人工智能与机器学习基础概览

"人工智能:机器学习概念简介.pptx" 人工智能（AI）是现代科技领域的一个重要分支，它旨在模拟人类智能或复制生物体的行为模式。AI 的目标是创造能够理解、推理、学习、适应并解决复杂问题的系统。这种技术在各个行业中都有广泛的应用，包括自动驾驶汽车、智能家居、医疗诊断、金融风险评估等。 机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个子领域，它使计算机能够在没有明确编程的情况下，通过分析大量数据来学习和改进。在机器学习中，算法会根据给定的数据集进行训练，从而构建模型。这个模型能够识别数据中的模式，并用这些模式来进行预测或决策。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和半监督学习三大类。 监督学习是当训练数据包含已知结果时，算法通过比较预测结果与实际结果来调整其模型参数。常见的监督学习任务包括分类（如垃圾邮件检测）和回归（如房价预测）。 无监督学习则在没有标签的数据集上进行，目标是发现数据内在的结构或群体。聚类是一种常见的无监督学习方法，例如将用户分为不同的消费群体。 半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间，当数据集中仅有部分样本带有标签时，算法会尝试利用这些有限的标签信息来学习更多的知识。 深度学习是机器学习中的一个重要分支，特别是在图像处理和自然语言处理领域。深度学习借鉴了人脑神经网络的结构，创建了多层的神经网络，即深度神经网络（DNN）。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在图像识别和分析方面取得了显著成就。2012年，AlexNet，一个深度CNN模型，在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge竞赛中取得突破性成果，其在图像分类任务上的表现优于其他传统方法，大大推动了计算机视觉领域的发展。 ImageNet是推动深度学习发展的重要里程碑，这是一个拥有超过1400万张标注图像的大型数据库，涵盖了22000多个类别。自2009年在斯坦福大学创建以来，ImageNet挑战赛激励了全球科研人员的创新，加速了计算机视觉领域的进步。 总结来说，人工智能和机器学习是相辅相成的概念，它们共同推动着科技的快速发展，尤其是在大数据时代，机器学习已成为理解和利用海量数据的关键工具。而深度学习，尤其是卷积神经网络的出现，为图像识别和理解开辟了新的可能性，为我们的生活带来了诸多便利。