机器学习与深度学习实践-人工智能python课程
初中人工智能课程设计与实践
04
机器学习与深度学习
机器学习基础
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子集，它使用计算机算法使计算机系 统能够从数据中“学习”并进行自我优化和改进。
机器学习的基本原理
通过训练数据，机器学习算法可以找到数据的内在规律和模式，并 利用这些规律和模式对新的未知数据进行预测和分类。
深度学习的应用场景
深度学习在许多领域都有应用，如图像识别、语音识别、自然语言处 理、自动驾驶等。
常见机器学习与深度学习框架
01
02
03
TensorFlow
由Google开发的开源机 器学习框架，广泛应用于 深度学习领域。
PyTorch
由Facebook开发的开源 机器学习框架，适合快速 原型设计和研究。
知识工程阶段
20世纪80年代，人工智能进入知识 工程阶段，以知识为基础的专家系统 得到广泛应用。
智能体及互联网智能化阶段
20世纪90年代，人工智能进入智能 体及互联网智能化阶段，互联网智能 化系统开始出现。
人工智能应用领域
01
02
03
04
智能机器人
人工智能在机器人领域的应用 ，包括工业机器人、服务机器
06
课程总结与展望
课程总结
01
课程内容安排
本课程针对初中生的认知水平，设计了涵盖人工智能基础知识、编程语
言、算法等内容的课程体系，旨在培养学生的逻辑思维和创新能力。
02
教学方法
采用项目式学习、案例分析、小组讨论等多种教学方法，激发学生的学
习热情，提高其解决问题的能力。
《机器学习与深度学习》PPT课件讲义
训练神经元网络 -- Back Propagation
梯度下降迭代算法
输出层误差： δki 隐含层误差： smi
BP 算法
初始化参数 θ 两阶段算法： Two-Pass
前向 Forward-Pass： 给定参数，计算输出值 后向 Backward-Pass: 计算输出层误差， 计算隐含层误差，更新
• 一个BN 是一个由随机变量 组成的有向非循环图
• 一部分变量为可观察已知 变量
• 如何由已知变量推断出非 观察变量的状态
• 调整变量之间连接的参数 优化：最大可能重新生成 观察变量
可信任， 信任什么？
随机的二元单元
(Bernoulli variables)
• 隐含层的神经元的状态 为0或1
• 该神经元激活的概率为 输入层加权和的 sigmoid 函数
什么为最佳匹配？
参数估计方法一： 最小化误差平方和
机器学习背景
RSS()
0
正则化 L2 (Ridge) Regularization
限制参数的大小 ， 以避免过拟合
正则化 L1 Regularization (Lasso)
| j | j1...p
No closed form for β 限制参数的大小 ， 以避免过拟合
➢ Still Perceptron ➢ 一个特殊的单隐含层网络 ➢ 每个训练案例用于构造一个
特征，该特征用于测量改训 练案例和测试案例的距离 ➢ SVM训练选择自由特征集以 及特征的权重 ➢ 1990-2010 很多让放弃NN, 选择 SVM
深层信任网络（Deep Belief Net，DBN) 是 部分解决了以上问题的神经元网络
小结一个基础的DBN网络
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。
03
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
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
《机器学习和深度学习》教学大纲
《机器学习与深度学习》教学大纲课程编号：课程名称：机器学习与深度学习英文名称：Machine Learning and Deep Learning先修课程：微积分、线性代数、概率论、程序设计基础总学时数：58学时/46学时（不讲第八章强化学习内容）一、教学目的本课程可作为智能科学与技术、计算机科学与技术、软件工程等相关本科专业的必修课，也可作为其它本科专业的选修课，或者其它专业低年级研究生的选修课。
本课程的教学目的是使学生理解机器学习和深度学习的基本问题和基本算法，掌握它们的实践方法，为学生今后从事相关领域的研究工作或项目开发工作奠定坚实的基础。
具体来讲，要使学生初步掌握Python3程序设计语言和主流深度学习框架；掌握机器学习、深度学习和强化学习等基础环境的搭建方法；理解机器学习和深度学习中的距离度量、模型评价、过拟合、最优化等基础知识；理解聚类、回归、分类和标注等任务，理解完成上述任务的决策函数模型、概率模型和神经网络模型的原理并掌握它们的应用方法；初步掌握特征工程、降维与超参数调优等机器学习工程应用方法；理解强化学习的理论框架，理解基本的强化学习算法和深度强化学习算法的原理并初步掌握它们的应用方法；理解对抗攻击的基本思想，理解基本的白盒攻击和黑盒攻击算法并初步掌握它们的应用方法。
二、教学要求总体上，本课程的教学应本着理论与实践相结合的原则，深入浅出，突出重点，在讲授基础理论的同时，特别注重培养学生独立思考和动手能力。
在内容设计上，应以示例入手，逐步推进剖析算法思想。
在实施方法上，应采取启发式教学方法，在简要介绍算法思想和流程的基础上，引导学生自行运行并分析实现代码。
在教学手段上，应结合板书、多媒体、网络资源等多种传授方法，提高学生兴趣。
在实验教学上，应促进学生对讲授知识的理解，开拓眼界，提升实践能力。
三、教学内容本课程内容共分为八章。
（一）环境安装、Python语言、TensorFlow2和MindSpore深度学习框架（6学时，含1学时实验课）【内容】实验环境安装，Python语言相关概念，Python3语法概要，Python 初步应用示例，TensorFlow2和MindSpore深度学习框架概要。
python人工智能课程设计
python人工智能课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解人工智能的基本概念，掌握Python编程语言在人工智能中的应用。
2. 学生能掌握使用Python标准库和第三方库进行数据处理、图像处理和自然语言处理的基本方法。
3. 学生能了解常见的人工智能算法，如机器学习、深度学习等，并理解其基本原理。
技能目标：1. 学生能运用Python编程实现简单的人工智能应用，如聊天机器人、图像识别等。
2. 学生能通过实践操作，掌握数据预处理、模型训练和模型评估的基本步骤，具备初步的问题解决能力。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对人工智能技术的兴趣，激发创新意识和探索精神。
2. 学生能够意识到人工智能在生活中的应用，认识到人工智能对社会发展的积极影响，树立正确的科技观。
3. 学生在团队合作中，学会沟通与协作，培养解决问题的能力和团队精神。
课程性质：本课程为选修课，旨在帮助学生了解人工智能的基本知识，提高编程实践能力。
学生特点：学生为高中生，具备一定的数学基础和编程能力，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，强调动手实践，提高学生的实际操作能力。
在教学过程中，关注学生的个体差异，因材施教，使学生在掌握基本知识的基础上，发挥自身潜能。
通过小组合作、讨论交流等形式，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
最终实现课程目标，为学生后续学习打下坚实基础。
二、教学内容1. Python基础回顾：变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句、函数、列表、字典等。
2. 人工智能概述：人工智能发展历程、应用领域、未来发展趋势。
3. 数据处理与分析：- 数据预处理：数据清洗、数据整合、特征工程。
- 数据分析：使用Pandas、NumPy等库进行数据分析。
4. 机器学习基础：- 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林。
- 无监督学习：聚类、降维。
5. 深度学习基础：- 神经网络：感知机、反向传播算法。
人工智能课程设计
人工智能课程设计一、课程目标知识目标：1. 了解人工智能的定义、发展历程及基本应用领域；2. 掌握机器学习、深度学习等基本概念及其在人工智能中的应用；3. 理解编程语言在人工智能开发中的重要作用，学会使用至少一种编程语言进行简单的程序编写。
技能目标：1. 培养学生运用逻辑思维分析问题、解决问题的能力；2. 提高学生动手实践能力，能够运用所学知识完成人工智能相关项目的设计与开发；3. 培养学生团队协作能力，能够在小组合作中发挥个人优势，共同完成项目任务。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对人工智能的兴趣和好奇心，培养其探索未知、勇于创新的科学精神；2. 增强学生对我国人工智能领域发展现状的认识，提高民族自豪感；3. 培养学生具备正确的价值观，认识到人工智能技术对社会发展的积极影响，同时关注其潜在风险和伦理道德问题。
课程性质：本课程为选修课程，旨在拓展学生的知识视野，提高实践能力，培养学生对人工智能领域的兴趣。
学生特点：学生具备一定的计算机操作基础，对新鲜事物充满好奇，喜欢动手实践，但可能对编程语言和算法了解较少。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，采用项目驱动、任务导向的教学方法，引导学生主动探索、积极实践，提高其人工智能素养。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续深入学习打下坚实基础。
二、教学内容1. 人工智能概述- 人工智能的定义、发展历程、应用领域- 我国人工智能发展现状及政策2. 机器学习与深度学习- 机器学习基本概念、分类与算法- 深度学习基本原理、常用神经网络结构3. 编程语言与开发环境- Python编程基础-TensorFlow、PyTorch等深度学习框架介绍4. 人工智能应用实例- 计算机视觉：图像识别、目标检测- 自然语言处理：文本分类、情感分析- 语音识别：语音信号处理、声学模型5. 人工智能伦理与道德- 人工智能伦理道德原则- 人工智能应用中的伦理问题与应对策略教学大纲安排：第一周：人工智能概述第二周：机器学习与深度学习基本概念第三周：Python编程基础第四周：深度学习框架介绍第五周：计算机视觉应用实例第六周：自然语言处理应用实例第七周：语音识别应用实例第八周：人工智能伦理与道德教学内容关联教材章节：《人工智能基础》第一章：人工智能概述《人工智能基础》第二章：机器学习与深度学习《Python编程与实践》全书：Python编程基础《深度学习框架与应用》全书：深度学习框架介绍及应用实例《人工智能伦理与道德》全书：伦理与道德部分三、教学方法本课程将采用以下多样化的教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性，提高教学效果：1. 讲授法：通过系统的讲解，使学生掌握人工智能的基本概念、理论知识和应用领域。
人工智能基础与实践 第3章 Python与人工智能 课件PPT
变量是指在运行过程中值可以被修改的量。变量的名称除必须符 合标识符的构成规则外，要尽量遵循一些约定俗成的规范： 除了循环控制变量可以使用i或者x这样的简单名字外，其他变量 最好使用有意义的名字，以提高程序的可读性。例如，表示平均 分的变量应使用average_score或者avg_score，而不建议用as或 者pjf。直接用汉字命名也是可以的，但限于输入烦琐和编程环境 对汉字兼容等因素，习惯上很少使用。 用英文名字时，多个单词之间为表示区隔，可以用下画线来连 接不同单词，或者把每个单词的首字母大写。 用于表示固定不变值的变量名称一般用全大写英文字母，例如 ：PI，MAX_SIZE。变量一般使用大小写混合的方式。 因为以下画线开头的变量在Python中有特殊含义，所以，自定 义名称时，一般不用下画线作为开头字符。 此外，还要注意Python标识符是严格区分大小字母的。
2.3 Python的基本运算和表达式
2.3.1 变量 1．变量的赋值和存储 （1）变量定义 在Python中没有专门的变量定义语句，变量定义是 通过对变量第一次进行赋值来实现 （2）删除变量 使用del命令可以删除一个对象（包括变量、函数等 ），删除之后就不能再访问这个对象了，因为它已 经不存在了。当然，也可以通过再次赋值重新定义x 变量
（5）字符串切片 在Python程序中，可使用切片（slice）从字符串中提取子串。 切片的参数是用两个冒号分隔的三个数字：
• 第一个数字表示切片开始位置（默认为0） • 第二个数字表示切片截止位置（但不包含这个位置，默认为字符串长度） • 第三个数字表示切片的步长（默认为1），当步长省略时，可以顺便省略最
优雅、明确、简单 优美胜BE于xepa丑luict陋iiftui，lsisb显ebt式etettr优etrh于tahna隐nim式upgllicy.it.
Python机器学习与深度学习强化学习-课件
机器学习/人工智能强化学习Reinforcement Learning01我们为什么要研究强化学习？当我们讨论人工智能的时候2016年，AlphaGo通过学习历史棋谱，以4:1的成绩大战围棋冠军李世石。
2017年，AlphaGo Zero无师自通，仅通过自我博弈学习，以100：0的不败战绩绝杀“前辈”AlphaGo。
著名的围棋人机大战，重新掀起一波人工智能热。
Alphago 原理=深度+强化（自我对弈学习+蒙特卡罗树搜索）通过学习神经网络来完成高维数据的低维表示，解决的是感知的问题应用：图像识别，语音识别，推荐系统，自然语言处理感知vs决策深度学习机器认知强化学习机器感知•真正的智能生活，需要机器认知，即机器真正理解人。
•人工智能的目标是赋予机器像人一样思考并反应的智慧。
•而强化学习是解决机器认知的一个重要技术。
•掌握了强化学习的基本方法和基本原理便掌握了创造未来的基本工具。
解决“做什么”—如何将情境映射到行动，从而最大化数字奖励信号的方法。
应用：路径规划，直升机飞行控制，博弈游戏强化学习是什么?l强化学习方法起源于动物心理学的相关原理，模仿人类和动物学习的试错机制。
l是一种通过与环境交互，学习最优的状态到行动的映射关系（即在某个状态下，采取所有行为的概率分布），以获得最大累积期望回报的学习方法强化学习 vs 其他机器学习•（1）没有监督者，只有量化奖励信号；•（2）反馈延迟，只有进行到最后才知道当下的动作是好还是坏。
•（3）强化学习属于顺序决策，根据时间一步步决策行动，训练数据不符合独立同分布条件；•（4）每一步行动影响下一步状态，以及奖励强化学习框架：智能体-环境l智能体：强化学习系统l环境：与智能体交互的外部ss智能体-环境ss 奖励轨迹状态智能体-环境：网格世界例子智能体三个组成智能体三个组成-模型•个体对环境的一个建模，它体现了个体是如何思考环境运行机制的，个体希望模型能模拟环境与个体的交互机制。
Python人工智能技术与应用课件：Python人工智能的基础应用
Python 标准数据类型及数据类型转换
（一）标准数据类型
标准数据类型是指编程语言 中定义的一组有限的数据类型， 它们用于定义一个程序中的变量、 常量、表达式等。它们的作用是 提供给程序员一种方便的方式来 表示和操作数据，从而提高程序 的可读性和可维护性。
Python数据类型转换
函数
描述
int(x[,base])
数据类型转换
隐式数据类型转换
显式数据类型转换
Python 标准数据类型及数据类型转换
（二）Python标准数据类型
隐式数据类型转换 例如对两种不同类型的数据进行运算，较低 数据类型(整数)就会自动转换为较高数据类型 (浮点数) 以避免数据丢失。
Python隐式类型转换示例
显式数据类型转换
通过使用 int()、float)、strl) 等预定义函数， 限制已定义类型变量的类型，来执行显式类型 转换。
最底层 函数返回值是函数执行的结果，可以是任何类型的 值，也可以是空值，用于指示函数的执行结果，以 便调用者可以根据返回值作出相应的处理。
Python用户自定义函数的结构
Python文件操作
文件的输入（Input）和输出（Output）功能，即编程语言中的文件I/O功能。 比如把用键盘来敲代码看作输入，那对应的输出便是显示器显示图案，磁盘中的 I/O 指的是硬盘和 内存之间的输入输出。
新授
目录
0 Python在人工智能中的应用 1 0 Python标准数据类型及数据类型转化 2 0 Python变量与赋值 3 0 Python变量运算及与运算优先级 4 0 Python选择和循环语句 5 0 Python函数 6 0 Python文件操作 7 0 Python安装环境搭建 8
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
《机器学习与Python实践》chapter12ppt
蒙特卡洛方法 vs 时序差分方法 ◮ 蒙特卡洛方法 ⋆ 需要得到一段轨迹之后才能实施一次更新 ⋆ 值函数估计无偏差的但方差较大 ⋆ 没有利用马尔科夫性质，非马尔科夫的环境下可能有好的表现 ◮ 时序差分 ⋆ 每一步都更新值函数，不需要等到马尔科夫决策过程结束 ⋆ 时序差分的值函数估计方差较小但存在偏差 ⋆ 时序差分利用了马尔科夫性质 ◮ n 较大时，n 步时序差分方法趋向于蒙特卡洛方法。
qπ (s, a) = Eπ (Rt|st = s, at = a)
∑∞ Rt = γ kr t+k+1 = rt+1 + γRt+1, 是时刻 t 开始的总回报。
k=0
值函数分解：
vπ(s) = Eπ (rt+1 + γvπ (st+1)|st = s) qπ (s, a) = Eπ (rt+1 + γqπ (st+1, at+1)|st = s, at = a)
R
是回报函数，R
a s
=
E(r
t+1 |st=
s, a
t=
a)；
(5) γ ∈ [0, 1] 是折现因子, 下一时刻单位回报在当前的价值。
目标：寻求决策函数 π(a|s)，使执行该策略的期望累计回报最大
π ∗= arg maxE
( ∑∞
π
) γ kr t+k+1
.
k=0
确定性策略：∀s,∃a′, s.t. π(a′|s) = 1，记为 a′ = π′(s)。
Q 学习
流程第 3 步基于 q(st, a) 的普通贪婪策略，异策略 TD
q(s t,
at )
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• 学习方法
• 打好机器学习基础 • 学会原理、注重联系 • 动手实践 • 分析数据，提升
google机器学习教程： https:///x/page/y03792kgjj1.html Angrew NG 机器学习、深度学习等课程
准备工作
• 安装anaconda3并配置pycharm • 安装sklearn/numpy/pandas/matplotlib/xgboost • 安装pycharm，并设置python解释器路径 • 编写hello，world并成功执行
人工智能中的数学基础
• 数学分析
• 映射与函数 • 极限
• 导数
导数是曲线的斜率，是曲线变化 快慢的反应；可导一定连续，反之不然
思考：极值如何求解？
• 数学分析
• 常用函数求导公式
动手实践(2)：求sigmoid函数导数
• 数学分析
• 泰勒展开式
f (x) f (x0) f '(x0) (x x0) f ''(x0) (x x0)2 ... f '(x0) (x x0)n On(x)
• 决策树
• 多种决策树模型，Bagging，Boosting思想
• 朴素贝叶斯
• 自然语言处理，文本分类
人工智能概述
• 从人工智能谈起
• 智能设备、聊天机器人、无人驾驶、机器人......
https:///x/page/y03792kgjj1.html
• 什么是人工智能？
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。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的 实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。
循环： 迭代计算下一次x的位置
• 数学分析
首先生成基础采样点给后面使用
做了双重验证并绘制图像
• 数学分析
• 梯度下降法 xt+1 = xt - af'(xt)
”最快”过于盲目、有缺陷 进一步利用曲线二阶导的信息 进行迭代求解，称为牛顿法
xt+1 = xt - f'(xt)/f''(xt)
• 数学分析
1!
2!
n!
• 常用函数的泰勒展开
ex
=1
x
x2！2 +
x3！3 ...
xn n!
+
On
在某邻域内，存在一阶近似、二阶近似、.... 逼近非线性函数求解
sin(x)
=
x
-
x3 3！+
x5 5！- ...
(-1) (k-1) * x (2k-1) (2k -1)!
+ On(x)
(- ∞<
x
<
• 强人工智能Artificial General Intelligence(AGI):人类级别的人工智 能。强人工智能是指在各方面都能喝人类比肩的人工智能，人类能干 的脑力活它都能干。
• 超人工智能Artificial Super Intelligence(ASI):知名人工智能思想家 Nick Bostrom把超级智能定义为”在几乎所有领域都比最聪明的人 类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能“。
• 多元函数的导数如何表达？ • 多元函数的梯度呢？ • 多元函数的二阶导是什么？
f(x) = f(x1,x2,...) 一阶(偏)导数：f'x1(x1,x2...),f'x2(x1,x2...),...， 它们的线性加和称为方向导数
hessian矩阵G
f(x) = f(x (0) ) f(x (0))T x 1 xT H (x(0) )x + ... 2
• 机器人 • 语音识别 • 图像识别 • 自然语言处理 • 专家系统 • 知识工程 • 机器学习
人工智能是对人的意识、思维的信息 过程的模拟。人工智能不是人的智能、超人工智能
• 弱人工智能Artificial Narrow Intelligence(ANI):弱人工智能是擅长 于单个方面的人工智能。
机器学习与深度学习实践
声明 Acknowledgments
• 假设参与此门课程的同学具有python基础及高等数学基础。 • 不要求有深刻的算法基础，但对于基本的数据结构和算法要有一定了解。 • 参考资料：取自于sklearn、tensorflow官方网站、斯坦福大学CS224d、CS231n
课件、Github的部分代码仓库、部分来源于网络和搜索引擎，也有部分资料和代 码是自行完成的。
图灵测试
• 人工智能的历史
• 1956年夏天：达特茅斯会议，提出“人工智能“ • 20世纪60年代：感知机 • 20世纪70年代：专家系统、知识工程 • 20世纪80年代：日本第五代机 • 20世纪90年代：统计机器学习 • 2006年：深度学习 • 2012年：卷积神经网络 • ...
• 人工智能的历史
• 参考书籍：《机器学习》、《统计学习方法》、《模式识别与机器学习》、 《Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn & TensorFlow》等
• 课后如果有问题，欢迎联系交流
Day1大纲
• 人工智能概述
• 人工智能中的数学基础
• 回归与分类
• 线性回归，Logistic 回归，Softmax回归
AI发展现状？
• 机器是否具有真正的智能
人眼中的图像
• 机器是否具有真正的智能
计算机眼中的图像
目前只能实现感知智能，尚无法实现推理智能
• 举个例子
• 还有很长的路要走
• 计算机无法真正理解符号、数字背后的语义 • 所有的行为都是在“猜” • 图像、语音：原始信息，感知智能 • 语言、艺术：人工信息，推理智能
∞)
• 数学分析
• 梯度下降法
练习：使用梯度下降法求解y=x2 思考：什么情况下有全局最优解？
J(0,1)
0
1
J(0,1)
0
1
• 数学分析
• 练习 sgd.py运行
→ 平方函数 → 平方函数的导数
• 数学分析
• 练习 sgd.py运行
GD_decay： x_start - 初始位置 df - 平方函数 epochs - 迭代次数 lr - 学习率 decay - 学习率衰减系数