初识人工智能课件上海科技教育出版社

初识人工智能课件上海科技教育出版社目录人工智能概述基础知识与技能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉人工智能前沿技术01人工智能概述人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的定义人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。随着计算机技术的不断发展和数据量的不断增加，人工智能得以快速发展并在各个领域得到广泛应用。人工智能的发展历程人工智能的定义与发展人工智能的应用领域通过训练大量数据来让计算机自主地进行决策和预测。模拟人类视觉系统，对图像和视频进行识别、分析和理解。让计算机能够理解和生成人类语言，实现人机交互。结合机械、电子、计算机等技术，开发出能够自主行动、完成任务的机器人系统。机器学习计算机视觉自然语言处理机器人技术人工智能的发展需要大量的数据支持，如何保障个人隐私和数据安全是一个重要的问题。数据隐私与安全随着人工智能技术的普及，许多传统工作将被自动化取代，如何应对就业市场的变化是一个挑战。就业机会人工智能技术可能加剧社会不平等现象，如何确保技术的公平使用和利益分配是一个需要关注的问题。社会公平与公正人工智能的伦理与社会问题02基础知识与技能掌握Python中的变量命名规则、基本数据类型（如整数、浮点数、字符串等）及其操作。变量与数据类型控制结构函数与模块熟悉Python中的条件语句（如if-else）和循环语句（如for和while），以及它们的嵌套使用。了解如何定义和使用函数，以及模块的导入和使用方法。030201Python编程基础掌握Python中的列表（list）、元组（tuple）和字典（dictionary）等数据结构及其操作方法。列表、元组与字典了解常见算法（如排序、查找等）的原理和实现方法，培养计算思维。算法基础学习使用Python处理和分析数据，包括数据的清洗、转换和可视化等。数据处理与分析数据结构与算法概率论与数理统计了解概率论基本概念、随机变量及其分布、数理统计基础等。线性代数掌握向量、矩阵等基本概念和运算，以及线性方程组的解法。最优化方法学习最优化问题的建模和求解方法，如梯度下降法、牛顿法等。数学基础03机器学习

监督学习定义监督学习是一种机器学习方法，其中模型通过从带有标签的训练数据中学习来进行预测。常见算法线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。应用场景监督学习可用于分类、回归、预测等任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。123无监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标记的数据中学习数据的内在结构和特征。定义聚类算法（如K-means、层次聚类）、降维算法（如主成分分析PCA）、关联规则挖掘等。常见算法无监督学习可用于聚类、异常检测、数据可视化等任务，如市场细分、社交网络分析等。应用场景无监督学习常见算法Q-learning、策略梯度方法、深度强化学习（如DQN、AlphaGo）等。应用场景强化学习可用于控制论、游戏AI、机器人等领域，如自动驾驶、围棋对弈等。定义强化学习是一种机器学习方法，其中模型通过与环境的交互来学习如何做出最佳决策以最大化奖励。强化学习04深度学习介绍神经元的基本结构和工作原理，包括输入、权重、偏置、激活函数等概念。神经元模型讲解感知机模型的原理和实现方法，包括二分类和多分类问题的解决方法。感知机介绍多层感知机（MLP）的原理和训练方法，包括前向传播和反向传播算法的实现。多层感知机神经网络基础03经典卷积神经网络讲解LeNet-5、AlexNet、VGG等经典卷积神经网络的结构和特点，以及它们在图像分类等领域的应用。01卷积层详细讲解卷积层的原理和作用，包括卷积核、步长、填充等参数的含义和设置方法。02池化层介绍池化层的原理和作用，包括最大池化、平均池化等常见池化方法的实现。卷积神经网络循环神经元循环神经网络模型长短期记忆网络门控循环单元网络循环神经网络01020304介绍循环神经元的基本结构和工作原理，包括输入、输出、隐藏状态等概念。讲解循环神经网络（RNN）的原理和训练方法，包括前向传播和反向传播算法的实现。介绍长短期记忆网络（LSTM）的原理和作用，以及它在序列建模等领域的应用。讲解门控循环单元网络（GRU）的原理和作用，以及它在自然语言处理等领域的应用。05自然语言处理词汇识别将输入的文本划分为一个个独立的词汇单元。词性标注为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。停用词过滤去除对文本意义不大的停用词，如“的”、“是”等。词法分析短语结构分析分析词汇之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。依存关系分析句子成分划分将句子划分为不同的成分，如主语、谓语、宾语等。识别文本中的短语结构，如名词短语、动词短语等。句法分析问答系统根据用户的问题，在文本中查找相关信息并生成简洁明了的回答。情感分析识别和分析文本中的情感倾向和情感表达。关系抽取从文本中抽取实体之间的关系，如人物之间的亲属关系、公司之间的合作关系等。词义消歧根据上下文确定多义词在特定语境下的具体含义。实体识别识别文本中的实体名词，如人名、地名、机构名等。语义理解06计算机视觉图像分类01利用深度学习算法对图像进行自动分类，识别图像中的主要内容并归类到预定义的类别中。目标检测02在图像中定位并识别出多个目标对象，同时给出每个目标的位置和类别信息。经典算法03卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测中取得了显著成效，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。图像分类与目标检测将图像划分为具有相似性质的区域，便于后续分析和处理。常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。图像分割通过学习真实数据的分布，生成与真实数据相似的新数据。常见的生成模型有变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）等。生成模型图像分割和生成模型在医学图像处理、遥感图像分析、计算机图形学等领域有广泛应用。应用领域图像分割与生成模型对视频内容进行自动分析，提取有用信息并转化为结构化数据。常见的视频分析任务有目标跟踪、行为识别、场景理解等。视频分析对视频进行编辑、增强和压缩等操作，以改善视频质量和减小存储空间。常见的视频处理技术有视频编码、视频去噪、视频超分辨率等。视频处理视频分析与处理在智能安防、智能交通、在线教育等领域发挥着重要作用。应用领域视频分析与处理07人工智能前沿技术游戏AI中的应用利用强化学习训练游戏角色，使其能够自主学习游戏策略，提高游戏水平。经典案例AlphaGo通过强化学习训练，成功击败了人类围棋世界冠军。强化学习原理通过智能体与环境交互，根据获得的奖励或惩罚来优化行为策略，达到学习目标。强化学习在游戏AI中的应用生成对抗网络原理由生成器和判别器组成，生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据真伪，两者相互对抗、共同进步。图像生成中的应用利用生成对抗网络生成高质量的图像数据，可用于图像修复、超分辨率重建等任务。经典案例CycleGAN通过生成对抗网络实现了不同风格图像的转换，如将马转换为斑马等。生成对抗网络在图像生成中的应用Transformer在自然语言处理中的应用BERT基于Transform