2024版人工智能培训课件(ppt4)精编版.ppt

人工智能培训课件(ppt4)精编版CATALOGUE目录人工智能概述机器学习基础自然语言处理技术计算机视觉技术强化学习及智能决策支持人工智能伦理、法律和社会影响人工智能概述01定义人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。发展历程人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。随着计算机技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，人工智能得以快速发展并在各个领域取得显著成果。定义与发展历程技术原理人工智能通过模拟人类大脑神经元之间的连接方式和信息传递机制，构建神经网络模型，并通过大量数据进行训练和优化，使模型具备自主学习和决策的能力。核心思想人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，包括感知、学习、推理、决策等方面的能力，以便更好地服务于人类社会。技术原理及核心思想人工智能已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、智能制造、智慧城市等领域，为人们的生活和工作带来了极大的便利。应用领域随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。未来的人工智能系统将更加自主、智能和人性化，能够更好地理解和满足人类的需求，推动社会的进步和发展。前景展望应用领域与前景展望机器学习基础02通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，求解最优参数，实现预测。线性回归利用Sigmoid函数将线性回归结果映射到[0,1]区间，实现二分类任务。逻辑回归通过寻找最优超平面，最大化正负样本间隔，实现分类和回归任务。支持向量机（SVM）通过递归地构建决策树，实现分类和回归任务。决策树监督学习算法原理非监督学习算法原理K-均值聚类通过迭代更新聚类中心和样本归属，实现样本的聚类。层次聚类通过逐层构建聚类树，实现样本的聚类。主成分分析（PCA）通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，实现数据降维。通过模拟人脑神经元之间的连接关系，构建多层网络结构，实现复杂函数的逼近。神经网络卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）生成对抗网络（GAN）通过引入卷积层和池化层，提取输入数据的局部特征，实现图像识别和分类等任务。通过引入循环神经单元，捕捉序列数据的时序信息，实现自然语言处理、语音识别等任务。通过构建生成器和判别器两个神经网络，相互对抗训练，实现数据生成和增强等任务。深度学习算法原理自然语言处理技术03研究单词的内部结构，包括词根、词缀、词性等信息。词法分析句法分析应用场景研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系或短语结构关系。词性标注、分词、命名实体识别、句法树构建等。030201词法分析与句法分析研究文本中词语、短语、句子等的含义和它们之间的语义关系。语义理解识别和分析文本中的情感倾向和情感表达。情感分析情感分类、观点挖掘、问答系统、语义角色标注等。应用场景语义理解与情感分析将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本。机器翻译将人类语音转换为计算机可读的文本或命令。语音识别跨语言交流、语音助手、语音转文字、智能客服等。应用场景机器翻译与语音识别计算机视觉技术0403迁移学习方法将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识别准确率。01传统图像识别方法基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。02深度学习图像识别方法利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的识别与分类。图像识别与分类方法目标跟踪方法采用滤波、光流、深度学习等方法对目标进行持续跟踪。目标检测方法基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等方法实现目标定位与识别。多目标跟踪技术处理多个目标的关联与跟踪问题，实现复杂场景下的目标跟踪。目标检测与跟踪技术三维重建方法利用立体视觉、结构光、激光扫描等技术实现三维场景的重建。虚拟现实技术结合计算机图形学、仿真技术、人机交互等构建虚拟的三维环境，提供沉浸式的交互体验。增强现实技术将虚拟信息叠加到真实场景中，实现虚拟与现实的融合交互。三维重建与虚拟现实应用强化学习及智能决策支持05