高级人工智能十一章课件

高级人工智能第十一章课件目录CONTENTS人工智能概述机器学习基础深度学习基础自然语言处理计算机视觉强化学习01CHAPTER人工智能概述指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类的感知、认知、学习和推理等智能行为，从而完成复杂任务的技术。指利用人工智能技术构建的系统，能够自主地完成特定的任务或提供服务。人工智能的定义AI系统人工智能20世纪50年代，人工智能概念开始出现，机器翻译、专家系统等初步应用。起步阶段反思阶段应用阶段集成阶段20世纪70年代，人工智能遭遇技术瓶颈，对技术发展进行反思。20世纪80年代，人工智能技术开始在各个领域得到广泛应用，如自然语言处理、机器视觉等。21世纪初，随着大数据、云计算和深度学习等技术的发展，人工智能技术得到进一步集成和应用。人工智能的发展历程利用计算机视觉、传感器融合等技术实现车辆自主驾驶。自动驾驶利用自然语言处理技术实现人机语音交互。智能语音助手利用自然语言处理和知识图谱等技术提供智能化的客户服务。智能客服利用计算机视觉和模式识别等技术实现安全监控和预警。智能安防人工智能的应用领域02CHAPTER机器学习基础机器学习：机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习的定义可以从不同角度理解，例如从认知科学的角度，机器学习是研究人类学习过程并进行计算机模拟；从工程角度，机器学习是设计和分析系统，使其能够随着时间的推移自动改进性能。机器学习的定义通过已有的训练数据集进行学习，并从中提取出规律和特征，以便对新的数据进行分类或预测。有监督学习在没有标签的数据集上进行学习，通过聚类、降维等方式发现数据的内在结构和关系。无监督学习通过与环境交互并根据结果进行自我调整，以实现长期目标。强化学习结合有监督学习和无监督学习的方法，利用部分有标签的数据和部分无标签的数据进行训练和学习。半监督学习机器学习的分类线性回归通过找到最佳拟合直线来预测数值型数据。支持向量机通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界。朴素贝叶斯分类器基于概率论的分类器，通过计算不同特征条件下各类别的概率来进行分类。K最近邻算法根据训练数据集中与新数据点最接近的K个邻居的类别来进行分类。机器学习的基本算法03CHAPTER深度学习基础深度神经网络由多层神经元组成的网络结构，通过逐层传递的方式将原始数据转化为抽象层次更高的特征表示。深度学习模型基于深度神经网络的机器学习模型，通过大量训练数据自动学习到数据的内在规律和模式。深度学习一种机器学习方法，通过构建深度神经网络来模拟人脑的认知过程，实现对复杂数据的自动特征提取和分类。深度学习的定义

深度学习的基本原理反向传播算法一种用于训练神经网络的优化算法，通过计算输出层与目标值之间的误差，逐层反向传播并更新神经网络的权重参数。激活函数用于非线性转换的函数，如sigmoid、tanh、ReLU等，使神经网络能够学习到更复杂的特征表示。批处理与随机梯度下降在训练过程中，将数据分成小批量进行训练，并使用随机梯度下降算法来更新网络权重。图像识别通过深度学习技术实现语音到文本的自动转换。语音识别自然语言处理推荐系统01020403通过深度学习分析用户行为和喜好，实现个性化推荐。利用深度学习对图像进行分类、目标检测和语义分割等任务。利用深度学习进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。深度学习的应用领域04CHAPTER自然语言处理自然语言处理的定义自然语言处理（NLP）：是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成、转换、检索、分析等，以实现人机交互。自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够像人类一样理解和运用自然语言。将文本分解成一个个的词语或词素，以便进行后续的处理。词法分析研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系。句法分析理解词语、短语和句子的含义，进行文本的情感分析、信息抽取等。语义分析将计算机内部的信息转化为自然语言文本，供人类阅读和交流。文本生成自然语言处理的基本技术信息检索通过自然语言处理技术，实现对大量文本信息的快速检索和筛选。机器翻译利用自然语言处理技术，将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。智能客服通过自然语言处理技术，实现智能化的客户服务和问答系统。情感分析通过自然语言处理技术，对文本进行情感倾向性分析和舆情监控。自然语言处理的应用领域05CHAPTER计算机视觉总结词计算机视觉是使用计算机模拟人类视觉功能的技术。详细描述计算机视觉涉及通过图像处理、模式识别、机器学习等技术，让计算机能够像人类一样理解和分析图像，并从中提取出有用的信息。计算机视觉的定义计算机视觉的基本技术包括图像采集、预处理、特征提取、图像分类和目标检测等。总结词图像采集是获取图像的过程，预处理则是对图像进行去噪、增强等操作，使其更适合后续处理。特征提取是从图像中提取出有用的特征信息，图像分类是根据提取的特征信息对图像进行分类，目标检测则是识别出图像中的特定目标。详细描述计算机视觉的基本技术VS计算机视觉的应用领域非常广泛，包括安防监控、智能交通、医疗诊断、工业自动化等。详细描述在安防监控领域，计算机视觉可以用于人脸识别、行为分析等；在智能交通领域，可以用于车辆检测、交通流量分析等；在医疗诊断领域，可以用于病灶检测、医学影像分析等；在工业自动化领域，可以用于生产线上的质量检测、机器人导航等。总结词计算机视觉的应用领域06CHAPTER强化学习强化学习是一种机器学习技术，通过与环境互动，智能体（agent）学习如何做出最优决策，以最大化累积奖励。它与监督学习和无监督学习的主要区别在于，强化学习没有明确的正确答案或标签，而是通过试错（trial-and-error）的方式进行学习。强化学习的定义强化学习的工作原理智能体通过与环境互动，不断尝试不同的行为，并根据环境反馈的奖励或惩罚来更新其策略（policy），以最大化累积奖励。智能体的目标是找到一个最优策略，使得在给定状态下采取最优行动能够获得最大的累积奖励。自动驾驶强化学习可以帮助自动驾驶系统学习如何驾驶，通过模拟和实际道路测试来提高驾驶技能。推荐系统强化学习可以用于构建推荐系统，根据