人工智能深度学习培训教材PPT(50张)

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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
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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

人工智能培训课件

任务
计算机视觉的主要任务包括图像和视频的获取、预处理、特征提取、目标检测与跟踪、图像分类与识别、场景理解等。
图像处理与特征提取
图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，包括图像的灰度化、去噪、增强、变换等操作，旨在改善图像的质量和可读性，为后续的视觉任务提供更好的输入。
特征提取
特征提取是从原始图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，为后续的分类、识别等任务提供特征描述。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。
分类
根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
深度学习的定义与原理
定义
深度学习是机器学习的一种分支，它使用神经网络模型来模拟人脑的学习过程。深度学习模型由多个层次的神经元组成，每个神经元都有一个权重，用于将输入信号转换为输出信号。
原理
深度学习的原理是通过反向传播算法来不断调整神经元之间的权重，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。当模型训练完成后，它可以用于预测新的数据。
05
人工智能实践案例
人脸识别系统设计与实现
总结词
人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物识别技术。
详细描述
人脸识别系统包括人脸检测、人脸定位、人脸特征提取和人脸匹配等步骤。在实现过程中，需要选择合适的算法和模型，并进行大量的训练和优化，以提高识别准确率和效率。
智能推荐系统设计与实现
详细描述
自动驾驶系统包括感知、决策、控制等多个模块，通过传感器、雷达等设备获取车辆周围环境信息，再通过算法和模型进行决策和控制，实现车辆的自主驾驶。在实现过程中，需要解决各种复杂场景下的自动驾驶问题
，并保证系统的可靠性和安全性。

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。

人工智能与深度学习(PPT56页)

90s Support Vector Machine
6
人工智能的兴起
智能图像技术研究院
Intelligent Image Technology Research and Development Institute (IITRDI)
1950年，提出图灵测试，人工智能萌芽
1950年~1980年，人工智能进展缓慢
智能图像技术研究院
Intelligent Image Technology Research and Development Institute (IITRDI)
人工智能与深度学习
王言伟
智能图像技术研究院
Intelligent Image Technology Research and Development Institute (IITRDI)
1950年，提出图灵测试，人工智能萌芽 1950年~1980年，人工智能进展缓慢 90年代~2000年，浅层机器学习模型的兴起
50s-70s
80s
Perceptron：Frank back Rosenblatt，1957 propagation
Rumelhart et al. Nature, 1986
从2013年开始（标志为Deep Learning的成熟），科技巨头大多加大了对人工智能的自主研发，不少巨头还成立了人工智能专职部门
11
人工智能的兴起
智能图像技术研究院
Intelligent Image Technology Research and Development Institute (IITRDI)
4
人工智能的兴起
智能图像技术研究院
Intelligent Image Technology Research and Development Institute (IITRDI)

图文科技风人工智能培训PPT内容课件

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
一望无际的田野上泛起一片片绿色的涟漪。草木是绿的、山水是绿的、棋格般划分的田野更是绿了，绿得干净，绿得出奇。漫山遍野都是荡漾着春意的绿，悄悄地用这般蓬勃的绿染到了我的心间。
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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，理论和技术日益一望无际的田野上泛起一片片绿色的涟漪。草木是绿的、山水是绿的、棋格般划分的田野更是绿了，绿得干净，绿得出奇。漫山遍野都是荡漾着春意的绿，悄悄地用这般蓬勃的绿染到了我的心间。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的一望无际的田野上泛起一片片绿色的涟漪。草木是绿的、山水是绿的、棋格般划分的田野更是绿了，绿得干净，绿得出奇。漫山遍野都是荡漾着春意的绿，悄悄地用这般蓬勃的绿染到了我的心间。
一望无际的田野上泛起一片片绿色的涟漪。草木是绿的、山水是绿的、棋格般划分的田野更是绿了，绿得干净，绿得出奇。漫山遍野都是荡漾着春意的绿，悄悄地用这般蓬勃的绿染到了我的心间。
更快一望无际的田野上泛起一片片绿色的涟漪。草木是绿的、山水是绿的、棋格般划分的田野更是绿了，绿得干净，绿得出奇。漫山遍野都是荡漾着春意的绿，悄悄地用这般蓬勃的绿染到了我的心间。

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ppt

集成阶段
21世纪初，随着大数据、云计算和深度学习等技术的发展，人工智能技术得到进一步集成
和应用。
人工智能的应用领域
医疗健康
人工智能在医疗领域的应用包括医学影像分析、疾病诊断和治疗辅助
等。
金融
人工智能在金融领域的应用包括风险评估、智
能投顾和反欺诈等。
自动驾驶
人工智能在自动驾驶领域的应用包括车辆控制、路径规划和障碍物识
别等。
智能客服
人工智能在客服领域的应用包括语音识别、自然语言处理和智能问答
等。
02 机器学习与深度学习
机器学习的基本概念
01
02
03
04
机器学习是人工智能的一个子领域，它使用算法和模型从数据中学习并做出预测或决策。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，每种类型都有不同的应用场
在自然语言处理领域，机器学习和深度学习技术可以帮助实现文本分类、情感分析、机器翻译和对话系统等功能。
在自动驾驶领域，机器学习和深度学习技术可以帮助实现车辆的自主导航、障碍物检测和路径规划等功能，提高道路交通的安全性和效率。
03 自然语言处理
自然语言处理的基本概念
自然语言处理（NLP）：是指利用计算机对人类自然语言进行理解和处理的技术，使计算机能够像人一样读懂、解析和生成人类语言。
情感分析
利用NLP技术分析文本中所表达的情感倾向，用于舆情监控、市场分析等领域。
信息检索
通过NLP技术对大量文本进行自动分类和关键词提取，帮助用户快速找到所需信息。
04 计算机视觉
计算机视觉的基本概念
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的

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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!
YES
NO
Good Results on
Training Data?
Neural Network
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
Deep = Many hidden layers
19 layers
22 layers
8 layers
7.3% 16.4%
6.7%
AlexNet (2012)
VGG (2014)
GoogleNet (2014)
1-2 基本思想
Deep = Many hidden layers
Special structure
2012：深度学习时代神经网络卷土重来
在与SVM的竞争中，神经网络长时间内处于下风，直到 2012年局面才被改变。由于算法的改进以及大量训练样本的支持，加上计算能力的进步，训练深层、复杂的神经网
络成为可能，它们在图像、语音识别等有挑战性的问题上显示出明显的优势。
1-1 历史与背景
Ups and downs of Deep Learning
个对应规则进行判定。对于高度和宽度都为256像素的黑白图像，如果每个像素值的值是0-255之间的整数，根据排列组合原理，所有可能的图像数量为：
所以，与其总结好知识告诉人工智能，还不如让人工智能自己去学习知识。要识别猫的图像，可以采集大
量的图像样本，其中一类样本图像为猫，另外的不是猫。然后把这些标明了类别的图像送入机器学习程序中进行训练。——机器学习
深度学习
智慧融入街镇
目录 content
第一章第二章第三章
深度学习概述深度学习应用研究总结与展望
第一章
深度学习概述
• 历史与背景 • 基本思想 • 经典模型
1-1 历史与背景
假设我们要让程序判断下面的图像是否为猫：
判断图像是否为猫的规则该怎么描述？
用枚举的方法，即为每张可能的图像对
应一个结果（是猫，不是猫），根据这
Input Layer
……
xK
Hidden Layers
yM
Output = Multi-class Layer Classifier
1-2 基本思想
Neural Network
1-2 基本思想
“1
”
x1
……
x 2 Given a set o…f… parameters
x 256
……
target
• 2012: win ILSVRC image competition
• 2015.2: Image recognition surpassing human-level performance
• 2016.3: Alpha GO beats Lee Sedol
• 2016.10: Speech recognition system as good as humans
152 layers
101 layers
3.57%
16.4%
7.3%
AlexNet VGG
(2012) (2014)
6.7%
GoogleNet (2014)
Residual Net (2015)
Taipei 101
1-2 基本思想
Neural Network
x1
……
y1
x 2 W1
W2
…W…L
y2
y1
1
y2
0
Cross
Entropy
y10
0
…… ……
…… Softm…a…x
…… ……
1-2 基本思想
Neural Network
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
Gradient Descent
0.2
0.15
-0.1
1-1 历史与背景1980s：登上历史 Nhomakorabea台机
器
学
习
发展
1990-2012：走向成熟和应用
阶
段
1980年机器学习作为一支独立的力量登上了历史舞台。典型的代表是：1984：分类与回归树
1986：反向传播算法 1989：卷积神经网络
代表性的重要成果有： 1995：支持向量机（SVM） 1997：AdaBoost算法 1997：循环神经网络（RNN）和LSTM 2000：流形学习 2001：随机森林
• Usually more than 3 hidden layers is not helpful
• 1989: 1 hidden layer is “good enough”, why deep?
• 2006: RBM initialization
• 2009: GPU
• 2011: Start to be popular in speech recognition
• 1958: Perceptron (linear model)
• 1969: Perceptron has limitation
• 1980s: Multi-layer perceptron
• Do not have significant difference from DNN today
• 1986: Backpropagation