人工智能AI课件
•人工智能概述
•机器学习基础知识
•深度学习原理与实践应用
•强化学习原理及算法实现
目录
•人工智能伦理、安全与隐私保护问题探讨
•人工智能未来发展趋势预测与挑战分析
人工智能定义
连接主义
行为主义
深度学习
符号主义
发展历程
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，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
从20世纪50年代开始，人工智能领域经历了符号主义、连接主义和行为主义等阶段，以及至今的深度学习阶段。
基于逻辑推理和知识表示的方法，实现了专家系统等应用。
基于神经网络和感知机模型，通过训练学习实现模式识别等任务。
基于控制论和感知-动作型控制系统，实现了智能机器人等应用。
基于大规模神经网络和海量数据训练，实现了语音识别、图像识别、自然语言处理等复杂任务。
人工智能定义与发展历程
人工智能技术体系架构
基础层正则化是结构风险最小化策略的实现
包括芯片、传感器、操作系统等基础
设施，为人工智能提供计算、存储和
通信能力。
技术层
包括机器学习、深度学习、自然语言
处理、计算机视觉等核心技术，为人
工智能应用提供算法和模型支持。
应用层
包括智能客服、智能家居、自动驾驶、智慧医疗等应用领域，将人工智能技术应用到实际场景中解决问题。

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