第一章人工智能与深度学习基础
人工智能深度学习：从入门到精通(微课版)-教学大纲
课程大纲上课周（每周3课时）章节内容案例支持1.机器学习、深度学习与人工智能1第一章深度学习简介 2.深度学习与回归分析±及TenSOrFIOW安装 3.深度学习发展历程4.深度学习擅长领域5.安装Tenso1.神经网络模型介绍2.激活函数2第二章神经网络基础 3.神经网络的训练4.神经网络过拟合及处理方法1.神经网络的数据结构3第三章神经网络的 2.图像数据的存储与运算1、美食评分TensorFIow实现 3.线性回归模型的TensorFIow实现2、颜值打分第三章神经网络的TensorFIow实现1.逻辑回归模型的1、手写数字识别2、性别识别42.TensorFIow实现上机实验（一）1.卷积神经网络基本结构5第四章卷积神经网络 2.卷积与池化的通俗理解基础 3.卷积4.池化1.1eNet-51、手写数据识别6第五章经典卷积神经 2.AIexNet2、中文字体识网络（上）别：隶书和行楷1.VGG1×加利福尼亚理第五章经典卷积神经2.BatchNorma1ization技工学院鸟类数7网络（上）巧据库分类3.DataAugmentation技巧2、猫狗分类8第五章经典卷积神经上机实验（二）学生上机利用案例网络（上）实现经典网络9第六章经典卷积神经1、Inception1、花的三分类问题网络（T）2、ResNet2、F1OWer分类问题第六章经典卷积神经1、DenseNet1、性别区分10网络（T）2、MobiIeNet2、狗的分类3、迁移学习11第六章经典卷积神经上机实验（三）学生上机利用案例±1网络（T）实现经典网络12第七章深度学习用于1、词嵌入1、评论数据分析文本序列2、机器作诗初级：逻辑回归2、诗歌数据作诗13第七章深度学习用于1、机器作诗进阶1：RNN诗歌数据作诗文本序列IΛ第七章深度学习用于1、机器作诗进阶2：1STM诗歌数据作诗文本序列15第七章深度学习用于机器翻译原理中英文翻译文本序列第七章深度学习用于上机实验（四）学生上机利用案例16机器自动作诗或翻文本序列译。
人工智能与深度学习的基本原理
人工智能与深度学习的基本原理人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使机器能够具备智能的学科，它主要通过仿生学、认知心理学、计算机科学等多个领域的研究成果来实现。
而在人工智能领域中，深度学习（Deep Learning）则是一种重要的技术手段，它模拟人类大脑的工作方式，通过大量数据训练神经网络，从而实现对数据的分析和处理能力。
一、人工智能的基本原理1.1 仿生学原理人工智能借鉴了生物学中关于人脑功能的研究，通过模拟人类大脑的神经元网络，实现了一种类似于人类思维的智能结构。
1.2 认知心理学原理借鉴了人类的认知过程中的模式识别、记忆、推理等思维活动，将这些活动转化为计算机可以实现的算法和模型，从而实现人工智能的核心功能。
1.3 计算机科学原理在人工智能的发展过程中，计算机科学的发展提供了强有力的技术支持。
计算机算法、数据结构、编程语言等都为人工智能的实现提供了基础。
二、深度学习的基本原理2.1 神经网络模型深度学习使用的是一种类似人脑神经元的网络模型，即神经网络。
神经网络由多个层次的神经元节点组成，通过节点之间的连接和权重进行信息传递和处理。
2.2 反向传播算法深度学习中的神经网络通过反向传播算法进行训练。
该算法首先通过输入数据计算出模型的输出结果，然后通过比较输出结果和实际结果的差异，调整网络中各个节点之间的连接权重，从而不断优化网络模型的性能。
2.3 大数据训练深度学习需要大量的数据进行训练，通过输入大量的数据样本，让神经网络进行学习和调整。
这样，神经网络就可以从大量的数据中提取出特征和规律，并用于未知数据的预测和判断。
三、人工智能与深度学习的应用领域3.1 图像识别人工智能与深度学习在图像识别领域有着广泛的应用。
例如，可以使用卷积神经网络对图像进行特征提取和分类，实现人脸识别、物体识别等功能。
3.2 语音识别通过深度学习的方法，可以对大量的语音数据进行处理和学习，从而实现语音识别的功能。
人工智能算法与深度学习入门
人工智能算法与深度学习入门第一章：概述人工智能算法和深度学习人工智能算法（Artificial Intelligence Algorithm，简称AI算法）是指用于模拟、扩展和拓展人的智能行为的数学模型和计算机程序。
近年来，深度学习（Deep Learning）作为人工智能算法的热门分支，取得了巨大的进展。
深度学习以其出色的性能和广泛的应用领域在学术界和工业界引起了广泛的关注。
本章将对人工智能算法和深度学习进行概述。
第二章：人工智能算法概述人工智能算法是计算机系统中的一种数学模型和计算方法，旨在模拟、复制和扩展人的智能行为。
常见的人工智能算法包括机器学习、模糊逻辑、遗传算法、神经网络等。
机器学习是最常用的人工智能算法之一，它通过从数据中学习规律和模式，自动调整模型参数，实现对未知数据的预测和分类。
模糊逻辑模拟了人类的模糊推理能力，用于处理模糊和不确定的问题。
遗传算法模拟了生物进化的过程，通过优胜劣汰的机制搜索最优解。
神经网络则模拟了人脑的结构和工作原理，通过神经元之间的连接和信号传递实现智能行为。
第三章：深度学习的基本原理深度学习是机器学习的一种分支，它模仿人脑的神经网络结构和工作原理，实现对大规模数据的学习和处理。
深度学习网络通常由多个神经网络层级组成，每一层级都包含大量的神经元，这些神经元通过权重和激活函数的组合实现对输入数据的处理和转换。
深度学习的核心是通过多层级的神经网络逐步提取和表达数据的高层次特征，实现对复杂模式和结构的学习。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功。
第四章：深度学习的常用算法和模型深度学习中常用的算法和模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）等。
大学人工智能课程大纲2023
大学人工智能课程大纲2023第一章：引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门前沿的学科，正逐渐融入我们的生活和工作中。
本课程的目标是为大学生提供全面的人工智能教育，培养学生在人工智能领域的理论知识和实践技能，以适应并引领未来的发展。
第二章：课程背景在信息技术高速发展的背景下，人工智能已经成为当今社会的热门话题。
掌握人工智能的基本概念和应用技术，对于每个大学生都非常重要。
本课程旨在为学生提供系统、全面的人工智能学习机会，培养学生在人工智能领域的核心能力。
第三章：课程目标本课程的主要目标如下：1. 理解人工智能的基本概念和原理；2. 学习常见的人工智能技术和算法；3. 掌握人工智能在实际问题中的应用方法；4. 培养学生的创新能力和团队合作精神。
第四章：课程内容与安排1. 人工智能概论- 人工智能的定义与历史发展 - 人工智能的基本概念与分类 - 人工智能的伦理和社会影响2. 机器学习- 监督学习与无监督学习- 决策树与逻辑回归- 支持向量机与神经网络3. 深度学习与神经网络- 深度学习的基本概念与结构 - 卷积神经网络与循环神经网络 - 遗传算法与深度强化学习4. 自然语言处理- 词向量与语言模型- 文本分类与情感分析- 机器翻译与问答系统5. 计算机视觉- 图像特征提取与图像分类- 目标检测与图像生成- 人脸识别与行为分析6. 人工智能的应用- 智能推荐与广告系统- 人工智能在医疗领域的应用- 自动驾驶与智能机器人第五章：教学方法与评价方式1. 教学方法- 理论授课：讲授人工智能的基本理论知识和应用技术；- 实践操作：进行编程实验和案例分析，培养学生在人工智能领域的实践能力；- 课堂讨论：引导学生思考和交流，促进团队合作和创新思维。
2. 评价方式- 平时表现：包括课堂参与、作业完成情况等；- 实验报告：对编程实验结果进行分析和总结；- 期末考试：对学生对人工智能知识的综合掌握情况进行评估。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
《人工智能》基础知识
《人工智能》需要掌握的基本知识和基本方法第一章：1.人工智能的定义：P5人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
2、人工智能研究的基本内容：P10-P11（1）知识表示（2）机器感知（3）机器思维（4）机器学习（5）机器行为3..当前人工智能有哪些学派？（自己查资料）答：目前人工智能的主要学派有下面三家：(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
4、他们对人工智能在理论上有何不同观？（自己查资料）答：（1）认为人工智能源于数理逻辑（2）认为人工智能源于仿生学（3）认为人工智能源于控制论第二章1.掌握一阶逻辑谓词的表示方法：用于求解将谓词公式化为子句集2.产生式系统的基本结构，各部分的功能以及主要工作过程。
P38-P39（1）规则库规则库是产生式系统求解问题的基础，其知识是否完整、一致，表达是否准确、灵活，对知识的组织是否合理等，将直接到系统的性能。
（2）综合数据库综合数据库又称为事实库、上下文、黑板等。
它是一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。
（3）控制系统控制系统又称为推理机构，由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。
工作过程：(a) 从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。
（b）匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解。
人工智能详细教学大纲
人工智能详细教学大纲第一章：导论1.1 人工智能的定义和基本概念- 人工智能的定义和起源- 人工智能的发展历程1.2 人工智能的应用领域- 人工智能在医疗领域的应用- 人工智能在金融领域的应用- 人工智能在交通领域的应用第二章：机器学习基础2.1 机器学习的概述- 监督学习、无监督学习、强化学习的基本原理和区别- 机器学习的应用场景2.2 数据预处理- 缺失值处理- 异常值检测与处理- 特征选择与降维2.3 常见的机器学习算法- 逻辑回归- 决策树- 支持向量机- 集成学习第三章：深度学习3.1 深度学习的原理与应用- 深度学习的发展历程- 神经网络的基本结构和工作原理3.2 常用的深度学习框架- TensorFlow- PyTorch- Keras3.3 深度学习的应用案例- 图像分类与识别- 自然语言处理- 人脸识别第四章：自然语言处理4.1 自然语言处理的基础知识- 词向量表示- 语法分析和语义分析4.2 文本分类与情感分析- 文本特征提取- 文本分类算法4.3 机器翻译与问答系统- 神经机器翻译- 阅读理解模型第五章：计算机视觉5.1 计算机视觉的基本概念- 图像处理与特征提取- 目标检测与图像分割5.2 图像识别与物体识别- 卷积神经网络（CNN）- 目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）5.3 视觉生成与图像风格迁移- 生成对抗网络（GAN）- 图像风格迁移算法第六章：人工智能伦理与法律6.1 人工智能的伦理问题- 隐私与数据安全- 就业与职业变革- 人工智能的道德问题6.2 人工智能的法律问题- 数据保护法与隐私权- 人工智能专利与知识产权- 算法歧视与公平性第七章：人工智能未来发展趋势7.1 人工智能的挑战和机遇- 人工智能的挑战与限制- 人工智能带来的机遇与可能性7.2 人工智能与人类的关系- 人工智能助力人类创新与发展- 人工智能对就业和教育的影响总结与展望本教学大纲全面介绍了人工智能的基本概念、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的基础知识与应用。
《人工智能基础》第一章课件
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人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习 等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的 激动人心的新尝试。
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AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
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麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的 学科。
定义8 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个 分支。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为
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附件：“图神经网络与知识图谱”课程大纲
第一天19:00-21:00第一章：人工智能与深度学习基础
1.1卷积神经网络结构；
1.2池化；
1.3激活函数；
1.4反向传播；
1.5AlexNet、VGGNet、ResNet、GoogleLeNet等算法简介1.6决策树和随机森林
1.7卷积核与特征提取；
1.8卷积神经网络调参经验分享；
1.9Tf.keras核心高阶API；
1.10Tf.data输入模块；
第二天19:00-21:00第二章：深度学习发展热点
2.1生成对抗网络GAN；
2.2生成与判别；
2.3GAN对抗生成神经网络算法介绍；
2.4代码和案例实践：
图片生成、看图说话，
对抗生成神经网络调参经验分享2.5强化学习RL；
2.6强化学习基础、算法介绍
2.7实例：
基于增强学习的游戏学习
DQN的实现
第三天19:00-21:00第三章:图神经网络
3.1图神经网络(Graph Neural Network)
3.2不动点理论、模型学习、GNN与RNN、GNN的局限3.3门控图神经网络(Gated Graph Neural Network) 3.4状态更新、GNN与GGNN
3.5实例:
到达判断
语义解析
3.6图卷积
3.7图卷积框架
3.8实例:
掷骰子问题
第四章:图神经网络
第四天19:00-21:004.1空域卷积(Spatial Convolution)
4.2消息传递网络、图采样与聚合、图结构序列化
4.3频域卷积(Spectral Convolution)
4.4基础简介：图上的傅里叶变换
4.5频域卷积网络、切比雪夫网络
4.6图读出操作(ReadOut)
4.7基于统计的方法
4.8基于学习的方法：
采样加全连接、全局结点、可微池化、其他方法；
第五天19:00-21:00第五章:知识图谱
5.1知识图谱基础—知识表示与建模
5.2知识表示框架、数据模型设计方法
5.3金融企业数据主题域设计—企业风险知识图谱
5.4知识图谱核心技术：知识源数据的获取
5.5结构化数据的获取、非结构化数据的获取、将mysql数
据导出为图谱源数据
5.6案例实战：
股票吧信息爬取
使用爬虫获取企业法人等信息
获取企业风险知识图谱源数据
5.7知识图谱核心技术：知识抽取
5.8实体抽取技术、关系抽取技术、事件抽取技术
5.9案例实战：
使用hanlp抽取法人名称
企业名称等信息
使用TextRank算法完成知识抽取
使用句法依存算法关系抽取
基于模板完成事件抽取；
第六天19:00-21:00第六章:知识图谱
6.1知识图谱核心技术：知识融合
6.2知识融合概述，实体统一、实体消歧、知识合并6.3案例实战：
使用jieba完成公司名的实体统一
使用tf-idf完成实体消歧
6.4知识图谱核心技术：知识加工和存储
6.5知识加工概述，本体构建，知识推理
6.6知识存储常用数据库，图数据库neo4j
6.7实战操作：使用neo4j工具导入知识图谱
案例1：使用neo4j从零搭建简单的金融知识图谱案例2：基于金融知识图谱的问答机器人
案例3：基于法律领域的知识图谱。