用户提问: ai上课笔记
Ai回答: 好的，以下是整理的关于AI上课的笔记内容：
人工智能（AI）基础概念
1、定义
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过计算机科学和其他学科的技术手段，使机器能够模拟人类智能的能力。
它的目标是让机器具备感知、推理、学习和决策能力。
2、AI 的主要领域
机器学习（Machine Learning）：通过数据训练模型，使其具备预测或分类能力。
深度学习（Deep Learning）：基于神经网络，模仿人脑结构进行复杂任务处理。
自然语言处理（NLP）：让机器理解、生成自然语言。
计算机视觉（Computer Vision）：让机器识别图像或视频中的信息。
强化学习（Reinforcement Learning）：通过试错机制优化策略。
3、AI 的类型
弱人工智能（Narrow AI）：专注于某一特定任务，如语音助手、推荐系统等。
强人工智能（General AI）：具备类似人类的全面智能能力，目前尚未实现。
超人工智能（Super AI）：超越人类智慧的人工智能，属于理论阶段。
机器学习基础
1、基本流程
数据收集 → 数据预处理 → 特征工程 → 模型选择 → 训练模型 → 测试评估 → 部署应用
2、监督学习 vs 非监督学习
监督学习（Supervised Learning）：有标签的数据，目标是学习输入与输出之间的映射关系。
分类任务：如垃圾邮件检测。
回归任务：如房价预测。
非监督学习（Unsupervised Learning）：无标签数据，目标是发现数据中的隐藏模式。
聚类任务：如客户分群。
降维任务：如PCA（主成分分析）。
3、模型评估指标
分类任务：准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线、AUC。
回归任务：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）。
深度学习基础
1、神经网络结构
输入层、隐藏层、输出层。
激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh 等。
2、卷积神经网络（CNN）
用于图像识别任务。
核心组件：卷积层、池化层、全连接层。
3、循环神经网络（RNN）
用于序列数据处理，如文本生成、时间序列预测。
变体：LSTM（长短期记忆网络）、GRU（门控循环单元）。
4、损失函数与优化器
损失函数：交叉熵损失、均方误差。
优化器：SGD、Adam、Adagrad。
自然语言处理（NLP）
1、文本表示方法
词袋模型（Bag of Words, BoW）
TF-IDF（词频-逆文档频率）
词嵌入：Word2Vec、GloVe、BERT。
2、文本分类
使用预训练模型（如 BERT、RoBERTa）进行迁移学习。
3、生成式任务
语言模型：GPT 系列。
文本生成：基于 Transformer 架构。
计算机视觉
1、图像分类
使用 CNN 进行特征提取和分类。
2、目标检测
单阶段检测：YOLO、SSD。
两阶段检测：Faster R-CNN。
3、语义分割
使用 FCN、U-Net 等架构对像素级标注任务建模。
强化学习
1、基本框架
环境（Environment）→ 行动（Action）→ 奖励（Reward）。
2、算法
Q-Learning、DQN（深度 Q 学习）、Policy Gradient。
3、应用场景
游戏 AI（如 AlphaGo）。
自动驾驶。
AI 应用案例
1、医疗健康
辅助诊断、药物研发、个性化治疗。
2、金融科技
风险控制、信用评分、智能投顾。
3、自动驾驶
环境感知、路径规划、行为决策。
4、智能家居
智能音箱、家庭安防、能源管理。
希望这些笔记对你有所帮助！如果有需要补充或深入探讨的内容，请随时告诉我~ 😊
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提问时间: 2025-04-21 14:34:14
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