《清华AI培训》课件

《清华AI培训》课件欢迎参加清华AI培训，我们将深入探讨人工智能技术及其应用。课程背景和目标背景人工智能技术正快速发展，改变着各行各业。目标帮助学员了解AI基础知识，掌握关键技术，并具备实际应用能力。AI技术的发展历程1从图灵测试到机器学习，AI技术经历了漫长的发展历程。2深度学习的兴起，开启了人工智能的新时代。3未来，AI技术将继续推动社会进步。机器学习的基本概念1学习从数据中提取规律。2模型描述规律的数学表达式。3预测根据规律对未知数据进行推断。监督学习算法概述分类将数据划分为不同的类别。回归预测连续值的输出。常见算法线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。回归模型与分类模型回归模型用于预测连续值，如房价、温度等。分类模型用于预测离散值，如垃圾邮件、疾病诊断等。数据预处理的重要性数据清洗处理缺失值、异常值等。数据转换将数据转换为合适的格式。特征缩放对数据进行归一化或标准化。特征工程的方法与技巧特征选择选择对模型预测有帮助的特征。特征提取从原始特征中提取新的特征。特征构造根据领域知识创建新的特征。算法性能评估指标准确率正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率预测为正样本中，真正为正样本的比例。召回率实际为正样本中，预测为正样本的比例。F1值精确率和召回率的调和平均数。无监督学习算法概述聚类将数据划分成不同的组，组内相似性高，组间相似性低。降维减少数据的维度，保留重要信息。常见算法K-Means聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）等。聚类分析与降维技术聚类分析用于发现数据中的隐藏结构。降维技术用于简化数据，提高模型效率。人工神经网络原理1神经元模拟生物神经元的工作方式。2连接权重表示神经元之间的连接强度。3激活函数引入非线性，提高模型表达能力。4学习算法通过调整权重，优化模型性能。深度学习模型架构卷积神经网络适用于图像、语音等数据。循环神经网络适用于序列数据，如文本、时间序列等。生成对抗网络用于生成新的数据，如图像、文本等。卷积神经网络应用1图像分类识别图像中的物体。2目标检测定位图像中的物体并识别其类别。3图像分割将图像划分成不同的区域。循环神经网络应用1机器翻译将一种语言翻译成另一种语言。2语音识别将语音转换为文本。3文本生成生成新的文本，如诗歌、文章等。迁移学习技术预训练模型在大量数据上训练的模型。微调使用新的数据对预训练模型进行调整。自然语言处理概述文本分析理解文本内容，提取关键信息。文本生成生成新的文本，如文章、代码等。语音处理处理语音信号，进行识别、合成等。文本分类与情感分析语音识别核心技术声学模型将语音信号转换为声学特征。语言模型预测语音中可能的词语序列。解码将声学特征和语言模型结合，得到最终的文本结果。目标检测与图像分割目标检测定位图像中的物体并识别其类别。图像分割将图像划分成不同的区域，每个区域对应不同的物体或场景。生成对抗网络应用1图像生成生成逼真的图像，如人脸、风景等。2图像修复修复损坏的图像。3图像转换将一种类型的图像转换为另一种类型的图像，如将照片转换为油画。强化学习基本原理1智能体与环境交互的系统。2状态环境的当前状态。3动作智能体可以采取的行动。4奖励对智能体行为的评价。智能决策与规划决策树用于预测离散值，如疾病诊断。马尔可夫决策过程用于解决动态规划问题。强化学习用于训练智能体在环境中学习最优策略。联邦学习与边缘计算联邦学习在不共享数据的情况下，训练机器学习模型。边缘计算将计算任务转移到边缘设备，减少网络延迟。隐私保护与安全问题数据脱敏保护用户隐私信息。安全机制防止数据被盗窃或篡改。模型安全防止模型被攻击或误用。伦理与社会影响公平性避免算法歧视。透明度提高算法的可解释性。责任明确算法的责任主体。就业应对自动化带来的就业挑战。社会影响评估AI技术对社会的影响。培训总结与展望1回顾回顾课程内容和重点。2展望展望人工智能技术未来的发展趋势。3