原创力文档- 1、本文档共31页，可阅读全部内容。
- 2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
《工学人工智能》ppt课件
人工智能简介
机器学习基础
深度学习基础
自然语言处理
计算机视觉
人工智能伦理与法律问题
目录
人工智能简介
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，实现人机交互和自主决策的技术。
人工智能
让机器具备类似于人类的思维和行为能力，实现人机协同和智能自主化。
人工智能的核心
20世纪50年代，人工智能概念开始出现，机器开始替代部分重复性、简单性工作。
起步阶段
20世纪70年代，人工智能发展遭遇瓶颈，人们开始反思其发展路径和方向。
反思阶段
20世纪80年代，人工智能技术开始在各个领域得到应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
应用阶段
21世纪初，随着大数据、云计算、深度学习等技术的快速发展，人工智能进入蓬勃发展阶段。
蓬勃发展阶段
机器学习基础
总结词
详细描述机器学习的定义，以及其分类情况。
详细描述
机器学习是一门研究计算机如何从数据中自动提取知识和模式的学科。根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型。
总结词
比较监督学习和无监督学习的异同点。
详细描述
监督学习是指利用已知标签的数据进行学习的过程，通过训练数据集中的输入和输出关系来预测新的数据。无监督学习则是利用没有标签的数据进行学习的过程，通过分析数据的内在结构和模式来进行聚类、降维等任务。
介绍决策树和随机森林的基本原理和应用场景。
总结词
决策树是一种常见的分类和回归方法，通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建决策规则。随机森林则是由多棵决策树组成的集成学习算法，通过将多棵树的预测结果进行投票或平均来提高模型的准确性和鲁棒性。决策树和随机森林在数据挖掘、自然语言处理等领域有广泛的应用。
详细描述
比较支持向量机和神经网络的基本原理和优缺点。
总结词
支持向量机（SVM）是一种分类和回归方法，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来实现分类。神经网络则是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练来学习和预测数据之间的复杂关系。支持向量机和神经网络在图像识别、语音识别等领域有广泛的应用，但神经网络的训练过程相对复杂，需要更多的数据和计算资源。
详细描述
深度学习基础
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用神经网络模型来模拟人脑的认知过程，通过训练大量的数据来自动提取特征，并做出决策和预测。
深度学习的原理基于神经网络的层次结构，通过多层的非线性变换对输入数据进行抽象和表示，以实现复杂的功能和任务。
深度学习的原理
深度学习的定义
01
02
CNN通过局部连接、权重共享和下采样等技术，有效地提取图像中的特征，广泛应用于图像分类、目标检测和人脸识别等领域。
卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。
长短时记忆网络（LSTM）是RNN的一种变体，通过引入记忆单元和遗忘门机制，解决了RNN在处理长序列时出现的梯度消失问题，能够更好地处理时序数据和长期依赖关系。
生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新数据的深度学习模型，由生成器和判别器两个网络组成，通过相互竞争来生成高质量的数据。
变分自编码器（VAE）是一种用于数据压缩和生成的深度学习模型，通过最大化ELBO（EvidenceLowerBound）来学习数据的潜在表示，并生成与原始数据相似的新数据。
自然语言处理
将词汇空间嵌入到低维连续向量空间的技术，使得语义相似的词在向量空间中距离相近。
词嵌入
利用词嵌入技术将词汇表示为向量，以便于计算机处理和理解。
词向量表示
Word2Vec、GloVe等。
常用算法
预测给定前文情况下下一个词的概率分布，用于文本生成和语言理解。
语言模型
生成模型
常用算法
根据目标输出序列逆向生成符合语法和语义规则的文本序列，用于机器翻译和对话系统。
RNN、LSTM、Transformer等。
03
02
01
利用自然语言处理技术对文本进行深入理解，提取其中的实体、关系、意图等信息。
语义分析
利用自然语言处理技术对文本进行情感倾向性分析，判断文本所表达的情感是积极还是消极。
情感分析
舆情监控、产品评论分析、社交媒体分析等。
应用场景
计算机视觉
总结词
图像分类是根据图像的内容将其归类到预定义的类别中，目标检测则是识别图像中的特定物体并确定其位置和大小。
详细描述
图像分类是计算机视觉领域中一项基础任务，通过训练深度学习模型，可以对图像进行自动分类。目标检测则是更高级的任务，需要模型不仅能识别物体，还能精确地定位物体的位置和大小。
VS
图像分割是将图像划分为多个区域或对象的过程，立体视觉则是利用多幅图像来重建三维场景的方法。
详细描述
图像分割是计算机视觉中的
文档评论（0）