高級人工智能十一章課件

高級人工智能第十一章課件目錄人工智能概述機器學習基礎深度學習基礎自然語言處理計算機視覺強化學習人工智能概述0101人工智能指通過計算機程序和算法，使機器能夠模擬人類的智能行為，實現人機交互和自主決策。02人工智能的核心模擬人類的感知、認知、學習和推理等智能行為，實現機器的自主性和智能化。03人工智能的層次弱人工智能、強人工智能和超強人工智能，分別代表不同程度的人工智能水平。人工智能的定義20世紀50年代，人工智能概念開始出現，機器開始模擬人類的某些簡單智能行為。起步階段20世紀80年代，專家系統(tǒng)、知識表示和推理等技術在企業(yè)和管理領域得到廣泛應用。知識工程階段21世紀初，隨著大數據和機器學習技術的發(fā)展，人工智能進入數據驅動階段，機器開始自主學習和決策。數據驅動階段21世紀10年代，深度學習技術取得突破性進展，人工智能在語音、圖像、自然語言處理等領域取得顯著成果。深度學習階段人工智能的發(fā)展歷程人工智能的應用領域智慧金融智慧教育實現智能投顧、風險控制、智能客服等。實現個性化教學、智能評估等。智能制造智慧醫(yī)療智慧城市實現自動化生產線、智能物流和智能工廠等。實現醫(yī)學影像識別、輔助診斷和治療等。實現智能交通、智能安防等。機器學習基礎02機器學習的定義機器學習是人工智能的一個子領域，旨在通過算法讓計算機從數據中學習并做出預測或決策，而無需進行明確的編程。機器學習的目標是利用數據和算法，使計算機能夠隨著經驗的增長而不斷提高其性能。機器學習涉及到多種學科，包括統(tǒng)計學、概率論、算法設計、計算復雜性等。有監(jiān)督學習通過已知輸入和輸出來訓練模型，使模型能夠根據輸入預測輸出。無監(jiān)督學習在沒有已知輸出的情況下，通過分析輸入數據的結構和關系來訓練模型。強化學習通過與環(huán)境交互并根據結果調整行為來訓練模型，以最大化累積獎勵。半監(jiān)督學習結合有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的特點，利用部分有標簽數據和大量無標簽數據來訓練模型。機器學習的分類01020304通過擬合數據中的線性關系來預測連續(xù)值。線性回歸通過找到能夠將不同類別的數據點最大化分隔的決策邊界來分類數據。支持向量機基于概率論的分類方法，通過計算輸入數據屬于各個類別的概率來進行分類。樸素貝葉斯根據輸入數據與訓練集中最近鄰的平均類別來進行分類。K最近鄰算法機器學習的基本算法深度學習基礎03010203一種機器學習方法，通過構建深度神經網絡來模擬人腦的認知過程，實現復雜數據的自動特征提取和分類。深度學習由多層神經元組成的網絡結構，通過逐層傳遞的方式將輸入數據轉化為有意義的特征表示，最終實現分類或預測。深度神經網絡一種訓練深度神經網絡的方法，通過使用帶有標簽的訓練數據來調整網絡參數，使得網絡能夠學習到數據的內在規(guī)律和模式。監(jiān)督學習深度學習的定義非線性變換深度神經網絡中的每一層都通過非線性變換將輸入數據映射到新的特征空間，這種變換能夠學習到數據中的復雜模式和結構。梯度下降一種優(yōu)化算法，通過不斷調整網絡參數使得損失函數最小化，從而實現網絡的訓練和優(yōu)化。正則化一種防止過擬合的技術，通過在損失函數中增加懲罰項來約束網絡參數，提高模型的泛化能力。深度學習的基本原理圖像識別自然語言處理推薦系統(tǒng)智能控制深度學習的應用領域01020304利用深度神經網絡對圖像進行分類、檢測和分割等任務，如人臉識別、物體檢測等。利用深度神經網絡對自然語言進行理解和生成等任務，如機器翻譯、語音識別等。利用深度神經網絡對用戶行為進行建模和預測，從而為用戶推薦感興趣的內容或產品。利用深度神經網絡對控制系統(tǒng)進行建模和優(yōu)化，從而提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。自然語言處理04自然語言處理（NLP）：是指利用計算機對人類自然語言進行各種處理，包括理解、生成、轉換等，以實現人機交互的目的。NLP是人工智能領域的一個重要分支，旨在模擬人類對自然語言的理解和生成過程。NLP技術可以應用于語音識別、機器翻譯、智能客服等多個領域。自然語言處理的定義將連續(xù)的自然語言文本切分成一個個獨立的詞或短語，是NLP中最基礎的技術之一。分詞對每個詞進行語義角色標注，例如名詞、動詞、形容詞等。詞性標注對句子進行語法結構分析，識別出句子的主語、謂語、賓語等成分。句法分析通過上下文語境等因素，理解句子或段落所表達的真實含義。語義理解自然語言處理的基本技術利用NLP技術將一種自然語言自動翻譯成另一種自然語言。機器翻譯從大量文本中自動抽取關鍵信息，如人物、事件、時間等。信息抽取通過NLP技術實現智能化的客戶問答服務，提高客戶滿意度。智能客服通過NLP技術分析文本中所表達的情感傾向，如正面、負面或中立。情感分析自然語言處理的應用領域計算機視覺0501總結詞02詳細描述計算機視覺是一門研究如何讓計算機模擬或實現人類視覺功能的科學。計算機視覺涉及圖像處理、模式識別、人工智能等多個領域，旨在通過算法和計算機技術，讓計算機能夠像人類一樣理解和分析圖像，進而實現圖像的識別、跟蹤和目標檢測等功能。計算機視覺的定義計算機視覺的基本技術包括圖像預處理、特征提取、圖像分割和目標檢測等。總結詞圖像預處理是計算機視覺的基石，通過對圖像進行灰度化、去噪等操作，改善圖像質量，為后續(xù)處理提供更好的基礎。特征提取是從圖像中提取出具有代表性的特征，如邊緣、角點等，以便于后續(xù)的分類和識別。圖像分割是將圖像劃分為若干個區(qū)域或對象，便于對每個區(qū)域或對象進行單獨處理。目標檢測是識別圖像中的特定物體或目標，如人臉、行人等。詳細描述計算機視覺的基本技術總結詞計算機視覺的應用領域廣泛，包括安防監(jiān)控、智能交通、醫(yī)療診斷、智能制造等。詳細描述在安防監(jiān)控領域，計算機視覺技術可以用于人臉識別、行為分析等，提高監(jiān)控的智能化水平。在智能交通領域，計算機視覺可用于車輛檢測、交通流量分析等，提高交通效率和安全性。在醫(yī)療診斷領域，計算機視覺技術可以幫助醫(yī)生快速準確地識別病變組織，提高診斷的準確性和效率。在智能制造領域，計算機視覺可用于產品質量檢測、生產線自動化等，提高生產效率和產品質量。計算機視覺的應用領域強化學習060102強化學習是一種機器學習技術，通過與環(huán)境互動，智能體（agent）學習如何做出最優(yōu)決策，以最大化累積獎勵。它與監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的主要區(qū)別在于，強化學習沒有明確的正確答案或標簽，而是通過試錯（trial-and-error）的方式學習。強化學習的定義強化學習的工作原理智能體通過與環(huán)境互動，不斷嘗試不同的行為，并根據環(huán)境反饋的獎勵或懲罰來更新其策略（policy），以最大化累積獎勵。智能體的目標是找到一個最優(yōu)策略，使得在給定狀態(tài)下采取最優(yōu)行動能夠獲得最大的累積獎勵。強化學習在游戲AI中廣泛應用，如圍棋、象棋、撲克等，可以通過不斷與自己對弈來提高游戲水平。游戲AI強化學習可以幫助自動駕駛系統(tǒng)學習如