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高級人工智能第十一章課件目錄CONTENTS人工智能概述機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)自然語言處理計算機(jī)視覺強(qiáng)化學(xué)習(xí)01CHAPTER人工智能概述指通過計算機(jī)程序和算法,使機(jī)器能夠模擬人類的感知、認(rèn)知、學(xué)習(xí)和推理等智能行為,從而完成復(fù)雜任務(wù)的技術(shù)。指利用人工智能技術(shù)構(gòu)建的系統(tǒng),能夠自主地完成特定的任務(wù)或提供服務(wù)。人工智能的定義AI系統(tǒng)人工智能20世紀(jì)50年代,人工智能概念開始出現(xiàn),機(jī)器翻譯、專家系統(tǒng)等初步應(yīng)用。起步階段反思階段應(yīng)用階段集成階段20世紀(jì)70年代,人工智能遭遇技術(shù)瓶頸,對技術(shù)發(fā)展進(jìn)行反思。20世紀(jì)80年代,人工智能技術(shù)開始在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,如自然語言處理、機(jī)器視覺等。21世紀(jì)初,隨著大數(shù)據(jù)、云計算和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展,人工智能技術(shù)得到進(jìn)一步集成和應(yīng)用。人工智能的發(fā)展歷程利用計算機(jī)視覺、傳感器融合等技術(shù)實現(xiàn)車輛自主駕駛。自動駕駛利用自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)人機(jī)語音交互。智能語音助手利用自然語言處理和知識圖譜等技術(shù)提供智能化的客戶服務(wù)。智能客服利用計算機(jī)視覺和模式識別等技術(shù)實現(xiàn)安全監(jiān)控和預(yù)警。智能安防人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域02CHAPTER機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)是一門跨學(xué)科的學(xué)科,它使用計算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為,通過不斷地獲取新的知識和技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu),從而提高自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義可以從不同角度理解,例如從認(rèn)知科學(xué)的角度,機(jī)器學(xué)習(xí)是研究人類學(xué)習(xí)過程并進(jìn)行計算機(jī)模擬;從工程角度,機(jī)器學(xué)習(xí)是設(shè)計和分析系統(tǒng),使其能夠隨著時間的推移自動改進(jìn)性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義通過已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí),并從中提取出規(guī)律和特征,以便對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測。有監(jiān)督學(xué)習(xí)在沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行學(xué)習(xí),通過聚類、降維等方式發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和關(guān)系。無監(jiān)督學(xué)習(xí)通過與環(huán)境交互并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行自我調(diào)整,以實現(xiàn)長期目標(biāo)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,利用部分有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)和部分無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的分類線性回歸通過找到最佳擬合直線來預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)。支持向量機(jī)通過找到能夠?qū)⒉煌悇e的數(shù)據(jù)點最大化分隔的決策邊界。樸素貝葉斯分類器基于概率論的分類器,通過計算不同特征條件下各類別的概率來進(jìn)行分類。K最近鄰算法根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中與新數(shù)據(jù)點最接近的K個鄰居的類別來進(jìn)行分類。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本算法03CHAPTER深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多層神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過逐層傳遞的方式將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為抽象層次更高的特征表示。深度學(xué)習(xí)模型基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和模式。深度學(xué)習(xí)一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦的認(rèn)知過程,實現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的自動特征提取和分類。深度學(xué)習(xí)的定義

深度學(xué)習(xí)的基本原理反向傳播算法一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法,通過計算輸出層與目標(biāo)值之間的誤差,逐層反向傳播并更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)。激活函數(shù)用于非線性轉(zhuǎn)換的函數(shù),如sigmoid、tanh、ReLU等,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的特征表示。批處理與隨機(jī)梯度下降在訓(xùn)練過程中,將數(shù)據(jù)分成小批量進(jìn)行訓(xùn)練,并使用隨機(jī)梯度下降算法來更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。圖像識別通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)語音到文本的自動轉(zhuǎn)換。語音識別自然語言處理推薦系統(tǒng)01020403通過深度學(xué)習(xí)分析用戶行為和喜好,實現(xiàn)個性化推薦。利用深度學(xué)習(xí)對圖像進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測和語義分割等任務(wù)。利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域04CHAPTER自然語言處理自然語言處理的定義自然語言處理(NLP):是指利用計算機(jī)對人類自然語言進(jìn)行各種處理,包括理解、生成、轉(zhuǎn)換、檢索、分析等,以實現(xiàn)人機(jī)交互。自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,旨在讓計算機(jī)能夠像人類一樣理解和運(yùn)用自然語言。將文本分解成一個個的詞語或詞素,以便進(jìn)行后續(xù)的處理。詞法分析研究句子中詞語之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,建立詞語之間的依存關(guān)系。句法分析理解詞語、短語和句子的含義,進(jìn)行文本的情感分析、信息抽取等。語義分析將計算機(jī)內(nèi)部的信息轉(zhuǎn)化為自然語言文本,供人類閱讀和交流。文本生成自然語言處理的基本技術(shù)信息檢索通過自然語言處理技術(shù),實現(xiàn)對大量文本信息的快速檢索和篩選。機(jī)器翻譯利用自然語言處理技術(shù),將一種語言的文本自動翻譯成另一種語言的文本。智能客服通過自然語言處理技術(shù),實現(xiàn)智能化的客戶服務(wù)和問答系統(tǒng)。情感分析通過自然語言處理技術(shù),對文本進(jìn)行情感傾向性分析和輿情監(jiān)控。自然語言處理的應(yīng)用領(lǐng)域05CHAPTER計算機(jī)視覺總結(jié)詞計算機(jī)視覺是使用計算機(jī)模擬人類視覺功能的技術(shù)。詳細(xì)描述計算機(jī)視覺涉及通過圖像處理、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),讓計算機(jī)能夠像人類一樣理解和分析圖像,并從中提取出有用的信息。計算機(jī)視覺的定義計算機(jī)視覺的基本技術(shù)包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取、圖像分類和目標(biāo)檢測等??偨Y(jié)詞圖像采集是獲取圖像的過程,預(yù)處理則是對圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)等操作,使其更適合后續(xù)處理。特征提取是從圖像中提取出有用的特征信息,圖像分類是根據(jù)提取的特征信息對圖像進(jìn)行分類,目標(biāo)檢測則是識別出圖像中的特定目標(biāo)。詳細(xì)描述計算機(jī)視覺的基本技術(shù)VS計算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,包括安防監(jiān)控、智能交通、醫(yī)療診斷、工業(yè)自動化等。詳細(xì)描述在安防監(jiān)控領(lǐng)域,計算機(jī)視覺可以用于人臉識別、行為分析等;在智能交通領(lǐng)域,可以用于車輛檢測、交通流量分析等;在醫(yī)療診斷領(lǐng)域,可以用于病灶檢測、醫(yī)學(xué)影像分析等;在工業(yè)自動化領(lǐng)域,可以用于生產(chǎn)線上的質(zhì)量檢測、機(jī)器人導(dǎo)航等??偨Y(jié)詞計算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域06CHAPTER強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),通過與環(huán)境互動,智能體(agent)學(xué)習(xí)如何做出最優(yōu)決策,以最大化累積獎勵。它與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于,強(qiáng)化學(xué)習(xí)沒有明確的正確答案或標(biāo)簽,而是通過試錯(trial-and-error)的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的定義強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工作原理智能體通過與環(huán)境互動,不斷嘗試不同的行為,并根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵或懲罰來更新其策略(policy),以最大化累積獎勵。智能體的目標(biāo)是找到一個最優(yōu)策略,使得在給定狀態(tài)下采取最優(yōu)行動能夠獲得最大的累積獎勵。自動駕駛強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以幫助自動駕駛系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何駕駛,通過模擬和實際道路測試來提高駕駛技能。推薦系統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以用于構(gòu)建推薦系統(tǒng),根據(jù)

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