(完整版)AI+教程第一讲

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第1章(1)讲：人工智能的诞生

智能科学与技术系
美梦能否成真？
人类同样梦想发明各种智能工具和智能机器，协助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪 40年代计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后，显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可能。
智能科学与技术系
人工智能与人类智能
智能科学与技术系
2. 人工智能是如何发展的？
孕育形成暗淡期（ 1956年前）期（ 1956－1970年）期（ 1966－1974年）
知识应用期（ 1970－1988年）集成发展期（ 1986年至今）
智能科学与技术系
2. 人工智能的起源与发展—孕育期孕育期（ 1956以前）
智能科学与技术系
主要内容
1. 什么是人工智能 ? 2. 人工智能是如何发展起来的？ 3. 人类智能与人工智能的关系如何？
智能科学与技术系
什么是智能？
智能？
智能科学与技术系
自然智能
人类大脑是如何实现智能的?
两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘对人脑奥秘知之甚少
人脑结构：含有1011-12 个（千亿-万亿个）神经元，而且呈现并行分布大脑功能：记忆、思维、观察、分析等对智能的严格定义有待于人脑奥秘的进一步揭示与认识
计算机视觉、机器人、自然语言理解、机器翻译等AI 应用研究获得发展。同时也出现新的问题
智能科学与技术系
2. 人工智能的起源与发展—集成发展期
集成发展时期（ 1986 -）
专家系统的不足：应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等，促进专家系统的改进与发展。机器学习、人工神经网络、智能机器人和行为主义研究趋向热烈和深入。智能计算 (CI）弥补了人工智能中在数学理论和计算上的不足，更新和丰富了人工智能理论框架，使人工智能进入一个新的发展时期。

第一讲(人工智能导论)

2
深蓝
• 1997年5月11日北京时间早晨4时50分，一台名叫 “深蓝”的超级电脑在棋盘C4处落下最后一颗棋子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将车”！这场举世瞩目的“人机大战”，终于以机器获胜的结局降下了帏幕。
• “深蓝”是一台智能电脑，是人工智能的杰作。新闻媒体以挑衅性的标题不断地发问：电脑战胜是一个人，还是整个人类的智能？连棋王都认了输，下一次人类还将输掉什么？智慧输掉了，人类还剩些什么？于是，人工智能又一次成为万众关注的焦点，成为电脑科学界引以自豪的学科。
• 17世纪，有人提出推理如同数字计算，帕斯卡写到： “算术机器产生的效果显然更接近思维，而不是动物的其他活动。”
• 结论：肯定的结论，即可以用一个规则集合描述意识的形式化部分
• 精神的意识是如何从物质的大脑产生出来？
– Descartes(笛卡尔)给出了第一个关于意识和物质之间区别以及由此产生的清晰的讨论
AI的基础
• 哲学：标出了AI的大部分重要思想 • 数学：使AI成为一门规范科学数学形式化 • 神经科学：网络，并行处理 • 心理学：认知理论 • 计算机工程：AI的“载体” • 语言学：知识表示、语法
哲学
• 形式化规则能用来抽取合理的结论吗？
• 亚里士多德（Aristotle）为形式逻辑奠定了基础，第一个把支配意识的理性部分法则形式化为精确的法则集合，典型代表就是三段论，即初始前提的条件下机械地推导出结论。
• Winston, 1992：人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。
• Luger和Stubblefield,1993：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。
AI的理解是一个过程

AI基础操作专题培训课件

NLP技术体系
包括词法分析、句法分析、语义理解、信息抽取、机器翻译、情
感分析、问答系统等技术。
NLP应用场景
广泛应用于智能客服、智能家居、智能医疗、教育、金融等领域
。
情感分析、文本分类等任务实现方法论述
情感分析
通过对文本进行情感倾向性判断，实现情感分类和情感强度计算。主要方法包括基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
目标检测
通过滑动窗口或区域提议网络（ RPN）等方法在图像中定位目标物体位置，并进行分类和边界框回归。
图像分割
利用像素级别的分类网络或编码器-解码器结构对图像进行像素级别的分类和分割，实现图像中不同物体的精确分割。
案例演示：使用深度学习进行图像识别或生成
图像识别案例
使用CNN对图像进行分类，例如手写数字识别、人脸识别等。通过训练集训练模型，测试集验证模型性能。
特征选择
通过统计检验、互信息等方法评估特征重要性，选择对模型训练有益的特征子集。
降维技巧
采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法降低特征维度，减少计算复杂度和过拟合风险。
案例演示
案例一
案例三
电商推荐系统中的用户行为数据处理和特征工程，包括用户画像构建、行为序列建模等。
图像识别中的图像数据处理和特征工程，涉及图像增强、特征提取和选择等步骤，用于提高图像分类、目标检测等任务的性能。
模型评估指标选取及优化方法探讨
优化方法探讨
输标02入题
特征工程：包括特征选择、特征提取和特征创造等，以提高模型的性能。
01
03
集成学习：通过构建并结合多个基学习器来完成学习任务，常用的集成学习方法包括Bagging、Boosting

第一讲(人工智能导论)

大师眼中的人工智能
• Bellman, 1978: 人工智能是那些与人的思维、人工智能是那些与人的思维、决策、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化进程。问题求解和学习等有关活动的自动化进程。 • Haugeland, 1985: 人工智能是一种使计算机能够思维，够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。使机器具有智力的激动人心的新尝试。 • Charniak和 Charniak和McDermott, 1985 人工智能是用计算模型研究智力行为。算模型研究智力行为。 • Kurzwell, 1990 人工智能是一种能够执行，人工智能是一种能够执行，需要人的智能的，要人的智能的，创造性机器的技术。创造性机器的技术。
哲学家们标志出了AI 哲学家们标志出了AI的大部分思想 AI的大部分思想，的大部分思想，但实现成为一门规范科学的飞跃就要求在三个基础领域完成一定程度的数学形式化：基础领域完成一定程度的数学形式化：逻辑、逻辑、计算和概率。计算和概率。
• 结论：结论：形式化规则=命题逻辑和一阶谓词逻辑
– 可以被计算，可以被计算，就要找到一个算法
– 算法本身的研究在 19世纪晚期，世纪晚期，把一般的数学推理形式化为逻辑演绎的努力 – 1900年，David Hilbert( 希尔伯特)著名的“23 个问题”的最后一个问题是：的最后一个问题是：是否存在一个算法可以判定任何涉及自然数的逻辑命题的真实性。可以判定任何涉及自然数的逻辑命题的真实性。 /有效证明过程的能力是否有基础的局限性 – 这一问题被Kurt Godel( 哥德尔)证明了，证明了，确实存在真实的局限（存在真实的局限（不完备性定理，不完备性定理， 1931）
AI的理解是一个过程

AI基础入门详细教程

AI基础入门详细教程Adobe Illustrator第一课一、控制调板：Alt+W+X（CS3版本/英文版是：Alt+W+C）工具栏：Alt+W+O二、矩形：M按空格键可以移动位置（针对还没有结束编辑）按Shift做正方形，按Alt保持中心点不变三、圆角钜形按左方向键是直角，按右方向键是100%圆角按上方向键是加大圆角，按下方向键是减圆角Alt固定中心，shift画正的图形四、椭圆：L做图方法同钜形按Alt 键单击图标同一组工具可以互相转换选择图标再单击画布可以定大小五、直线工具：“\\”按shift可以画45度角的倍数的直线六、选择工具：“V”1、按Shift键拖动等比缩放，Alt中心不变，shift+Alt是以中心等比缩放2、双击图标或“V+回车”可准确移动图形；按Tab确定3、按Alt键可以复制七、直接选择工具：A编辑点和线八、编组选择工具：1、选择群组中的一个2、点对点对齐（变白色时证明对齐，必须要把对齐点Alt+Ctrl+“勾上）按Alt是编组工具与选择工具的转换九、颜色：F6填色（“/”为无色）改变颜色时，描边和填色哪个在上面哪个就被改变“X”是描边与填色的转换Shift+“X”描边与填色的颜色转换“D”是默认的黑色描边，白色填色，描边粗细为1pt作业：中国银行标志、联想标志第二课一、套索工具：Q（选点用的，只是选择点不能编辑）二、画笔工具：B 画笔面板F5三、铅笔工具：N四、旋转工具：R1、双击图标或按“R+回车”以图形的中心点为旋转轴旋转2、单击图标或按“R”再单击某个点则以该点为旋转轴（按Alt 单击中心可以准确旋转度数）Ctrl+D再制五、镜像：O用法同旋转，左右镜像点垂直上下镜像点水平六、比例缩放：SS+回车会出现对话框可以更改比例七、改变形状工具：可以修改所有选中图形中的一个；倾料工具八、钢笔工具：P按空格可以移点的位置，按Alt键改变控制炳方向，按Shift控制15度方向；转换锚点工具：Shift+C（单击节点可以转为直线）；加点工具“+”，减点工具“-”十、置入Alt+F+L锁定Ctrl+2 解除锁定Alt+Ctrl+2显示标尺Ctrl+R作业：奔驰标志、勾图第三课（文字工具）一、美工文字T （区域文字、路径文字）文字面板Ctrl+T用文本工具双击字体可以选中字体文字加大Ctrl+Shift+“句号” 文字减小Shift+Ctrl+“逗号”Alt+上方键或下方键减行距或加行距Alt+左方键或右方键减字间距或加字间距Alt+向上下箭头改变行距。

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Adobe Illustrator第一课《工具》一、控制调板：Alt+W+X（CS3版本/英文版是：Alt+W+C）工具栏：Alt+W+O二、矩形：M按空格键可以移动位置（针对还没有结束编辑）按Shift做正方形，按Alt保持中心点不变三、圆角钜形按左方向键是直角，按右方向键是100%圆角按上方向键是加大圆角，按下方向键是减圆角Alt固定中心，shift画正的图形四、椭圆：L做图方法同钜形按Alt 键单击图标同一组工具可以互相转换选择图标再单击画布可以定大小五、直线工具：“\”按shift可以画45度角的倍数的直线六、选择工具：“V”1、按Shift键拖动等比缩放，Alt中心不变，shift+Alt是以中心等比缩放2、双击图标或“V+回车”可准确移动图形；按Tab确定3、按Alt键可以复制七、直接选择工具：A编辑点和线八、编组选择工具：1、选择群组中的一个2、点对点对齐（变白色时证明对齐，必须要把对齐点Alt+Ctrl+“勾上）按Alt是编组工具与选择工具的转换九、颜色：F6填色（“/”为无色）改变颜色时，描边和填色哪个在上面哪个就被改变“X”是描边与填色的转换Shift+“X”描边与填色的颜色转换“D”是默认的黑色描边，白色填色，描边粗细为1pt作业：中国银行标志、联想标志第二课一、套索工具：Q（选点用的，只是选择点不能编辑）二、画笔工具：B 画笔面板F5三、铅笔工具：N四、旋转工具：R1、双击图标或按“R+回车”以图形的中心点为旋转轴旋转2、单击图标或按“R”再单击某个点则以该点为旋转轴（按Alt单击中心可以准确旋转度数）Ctrl+D再制五、镜像：O用法同旋转，左右镜像点垂直上下镜像点水平六、比例缩放：SS+回车会出现对话框可以更改比例七、改变形状工具：可以修改所有选中图形中的一个；倾料工具八、钢笔工具：P按空格可以移点的位置，按Alt键改变控制炳方向，按Shift控制15度方向；转换锚点工具：Shift+C（单击节点可以转为直线）；加点工具“+”，减点工具“-”十、置入Alt+F+L锁定Ctrl+2 解除锁定Alt+Ctrl+2显示标尺Ctrl+R作业：奔驰标志、勾图第三课（文字工具）一、美工文字T （区域文字、路径文字）文字面板Ctrl+T用文本工具双击字体可以选中字体文字加大Ctrl+Shift+“句号”文字减小Shift+Ctrl+“逗号”Alt+上方键或下方键减行距或加行距Alt+左方键或右方键减字间距或加字间距Alt+向上下箭头改变行距。

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STEP 02
特征选择
去除或填充缺失值、删除重复值、处理异常值等，以提高数据质量。
STEP 03
数据增强
通过随机变换数据（如旋转、缩放、平移等）增加数据量，提高模型泛化能力。
选择与任务相关、具有代表性和区分度的特征，减少特征数量，提高模型性能。
超参数优化方法
01
02
03
网格搜索
通过搜索预先设定的参数空间，寻找最佳参数组合。
智慧医化治疗等功能，提高医疗水平和效率。
智慧城市
AI将在城市管理中实现智能交通、智能安防、智能环保等功能，提高城市管理和服务水平。
AI未来发展面临的挑战与机遇
01
数据隐私和安全问题
随着AI应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，需要加强相关法
律法规和技术手段的建设。
测试与评估
使用测试数据集对调整后的模型进行测试和评估，得到模型的评估指标。
常见问题及解决方案
过拟合问题
数据不一致问题
模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。可以通过增加数据量、使用正则化技术、使用 Dropout等方法解决。
训练数据和测试数据分布不一致，导致模型性能下降。可以通过数据增强、使用预处理技术等方法解决。
TensorFlow介绍与使用
01
训练和评估模型
02
部署模型
案例: 使用TensorFlow实现手写数字识别
03
PyTorch介绍与使用
• 总结词: PyTorch是一个基于Python的科学计算包，专门用于构建深度学习模型。
PyTorch介绍与使用
详细描述
1
特点
2
动态计算图

ai基础教程完整版(152页)

基础教程完整版（152页）第二章：机器学习基础
第三章：深度学习入门
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。

在这一章中，我们将介绍深度学习的基本概念、原理和常用框架，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

我们还将探讨深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用。

第四章：自然语言处理（NLP）
第五章：计算机视觉基础
基础教程完整版（152页）
第二章：机器学习基础
第三章：深度学习入门
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。

在这一章中，我们将介绍深度学习的基本概念、原理和常用框架，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

我们还将探讨深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用。

第四章：自然语言处理（NLP）
第五章：计算机视觉基础。

第一讲计算智能导论

图灵测试
❖ 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况：
图灵试验
❖ 问：你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 ❖ 问：你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 ❖ 问：请再次回答，你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。
然而，这种状况也没能维持几年，勤奋好学
的中学生很快又超过了大学教授，他居然把学习的触角伸进了当时最新数学分支——集合论和泛函分析，同时还阅读了大量历史和文学方面的书籍，并且学会了七种外语。毕业前夕，冯·诺依曼与数学教授联名发表了他第一篇数学论文，那一年，他还不到17岁。
考大学前夕，匈牙利政局动荡，冯·诺依曼便浪迹欧洲各地，在柏林和瑞士一些著名的大学听课。22岁时，他获瑞士苏黎士联邦工业大学化学工程师文凭。一年之后，轻而易举摘取布达佩斯大学数学博士学位。在柏林当了几年无薪讲师后，他转而攻向物理学，为量子力学研究数学模型，又使自己在理论物理学领域占据了突出的地位。风华正茂的冯·诺依曼，靠着顽强的学习毅力，在科学殿堂里“横扫千军如卷席”，成为横跨 “数、理、化”各门学科的超级全才。
系詞有两种：「是」或「不是」；量词亦有兩种：「所有」 (all)或「有」(some)。
亚里斯多德与逻辑、推理
(A) 所有S是P (或凡S是P)，例如「凡人是動物」； (B) 凡S不是P，例如「凡貓不是狗」； (C) 有S是P，例如「有花是白的」； (D) 有S不是P，如有花不是白的。
所谓「逻辑推論」，即指由前提推导出结论的正确(valid)的方法，在这种正确推论中，若前提为真，則结论亦必然为真。

AI软件课件

3、JPEG格式
JPEG是常见的一种图像格式，它由联合照片组开发并以命名为“ISO109181”JPEG仅仅是一种俗称而已，其压缩技术十分先进它用有损压缩方式去除图像和彩色数据，此文件格式使用于保存不含文字或文字较多的图像或者将导致图像中的字迹模糊，JPEG格式保存的图像文件多用于网页的素材图像，支持很多浏览器。 4、EPS格式 EPS是跨平台的标准格式，专用的打印格式，可以描述矢量信息和位图信息。扩展名在PC平台上是，EPS，在MACINTOSH平台上是，EPSF，主要用于矢量图像和光栅图像的储存。 5、TIFF格式 TIFF格式也是一种应用性非常广泛的图像文件格式，它支持包括一个AIPHA通道的 RGB、CMYK\灰度模式，并可设置透明的背景。 6、SWF格式 SWF格式是用于矢量的格式，被广泛用于FIASH中。AI中创建的图形也可以输出为 SWF的文件，以作为单独的文件或动画的一个单独帧。（与JPG比较）
第二讲：VI基础知识
一、矢量图和位图的区别：矢量图：矢量图是基于数学方式绘制的曲线和其他几何体组成的图形，简单地说就是由轮廓和填充组成的图形。它的每个图形都是一个自成一体的实体，具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕位置等属性。当用户对矢量图进行编辑时，如移动、重新定义尺寸、重新定义形状或改变矢量图形的色彩等，都不会改变矢量图形的显示品质。位图：位图由许多像小方块一样的“像素”构成，一般用于照片品质的图像处理，放大会模糊。二、图像分辨率，色彩模式：分辨率是用于描述图像文件信息量的术语，通常表述为：像素/厘米；像素/英寸。在保持不失真的情况下，该数据越大，印刷出来的图像也越大。为了使印刷品有较好的质量，通常需要保证足够高的分辨率。但分辨率也不是越高越好，过高的分辨率将生成过大的文件，从而导致硬盘空间不足及处理速度缓慢。

(完整版)第一课：AI基础知识

第一课：AI基础知识第一节：Illustrator简介知识点:✓Illustrator简介及应用领域✓Illustrator 发展史✓Illustrator高手你应该掌握哪些知识Illustrator简介及应用领域Illustrator是美国Adobe（奥多比）公司出品的重量级矢量绘图软件，是出版、多媒体和网络图像的工业标准插画软件。

Adobe(公司):始于1982年，目前是广告，印刷、出版和Web领域首屈一指的图形设计，出版和成像软件设计公司，总部在美国加州圣何塞。

Illustrator 将矢量插图，版面设计、位图编辑、图形编辑及绘图工具等多种元素合为一体，广泛地应用于广告平面设计，CI策划、网页设计、插图创作、产品包装设计、商标设计等多个领域。

具不完全统计全球有97%的设计师在使用Illustrator软件进行艺术设计。

Illustrator 发展史Adobe 公司在1987年的时候就推出了Illustrator1.1版本。

随后一年，又在Window平台上推出了2.0版本。

Illustrator真正起步应该说是在1988年。

Adobe Illustrator6.0 1996年Adobe Illustrator7.0日文版1997年Adobe Illustrator8.0 1998年Adobe Illustrator 9 2000年Adobe Illustrator 10 2001年Adobe Illustrator 11 2002 年Adobe Illustrator CS2 2003年Adobe Illustrator CS3Adobe Illustrator CS4 2008年Adobe Illustrator CS4 软件是一个完善的矢量图形环境。

Illustrator高手你应该掌握哪些知识Illustrator工具，面板总结归纳徒手绘制人物，卡漫，角色创意等Illustraotr在装饰绘画中的运用及实例Illustraotr制作产品实体及企业标志创意Illustrator高级排版，海报制作技巧及实例Illustrator各种印刷品制作技巧Illustrator在CI策划中的应用技巧AI与PS的结合使用及各种网页按钮的制作技巧第二节：矢量格式和位图格式知识点:✓矢量格式与位图格式的区别及特点：矢量格式与位图格式的区别及特点：矢量图：又称为向量图，矢量图形中的图形元素（点和线段）称为对象，每个对象都是一个单独的个体，它具有大小、方向、轮廓、颜色和屏幕位置等属性。

(完整版)ai基础教程入门

第一课（1-3节）一、软件介绍:Illustrator英译：插画它集图形设计、文字编辑及高品质输出于一体的矢量图形软件，广泛应用于平面广告设计、网页图形制作、插画制作及艺术效果处理等诸多领域。

基本术语和概念:（1）矢量图：是按数学方法由P ostscri pt代码定义的线条和曲线组成的图形，文件小，文件保存线条和图块的颜色信息，可以无极缩放, 文件大小与图形复杂程度有关。

（2）位图（像素图、栅格图）：由排列在一起的栅格组成的，每一个栅格代表一个像素点，每一个像素点只能显示一种颜色。

文件所占空间大，文件放大到一定的倍数后会产生锯齿，文件大小与分辩率有关, 适宜表现连续调的图片。

二、软件窗口界面介绍:(1) 标题栏（软件标题、文件标题）菜单栏(10个)（所用工具或所选的图形不同出现不同功能设置）工具箱绘图窗口（打印区域和非打印区域）面板窗（配合工具完成强大的AI功能）状态栏（显示比例、状态提示、滚动窗口）三、文件窗口缩放显示及位移(1)导航器面板：改变图形窗口的大小及显示位置(2)缩放(Z)和手形工具(H)：放大和缩小图形，以及图形在窗口中的显示位置。

★双击手形工具”实现满画布显示；双击缩放工具”实现100%画面显示；Ctrl++放大显示、Ctrl+-缩小显示、Ctrl+0满画布显示、选择任何一个工具箱中的工具，按下空格键暂时切换为抓手工具四、选择工具及选择命令详解(一) 1、选择工具:(1)选择工具(V，黑箭头)：选择绘图窗口中的图形图像。

使用方法: 单选，单击所选物体即为选中，在被选图形以外单击取消选择;多选,Shift+单击，圈选;还可以移动图形，按Alt复制图形，按Shift+Alt水平或垂直复制图形, 并可以缩放和旋转图形，按Shift等比缩放，按Shift键45度角倍数旋转。

五、基本绘图工具一(1)直线工具: 使用方法，单击鼠标左键不放确定线段第一个控制点，拖动鼠标到适当位置释放鼠标确定线段第二个控制点。

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ai基础教程入门人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发可以模拟人类智能并执行智能任务的机器系统。

随着科技的不断进步，AI正成为一种革命性的技术，对各个领域的发展产生了深远的影响。

AI的基础教程入门旨在介绍AI的基本概念、原理和应用。

本教程将帮助初学者逐步了解AI的核心概念，并提供相关资源，以帮助他们进一步掌握AI的技术和应用。

下面将针对AI的基础教程入门进行详细讨论。

一、什么是人工智能人工智能是指通过模拟、扩展和延伸人类智能的理论、方法、技术和应用的一门科学。

它的目标是研究和开发可以像人类一样感知、思考、学习和决策的智能机器。

AI的核心技术包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。

在人工智能的发展历史中，随着计算能力和数据处理能力的增强，AI的应用越来越广泛。

目前，AI已经应用于医疗诊断、交通运输、金融风险分析、智能家居等众多领域，对提高生产力、改善生活质量和解决重大社会问题起到了重要作用。

二、人工智能的基础概念1. 机器学习机器学习是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何使机器能够通过学习经验和数据来改善性能。

它通过构建数学模型来实现从数据中自动发现模式和规律，并根据这些模式和规律做出预测或决策。

常见的机器学习算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。

2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其目标是通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现对复杂数据的高级抽象和分析。

深度学习模型由多个神经网络层组成，每个层都对上一层的输入进行一定的处理和转换。

深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。

3. 自然语言处理自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类自然语言的一门学科。

它涵盖了语音识别、文本分析、机器翻译和信息检索等技术和应用。

自然语言处理的主要目标是实现对自然语言的分析、理解和生成，使计算机能够与人类进行自然语言的交互。

2020年整理第一课：AI基础知识.pdf

优化常规选项
选择【编辑】｜【首选项】｜【常规】命令，或按 Ctrl+K 组合键，弹出“首选项”对话框。
⚫ 键盘增量：在该文本框中输入数值，可用于控制每次按方向键时被选对象在图形窗口中移动的距离。
⚫ 约束角度：用于设置绘制的图形在末进行旋转操作时，与水平方向有一定夹角。
⚫ 圆角半径：用于定义工具箱中圆角矩形工具所绘制出的矩形的圆角半径值。
缺点：图形不真实生动，颜色不丰富。无法像照片一样真实地再现这个世界的景色。
常用的矢量绘图软件：Illustrator、CorelDraw、FreeHand、AutoCAD、Flash 等。
Illustrator 制作完成的矢量图用 Photoshop 可以直接打开，而且背景是透明的。
位图：
又称为点阵图、像素图或栅格图，图像是由一个个方形的像素（栅格）点排列组成，与图像的分辨率有关,单位面积内像素越多分辨率就越高，图像的效果就越好。位图的单位：像素（Pixel）；
⚫ 使用自动添加/删除：取消选中复选框，即取消钢笔工具所具有的自动改变为添加锚点工具或删除锚点工具的特点，也就是说钢笔工具在绘制图形时不能随意添加或删除锚点。
⚫ 双击以隔离：默认情况下，这个选项会在双击对象后隔离它以便进行编辑。关闭该选项时，仍可以隔离一个选区，但是必须从图层面板的面板菜单中选择“进入隔离模式”，或者单击控制面板上的“隔离选中的对象”图标。
特点：位图图像善于重现颜色的细微层次，能够制作出色彩和亮度变化丰富的图像，可逼真地再现这个世界
缺点：文件庞大，不能随意缩放；打印和输出的精度是有限的。
第三节：Illustrator 界面组成知识点: ✓ Illustrator CS 界面详解及设定
Illustrator CS 界面组成

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1.改变旋转基准点的位置 2.精确控制旋转的角度
4.2.2 比例缩放工具
[比例缩放工具]可对图形进行任意的缩放，与[旋转工具]的用法基本相同。
1.改变缩放基准点的位置
2.精确控制缩放的程度
4.2.3 镜像工具
[镜像工具]可以按照镜向轴旋转物体，首先用[选择工具]选中图形，在工具箱中选择[镜像工具]，可看到图形的中心位置出现旋转的基准点，再在图形上拖曳鼠标就可以沿镜向轴旋转图形。
印刷品数码照片电分、扫描其他软件
在 Photoshop 中检查图片大小、分辨率及清晰度，并进行相应的处理
挑选符合印刷的图片在
Illustrator CS2 中使用
2.2 原稿与制作文件的管理
Illustrator文件的分类管理
素材文件
文字原图
制作文件
Ai文件图像
2.3 创建合格的文件
（1）绘制地图
Illustrator的[钢笔工具]和[描边]调板能让设计师轻松的完成路径绘制以及地图中各路线的描边效果。使用自定义符号可节省时间并显著减小文件大小。
（2）海报
利用画笔、文字变形和图案能制作出漂亮的海报。
（3）名片
通过Illustrator的绘图功能、文字变形和图案编辑制作名片。
菜单
工具箱状态栏
画板
调板
1.3.2 文件的基本操作
文档是指可以创建图稿的空间。可以从头创建或者基于模板创建新的 Illustrator 文档。从头创建文档可以提供空白的文档，它具备默认的填色和描边颜色、图形样式、画笔、符号、动作、视图首选项和其他设置。可以使用启动文件自定文档默认设置。从模板创建文档可以提供具备预设设计元素和设置的文档。

ai软件教程基础入门

ai软件教程基础入门AI（人工智能）是一种模拟人类思维的技术，通过模仿人脑的运作方式来实现学习、推理和决策任务。

AI软件则是使用AI技术构建的软件，可以用来解决各种问题和优化各种任务。

在本篇教程中，我们将介绍AI软件的基础知识和入门指南。

首先，了解AI软件的基本概念是非常重要的。

AI软件可以分为两类：基于规则的AI软件和基于统计学习的AI软件。

基于规则的AI软件是根据预先制定的规则来进行推理和决策的，而基于统计学习的AI软件是通过从大量数据中学习模式和规律来做出决策。

了解这些概念可以帮助你更好地理解AI软件的工作原理和应用场景。

其次，学习编程语言是使用AI软件的关键。

目前，Python是最常用的编程语言之一，也是许多AI软件的首选语言。

学习Python编程语言可以让你更容易地编写和实现AI算法。

在学习Python时，你可以通过在线教程、视频教程或参加编程班级来提高你的编程技能。

此外，了解常见的AI算法和模型也是很重要的。

有监督学习、无监督学习和强化学习是最常见的AI算法类型。

有监督学习是通过输入和输出数据对模型进行训练，然后利用这些训练好的模型进行预测。

无监督学习则是只有输入数据，通过发现数据中的模式和结构来进行学习。

强化学习是通过与环境的交互来学习最优解决方案。

了解这些算法和模型可以帮助你选择适合你问题的AI算法。

最后，实践是掌握AI软件的最佳方法。

你可以通过解决实际问题来应用所学的知识和算法。

尝试一些简单的项目，例如图像识别、自然语言处理或推荐系统，以提高你的实践能力。

还可以参加AI竞赛或参与开源项目，与其他AI爱好者交流和学习。

总结起来，学习AI软件的基础入门需要掌握AI软件的基本概念、学习编程语言、了解常见的AI算法和模型，并进行实践。

通过不断的学习和实践，你将逐渐掌握AI软件的技能，并能够应用于解决实际问题。

第一讲(人工智能导论)

人工智能及其应用
作为智能体的人类
• 人类是一种智能体 • 我们，作为一个智能体，为什么能够思考？
大脑这么一小堆东西怎么能够感知、理解、预测和应对一个远比自身庞大和负责得多的世界？
• 人工智能走得更远：不仅试图理解智能体，而且要建造智能体，制造出像人类一样完成某些智能任务的软件（系统）
“If you invent a breakthrough in artificial intelligence, so machines can learn,” Mr. Gates responded, “that is worth 10 Microsofts.” (Quoted in New York Times, Monday, March 4, 2004)
• 17世纪，有人提出推理如同数字计算，帕斯卡写到： “算术机器产生的效果显然更接近思维，而不是动物的其他活动。”
• 结论：肯定的结论，即可以用一个规则集合描述意识的形式化部分
• 精神的意识是如何从物质的大脑产生出来？
– Descartes(笛卡尔)给出了第一个关于意识和物质之间区别以及由此产生的清晰的讨论
– 这一问题被Kurt Godel(哥德尔)证明了，确实存在真实的局限（不完备性定理，1931）
– 1930年，哥德尔提出，存在一个有效过程可以证明罗素和弗雷格的一阶逻辑中的任何真值语句，但是一阶逻辑不能捕捉到刻画自然数所需要的数学归纳法原则。
– 1931年，哥德尔证明了不完备性定理，在任何表达能力足以描述自然数的语言中，在不能通过任何算法建立它们的真值意义下，存在不可判定的真值语句。
• 结论：知识来源于实践
• 知识是如何导致行动的？
– Aristotle:行动是通过目标与关于行动结果的知识之间的逻辑联系来判定的。

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壹
I n t r o d u c t i o n To A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e F o u n d a t i o n
人工智能（计算机科学的一个分支）
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学
智能
人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。普遍被认为是人工智能相关的研究课题
1
空间技术
空间技术，是探索、开发和利用太空以及地球以外天体的综合性工程技术，亦称航天技术。1957年 10月4日，苏联成功发射了世界上第一颗人造地球卫星，标志着人类跨入了航天时代
2
能源技术
新能源技术是高技术的支柱，包括核能技术、太阳能技术、燃煤、磁流体发电技术、地热能技术、海洋能技术等。其中核能技术与太阳能技术是新能源技术的主要标志，通
入选理由：经过多年的演进，人工智能发展进入了新阶段。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。《规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础。
70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计算机已有巨大容量
70年代许多新方法被用于AI开发，如MINSKY的构造理论. 另外DAVID MARR提出了机器视觉方面的新理论
强人工智能(BOTTOM-UP AI)
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为

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