人工智能原理ch81课件xx年xx月xx日目录CATALOGUE•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01人工智能概述指通过计算机程序和算法，让机器能够模拟人类的思维、学习和推理过程，从而完成复杂任务的一门技术。人工智能实现机器的自主思考和决策，提高工作效率和准确性，解决复杂问题。人工智能的目标人工智能的定义人工智能的发展历程起步阶段20世纪50年代，人工智能概念开始出现，机器开始能够进行简单的逻辑推理和数学计算。知识工程阶段20世纪80年代，专家系统、知识库等知识工程出现，机器开始能够进行知识处理和推理。数据驱动阶段21世纪初，随着大数据和机器学习技术的发展，人工智能开始进入数据驱动阶段，机器能够从大量数据中学习并做出决策。人工智能的应用领域利用人工智能技术实现车辆的自主驾驶，提高交通效率和安全性。通过人工智能技术对医学影像进行分析和诊断，提高诊断准确性和效率。利用自然语言处理技术实现智能问答和客服服务，提高客户满意度。通过人工智能技术对金融数据进行监测和分析，预防和识别金融风险。自动驾驶医疗诊断智能客服金融风控02机器学习基础是一门研究计算机如何从数据中自动获取知识，并利用这些知识进行预测和决策的学科。机器学习数据驱动经验风险最小化机器学习的核心是基于数据进行分析和预测，通过不断优化算法来提高预测准确率。机器学习的目标是找到一个能最小化经验风险的模型，即在训练数据上的预测误差最小。030201机器学习的定义通过已知输入和输出数据的训练集，学习输入与输出之间的映射关系。有监督学习在没有标签的情况下，通过聚类、降维等方式探索数据内在结构和规律。无监督学习通过与环境交互，智能体不断优化策略以最大化累积奖励。强化学习机器学习的分类线性回归支持向量机决策树K近邻算法机器学习的基本算法01020304通过找到最佳拟合直线来预测数值型数据。基于统计学习理论的分类算法，用于解决二分类或多分类问题。通过树形结构进行分类或回归分析的算法。根据输入数据的k个最近邻的训练样本的类别进行预测的算法。03深度学习基础一种机器学习方法，通过构建深度神经网络模型来模拟人脑的认知过程，实现对复杂数据的自动特征提取和分类。深度学习从早期的感知机模型到多层神经网络，再到深度神经网络，深度学习在理论和实践方面都取得了巨大突破。发展历程广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等领域。应用领域深度学习的定义深度学习的模型结构神经网络模型深度学习的基本模型是神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，通过前向传播和反向传播算法进行训练。循环神经网络（RNN）适用于处理序列数据，如语音和文本，通过引入记忆单元来捕捉序列中的长期依赖关系。卷积神经网络（CNN）适用于图像处理领域，通过局部连接、权重共享和池化等技术降低模型复杂度并提高特征提取能力。Transformer近年来提出的一种新型神经网络结构，通过自注意力机制和位置编码技术提高了对序列数据的处理能力，广泛应用于自然语言处理任务。反向传播算法通过计算输出层与目标值之间的误差，然后根据误差调整权重，不断迭代优化模型参数。优化算法常用的优化算法包括梯度下降、随机梯度下降、Adam等，用于在训练过程中寻找损失函数的最低点。正则化为了防止过拟合，通过在损失函数中引入正则项来惩罚模型的复杂度，常见的正则化方法有L1和L2正则化、dropout等。批归一化通过对每一批数据进行归一化处理，加速训练过程并提高模型的泛化能力。01020304深度学习的训练方法04自然语言处理自然语言处理（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。自然语言处理是一门跨学科的领域，涉及到语言学、计算机科学、数学等多个学科的知识。自然语言处理的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。自然语言处理的定义机器翻译将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。信息抽取从文本中提取出有用的信息，如实体、关系等。语义分析理解句子或文本的含义，涉及到语境、知识图谱等方面的知识。词法...
