人工智能课程回顾课件•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目录01人工智能概述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。包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，这些技术使得机器能够像人类一样进行感知、认知和行为。人工智能的定义人工智能的核心技术人工智能人工智能的历史与发展早期阶段人工智能概念起源于20世纪50年代，经历了符号主义、连接主义等发展阶段。现代阶段随着计算机技术的飞速发展，特别是大数据和云计算的出现，人工智能技术得到了广泛应用。未来展望人工智能将继续在各个领域发挥重要作用，包括医疗、金融、交通等，同时也会带来一些伦理和社会问题。人工智能的应用领域如Siri、Alexa等，能够实现语音识别和自然语言处理。通过传感器和算法实现车辆自主驾驶。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。通过自然语言处理技术，实现智能化的客户服务。智能语音助手自动驾驶汽车医疗诊断智能客服02机器学习与深度学习机器学习的基本概念机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习的分类监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习是机器学习的四种主要类型。机器学习的应用机器学习在许多领域都有应用，包括但不限于语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统和游戏AI等。机器学习定义深度学习的定义01深度学习是机器学习的一个子集，主要是通过构建深度神经网络来实现。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，并做出准确的预测或决策。深度学习的应用02深度学习在许多领域都有广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统和游戏AI等。深度学习的优势03相比传统的机器学习方法，深度学习能够自动提取特征，处理大规模数据，并能够做出更准确的预测或决策。深度学习的基本概念线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升等。常见的机器学习算法卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。常见的深度学习模型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目标让计算机能够理解和生成人类语言，实现人机交互。自然语言处理的领域语音识别、机器翻译、情感分析、问答系统等。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和分析的技术和方法。自然语言处理的基本概念基于规则的方法通过人工定义规则来处理自然语言，如词法分析、句法分析等。基于统计的方法利用大规模语料库进行训练，通过模型进行预测，如词向量表示、深度学习等。深度学习方法利用神经网络进行自然语言处理，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等。自然语言处理的技术与方法语音助手机器翻译情感分析问答系统自然语言处理的应用实例01020304如Siri、Alexa等，能够实现语音识别和语音合成。如谷歌翻译、DeepL等，能够实现多语言之间的自动翻译。通过分析文本情感倾向，为企业提供市场分析和舆情监控等服务。如微软小冰、百度问答等，能够回答用户的问题并提供相关信息。04计算机视觉03计算机视觉应用领域计算机视觉广泛应用于安防监控、智能交通、医疗诊断、机器人等领域。01计算机视觉定义计算机视觉是利用计算机模拟人类视觉系统，实现对客观世界三维场景的感知、识别和理解的一门科学。02计算机视觉任务计算机视觉的主要任务包括图像处理、图像识别、目标跟踪、三维建模等。计算机视觉的基本概念图像预处理是计算机视觉的基础，包括灰度化、去噪、二值化等操作，以提高图像质量。图像预处理特征提取是从图像中提取出关键信息的过程，常用的特征包括SIFT、SURF、HOG等。特征提取目标检测与识别是计算机视觉的重要任务，常用的算法包括Haar特征分类器、支持向量机(SVM)、深度学习等。目标检测与识别三维建模是利用多视角图像或深度相机获取物体表面的几何信息，构建三维模型的过程。三维建模计算机视觉的技术与方法人脸识别是计...
