《清華AI培訓(xùn)》課件

《清華AI培訓(xùn)》課件歡迎參加清華AI培訓(xùn)，我們將深入探討人工智能技術(shù)及其應(yīng)用。課程背景和目標(biāo)背景人工智能技術(shù)正快速發(fā)展，改變著各行各業(yè)。目標(biāo)幫助學(xué)員了解AI基礎(chǔ)知識(shí)，掌握關(guān)鍵技術(shù)，并具備實(shí)際應(yīng)用能力。AI技術(shù)的發(fā)展歷程1從圖靈測(cè)試到機(jī)器學(xué)習(xí)，AI技術(shù)經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展歷程。2深度學(xué)習(xí)的興起，開(kāi)啟了人工智能的新時(shí)代。3未來(lái)，AI技術(shù)將繼續(xù)推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念1學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中提取規(guī)律。2模型描述規(guī)律的數(shù)學(xué)表達(dá)式。3預(yù)測(cè)根據(jù)規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法概述分類(lèi)將數(shù)據(jù)劃分為不同的類(lèi)別?；貧w預(yù)測(cè)連續(xù)值的輸出。常見(jiàn)算法線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等。回歸模型與分類(lèi)模型回歸模型用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，如房?jī)r(jià)、溫度等。分類(lèi)模型用于預(yù)測(cè)離散值，如垃圾郵件、疾病診斷等。數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性數(shù)據(jù)清洗處理缺失值、異常值等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式。特征縮放對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化。特征工程的方法與技巧特征選擇選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)有幫助的特征。特征提取從原始特征中提取新的特征。特征構(gòu)造根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)創(chuàng)建新的特征。算法性能評(píng)估指標(biāo)準(zhǔn)確率正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。精確率預(yù)測(cè)為正樣本中，真正為正樣本的比例。召回率實(shí)際為正樣本中，預(yù)測(cè)為正樣本的比例。F1值精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法概述聚類(lèi)將數(shù)據(jù)劃分成不同的組，組內(nèi)相似性高，組間相似性低。降維減少數(shù)據(jù)的維度，保留重要信息。常見(jiàn)算法K-Means聚類(lèi)、層次聚類(lèi)、主成分分析（PCA）等。聚類(lèi)分析與降維技術(shù)聚類(lèi)分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)。降維技術(shù)用于簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，提高模型效率。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理1神經(jīng)元模擬生物神經(jīng)元的工作方式。2連接權(quán)重表示神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度。3激活函數(shù)引入非線(xiàn)性，提高模型表達(dá)能力。4學(xué)習(xí)算法通過(guò)調(diào)整權(quán)重，優(yōu)化模型性能。深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于圖像、語(yǔ)音等數(shù)據(jù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于序列數(shù)據(jù)，如文本、時(shí)間序列等。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)用于生成新的數(shù)據(jù)，如圖像、文本等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用1圖像分類(lèi)識(shí)別圖像中的物體。2目標(biāo)檢測(cè)定位圖像中的物體并識(shí)別其類(lèi)別。3圖像分割將圖像劃分成不同的區(qū)域。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用1機(jī)器翻譯將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。2語(yǔ)音識(shí)別將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本。3文本生成生成新的文本，如詩(shī)歌、文章等。遷移學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)訓(xùn)練模型在大量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型。微調(diào)使用新的數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行調(diào)整。自然語(yǔ)言處理概述文本分析理解文本內(nèi)容，提取關(guān)鍵信息。文本生成生成新的文本，如文章、代碼等。語(yǔ)音處理處理語(yǔ)音信號(hào)，進(jìn)行識(shí)別、合成等。文本分類(lèi)與情感分析語(yǔ)音識(shí)別核心技術(shù)聲學(xué)模型將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為聲學(xué)特征。語(yǔ)言模型預(yù)測(cè)語(yǔ)音中可能的詞語(yǔ)序列。解碼將聲學(xué)特征和語(yǔ)言模型結(jié)合，得到最終的文本結(jié)果。目標(biāo)檢測(cè)與圖像分割目標(biāo)檢測(cè)定位圖像中的物體并識(shí)別其類(lèi)別。圖像分割將圖像劃分成不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)不同的物體或場(chǎng)景。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用1圖像生成生成逼真的圖像，如人臉、風(fēng)景等。2圖像修復(fù)修復(fù)損壞的圖像。3圖像轉(zhuǎn)換將一種類(lèi)型的圖像轉(zhuǎn)換為另一種類(lèi)型的圖像，如將照片轉(zhuǎn)換為油畫(huà)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理1智能體與環(huán)境交互的系統(tǒng)。2狀態(tài)環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)。3動(dòng)作智能體可以采取的行動(dòng)。4獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)智能體行為的評(píng)價(jià)。智能決策與規(guī)劃決策樹(shù)用于預(yù)測(cè)離散值，如疾病診斷。馬爾可夫決策過(guò)程用于解決動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題。強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。聯(lián)邦學(xué)習(xí)與邊緣計(jì)算聯(lián)邦學(xué)習(xí)在不共享數(shù)據(jù)的情況下，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。邊緣計(jì)算將計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到邊緣設(shè)備，減少網(wǎng)絡(luò)延遲。隱私保護(hù)與安全問(wèn)題數(shù)據(jù)脫敏保護(hù)用戶(hù)隱私信息。安全機(jī)制防止數(shù)據(jù)被盜竊或篡改。模型安全防止模型被攻擊或誤用。倫理與社會(huì)影響公平性避免算法歧視。透明度提高算法的可解釋性。責(zé)任明確算法的責(zé)任主體。就業(yè)應(yīng)對(duì)自動(dòng)化帶來(lái)的就業(yè)挑戰(zhàn)。社會(huì)影響評(píng)估AI技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響。培訓(xùn)總結(jié)與展望1回顧回顧課程內(nèi)容和重點(diǎn)。2展望展望人工智能技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。3