《AI程序设计》课件

《程序设计》AI探索人工智能的无限可能从基础程序设计开始构建深厚的知识体系通过,动手实践学习算法与技术掌握如何将应用于解决实际问题,AI,AI课程概述学习目标掌握人工智能基础知识和Python编程语言,了解主流机器学习和深度学习算法,并学会在实际应用中应用这些技术课程内容涵盖人工智能历史发展、基本概念和应用领域,以及Python编程基础、机器学习和深度学习相关算法和实践学习收获学会使用Python开发人工智能应用,为将来从事相关工作打下坚实的技术基础人工智能的历史发展古老的起源1人工智能的概念可以追溯到古希腊时代当时科学家就开始,思考如何创造人工物品来模拟人类的行为和智慧世纪的启蒙202世纪年代计算机技术的迅速发展为人工智能研究奠定2050,了基础标志着人工智能的正式诞生,长期发展3从世纪年代到年代人工智能经历了一些起伏但在206080,,后来的几十年间持续取得飞速进步给人类社会带来了深远,影响人工智能的基本概念认知智能机器学习人工智能旨在模拟人类大脑通过从大量数据中学习和识的思维过程如学习、推理和别模式为机器赋予自主学习,,决策等认知能力的能力自然语言处理计算机视觉让计算机能够理解和生成人通过图像和视频分析让机器,类语言实现人机交互具备人类视觉感知和理解能,力人工智能的应用领域医疗健康智能制造金融服务智能交通人工智能在诊断、治疗决智能工厂利用实现自动化在风险评估、欺诈检测、自动驾驶、智能交通管控系AI AI策、手术辅助、药物研发等生产、质量检测、设备维护投资分析、客户服务等方面统等技术可以提高交通效AI方面发挥关键作用提升医优化提高生产效率和产品广泛应用提高金融业务效率、减少事故改善城市出,,,,疗效率和服务质量质量率和精准性行基础语法Python语法规范变量与数据类型流程控制语句函数与模块的语法规范包括缩支持多种数据类型如提供了、支持自定义函数和导Python Python,Python if-else Python进、变量命名、数据类型定整数、浮点数、字符串、布、等流程控制语句可入外部模块提高代码的复用while for,,义等这些都是编写程尔值等开发者可根据需求灵实现程序的逻辑分支和循环性和可维护性,Python,序的基础活使用操作数据类型与运算符数值类型字符串类型支持整数、浮点数和复中的字符串可以用单引Python Python数等数值类型可进行各种算术号、双引号或三引号表示提供,,运算丰富的操作方法布尔类型运算符布尔类型包括和可算术、赋值、比较和逻辑运算True False,用于条件判断和逻辑运算符可用于操作各种数据类型流程控制语句if-else语句根据条件的真假来执行不同的代码块,实现条件判断for循环通过循环遍历容器或者重复执行代码块一定的次数while循环只要满足条件就一直执行代码块,直到条件不成立break和continue可以用来控制循环的流程,跳出或者跳过某些步骤函数与模块函数定义与调用函数作用域学习编写可重复使用的函数并理解局部变量和全局变量的概,理解如何根据需求来传递参数念并掌握函数中变量的作用域,和返回值规则模块导入与使用自定义模块了解如何导入和使用标学会创建和管理自己的模块将Python,准库中的模块提高代码的可重相关功能组织到单独的文件中,用性和组织性以提高代码可维护性面向对象编程类和对象继承与多态类是对象的蓝图定义了对象的属性继承允许创建子类从父类继承属性,和行为对象是类的实例具有特定和方法多态使得不同的对象可以,的状态和功能执行相同的操作封装与抽象静态方法与属性封装将数据和方法包裹在类中隐藏静态方法和属性不依赖于对象实例,,内部实现细节抽象提取出对象的而是属于类本身它们可以在不创共同特征创建更通用的接口建对象的情况下使用,库的使用NumPy数据结构数学运算数据可视化机器学习提供了强大的数组包含大量的数学函与等可视为机器学习算法的NumPy NumPyNumPy MatplotlibNumPy和矩阵数据结构能够高效数可以快速对数组执行各化库集成可以轻松地创建实现提供了基础支持可以,,,,地存储和操作大型数据集种数学运算如加、减、各种类型的图表如折线用于特征工程、模型训练、,,它支持多维数组为数据分乘、除、求平方根等极大图、散点图、柱状图等帮参数优化等关键步骤它是,,,析和机器学习提供了基础提高了数据处理效率助更好地理解数据机器学习工具箱的重要组成部分库的使用Pandas数据加载与清洗数据可视化数据操作与分析提供了强大的数据读取和预处理与等可视化库深度集提供了综合的数据处理工具包括Pandas PandasMatplotlib Pandas,功能可以轻松导入各种格式的数据并进成能够通过简单的生成丰富多样的数据筛选、转换、聚合等功能能够高效,,API,行规范化处理图表有助于深入理解数据地完成复杂的数据分析任务,库的可视化Matplotlib强大的可视化工具是中最流行的可视化库之一提供了丰富的图Matplotlib Python,表类型和高度定制化的选项可以轻松创建各种类型的图表和,可视化效果图像美化与交互通过简单的实现了图形的美化和交互使得数据Matplotlib API,分析和可视化过程更加生动形象机器学习算法概览算法基础监督学习12机器学习算法是基于数据模算法通过训练样本学习预测式识别、预测、分类等功能模型如线性回归、逻辑回,的一系列数学建模和计算方归、支持向量机等法无监督学习强化学习34算法从无标注数据中发现隐算法通过与环境交互获得反,藏结构如聚类分析、主成分馈以优化决策策略广泛应用,,分析等于游戏、机器人等领域线性回归模型基本原理优缺点线性回归假设目标变量与输入线性回归简单易解释、计算效变量之间存在线性关系，通过率高，但对复杂非线性关系不最小二乘法拟合出最优的线性太适用，容易受异常值影响模型应用场景线性回归适用于预测连续型变量如销量、价格、收益等广泛应用于金,,融、经济等领域逻辑回归模型原理概览应用场景12逻辑回归是一种线性分类模逻辑回归常用于二分类问题,型通过建立概率模型来预测如情感分析、欺诈检测、疾,定性因变量的取值病预测等优势特点模型训练34相比于其他分类算法逻辑回采用最大似然估计法对模型,归对特征的线性组合关系有参数进行训练优化实现快速,更强的建模能力高效的分类决策树算法树形结构信息增益多样性可解释性决策树采用树形结构通过一决策树通过信息增益最大化决策树算法适用于各种类型决策树算法生成的模型具有,系列的判断条件对样本进行的方式找到最优划分特征的数据和问题具有很强的通良好的可解释性可以清楚地,,分类用性说明分类依据随机森林算法灵活多变抗过拟合特征重要性分析高效并行随机森林算法能够同时处理通过随机选择特征和数据样随机森林算法能够评估各个随机森林算法的训练过程可分类和回归问题并能够处本来训练决策树随机森林特征对模型预测结果的重要以高度并行化在大数据场,,,理高维数据和缺失值它通算法能够有效地避免过拟合性帮助我们了解数据的关景下具有较快的计算速度,过构建多棵决策树来提高模问题提高模型的泛化能键驱动因素,型的鲁棒性和预测准确性力聚类算法K-Means无监督学习迭代优化广泛应用是一种无监督的聚类算法可以算法通过迭代优化聚类中心位聚类算法广泛应用于市场细K-Means,K-Means K-Means根据数据的相似度自动将其划分成个置不断调整以最小化样本到其所属簇中分、客户分类、异常检测等领域是机器K,,簇不需要预先知道样本的类别标签心的距离平方和学习中常用的聚类分析方法支持向量机SVM分类任务优化求解支持向量机是一种高效的机器学习通过构建最优超平面寻找最大SVM,算法擅长于解决分类问题化间隔的分类边界,核函数技巧广泛应用使用核函数可以将线性不可分问题被广泛应用于文本分类、图像SVM转换为线性可分的高维空间识别、生物信息等多个领域神经网络模型基本原理多层结构应用领域优缺点神经网络模型是模仿人类大神经网络模型通常由输入神经网络在图像识别、自然•优点可以自动学习特脑神经元和突触工作原理而层、隐藏层和输出层组成语言处理、语音识别、金融征不需要人工设计特征,设计的一种机器学习算法隐藏层可以是多层的每一预测等领域广泛应用展现,,它由相互连接的神经元节点层神经元之间都有连接权出强大的学习和建模能力•缺点训练过程复杂,需组成通过复杂的数学运算重通过反向传播算法不断,,要大量数据和计算资源来学习数据模式优化权重框架入门TensorFlow基础知识1学习TensorFlow的基本概念和数据结构编程实践2掌握TensorFlow的编程语法和工作流程模型构建3使用TensorFlow构建简单的机器学习模型模型部署4了解如何将训练好的模型部署到生产环境在本单元中，我们将全面介绍TensorFlow这一强大的深度学习框架从基础概念和数据结构开始，逐步带领大家学习TensorFlow的编程语法和工作流程接着我们将实践如何使用TensorFlow构建简单的机器学习模型，并探讨将训练好的模型部署到生产环境的相关知识通过本单元的学习，同学们将掌握TensorFlow的入门技能卷积神经网络特征提取空间不变性卷积神经网络能自动提取图像卷积层能处理输入图像的平的低级特征如边缘、形状和纹移、缩放等变换提高模型对图,,理并逐层构建更高层次的抽象像位置变化的鲁棒性,特征表示层次结构应用广泛卷积神经网络由多个卷积层、卷积神经网络广泛应用于计算池化层和全连接层组成可以逐机视觉领域如图像分类、目标,,步提取图像的复杂特征检测、图像描述等任务循环神经网络序列捕获动态记忆12循环神经网络擅长处理序列通过内部状态的隐藏层循环,数据如文本、语音和时序信神经网络能够保持之前的信,号能够捕捉数据中的时间依息动态地调整输出,,赖关系广泛应用结构多样34循环神经网络广泛应用于自常见的循环神经网络结构包然语言处理、语音识别、机括简单、和RNN LSTMGRU器翻译等领域展现出强大的等能够针对不同需求做出优,,时间建模能力化自然语言处理自然语言处理概述文本挖掘和分析对话系统和聊天机器人自然语言处理是人工智能的一个重要分自然语言处理可用于分析大量的文本数利用自然语言处理技术可以开发出智能,支旨在让计算机能够理解和生成人类语据发现隐藏的模式和见解应用于客户服对话系统和聊天机器人为用户提供交互,,,,言这包括语音识别、语义分析、机器务、舆情监测等领域式的服务和体验翻译等技术计算机视觉图像处理对象检测利用计算机技术对数字图像进行分从图像或视频中定位和识别特定的析、识别和理解实现对图像的自动物体、人脸等为智能系统提供视觉,,化处理输入增强现实机器视觉将计算机生成的虚拟元素与现实世利用机器学习算法让计算机具备人,界中的图像相结合增强用户体验类视觉系统的基本功能实现自动识,,别和分析强化学习概念探索与利用环境反馈12强化学习代理会在探索新的代理通过与环境的互动获得行动策略和利用已知的最优奖励信号并根据这些信号调,策略之间权衡取舍整自己的行为策略长期目标智能决策34强化学习的目标是找到一种强化学习代理能够自主地做行为策略可以最大化代理从出决策根据环境变化动态调,,环境中获得的长期累积奖整自己的行为策略励人工智能伦理与隐私隐私保护公平性与透明度系统收集和使用个人数据时决策过程应该是可解释的不AI AI,必须尊重隐私权确保数据安全得存在歧视和偏见确保公平公,,和合法合规正道德伦理标准社会责任制定道德准则和伦理标准确应用落实社会责任关注弱势AI,AI,保技术造福人类避免危害和群体减少负面影响促进包容共AI,,,风险享发展安全风险及应对AI安全漏洞伦理风险可解释性AI AI AI系统可能存在各种安全漏洞包括数据系统在决策和行为上可能产生不公许多模型是黑箱操作难以解释其判断AI,AI AI,隐私泄露、模型后门攻击和对抗性样本平、歧视性或违背人类伦理道德的结果依据缺乏可审查性需要提高系统的可,,,AI等需要采取有效的防范措施需要制定相应的道德规范解释性,技术未来发展趋势AI智能化升级融合发展伦理与隐私保护技术落地应用技术将不断提升感知能技术将与物联网、通随着在社会中地位的提技术将从单一功能向全方AIAI5G AIAI力、学习能力和决策能力信、量子计算等前沿技术深升伦理、数据隐私等问题位、跨领域拓展在医疗、,,AI,进一步向智能化发展机器度融合共同推动信息技术将得到更多关注制定相关交通、金融等领域带来深远,学习、深度学习等核心技术的创新突破催生新的应用法规建立健全的管理体系影响为社会生活带来更多,,,,将持续优化实现更智能的模式和产业形态成为技术发展的重要保便利,AI应用场景障课程总结与QA本课程全面探讨了人工智能技术的历史发展、基本概念以及应用领域通过语言的学习学习者掌握了数据处理、机器学习算法以及深度学习Python,模型的基础知识为后续的人工智能实践奠定了基础在课程最后我们将讨,,论人工智能伦理、安全风险以及未来发展趋势为学习者提供全面的人工智,能视角欢迎大家踊跃提出问题我们将一一解答,。