AI基礎(chǔ)操作專題培訓(xùn)課件匯報(bào)人：2023-12-23CATALOGUE目錄AI概述與基礎(chǔ)知識(shí)AI平臺(tái)與工具使用指南數(shù)據(jù)處理與特征工程實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用與調(diào)優(yōu)策略深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用舉例自然語言處理（NLP）技術(shù)應(yīng)用探討總結(jié)回顧與未來展望AI概述與基礎(chǔ)知識(shí)01人工智能（AI）是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué)。人工智能定義人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了符號(hào)主義、連接主義和深度學(xué)習(xí)三個(gè)階段，不斷推動(dòng)著人工智能技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的拓展。發(fā)展歷程人工智能定義及發(fā)展歷程包括語音識(shí)別、圖像識(shí)別等，是人工智能的基礎(chǔ)能力，相當(dāng)于人的感知器官。感知智能認(rèn)知智能行動(dòng)智能包括自然語言處理、知識(shí)圖譜等，是人工智能的高級(jí)能力，相當(dāng)于人的大腦進(jìn)行思考和決策。包括機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等，是人工智能的實(shí)踐能力，相當(dāng)于人的四肢進(jìn)行行動(dòng)。030201AI技術(shù)體系架構(gòu)簡(jiǎn)介通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)尋找規(guī)律，并利用這些規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類的技術(shù)。其核心思想是通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。機(jī)器學(xué)習(xí)一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。其核心思想是通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的特征提取和分類預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等核心技術(shù)原理AI平臺(tái)與工具使用指南02提供免費(fèi)的GPU資源，支持多種深度學(xué)習(xí)框架，適合初學(xué)者和小型項(xiàng)目。GoogleColab由Google開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架，具有高度的靈活性和可擴(kuò)展性，適合大型項(xiàng)目和高級(jí)用戶。TensorFlow由Facebook開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，具有簡(jiǎn)潔的編程接口和高效的計(jì)算性能，適合研究和開發(fā)。PyTorch提供全面的AI服務(wù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等，適合企業(yè)級(jí)用戶和大型項(xiàng)目。AWSAI平臺(tái)常見AI開發(fā)平臺(tái)介紹及選型建議介紹如何安裝Python解釋器及常用庫，如numpy、pandas等。安裝Python環(huán)境安裝深度學(xué)習(xí)框架配置GPU加速使用IDE進(jìn)行開發(fā)詳細(xì)介紹如何安裝TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架及其依賴項(xiàng)。提供GPU加速配置教程，包括CUDA、cuDNN等安裝和配置指南。介紹如何使用PyCharm、Jupyter等IDE進(jìn)行AI開發(fā)和調(diào)試。AI開發(fā)工具安裝與配置教程演示如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征提取等預(yù)處理操作。數(shù)據(jù)預(yù)處理介紹如何構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，并使用TensorFlow或PyTorch進(jìn)行訓(xùn)練。模型構(gòu)建與訓(xùn)練演示如何評(píng)估模型性能，并使用交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等方法進(jìn)行優(yōu)化。模型評(píng)估與優(yōu)化提供數(shù)據(jù)可視化教程，包括使用matplotlib、seaborn等庫進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化及結(jié)果展示。數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果展示案例演示：使用AI平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理與特征工程實(shí)踐03去除重復(fù)、缺失、異常值，處理文本數(shù)據(jù)中的特殊字符、停用詞等。數(shù)據(jù)清洗進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，如歸一化、離散化、獨(dú)熱編碼等，以滿足模型輸入要求。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通過Z-score等方法將數(shù)據(jù)縮放到統(tǒng)一尺度，消除量綱影響，提高模型訓(xùn)練效果。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化方法論述利用領(lǐng)域知識(shí)或算法自動(dòng)提取有效特征，如文本數(shù)據(jù)的詞袋模型、圖像數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。特征提取通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、互信息等方法評(píng)估特征重要性，選擇對(duì)模型訓(xùn)練有益的特征子集。特征選擇采用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法降低特征維度，減少計(jì)算復(fù)雜度和過擬合風(fēng)險(xiǎn)。降維技巧特征提取、選擇和降維技巧分享

案例演示案例一電商推薦系統(tǒng)中的用戶行為數(shù)據(jù)處理和特征工程，包括用戶畫像構(gòu)建、行為序列建模等。案例二自然語言處理中的文本數(shù)據(jù)處理和特征工程，如情感分析、文本分類等任務(wù)中的詞向量表示、文本特征提取等。案例三圖像識(shí)別中的圖像數(shù)據(jù)處理和特征工程，涉及圖像增強(qiáng)、特征提取和選擇等步驟，用于提高圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用與調(diào)優(yōu)策略04序列標(biāo)注問題：如詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等。分類問題：如垃圾郵件識(shí)別、疾病診斷等。回歸問題：如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、股票價(jià)格預(yù)測(cè)等。原理：監(jiān)督學(xué)習(xí)是利用已知輸入輸出數(shù)據(jù)對(duì)（訓(xùn)練樣本）來訓(xùn)練模型，使模型能夠?qū)π碌妮斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類的方法。應(yīng)用場(chǎng)景舉例監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及應(yīng)用場(chǎng)景舉例原理：無監(jiān)督學(xué)習(xí)是利用無標(biāo)簽的輸入數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)或模式的方法，主要包括聚類、降維和異常檢測(cè)等任務(wù)。應(yīng)用場(chǎng)景舉例聚類分析：如客戶細(xì)分、文檔聚類等。降維處理：如圖像壓縮、特征提取等。異常檢測(cè)：如信用卡欺詐檢測(cè)、設(shè)備故障預(yù)測(cè)等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及應(yīng)用場(chǎng)景舉例評(píng)估指標(biāo)選取分類問題：準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等。回歸問題：均方誤差、均方根誤差、平均絕對(duì)誤差等。模型評(píng)估指標(biāo)選取及優(yōu)化方法探討聚類問題：輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)、Davies-Bouldin指數(shù)等。模型評(píng)估指標(biāo)選取及優(yōu)化方法探討輸入標(biāo)題02010403模型評(píng)估指標(biāo)選取及優(yōu)化方法探討優(yōu)化方法探討集成學(xué)習(xí)：通過構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)基學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)，常用的集成學(xué)習(xí)方法包括Bagging、Boosting和Stacking等。超參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索或貝葉斯優(yōu)化等方法，尋找模型的最佳超參數(shù)組合。特征工程：包括特征選擇、特征提取和特征創(chuàng)造等，以提高模型的性能。深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用舉例05卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基本原理介紹通過卷積核在圖像上滑動(dòng)并進(jìn)行卷積運(yùn)算，提取圖像特征。引入非線性因素，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力。降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，同時(shí)保留重要特征。將提取的特征進(jìn)行整合，輸出分類或回歸結(jié)果。卷積層激活函數(shù)池化層全連接層通過滑動(dòng)窗口或區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）等方法在圖像中定位目標(biāo)物體位置，并進(jìn)行分類和邊界框回歸。利用像素級(jí)別的分類網(wǎng)絡(luò)或編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類和分割，實(shí)現(xiàn)圖像中不同物體的精確分割。目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等任務(wù)實(shí)現(xiàn)方式講解圖像分割目標(biāo)檢測(cè)圖像識(shí)別案例使用CNN對(duì)圖像進(jìn)行分類，例如手寫數(shù)字識(shí)別、人臉識(shí)別等。通過訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，測(cè)試集驗(yàn)證模型性能。圖像生成案例利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等方法生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集類似的新圖像。通過隨機(jī)噪聲輸入生成器網(wǎng)絡(luò)生成新圖像，判別器網(wǎng)絡(luò)判斷生成圖像與真實(shí)圖像的相似度，不斷優(yōu)化生成器和判別器網(wǎng)絡(luò)參數(shù)直到達(dá)到理想效果。案例演示：使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像識(shí)別或生成自然語言處理（NLP）技術(shù)應(yīng)用探討06NLP技術(shù)體系包括詞法分析、句法分析、語義理解、信息抽取、機(jī)器翻譯、情感分析、問答系統(tǒng)等技術(shù)。自然語言處理定義研究計(jì)算機(jī)理解和生成人類自然語言文本的能力，涉及語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能等領(lǐng)域。NLP應(yīng)用場(chǎng)景廣泛應(yīng)用于智能客服、智能家居、智能醫(yī)療、教育、金融等領(lǐng)域。NLP基本概念及技術(shù)體系概述通過對(duì)文本進(jìn)行情感傾向性判斷，實(shí)現(xiàn)情感分類和情感強(qiáng)度計(jì)算。主要方法包括基于詞典的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。情感分析將文本按照預(yù)定義的主題或類別進(jìn)行分類。常見方法包括基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。文本分類數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練、評(píng)估與優(yōu)化。任務(wù)實(shí)現(xiàn)流程情感分析、文本分類等任務(wù)實(shí)現(xiàn)方法論述對(duì)話機(jī)器人開發(fā)案例利用NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)話機(jī)器人的開發(fā)，包括意圖識(shí)別、實(shí)體識(shí)別、對(duì)話生成等模塊，實(shí)現(xiàn)與用戶的自然交互。案例實(shí)現(xiàn)過程需求分析、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、測(cè)試與評(píng)估、優(yōu)化與改進(jìn)。文本挖掘案例運(yùn)用NLP技術(shù)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在文本中的有價(jià)值信息，如輿情分析、產(chǎn)品評(píng)價(jià)分析等。案例演示總結(jié)回顧與未來展望07介紹了人工智能的定義、發(fā)展歷程、基本原理和常見算法等。AI基礎(chǔ)概念及原理闡述了AI技術(shù)帶來的安全與倫理問題，如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見等，并提出了相應(yīng)的解決方案。AI安全與倫理探討了AI在醫(yī)療、金融、教育、交通等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用案例。AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景講解了常用AI工具及平臺(tái)的使用方法，包括TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，以及OpenAI等AI服務(wù)平臺(tái)。AI工具及平臺(tái)使用本次培訓(xùn)內(nèi)容總結(jié)回顧123預(yù)測(cè)了AI技術(shù)未來的發(fā)展方向，包括更加智能化、自主化、多模態(tài)融合等。發(fā)展趨勢(shì)分析了AI技術(shù)在發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法可解釋性、算力資源等。挑戰(zhàn)分析提出了應(yīng)對(duì)AI技術(shù)挑戰(zhàn)的策略，如加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、提高算法透明度、發(fā)展綠色AI等。應(yīng)對(duì)策略AI發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)及挑戰(zhàn)分析學(xué)習(xí)收獲01學(xué)員們紛紛表示通過本次培訓(xùn)，對(duì)AI技術(shù)有了更深入的了解