人工智能技術(shù)及應(yīng)用 課件 ch1-緒論

1緒論P(yáng)REFACEChapter01本章目錄人工智能01機(jī)器學(xué)習(xí)02深度學(xué)習(xí)03常用語言和深度學(xué)習(xí)框架041.1人工智能1.1.1什么是人工智能百度百科對(duì)人工智能的描述是：它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量。人工智能是智能學(xué)科重要的組成部分，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大?？梢栽O(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。維基百科對(duì)人工智能的描述是：它是機(jī)器或軟件的智能，而不是人類或動(dòng)物的智能。它屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)中開發(fā)和研究智能機(jī)器的研究領(lǐng)域?！癆I”也可以指機(jī)器本身。人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、政府和科學(xué)領(lǐng)域。一些備受矚目的應(yīng)用程序包括：高級(jí)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎（如Google）、推薦系統(tǒng)（YouTube、亞馬遜和Netflix使用）、理解人類語音（如Siri和Alexa）、自動(dòng)駕駛汽車（如Waymo）、生成或創(chuàng)意工具（ChatGPT和AI藝術(shù)），以及在策略游戲（如國際象棋和圍棋）中進(jìn)行最高級(jí)別的競(jìng)爭(zhēng)。1.1人工智能1.1.1什么是人工智能大英百科全書對(duì)人工智能的描述是：它是指數(shù)字計(jì)算機(jī)或計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器人執(zhí)行通常與智能生物相關(guān)的任務(wù)的能力。該術(shù)語經(jīng)常用于開發(fā)具有人類智力過程特征的系統(tǒng)的項(xiàng)目，例如推理、發(fā)現(xiàn)意義、概括或從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的能力。自20世紀(jì)40年代數(shù)字計(jì)算機(jī)發(fā)展以來，已經(jīng)證明計(jì)算機(jī)可以被編程來執(zhí)行非常復(fù)雜的任務(wù)，例如發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)定理的證明或下棋。盡管計(jì)算機(jī)處理速度和內(nèi)存容量不斷進(jìn)步，但目前還沒有任何程序能夠在更廣泛的領(lǐng)域或需要大量日常知識(shí)的任務(wù)中與人類的靈活性相匹配。另一方面，一些程序在執(zhí)行某些特定任務(wù)時(shí)已經(jīng)達(dá)到了人類專家和專業(yè)人員的性能水平，因此在醫(yī)學(xué)診斷、計(jì)算機(jī)搜索引擎、語音或手寫識(shí)別以及聊天機(jī)器人等各種應(yīng)用中都可以找到這種有限意義上的人工智能。1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史追溯歷史，人類對(duì)人工智能的研究始于古代的哲學(xué)家和數(shù)學(xué)家對(duì)機(jī)械或“形式”推理的研究，其中對(duì)邏輯理論的研究工作直接啟發(fā)了艾倫·圖靈（AlanTuring）的計(jì)算理論。該理論認(rèn)為：機(jī)器通過打亂“0”和“1”這樣簡(jiǎn)單的符號(hào)，可以模擬數(shù)學(xué)推導(dǎo)和形式推理。隨著計(jì)算理論、控制論和信息論的提出，研究人員開始考慮建立“電子大腦”的可能性。第一篇后來被認(rèn)為是“人工智能”的論文是1943年麥卡魯奇（McCullouch）和皮茨（Pitts）所設(shè)計(jì)的圖靈完整（Turing-complete）的“人工神經(jīng)元”。人工智能發(fā)展的現(xiàn)代歷程可以分為三個(gè)階段，每一個(gè)階段都帶來了重要的理論與技術(shù)突破。第一階段（1940-1980年代）：符號(hào)主義第二階段（1990-2000年代）：連接主義第三階段（21世紀(jì)初-至今）：深度學(xué)習(xí)1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史第一階段（1940-1980年代）：符號(hào)主義主要事件如下1936年艾倫·圖靈提出了圖靈機(jī)的概念：它是一種理論構(gòu)想，幫助我們理解和研究計(jì)算的本質(zhì)。它也提供了思考和解決各種計(jì)算和智能問題的基礎(chǔ)，對(duì)計(jì)算機(jī)和人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。1950年艾倫·圖靈提出了“圖靈測(cè)試”的概念：該測(cè)試可以評(píng)估一臺(tái)計(jì)算機(jī)是否能夠表現(xiàn)出與人類智能相媲美的行為。該測(cè)試的目的是探討計(jì)算機(jī)是否能夠模擬人類的思維過程和行為。圖靈測(cè)試因此成為衡量人工智能研究的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。1956年8月，在美國漢諾斯小鎮(zhèn)寧靜的達(dá)特茅斯學(xué)院中，約翰·麥卡錫（JohnMcCarthy）、馬文·閔斯基（MarvinMinsky）、克勞德·香農(nóng)（ClaudeShannon）、艾倫·紐厄爾（AllenNewell）、赫伯特·西蒙（HerbertSimon）等科學(xué)家正聚在一起，討論著一個(gè)完全不食人間煙火的主題：用機(jī)器來模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能。會(huì)議足足開了兩個(gè)月的時(shí)間，雖然大家沒有達(dá)成普遍的共識(shí)，但是卻為會(huì)議討論的內(nèi)容起了一個(gè)名字：人工智能。因此，1956年也就成為了人工智能元年。1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史第一階段（1940-1980年代）：符號(hào)主義1958年弗蘭克·羅森布拉特（FrankRosenblatt）和羅伯特·鮑姆（RobertBaum）提出了“感知器”模型，這是一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這個(gè)模型具有輸入和輸出層，并通過調(diào)整權(quán)重來學(xué)習(xí)并對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，為連接主義奠定了基礎(chǔ)。1958年約翰·麥卡錫創(chuàng)造了人工智能程序設(shè)計(jì)語言LISP，是第一個(gè)專門為人工智能開發(fā)設(shè)計(jì)的語言，其靈活性和表達(dá)能力使其在后續(xù)研究中廣泛使用。1966年約瑟夫·維森鮑姆（JosephWeizenbaum）開發(fā)了ELIZA聊天機(jī)器人，是早期人工智能和自然語言處理領(lǐng)域的里程碑產(chǎn)品。它基于模式匹配和簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)換規(guī)則，模擬了一個(gè)心理咨詢師的對(duì)話過程，可以與用戶進(jìn)行基于文本的交互。雖然ELIZA并沒有真正的理解或意識(shí)，但它能夠以一種似乎具有智能的方式與用戶進(jìn)行會(huì)話。盡管ELIZA的原理相對(duì)簡(jiǎn)單，但它展示了如何利用專家知識(shí)和推理規(guī)則來模擬人類對(duì)話的能力，為后來的聊天機(jī)器人和自然語言處理技術(shù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，并在人工智能研究中具有重要的歷史意義。1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史第一階段（1940-1980年代）：符號(hào)主義1976年研發(fā)的醫(yī)療診斷系統(tǒng)MYCIN，專門用于對(duì)細(xì)菌感染進(jìn)行診斷和治療建議。它是第一個(gè)在臨床醫(yī)學(xué)中大規(guī)模應(yīng)用的專家系統(tǒng)，向世人證明了專家系統(tǒng)在復(fù)雜領(lǐng)域中的潛力和價(jià)值。1980年數(shù)字設(shè)備公司（DigitalEquipmentCorporation）開發(fā)的專家系統(tǒng)XCON，用于配置和定制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。它在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中取得了顯著的成功，并推動(dòng)了專家系統(tǒng)的商業(yè)應(yīng)用。1982年出現(xiàn)的一款推理引擎R1，具有規(guī)則解釋、規(guī)則執(zhí)行和規(guī)則維護(hù)等功能。R1的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，為后來的專家系統(tǒng)開發(fā)工具提供了范例和基礎(chǔ)。1983年研發(fā)的PROSPECTOR專家系統(tǒng)，專門用于礦產(chǎn)勘探和資源評(píng)估的專家系統(tǒng)。它使用地質(zhì)數(shù)據(jù)和領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)，能夠預(yù)測(cè)礦藏的位置和價(jià)值。1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史第二階段（1990-2000年代）：連接主義連接主義階段的主要特征：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種基于生物神經(jīng)元相互連接的學(xué)習(xí)模型，它通過訓(xùn)練和調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重來模擬信息處理過程。分布式并行處理：通過多個(gè)神經(jīng)元或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)工作來加速機(jī)器學(xué)習(xí)和決策過程。這種分布式并行處理方式有助于處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜的問題。學(xué)習(xí)和自適應(yīng)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過反向傳播等算法進(jìn)行訓(xùn)練，自動(dòng)調(diào)整連接權(quán)重以優(yōu)化模型的性能。這種學(xué)習(xí)機(jī)制使得連接主義AI能夠從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征和規(guī)律，從而通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)來提高系統(tǒng)的性能和適應(yīng)性。非線性模型：與傳統(tǒng)的符號(hào)推理方法相比，連接主義更傾向于使用非線性模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過堆疊多層神經(jīng)元來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的非線性映射，從而提高對(duì)于真實(shí)世界問題的建模能力。1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史第二階段（1990-2000年代）：連接主義主要代表性的事件有：1986年大衛(wèi)·鮑斯等人提出了“反向傳播”（Backpropagation）算法，它是連接主義中實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的核心算法。這個(gè)算法能夠有效地計(jì)算誤差和調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)重，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸優(yōu)化其性能。1989年AndrewNg等人在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開展了“ALVINN”（AutonomousLandVehicleinaNeuralNetwork）項(xiàng)目。該項(xiàng)目使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車，并成功地實(shí)現(xiàn)了道路的識(shí)別和轉(zhuǎn)向控制，標(biāo)志著連接主義在實(shí)際應(yīng)用中的突破。1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史第三階段（21世紀(jì)初-至今）：深度學(xué)習(xí)這一階段主要是以深度學(xué)習(xí)方法為基礎(chǔ)，試圖通過利用大規(guī)模數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力，從而實(shí)現(xiàn)更為先進(jìn)的人工智能。這一階段的人工智能特點(diǎn)和特征主要包括以下幾個(gè)方面：深度學(xué)習(xí)：使用多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取和表示學(xué)習(xí)。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，并實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)和功能。大規(guī)模數(shù)據(jù)：深度學(xué)習(xí)方法的成功離不開大規(guī)模數(shù)據(jù)的支持。通過海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以提高模型的性能和泛化能力。大規(guī)模數(shù)據(jù)的可用性和存儲(chǔ)技術(shù)的進(jìn)步，為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展提供了重要的基礎(chǔ)。強(qiáng)大的計(jì)算能力：深度學(xué)習(xí)方法需要大量的計(jì)算資源來進(jìn)行訓(xùn)練和推理。隨著計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展和云計(jì)算的普及，人們能夠利用分布式計(jì)算和高性能計(jì)算平臺(tái)來加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程，從而實(shí)現(xiàn)更快速和精確的模型訓(xùn)練。多模態(tài)學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)方法不僅可以處理傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還可以處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，如圖像、音頻和文本等。通過多模態(tài)學(xué)習(xí)，可以將不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)更全面和深入的理解和分析。1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史第三階段（21世紀(jì)初-至今）：深度學(xué)習(xí)這一階段的代表性事件包括：2012年谷歌團(tuán)隊(duì)的AlexKrizhevsky等參與了ImageNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)上取得革命性突破，引領(lǐng)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展潮流。2016年DeepMind的AlphaGo在圍棋比賽中擊敗了世界頂級(jí)選手李世石，引發(fā)了對(duì)人工智能在復(fù)雜決策游戲中的能力和潛力的廣泛關(guān)注。2017年Google機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)提出了一種名為“AttentionisAllYouNeed”的論文，提出了自注意力機(jī)制的概念，即一種基于自注意力機(jī)制（self-attentionmechanism）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著的成果，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、文本摘要、問答系統(tǒng)等任務(wù)中。自此，GoogleTransformer逐漸成為自然語言處理領(lǐng)域的重要研究方向，后續(xù)提出的BERT、GPT大模型均是基于Transformer模型，這些模型在各種自然語言處理任務(wù)上都取得了非常好的效果。1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史第三階段（21世紀(jì)初-至今）：深度學(xué)習(xí)2022年11月OpenAI推出了人工智能聊天機(jī)器人程序ChatGPT，其以文字方式交互，可以用人類自然對(duì)話方式進(jìn)行交互，還可以用于復(fù)雜的語言工作，包括自動(dòng)生成文本、自動(dòng)問答、自動(dòng)摘要、代碼編輯和調(diào)試等多種任務(wù)。ChatGPT的出現(xiàn)，標(biāo)志著人工智能聊天機(jī)器人技術(shù)的重大進(jìn)展，為人們提供了更加便捷、高效的獲取信息和解決問題的方式。2023年3月OpenAI推出GPT-4人工智能多模態(tài)大模型，其是GPT-3的升級(jí)版，通過增加更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、改進(jìn)訓(xùn)練算法和調(diào)整模型結(jié)構(gòu)等方式，進(jìn)一步提升了模型的表現(xiàn)力和應(yīng)用能力。與GPT-3相比，GPT-4具有更高的語言理解能力、更好的文本生成能力、更強(qiáng)的語言交互能力、更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。GPT-4不僅支持更長(zhǎng)的上下文、更高的精度和泛化能力，同時(shí)還支持多模態(tài)，如語音識(shí)別和圖像理解等等。1.1人工智能1.1.2人工智能的發(fā)展歷史第三階段（21世紀(jì)初-至今）：深度學(xué)習(xí)2023年3月百度正式發(fā)布了AI大模型文心一言?；诎俣戎悄茉萍夹g(shù)構(gòu)建的大模型，文心一言被廣泛集成到百度的所有業(yè)務(wù)中。并且推出了文心NLP大模型、文心CV大模型、文心跨模態(tài)大模型、文心生物計(jì)算大模型、文心行業(yè)大模型。且提供了多樣化的大模型API服務(wù)，可通過零代碼調(diào)用大模型能力，自由探索大模型技術(shù)如何滿足用戶需求。2023年5月科大訊飛正式發(fā)布了星火認(rèn)知大模型，其具有7大核心能力，即文本生成、語言理解、知識(shí)問答、邏輯推理、數(shù)學(xué)能力、代碼能力、多模態(tài)能力。1.1人工智能1.1.3人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系為了賦予計(jì)算機(jī)以人類的理解能力與邏輯思維，誕生了人工智能這一學(xué)科。在實(shí)現(xiàn)人工智能的眾多算法中，機(jī)器學(xué)習(xí)是發(fā)展較為快速的一支。機(jī)器學(xué)習(xí)的思想是讓機(jī)器自動(dòng)地從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)出規(guī)律，并利用該規(guī)律對(duì)未知的數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法中,深度學(xué)習(xí)是特指利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)完成訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的算法。三者的關(guān)系如圖所示。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的途徑之一，而深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的算法之一。如果把人工智能比喻成人類的大腦，機(jī)器學(xué)習(xí)則是人類通過大量數(shù)據(jù)來認(rèn)知學(xué)習(xí)的過程，而深度學(xué)習(xí)則是學(xué)習(xí)過程中非常高效的一種算法。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系（圖片來自于網(wǎng)絡(luò)）1.2機(jī)器學(xué)習(xí)1.2.1基本概念百度百科對(duì)人工智能的描述是：機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning）是一門多學(xué)科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識(shí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，近似理論知識(shí)和復(fù)雜算法知識(shí)，使用計(jì)算機(jī)作為工具并致力于真實(shí)實(shí)時(shí)的模擬人類學(xué)習(xí)方式，并將現(xiàn)有內(nèi)容進(jìn)行知識(shí)結(jié)構(gòu)劃分來有效提高學(xué)習(xí)效率。機(jī)器學(xué)習(xí)有下面幾種定義：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對(duì)象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究。機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。機(jī)器學(xué)習(xí)目的是讓計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷完善自身的性能。簡(jiǎn)單來講，機(jī)器學(xué)習(xí)就是人們通過提供大量的相關(guān)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器。1.2機(jī)器學(xué)習(xí)1.2.1基本概念作為人工智能的一個(gè)研究領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究以下三方面問題：學(xué)習(xí)機(jī)理：這是對(duì)人類學(xué)習(xí)機(jī)制的研究，即人類獲取知識(shí)、技能和抽象概念的天賦能力。這一研究將從根本上解決機(jī)器學(xué)習(xí)中的問題。學(xué)習(xí)方法：研究人類的學(xué)習(xí)過程，探索各種可能的學(xué)習(xí)方法，建立起獨(dú)立于具體應(yīng)用領(lǐng)域的學(xué)習(xí)算法。機(jī)器學(xué)習(xí)方法的構(gòu)造是在對(duì)生物學(xué)習(xí)機(jī)理進(jìn)行簡(jiǎn)化的基礎(chǔ)上，用計(jì)算的方法進(jìn)行再現(xiàn)。學(xué)習(xí)系統(tǒng)：根據(jù)特定任務(wù)的要求，建立相應(yīng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。1.2機(jī)器學(xué)習(xí)1.2.2分類及常見算法按照學(xué)習(xí)形式的不同可以將機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。（1）監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，要求用于訓(xùn)練算法的訓(xùn)練集必須包含明確的標(biāo)識(shí)或結(jié)果。在建立預(yù)測(cè)模型的時(shí)候，監(jiān)督式學(xué)習(xí)建立一個(gè)學(xué)習(xí)過程，將預(yù)測(cè)結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，不斷的調(diào)整預(yù)測(cè)模型，直到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到一個(gè)預(yù)期的準(zhǔn)確率。監(jiān)督式學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用場(chǎng)景如分類問題和回歸問題。常見算法有邏輯回歸（LogisticRegression）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BackPropagationNeuralNetwork）。（2）非監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）在非監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并不被特別標(biāo)識(shí)，學(xué)習(xí)模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常見的應(yīng)用場(chǎng)景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)以及聚類等。常見算法包括Apriori算法以及k-Means算法。（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對(duì)此立刻做出調(diào)整。常見的應(yīng)用場(chǎng)景包括動(dòng)態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時(shí)間差學(xué)習(xí)（TemporalDifferenceLearning）。在自動(dòng)駕駛、視頻質(zhì)量評(píng)估、機(jī)器人等領(lǐng)域強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法非常流行。1.2機(jī)器學(xué)習(xí)1.2.2分類及常見算法按照任務(wù)目標(biāo)的不同可以將機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為回歸算法、分類算法和聚類算法。（1）回歸算法諸事有因，回歸（Regression）算法通過建立變量之間的回歸模型，通過學(xué)習(xí)（訓(xùn)練）過程得到變量與因變量之間的相關(guān)關(guān)系?；貧w分析可以用于預(yù)測(cè)模型或分類模型。常見的回歸算法包括：線性回歸（LinearRegression）、非線性回歸（Non-linearRegression）、邏輯回歸（LogisticRegression）、多項(xiàng)式回歸（PolynomialRegression）、嶺回歸（RidgeRegression）、套索回歸（LassoRegression）和彈性網(wǎng)絡(luò)回歸（ElasticNetRegression）。其中線性回歸、非線性回歸和邏輯回歸最為常用。（2）分類算法機(jī)器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）。無監(jiān)督學(xué)習(xí)最常應(yīng)用的場(chǎng)景是聚類（Clustering）和降維（DimensionReduction）。分類算法和回歸算法都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,其中分類算法的目標(biāo)就是：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)特征，并將原始數(shù)據(jù)特征映射到目標(biāo)的分類類別。分類算法包括：邏輯回歸（LogisticRegression,LR）、K最近鄰（k-NearestNeighbor,KNN）、樸素貝葉斯模型（NaiveBayesianModel,NBM）、隱馬爾科夫模型（HiddenMarkovModel）、支持向量機(jī)（SupportVectorMachine）、決策樹（DecisionTree）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）和集成學(xué)習(xí)（Ada-Boost）。1.2機(jī)器學(xué)習(xí)1.2.2分類及常見算法（3）聚類算法機(jī)器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)從無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集中挖掘和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的數(shù)理規(guī)律。有監(jiān)督學(xué)習(xí)從有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集中挖掘和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的數(shù)理規(guī)律。最終機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)集中得到的模型具有相當(dāng)?shù)姆夯芰?，能夠處理新的?shù)據(jù)輸入，并做出合理的預(yù)測(cè)。有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的最大區(qū)別在于數(shù)據(jù)是否有標(biāo)簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)最常應(yīng)用的場(chǎng)景是聚類和降維。聚類算法包括：K均值聚類（K-Means）、層次聚類（HierarchicalClustering）和混合高斯模型（GaussianMixtureModel）。降維算法包括：主成因分析（PrincipalComponentAnalysis）和線性判別分析（LinearDiscriminantAnalysis）。1.2機(jī)器學(xué)習(xí)1.2.2分類及常見算法按照學(xué)習(xí)策略的不同可以將機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為演繹學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)和類比學(xué)習(xí)等。（1）演繹學(xué)習(xí)（LearningbyDeduction）學(xué)生所用的推理形式為演繹推理。推理從公理出發(fā)，經(jīng)過邏輯變換推導(dǎo)出結(jié)論。這種推理是“保真”變換和特化（Specialization）的過程，使學(xué)生在推理過程中可以獲取有用的知識(shí)。這種學(xué)習(xí)方法包含宏操作（Macro-Operation）學(xué)習(xí)、知識(shí)編輯和組塊（Chunking）技術(shù)。演繹推理的逆過程是歸納推理。（2）歸納學(xué)習(xí)（LearningfromInduction）歸納學(xué)習(xí)是由教師或環(huán)境提供某概念的一些實(shí)例或反例，讓學(xué)生通過歸納推理得出該概念的一般描述。這種學(xué)習(xí)的推理工作量遠(yuǎn)多于示教學(xué)習(xí)和演繹學(xué)習(xí)，因?yàn)榄h(huán)境并不提供一般性概念描述（如公理）。從某種程度上說，歸納學(xué)習(xí)的推理量也比類比學(xué)習(xí)大，因?yàn)闆]有一個(gè)類似的概念可以作為“源概念”加以取用。歸納學(xué)習(xí)是最基本的、發(fā)展也較為成熟的學(xué)習(xí)方法，在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。（3）類比學(xué)習(xí)（LearningbyAnalogy）利用兩個(gè)不同領(lǐng)域（源域、目標(biāo)域）中的知識(shí)相似性，可以通過類比，從源域的知識(shí)（包括相似的特征和其它性質(zhì)）推導(dǎo)出目標(biāo)域的相應(yīng)知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)。類比學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以使一個(gè)已有的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)檫m應(yīng)于新的領(lǐng)域，來完成原先沒有設(shè)計(jì)的相類似的功能。1.3深度學(xué)習(xí)1.3.1深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介百度百科對(duì)人工智能的描述是：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能。近年來，深度學(xué)習(xí)在各種應(yīng)用領(lǐng)域取得了巨大成功。機(jī)器學(xué)習(xí)已應(yīng)用于大多數(shù)傳統(tǒng)領(lǐng)域，同時(shí)也為許多新領(lǐng)域帶來新機(jī)會(huì)?；诓煌悇e的學(xué)習(xí)，人們提出了不同的方法，包括有監(jiān)督、半監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域，與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)具有先進(jìn)的性能。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)極其重要的分支，而機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)的研究從近十年才迎來大幅度的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，但是并不完全等于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不過在叫法上，很多深度學(xué)習(xí)算法中都會(huì)包含“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這個(gè)詞，比如：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。所以，深度學(xué)習(xí)可以說是在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的升級(jí)，約等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1.3深度學(xué)習(xí)1.3.2深度學(xué)習(xí)應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺方面：（1）目標(biāo)檢測(cè)目標(biāo)檢測(cè)（ObjectDetection）是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，核心任務(wù)是篩選出給定圖像中所有感興趣的目標(biāo)，確定其位置和大小。其中難點(diǎn)便是遮擋、光照、姿態(tài)等造成的像素級(jí)誤差，這是目標(biāo)檢測(cè)所要挑戰(zhàn)和避免的問題?，F(xiàn)如今深度學(xué)習(xí)中一般通過搭建DNN提取目標(biāo)特征，利用ROI映射和IOU確定閾值以及區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)RPN統(tǒng)一坐標(biāo)回歸損失和二分類損失來聯(lián)合訓(xùn)練。（2）語義分割語義分割（SemanticSegmentation）旨在將圖像中的物體作為可解釋的語義類別，該類別將是DNN學(xué)習(xí)的特征聚類得到。和目標(biāo)檢測(cè)一樣，在深度學(xué)習(xí)中需要IOU作為評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)估設(shè)計(jì)的語義分割網(wǎng)絡(luò)。值得注意的是，語義類別對(duì)應(yīng)于不同的顏色，生成的結(jié)果需要和原始的標(biāo)注圖像相比較，較為一致才能算是一個(gè)可分辨不同語義信息的網(wǎng)絡(luò)。1.3深度學(xué)習(xí)1.3.2深度學(xué)習(xí)應(yīng)用（3）超分辨率重建超分辨率重建（SuperResolutionConstruction）的主要任務(wù)是通過軟件和硬件的方法，從觀測(cè)到的低分辨率圖像重建出高分辨率圖像，這樣的技術(shù)在醫(yī)療影像和視頻編碼通信中十分重要。該領(lǐng)域一般分為單圖像超分和視頻超分，一般在視頻序列中通過該技術(shù)解決丟幀，幀圖像模糊等問題，而在單圖像在中主要為了提升細(xì)節(jié)和質(zhì)感。在深度學(xué)習(xí)中一般采用殘差形式網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)雙二次或雙三次下采樣帶來的精度損失，以提升大圖細(xì)節(jié)。對(duì)于視頻超分一般采用光流或者運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償來解決丟幀圖像的重建任務(wù)。（4）行人重識(shí)別行人重識(shí)別（PersonRe-identification）也稱行人再識(shí)別，是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)。其廣泛被認(rèn)為是一個(gè)圖像檢索的子問題。核心任務(wù)是給定一個(gè)監(jiān)控行人圖像，檢索跨設(shè)備下的該行人圖像?，F(xiàn)如今一般人臉識(shí)別和該技術(shù)進(jìn)行聯(lián)合，用于在人臉識(shí)別的輔助以及人臉識(shí)別失效（人臉模糊，人臉被遮擋）時(shí)發(fā)揮作用。在深度學(xué)習(xí)中一般通過全局和局部特征提取以及度量學(xué)習(xí)對(duì)多組行人圖片進(jìn)行分類和身份查詢。1.3深度學(xué)習(xí)1.3.2深度學(xué)習(xí)應(yīng)用語音識(shí)別方面：語音識(shí)別（SpeechRecognization）是一門交叉學(xué)科，近十幾年進(jìn)步顯著。它需要用到數(shù)字信號(hào)處理、模式識(shí)別、概率論等理論知識(shí)，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展也使其有了很大幅度的效果提升。深度學(xué)習(xí)中將聲音轉(zhuǎn)化為比特的目的類似于在計(jì)算機(jī)視覺中處理圖像數(shù)據(jù)一樣，轉(zhuǎn)換為特征向量，與圖像處理不太一樣的是需要對(duì)波（聲音的形式）進(jìn)行采樣，采樣的方式，采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)和坐標(biāo)也是關(guān)鍵信息。然后對(duì)這些數(shù)字信息進(jìn)行處理，輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)可以進(jìn)行語音識(shí)別的模型。語音識(shí)別的難點(diǎn)有很多，例如克服發(fā)音音節(jié)相似度高進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫等，這就需要很多不同人樣本的聲音作為數(shù)據(jù)集來讓深度網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的泛化性，以及需要設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)本身的復(fù)雜程度是否得當(dāng)?shù)葪l件。語音助手（圖片來自于網(wǎng)絡(luò)）例如，圖1-2是百度的語音助手。百度采用國際領(lǐng)先的流式端到端語音語言一體化建模算法，將語音快速準(zhǔn)確識(shí)別為文字，支持手機(jī)應(yīng)用語音交互、語音內(nèi)容分析、機(jī)器人對(duì)話等多個(gè)場(chǎng)景。1.3深度學(xué)習(xí)1.3.2深度學(xué)習(xí)應(yīng)用自然語言處理方面：自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的方向之一，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。深度學(xué)習(xí)由于其非線性的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，將低維稠密且連續(xù)的向量表示為不同粒度的語言單元，例如詞、短語、句子和文章，讓計(jì)算機(jī)可以理解通過網(wǎng)絡(luò)模型參與編織的語言，進(jìn)而使得人類和計(jì)算機(jī)進(jìn)行溝通。此外深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中研究人員使用循環(huán)、卷積、遞歸等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)不同的語言單元向量進(jìn)行組合，獲得更大語言單元的表示。不同的向量空間擁有的組合越復(fù)雜，計(jì)算機(jī)越是能處理更加難以理解的語義信息。將人類的文本作為輸入，本身就具有挑戰(zhàn)性，因此得到的自然語言計(jì)算機(jī)如何處理就更難上加難，而這也是NLP不斷探索的領(lǐng)域。通過深度學(xué)習(xí)，人們已經(jīng)在AI領(lǐng)域向前邁出一大步，相信人與機(jī)器溝通中“信、達(dá)、雅”這三個(gè)方面終將實(shí)現(xiàn)。1.3深度學(xué)習(xí)1.3.2深度學(xué)習(xí)應(yīng)用例如，ChatGPT是一種由OpenAI開發(fā)的人工智能語言模型，如圖1-3所示，它具有強(qiáng)大的自然語言處理能力。它可以理解人類語言輸入，并以準(zhǔn)確、流暢的方式生成回應(yīng)。它的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)涵蓋了廣泛的主題，可以進(jìn)行對(duì)話、回答問題、提供建議、講故事，甚至能夠模仿不同風(fēng)格的寫作。ChatGPT在虛擬對(duì)話中扮演著一個(gè)智能伙伴的角色，能夠與用戶進(jìn)行有意義的交流，為用戶提供信息、娛樂和幫助。無論是進(jìn)行日常聊天、獲取知識(shí)，還是探索創(chuàng)造性的想法，ChatGPT都可以成為一個(gè)有用的工具和伙伴。ChatGPT（圖片來自于網(wǎng)絡(luò)）1.4常用語言和深度學(xué)習(xí)框架1.4.1Python語言為什么選擇Python？做深度學(xué)習(xí)，最重要的是驗(yàn)證想法，需要在短期內(nèi)跑出多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果。其中的難點(diǎn)在于快速出結(jié)果，靜態(tài)語言固然省內(nèi)存，性能好，但修改起來確實(shí)不如Python容易，畢竟Python上手門檻很低，十行頂“百行”。Python的深度學(xué)習(xí)框架多且維護(hù)頻繁，方便我們快速入手。大部分深度學(xué)習(xí)框架對(duì)于CPU密集型的功能都做了優(yōu)化，Python的深度學(xué)習(xí)框架可以看作是各種API的接口而已，真正用起來不見得會(huì)慢的讓人難以忍受。況且在性能沒有落下很多的情況下，Python根本不需要考慮垃圾回收，內(nèi)存泄露的情況。Python是膠水語言可以結(jié)合C++，使得寫出來的代碼可以達(dá)到C++的效率。一項(xiàng)人工智能的工程可能涉及到多個(gè)環(huán)節(jié)，而如果選擇使用Python，它可以提供一條龍服務(wù)。1.4常用語言和深度學(xué)習(xí)框架1.4.1Python語言Python語言簡(jiǎn)介Python語言由荷蘭數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)研究學(xué)會(huì)的吉多·范羅蘇姆于1990年代初設(shè)計(jì)，Python提供了高效的高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡(jiǎn)單有效地面向?qū)ο缶幊獭ython語法和動(dòng)態(tài)類型，以及解釋型語言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺(tái)上寫腳本和快速開發(fā)應(yīng)用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開發(fā)。Python解釋器易于擴(kuò)展，可以使用C語言或C++（或者其他可以通過C調(diào)用的語言）擴(kuò)展新的功能和數(shù)據(jù)類型。Python也可用于可定制化軟件中的擴(kuò)展程序語言。Python豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫，提供了適用于各個(gè)主要系統(tǒng)平臺(tái)的源碼或機(jī)器碼。由于Python語言的簡(jiǎn)潔性、易讀性以及可擴(kuò)展性，在國外用Python做科學(xué)計(jì)算的研究機(jī)構(gòu)日益增多，一些知名大學(xué)已經(jīng)采用Python來教授程序設(shè)計(jì)課程。在2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布Python2.7將于2020年1月1日終止支持。所以本書除了在Caffe環(huán)境搭建時(shí)采用Python2.7版本（因?yàn)镃affe框架與Python3在兼容性上有問題），其余部分基本采用的是Python3.6以上版本。關(guān)于Python語言的學(xué)習(xí)，讀者可自行搜索，本書在編程語言的入門使用上不再做詳細(xì)介紹。1.4常用語言和深度學(xué)習(xí)框架1.4.2深度學(xué)習(xí)框架為什么要用深度學(xué)習(xí)框架？深度學(xué)習(xí)框架（DeepLearningFramework）是指一種能夠支持人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搭建、訓(xùn)練、調(diào)試和部署的軟件平臺(tái)。它通過提供高效的算法實(shí)現(xiàn)、方便的數(shù)據(jù)處理工具、數(shù)據(jù)可視化和調(diào)試工具等方式，簡(jiǎn)化了深度學(xué)習(xí)任務(wù)的實(shí)現(xiàn)過程，讓深度學(xué)習(xí)應(yīng)用變得更加容易和高效。也就是說，深度學(xué)習(xí)框架為深度學(xué)習(xí)提供了一種快捷、可重復(fù)和可擴(kuò)展的開發(fā)環(huán)境，幫助研究者和工程師們更快地研究和開發(fā)出復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。如果已經(jīng)掌握了深度學(xué)習(xí)的核心算法，當(dāng)然可以從頭開始實(shí)現(xiàn)自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。但是如果需要實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)從頭開始實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模型是不切實(shí)際的，因此深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)運(yùn)而生，它可以輕松實(shí)現(xiàn)自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)框架可以更輕松地構(gòu)建、訓(xùn)練、測(cè)試和部署深度學(xué)習(xí)模型。使用框架可以使開發(fā)人員專注于模型設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，減少了手動(dòng)編寫底層代碼的工作量。此外，框架往往具有一系列已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的算法和模型架構(gòu)，可以幫助開發(fā)人員更快地實(shí)現(xiàn)模型并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。另外，框架還可以提供分布式訓(xùn)練、自動(dòng)求導(dǎo)、GPU加速等功能，這些功能可以加速訓(xùn)練速度、縮短模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)時(shí)間、加快模型迭代的速度。并且，它不需要手寫CUDA代碼就能跑GPU。最后，它還容易構(gòu)建大的計(jì)算圖（ComputationalGraph