人工智能深度学习基础培训
人工智能基础知识培训资料
支持向量机
支持向量机是一种二分类模型，通过寻找一个超平面来对 样本进行划分，使得不同类别的样本在超平面上的间隔最 大。
模型评估与优化方法
模型评估指标
常见的模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等，用于衡量模型在测试集上 的性能表现。
过拟合与欠拟合
过拟合是指模型在训练集上表现很好但在测试集上表现较差的现象；欠拟合是指模型在训 练集和测试集上表现都较差的现象。
对抗训练
生成器和判别器通过不断 对抗训练，提高生成数据 的真实性和多样性。
应用领域
图像生成、图像修复、超 分辨率重建、视频生成等 。
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CATALOGUE
自然语言处理技术与应用
自然语言处理基本概念
自然语言处理定义
研究在人与人交际中以及在人与计算 机交际中的语言问题的一门学科。自 然语言处理要研制表示语言能力和语 言应用的模型，建立计算框架来实现 这样的语言模型，提出相应的方法来 不断地完善这样的语言模型，根据这 样的语言模型设计各种实用系统，并 探讨这些实用系统的评测技术。
自然语言处理研究内 容
包括词法、句法、语义、语用、话语 等多个层面，涉及语言学、计算机科 学、数学、心理学、哲学等多个学科 领域。
自然语言处理应用
包括机器翻译、情感分析、智能问答 、信息抽取、文本分类、文本生成等 多个方面。
词法分析、句法分析及语义理解技术
词法分析
句法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处 理，为后续任务提供基础数据。中文 分词是中文自然语言处理的基础任务 之一，旨在将连续的汉字序列切分为 合理的词语序列。词性标注是为分词 结果中的每个单词标注一个正确的词 性，即确定每个词是名词、动词、形 容词或其他词性的过程。
人工智能培训
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。通过构建多层神经网络，深度学 习模型能够自动学习和提取图像中的特征，从而在各种计算机视觉任务中取得优异的表现 。
图像数据的预处理
图像预处理
在计算机视觉任务中，通常需要对输入的图像进行预处理，以去除噪声、增强图像对比度、调整图像大小等。这些预 处理步骤可以帮助提高后续处理的准确性和效率。
• 情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，如正面、负面或中立等，常用的算 法有基于词典的方法、机器学习算法等。
• 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，常用的算法有基于规则 的方法、基于统计的方法（如隐马尔可夫模型、神经网络等）以及近年来兴起 的深度学习翻译方法（如Transformer、其衍生模型等）。
数据增强
为了提高模型的泛化能力，通常需要对训练数据进行数据增强。数据增强是通过随机变换图像（如旋转、平移、缩放 等）来生成新的训练样本。这可以增加模型的多样性，提高其对不同图像变体的适应能力。
数据标注
对于监督学习任务，需要对训练数据进行标注。标注是指将图像中的目标对象进行标记和分类。例如， 在图像分类任务中，需要对每个像素进行分类；而在目标检测任务中，需要对图像中的每个目标对象进 行边界框标注。
深度学习的基本原理
01 神经网络
深度学习的基础是神经网络，它是一种模拟人脑 神经元连接方式的计算模型，通过多个层次的神 经元连接实现复杂的数据处理和特征提取。
02 反向传播算法
深度学习中常用的算法是反向传播算法，它是一 种通过计算梯度来不断调整神经网络参数，使得 网络输出结果更加接近于真实结果的优化算法。
• 语义分割：语义分割是计算机视觉中的另一个重要任务。它是指将图像中的每 个像素进行分类，以实现像素级的语义理解。常见的算法包括U-Net、FCN等 。这些算法通常使用深度学习技术来自动提取图像特征并进行像素级别的分类 。
人工智能：机器学习与深度学习原理与实践培训ppt
在金融领域，机器学习用于风险评估、欺诈检测和投资策略等；在医疗领域，机器学习用于疾病诊断、药物研发 和患者管理等；在教育领域，机器学习用于个性化教学、智能评估和在线教育等；在工业领域，机器学习用于智 能制造、质量控制和自动化生产等。
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深度学习原理
神经网络基础
神经元模型 介绍神经元的工作原理，包括加权输 入、激活函数等。
感知器模型
解释感知器的基本结构和算法，以及 其局限性。
卷积神经网络
卷积层
介绍卷积层的原理，包括滤波器、步 长和填充等。
池化层
解释池化层的作用和原理，以及其对 特征提取的影响。
循环神经网络
序列建模
介绍循环神经网络在序列建模中的应用，如文本生成、语音 识别等。
长短期记忆网络
解释长短期记忆网络的结构和原理，以及其在序列建模中的 优势。
解释人工智能决策背后的逻辑和原理，以便 人们理解并信任其结果。
人工智能的未来发展与挑战
技术发展
随着算法和计算能力的进步，人工智能将在 更多领域发挥重要作用。
挑战与应对
面对伦理、法律和技术挑战，需要制定相应 的政策和规范，以确保人工智能的可持续发
展。
THANK YOU
非监督学习
ห้องสมุดไป่ตู้
总结词
非监督学习是一种机器学习方法，通过无标记数据来训练模型，使其能够发现数 据中的结构和模式。
详细描述
非监督学习主要包括聚类和降维两种类型。聚类算法将相似的数据点分为同一组 ，而降维算法则将高维数据降维到低维空间，以便更好地理解和可视化数据。非 监督学习的应用场景包括市场细分、异常检测、社交网络分析等。
深度学习的应用场景
图像识别
人工智能基础知识培训课件
人工智能基础知识培训口人工智能的定义· 英文全称： artificial intelligence (人工的、人造的智能),简称Al 。
·定义：人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统 的一门综合性科学。
·目的：使计算机系统具备执行“通常需要人类智能才能完成的任务”的能力。
■ 人工智能的基本概念口人工智能的关键点·属于什么学科：AI的本质属性，是一门科学，是一个技术领域。
它涉及到了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多种学科的知识。
但总体上，归类于计算机学科之下。
·研究什么对象：AI 的研究目的，是让一个“系统”具备智能。
这个“系统”,可以是一套软件程序，也可以是一台计算机，甚至是一个机器人。
·什么是智能：目前看来，能够像人一样感知、理解、思考、判断、决策，就是实现了人工智能。
口智能的维度认知能力：理解、学习、推理、记忆等适应能力：解决问题、应对环境变化等自主能力：独立完成任务、自主决策等HELL0口人工智能的学派·符号主义学派：认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。
致力于使用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程。
·联结主义学派：模拟人脑的工作方式，使用神经网络来模拟人脑神经元的连接方式和学习算法。
·行为主义学派：强调从行为的角度来理解智能。
认为智能体应该通过与环境的交互来学习和适应，而不是仅仅通过符号处理。
·进化学派：对生物进化进行模拟，使用遗传算法和遗传编程。
·贝叶斯学派：使用概率规则及其依赖关系进行推理。
·类推学派符号主义人工智能联结主义三大学派行为主义基于知识的方法·专家系统：基于规则、“知识+推理”· 知识图谱：结构化的知识表示、存储基于学习的方法·机器学习：通过数据进行训练，建立自动学习模型 ·深度学习：基于神经网络，构建自动学习方法基于仿生的方法· 行为主义：模拟生物行为，进行学习· 进化计算：模拟生物的进化过程，进行优化口人工智能的研究方法0203口人工智能的分类(按智能水平)· 弱人工智能 (Weak Al) : 只专精于单一任务或一组相关的任务，不具备通用智能能力。
人工智能的基础知识培训资料
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征 并进行分类，如AlexNet、VGGNet、ResNet等 网络结构。
图像分类数据集
介绍常用的图像分类数据集，如MNIST手写数字 数据集、CIFAR-10/100自然图像数据集、 ImageNet大规模图像数据集等。
目标检测与跟踪技术
研究词语所表达的语义信息，包括词 义消歧、词义表示等。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，建 立词语之间的依存关系或短语结构。 常见的句法分析任务有依存句法分析 、短语结构分析等。
语义理解与情感分析
语义理解
通过自然语言处理技术，将文本 转换为计算机可理解的语义表示 ，包括实体识别、关系抽取、事
件抽取等任务。
利用大量语音数据训练统计模型 ，如HMM、GMM等，以实现更 自然的语音合成。这种方法可以 合成出较为自然的语音，但仍存 在一些问题，如音质不佳、语调 不自然等。
基于深度学习的语音 合成
采用深度学习技术，如生成对抗 网络（GAN）、Transformer等 ，构建复杂的模型结构以生成高 质量的语音波形。这种方法可以 合成出非常自然、高质量的语音 ，是目前主流的语音合成方法。
内容推荐
通过分析用户以前的行为和兴趣，推荐与其兴趣相似的物品或服务 。
深度学习推荐
利用深度学习模型，如神经网络，来预测用户对物品的评分或点击 率，并生成推荐列表。
个性化推荐技术应用
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电子商务
根据用户的购物历史、浏览行 为等，为用户推荐可能感兴趣
的商品。
音乐和视频平台
分析用户的听歌或观影历史， 推荐符合用户口味的歌曲或视
频。
新闻和资讯应用
人工智能培训课程大纲
人工智能培训课程大纲一、课程背景随着科技的飞速发展，人工智能已经成为当今世界最具影响力的技术之一。
它正在改变着我们的生活、工作和社会的方方面面。
为了让更多的人能够了解和掌握人工智能的基本知识和技能，我们特开设了这门人工智能培训课程。
二、课程目标通过本课程的学习，学员将能够：1、了解人工智能的基本概念、发展历程和应用领域。
2、掌握常见的人工智能技术，如机器学习、深度学习等。
3、学会使用一些主流的人工智能工具和框架进行实践操作。
4、能够运用所学知识解决实际问题，开发简单的人工智能应用。
三、课程内容1、人工智能概述人工智能的定义和分类人工智能的发展历程和现状人工智能的应用领域和前景2、机器学习基础机器学习的概念和分类监督学习、无监督学习和强化学习线性回归、逻辑回归、决策树等常见算法3、深度学习基础深度学习的概念和架构神经网络的原理和结构反向传播算法和梯度下降法4、数据预处理和特征工程数据清洗和预处理特征提取和选择数据归一化和标准化5、模型评估和优化模型评估指标，如准确率、召回率、F1 值等过拟合和欠拟合的处理模型的调参和优化6、深度学习框架和工具TensorFlow、PyTorch 等主流框架的介绍和使用数据加载、模型构建、训练和预测的实战操作7、自然语言处理自然语言处理的基本任务，如词法分析、句法分析、语义理解等文本分类、情感分析、机器翻译等应用案例8、计算机视觉计算机视觉的基本任务，如图像分类、目标检测、图像分割等卷积神经网络在计算机视觉中的应用9、项目实践选择实际的项目案例，如基于图像识别的智能安防系统、基于自然语言处理的智能客服等学员分组进行项目开发，从需求分析、数据准备、模型训练到最终的系统实现10、课程总结和展望总结课程的重点内容和知识点展望人工智能的未来发展趋势和挑战四、课程安排本课程共分为 10 个模块，每个模块的学习时间和教学方式如下：1、模块 1：人工智能概述（4 小时）课堂讲授：讲解人工智能的基本概念、发展历程和应用领域。
人工智能培训课程大纲
人工智能培训课程大纲嘿，朋友！你知道吗？如今这时代，人工智能就像一阵旋风，席卷了我们生活的方方面面。
从能跟你畅聊的智能助手，到能精准诊断病情的医疗系统，人工智能的魔力简直无处不在！咱们这个人工智能培训课程呢，就是要带你走进这个神奇的世界，让你也能成为玩转人工智能的高手！一、课程基础：人工智能的奇妙世界在这一部分，咱们先来揭开人工智能的神秘面纱。
给您讲讲啥是人工智能，它是咋发展起来的，又为啥能这么厉害。
比如说，就像智能手机里的语音助手，它咋就能听懂咱说的话，还能给出聪明的回答？这背后可都是人工智能的功劳！我们会通过一些简单易懂的例子，像智能导航帮我们找到最快的路线，还有网上购物时那些个性化的推荐，让您明白人工智能就在咱身边，而且越来越重要。
二、数学基础：人工智能的坚实基石别一听到数学就头疼哈！在这人工智能的领域里，数学可是超级重要的。
咱们得学学线性代数、概率论这些知识。
就拿线性代数来说吧，想象一下您在整理一柜子的衣服，不同的衣服种类就像是矩阵里的不同元素，您得学会怎么把它们有条理地摆放，这就是线性代数的用处之一。
概率论呢，就好比您猜明天会不会下雨，根据以往的天气数据来估计可能性，这在人工智能做预测的时候可管用啦！三、编程语言：与人工智能对话的工具Python 语言将会是咱们的好伙伴！为啥选它呢？因为它简单易学，又功能强大。
比如说，我们要写一个小程序，让它能识别图片里是猫还是狗。
我们会一步一步地教您怎么用Python 来实现这个功能，从读取图片数据，到运用算法进行分析，最后得出准确的结果。
这过程就像搭积木一样，一块一块地拼起来，最后建成一座漂亮的城堡！四、机器学习：让机器变得聪明的魔法这可是人工智能的核心部分！我们要学习怎么让机器像人一样从数据中学习。
举个例子，您在网上买东西，每次您的购买行为和浏览记录就是数据。
机器学习算法就能根据这些数据，猜出您可能喜欢的其他东西。
是不是很神奇？我们会深入学习各种机器学习算法，像决策树、神经网络等等，让您也能掌握这种神奇的魔法！五、深度学习：探索人工智能的前沿深度学习就像是人工智能的火箭推进器！我们会学习神经网络的架构和训练方法。
人工智能培训课程大纲
人工智能培训课程大纲一、课程介绍本课程旨在提供对人工智能的基础理论和实际应用的全面培训。
通过本课程的学习，学员将了解人工智能的历史背景、发展现状和未来趋势，并掌握人工智能技术的核心概念、方法和工具。
二、课程目标1. 了解人工智能的基本概念和原理；2. 掌握人工智能常用的算法和技术；3. 能够运用人工智能技术解决实际问题；4. 培养人工智能的实践能力和创新思维。
三、课程内容1. 人工智能基础概念- 人工智能的定义和发展历程- 人工智能的主要研究领域和技术应用2. 机器学习与数据挖掘- 监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念- 常用的机器学习算法和模型- 数据预处理和特征工程技术- 数据挖掘的流程与方法3. 深度学习- 深度神经网络的原理和结构- 前向传播和反向传播算法- 深度学习常用的网络模型和架构- 深度学习在图像、语音和自然语言处理等领域的应用4. 自然语言处理- 语言模型和句法分析技术- 词向量和语义表示方法- 文本分类、情感分析和机器翻译等应用5. 计算机视觉- 图像特征提取和图像识别算法- 目标检测和图像分割技术- 三维物体识别和场景理解6. 强化学习- 马尔可夫决策过程和强化学习的基本原理- Q-learning和深度强化学习的算法- 强化学习应用案例分析四、教学方法1. 理论讲授：通过授课方式，系统阐述人工智能的基本理论和方法。
2. 实践操作：安排实际案例和项目实践，培养学员的动手能力和解决问题的能力。
3. 案例分析：通过分析实际应用案例，引导学员掌握人工智能的应用思路和方法。
4. 小组讨论：组织小组讨论，促进学员之间的交流与互动，提高学习效果。
五、考核方式1. 课堂作业：布置课后作业，包括理论题和编程练习，检验学员对所学知识的理解和掌握程度。
2. 实践项目：要求学员完成一个综合实践项目，运用所学的人工智能技术解决实际问题。
3. 考试评估：进行期末闭卷考试，考核学员对课程内容的综合应用能力。