人工智能深度培训教材ppt课件
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2023人工智能标准培训ppt
(1) 数据隐私和安全 (2) 人工智能的歧视和偏见 (3) 人工智能的决策透明度和可解释性
解决方案： (1) 制定和实施数据隐私和安全政 策 (2) 建立公平、公正的人工智能系统 (3) 提 高人工智能的决策透明度和可解释性
(1) 制定和实施数据隐私和安全政策 (2) 建立公平、公正的人工智能系统 (3) 提高人工智能的决策透明度和可解释性
智能推荐与个性化服务的应用场景
电商领域：根据用户历史购买行为和浏览行为，推荐商品，提高销售额
视频网站：根据用户的观看历史和搜索记录，推荐视频和电影，提高用 户满意度
音乐平台：根据用户的听歌历史和偏好，推荐音乐，提高用户粘性
新闻资讯：根据用户的阅读历史和兴趣，推荐相关文章和资讯，提高阅 读体验
人工智能的安全与伦理问题
语音识别与合成技术的应用场景
添加标题 添加标题 添加标题 添加标题 添加标题
智能客服：通过语音识别技术，将用户的语音转化为文字，方便企业更好地了解客户需求，提供更 优质的服务。
智能家居：语音识别技术可以识别用户的语音指令，控制智能家居设备的开关、调节温度、照明等， 提高家居的智能化程度。
智能驾驶：语音识别技术可以识别驾驶员的语音指令，实现车辆的导航、控制等功能，提高驾驶的 安全性和便捷性。
人工智能培训ppt
汇报人：
单击输入目录标题 人工智能概述 机器学习与深度学习 自然语言处理与计算机视觉 语音识别与合成技术 智能推荐与个性化服务
添加章节标题
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义 人工智能的发展历程 人工智能的应用领域 人工智能的未智能驾驶、交通流量 管理
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理的基本概念
定义：自然语言处理是一种使计算 机理解和处理人类语言的技术
解决方案： (1) 制定和实施数据隐私和安全政 策 (2) 建立公平、公正的人工智能系统 (3) 提 高人工智能的决策透明度和可解释性
(1) 制定和实施数据隐私和安全政策 (2) 建立公平、公正的人工智能系统 (3) 提高人工智能的决策透明度和可解释性
智能推荐与个性化服务的应用场景
电商领域：根据用户历史购买行为和浏览行为，推荐商品，提高销售额
视频网站：根据用户的观看历史和搜索记录，推荐视频和电影，提高用 户满意度
音乐平台：根据用户的听歌历史和偏好，推荐音乐，提高用户粘性
新闻资讯：根据用户的阅读历史和兴趣，推荐相关文章和资讯，提高阅 读体验
人工智能的安全与伦理问题
语音识别与合成技术的应用场景
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智能客服：通过语音识别技术，将用户的语音转化为文字，方便企业更好地了解客户需求，提供更 优质的服务。
智能家居：语音识别技术可以识别用户的语音指令，控制智能家居设备的开关、调节温度、照明等， 提高家居的智能化程度。
智能驾驶：语音识别技术可以识别驾驶员的语音指令，实现车辆的导航、控制等功能，提高驾驶的 安全性和便捷性。
人工智能培训ppt
汇报人：
单击输入目录标题 人工智能概述 机器学习与深度学习 自然语言处理与计算机视觉 语音识别与合成技术 智能推荐与个性化服务
添加章节标题
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义 人工智能的发展历程 人工智能的应用领域 人工智能的未智能驾驶、交通流量 管理
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理的基本概念
定义：自然语言处理是一种使计算 机理解和处理人类语言的技术
人工智能培训课件ppt
。
制造业
人工智能可以优化生 产流程、提高产品质
量和降低成本。
人工智能的技术原理
机器学习
通过训练模型学习数据中的规律和模式， 从而进行预测和决策。
自然语言处理
使计算机能够理解和生成人类语言，实现 人机交互。
深度学习
使用神经网络模型模拟人脑的学习过程， 处理复杂的非线性问题。
计算机视觉
使计算机能够识别和理解图像和视频中的 内容。
03 机器翻译与语音识别
利用自然语言处理技术实现不同语言之间的翻译 和语音识别，提高人机交互的效率和准确性。
计算机视觉技术及应用
01 图像识别与物体检测
利用计算机视觉技术对图像进行识别和物体检测 ，实现图像信息的自动处理。
02 视频分析与应用
通过对视频数据的分析和处理，实现目标跟踪、 行为识别等应用。
公众参与
加强公众对人工智能的认 知和理解，提高公众参与 度和决策透明度。
跨界合作
鼓励不同领域和行业的跨 界合作，共同推动人工智 能的发展和应用。
THANKS
感谢观看
法律责任与监管
随着人工智能技术的广泛应用，涉及的法律责任和监管问题日益突出。需要明确人工智能 系统的法律责任归属，建立相应的监管机制，确保人工智能系统的合法性和安全性。
知识产权保护
人工智能技术的发展涉及大量的知识产权问题。需要加强知识产权保护，鼓励创新，促进 人工智能技术的健康发展。
跨国合作与国际法规
技术伦理
人工智能的发展可能带来技术伦理问题，如机器决策的公正性和透 明度。
就业市场
人工智能的发展可能导致部分传统职业的消失，但也将创造新的就 业机会。
如何应对人工智能带来的变革
政策制定
制造业
人工智能可以优化生 产流程、提高产品质
量和降低成本。
人工智能的技术原理
机器学习
通过训练模型学习数据中的规律和模式， 从而进行预测和决策。
自然语言处理
使计算机能够理解和生成人类语言，实现 人机交互。
深度学习
使用神经网络模型模拟人脑的学习过程， 处理复杂的非线性问题。
计算机视觉
使计算机能够识别和理解图像和视频中的 内容。
03 机器翻译与语音识别
利用自然语言处理技术实现不同语言之间的翻译 和语音识别，提高人机交互的效率和准确性。
计算机视觉技术及应用
01 图像识别与物体检测
利用计算机视觉技术对图像进行识别和物体检测 ，实现图像信息的自动处理。
02 视频分析与应用
通过对视频数据的分析和处理，实现目标跟踪、 行为识别等应用。
公众参与
加强公众对人工智能的认 知和理解，提高公众参与 度和决策透明度。
跨界合作
鼓励不同领域和行业的跨 界合作，共同推动人工智 能的发展和应用。
THANKS
感谢观看
法律责任与监管
随着人工智能技术的广泛应用，涉及的法律责任和监管问题日益突出。需要明确人工智能 系统的法律责任归属，建立相应的监管机制，确保人工智能系统的合法性和安全性。
知识产权保护
人工智能技术的发展涉及大量的知识产权问题。需要加强知识产权保护，鼓励创新，促进 人工智能技术的健康发展。
跨国合作与国际法规
技术伦理
人工智能的发展可能带来技术伦理问题，如机器决策的公正性和透 明度。
就业市场
人工智能的发展可能导致部分传统职业的消失，但也将创造新的就 业机会。
如何应对人工智能带来的变革
政策制定
人工智能培训课程课程PPT课件
人工智能定义
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑 什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工 系统”就是通常意义下的人工系统
人工
对构成人的智能的必要元素也了解有限，所 以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”
淡蓝色的海水轻轻地拍打着沙滩，一 浪盖过 一浪， 连绵不 绝，源 源不断 。海水 在人们 的心中 无非是 易怒的 。可是 ，在现 在的我 眼中， 如同母 亲的手 温柔的 抚摸着 这岸上 的一切 生灵。 贝壳与 螃蟹戏 玩着， 玩累了 ，便躺 在柔软 的沙上 睡上一 会儿。
阶
பைடு நூலகம் 1
发展
2
阶段
3
4
淡蓝色的海水轻轻地拍打着沙滩，一 浪盖过 一浪， 连绵不 绝，源 源不断 。海水 在人们 的心中 无非是 易怒的 。可是 ，在现 在的我 眼中， 如同母 亲的手 温柔的 抚摸着 这岸上 的一切 生灵。 贝壳与 螃蟹戏 玩着， 玩累了 ，便躺 在柔软 的沙上 睡上一 会儿。
淡蓝色的海水轻轻地拍打着沙滩，一 浪盖过 一浪， 连绵不 绝，源 源不断 。海水 在人们 的心中 无非是 易怒的 。可是 ，在现 在的我 眼中， 如同母 亲的手 温柔的 抚摸着 这岸上 的一切 生灵。 贝壳与 螃蟹戏 玩着， 玩累了 ，便躺 在柔软 的沙上 睡上一 会儿。
更快
淡蓝色的海水轻轻地拍打着沙滩，一 浪盖过 一浪， 连绵不 绝，源 源不断 。海水 在人们 的心中 无非是 易怒的 。可是 ，在现 在的我 眼中， 如同母 亲的手 温柔的 抚摸着 这岸上 的一切 生灵。 贝壳与 螃蟹戏 玩着， 玩累了 ，便躺 在柔软 的沙上 睡上一 会儿。
人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
AI技术改变了信息传播方式，使得信息获取更加便捷和个性化，但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
人工智能培训课件
情感分析与观点挖掘技术应用
情感分析
识别和分析文本中所表达的情感 倾向和情感强度，包括情感分类
、情感极性判断等。
观点挖掘
从文本中挖掘出人们对某个主题 或实体的看法和观点，包括观点 提取、观点聚类、观点演化分析
等。
应用场景
情感分析和观点挖掘技术可以应 用于产品评论、社交媒体、新闻 报道等领域，帮助企业了解用户 需求和市场动态，为决策提供支
常见深度学习算法
卷积神经网络（CNN）、 循环神经网络（RNN）、 生成对抗网络（GAN）等 。
深度学习实践
数据预处理、模型设计、 训练与优化、评估与应用 。
03
自然语言处理技术
词法分析、句法分析及语义理解技术
词法分析
研究单词的内部结构和构词规则 ，包括词性标注、词干提取、词
形还原等。
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和短语结 构。
核心思想
人工智能的核心思想是使机器能够像人类一样思考、学习和解决问题。这涉及到知识表示、推理、学 习、规划等方面的技术，以及对于人类智能本质和机制的深入理解。
应用领域与前景展望
应用领域
人工智能已经广泛应用于各个领域，如智能家居、自 动驾驶、医疗诊断、金融投资等。智能家居通过语音 识别和自然语言处理技术提供便捷的家庭自动化服务 ；自动驾驶利用计算机视觉和深度学习技术实现车辆 自主导航和驾驶；医疗诊断中的人工智能可以辅助医 生进行疾病诊断和治疗方案制定；金融投资领域则利 用机器学习算法进行风险评估和预测。
语义理解
研究语言所表达的含义和概念，包 括词义消歧、实体识别、关系抽取 等。
信息抽取与知识图谱构建方法
信息抽取
从文本中抽取出关键信息，并将 其转化为结构化数据的过程，包 括命名实体识别、关系抽取、事 件抽取等。
人工智能算法工程师：深度学习与神经网络算法培训ppt
TensorFlow框架特点及使用方法
特点
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，具有高度的灵活性 和可扩展性。它支持分布式训练，能够在多个GPU和CPU上 加速训练过程。TensorFlow还提供了丰富的API和工具，方 便用户进行模型开发和调试。
使用方法
使用TensorFlow进行深度学习需要先安装TensorFlow库，然 后通过编写Python代码来定义模型、加载数据、进行训练和 评估等操作。TensorFlow提供了高级的API，如Keras，可以 简化模型开发和训练过程。
PyTorch框架特点及使用方法
特点
PyTorch是一个轻量级的深度学习框架，具有简单易用的特点。它支持动态计算 图，使得模型开发和调试更加灵活。PyTorch还提供了GPU加速和分布式训练功 能，能够提高训练速度。
使用方法
使用PyTorch进行深度学习需要先安装PyTorch库，然后通过编写Python代码来 定义模型、加载数据、进行训练和评估等操作。PyTorch提供了高级的API，如 torch.nn和torch.optim，可以简化模型开发和训练过程。
模型可解释性不足
深度学习模型的可解释性一直是研究 难点。未来需要加强模型可解释性的 研究，以更好地理解模型的工作原理 。
THANKS。
将有更多创新方法被提出。
面临的挑战与解决方案探讨
数据隐私与安全
计算资源需求大
随着深度学习应用的广泛使用，数据 隐私和安全问题日益突出。需要采取 数据脱敏、加密等技术手段来保护用 户隐私。
深度学习模型的训练和推理需要大量 的计算资源，如高性能计算机、GPU 等。需要进一步优化算法和模型结构 ，以降低计算资源需求。
人工智能算法工程师：深度学习 与神经网络算法培训
人工智能培训学习PPT课件
1
2
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
3
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
201X
人工智能培训课程
培训老师：XXX
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
技术研究
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的 发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。
控制论 心理学
自动化
逻辑学
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
仿生学
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
人工智能培训课程课件PPT
符号 处理
子符 号法
统计 学法
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
集成 方法
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
智能 模拟
大脑 模拟
大脑模拟
条目：控制论和计算神经科学
20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息 理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构 造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 这些研究者还经常在普林斯顿大学和 英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960， 大部分 人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机 器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语 言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益 成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的 科技产品，将会是人类智慧的“容器”
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
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
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
人工智能
人工智能是计算机学科 的一个分支，二十世纪 七十年代以来被称为世 界三大尖端技术之一， 这是因为近三十年来它 获得了迅速的发展，在 很多学科领域都获得了
2003年2月 GARRY KASPAROV 3:3战平 “小深”（DEEP JUNIOR）
2003年11月 GARRY KASPAROV 2:2战平 “X3D德国人” (X3D-FRITZ）
人工智能深度学习培训教材PPT(50张)
1-1 历史与背景
1-1 历史与背景
1-1 历史与背景
1-1 历史与背景
1-2 基本思想
深度学习原理
Neural Network
1-2 基本思想
Neural Network
z
z
z
z
“Neuron”
Neural Network
Different connection leads to different network structures
b1
b2
bL
xN x
a1
a2……
y yM
…… …… …… …… ……
y
x
WL …
W2
W1 x + b1 + b2 … + bL
1-2 基本思想
Feature extractor replacing
feature engineering
……
x1
y1
x
……
x2
y2
…… Softm…ax…
……
…… ……
0.05
……
0.3
0.2
……
人工智能深度学习培训教材PPT(50张) 培训课 件培训 讲义培 训教材 工作汇 报课件 PPT
gradient
人工智能深度学习培训教材PPT(50张) 培训课 件培训 讲义培 训教材 工作汇 报课件 PPT
1-2
基本思想
人工智能深度学习培训教材PPT(50张) 培训课 件培训 讲义培 训教材 工作汇 报课件 PPT
Deep Learning
YES
NO Good Results on Testing Data?
Overfitting!
人工智能培训课程PPT授课课件
思维过程
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才 能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学
忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向， 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ，至今 不肯忘 怀。
忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向， 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ，至今 不肯忘 怀。
忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向， 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ，至今 不肯忘 怀。
仿生学
忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向， 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ，至今 不肯忘 怀。
语言学
生物学 哲学
研究方法
如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题 是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样
人工智能
人工智能是计算机学科 的一个分支，二十世纪 七十年代以来被称为世 界三大尖端技术之一， 这是因为近三十年来它 获得了迅速的发展，在 很多学科领域都获得了
广泛应用
智能行为
人工智能将涉及到计算机科学心理学、哲学和语言学等学科可以说几乎是自 然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴
人工智能算法工程师：深度学习与神经网络算法培训ppt
层数选择
根据问题复杂度选择合适的神经 网络层数，层数过多可能导致过 拟合，层数过少可能无法充分学 习数据特征。
优化算法：梯度下降与反向传播
梯度下降
通过计算损失函数梯度，沿着梯度方向更新神经网络参数，以最小化损失函数 。
反向传播
根据输出误差反向传播至前一层，计算各层参数的梯度，用于更新参数。
过拟合与欠拟合问题
了解数据预处理的常见方法，如归一化、数据增强、随机裁 剪等，并掌握如何在实际项目中应用。
模型评估
了解模型评估的常见指标，如准确率、精确率、召回率、F1 分数等，并掌握如何在实际项目中应用。
05 人工智能伦理与法规
数据隐私与安全问题
01
02
03
数据匿名化
在处理敏感数据时，应确 保数据匿名化，避免泄露 个人隐私。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种用于处理序 列数据的深度学习模型，如文本
、语音和时间序列数据等。
RNN通过引入循环结构，使得 网络能够记忆之前时刻的状态，
并在此基础上更新当前状态。
RNN在自然语言处理、语音识 别、机器翻译等领域有广泛应用
。
循环神经网络（RNN）
要点一
总结词
循环神经网络是处理序列数据的深度学习模型，具有记忆 和时序依赖性。
等领域取得了突破性进展。
神经网络的基本原理
神经元模型
神经元是神经网络的基本单元，它通过加权输入信号并应用激活函数来输出信号。
感知机模型
感知机是神经网络的早期模型，可以用于解决二分类问题。它由一组神经元组成，每个神 经元接收输入信号并输出一个值。感知机通过调整权重和阈值来学习分类规则。
多层感知机模型
人工智能算法工程师：深度 学习与神经网络算法培训
根据问题复杂度选择合适的神经 网络层数，层数过多可能导致过 拟合，层数过少可能无法充分学 习数据特征。
优化算法：梯度下降与反向传播
梯度下降
通过计算损失函数梯度，沿着梯度方向更新神经网络参数，以最小化损失函数 。
反向传播
根据输出误差反向传播至前一层，计算各层参数的梯度，用于更新参数。
过拟合与欠拟合问题
了解数据预处理的常见方法，如归一化、数据增强、随机裁 剪等，并掌握如何在实际项目中应用。
模型评估
了解模型评估的常见指标，如准确率、精确率、召回率、F1 分数等，并掌握如何在实际项目中应用。
05 人工智能伦理与法规
数据隐私与安全问题
01
02
03
数据匿名化
在处理敏感数据时，应确 保数据匿名化，避免泄露 个人隐私。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种用于处理序 列数据的深度学习模型，如文本
、语音和时间序列数据等。
RNN通过引入循环结构，使得 网络能够记忆之前时刻的状态，
并在此基础上更新当前状态。
RNN在自然语言处理、语音识 别、机器翻译等领域有广泛应用
。
循环神经网络（RNN）
要点一
总结词
循环神经网络是处理序列数据的深度学习模型，具有记忆 和时序依赖性。
等领域取得了突破性进展。
神经网络的基本原理
神经元模型
神经元是神经网络的基本单元，它通过加权输入信号并应用激活函数来输出信号。
感知机模型
感知机是神经网络的早期模型，可以用于解决二分类问题。它由一组神经元组成，每个神 经元接收输入信号并输出一个值。感知机通过调整权重和阈值来学习分类规则。
多层感知机模型
人工智能算法工程师：深度 学习与神经网络算法培训
人工智能：机器学习与深度学习原理与实践培训ppt
深度学习算法实践
数据预处理
讨论如何对数据进行预处理，包 括归一化、数据增强等。
超参数调整
介绍如何调整深度学习模型的超 参数，如学习率、批大小等。
模型评估与调优
阐述如何评估模型的性能，并根 据评估结果对模型进行调优。
04
人工智能实践应用
图像识别
总结词
图像识别是人工智能领域中应用广泛的技术之一，通过训练模型对图像进行分类、识别 和目标检测等任务。
人工智能历史
人工智能的发展经历了多个阶段，从早期的符号主义到连接主义，再到现在的 深度学习。随着计算能力和数据量的增长，人工智能的应用场景和潜力也在不 断扩大。
人工智能的应用领域
自动驾驶
通过机器学习和深度学习技术， 自动驾驶汽车能够识别路况、做 出决策、控制车辆，实现自主驾
驶。
医疗诊断
人工智能算法可以通过分析大量的 医疗数据，提高医疗诊断的准确性 和效率，为患者提供更好的医疗体 验。
输出可解释性
提供易于理解的解释，说明AI系统决策的原因和依据。
模型可审查
允许第三方对AI系统进行审查，以确保其公正性和准确性。
AI的公平性与不偏见
算法公平性
01
确保AI系统的决策不受偏见和歧视的影响，对所有人都是公平
的。
数据多样性
02
使用广泛、多样的数据集来训练AI系统，以减少偏见和刻板印
象。
监测与纠正偏见
推荐系统
总结词
推荐系统利用人工智能技术为用户提供个性 化的内容推荐服务。
详细描述
推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好， 利用机器学习和深度学习算法，为用户推荐 感兴趣的内容，如电影、音乐、书籍等。在 实践中，推荐系统广泛应用于在线视频平台 、音乐平台、电商平台等领域，提高了用户
人工智能培训课件(ppt 51页)
·符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、 心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)， 其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。
·联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派 (Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主 要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
人工智能的发展简史
• 第一阶段（40年代中～50年代末）
神经元网络时代(1956年以前，萌芽期） • 基于生理学知识和脑神经元的功能；对命题逻
辑的形式化分析以及图灵的计算理论，提出一 种人工神经元模型。 • 普林斯顿大学的两名研究生在1951年建造了第 一台神经网络计算机。
人工智能的发展简史
• 第二阶段（50年代中～60年代中） • 通用方法时代（形成期1956-1961年）
任务(anthropomorphic tasks)的机器。 • 例子1：能够模拟人的思维，进行博弈的计算机。
1997年5月11日，一个名为“深蓝”(Deep Blue)的IＢ Ｍ计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡 斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
• 例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。
•
不确定性推理,专家系统,高级搜索
选修内容 了解
• 人工智能应用领域
主要考核形式：
1. 作业 2. 实验（运用一种编程语言实现算法） 3. 发言情况 4. 考试（开卷）
参考资料
第一章 绪 论
教学内容：本章介绍人工智能的定义、发展概况及相 关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究 和应用领域。
1.2.1 智能处理信息系统的假设
4、物理符号系统3个推论
·联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派 (Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主 要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
人工智能的发展简史
• 第一阶段（40年代中～50年代末）
神经元网络时代(1956年以前，萌芽期） • 基于生理学知识和脑神经元的功能；对命题逻
辑的形式化分析以及图灵的计算理论，提出一 种人工神经元模型。 • 普林斯顿大学的两名研究生在1951年建造了第 一台神经网络计算机。
人工智能的发展简史
• 第二阶段（50年代中～60年代中） • 通用方法时代（形成期1956-1961年）
任务(anthropomorphic tasks)的机器。 • 例子1：能够模拟人的思维，进行博弈的计算机。
1997年5月11日，一个名为“深蓝”(Deep Blue)的IＢ Ｍ计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡 斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
• 例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。
•
不确定性推理,专家系统,高级搜索
选修内容 了解
• 人工智能应用领域
主要考核形式：
1. 作业 2. 实验（运用一种编程语言实现算法） 3. 发言情况 4. 考试（开卷）
参考资料
第一章 绪 论
教学内容：本章介绍人工智能的定义、发展概况及相 关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究 和应用领域。
1.2.1 智能处理信息系统的假设
4、物理符号系统3个推论
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促进深度学习发展的2个因素：
1. 计算能力的增强，尤其是 GPU的出现，极大的提升了深 度学习的计算速度
2. 数据的迅猛增加
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
图片取自何凯明的ppt
深度学习的发展历史
图片取自何凯明的ppt农作物的病虫害，还可以用来识别哪些地方的环境适合种植
7.利用深度学习，可以将抓拍到的珍稀动物（比如鲸鱼）照片进行分类，从而更好地估算某种动物的存 活数量
深度学习在各个行业的应用
PART 4 深度学习的基本思想
深度学习的基本思想
深度学习的基本思想
深度学习在各个行业的应用
2. 1982年，Hopfield模型提出。1984年， J. Hopfield设计研制了Hopfield 网的电路，较好地解决了著名的旅行商问题，引起了较大的轰动。
3. 1986年， Rumelhart, Hinton 提出多层感知机与反向传播(BP) 学习算法， 该方法克服了感知器非线性不可分类问题，给神经网络研究带来了新的希 望。
C
斯坦福大学研制成功地 质勘探专家系统
B
1997年，IBM研发的 “深蓝”击败了国际象棋
冠军卡斯帕罗夫 D
深度学习的发展历史
1. 神经网络的原创文章发表于1943年，两位作者都是传奇人物，麦卡洛可 （McCulloch）和皮茨（Pitts)，“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, 发表在《数学生物物理期刊》
C
20世纪30年代，数理逻
辑、维纳弗雷治、罗素
等为代表对发展数理逻
辑学科的贡献，丘奇、
图灵和其它一些人关于
计算本质的思想，为人
工智能的形成产生了重
要影响
B
1948年，维纳创立了 控制论，行为主义学派
D
形成时期(1956 ~ 1970)
1956年，在美国的达特 茅斯大学召开了第一次 人工智能研讨会，标志 人工智能学科的诞生
图片取自lecun的ppt
PART 5 我能学懂深度学习吗？
需要具备的基础知识
● 微积分、线性代数、概率论 ● 基础的编程知识，最好有python基础 ● 良好的英文文献阅读能力
BP网络
卷积
深度学习网络的训练步骤
1. 导入数据
2. 把数据分成多个batch 3. 定义网络的参数，包括神经元的数量，卷积核的大小，学习率，迭代次数等 4. 定义网络结构 5. 初始化网络参数 6. 定义反向传播(主要是梯度下降法，如果用pytorch, tensorflow 等框架，只需 要调用相关函数即可) 7. 把训练数据按batch大小依次送入网络进行训练 8. 保存模型，进行测试
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
深度学习的发展历史
International Conference on Neural Information Processing Systems. Curran Associates Inc. 2012:1097-1105.
深度学习的发展历史
但肉变质了” C
下棋程序在与世界冠军 对弈时以1:4告负
B 剑桥大学数学家詹姆士 按照英国政府的旨意发 表报告，称AI即便不是
骗局也是庸人自扰 D
发展期(1976 ~ 1998)
MYCIN专家系统，用于 协助内科医生诊断细菌
感染疾病 A
计算机视觉、机器人、 自然语言理解、机器翻 译等取得了长足进步
A
1969年召开了第一届人 工智能联合会议，此后
每两年举行一次 C
1965年诞生了第一个专 家系统 DENDRAL，可 以帮助化学家分析分子
结构 B
1970年，《人工智能》 国际杂志创刊
D
暗淡期(1966 ~ 1976)
过高预言的失败，给AI 的声誉造成了重大伤害
A 出现了很离谱的翻译结 果，把“心有力而余不 足”翻译成“酒是好的，
2. 无人驾驶
3.在医疗领域，可以用于识别癌细胞，发现新药物等
4.金融领域可以用来预测股价，还可以用来识别欺诈。摩根大通利用AI开发了一款金融合同解析软件。 经测试，原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作，这款软件只需几秒就能完成。而 且，不仅错误率大大降低，重要的是它还从不放假
5. 精准营销，为用户推荐感兴趣的产品广告
人工智能深度讲座
个人简介 人工智能简史 深度学习基本思想 深度学习在各行业的应用 我能学懂深度学习吗？ 培训简介
PART 01 个人简介
PART 2 人工智能简史
孕育时期
公元前384-322 亚里 士多德（Aristotle） 形式逻辑 三段论
A
20世纪40年代，麦卡洛 克和皮茨 神经网络模 型 →连接主义学派
如何学习深度学习
1. 要懂得基本的原理，包括前向计算，反向传播的 数学原理 2. 要多写代码练习 3. 要多阅读论文，尤其是引用率比较大的论文 4. 要多和同行进行交流
谢谢！
• THANK YOU FOR YOUR WATCHING
1.巧用名言，亮出论点。作者引用贴 切的名 言，巧 妙地提 出中心 论点， 言简意 赅，简 明易懂 ，便于 读者把 握主旨 。 2.古今对举，例证典型。为了让论点 得以有 力的凸 显，文 章采用 古今中 外的名 人名言 与事例 作为论 据，纵 横捭阖 ，让人 心服口 服，不 容置疑 。 3.句式多变，感情充沛。行文中，作 者多处 使用了 设问句 、反问 句和感 叹句， 分别起 到了不 同的表 达作用 ，字里 行间洋 溢着作 者的立 场、观 点与情 感，增 强了语 言的表 现力与 论证色 彩和力 度。
图片取自何凯明的ppt
深度学习的发展历史
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深度学习在各行业的应
PART 3 用
深度学习在各个行业的应用
1. AlphaGo Zero的提升，让DeepMind看到了利用人工智能技术改变人类命运的突破。他们目前正积极 与英国医疗机构和电力能源部门合作，提高看病效率和能源效率。同时类似的技术应用在其他结构性 问题，比如蛋白质折叠、减少能耗和寻找新材料上，就能创造出有益于社会的突破。