AI基礎操作專題培訓課件

AI基礎操作專題培訓課件匯報人：2023-12-23CATALOGUE目錄AI概述與基礎知識AI平臺與工具使用指南數(shù)據(jù)處理與特征工程實踐機器學習算法應用與調(diào)優(yōu)策略深度學習在圖像處理領域應用舉例自然語言處理（NLP）技術應用探討總結回顧與未來展望AI概述與基礎知識01人工智能（AI）是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的新技術科學。人工智能定義人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了符號主義、連接主義和深度學習三個階段，不斷推動著人工智能技術的進步和應用領域的拓展。發(fā)展歷程人工智能定義及發(fā)展歷程包括語音識別、圖像識別等，是人工智能的基礎能力，相當于人的感知器官。感知智能認知智能行動智能包括自然語言處理、知識圖譜等，是人工智能的高級能力，相當于人的大腦進行思考和決策。包括機器人、自動駕駛等，是人工智能的實踐能力，相當于人的四肢進行行動。030201AI技術體系架構簡介通過訓練數(shù)據(jù)自動尋找規(guī)律，并利用這些規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預測和分類的技術。其核心思想是通過不斷學習和優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型的預測精度和泛化能力。機器學習一種特殊的機器學習技術，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。其核心思想是通過構建深層神經(jīng)網(wǎng)絡模型，學習數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，實現(xiàn)更加精準的特征提取和分類預測。深度學習機器學習、深度學習等核心技術原理AI平臺與工具使用指南02提供免費的GPU資源，支持多種深度學習框架，適合初學者和小型項目。GoogleColab由Google開發(fā)的開源深度學習框架，具有高度的靈活性和可擴展性，適合大型項目和高級用戶。TensorFlow由Facebook開發(fā)的深度學習框架，具有簡潔的編程接口和高效的計算性能，適合研究和開發(fā)。PyTorch提供全面的AI服務，包括機器學習、深度學習、自然語言處理等，適合企業(yè)級用戶和大型項目。AWSAI平臺常見AI開發(fā)平臺介紹及選型建議介紹如何安裝Python解釋器及常用庫，如numpy、pandas等。安裝Python環(huán)境安裝深度學習框架配置GPU加速使用IDE進行開發(fā)詳細介紹如何安裝TensorFlow、PyTorch等深度學習框架及其依賴項。提供GPU加速配置教程，包括CUDA、cuDNN等安裝和配置指南。介紹如何使用PyCharm、Jupyter等IDE進行AI開發(fā)和調(diào)試。AI開發(fā)工具安裝與配置教程演示如何使用Python進行數(shù)據(jù)清洗、特征提取等預處理操作。數(shù)據(jù)預處理介紹如何構建深度學習模型，并使用TensorFlow或PyTorch進行訓練。模型構建與訓練演示如何評估模型性能，并使用交叉驗證、網(wǎng)格搜索等方法進行優(yōu)化。模型評估與優(yōu)化提供數(shù)據(jù)可視化教程，包括使用matplotlib、seaborn等庫進行數(shù)據(jù)可視化及結果展示。數(shù)據(jù)可視化與結果展示案例演示：使用AI平臺進行數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理與特征工程實踐03去除重復、缺失、異常值，處理文本數(shù)據(jù)中的特殊字符、停用詞等。數(shù)據(jù)清洗進行數(shù)據(jù)類型轉換，如歸一化、離散化、獨熱編碼等，以滿足模型輸入要求。數(shù)據(jù)轉換通過Z-score等方法將數(shù)據(jù)縮放到統(tǒng)一尺度，消除量綱影響，提高模型訓練效果。數(shù)據(jù)標準化數(shù)據(jù)清洗、轉換和標準化方法論述利用領域知識或算法自動提取有效特征，如文本數(shù)據(jù)的詞袋模型、圖像數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等。特征提取通過統(tǒng)計檢驗、互信息等方法評估特征重要性，選擇對模型訓練有益的特征子集。特征選擇采用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法降低特征維度，減少計算復雜度和過擬合風險。降維技巧特征提取、選擇和降維技巧分享

案例演示案例一電商推薦系統(tǒng)中的用戶行為數(shù)據(jù)處理和特征工程，包括用戶畫像構建、行為序列建模等。案例二自然語言處理中的文本數(shù)據(jù)處理和特征工程，如情感分析、文本分類等任務中的詞向量表示、文本特征提取等。案例三圖像識別中的圖像數(shù)據(jù)處理和特征工程，涉及圖像增強、特征提取和選擇等步驟，用于提高圖像分類、目標檢測等任務的性能。機器學習算法應用與調(diào)優(yōu)策略04序列標注問題：如詞性標注、命名實體識別等。分類問題：如垃圾郵件識別、疾病診斷等?；貧w問題：如房價預測、股票價格預測等。原理：監(jiān)督學習是利用已知輸入輸出數(shù)據(jù)對（訓練樣本）來訓練模型，使模型能夠對新的輸入數(shù)據(jù)進行預測或分類的方法。應用場景舉例監(jiān)督學習算法原理及應用場景舉例原理：無監(jiān)督學習是利用無標簽的輸入數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結構或模式的方法，主要包括聚類、降維和異常檢測等任務。應用場景舉例聚類分析：如客戶細分、文檔聚類等。降維處理：如圖像壓縮、特征提取等。異常檢測：如信用卡欺詐檢測、設備故障預測等。無監(jiān)督學習算法原理及應用場景舉例評估指標選取分類問題：準確率、精確率、召回率、F1值等。回歸問題：均方誤差、均方根誤差、平均絕對誤差等。模型評估指標選取及優(yōu)化方法探討聚類問題：輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)、Davies-Bouldin指數(shù)等。模型評估指標選取及優(yōu)化方法探討輸入標題02010403模型評估指標選取及優(yōu)化方法探討優(yōu)化方法探討集成學習：通過構建并結合多個基學習器來完成學習任務，常用的集成學習方法包括Bagging、Boosting和Stacking等。超參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過網(wǎng)格搜索、隨機搜索或貝葉斯優(yōu)化等方法，尋找模型的最佳超參數(shù)組合。特征工程：包括特征選擇、特征提取和特征創(chuàng)造等，以提高模型的性能。深度學習在圖像處理領域應用舉例05卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）基本原理介紹通過卷積核在圖像上滑動并進行卷積運算，提取圖像特征。引入非線性因素，增強網(wǎng)絡表達能力。降低數(shù)據(jù)維度，減少計算量，同時保留重要特征。將提取的特征進行整合，輸出分類或回歸結果。卷積層激活函數(shù)池化層全連接層通過滑動窗口或區(qū)域提議網(wǎng)絡（RPN）等方法在圖像中定位目標物體位置，并進行分類和邊界框回歸。利用像素級別的分類網(wǎng)絡或編碼器-解碼器結構對圖像進行像素級別的分類和分割，實現(xiàn)圖像中不同物體的精確分割。目標檢測、圖像分割等任務實現(xiàn)方式講解圖像分割目標檢測圖像識別案例使用CNN對圖像進行分類，例如手寫數(shù)字識別、人臉識別等。通過訓練集訓練模型，測試集驗證模型性能。圖像生成案例利用生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等方法生成與訓練數(shù)據(jù)集類似的新圖像。通過隨機噪聲輸入生成器網(wǎng)絡生成新圖像，判別器網(wǎng)絡判斷生成圖像與真實圖像的相似度，不斷優(yōu)化生成器和判別器網(wǎng)絡參數(shù)直到達到理想效果。案例演示：使用深度學習進行圖像識別或生成自然語言處理（NLP）技術應用探討06NLP技術體系包括詞法分析、句法分析、語義理解、信息抽取、機器翻譯、情感分析、問答系統(tǒng)等技術。自然語言處理定義研究計算機理解和生成人類自然語言文本的能力，涉及語言學、計算機科學和人工智能等領域。NLP應用場景廣泛應用于智能客服、智能家居、智能醫(yī)療、教育、金融等領域。NLP基本概念及技術體系概述通過對文本進行情感傾向性判斷，實現(xiàn)情感分類和情感強度計算。主要方法包括基于詞典的方法、基于機器學習的方法和基于深度學習的方法。情感分析將文本按照預定義的主題或類別進行分類。常見方法包括基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計的方法和基于深度學習的方法。文本分類數(shù)據(jù)預處理、特征提取、模型訓練、評估與優(yōu)化。任務實現(xiàn)流程情感分析、文本分類等任務實現(xiàn)方法論述對話機器人開發(fā)案例利用NLP技術實現(xiàn)對話機器人的開發(fā)，包括意圖識別、實體識別、對話生成等模塊，實現(xiàn)與用戶的自然交互。案例實現(xiàn)過程需求分析、數(shù)據(jù)準備、模型構建、測試與評估、優(yōu)化與改進。文本挖掘案例運用NLP技術對大量文本數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在文本中的有價值信息，如輿情分析、產(chǎn)品評價分析等。案例演示總結回顧與未來展望07介紹了人工智能的定義、發(fā)展歷程、基本原理和常見算法等。AI基礎概念及原理闡述了AI技術帶來的安全與倫理問題，如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見等，并提出了相應的解決方案。AI安全與倫理探討了AI在醫(yī)療、金融、教育、交通等領域的實際應用案例。AI技術應用場景講解了常用AI工具及平臺的使用方法，包括TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，以及OpenAI等AI服務平臺。AI工具及平臺使用本次培訓內(nèi)容總結回顧123預測了AI技術未來的發(fā)展方向，包括更加智能化、自主化、多模態(tài)融合等。發(fā)展趨勢分析了AI技術在發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法可解釋性、算力資源等。挑戰(zhàn)分析提出了應對AI技術挑戰(zhàn)的策略，如加強數(shù)據(jù)治理、提高算法透明度、發(fā)展綠色AI等。應對策略AI發(fā)展趨勢預測及挑戰(zhàn)分析學習收獲01學員們紛紛表示通過本次培訓，對AI技術有了更深入的了解