人工智能期末复习概要课件目录contents•人工智能概述•机器学习与深度学习•自然语言处理•计算机视觉•人工智能伦理与法律问题•未来展望01人工智能概述人工智能的定义人工智能指通过计算机程序和算法，让机器能够模拟人类的感知、思考、学习和行动等能力，实现人机交互的技术。人工智能的核心目标让机器具备智能，能够自主地完成复杂任务，减轻人类的工作负担。人工智能的分类弱人工智能、强人工智能和超强人工智能，分别代表不同级别的智能水平。人工智能的历史与发展20世纪50年代，人工智能概念诞生，机器开始模拟人类的逻辑推理和数学计算。知识表示与推理阶段20世纪70年代，专家系统、知识图谱等技术出现，机器开始具备知识表示和推理能力。机器学习与深度学习阶段20世纪90年代至今，随着大数据和计算能力的提升，机器学习、深度学习等算法得到广泛应用，人工智能技术取得突破性进展。起步阶段如Siri、Alexa等，提供语音识别和语音合成服务，方便用户进行信息查询、设置提醒等操作。智能语音助手如Netflix、Amazon等平台的推荐算法，根据用户历史行为和喜好，推送个性化的商品或内容。智能推荐系统通过传感器、雷达和计算机视觉等技术，实现车辆自主导航、障碍物识别和避障等功能。自动驾驶汽车利用人工智能技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高诊断准确性和效率。医疗诊断人工智能的应用领域02机器学习与深度学习机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过计算机算法从数据中学习并做出预测或决策。机器学习算法利用输入的数据和已知的输出结果来训练模型，通过不断优化模型参数来提高预测准确率。机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型，根据不同的任务需求选择合适的机器学习算法。机器学习的基本概念深度神经网络具有多个隐藏层，能够自动提取输入数据的特征，并利用这些特征进行分类、回归或生成等任务。深度学习的应用范围广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等众多领域。深度学习是机器学习的一个分支，利用神经网络技术模拟人脑的神经元结构，构建深度神经网络模型进行学习和预测。深度学习的基本概念线性回归通过最小化预测误差平方和来建立输入变量与输出变量之间的线性关系。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实现分类。通过构建树状结构来对数据进行分类或回归分析，树节点表示属性测试，边表示测试结果。根据输入数据与已知类别数据之间的距离进行分类或回归分析。模拟人脑神经元结构，通过权重和激活函数实现输入数据到输出数据的映射，包括感知器、多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等。支持向量机K近邻算法神经网络决策树常见的机器学习算法与深度学习模型03自然语言处理自然语言处理的基本概念自然语言处理（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、转换等操作，以实现人机交互的目的。自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解和生成人类语言，从而更好地为人类服务。自然语言处理技术涉及到语言学、计算机科学、数学等多个学科，需要综合运用这些学科的知识来解决自然语言处理中的问题。基于规则的方法基于规则的方法是指利用语言学和计算机科学的规则和算法，对自然语言进行处理和分析的方法。这种方法需要人工设计和编写规则，因此比较耗时和复杂。基于统计的方法基于统计的方法是指利用统计学和机器学习的原理和方法，对自然语言进行处理和分析的方法。这种方法通过训练大量的语料库来自动学习和提取语言的规律和特征，因此具有较好的通用性和适应性。基于深度学习的方法基于深度学习的方法是指利用深度神经网络和循环神经网络等深度学习算法，对自然语言进行处理和分析的方法。这种方法能够自动学习和提取语言的层次化特征，因此在自然语言处理中取得了很大的进展和突破。自然语言处理的技术与方法信息抽取01信息抽取是指从大量的文本数据中提取出有用的信息，如人物、事件、时间等。信息抽取技术在搜索引擎、新闻报道等领域有着广泛的应用。机器翻译02机器翻译是指利用计算机自动将一种语言的文本转...
