高级人工智能第十一章课件目录•人工智能概述•机器学习基础•深度学习基础•自然语言处理•计算机视觉•强化学习人工智能概述0101人工智能指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类的智能行为，实现人机交互和自主决策。02人工智能的核心模拟人类的感知、认知、学习和推理等智能行为，实现机器的自主性和智能化。03人工智能的层次弱人工智能、强人工智能和超强人工智能，分别代表不同程度的人工智能水平。人工智能的定义20世纪50年代，人工智能概念开始出现，机器开始模拟人类的某些简单智能行为。起步阶段20世纪80年代，专家系统、知识表示和推理等技术在企业和管理领域得到广泛应用。知识工程阶段21世纪初，随着大数据和机器学习技术的发展，人工智能进入数据驱动阶段，机器开始自主学习和决策。数据驱动阶段21世纪10年代，深度学习技术取得突破性进展，人工智能在语音、图像、自然语言处理等领域取得显著成果。深度学习阶段人工智能的发展历程人工智能的应用领域智慧金融智慧教育实现智能投顾、风险控制、智能客服等。实现个性化教学、智能评估等。智能制造智慧医疗智慧城市实现自动化生产线、智能物流和智能工厂等。实现医学影像识别、辅助诊断和治疗等。实现智能交通、智能安防等。机器学习基础02机器学习的定义机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过算法让计算机从数据中学习并做出预测或决策，而无需进行明确的编程。机器学习的目标是利用数据和算法，使计算机能够随着经验的增长而不断提高其性能。机器学习涉及到多种学科，包括统计学、概率论、算法设计、计算复杂性等。有监督学习通过已知输入和输出来训练模型，使模型能够根据输入预测输出。无监督学习在没有已知输出的情况下，通过分析输入数据的结构和关系来训练模型。强化学习通过与环境交互并根据结果调整行为来训练模型，以最大化累积奖励。半监督学习结合有监督学习和无监督学习的特点，利用部分有标签数据和大量无标签数据来训练模型。机器学习的分类01020304通过拟合数据中的线性关系来预测连续值。线性回归通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来分类数据。支持向量机基于概率论的分类方法，通过计算输入数据属于各个类别的概率来进行分类。朴素贝叶斯根据输入数据与训练集中最近邻的平均类别来进行分类。K最近邻算法机器学习的基本算法深度学习基础03010203一种机器学习方法，通过构建深度神经网络来模拟人脑的认知过程，实现复杂数据的自动特征提取和分类。深度学习由多层神经元组成的网络结构，通过逐层传递的方式将输入数据转化为有意义的特征表示，最终实现分类或预测。深度神经网络一种训练深度神经网络的方法，通过使用带有标签的训练数据来调整网络参数，使得网络能够学习到数据的内在规律和模式。监督学习深度学习的定义非线性变换深度神经网络中的每一层都通过非线性变换将输入数据映射到新的特征空间，这种变换能够学习到数据中的复杂模式和结构。梯度下降一种优化算法，通过不断调整网络参数使得损失函数最小化，从而实现网络的训练和优化。正则化一种防止过拟合的技术，通过在损失函数中增加惩罚项来约束网络参数，提高模型的泛化能力。深度学习的基本原理图像识别自然语言处理推荐系统智能控制深度学习的应用领域01020304利用深度神经网络对图像进行分类、检测和分割等任务，如人脸识别、物体检测等。利用深度神经网络对自然语言进行理解和生成等任务，如机器翻译、语音识别等。利用深度神经网络对用户行为进行建模和预测，从而为用户推荐感兴趣的内容或产品。利用深度神经网络对控制系统进行建模和优化，从而提高系统的稳定性和效率。自然语言处理04自然语言处理（NLP）：是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成、转换等，以实现人机交互的目的。NLP是人工智能领域的一个重要分支，旨在模拟人类对自然语言的理解和生成过程。NLP技术可以应用于语音识别、机器翻译、智能客服等多个领域。自然语言处理的定义将连续的自然语言文本切分成一个个独立的词或短语，是NLP中最基础的技术之一。分词对每个词进行语义角色标注，例如名词、动词、形容词等。词性...
