智能化是信息化发展的必然趋势PPT课件
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•人工智能基本概念与发展历程•基础知识体系与技术框架•智能算法模型与优化方法•数据驱动与知识表示方法目录•伦理、隐私和安全问题探讨•未来发展趋势与挑战人工智能定义及特点定义特点发展历程与重要里程碑起源阶段第一次高潮挫折阶段第二次高潮当前应用领域及前景展望应用领域前景展望机器学习原理简介利用算法使计算机从数据中学习规律,并用所学规律对未知数据进行预测和决策。
监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。
线性回归、决策树、神经网络、支持向量机等。
准确率、精确率、召回率、F1值等。
机器学习定义机器学习分类常用算法评估指标深度学习技术框架剖析深度学习定义基于神经网络的机器学习方法,通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
常见深度学习框架TensorFlow、PyTorch、Keras等。
神经网络结构卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等。
优化算法梯度下降法、Adam算法、RMSProp算法等。
研究人与计算机交互的语言问题的一门学科,包括文本处理、语义理解、机器翻译等方面。
自然语言处理定义常见自然语言处理技术自然语言处理应用发展趋势分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。
智能客服、智能问答、情感分析、文本摘要等。
深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛,推动着自然语言处理技术的不断发展。
自然语言处理技术及应用计算机视觉技术及应用计算机视觉定义常见计算机视觉技术计算机视觉应用发展趋势决策树算法神经网络支持向量机集成学习常见智能算法模型介绍参数优化和模型选择策略01020304网格搜索随机搜索贝叶斯优化交叉验证评估指标和性能比较方法均方误差、均方根误差准确率、精确率、召回率时间复杂度和空间复杂度ROC曲线、AUC值用于评估二分类模型的性能,通过绘值来比较不同模型的性能优劣。
数据驱动思想在AI中体现数据驱动是人工智能的重要思想,强调从数据中学习规律,挖掘潜在知识。