人工智能与大数据：历史、应用与深度学习解析

"大数据与人工智能.pptx"是一个深入探讨了大数据与人工智能领域的重要关系和技术应用的幻灯片。该内容主要涵盖了以下几个核心知识点： 1. 人工智能历史：始于1956年的达特茅斯会议，标志着人工智能正式进入科学研究议程。人工智能的发展历经多个阶段，从早期的符号主义到连接主义，再到现代深度学习的兴起。 2. 智能时代的定义：智能时代的到来标志是机器具备诸如语音识别、图像识别、自然语言理解等人类基本智能功能。这些技术的应用使得机器能够理解和处理复杂的现实世界信息。 3. 机器学习：作为人工智能的核心部分，机器学习是一门研究如何让计算机通过数据自动学习和改进的科学。它包括传统模型如决策树、K-近邻、支持向量机等，以及深度学习算法，如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），广泛应用于搜索排序、推荐系统、图像识别、语音识别等领域。 4. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，特别是神经网络技术的深入发展。它通过多层非线性变换来学习数据特征，如CNN用于图像处理，RNN则擅长序列数据处理。投资策略方面，涉及选择项目、时间管理、风险控制和买卖决策。 5. 智能投资系统：利用机器学习技术开发的智能投资系统，如P2P投资预测系统，其流程包括数据收集（新闻、政策等）、处理（如文本向量化和特殊过滤）、情感分析，以及中文分词、词向量表示等技术。其中，One-Hot编码和Embedding编码是常见的词向量表示方法。 6. 深度学习在投资中的应用：通过训练深度学习模型，如CNN，可以对新闻和政策趋势进行预测，从而指导投资决策。整个过程涉及模型选择、训练，以及实际的投资策略执行。 该PPT详细讲解了人工智能和大数据的结合，强调了机器学习和深度学习在实际应用中的关键作用，特别针对金融投资领域的智能决策提供了一套完整的理论和实践框架。