人工智能上海理工大学课件•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•人工智能的未来发展01人工智能概述0102人工智能的定义人工智能的核心在于让机器具备智能，能够自主地完成复杂任务，减轻人类的负担。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。起步阶段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。发展阶段20世纪80年代，专家系统、自然语言处理等技术取得突破性进展。成熟阶段21世纪初，随着大数据、云计算和深度学习等技术的快速发展，人工智能进入高速发展阶段。人工智能的发展历程智能语音助手智能机器人自动驾驶智能安防人工智能的应用领域01020304如Siri、Alexa等，能够实现语音识别和语音合成，提供便捷的信息查询和指令操作。在工业、医疗、家庭等领域广泛应用，如自动化生产线、康复机器人、家政机器人等。通过传感器、计算机视觉等技术实现车辆自动驾驶，提高交通效率和安全性。利用人脸识别、视频监控等技术，实现智能化的安全监控和预警。02机器学习与深度学习机器学习的分类根据学习方式的不同，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。机器学习的应用机器学习在各个领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。机器学习定义机器学习是人工智能的一个子领域，它使用计算机算法通过分析数据来改进和优化模型，从而实现对新数据的预测和分析。机器学习的基本概念深度学习的定义01深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型来模拟人类神经系统的结构和功能，以实现更加精准和高效的预测和分析。深度学习的基本结构02深度学习模型通常由多个神经元层组成，每个神经元层都接受前一层输出的输入，并输出到下一层。这种层次结构使得深度学习模型能够从原始数据中提取出更加抽象和高级的特征。深度学习的应用03深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，如语音助手、人脸识别、智能客服等。深度学习的基本概念线性回归算法线性回归是一种基本的监督学习算法，它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来训练模型。支持向量机算法支持向量机是一种分类算法，它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。神经网络算法神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的算法，它由多个神经元层组成，能够从原始数据中提取出更加抽象和高级的特征。常见的神经网络算法包括卷积神经网络和循环神经网络等。常见的机器学习和深度学习算法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，其研究涉及到语言学、计算机科学、数学等多个学科。自然语言处理的基本任务包括分词、词性标注、句法分析、语义理解等。通过人工定义规则来进行自然语言处理，这种方法需要大量的人力物力，且可移植性和可扩展性较差。基于规则的方法利用大规模语料库进行训练和学习，通过模型参数的优化来提高处理效果，这种方法具有较好的泛化能力和可扩展性。基于统计的方法利用神经网络等深度学习技术，对自然语言进行多层次的处理和理解，这种方法在许多任务上取得了很好的效果，但需要大量的训练数据和计算资源。基于深度学习的方法自然语言处理的技术和方法自然语言处理的应用场景机器翻译情感分析将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。分析文本中所表达的情感倾向，如正面、负面或中立。信息抽取智能问答信息推荐从大量文本中抽取关键信息，如人物、事件、时间等。根据用户的问题，自动检索相关信息并回答。根据用户的兴趣和行为，为其推荐相关的信息和服务。04计算机视觉计算机视觉定义计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的科学。它利用图像处理、模式识别、人工智能等技术，让计算机能够识别、跟踪和理解图像中的信息。图像处理与计算机视觉关系图像处理是计算机视觉的基础，它涉及对图像...
