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《人工智能基础》高职人工智能知识课程全套教学课件

第1章人工智能概述

1.1人工智能的定义与发展历程

人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科。它旨在让计算机具备感知、理解、学习、推理和决策等能力。

人工智能的发展历程可分为以下几个阶段：

孕育期（1956年之前）：一些早期的思想和理论为人工智能的诞生奠定了基础，如图灵的图灵测试概念。

形成期（19561974年）：1956年达特茅斯会议标志着人工智能作为一门学科正式诞生。这一时期，一些早期的人工智能程序，如逻辑理论家程序被开发出来。

反思期（19741980年）：由于当时计算机性能有限，人工智能发展遇到瓶颈，如专家系统的知识获取困难等问题。

知识应用期（19801987年）：专家系统得到了广泛应用，例如医疗诊断专家系统。

集成发展期（19871993年）：神经网络等技术重新受到关注，人工智能技术开始与其他领域进行融合。

稳步发展期（1993年至今）：随着计算机性能的提升和大数据的出现，深度学习等技术取得了巨大成功，人工智能在各个领域得到了广泛应用。

1.2人工智能的研究领域

自然语言处理：旨在让计算机能够理解和处理人类语言，如机器翻译、语音识别、文本生成等。例如谷歌翻译，能够将一种语言翻译成另一种语言。

机器学习：研究计算机如何通过数据自动改进自身性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。比如垃圾邮件分类，通过训练模型对邮件是否为垃圾邮件进行判断。

计算机视觉：让计算机能够理解和处理图像和视频，如图像识别、目标检测、人脸识别等。安防领域的人脸识别门禁系统就是其应用之一。

专家系统：将领域专家的知识和经验以规则的形式存储在计算机中，为用户提供决策支持。医疗诊断专家系统可以根据患者症状给出诊断建议。

机器人技术：开发具有智能的机器人，使其能够自主完成各种任务，如工业机器人在工厂中进行装配工作。

第2章机器学习基础

2.1机器学习的基本概念

机器学习是一门多领域交叉学科，它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习的基本术语包括：

数据集：一组数据的集合，通常分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型的性能。

特征：数据的属性，例如在鸢尾花分类问题中，花瓣长度、宽度等就是特征。

标签：数据的类别或目标值，如鸢尾花的类别（如Setosa、Versicolour、Virginica）。

2.2监督学习

监督学习是指在有标签的数据上进行学习的方法。常见的监督学习算法有：

线性回归：用于预测连续值，例如根据房屋面积预测房屋价格。其模型可以表示为\(y=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+b\)，其中\(x_i\)是特征，\(w_i\)是权重，\(b\)是偏置。

逻辑回归：用于分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件。它通过逻辑函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，作为概率值。

决策树：通过构建树的结构进行决策。例如在贷款审批中，根据申请人的收入、信用记录等特征构建决策树来判断是否批准贷款。

2.3无监督学习

无监督学习是在无标签的数据上进行学习的方法。主要包括：

聚类：将数据分为不同的组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组的数据相似度较低。例如将客户分为不同的群体，以便进行精准营销。常见的聚类算法有K均值聚类，它通过迭代的方式将数据点分配到\(K\)个簇中。

降维：减少数据的特征数量，同时保留数据的主要信息。主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，它通过找到数据的主成分来实现降维。

2.4强化学习

强化学习是智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略的方法。例如在游戏中，智能体通过不断尝试不同的动作，根据游戏得分（奖励）来学习如何取得更高的分数。常见的强化学习算法有Q学习和深度Q网络（DQN）。

第3章深度学习基础

3.1神经网络的基本概念

神经网络是深度学习的基础，它模仿人类神经系统的结构和功能。一个简单的神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。

神经元是神经网络的基本单元，它接收多个输入信号，经过加权求和和非线性激活函数处理后输出一个信号。常见的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。Sigmoid函数将输入映射到[0,1]区间，ReLU函数则为\(f(x)=\max(0,x)\)。

3.2多层感知机（MLP）

多层感知机是一种前馈神经网络，它包含多个神经元层，层与层之间全连接。MLP可以用于分类和回归问题。例如在手写数字识别中，输入手写数字的图像像素值，通过M