人工智能技术的基础知识与理论.pptx

人工智能技术的基础知识与理论汇报人：PPT可修改2024-01-21CATALOGUE目录人工智能概述机器学习原理及算法深度学习技术与应用自然语言处理技术与应用计算机视觉技术与应用人工智能伦理、法律和社会影响01人工智能概述定义人工智能（AI）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发展历程人工智能的发展大致经历了以下几个阶段：符号主义、连接主义、深度学习等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定义与发展历程机器人技术结合机械、电子、计算机等技术，开发出能够自主行动、感知环境并作出决策的机器人，应用于工业自动化、家庭服务、医疗护理等领域机器学习通过训练大量数据来让计算机自主地进行学习和改进，应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域计算机视觉模拟人类视觉系统，对图像和视频进行识别、分析和理解，应用于安防监控、医疗影像分析、自动驾驶等领域自然语言处理让计算机理解和生成人类语言，应用于机器翻译、智能问答、情感分析等领域人工智能应用领域包括芯片、传感器、算法等基础设施和技术，为人工智能提供底层支持。

基础层技术层应用层产业生态包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等核心技术，为人工智能应用提供技术支持包括智能机器人、智能家居、智能医疗等具体应用场景和产品，是人工智能技术的最终体现包括科研机构、高校、企业等组成的产业生态，为人工智能技术的发展提供人才、资金等支持人工智能产业链结构02机器学习原理及算法逻辑回归（Logistic Regression）决策树（Decision Trees）梯度提升树（Gradient Boosting Trees）线性回归（Linear Regression）支持向量机（Support Vector Machines）随机森林（Random Forests）010203040506监督学习算法02030401非监督学习算法K-均值聚类（K-means Clustering）层次聚类（Hierarchical Clustering）主成分分析（Principal Component Analysis）自编码器（Autoencoders）强化学习算法Q-学习（Q-Learning）演员-评论家算法（Actor-Critic Methods）策略梯度（Policy Gradients）深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient）03深度学习技术与应用神经元模型激活函数前向传播反向传播神经网络基本原理神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和功能。

输入信号通过神经网络层层传递，最终得到输出结果引入非线性因素，使得神经网络可以逼近任意函数根据输出结果与真实结果的误差，反向调整神经网络的权重参数通过卷积核在输入数据上滑动，提取局部特征卷积层降低数据维度，减少计算量，同时保留重要特征池化层将卷积层和池化层提取的特征进行整合，输出最终结果全连接层图像分类、目标检测、语音识别等典型应用卷积神经网络（CNN）神经网络中的隐藏层状态不仅与当前输入有关，还与上一时刻的隐藏层状态有关循环结构解决RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题长短期记忆（LSTM）简化LSTM结构，减少计算量，同时保持较好的性能门控循环单元（GRU）自然语言处理、机器翻译、语音合成等典型应用循环神经网络（RNN）04自然语言处理技术与应用将文本中的单词或词组识别出来，包括词性标注、命名实体识别等任务词汇识别词汇消歧新词发现解决一词多义的问题，根据上下文确定单词或词组的正确含义从大量文本中发现新的词汇或短语，用于扩充词典或语言模型030201词法分析技术句子成分分析确定句子中各个成分之间的关系，如主谓关系、动宾关系等短语结构分析识别和分析句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。

依存句法分析通过分析句子中词语之间的依存关系，揭示句子的结构句法分析技术词义消歧根据上下文确定多义词在特定语境下的含义实体链接将文本中的实体与知识库中的对应实体进行链接，实现语义层面的理解情感分析识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于情感计算和舆情分析等领域问答系统根据用户的问题，在文本或知识库中寻找答案，实现自然语言交互和智能问答语义理解技术05计算机视觉技术与应用 图像识别技术基于特征的图像识别提取图像中的特征，如边缘、角点、纹理等，通过分类器进行识别深度学习图像识别利用深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），自动学习和提取图像特征，并进行分类和识别人脸识别技术通过人脸检测和人脸特征提取，将人脸图像与数据库中的已知人脸进行比对和识别传统目标检测方法采用滑动窗口或区域提议等方法，在图像中搜索和定位目标对象基于深度学习的目标检测利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，实现端到端的目标检测和识别实时目标检测技术针对实时应用场景，采用轻量级神经网络模型，如YOLO、SSD等，实现快速准确的目标检测目标检测技术03020103风格迁移技术将一幅图像的风格迁移到另一幅图像上，生成具有指定风格的图像。

01生成对抗网络（GAN）通过训练生成器和判别器两个神经网络模型，实现图像生成和判别02变分自编码器（VAE）利用变分推断和自编码器结构，学习数据分布并生成新图像图像生成技术06人工智能伦理、法律和社会影响人工智能系统通常需要大量数据进行训练，如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致数据泄露，进而威胁个人隐私和企业安全数据泄露风险如果人工智能系统使用的训练数据存在偏见或歧视，那么系统可能会产生不公平的结果，从而加剧社会不平等数据歧视问题人工智能系统可能成为黑客攻击的目标，或者被恶意软件利用，导致系统崩溃、数据泄露等问题黑客攻击和恶意软件数据隐私和安全问题123随着人工智能技术的发展，越来越多的工作将被自动化取代，导致大量劳动力失业自动化取代人力同时，人工智能也将创造新的职业和就业机会，例如需要更多的人来开发、部署和维护人工智能系统新兴职业的出现为了适应人工智能带来的就业市场变化，教育和培训将变得更加重要，以帮助劳动力掌握新技能并适应新的工作环境教育和培训的重要性人工智能对就业市场的影响辅助诊断和治疗在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提高医疗效率和准确性远程医疗和健康监测通过人工智能技术，患者可以在家中进行远程医疗咨询和健康监测，从而方便患者并获得更好的医疗体验。

个性化教育人工智能可以根据每个学生的学习进度和能力水平提供个性化的教育内容和教学方法，从而提高教学效果人工智能在教育和医疗领域的应用THANKS感谢观看。