人工智能基礎(chǔ)知識(shí)與概念理解

人工智能基礎(chǔ)知識(shí)與概念理解匯報(bào)人：PPT可修改2024-01-22人工智能概述機(jī)器學(xué)習(xí)原理及算法深度學(xué)習(xí)原理及模型自然語(yǔ)言處理技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)人工智能倫理、法律和社會(huì)影響contents目錄01人工智能概述定義人工智能（AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，旨在研究、開發(fā)能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。第一次浪潮20世紀(jì)70年代至80年代，專家系統(tǒng)、知識(shí)工程等應(yīng)用取得一定成果，但由于技術(shù)限制和應(yīng)用場(chǎng)景狹窄，未能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地。發(fā)展歷程人工智能的發(fā)展大致經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段第二次浪潮20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初，機(jī)器學(xué)習(xí)算法取得重要突破，支持向量機(jī)（SVM）、決策樹等算法被廣泛應(yīng)用，同時(shí)深度學(xué)習(xí)開始嶄露頭角。萌芽期20世紀(jì)50年代至60年代，人工智能概念提出，并開始進(jìn)行基礎(chǔ)理論和算法研究。第三次浪潮21世紀(jì)初至今，深度學(xué)習(xí)算法取得重大突破，大數(shù)據(jù)和計(jì)算力的提升為人工智能發(fā)展提供了有力支持，人工智能開始在各領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。定義與發(fā)展歷程通過(guò)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像和視頻的理解和分析，應(yīng)用于安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像診斷等領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究如何讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類自然語(yǔ)言文本，應(yīng)用于機(jī)器翻譯、智能問(wèn)答、情感分析等領(lǐng)域。自然語(yǔ)言處理通過(guò)語(yǔ)音信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音的識(shí)別與合成，應(yīng)用于智能語(yǔ)音助手、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字等領(lǐng)域。語(yǔ)音識(shí)別與合成基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建推薦模型，為用戶提供個(gè)性化的內(nèi)容推薦服務(wù)。智能推薦人工智能應(yīng)用領(lǐng)域基礎(chǔ)層技術(shù)層應(yīng)用層服務(wù)層人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)包括芯片、傳感器、云計(jì)算等基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)。包括智能機(jī)器人、智能家居、自動(dòng)駕駛等具體應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)品。包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法、自然語(yǔ)言處理技術(shù)等。包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、部署運(yùn)維等服務(wù)環(huán)節(jié)。02機(jī)器學(xué)習(xí)原理及算法機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)尋找規(guī)律，并應(yīng)用于新數(shù)據(jù)的算法。用于訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)集稱為訓(xùn)練集，用于評(píng)估算法性能的數(shù)據(jù)集稱為測(cè)試集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的輸入變量稱為特征，輸出變量稱為標(biāo)簽。使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行評(píng)估，衡量模型的預(yù)測(cè)性能。學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練集與測(cè)試集特征與標(biāo)簽?zāi)Ｐ驮u(píng)估監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過(guò)已知輸入和輸出的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)一個(gè)映射關(guān)系，使得對(duì)于新的輸入數(shù)據(jù)可以預(yù)測(cè)其對(duì)應(yīng)的輸出。線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林等。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及實(shí)例實(shí)例原理非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及實(shí)例原理非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在沒(méi)有已知輸出的情況下，通過(guò)挖掘輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類、降維或異常檢測(cè)等任務(wù)。實(shí)例K-均值聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）、自編碼器、DBSCAN等。原理強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)策略，使得智能體（agent）能夠最大化從環(huán)境中獲得的累積獎(jiǎng)勵(lì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)涉及狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)等概念。實(shí)例Q-學(xué)習(xí)、策略梯度方法、深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、Actor-Critic方法等。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法原理及實(shí)例03深度學(xué)習(xí)原理及模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能。神經(jīng)元模型輸入信號(hào)通過(guò)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重進(jìn)行傳遞和處理。前向傳播根據(jù)輸出誤差調(diào)整神經(jīng)元連接權(quán)重，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和優(yōu)化。反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理卷積層通過(guò)卷積核提取輸入數(shù)據(jù)的特征。池化層降低數(shù)據(jù)維度，提高計(jì)算效率。全連接層對(duì)提取的特征進(jìn)行分類或回歸。應(yīng)用領(lǐng)域圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型及應(yīng)用03應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器翻譯、情感分析、語(yǔ)音合成等。01循環(huán)層通過(guò)循環(huán)連接捕捉序列數(shù)據(jù)的時(shí)序信息。02記憶單元存儲(chǔ)歷史信息，影響當(dāng)前和未來(lái)的輸出。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型及應(yīng)用生成新的數(shù)據(jù)樣本。生成器判斷輸入數(shù)據(jù)是否來(lái)自真實(shí)數(shù)據(jù)集。判別器生成器和判別器相互競(jìng)爭(zhēng)，共同提高性能。對(duì)抗訓(xùn)練圖像生成、視頻生成、語(yǔ)音合成等。應(yīng)用領(lǐng)域生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）模型及應(yīng)用04自然語(yǔ)言處理技術(shù)03NLP技術(shù)的發(fā)展歷程經(jīng)歷了基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)方法和深度學(xué)習(xí)三個(gè)階段。01自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)分支，旨在讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語(yǔ)言。02NLP的應(yīng)用范圍廣泛，包括機(jī)器翻譯、情感分析、智能問(wèn)答、文本摘要等。自然語(yǔ)言處理概述詞法分析技術(shù)詞法分析是NLP中的一項(xiàng)基本技術(shù)，主要對(duì)文本進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注等基本處理。分詞技術(shù)包括基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)和深度學(xué)習(xí)等方法，其中基于深度學(xué)習(xí)的分詞方法效果較好。詞性標(biāo)注是對(duì)分詞結(jié)果中的每個(gè)詞進(jìn)行詞性（如名詞、動(dòng)詞、形容詞等）的標(biāo)注，有助于后續(xù)句法分析和語(yǔ)義理解。123句法分析旨在研究句子中詞語(yǔ)之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，即詞語(yǔ)之間的搭配和排列規(guī)律。句法分析的方法包括基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)和深度學(xué)習(xí)等方法，其中基于深度學(xué)習(xí)的句法分析方法在復(fù)雜場(chǎng)景下表現(xiàn)較好。句法分析的應(yīng)用包括機(jī)器翻譯、情感分析、智能問(wèn)答等。句法分析技術(shù)語(yǔ)義理解技術(shù)語(yǔ)義理解是NLP中的高級(jí)技術(shù)，旨在讓計(jì)算機(jī)深入理解文本的含義和語(yǔ)境。02語(yǔ)義理解的方法包括基于知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等方法，其中基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義表示學(xué)習(xí)方法在近年來(lái)取得了顯著進(jìn)展。03語(yǔ)義理解的應(yīng)用包括智能問(wèn)答、情感分析、文本摘要、信息抽取等。0105計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)定義通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人類視覺(jué)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像和視頻的理解、分析和解釋的技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域包括安防監(jiān)控、智能交通、工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療影像分析等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展歷程從早期的圖像處理、模式識(shí)別，到深度學(xué)習(xí)時(shí)代的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述圖像分類將輸入的圖像自動(dòng)分類到預(yù)定義的類別中，如貓、狗、汽車等。目標(biāo)檢測(cè)在圖像中定位并識(shí)別出多個(gè)目標(biāo)物體，同時(shí)給出每個(gè)物體的類別和位置信息。關(guān)鍵技術(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、特征提取、分類器設(shè)計(jì)等。圖像分類與目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)將圖像分割成具有相似性質(zhì)的區(qū)域或?qū)ο?，以便進(jìn)行后續(xù)的分析和處理。圖像分割對(duì)圖像中的場(chǎng)景進(jìn)行解析和理解，包括場(chǎng)景中的物體、布局和關(guān)系等。場(chǎng)景理解語(yǔ)義分割、實(shí)例分割、全景分割、場(chǎng)景圖生成等。關(guān)鍵技術(shù)圖像分割與場(chǎng)景理解技術(shù)虛擬現(xiàn)實(shí)通過(guò)計(jì)算機(jī)生成的三維虛擬環(huán)境，用戶可以與之進(jìn)行交互和沉浸式的體驗(yàn)。關(guān)鍵技術(shù)立體視覺(jué)、結(jié)構(gòu)光、深度相機(jī)、三維建模與渲染等。三維重建從二維圖像中恢復(fù)出三維場(chǎng)景或物體的形狀、結(jié)構(gòu)和紋理等信息。三維重建與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)06人工智能倫理、法律和社會(huì)影響數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題人工智能在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，如何確保個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的倫理問(wèn)題。歧視和偏見由于數(shù)據(jù)偏見或算法設(shè)計(jì)不當(dāng)，人工智能系統(tǒng)可能產(chǎn)生歧視性結(jié)果，如何避免這種情況是倫理關(guān)注的重點(diǎn)。自主性和責(zé)任性隨著人工智能自主性增強(qiáng)，如何界定其行為的責(zé)任歸屬，以及在發(fā)生事故時(shí)如何進(jìn)行追責(zé)，也是倫理問(wèn)題之一。人工智能倫理問(wèn)題探討數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)針對(duì)人工智能處理個(gè)人數(shù)據(jù)的行為，各國(guó)紛紛出臺(tái)數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR），為數(shù)據(jù)隱私和安全提供法律保障。算法透明性和可解釋性法規(guī)要求人工智能系統(tǒng)提供算法透明性和可解釋性的法規(guī)逐漸增多，以確保公眾對(duì)算法決策的理解和信任。人工智能應(yīng)用監(jiān)管政策各國(guó)政府對(duì)人工智能應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)管，以確保其符合道德和法律標(biāo)準(zhǔn)，防止濫用和危害社會(huì)。人工智能法律法規(guī)政策解讀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)人工智能作為創(chuàng)新工具，