微分、積分等梯度下降、牛頓法、擬牛頓法等

編程基礎(chǔ)Python編程基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、控制流、函數(shù)等C編程基礎(chǔ)語法、指針、內(nèi)存管理、面向?qū)ο缶幊痰菾ava編程基礎(chǔ)語法、類與對象、異常處理、多線程等數(shù)組、鏈表、棧、隊列、樹、圖等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法基礎(chǔ)復(fù)雜度分析排序算法（如快速排序、歸并排序等）、查找算法（如二分查找等）、動態(tài)規(guī)劃、貪心算法等時間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度的概念及計算方法030201數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)03機器學(xué)習(xí)算法線性回歸（LinearRegression）：通過最小化預(yù)測值與真實值之間的均方誤差來學(xué)習(xí)模型參數(shù)，用于預(yù)測連續(xù)值。支持向量機（SupportVectorMachine,SVM）：通過尋找最大間隔超平面來實現(xiàn)分類，適用于高維、非線性數(shù)據(jù)。邏輯回歸（LogisticRegression）：通過Sigmoid函數(shù)將線性回歸結(jié)果映射到[0,1]區(qū)間，用于解決二分類問題。決策樹（DecisionTree）：通過樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸，易于理解和解釋。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法K均值聚類（K-meansClustering）：將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)盡可能相似，不同簇間數(shù)據(jù)盡可能不同。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）：通過降維技術(shù)將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，保留數(shù)據(jù)的主要特征。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法層次聚類（HierarchicalClustering）：通過逐層合并或分裂簇來形成聚類結(jié)果，可展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)。自編碼器（Autoencoder）：通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示，可用于數(shù)據(jù)降維、去噪和生成等任務(wù)。Q學(xué)習(xí)（Q-learning）：通過不斷更新Q值表來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適用于離散狀態(tài)和動作空間的問題。深度Q網(wǎng)絡(luò)（DeepQ-Network,DQN）：結(jié)合深度學(xué)習(xí)和Q學(xué)習(xí)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近Q值函數(shù)，提高處理復(fù)雜問題的能力。演員-評論家算法（Actor-CriticAlgorithm）：同時學(xué)習(xí)值函數(shù)和策略函數(shù)，實現(xiàn)更高效的強化學(xué)習(xí)。策略梯度（PolicyGradient）：通過梯度上升法直接優(yōu)化策略函數(shù)，適用于連續(xù)狀態(tài)和動作空間的問題。強化學(xué)習(xí)算法04深度學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能，接收輸入信號并產(chǎn)生輸出。引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意非線性函數(shù)。輸入信號通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層層傳遞，最終得到輸出結(jié)果。根據(jù)輸出結(jié)果與真實結(jié)果之間的誤差，反向調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)。神經(jīng)元模型激活函數(shù)前向傳播反向傳播卷積層池化層全連接層經(jīng)典模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上進(jìn)行滑動窗口操作，提取局部特征。將經(jīng)過多輪卷積和池化操作后的特征圖展平，通過全連接層進(jìn)行分類或回歸操作。對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行降維操作，減少計算量同時保留重要信息。LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。RNN的基本單元，具有記憶功能，能夠?qū)⑸弦粫r刻的狀態(tài)信息傳遞到下一時刻。循環(huán)神經(jīng)單元RNN適用于處理序列數(shù)據(jù)，如時間序列、文本數(shù)據(jù)等。序列建模RNN在訓(xùn)練過程中可能遇到梯度消失或梯度爆炸問題，導(dǎo)致模型難以訓(xùn)練。梯度消失與梯度爆炸問題SimpleRNN、LSTM、GRU等。經(jīng)典模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）05自然語言處理（NLP）技術(shù)研究單詞的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和構(gòu)詞規(guī)則，包括詞性標(biāo)注、詞干提取、詞形還原等任務(wù)。詞法分析研究句子中詞語之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，建立詞語之間的依存關(guān)系或短語結(jié)構(gòu)關(guān)系，是理解句子意思的重要步驟。句法分析詞法分析與句法分析研究如何理解自然語言文本的意義，涉及詞義消歧、實體識別、關(guān)系抽取等技術(shù)，是實現(xiàn)自然語言對話、問答等應(yīng)用的基礎(chǔ)。研究如何識別和分析文本中的情感傾向和情感表達(dá)，應(yīng)用于產(chǎn)品評論、社交媒體分析等領(lǐng)域。語義理解與情感分析情感分析語義理解機器翻譯利用計算機技術(shù)將一種自然語言文本自動翻譯成另一種自然語言文本，涉及語言模型、對齊模型、翻譯模型等技術(shù)。對話系統(tǒng)研究如何構(gòu)建能夠與人類進(jìn)行自然語言對話的計算機系統(tǒng)，包括對話管理、自然語言生成、對話評估等任務(wù)，是實現(xiàn)智能客服、智能家居等應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。機器翻譯與對話系統(tǒng)06計算機視覺（CV）技術(shù)利用深度學(xué)習(xí)模型對輸入圖像進(jìn)行自動分類，識別出圖像中的主要物體或場景。常見的圖像分類算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機（SVM）等。圖像分類在圖像中定位并識別出多個目標(biāo)物體的位置，通常使用矩形框標(biāo)注。目標(biāo)檢測算法如R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，通過結(jié)合區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）和CNN實現(xiàn)高效的目標(biāo)檢測。目標(biāo)檢測圖像分類與目標(biāo)檢測圖像分割將圖像劃分為具有相似性質(zhì)的區(qū)域或?qū)ο?，常見的圖像分割方法包括基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割、基于邊緣的分割等。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù)如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）、U-Net等取得了顯著進(jìn)展。場景理解對圖像中的場景進(jìn)行解析和理解，包括識別場景中的物體、分析物體之間的關(guān)系以及推斷場景的語義信息。場景理解技術(shù)可應(yīng)用于自動駕駛、智能安防等領(lǐng)域。圖像分割與場景理解VS對視頻序列進(jìn)行處理和分析，提取視頻中的關(guān)鍵信息，如目標(biāo)跟蹤、運動分析、異常檢測等。視頻分析技術(shù)可應(yīng)用于智能監(jiān)控、智能交通等領(lǐng)域。行為識別識別和理解視頻中的人體行為，如動作識別、姿態(tài)估計、行為分析等。行為識別技術(shù)可應(yīng)用于人機交互、智能安防、運動訓(xùn)練等領(lǐng)域。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的行為識別方法如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3DCNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等取得了重要突破。視頻分析視頻分析與行為識別07人工智能倫理、法律與社會影響在人工智能技術(shù)的應(yīng)用中，個人數(shù)據(jù)隱私泄露是一個重要的問題，需要加強相關(guān)法規(guī)和技術(shù)手段來保護(hù)個人隱私。數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險包括數(shù)據(jù)加密、匿名化、數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)手段，以確保人工智能應(yīng)用中的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。數(shù)據(jù)安全保護(hù)技術(shù)企業(yè)和政府應(yīng)該承擔(dān)起保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全的責(zé)任，建立相應(yīng)的管理制度和技術(shù)規(guī)范，確保人工智能技術(shù)的合法合規(guī)應(yīng)用。企業(yè)和政府責(zé)任數(shù)據(jù)隱私與安全保護(hù)問題探討123隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的工作將被自動化和智能化取代，對就業(yè)市場帶來深刻變革。自動化和智能化對就業(yè)的影響AI技術(shù)也催生了許多新興職業(yè)和就業(yè)機會，如數(shù)據(jù)分析師、AI工程師、智能制造工程師等。新興職業(yè)和就業(yè)機會為了適應(yīng)AI技術(shù)帶來的就業(yè)市場變革，需要加強教育和培訓(xùn)，提高勞動者的技能水平和綜合素質(zhì)。教育和培訓(xùn)的重要性AI技術(shù)帶來的就業(yè)市場變革思考加強法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)制定政府應(yīng)該加