人工智能研究現(xiàn)狀綜述

人工智能研究現(xiàn)狀綜述

人工智能的基本概念與發(fā)展歷程011956年達(dá)特茅斯會(huì)議：模擬人類智能的技術(shù)1970年代：基于規(guī)則的系統(tǒng)1980年代：基于知識(shí)的系統(tǒng)1990年代至今：基于數(shù)據(jù)的和學(xué)習(xí)的方法人工智能的定義1950年代：邏輯理論家等早期嘗試1960年代：ELIZA等自然語言處理系統(tǒng)1970年代：專家系統(tǒng)的興起1980年代：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究1990年代：支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展2000年代至今：深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的興起人工智能的發(fā)展歷程人工智能的定義及其發(fā)展歷程概述機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）自然語言處理語音識(shí)別機(jī)器翻譯情感分析計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)檢測(cè)圖像分類圖像分割人工智能硬件GPUASICFPGA人工智能的主要技術(shù)領(lǐng)域人工智能的發(fā)展歷程和重要成果1956年：達(dá)特茅斯會(huì)議，人工智能誕生1960年代：ELIZA，早期自然語言處理系統(tǒng)1970年代：專家系統(tǒng)，基于知識(shí)的推理1980年代：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦神經(jīng)元1990年代：支持向量機(jī)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法2000年代：深度學(xué)習(xí)，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練2010年代：大數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)的利用2020年代：強(qiáng)化學(xué)習(xí)，智能決策和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用02機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念數(shù)據(jù)模型損失函數(shù)優(yōu)化算法機(jī)器學(xué)習(xí)的分類監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念與分類監(jiān)督學(xué)習(xí)的常用算法線性回歸邏輯回歸支持向量機(jī)決策樹隨機(jī)森林深度學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景圖像分類語音識(shí)別垃圾郵件過濾客戶行為預(yù)測(cè)金融風(fēng)控監(jiān)督學(xué)習(xí)的常用算法及應(yīng)用場(chǎng)景無監(jiān)督學(xué)習(xí)的常用算法聚類算法（K-means,DBSCAN）降維算法（PCA,t-SNE）生成模型（GAN,VAE）無監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景文本聚類圖像分割異常檢測(cè)推薦系統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)分析無監(jiān)督學(xué)習(xí)的常用算法及應(yīng)用場(chǎng)景深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用03神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重激活函數(shù)反向傳播算法深度學(xué)習(xí)的基本概念1960年代：感知器，單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1980年代：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法2000年代：深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）2010年代：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）2020年代：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和自編碼器（AE）深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程深度學(xué)習(xí)的基本概念與發(fā)展歷程0102深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)權(quán)重初始化正則化優(yōu)化算法（SGD,Adam）損失函數(shù)（交叉熵?fù)p失，均方誤差）深度學(xué)習(xí)框架TensorFlowPyTorchKerasCaffeTheano深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)與框架圖像分類語音識(shí)別自然語言處理推薦系統(tǒng)游戲智能深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景ImageNet競(jìng)賽：AlexNet，VGG，ResNet等模型語音識(shí)別：DeepSpeech，WaveNet等模型自然語言處理：BERT，GPT，Transformer等模型推薦系統(tǒng)：YouTube-DNN，DeepFM等模型游戲智能：AlphaGo，AlphaZero等模型深度學(xué)習(xí)的案例分析深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景與案例分析自然語言處理的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用04語言模型句法分析語義分析語用分析自然語言處理的基本概念1950年代：形式語言和自動(dòng)機(jī)理論1960年代：基于規(guī)則的機(jī)器翻譯1970年代：基于知識(shí)的問答系統(tǒng)1980年代：統(tǒng)計(jì)方法在自然語言處理中的應(yīng)用1990年代：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用2000年代至今：深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)在自然語言處理中的應(yīng)用自然語言處理的發(fā)展歷程自然語言處理的基本概念與發(fā)展歷程自然語言處理的關(guān)鍵技術(shù)分詞詞性標(biāo)注命名實(shí)體識(shí)別依存句法分析情感分析自然語言處理的方法基于規(guī)則的方法基于統(tǒng)計(jì)的方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法基于深度學(xué)習(xí)的方法自然語言處理的關(guān)鍵技術(shù)與方法機(jī)器翻譯情感分析文本摘要問答系統(tǒng)語音識(shí)別自然語言處理的應(yīng)用場(chǎng)景機(jī)器翻譯：Google翻譯，百度翻譯等系統(tǒng)情感分析：SentiWordNet，VADER等模型文本摘要：BERT，GPT等模型在新聞?wù)蝿?wù)上的應(yīng)用問答系統(tǒng)：IBMWatson，MicrosoftCortana等智能助手語音識(shí)別：語音助手，語音輸入法等應(yīng)用自然語言處理的案例分析自然語言處理的應(yīng)用場(chǎng)景與案例分析計(jì)算機(jī)視覺的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用05圖像處理特征提取目標(biāo)檢測(cè)圖像分割視覺識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺的基本概念1950年代：圖像處理和模式識(shí)別的早期研究1960年代：光流法和視覺跟蹤的研究1970年代：特征提取和圖像分割的方法1980年代：基于模型的視覺識(shí)別1990年代：基于統(tǒng)計(jì)的視覺識(shí)別2000年代至今：深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展歷程計(jì)算機(jī)視覺的基本概念與發(fā)展歷程計(jì)算機(jī)視覺的關(guān)鍵技術(shù)圖像預(yù)處理特征提取目標(biāo)檢測(cè)圖像分割視覺識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺的方法基于規(guī)則的方法基于統(tǒng)計(jì)的方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法基于深度學(xué)習(xí)的方法計(jì)算機(jī)視覺的關(guān)鍵技術(shù)與方法目標(biāo)檢測(cè)圖像分割人臉識(shí)別視頻分析無人駕駛計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)：YOLO，F(xiàn)asterR-CNN等模型圖像分割：FCN，U-Net等模型人臉識(shí)別：FaceNet，DeepFace等模型視頻分析：C3D，I3D等模型在視頻動(dòng)作識(shí)別任務(wù)上的應(yīng)用無人駕駛：TeslaAutopilot，Waymo等自動(dòng)駕駛系統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺的案例分析計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場(chǎng)景與案例分析人工智能的倫理挑戰(zhàn)與對(duì)策06人工智能帶來的倫理挑戰(zhàn)01數(shù)據(jù)隱私和安全02人工智能的道德責(zé)任03人工智能的失業(yè)問題04人工智能的偏見和歧視05人工智能的軍事應(yīng)用01隱私保護(hù)原則02道德責(zé)任原則03公平無偏原則04安