第一章人工智能概述：時(shí)代浪潮與基礎(chǔ)認(rèn)知第二章機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：從理論到實(shí)踐第三章深度學(xué)習(xí)技術(shù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演進(jìn)第四章自然語言處理：語言理解與生成技術(shù)第五章計(jì)算機(jī)視覺：圖像處理與識(shí)別技術(shù)第六章人工智能倫理與安全：技術(shù)向善的邊界01第一章人工智能概述：時(shí)代浪潮與基礎(chǔ)認(rèn)知第1頁：引入——人工智能的全球發(fā)展現(xiàn)狀全球市場(chǎng)規(guī)模與增長人工智能市場(chǎng)規(guī)模與增長趨勢(shì)行業(yè)滲透與技術(shù)創(chuàng)新人工智能在不同行業(yè)的應(yīng)用及技術(shù)創(chuàng)新典型案例分析人工智能在特定領(lǐng)域的成功案例未來發(fā)展趨勢(shì)人工智能未來的發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)支撐全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模與增長數(shù)據(jù)案例說明特斯拉自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的技術(shù)突破第2頁：分析——人工智能的核心技術(shù)構(gòu)成感知層技術(shù)圖像識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)認(rèn)知層技術(shù)自然語言處理技術(shù)決策層技術(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與決策優(yōu)化技術(shù)技術(shù)依賴性人工智能技術(shù)對(duì)硬件與軟件的依賴數(shù)學(xué)基礎(chǔ)人工智能算法的數(shù)學(xué)原理第3頁：論證——人工智能的社會(huì)影響與倫理挑戰(zhàn)經(jīng)濟(jì)影響人工智能對(duì)就業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長的影響倫理爭(zhēng)議人工智能的倫理問題與解決方案技術(shù)濫用人工智能技術(shù)濫用的案例與防范措施政策法規(guī)全球各國對(duì)人工智能的政策法規(guī)第4頁：總結(jié)——本章節(jié)核心要點(diǎn)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)社會(huì)影響與倫理挑戰(zhàn)政策法規(guī)與倫理框架人工智能未來的發(fā)展方向與趨勢(shì)人工智能的社會(huì)影響與倫理挑戰(zhàn)的應(yīng)對(duì)策略全球各國對(duì)人工智能的政策法規(guī)與倫理框架02第二章機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：從理論到實(shí)踐第5頁：引入——機(jī)器學(xué)習(xí)的真實(shí)世界應(yīng)用案例場(chǎng)景引入數(shù)據(jù)對(duì)比技術(shù)選型機(jī)器學(xué)習(xí)在商業(yè)中的應(yīng)用案例不同公司在人工智能應(yīng)用上的數(shù)據(jù)對(duì)比不同公司在人工智能技術(shù)選型上的策略第6頁：分析——機(jī)器學(xué)習(xí)的核心算法原理監(jiān)督學(xué)習(xí)算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分類與回歸算法聚類與降維算法智能體與決策算法第7頁：論證——機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中的常見陷阱數(shù)據(jù)質(zhì)量問題模型泛化能力超參數(shù)調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理的重要性模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)超參數(shù)對(duì)模型性能的影響第8頁：總結(jié)——本章節(jié)核心要點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法論技能要求實(shí)踐建議機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)流程與最佳實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的核心技能要求機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐項(xiàng)目的設(shè)計(jì)與實(shí)施03第三章深度學(xué)習(xí)技術(shù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演進(jìn)第9頁：引入——深度學(xué)習(xí)的商業(yè)落地里程碑場(chǎng)景引入行業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)前沿深度學(xué)習(xí)在商業(yè)中的應(yīng)用案例不同行業(yè)在人工智能應(yīng)用上的數(shù)據(jù)對(duì)比深度學(xué)習(xí)技術(shù)的最新進(jìn)展第10頁：分析——主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)詳解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）圖像識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用自然語言處理應(yīng)用復(fù)雜模式識(shí)別應(yīng)用第11頁：論證——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化策略正則化技術(shù)防止模型過擬合的策略優(yōu)化算法提高模型訓(xùn)練效率的算法第12頁：總結(jié)——本章節(jié)核心要點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)選擇評(píng)估維度實(shí)踐建議不同場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評(píng)估指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐項(xiàng)目的設(shè)計(jì)與實(shí)施04第四章自然語言處理：語言理解與生成技術(shù)第13頁：引入——自然語言處理的前沿突破場(chǎng)景引入行業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)前沿自然語言處理在商業(yè)中的應(yīng)用案例不同行業(yè)在自然語言處理應(yīng)用上的數(shù)據(jù)對(duì)比自然語言處理技術(shù)的最新進(jìn)展第14頁：分析——自然語言處理核心技術(shù)語言模型機(jī)器翻譯與文本生成技術(shù)文本分類情感分析與主題分類技術(shù)第15頁：論證——自然語言處理中的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)偏見問題自然語言處理中的數(shù)據(jù)偏見問題領(lǐng)域適配問題自然語言處理在不同領(lǐng)域的應(yīng)用第16頁：總結(jié)——本章節(jié)核心要點(diǎn)自然語言處理的技術(shù)組合評(píng)估方法實(shí)踐建議自然語言處理技術(shù)的開發(fā)流程與最佳實(shí)踐自然語言處理模型的評(píng)估指標(biāo)自然語言處理實(shí)踐項(xiàng)目的設(shè)計(jì)與實(shí)施05第五章計(jì)算機(jī)視覺：圖像處理與識(shí)別技術(shù)第17頁：引入——計(jì)算機(jī)視覺的商業(yè)價(jià)值案例場(chǎng)景引入行業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)前沿計(jì)算機(jī)視覺在商業(yè)中的應(yīng)用案例不同行業(yè)在計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用上的數(shù)據(jù)對(duì)比計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的最新進(jìn)展第18頁：分析——計(jì)算機(jī)視覺核心算法目標(biāo)檢測(cè)圖像中目標(biāo)識(shí)別與定位技術(shù)圖像分割圖像像素級(jí)分類技術(shù)第19頁：論證——計(jì)算機(jī)視覺中的技術(shù)挑戰(zhàn)光照與遮擋問題計(jì)算機(jī)視覺中的光照與遮擋問題模型輕量化計(jì)算機(jī)視覺模型的輕量化設(shè)計(jì)第20頁：總結(jié)——本章節(jié)核心要點(diǎn)計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)選型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐建議不同場(chǎng)景下的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)選擇計(jì)算機(jī)視覺模型的評(píng)估指標(biāo)計(jì)算機(jī)視覺實(shí)踐項(xiàng)目的設(shè)計(jì)與實(shí)施06第六章人工智能倫理與安全：技術(shù)向善的邊界第21頁：引入——人工智能倫理事件的全球趨勢(shì)場(chǎng)景引入行業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)濫用人工智能倫理事件的案例不同行業(yè)在人工智能倫理應(yīng)用上的數(shù)據(jù)對(duì)比人工智能技術(shù)濫用的案例第22頁：分析——人工智能倫理框架體系倫理原則人工智能倫理的基本原則治理模型人工智能倫理的治理模型第23頁：論證——人工智能安全攻防策略對(duì)抗攻