2024年人工智能课件--第1页
人工智能课件
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一、引言
1.机器学习：通过算法让计算机从数据中学习，获取知识，提
高性能。
2.深度学习：一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神
经网络模拟人脑的神经元结构，实现对复杂数据的抽象表示。
3.自然语言处理：让计算机理解和人类自然语言，包括语音识
别、语义理解、机器翻译等。
4.计算机视觉：让计算机具备处理和理解图像、视频的能力，
包括图像识别、目标检测、场景理解等。
5.强化学习：通过奖励和惩罚机制，让计算机在与环境的交互
中学习最优策略。
1.医疗健康：辅助诊断、医疗影像分析、个性化治疗等。
2.教育：智能教学、个性化推荐、学习分析等。
3.金融：信贷评估、风险管理、智能投顾等。
4.交通：无人驾驶、智能交通管理、车联网等。
5.家居：智能家居、家庭、语音等。
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6.制造业：智能制造、工业、预测维护等。
七、
一、机器学习
1.监督学习：通过输入数据和对应的正确标签，让计算机学习
如何将输入映射到输出。监督学习广泛应用于分类和回归问题，如
手写数字识别、垃圾邮件检测等。
2.无监督学习：让计算机从无标签的数据中学习。无监督学习
的主要任务包括聚类和降维，如客户分群、特征提取等。
3.强化学习：通过奖励和惩罚机制，让计算机在与环境的交互
中学习最优策略。强化学习在游戏、自动驾驶等领域有广泛应用。
二、深度学习
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经
网络模拟人脑的神经元结构，实现对复杂数据的抽象表示。深度学
习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
1.卷积神经网络（CNN）：主要用于图像识别、目标检测等任
务。CNN通过卷积、池化等操作提取图像特征，具有局部感知、参
数共享等特点。
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2.循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列分
析、自然语言处理等。RNN能够捕捉序列数据中的长距离依赖关
系。
3.对抗网络（GAN）：由器和判别器组成，通过对抗训练高质量
的数据。GAN在图像、数据增强等领域有广泛应用。
三、自然语言处理
自然语言处理（NLP）是让计算机理解和人类自然语言的技术。
NLP的主要任务包括语音识别、语义理解、机器翻译等。
1.词嵌入：将词语映射为高维空间的向量表示，使语义相近的
词语在向量空间中距离较近。词嵌入方法有Word2Vec、GloVe等。
2.语法分析：分析句子结构，识别句子的主谓宾等成分。语法
分析方法有依存语法分析、成分句法分析等。
3.机器翻译：将一种语言的文本自动翻译为另一种语言。机器
翻译方法有基于规则的翻译、统计机器翻译、神经机器翻译等。
四、计算机视觉
计算机视觉
