AI人工智能培训课件-数据挖掘数据分析-6.6
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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
大数据分析与挖掘培训ppt
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术
《人工智能与数据挖掘教学课件》l课件
探讨人工智能和数据挖掘在各个领域的未来应用和发展方向。
3
趋势展望
展望人工智能和数据挖掘行业的未来发展，探索其可能带来的社会与经济影响。
结论
主要内容总结
对本课程的主要内容进行总结，概括所学知识点和关键信息。
看法与评价
分享对人工智能和数据挖掘的看法和评价，引发讨论和进一步思考。
学习与研究建议
提供学习和研究人工智能和数据挖掘的建议和启示，激发听众的学习热情。
以上是《人工智能与数据挖掘 教学课件》大纲的草稿，仅供 参考。
人工智能与数据挖掘教学 课件
本课件为《人工智能与数据挖掘教学课件》提供了全面的内容介绍和细致的 讲解，助力您深入了解人工智能与数据挖掘的概念、应用和未来发展。
概述
定义与意义
深入介绍人工智能与数据挖掘的定义、重要性以及对各个应用领域的影响。
课程主旨
明确课程学习的目标和主要内容，引导听众对学习的期望。
人工智能基础
1
机器学习
深入讲解机器学习的基本概念，包括监
神经网络与深度学习
2
督学习、无监督学习和强化学习。
介绍神经网络和深度学习的原理和应用，
揭示其在人工智能中的重要角色。
3
自然语言处理
讨论自然语言处理的方法和技术，以及
计算机视觉
4
它在人工智能中的实际应用。
探索计算机视觉的基本原理和算法，介 绍其在人工智能领域中的广泛应用。
人工智能与数据挖掘案例
案例分析
深入解析人工智能和数据挖掘在各个领域的应用案 例，揭示其背后的技术与创新。
案例讲解及应用
通过具体案例演示，展示人工智能和数据挖掘的实 际应用和效果。
人工智能与数据挖掘的未来
人工智能与数据科学培训ppt
发现数据中的异常值和异常模式 。
数据安全与隐私保护
数据加密
采用加密技术保护数据的安全和隐私。
数据匿名化
通过匿名化处理隐藏敏感信息，保护个人隐私。
数据访问控制
设置访问权限和权限级别，限制对数据的访问和 操作。
04
人工智能与数据科学应用 案例
智能推荐系统
智能推荐系统
利用人工智能和数据科学技术，根据用户的历史行为和偏好，为 其推荐相关内容或产品。
02
人工智能技术基础
机器学习
机器学习是人工智能领域中的一个重 要分支，它利用算法使计算机系统从 数据中学习并改进自身的性能，而无 需进行显式的编程。
机器学习的应用非常广泛，包括语音 识别、图像识别、自然语言处理、推 荐系统和预测分析等。
机器学习的主要方法包括监督学习、 无监督学习、半监督学习和强化学习 等。
自然语言处理的应用包括语音 识别、机器翻译、情感分析和 问答系统等。
自然语言处理的技术包括词法 分析、句法分析和语义分析等 。
计算机视觉
计算机视觉是研究如 何使计算机具备像人 类一样的视觉感知能 力的学科。
计算机视觉的技术包 括图像处理、特征提 取和模式识别等。
计算机视觉的应用包 括图像识别、目标检 测和人脸识别等。
人工智能与数据科学培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 人工智能与数据科学概述 • 人工智能技术基础 • 数据科学基础 • 人工智能与数据科学应用案例 • 人工智能与数据科学的发展趋势与挑战
01
人工智能与数据科学概述
人工智能的定义与分类
要点一
总结词
人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深 度学习等领域。其分类包括弱人工智能和强人工智能。
数据安全与隐私保护
数据加密
采用加密技术保护数据的安全和隐私。
数据匿名化
通过匿名化处理隐藏敏感信息，保护个人隐私。
数据访问控制
设置访问权限和权限级别，限制对数据的访问和 操作。
04
人工智能与数据科学应用 案例
智能推荐系统
智能推荐系统
利用人工智能和数据科学技术，根据用户的历史行为和偏好，为 其推荐相关内容或产品。
02
人工智能技术基础
机器学习
机器学习是人工智能领域中的一个重 要分支，它利用算法使计算机系统从 数据中学习并改进自身的性能，而无 需进行显式的编程。
机器学习的应用非常广泛，包括语音 识别、图像识别、自然语言处理、推 荐系统和预测分析等。
机器学习的主要方法包括监督学习、 无监督学习、半监督学习和强化学习 等。
自然语言处理的应用包括语音 识别、机器翻译、情感分析和 问答系统等。
自然语言处理的技术包括词法 分析、句法分析和语义分析等 。
计算机视觉
计算机视觉是研究如 何使计算机具备像人 类一样的视觉感知能 力的学科。
计算机视觉的技术包 括图像处理、特征提 取和模式识别等。
计算机视觉的应用包 括图像识别、目标检 测和人脸识别等。
人工智能与数据科学培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 人工智能与数据科学概述 • 人工智能技术基础 • 数据科学基础 • 人工智能与数据科学应用案例 • 人工智能与数据科学的发展趋势与挑战
01
人工智能与数据科学概述
人工智能的定义与分类
要点一
总结词
人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深 度学习等领域。其分类包括弱人工智能和强人工智能。
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
AI人工智能培训课件-数据挖掘数据分析-6.5
步骤二：根据欧几里得距离，拿到距离未分类点最近的5个点
类别 2 新的数据点 类别 1
步骤3：从这K（K =5）个临近点中，计算出临近点中属于丌同种类的个数
类别 1
新的数据点
类别 2
通过临近点发现，属于红色（类别1）的点有3个，而属于绿色（类别2）的点只有两个， 所以新的数据点应该为红色（类别1）
数据挖掘数据分析 分类问题不kNN斱法
内容提要
• 分类问题的介绉
• kNN斱法
• 基本过程 • 设计空间 • 改进斱案
分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是建 立分类模型，并利用分类模型预测未知类别数据对象的 所属类别。
分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个数据集x映射到一个预 先定义的类别y，即y=f(x)。这个目标函数就是分类模型。
相似性的度量斱式在很大程度上决定了选取邻居的准确性 ，也决定了分类的效果
判定一个样本点的类别是要利用到它的邻居的，如果邻居 都没选好，准确性就无从谈起。
距离度量斱式有很多，丌同的场合使用哪种需要根据丌同 问题具体探讨。
距离度量
欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧
两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离
距离度量
切比雪夫距离 ( Chebyshev Distance ) 国际象棋的玩法。国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王
从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是 max( | x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步 。有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。
AI基础操作专题培训课件
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
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。
数据挖掘与机器学习算法培训ppt
CHAPTER 05
关联规则挖掘与推荐系统
关联规则挖掘原理与应用
关联规则挖掘定义
关联规则挖掘是从大量数据中挖掘出项集之间的有趣关系，如购 物篮分析中经常一起购买的商品组合。
关联规则挖掘算法
常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等，用于发现频 繁项集和关联规则。
关联规则挖掘应用
特征提取技术
通过选择和提取与目标变量相关的特征，降低数 据维度，提高挖掘效率。
模型构建技术
包括各种机器学习算法和统计方法，用于构建预测 和分类模型。
模型评估技术
通过交叉验证、ROC曲线分析等方法评估模型性 能，选择最佳模型。
结果解释技术
对挖掘结果进行解释和可视化，帮助用户理解和应用挖 掘结果。
CHAPTER 02
MSE、RMSE、MAE 等回归模型评估指标
超参数调整技巧与实践案例
01
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优 化等超参数调整方法
02
调整学习率、批量大小、迭代次 数等超参数的实践案例
集成学习策略在数据挖掘中的应用
Bagging、Boosting、 Stacking等集成学习策略
Adaboost、GBRT、XGBoost 等常用集成学习方法
实践案例
以电商为例，可以通过关联规则挖掘发现不同商品之间的关联关系，然 后利用推荐系统为用户推荐相关商品或套餐，提高用户购买率和销售额 。
CHAPTER 06
数据挖掘与机器学习算法优化策略
模型评估指标选择与优化方法
准确率、召回率、F1 分数等分类模型评估 指标
交叉验证、留出验证 、自助采样等方法
用于连续型目标变量。
逻辑回归
通过将输入变量映射到概率值 来训练模型，适用于二元分类
人工智能：掌握机器学习和数据分析的趋势培训ppt
掌握了如何使用SQL进行数据库查询和数 据预处理。
实践项目建议
利用所学知识，选择一个实 际的数据集进行机器学习分 析，例如预测股票价格、客
户流失等。
尝试使用不同的算法和模型 进行比较，分析它们的优缺
点和适用场景。
在项目中实践数据清洗、特 征工程和模型调优等步骤，
提高自己的实践能力。
将项目成果以报告形式呈现 ，包括数据来源、数据处理 过程、模型选择与训练、结
数据挖掘和预测分析
01
02
数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息和知识的过程，而预测分析 则是指利用数据挖掘的结果进行未来趋势的预测和决策的制定。
数据挖掘和预测分析是人工智能领域的重要应用，能够为企业提供市 场预测、用户行为预测、销售预测等，帮助企业更好地把握市场机遇 和应对挑战。
数据可视化和解释性
就业影响
人工智能的发展将改变劳动力市场的 需求，需要关注由此产生的就业问题 ，并采取措施缓解负面影响。
06
培训总结
学习成果回顾
掌握了机器学习的基本原理和常用算法 ，包括线性回归、决策树、随机森林、
神经网络等。
了解了常见的数据分析方法和工具，如 描述性统计、可视化图表、聚类分析等
。
学会了如何使用Python进行数据清洗、 特征工程和模型训练，以及如何评估模 型的性能。
高速发展阶段
21世纪初至今，随着大数据、云计算和 深度学习等技术的发展，人工智能取得 突破性进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和深度学习技术，实现 车辆自主驾驶。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助医生进行疾病诊 断和治疗方案制定。
智能语音助手
通过语音识别和自然语言处理技术，为 用户提供智能化的语音交互服务。
实践项目建议
利用所学知识，选择一个实 际的数据集进行机器学习分 析，例如预测股票价格、客
户流失等。
尝试使用不同的算法和模型 进行比较，分析它们的优缺
点和适用场景。
在项目中实践数据清洗、特 征工程和模型调优等步骤，
提高自己的实践能力。
将项目成果以报告形式呈现 ，包括数据来源、数据处理 过程、模型选择与训练、结
数据挖掘和预测分析
01
02
数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息和知识的过程，而预测分析 则是指利用数据挖掘的结果进行未来趋势的预测和决策的制定。
数据挖掘和预测分析是人工智能领域的重要应用，能够为企业提供市 场预测、用户行为预测、销售预测等，帮助企业更好地把握市场机遇 和应对挑战。
数据可视化和解释性
就业影响
人工智能的发展将改变劳动力市场的 需求，需要关注由此产生的就业问题 ，并采取措施缓解负面影响。
06
培训总结
学习成果回顾
掌握了机器学习的基本原理和常用算法 ，包括线性回归、决策树、随机森林、
神经网络等。
了解了常见的数据分析方法和工具，如 描述性统计、可视化图表、聚类分析等
。
学会了如何使用Python进行数据清洗、 特征工程和模型训练，以及如何评估模 型的性能。
高速发展阶段
21世纪初至今，随着大数据、云计算和 深度学习等技术的发展，人工智能取得 突破性进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和深度学习技术，实现 车辆自主驾驶。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助医生进行疾病诊 断和治疗方案制定。
智能语音助手
通过语音识别和自然语言处理技术，为 用户提供智能化的语音交互服务。
人工智能培训课件ppt
人工智能的法规与政策
国内外法规比较
比较和分析不同国家和地区的人 工智能法规和政策，了解国际发
展趋势。
法规制定原则
探讨制定人工智能法规的基本原 则，如公平、透明、可追溯等。
政策执行与监督
加强政策执行和监督，确保法规 得到有效遵守和执行。
06
人工智能未来展望
人工智能技术的发展趋势
深度学习
01
随着算法和计算能力的提升，深度学习在图像识别、语音识别
金融
人工智能在风险控制、投资决策、客户服务等领域的应用将优化 金融行业的业务流程和降低风险。
教育
人工智能在个性化教学、智能评估、辅助学习等领域的应用将提 升教育质量和效率。
人工智能对人类社会的影响
就业变革
人工智能的发展将改变就业结构和职业需求，需要人们不断更新技 能以适应新的就业市场。
社会伦理
人工智能的发展引发了关于隐私、安全、责任等社会伦理问题的关 注和讨论。
人类智慧的挑战
人工智能的发展对人类的智慧和创新能力提出了挑战，激发人们不断 探索新的领域和创造新的价值。
THANKS
感谢Байду номын сангаас看
人工智能的层次
从弱人工智能到强人工智能，再 到超人工智能，人工智能的技术 水平不断提升。
人工智能的历史与发展
早期发展
20世纪50年代，人工智能的概念开始出现，但受限于技术水平，发展缓慢。
近年发展
随着计算机技术、大数据和深度学习等技术的突破，人工智能在各个领域得到 广泛应用。
人工智能的应用领域
工业自动化
03
计算机视觉的应用领域
计算机视觉广泛应用于安防监控、智能交通、医疗诊断、工业检测、机
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：掌握机器学习和数据分析的趋势培训ppt
。
通过掌握机器学习和数据分析的趋势培 训，可以深入了解人工智能的核心技术 和应用场景，为未来的职业发展打下坚
实的基础。
05
掌握机器学习和数据分析的趋势
机器学习和数据分析的发展趋势
深度学习 随着计算能力的提升和数据量的增长，深度学习在各个领域的应 用越来越广泛，成为机器学习的重要分支。
数据驱动决策
机器学习通过建立数学模型来分析输 入数据，并从中找出隐藏的模式和关 系，进而改进算法的性能。
机器学习的分类
有监督学习
在有监督学习中，算法通 过已知输入和输出数据来 训练模型，以预测新的未 知数据。
无监督学习
无监督学习则是让算法自 行从没有标签的数据中找 出结构和模式。
强化学习
强化学习通过让算法与环 境互动，并根据结果调整 其行为，以达成目标。
关注行业动态
关注机器学习和数据分析领域的最新 动态和趋势，不断更新自己的知识和 技能。
06
培训计划和资源
培训计划
机器学习基础
数据分析技能
介绍机器学习的基本概念、算法和应用领 域，包括监督学习、无监督学习、强化学 习等。
培养学员的数据清洗、数据探索、数据可 视化等技能，以及使用Python和R等数据 分析工具进行数据处理和分析的能力。
数据来源
数据质量
数据分析的前提是保证数据的质量， 包括数据的准确性、完整性、一致性 和及时性。
包括但不限于数据库、数据仓库、社 交媒体、物联网设备等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
数据分析
运用统计学和数据分析方法， 深入挖掘数据的价值。
数据收集
提升竞争力
通过掌握机器学习和数据分析的趋势培 训，可以深入了解人工智能的核心技术 和应用场景，为未来的职业发展打下坚
实的基础。
05
掌握机器学习和数据分析的趋势
机器学习和数据分析的发展趋势
深度学习 随着计算能力的提升和数据量的增长，深度学习在各个领域的应 用越来越广泛，成为机器学习的重要分支。
数据驱动决策
机器学习通过建立数学模型来分析输 入数据，并从中找出隐藏的模式和关 系，进而改进算法的性能。
机器学习的分类
有监督学习
在有监督学习中，算法通 过已知输入和输出数据来 训练模型，以预测新的未 知数据。
无监督学习
无监督学习则是让算法自 行从没有标签的数据中找 出结构和模式。
强化学习
强化学习通过让算法与环 境互动，并根据结果调整 其行为，以达成目标。
关注行业动态
关注机器学习和数据分析领域的最新 动态和趋势，不断更新自己的知识和 技能。
06
培训计划和资源
培训计划
机器学习基础
数据分析技能
介绍机器学习的基本概念、算法和应用领 域，包括监督学习、无监督学习、强化学 习等。
培养学员的数据清洗、数据探索、数据可 视化等技能，以及使用Python和R等数据 分析工具进行数据处理和分析的能力。
数据来源
数据质量
数据分析的前提是保证数据的质量， 包括数据的准确性、完整性、一致性 和及时性。
包括但不限于数据库、数据仓库、社 交媒体、物联网设备等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
数据分析
运用统计学和数据分析方法， 深入挖掘数据的价值。
数据收集
提升竞争力
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
人工智能算法在数据分析中的应用培训课件
未来发展趋势及前景预测
发展趋势
个性化推荐、自然语言处理、图像和视频分析等领域将成为人工智能算法在数据分析中的重点发展方 向。
前景预测
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能算法在数据分析中的应用将越来越成熟和普及 ，为企业和组织带来更多的商业价值和竞争优势。同时，也需要关注数据隐私和安全等问题，加强相 关法规和规范的建设和实施。
涉及图像识别、语音识别、自然语言 处理、智能推荐等多个领域。
人工智能算法分类
包括监督学习、无监督学习、强化学 习等多种类型。
数据分析的重要性
01
02
03
数据分析定义
通过对大量数据进行处理 、挖掘和分析，提取有用 信息并形成结论的过程。
数据分析应用领域
广泛应用于商业智能、金 融分析、医疗健康、社交 媒体等领域。
人工智能算法在数据分析中 的应用培训课件
汇报人：
2023-12-30
• 引言 • 人工智能算法基础 • 数据预处理与特征工程 • 人工智能算法在数据分析中的应用
案例 • 模型评估与优化 • 实践操作与案例分析 • 总结与展望
01
引言
人工智能算法概述
人工智能算法定义
人工智能算法应用领域
通过模拟人类智能行为，实现自主学 习、推理、决策等功能的算法。
投票法（Voting）
对于分类问题，可以采用投票法集成 多个模型的预测结果，取得票数最多 的类别作为最终预测结果。
06
实践操作与案例分析
数据集介绍与预处理
数据集来源与背景
介绍所使用的数据集来源、采集方式、数据规模、应用领域等相关 背景信息。
数据预处理流程
详细阐述数据清洗、数据转换、特征提取等预处理步骤，以及针对 特定问题的定制化处理方法。
《人工智能培训》课件
机器翻译 机器人学
专家系统
自动程序设计
规模庞大的任务 智能控制
复杂任务
人工 智能
航天应用
信息处理
语言和图像理解 无法执行的任务
遗传变成机器工厂
语音识别
多场景语音服务支持专家，让你的设备长上耳 朵让你的设备开口说话
文字识别
依托业界领先的深度学习技术，提供了自然化生活提供了新的模式。现有的游戏逐步发展为更高智能 的交互式化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游 戏制造商的开发中。
在安德森癌症中心这一全球最好的肿瘤医院里， 有一个超级“助理医生”一一“沃 森”，它是一台超级计算机。“沃森”就像躺在口袋里的专家，医生在它的界面中输入 病人的信息，几秒钟之内，它就会结合最新研究为病人量身定制出多种诊疗方案，供医 生参考。“沃森”能力超强:30个医生夜以继日做上一个月的研究，它9分钟就能搞定; 它15秒就能吃透的病，人类医生即使每天看150份病人的资料，也要花费一万个星期。
中国科学院院士梅宏:2017人工智能挑站2016年中国高考一本分数线583
梅宏院士在做的一个项目是通过集成人工智能相关的技术，机器能不能通过高考进入人群的前20%。该项目启动两年了，取得了一些阶段性的成果: 目前 该人工智能系统在参加高考可以达到数学110分(150分满分)语文: 90分(150分满分，其中60分作文考了45分);文综: 40 分(100分满分)。目前该系统的知 识库构成还不完善，该项目涉及的技术包括深度学习、知识图谱构建等。
《人工智能培训》
人工智能
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。
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。
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数据挖掘数据分析 决策树
主要内容
• C4.5算法 • CART算法
C4.5算法对ID3的改进
• 改进1：用信息增益率代替信息增益来选择属性 • 改进2：能够完成对连续值属性的离散化处理 • 改进3：能处理属性值缺失的情况 • 改进4：在决策树构造完成之后进行剪枝
改进1：信息增益的问题
信息增益度量偏向于对取值较多的属性进行测试，即它倾向于选择v较大的属 性A
举个极端的例子：考虑充当唯一标识的属性PID。对PID的分裂将产生大量划分 （与样本个数一样多），每个分类只包含一个样本，且每个划分都是纯的。
InfoPID (D)
111
14
×(
1
log2
) 1
0
对属性PID划分得到的信息增 益最大，显然，这种划分对分 类没有用处。
改进1：信息增益率
C4.5使用分裂信息(split information)将信息增益规范化
5
6
10
5.5
8
<=8
>8
C4.5不使用中点，而是直接使用一对值中较小的值作为可能的分裂点，如本例中 将使用5, 6作为可能分裂点
多个分裂点？多分法，多叉决策树
改进3：缺失值的处理
• 建树过程（学习过程）
• 选定训练样本实例有缺失值，如何知道要将其分配到哪个分支？
• 分类过程（测试过程或者工作过程）
பைடு நூலகம்
<30
高
否好
30-40 高
否 一般
>40
中
否 一般
>40 低
是 一般
>40
低
是好
30-40 低
是好
<30
中
否 一般
<30
低
是 一般
>40
中
是 一般
<30
中
是好
30-40 中
否好
30-40 高
是 一般
>40
中
否好
买了电脑
否 否 是 是 是 否 是 否 是 是 是 是 是 否
Info(D) = 0.940 Info收入(D) = 0.911 Gain(收入) = 0.029
湿度 有风 玩？ 权重
70 有 玩 1 90 有 不玩 1 85 无 不玩 1 95 无 不玩 1 70 无 玩 1 90 有 玩 5/13
湿度 90 78 65 75
有风 有 无 有 无
玩？ 玩 玩 玩 玩
权重 3/13
1 1 1
湿度
80 70 80 80 96 90
有风
有 有 无 无 无 有
玩？ 权重
计算 Info(D) 和 InfoA(D) 时忽略属性值缺失的实例 = 0.961 bits
天气 晴 晴 晴 晴
湿度
有雨？ 70 有 90 有 85 无 95 无
去玩？ 玩 不玩 不玩 不玩
Info天气(D) = 5/13×(-2/5log(2/5) - 3/5×log(3/5)) + 3/13×(-3/3log(3/3) - 0/3×log(0/3) + 5/13×(-3/5log(3/5) - 2/5×log(2/5)
80 有
70 有
80 无
80 无
96 无
去玩？ 玩 不玩 不玩 不玩 玩 玩 玩 玩 玩 不玩 不玩 玩 玩 玩
SplitInfo天气(D) = - 5/14×log(5/14)
- 3/14×log(3/14) - 5/14×log(5/14) - 1/14×log(1/14) = 1.809 bits
不玩 1 不玩 1 玩1 玩1 玩1 玩 5/13
共13/14个实例天气属性值未缺失：其中5个实例的天气属性为“晴”，3个实例 的天气属性为“多云”， 5个实例的天气属性为“雨” 1/14个实例天气属性值缺失，因此估算出天气属性值缺失的第6个实例： 天气是晴的概率是5/13，天气是多云的概率是3/13，天气是雨的概率是5/13
计算 SplitInfo 时，将缺失的属性值当作一个正常值进行计算， 本例中，当作天气有四个值，分别是晴, 多云, 雨, ?，再计算其 SplitInfo
天气 晴 晴 晴 晴 晴 缺失 多云 多云 多云 雨 雨 雨 雨 雨
湿度
有雨？
70 有
90 有
85 无
95 无
70 无
90 有
78 无
65 有
75 无
改进2：连续值属性与分裂点
对于连续值属性，按属性值大小从小到大排序，取每对相邻值的中点作 为可能的分裂点split_point。 假设一连续值属性共有N个不同的属性值，则可找到N-1个可能的分裂点。
检查每个可能分裂点，取能使得信息增益最大的分裂点，将D分裂成 D1: A <= split_point 和 D2: A > split_point(二叉树)
晴 缺失
70 无
玩
90 有
玩
= 0.747 bits
多云 多云 多云 雨
78 无 65 有 75 无 80 有
玩 玩 玩 不玩
Gain(天气) = 13/14 × (0.961 - 0.747) = 0.199 bits
雨
70 有
不玩
雨
80 无
玩
雨
80 无
玩
雨
96 无
玩
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
高收入的有4个 中等收入的有6个 低收入的有4个
SplitInfo收入(D) = - 4/14 * log4/14
- 6/14 * log6/14 - 4/14 * log4/14 = 1.557
GainRatio(收入) = Gain(收入) / SplitInfo收入(D) = 0.029 / 1.557 = 0.019
• 待分类实例有缺失值，如何测试该实例属于哪个分支？
(天气=缺失，温度=72，湿度=90...)
晴
天气 雨
多云
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
Gain(A) = F ( Info(D) – InfoA(D))
Info(D)
其中 F 为属性值未缺失的实例所占比例；
= -8/13×log(8/13) - 5/13×log(5/13)
SplitInfoA
(
D)
v j 1
| Dj |D
| |
log
| Dj |D
| |
该值表示数据集D按属性A分裂的v个划分产生的信息
Gain ( A) GainRatio( A)
SplitInfoA (D)
选择具有最大信息增益率的属性作为分裂属性
改进1：信息增益率
年龄 收入 学生 信用
<30
高
否 一般
晴 多云 雨 缺失
GainRatio(天气) = Gain(天气) / SplitInfo天气(D) = 0.199 / 1.809
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
分裂时，将属性值缺失的实例分配给所有分支，但是带一个权重
T1: (天气=晴)
T1: (天气=多云)
T1: (天气=雨)
主要内容
• C4.5算法 • CART算法
C4.5算法对ID3的改进
• 改进1：用信息增益率代替信息增益来选择属性 • 改进2：能够完成对连续值属性的离散化处理 • 改进3：能处理属性值缺失的情况 • 改进4：在决策树构造完成之后进行剪枝
改进1：信息增益的问题
信息增益度量偏向于对取值较多的属性进行测试，即它倾向于选择v较大的属 性A
举个极端的例子：考虑充当唯一标识的属性PID。对PID的分裂将产生大量划分 （与样本个数一样多），每个分类只包含一个样本，且每个划分都是纯的。
InfoPID (D)
111
14
×(
1
log2
) 1
0
对属性PID划分得到的信息增 益最大，显然，这种划分对分 类没有用处。
改进1：信息增益率
C4.5使用分裂信息(split information)将信息增益规范化
5
6
10
5.5
8
<=8
>8
C4.5不使用中点，而是直接使用一对值中较小的值作为可能的分裂点，如本例中 将使用5, 6作为可能分裂点
多个分裂点？多分法，多叉决策树
改进3：缺失值的处理
• 建树过程（学习过程）
• 选定训练样本实例有缺失值，如何知道要将其分配到哪个分支？
• 分类过程（测试过程或者工作过程）
பைடு நூலகம்
<30
高
否好
30-40 高
否 一般
>40
中
否 一般
>40 低
是 一般
>40
低
是好
30-40 低
是好
<30
中
否 一般
<30
低
是 一般
>40
中
是 一般
<30
中
是好
30-40 中
否好
30-40 高
是 一般
>40
中
否好
买了电脑
否 否 是 是 是 否 是 否 是 是 是 是 是 否
Info(D) = 0.940 Info收入(D) = 0.911 Gain(收入) = 0.029
湿度 有风 玩？ 权重
70 有 玩 1 90 有 不玩 1 85 无 不玩 1 95 无 不玩 1 70 无 玩 1 90 有 玩 5/13
湿度 90 78 65 75
有风 有 无 有 无
玩？ 玩 玩 玩 玩
权重 3/13
1 1 1
湿度
80 70 80 80 96 90
有风
有 有 无 无 无 有
玩？ 权重
计算 Info(D) 和 InfoA(D) 时忽略属性值缺失的实例 = 0.961 bits
天气 晴 晴 晴 晴
湿度
有雨？ 70 有 90 有 85 无 95 无
去玩？ 玩 不玩 不玩 不玩
Info天气(D) = 5/13×(-2/5log(2/5) - 3/5×log(3/5)) + 3/13×(-3/3log(3/3) - 0/3×log(0/3) + 5/13×(-3/5log(3/5) - 2/5×log(2/5)
80 有
70 有
80 无
80 无
96 无
去玩？ 玩 不玩 不玩 不玩 玩 玩 玩 玩 玩 不玩 不玩 玩 玩 玩
SplitInfo天气(D) = - 5/14×log(5/14)
- 3/14×log(3/14) - 5/14×log(5/14) - 1/14×log(1/14) = 1.809 bits
不玩 1 不玩 1 玩1 玩1 玩1 玩 5/13
共13/14个实例天气属性值未缺失：其中5个实例的天气属性为“晴”，3个实例 的天气属性为“多云”， 5个实例的天气属性为“雨” 1/14个实例天气属性值缺失，因此估算出天气属性值缺失的第6个实例： 天气是晴的概率是5/13，天气是多云的概率是3/13，天气是雨的概率是5/13
计算 SplitInfo 时，将缺失的属性值当作一个正常值进行计算， 本例中，当作天气有四个值，分别是晴, 多云, 雨, ?，再计算其 SplitInfo
天气 晴 晴 晴 晴 晴 缺失 多云 多云 多云 雨 雨 雨 雨 雨
湿度
有雨？
70 有
90 有
85 无
95 无
70 无
90 有
78 无
65 有
75 无
改进2：连续值属性与分裂点
对于连续值属性，按属性值大小从小到大排序，取每对相邻值的中点作 为可能的分裂点split_point。 假设一连续值属性共有N个不同的属性值，则可找到N-1个可能的分裂点。
检查每个可能分裂点，取能使得信息增益最大的分裂点，将D分裂成 D1: A <= split_point 和 D2: A > split_point(二叉树)
晴 缺失
70 无
玩
90 有
玩
= 0.747 bits
多云 多云 多云 雨
78 无 65 有 75 无 80 有
玩 玩 玩 不玩
Gain(天气) = 13/14 × (0.961 - 0.747) = 0.199 bits
雨
70 有
不玩
雨
80 无
玩
雨
80 无
玩
雨
96 无
玩
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
高收入的有4个 中等收入的有6个 低收入的有4个
SplitInfo收入(D) = - 4/14 * log4/14
- 6/14 * log6/14 - 4/14 * log4/14 = 1.557
GainRatio(收入) = Gain(收入) / SplitInfo收入(D) = 0.029 / 1.557 = 0.019
• 待分类实例有缺失值，如何测试该实例属于哪个分支？
(天气=缺失，温度=72，湿度=90...)
晴
天气 雨
多云
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
Gain(A) = F ( Info(D) – InfoA(D))
Info(D)
其中 F 为属性值未缺失的实例所占比例；
= -8/13×log(8/13) - 5/13×log(5/13)
SplitInfoA
(
D)
v j 1
| Dj |D
| |
log
| Dj |D
| |
该值表示数据集D按属性A分裂的v个划分产生的信息
Gain ( A) GainRatio( A)
SplitInfoA (D)
选择具有最大信息增益率的属性作为分裂属性
改进1：信息增益率
年龄 收入 学生 信用
<30
高
否 一般
晴 多云 雨 缺失
GainRatio(天气) = Gain(天气) / SplitInfo天气(D) = 0.199 / 1.809
改进3： C4.5中缺失值的处理 - 建树过程（学习过程）
分裂时，将属性值缺失的实例分配给所有分支，但是带一个权重
T1: (天气=晴)
T1: (天气=多云)
T1: (天气=雨)