人工智能研究現(xiàn)狀綜述

人工智能研究現(xiàn)狀綜述

人工智能的基本概念與發(fā)展歷程011956年達特茅斯會議：模擬人類智能的技術(shù)1970年代：基于規(guī)則的系統(tǒng)1980年代：基于知識的系統(tǒng)1990年代至今：基于數(shù)據(jù)的和學習的方法人工智能的定義1950年代：邏輯理論家等早期嘗試1960年代：ELIZA等自然語言處理系統(tǒng)1970年代：專家系統(tǒng)的興起1980年代：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究1990年代：支持向量機等機器學習算法的發(fā)展2000年代至今：深度學習和大數(shù)據(jù)的興起人工智能的發(fā)展歷程人工智能的定義及其發(fā)展歷程概述機器學習監(jiān)督學習無監(jiān)督學習強化學習深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）自然語言處理語音識別機器翻譯情感分析計算機視覺目標檢測圖像分類圖像分割人工智能硬件GPUASICFPGA人工智能的主要技術(shù)領(lǐng)域人工智能的發(fā)展歷程和重要成果1956年：達特茅斯會議，人工智能誕生1960年代：ELIZA，早期自然語言處理系統(tǒng)1970年代：專家系統(tǒng)，基于知識的推理1980年代：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦神經(jīng)元1990年代：支持向量機，機器學習算法2000年代：深度學習，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練2010年代：大數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)的利用2020年代：強化學習，智能決策和優(yōu)化機器學習的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用02機器學習的基本概念數(shù)據(jù)模型損失函數(shù)優(yōu)化算法機器學習的分類監(jiān)督學習無監(jiān)督學習強化學習機器學習的基本概念與分類監(jiān)督學習的常用算法線性回歸邏輯回歸支持向量機決策樹隨機森林深度學習監(jiān)督學習的應(yīng)用場景圖像分類語音識別垃圾郵件過濾客戶行為預測金融風控監(jiān)督學習的常用算法及應(yīng)用場景無監(jiān)督學習的常用算法聚類算法（K-means,DBSCAN）降維算法（PCA,t-SNE）生成模型（GAN,VAE）無監(jiān)督學習的應(yīng)用場景文本聚類圖像分割異常檢測推薦系統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)分析無監(jiān)督學習的常用算法及應(yīng)用場景深度學習的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用03神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重激活函數(shù)反向傳播算法深度學習的基本概念1960年代：感知器，單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1980年代：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法2000年代：深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）2010年代：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）2020年代：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和自編碼器（AE）深度學習的發(fā)展歷程深度學習的基本概念與發(fā)展歷程0102深度學習的關(guān)鍵技術(shù)權(quán)重初始化正則化優(yōu)化算法（SGD,Adam）損失函數(shù)（交叉熵損失，均方誤差）深度學習框架TensorFlowPyTorchKerasCaffeTheano深度學習的關(guān)鍵技術(shù)與框架圖像分類語音識別自然語言處理推薦系統(tǒng)游戲智能深度學習的應(yīng)用場景ImageNet競賽：AlexNet，VGG，ResNet等模型語音識別：DeepSpeech，WaveNet等模型自然語言處理：BERT，GPT，Transformer等模型推薦系統(tǒng)：YouTube-DNN，DeepFM等模型游戲智能：AlphaGo，AlphaZero等模型深度學習的案例分析深度學習的應(yīng)用場景與案例分析自然語言處理的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用04語言模型句法分析語義分析語用分析自然語言處理的基本概念1950年代：形式語言和自動機理論1960年代：基于規(guī)則的機器翻譯1970年代：基于知識的問答系統(tǒng)1980年代：統(tǒng)計方法在自然語言處理中的應(yīng)用1990年代：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用2000年代至今：深度學習和大數(shù)據(jù)在自然語言處理中的應(yīng)用自然語言處理的發(fā)展歷程自然語言處理的基本概念與發(fā)展歷程自然語言處理的關(guān)鍵技術(shù)分詞詞性標注命名實體識別依存句法分析情感分析自然語言處理的方法基于規(guī)則的方法基于統(tǒng)計的方法基于機器學習的方法基于深度學習的方法自然語言處理的關(guān)鍵技術(shù)與方法機器翻譯情感分析文本摘要問答系統(tǒng)語音識別自然語言處理的應(yīng)用場景機器翻譯：Google翻譯，百度翻譯等系統(tǒng)情感分析：SentiWordNet，VADER等模型文本摘要：BERT，GPT等模型在新聞?wù)蝿?wù)上的應(yīng)用問答系統(tǒng)：IBMWatson，MicrosoftCortana等智能助手語音識別：語音助手，語音輸入法等應(yīng)用自然語言處理的案例分析自然語言處理的應(yīng)用場景與案例分析計算機視覺的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用05圖像處理特征提取目標檢測圖像分割視覺識別計算機視覺的基本概念1950年代：圖像處理和模式識別的早期研究1960年代：光流法和視覺跟蹤的研究1970年代：特征提取和圖像分割的方法1980年代：基于模型的視覺識別1990年代：基于統(tǒng)計的視覺識別2000年代至今：深度學習和大數(shù)據(jù)在計算機視覺中的應(yīng)用計算機視覺的發(fā)展歷程計算機視覺的基本概念與發(fā)展歷程計算機視覺的關(guān)鍵技術(shù)圖像預處理特征提取目標檢測圖像分割視覺識別計算機視覺的方法基于規(guī)則的方法基于統(tǒng)計的方法基于機器學習的方法基于深度學習的方法計算機視覺的關(guān)鍵技術(shù)與方法目標檢測圖像分割人臉識別視頻分析無人駕駛計算機視覺的應(yīng)用場景目標檢測：YOLO，F(xiàn)asterR-CNN等模型圖像分割：FCN，U-Net等模型人臉識別：FaceNet，DeepFace等模型視頻分析：C3D，I3D等模型在視頻動作識別任務(wù)上的應(yīng)用無人駕駛：TeslaAutopilot，Waymo等自動駕駛系統(tǒng)計算機視覺的案例分析計算機視覺的應(yīng)用場景與案例分析人工智能的倫理挑戰(zhàn)與對策06人工智能帶來的倫理挑戰(zhàn)01數(shù)據(jù)隱私和安全02人工智能的道德責任03人工智能的失業(yè)問題04人工智能的偏見和歧視05人工智能的軍事應(yīng)用01隱私保護原則02道德責任原則03公平無偏原則04安