人工智能概述

入门整理，算是做一点科普把。有趣整活，让知识开始说话。主要内容有：历史生、活应用、人工智能、定义研究、几大流派、机器学习、监督学习与非监督学习、快速掌握ai。

人工智能AI

• 历史
  • 1945 艾伦图灵
  • 1956 约翰·麦卡锡 提出人工智能概念
  • 1965 约瑟夫维森班
    • 自然语言程序ELIZA
  • 1986 论文《通过误差反向传播学习表示》
• 生活应用
  • 方向
    • 计算机视觉
      • 图像分类
      • 物体检测
    • 计算机语音
      • 语音识别
      • 唤醒
      • 声纹
    • 自然语言处理
      • 机器翻译
      • 文本挖掘
      • 情感分析
  • 行业
    • 安防
      • 人脸识别预测活动
    • 金融
      • 智能客服
    • 医疗
      • 智能筛查
    • 交通
      • 自动驾驶
    • 零售
      • 无人超市
    • 工业
      • 机器自动化
    • 媒体
      • 自动审核
  • 存在的社会问题
    • 事故
    • 隐私
      • 保护方式
        • 联邦学习 （阅后即焚）
    • 伦理关系
      • 机器人三定律能否解决发展问题
    • 行业冲击
      • AI失业
• 人工智能定义
  • 是通过机器来模拟人类认知能力的一种科技能力
  • 核心
    • 根据给定的输入做出判断或预测
  • 三要素
    • 数据
    • 算法
    • 算力
  • 学科交叉
    • 计算机科学
    • 脑科学
    • 认知科学
    • 心理学
    • 逻辑学
    • 哲学
• 研究几大流派
  • 符号主义--逻辑
    • 认知即计算
    • 认知
      • 人、计算机是物理符号系统
      • 人类认知和思维的基本单元是符号
      • 认知过程就是在符号表示上的运算
      • 用计算机符号来模拟人的认知过程
        • 左脑，抽象逻辑思维
  • 连接主义--结果
    • 仿生学
      • 人脑模型
        • MP模型，电子装置模仿人脑结构和功能
        • 神经网络模型
    • 概念
      • 以一组数字向量矩阵张量
        • 每个节点无具体意义， 但参与概念表示
  • 行为主义--过程
    • 控制论
    • 智能取决于感知和动作
• 机器学习
  • 定义
    • 使用数据来训练软件模型的技术
    • 模型，建立数据之间的函数关系
• 监督学习与非监督学习
  • 监督学习
    • 是什么
      • 从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测出结果
      • 训练集
        • 包括输入和输出
        • 特征和目标
          • 目标是人为标注
    • 两要素
      • 回归
        • 线性回归
        • 决策树
        • 评价指标
          • MAE平均绝对误差
          • MSE均方误差
          • RMSE均方根误差
      • 分类
        • 阈值
          • 真正例TP
          • 假正例FP
          • 真负例TN
          • 假负例FN
          • 评估
            • 混淆矩阵
            • 判断对不对嘞？
            • 预测准不准嘞？
            • 患者查全否？
            • ROC曲线
              • 纵轴TPR (true positive rate)
                • 这个尽量大
              • 横轴FPR (false positive rate)
                • 这个尽量小
              • 阴影面积AUC (AreaUnderCurve)
  • 非监督学习
    • 聚类
      • 多类别 不属于真假判断
      • K均值聚类算法
        • k代表质心
          • 不断向各自划分的中心靠拢 最终使每个点到该类的距离之和最小
        • 好的判断？
          • 聚类中心之间的平均距离和集群中心到最远点的距离的比值 比值越大，聚类分离程度越大
• 快速掌握ai
  • 角色定位
    • AI应用工程师
      • 行业结合，开发应用、中间件
    • AI售前工程师
      • 向客户提供AI解决方案
    • AI集成工程师
      • 合作运营商，实施和运维
    • AI产品经理
      • 产品方向
    • AI研发工程师
      • 核心AI技术研发
  • 应用技能
    • 编程语言
    • 理解机器学习原理
    • 和AI应用的集成方式（API、SDK）
    • 云平台
    • 接口调试工具（如Postman）
• 通用技术
• 
• 
• 关联概念
  • 人工智能
    • 研究、开发，用于模拟延伸 和扩展人的智能的理论方法 及应用系统的技术科学
  • 机器学习
    • 专门研究计算机怎样模拟或实现人类学习行为 以获取新的知识或技能重新组织已有的知识结构 使之不断改善自身技能
      • 处理结构化的数据
      • 数学理论
        • 决策树
        • 随机森林
        • 人工神经网络
        • 贝叶斯学习
  • 深度学习
    • 属于机器学习的新领域
    • 模仿人脑的机制来解释处理数据
    • 缺乏详实的理论
• 机器学习流程
  • 数据收集
    • 理解数据含义
    • 数据质量评估
  • 数据处理
    • 数据清洗（去噪、去重）
    • 格式转换
    • 特性提取
  • 模型训练
    • 选择合适模型训练
      • 回归
      • 分类
      • 聚类
  • 评估模型
    • 通过测试数据（未学习的源数据） 分析评估模型指标数据 评估结果可视化
  • 应用模型
    • 导出、发布模型应用
    • 反馈跟踪
• 语音识别
• 图像识别
• 前景光明
  • 算力的提升GPU
  • 5G技术
  • 教育关注