北京邮电大学人工智能课件

北京邮电大学人工智能课件本课件介绍了人工智能基础知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等课程内容涵盖人工智能核心概念、算法和应用，并提供大量案例和实战项目什么是人工智能机器智能学习与适应人工智能是指使机器模拟人类智能的技术领域，让机器系统可以通过学习大量的數據来提高自己的能力，并根据AI AI能够像人一样思考、学习和解决问题新的信息不断调整和改进自身的性能自动化和效率广泛应用可以自动化执行许多任务，提高效率，减少人力成本，并已经广泛应用于各个领域，如自动驾驶、医疗诊断、金融AI AI解决复杂的问题，带来新的可能性交易、语音识别和图像识别等人工智能的历史发展现代人工智能1深度学习、神经网络早期人工智能2专家系统、逻辑推理萌芽阶段3图灵测试、符号主义人工智能发展历程可分为三个阶段萌芽阶段、早期人工智能和现代人工智能萌芽阶段主要关注符号主义和逻辑推理早期人工智能则重点发展专家系统和逻辑推理现代人工智能则以深度学习、神经网络为代表，取得了突破性进展人工智能的基本概念和技术人工智能定义关键技术应用领域人工智能是指使计算机像人一样思考、机器学习计算机从数据中学习模式，人工智能广泛应用于各个领域，包括医学习和行动的能力并做出预测或决策疗保健、金融、交通、制造业等它涉及到机器学习、深度学习、自然语深度学习一种强大的机器学习技术，它可以提高效率、降低成本，并改善人言处理等技术使用人工神经网络来处理复杂数据们的生活质量机器学习的基本原理算法流程训练数据和测试数据模型预测特征工程机器学习算法通常包含数据机器学习模型需要大量数据训练好的机器学习模型可以特征工程是机器学习的重要收集、数据预处理、模型训进行训练，并使用测试数据对新数据进行预测，例如分环节，它可以将原始数据转练、模型评估、模型部署等评估模型的泛化能力类、回归、聚类等任务化为更适合模型学习的特征步骤神经网络与深度学习神经网络深度学习应用领域神经网络由多个神经元组成，通过连接深度学习是神经网络的一种特殊形式，深度学习广泛应用于图像识别、语音识和权重相互连接，模拟人脑的结构和功具有多层结构，能够从大量数据中自动别、自然语言处理等领域，并推动了人能提取特征工智能技术的快速发展自然语言处理语言理解语言生成自然语言处理技术让计算机理计算机可以根据给定信息生成解人类语言，包括语法、语义自然语言文本，例如机器翻译和语用、自动摘要和问答系统语言分析语言交互对文本进行分析，提取关键信人与计算机之间的自然语言交息，例如情感分析、主题提取互，例如对话系统、语音助手和命名实体识别和虚拟助理计算机视觉图像识别目标检测图像分割图像生成计算机视觉的核心任务之一在图像中定位和识别特定目将图像分成不同的区域，例利用深度学习生成新的图像，识别图像中的物体、场景标，如自动驾驶中的车辆检如人像分割，将图像中的人，例如图像风格迁移和图像、人脸等测与背景分离超分辨率智能决策与规划智能规划决策过程应用场景智能决策与规划是人工智能的重要领域智能决策涉及在多个选项中选择最佳行智能决策与规划在各个领域都有广泛的，涉及使用算法和模型来制定最佳行动动，并考虑可能的结果和风险决策过应用，例如交通运输、物流、医疗保健方案，以实现目标规划通常需要考虑程通常需要综合各种因素，例如信息、、金融等这些领域需要根据实时信息各种约束和条件，以确保行动的有效性目标、风险和约束做出快速决策，以优化效率和效益和可行性人工智能在各行业的应用人工智能技术正在迅速改变着各行各业从医疗保健到金融服务，从制造业到零售业，人工智能正在推动着效率、生产力和创新的提高人工智能应用涵盖了各种领域，例如自动驾驶汽车、个性化推荐系统、智能医疗诊断、金融风险管理、智能客服、语音识别等随着人工智能技术的不断发展，其在各行业的应用将越来越广泛，并对社会产生深远的影响机器人技术机械结构控制系统

1.

2.12机器人通常由机械臂、传感机器人控制系统负责接收指器、驱动器和控制器组成，令、处理信息并控制机器人可以执行各种任务的运动和行为人工智能应用领域

3.

4.34人工智能技术赋予机器人更机器人应用于工业生产、医强的感知、学习和决策能力疗保健、服务行业、太空探，使其能够适应复杂环境索等多个领域人工智能的伦理与社会影响隐私与安全就业与社会公正人工智能系统收集大量个人数据，引发人工智能可能取代部分人类工作，引发隐私泄露和滥用的风险，需要建立严格就业失业问题，需要进行职业技能培训的数据保护机制，促进社会公平人工智能系统可能存在安全漏洞，被恶人工智能系统可能存在歧视，对某些群意攻击，对社会安全造成威胁，需要加体不公平，需要制定公平原则，确保人强安全防护工智能公平使用人工智能的未来发展趋势更强大的计算能力更广泛的应用量子计算等新技术将为人工智能提供更强大的计算能力，推动人工智能将渗透到更多领域，例如医疗、教育、金融等，带来模型更复杂、更精准更智能化的解决方案更人性化的交互更注重伦理与安全人工智能将更深入地理解人类情感，实现更加自然、人性化的随着人工智能应用的扩展，伦理与安全问题将更加重要，需要交互体验制定相关规范和标准人工智能算法与程序设计算法实现开发环境程序测试将人工智能算法转化为可执行的程序，选择合适的编程语言和开发工具，构建测试和评估程序的性能，确保其能够满并利用编程语言进行实现高效的开发环境足预期要求编程基础Python变量和数据类型运算符和表达式支持多种数据类型，例提供了丰富的运算符，Python Python如整数、浮点数、字符串、布例如算术运算符、比较运算符尔值等变量是存储数据的容、逻辑运算符等，用于构建表器，可以方便地进行操作和访达式进行计算和判断问控制流语句函数条件语句（）和循环函数是一段可重复使用的代码if-elif-else语句（、）可以控制块，可以接受参数并返回结果for while程序的执行流程，实现不同的，提高代码的模块化和可重用逻辑分支和重复执行性库的使用NumPy数组创建数组操作数学运算索引与切片库提供多种创建数库提供了丰富的数库支持各种数学运库支持使用索引和NumPy NumPy NumPyNumPy组的方法，例如使用组操作函数，例如算，例如加减乘除，幂运算切片访问数组元素，这使得函数创建数组获取数组形状，三角函数等，这些运算可对数组的特定元素进行操作`np.array``np.shape`，使用创建全，改变数组以在数组上进行变得非常方便`np.zeros``np.reshape`零数组，使用形状，转`np.ones``np.transpose`创建全一数组等置数组等数据分析库Pandas数据结构数据操作数据可视化提供了和两库提供了一系列方便的操作方法可以直接与库集成Pandas SeriesDataFrame PandasPandas Matplotlib种主要数据结构，它们类似于，用于数据筛选、排序、分组、聚合、，方便用户快速绘制各种图表，直观地Python列表和字典，但更加强大灵活合并和转换展现数据规律可视化库Matplotlib数据可视化定制图表12使用库可以创建可调整图表颜色、线条粗细Matplotlib各种图表，如折线图、散点、标签和标题，使图表更清图、直方图和饼图晰易懂交互式绘图3可以创建交互式图表，允许用户缩放、平移和选择数据点机器学习库Scikit-learn库机器学习算法Python是中广泛使用包括监督学习、无监督学习和强化Scikit-learn Python的机器学习库，提供各种算法和工学习等具数据分析可视化涵盖数据预处理、特征工程、模型可视化数据模式，方便用户理解模评估和调优等环节型性能和结果深度学习框架TensorFlow强大的计算能力丰富的模型库支持加速，可高效处理大量数据，适用于复杂拥有预训练模型，可直接用于各种任务，节省时间TensorFlow GPUTensorFlow模型的训练和推理和资源灵活的部署方式活跃的社区支持多种平台和设备，可部署在云端、本地服务器拥有庞大的社区，提供丰富的资源和支持，方便开TensorFlow TensorFlow和移动设备上发者学习和解决问题深度学习框架PyTorch广泛的社区支持拥有一个庞大且活跃的社区，提供丰富的教程、文档和示例代码，为用户提供了强大的支持PyTorch社区贡献了大量的预训练模型和库，使开发人员能够快速启动和运行其项目数据预处理与特征工程数据清洗1处理缺失值、异常值、重复数据数据转换2对数据进行归一化、标准化等操作特征提取3从原始数据中提取出对模型预测有用的特征特征选择4选择对模型预测最有影响力的特征数据预处理和特征工程是机器学习项目中的重要步骤，可以提高模型的性能和泛化能力监督学习算法回归分类

1.

2.12预测连续值，例如预测房价预测离散值，例如识别图像或股票价格中的物体或垃圾邮件分类聚类降维

3.

4.34将数据点分组，例如将客户减少数据维度，例如从高维细分为不同的群体数据中提取主要特征无监督学习算法聚类算法降维算法关联规则挖掘异常检测算法将数据划分成多个组或簇，减少数据的维数，同时保留发现数据集中不同变量之间识别数据集中与正常模式显使同一组中的数据点彼此相数据的关键信息，例如主成的关联关系，例如市场购物著不同的异常数据点，例如似，而不同组中的数据点差分分析（）和线性判别分篮分析和网络行为分析欺诈检测和网络安全分析PCA异较大析（）LDA强化学习算法强化学习的定义关键概念应用领域强化学习是一种机器学习方法，它通代理、环境、状态、动作、奖励，以游戏、机器人控制、自动驾驶、推荐过与环境交互来学习最佳行动策略及通过反复试验来最大化累积奖励系统和金融交易等领域模型评估与调优模型评估参数调优使用测试集评估模型性能，例如准确率、召通过调整模型参数和超参数来提高模型性能回率、分数等指标，例如学习率、正则化参数等F1交叉验证模型优化使用交叉验证技术来评估模型性能并防止过使用优化算法来改进模型结构和训练过程，拟合例如梯度下降算法、随机梯度下降算法等人机交互与对话系统自然语言理解对话管理12对话系统需要理解用户用自对话系统需要根据用户的输然语言表达的意思，才能做入，选择合适的回应，并保出正确的回应持对话的流畅性自然语言生成语音识别与合成34对话系统需要将选择的回应语音识别将用户的语音转换用自然语言表达出来，让用成文本，语音合成将文本转户理解换成语音计算机视觉与图像处理人脸识别自动驾驶医疗图像诊断图像分类人脸识别是计算机视觉中重自动驾驶汽车需要利用图像计算机视觉可以辅助医生识图像分类是计算机视觉的基要的应用领域，被广泛应用处理技术识别道路、交通信别医疗影像中的病灶，提高本任务，例如，将图像识别于安全、支付、身份认证等号灯、行人等信息，实现安诊断准确率，例如，肿瘤检为猫、狗、汽车等不同类别场景全驾驶测、骨骼识别、心血管疾病诊断等自然语言处理与文本挖掘自然语言处理文本挖掘自然语言处理是计算机科学领域的一个分支，旨在使文本挖掘是利用数据挖掘技术来提取文本中的有价值的信息和NLP计算机能够理解、解释和生成人类语言知识技术包括文本分析、情感分析、机器翻译、语音识别、文本挖掘技术包括主题模型、文本聚类、文本分类、命名实体NLP文本摘要等识别等人工智能在医疗健康领域的应用人工智能正在改变医疗健康领域，从疾病诊断到药物研发，人工智能技术的应用越来越广泛例如，人工智能可以帮助医生进行更准确的诊断，并提供个性化的治疗方案人工智能还可以加速新药研发，并提高医疗保健服务质量人工智能在金融领域的应用人工智能在金融领域广泛应用，为金融机构带来显著效益人工智能可以优化风险管理、欺诈检测、投资组合管理、客户服务等多个方面自动化的风险评估•个性化的投资建议•智能客服机器人•反洗钱和欺诈检测•人工智能在教育领域的应用人工智能正在改变教育领域，为学生和教师创造新的机会它可以提供个性化学习体验，帮助学生更有效地学习，并改善教育效率和质量例如，智能辅导系统可以根据学生的学习进度和需求提供个性化学习内容和指导人工智能还可以用于自动批改作业，节省教师时间，并提供更准确的反馈。