《AI技术入门讲座》课件

《技术入门讲座》AI欢迎来到《技术入门讲座》，我们将深入了解技术的基本原理、发展AI AI趋势和应用实践技术概述AI定义应用人工智能（）是指计算机模拟人类智能的科技领域，它涵已经广泛应用于各个领域，包括自动驾驶、医疗诊断、金AI AI盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，旨在使机器融分析、智能家居、智能客服等，并不断推动着社会发展和技能够像人类一样思考和学习术进步技术的历史发展AI1950s1人工智能概念诞生，早期研究聚焦于逻辑推理和符号处理1980s2专家系统兴起，应用于医疗诊断、金融预测等领域2010s3深度学习技术突破，推动了应用的快速发展AI技术的基本原理AI数据1系统需要大量数据进行训练，以学习模式和规律AI算法2算法是核心，负责对数据进行分析和处理，生成模型AI模型3训练后的模型可以用于预测、分类、决策等任务机器学习简介定义分类机器学习是的一个重要分机器学习算法主要分为监督学AI支，旨在使计算机能够从数据习、无监督学习和强化学习三中学习，无需显式编程大类应用机器学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域监督学习算法定义算法应用监督学习使用已标注的数据训练模型，常见的监督学习算法包括线性回归、逻监督学习用于图像分类、文本情感分以预测新数据的标签辑回归、决策树、支持向量机等析、垃圾邮件过滤等任务无监督学习算法定义无监督学习使用无标签数据训练模型，以发现数据中的隐藏结构和模式算法常见的无监督学习算法包括聚类、降维、关联规则挖掘等应用无监督学习用于客户细分、异常检测、推荐系统等任务强化学习算法定义1强化学习通过与环境交互，不断学习最佳行动策略算法2常见的强化学习算法包括学习、深度强化学习等Q应用3强化学习用于游戏、机器人控制、自动驾驶等任务AI神经网络模型12感知器多层感知器最简单的神经网络模型，用于二分类任务由多个层级组成，可处理复杂任务34卷积神经网络循环神经网络适用于图像识别、目标检测等领域适用于自然语言处理、语音识别等领域计算机视觉应用自动驾驶医疗诊断人脸识别使用计算机视觉技术识别道路、交通信辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制用于身份验证、安全监控、智能门禁等号、行人等定场景自然语言处理应用智能客服机器翻译提供自动化的客户服务，解决常见跨语言文本翻译，促进文化交流问题文本生成自动创作文章、诗歌、代码等文本内容智能语音助手语音识别自然语言理解12识别用户语音，将其转化为理解用户意图，进行语义分文本析语音合成3将文本转化为语音，进行回复智能决策支持系统智能制造和智慧城市智能制造智慧城市利用技术优化生产流程，提高生产效率和产品质量运用技术提升城市管理水平，改善城市交通、环境、公共AI AI安全等伦理和隐私问题AI数据隐私算法偏见保护用户数据安全，防止滥避免算法歧视，确保公平公用和泄露正责任与问责明确决策的责任主体，建立问责机制AI安全与风险评估AI漏洞检测识别系统中的安全漏洞，进行修复和防范AI攻击防御防御针对系统的恶意攻击，保障系统安全AI风险评估评估系统使用带来的潜在风险，制定应对措施AI行业内技术应用案例AI电商推荐金融风控医疗诊断根据用户历史行为和喜好，推荐相关商识别潜在风险，降低金融损失辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制品定人才培养与发展趋势AI人才需求发展趋势人才需求旺盛，涵盖数据科学家、机器学习工程师、算法技术不断进步，对人才的知识和技能要求越来越高AI AI专家等角色开源工具和平台介绍AITensorFlow PyTorch谷歌开发的机器学习框架，功脸书开发的机器学习框架，灵能强大，易于使用活高效，易于学习Scikit-learn机器学习库，提供丰富的算法和工具Python框架快速入门Pytorch安装实战案例使用命令安装库学习使用进行图像分类、文本生成等任务pip PyTorchPyTorch123基础概念了解、自动微分、神经网络等核心概念Tensor框架快速入门Tensorflow数据流图1了解中的数据流图概念TensorFlow模型构建2使用构建神经网络模型TensorFlow模型训练3训练模型并评估其性能数据预处理和特征工程12数据清洗特征提取处理数据中的缺失值、异常值等从原始数据中提取有意义的特征3特征变换对特征进行转换，提高模型性能模型训练和调参技巧模型训练使用训练数据训练模型模型评估评估模型性能，选择最佳模型调参技巧调整模型参数，优化模型性能模型部署和性能优化模型部署性能优化将训练好的模型部署到实际应用场景中优化模型的计算效率和内存使用数据采集和标注技巧数据采集数据标注数据质量123收集用于训练模型的数据对数据进行标注，提供模型训练确保数据质量，提高模型性能AI所需信息联邦学习和边缘计算边缘计算联邦学习将计算任务转移到边缘设备，提高响应速度在保护数据隐私的情况下，进行模型训练前沿技术展望AI生成式多模态AI AI生成文本、图像、视频等内融合多种数据类型，进行更复容杂的任务可解释AI解释模型的决策过程，提高透明度AI行业内人才需求与发展AI人才需求发展趋势人才需求不断增长，薪资水平较领域发展迅速，需要不断学习新AI AI高技术总结与展望应用场景1技术将继续推动各个领域的应用发展AI伦理挑战2需要关注伦理和安全问题，促进负责任的发展AI AI未来展望3技术将不断进步，改变人类生活方式AIQA感谢大家的参与！现在让我们进入问答环节，欢迎大家提出问题。