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《工学人工智能》ppt课件•人工智能简介•机器学习基础目录•深度学习基础•自然语言处理•计算机视觉•人工智能伦理与法律问题01人工智能简介人工智能的定义人工智能指通过计算机程序和算法,使机器能够模拟人类的感知、认知、学习和推理等智能行为,实现人机交互和自主决策的技术人工智能的核心让机器具备类似于人类的思维和行为能力,实现人机协同和智能自主化人工智能的发展历程起步阶段应用阶段20世纪50年代,人工智能概念20世纪80年代,人工智能技术开始出现,机器开始替代部分开始在各个领域得到应用,如重复性、简单性工作语音识别、图像识别、自然语言处理等反思阶段蓬勃发展阶段20世纪70年代,人工智能发展21世纪初,随着大数据、云计遭遇瓶颈,人们开始反思其发算、深度学习等技术的快速发展路径和方向展,人工智能进入蓬勃发展阶段人工智能的应用领域智能制造智慧金融智慧医疗智慧教育提供智能化、个性化的实现智能制造转型升级,辅助医生进行疾病诊断个性化教育服务,提高金融服务,提高金融行提高生产效率和产品质和治疗,提高医疗服务教育质量和效率,培养业的风险控制和业务创量的精准度和效率创新型人才新能力02机器学习基础机器学习的定义与分类总结词详细描述机器学习的定义,以及其分类情况详细描述机器学习是一门研究计算机如何从数据中自动提取知识和模式的学科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类型监督学习与无监督学习总结词比较监督学习和无监督学习的异同点详细描述监督学习是指利用已知标签的数据进行学习的过程,通过训练数据集中的输入和输出关系来预测新的数据无监督学习则是利用没有标签的数据进行学习的过程,通过分析数据的内在结构和模式来进行聚类、降维等任务决策树与随机森林总结词介绍决策树和随机森林的基本原理和应用场景详细描述决策树是一种常见的分类和回归方法,通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建决策规则随机森林则是由多棵决策树组成的集成学习算法,通过将多棵树的预测结果进行投票或平均来提高模型的准确性和鲁棒性决策树和随机森林在数据挖掘、自然语言处理等领域有广泛的应用支持向量机与神经网络总结词详细描述比较支持向量机和神经网络的基本原理和优缺点支持向量机(SVM)是一种分类和回归方法,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则是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,通过训练来学习和预测数据之间的复杂关系支持向量机和神经网络在图像识别、语音识别等领域有广泛的应用,但神经网络的训练过程相对复杂,需要更多的数据和计算资源03深度学习基础深度学习的定义与原理深度学习的定义深度学习是机器学习的一个子领域,它使用神经网络模型来模拟人脑的认知过程,通过训练大量的数据来自动提取特征,并做出决策和预测深度学习的原理深度学习的原理基于神经网络的层次结构,通过多层的非线性变换对输入数据进行抽象和表示,以实现复杂的功能和任务卷积神经网络01卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型02CNN通过局部连接、权重共享和下采样等技术,有效地提取图像中的特征,广泛应用于图像分类、目标检测和人脸识别等领域循环神经网络与长短时记忆网络循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的深度学习模型长短时记忆网络(LSTM)是RNN的一种变体,通过引入记忆单元和遗忘门机制,解决了RNN在处理长序列时出现的梯度消失问题,能够更好地处理时序数据和长期依赖关系生成对抗网络与变分自编码器生成对抗网络(GAN)是一种用于生成新数据的深度学习模型,由生成器和判别器两个网络组成,通过相互竞争来生成高质量的数据变分自编码器(VAE)是一种用于数据压缩和生成的深度学习模型,通过最大化ELBO(Evidence LowerBound)来学习数据的潜在表示,并生成与原始数据相似的新数据04自然语言处理自然语言处理的定义与任务自然语言处理(NLP)应用领域是指利用计算机对人类自然语言进行识读、理解、生成和对话等操作的技搜索引擎、智能客服、智能助手等术主要任务文本分类、信息抽取、情感分析、机器翻译等词嵌入与词向量表示词嵌入将词汇空间嵌入到低维连续向量空间的技术,使得语义相似的词在向量空间中距离相近词向量表示利用词嵌入技术将词汇表示为向量,以便于计算机处理和理解常用算法Word2Vec、GloVe等语言模型与生成模型010203语言模型生成模型常用算法预测给定前文情况下下一根据目标输出序列逆向生R NN、L ST M、个词的概率分布,用于文成符合语法和语义规则的Transformer等本生成和语言理解文本序列,用于机器翻译和对话系统语义分析与情感分析语义分析情感分析应用场景利用自然语言处理技术对利用自然语言处理技术对舆情监控、产品评论分析、文本进行深入理解,提取文本进行情感倾向性分析,社交媒体分析等其中的实体、关系、意图判断文本所表达的情感是等信息积极还是消极05计算机视觉计算机视觉的定义与任务总结词计算机视觉是利用计算机模拟人类视觉功能的技术,其任务是通过图像或视频数据获取信息,并进行分析和处理详细描述计算机视觉涉及多个领域,包括图像处理、机器学习、模式识别等其目标是让计算机具备像人类一样的视觉感知能力,能够识别、跟踪和解释图像或视频中的内容图像分类与目标检测总结词图像分类是根据图像的内容将其归类到预定义的类别中,目标检测则是识别图像中的特定物体并确定其位置和大小详细描述图像分类是计算机视觉领域中一项基础任务,通过训练深度学习模型,可以对图像进行自动分类目标检测则是更高级的任务,需要模型不仅能识别物体,还能精确地定位物体的位置和大小图像分割与立体视觉总结词详细描述图像分割是将图像划分为多个区域或对图像分割是计算机视觉中的一项关键技术,象的过程,立体视觉则是利用多幅图像用于将图像划分为多个有意义的部分或对来重建三维场景的方法VS象立体视觉则通过分析多幅从不同角度拍摄的图像,利用计算机算法重建出三维场景,为机器人导航、虚拟现实等领域提供了重要的技术支持人脸识别与手势识别总结词详细描述人脸识别是通过计算机技术自动识别和验证人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、移动人的面部特征的过程,手势识别则是通过分支付等领域,通过采集面部特征信息进行身析手势视频或图像来识别和理解手势意义的份验证手势识别则关注于理解和识别手部过程动作和手势,为人机交互、虚拟现实等领域提供了新的交互方式06人工智能伦理与法律问题数据隐私与安全问题数据隐私泄露随着人工智能技术的广泛应用,数据隐私泄露的风险也随之增加数据安全保护为了确保数据的安全,需要采取有效的加密和安全存储措施,以及加强数据访问控制和审计算法公平性与透明性问题算法偏见算法透明性人工智能算法在训练过程中可能受到历史偏为了确保算法的公平性和透明性,需要公开见和歧视的影响,导致不公平的结果算法的原理、数据来源和决策过程,并接受外部审查和监督人工智能的监管与立法问题要点一要点二监管框架立法保护建立有效的监管框架,规范人工智能技术的研发和应用,通过制定相关法律法规,保护人工智能技术应用中的个人确保其安全可控隐私、知识产权和公共利益感谢观看THANKS。