《清華AI培訓(xùn)》課件歡迎參加清華AI培訓(xùn)，我們將深入探討人工智能技術(shù)及其應(yīng)用。課程背景和目標(biāo)背景人工智能技術(shù)正快速發(fā)展，改變著各行各業(yè)。目標(biāo)幫助學(xué)員了解AI基礎(chǔ)知識，掌握關(guān)鍵技術(shù)，并具備實際應(yīng)用能力。AI技術(shù)的發(fā)展歷程1從圖靈測試到機器學(xué)習(xí)，AI技術(shù)經(jīng)歷了漫長的發(fā)展歷程。2深度學(xué)習(xí)的興起，開啟了人工智能的新時代。3未來，AI技術(shù)將繼續(xù)推動社會進步。機器學(xué)習(xí)的基本概念1學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中提取規(guī)律。2模型描述規(guī)律的數(shù)學(xué)表達式。3預(yù)測根據(jù)規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行推斷。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法概述分類將數(shù)據(jù)劃分為不同的類別?；貧w預(yù)測連續(xù)值的輸出。常見算法線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、決策樹、隨機森林等?；貧w模型與分類模型回歸模型用于預(yù)測連續(xù)值，如房價、溫度等。分類模型用于預(yù)測離散值，如垃圾郵件、疾病診斷等。數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性數(shù)據(jù)清洗處理缺失值、異常值等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式。特征縮放對數(shù)據(jù)進行歸一化或標(biāo)準化。特征工程的方法與技巧特征選擇選擇對模型預(yù)測有幫助的特征。特征提取從原始特征中提取新的特征。特征構(gòu)造根據(jù)領(lǐng)域知識創(chuàng)建新的特征。算法性能評估指標(biāo)準確率正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。精確率預(yù)測為正樣本中，真正為正樣本的比例。召回率實際為正樣本中，預(yù)測為正樣本的比例。F1值精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法概述聚類將數(shù)據(jù)劃分成不同的組，組內(nèi)相似性高，組間相似性低。降維減少數(shù)據(jù)的維度，保留重要信息。常見算法K-Means聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）等。聚類分析與降維技術(shù)聚類分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)。降維技術(shù)用于簡化數(shù)據(jù)，提高模型效率。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理1神經(jīng)元模擬生物神經(jīng)元的工作方式。2連接權(quán)重表示神經(jīng)元之間的連接強度。3激活函數(shù)引入非線性，提高模型表達能力。4學(xué)習(xí)算法通過調(diào)整權(quán)重，優(yōu)化模型性能。深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于圖像、語音等數(shù)據(jù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列等。生成對抗網(wǎng)絡(luò)用于生成新的數(shù)據(jù)，如圖像、文本等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用1圖像分類識別圖像中的物體。2目標(biāo)檢測定位圖像中的物體并識別其類別。3圖像分割將圖像劃分成不同的區(qū)域。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用1機器翻譯將一種語言翻譯成另一種語言。2語音識別將語音轉(zhuǎn)換為文本。3文本生成生成新的文本，如詩歌、文章等。遷移學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)訓(xùn)練模型在大量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型。微調(diào)使用新的數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練模型進行調(diào)整。自然語言處理概述文本分析理解文本內(nèi)容，提取關(guān)鍵信息。文本生成生成新的文本，如文章、代碼等。語音處理處理語音信號，進行識別、合成等。文本分類與情感分析語音識別核心技術(shù)聲學(xué)模型將語音信號轉(zhuǎn)換為聲學(xué)特征。語言模型預(yù)測語音中可能的詞語序列。解碼將聲學(xué)特征和語言模型結(jié)合，得到最終的文本結(jié)果。目標(biāo)檢測與圖像分割目標(biāo)檢測定位圖像中的物體并識別其類別。圖像分割將圖像劃分成不同的區(qū)域，每個區(qū)域?qū)?yīng)不同的物體或場景。生成對抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用1圖像生成生成逼真的圖像，如人臉、風(fēng)景等。2圖像修復(fù)修復(fù)損壞的圖像。3圖像轉(zhuǎn)換將一種類型的圖像轉(zhuǎn)換為另一種類型的圖像，如將照片轉(zhuǎn)換為油畫。強化學(xué)習(xí)基本原理1智能體與環(huán)境交互的系統(tǒng)。2狀態(tài)環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)。3動作智能體可以采取的行動。4獎勵對智能體行為的評價。智能決策與規(guī)劃決策樹用于預(yù)測離散值，如疾病診斷。馬爾可夫決策過程用于解決動態(tài)規(guī)劃問題。強化學(xué)習(xí)用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。聯(lián)邦學(xué)習(xí)與邊緣計算聯(lián)邦學(xué)習(xí)在不共享數(shù)據(jù)的情況下，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型。邊緣計算將計算任務(wù)轉(zhuǎn)移到邊緣設(shè)備，減少網(wǎng)絡(luò)延遲。隱私保護與安全問題數(shù)據(jù)脫敏保護用戶隱私信息。安全機制防止數(shù)據(jù)被盜竊或篡改。模型安全防止模型被攻擊或誤用。倫理與社會影響公平性避免算法歧視。透明度提高算法的可解釋性。責(zé)任明確算法的責(zé)任主體。就業(yè)應(yīng)對自動化帶來的就業(yè)挑戰(zhàn)。社會影響評估AI技術(shù)對社會的影響。培訓(xùn)總結(jié)與展望1回顧回顧課程內(nèi)容和重點。2展望展望人工智能技術(shù)未來的發(fā)展趨勢。3