人工智能与视觉设计-课件 第1章 人工智能概述

《人工智能与电商视觉设计》“生成式人工智能

（AI）概述第一章人工智能概述第二章生成式人工智能概述第三章NLP生成式对话平台

在电商中的应用电商视觉设计理论与基础实践第四章电商视觉设计理论第五章Photoshop设计基础第六章电商视觉设计实践AI在电商视觉设计中的应用课程框架第七章Midjourney在电商视觉

设计中的应用第八章StableDiffusion在电商

视觉设计中的应用第九章AI音视频在电商视觉

设计中的应用、“学习人工智能的知识掌握电商视觉设计的理论和技术掌握AI在电商视觉设计的应用课程目标过去的20年是互联网时代未来的20年是人工智能时代阿里巴巴

马云百度

李彦宏1.1人工智能概念与特点人工智能概念与特点一、人工智能的概念二、人工智能的特点一、

人工智能概念、“大家认为

人工智能是什么？人工智能是一种模拟人类智能的技术，它可以让计算机系统像人类一样思考、学习、判断和决策，从而完成一系列复杂的任务和功能，甚至可能在某些方面超越人类智能。1.1概念1.2图灵测试艾伦·麦席森·图灵二、

人工智能特点、“、“02010304智能性自主性高效性广泛应用性人工智能特点这是人工智能最本质的特点。它可以模拟、延伸和扩展人类的智能，使得机器能够像人一样感知、理解、学习、推理、决策和执行任务。智能性人工智能特点、“人工智能系统具有高度的自主性，能够自主地进行学习和决策，无需人类干预，这种自主性使得人工智能系统能够独立地完成各种任务。自主性人工智能特点、“人工智能系统具有高效性，能够在短时间内处理大量的数据，自动完成重复性、繁琐或危险的任务，大大提升效率。高效性人工智能特点、“

人工智能的应用领域非常广泛，几乎涵盖了人类生活的各个方面。从智能家居、智能交通到智能制造、智能医疗，人工智能正在逐步渗透到各个行业和领域，为人类带来更加便捷、高效和智能的生活体验。广泛应用性人工智能特点、“小结人工智能的概念

人工智能的特点“谢

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看！1.2机器学习概述机器学习概述一、机器学习的概念二、机器学习的主要步骤三、机器学习的主要类型一、机器学习的概念、“概念机器学习是人工智能的核心技术之一，它专注于开发能够自动从数据中学习并改进其性能的算法。机器学习涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识等，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。机器学习是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。、核心理念泛化能力：优秀的机器学习模型不仅在训练数据上表现良好，更能在未见过的数据上做出准确的推断。泛化能力反映了模型对于未知情况的适应性和一般化规律的捕捉能力。自我学习与适应：机器学习系统具有自我调整和优化的能力。机器学习系统能在出现新问题时，更新模型参数，以适应新的情况或提高现有任务的表现。数据驱动：数据是知识的载体，通过分析数据中的模式、关联和结构，算法能提炼出可用于预测、分类、聚类、联想等任务的知识。010203二、机器学习的主要步骤、“、“数据收集数据预处理模型选择与训练模型评估模型部署与监控获取与任务相关的原始数据，确保数据质量、代表性及合规性。根据任务类型和数据特性选择合适的算法，配置模型参数，利用训练数据进行迭代学习，优化模型性能。将训练好的模型集成到应用程序中，实时或批量处理新数据，并持续监控模型性能，适时进行再训练或更新。使用独立的验证集或交叉验证评估模型的泛化能力，选择最佳模型或确定超参数。清洗数据，处理缺失值、异常值，进行标准化、归一化等转换。机器学习主要步骤三、机器学习的主要类型、“、“机器学习的主要类型监督学习无监督学习强化学习半监督学习、监督学习是最为常见的一种机器学习方式，它通过给定的带有标签的训练数据来指导模型学习，从而预测新的未知数据的标签或数值。这种学习方式的核心在于建立输入特征与输出标签之间的关系。例如，在分类任务中，模型需要学会区分一封邮件是否为垃圾邮件；而在回归任务中，则可能需要预测某个房屋的价格。监督学习、监督学习监督学习技术非常丰富，涵盖了从简单的线性模型到复杂的神经网络等多种算法。常见的监督学习算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树以及各种基于神经网络的方法，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。这些算法在诸如医疗诊断、金融风控、语音识别等领域有着广泛的应用。、无监督学习无监督学习是一种探索性的学习方法，它通过分析未标记的数据来揭示其中隐藏的结构和模式。由于这类学习不需要预先定义的目标变量，因此它的应用场景更为灵活多样，但也更加具有挑战性。、0102降维技术降维技术如主成分分析(PCA)则有助于减少数据维度，从而简化模型并提高计算效率。聚类聚类可以帮助我们理解数据中的不同群体，比如在市场营销中识别不同的顾客群体。无监督学习的主要任务包括聚类分析、关联规则挖掘和降维等。无监督学习、无监督学习在推荐系统、社交网络分析和生物信息学等多个领域都发挥着重要作用。虽然无监督学习能够揭示数据内在的结构，但它通常不能直接给出明确的预测结果，这使得评估学习效果变得更加困难。无监督学习、半监督学习半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习范式，它利用少量的标记数据和大量的未标记数据来提高模型的学习效果。在很多现实世界的应用场景中，获取大量带标签的数据往往非常昂贵或者难以实现，而未标记数据则相对容易获取。通过结合这两种数据源，半监督学习能够在一定程度上缓解标记数据不足的问题。、常见的半监督学习方法包括自我训练、协同训练以及图推断等。这些方法通过假设数据存在一定的结构或分布特性，从而利用未标记数据来辅助模型训练。半监督学习在自然语言处理、图像识别等领域有广泛应用，尤其是在资源受限的环境下表现出了极大的价值。半监督学习、强化学习强化学习是一种通过试错机制来学习最优行为策略的方法。在这个过程中，智能体（agent）通过与环境的交互来学习采取哪些行动可以获得最大的累积奖励。强化学习的关键概念包括状态（state）、动作（action）和奖励（reward）。智能体通过观察环境的状态来决定采取何种行动，并根据所接收的即时奖励来调整其策略。随着时间的推移，智能体会逐渐优化其行为，以达到长期利益最大化的目标。、强化学习的应用范围广泛，从简单的游戏到复杂的自动化控制和机器人导航等场景。近年来，随着深度学习技术的发展，深度强化学习成为研究热点，它结合了深度神经网络的强大表示能力与强化学习的决策优化能力，极大地扩展了强化学习的应用边界。强化学习小结机器学习的概念机器学习的主要步骤机器学习的主要类型“谢

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看！1.2机器学习概述机器学习概述一、机器学习的概念二、机器学习的主要步骤三、机器学习的主要类型一、机器学习的概念、“概念机器学习是人工智能的核心技术之一，它专注于开发能够自动从数据中学习并改进其性能的算法。机器学习涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识等，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。机器学习是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。、核心理念泛化能力：优秀的机器学习模型不仅在训练数据上表现良好，更能在未见过的数据上做出准确的推断。泛化能力反映了模型对于未知情况的适应性和一般化规律的捕捉能力。自我学习与适应：机器学习系统具有自我调整和优化的能力。机器学习系统能在出现新问题时，更新模型参数，以适应新的情况或提高现有任务的表现。数据驱动：数据是知识的载体，通过分析数据中的模式、关联和结构，算法能提炼出可用于预测、分类、聚类、联想等任务的知识。010203二、机器学习的主要步骤、“、“数据收集数据预处理模型选择与训练模型评估模型部署与监控获取与任务相关的原始数据，确保数据质量、代表性及合规性。根据任务类型和数据特性选择合适的算法，配置模型参数，利用训练数据进行迭代学习，优化模型性能。将训练好的模型集成到应用程序中，实时或批量处理新数据，并持续监控模型性能，适时进行再训练或更新。使用独立的验证集或交叉验证评估模型的泛化能力，选择最佳模型或确定超参数。清洗数据，处理缺失值、异常值，进行标准化、归一化等转换。机器学习主要步骤三、机器学习的主要类型、“、“机器学习的主要类型监督学习无监督学习强化学习半监督学习、监督学习是最为常见的一种机器学习方式，它通过给定的带有标签的训练数据来指导模型学习，从而预测新的未知数据的标签或数值。这种学习方式的核心在于建立输入特征与输出标签之间的关系。例如，在分类任务中，模型需要学会区分一封邮件是否为垃圾邮件；而在回归任务中，则可能需要预测某个房屋的价格。监督学习、监督学习监督学习技术非常丰富，涵盖了从简单的线性模型到复杂的神经网络等多种算法。常见的监督学习算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树以及各种基于神经网络的方法，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。这些算法在诸如医疗诊断、金融风控、语音识别等领域有着广泛的应用。、无监督学习无监督学习是一种探索性的学习方法，它通过分析未标记的数据来揭示其中隐藏的结构和模式。由于这类学习不需要预先定义的目标变量，因此它的应用场景更为灵活多样，但也更加具有挑战性。、0102降维技术降维技术如主成分分析(PCA)则有助于减少数据维度，从而简化模型并提高计算效率。聚类聚类可以帮助我们理解数据中的不同群体，比如在市场营销中识别不同的顾客群体。无监督学习的主要任务包括聚类分析、关联规则挖掘和降维等。无监督学习、无监督学习在推荐系统、社交网络分析和生物信息学等多个领域都发挥着重要作用。虽然无监督学习能够揭示数据内在的结构，但它通常不能直接给出明确的预测结果，这使得评估学习效果变得更加困难。无监督学习、半监督学习半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习范式，它利用少量的标记数据和大量的未标记数据来提高模型的学习效果。在很多现实世界的应用场景中，获取大量带标签的数据往往非常昂贵或者难以实现，而未标记数据则相对容易获取。通过结合这两种数据源，半监督学习能够在一定程度上缓解标记数据不足的问题。、常见的半监督学习方法包括自我训练、协同训练以及图推断等。这些方法通过假设数据存在一定的结构或分布特性，从而利用未标记数据来辅助模型训练。半监督学习在自然语言处理、图像识别等领域有广泛应用，尤其是在资源受限的环境下表现出了极大的价值。半监督学习、强化学习强化学习是一种通过试错机制来学习最优行为策略的方法。在这个过程中，智能体（agent）通过与环境的交互来学习采取哪些行动可以获得最大的累积奖励。强化学习的关键概念包括状态（state）、动作（action）和奖励（reward）。智能体通过观察环境的状态来决定采取何种行动，并根据所接收的即时奖励来调整其策略。随着时间的推移，智能体会逐渐优化其行为，以达到长期利益最大化的目标。、强化学习的应用范围广泛，从简单的游戏到复杂的自动化控制和机器人导航等场景。近年来，随着深度学习技术的发展，深度强化学习成为研究热点，它结合了深度神经网络的强大表示能力与强化学习的决策优化能力，极大地扩展了强化学习的应用边界。强化学习小结机器学习的概念机器学习的主要步骤机器学习的主要类型“谢

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看！1.3深度学习概述深度学习概述一、深度学习的概念和优势二、深度学习的原理与架构三、深度学习的学习过程一、

深度学习的概念和优势、“+深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习领域中一种先进的技术范式，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过构建多层非线性变换网络对复杂数据进行高效学习和理解。深度学习的核心优势在于利用深层神经网络的层次化表示能力和大规模数据驱动的自我学习机制，以解决传统机器学习方法在处理高维度、非结构化数据时面临的瓶颈。概念、深度学习的概念和优势无需人工设计特征，直接从原始数据中学习有用的特征表示。高效特征学习通过多层结构揭示数据的深层次、抽象特征，超越传统机器学习在处理高维、非线性数据时的局限。层次化表示利用大规模数据进行自我学习，能有效捕获复杂数据中的模式和规律。大规模数据驱动0201深度学习核心优势03二、深度学习的原理与架构、“、“深度学习模型通常由多层相互连接的神经元构成，每一层对输入数据执行特定的非线性变换，并逐层传递、组合和提炼信息。这种层级结构使得深度学习能够捕捉数据的多层次、分布式特征表示。深度学习的原理与架构、“深度学习的原理与架构每个神经元与下一层所有神经元相连，常用于处理结构化数据。全连接层专为处理图像等网格结构数据设计，通过卷积操作捕获空间特征，并利用池化层进行降维和不变性学习。卷积神经网络适用于序列数据，如文本和时间序列，通过内部状态的循环更新来建模时间依赖性。循环神经网络在自然语言处理中崭露头角，通过计算输入序列各元素之间的相互关系，实现全局信息的高效编码。自注意力机制与Transformer架构三、深度学习的学习过程、“、“深度学习的学习过程输入数据通过网络层层传递，每层神经元对输入进行加权求和并应用ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数，产生非线性响应，最终输出层得到预测结果。前向传播通过比较预测结果与真实标签之间的差异，运用均方误差、交叉熵等损失函数计算梯度，然后沿网络逆向更新各层权重和偏置，以减小损失。这一过程通常借助梯度下降、Adam等优化算法来进行。反向传播小结深度学习的概念和优势

深度学习的原理与架构深度学习的学习过程“谢

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深度学习的概念和优势、“+深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习领域中一种先进的技术范式，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过构建多层非线性变换网络对复杂数据进行高效学习和理解。深度学习的核心优势在于利用深层神经网络的层次化表示能力和大规模数据驱动的自我学习机制，以解决传统机器学习方法在处理高维度、非结构化数据时面临的瓶颈。概念、深度学习的概念和优势无需人工设计特征，直接从原始数据中学习有用的特征表示。高效特征学习通过多层结构揭示数据的深层次、抽象特征，超越传统机器学习在处理高维、非线性数据时的局限。层次化表示利用大规模数据进行自我学习，能有效捕获复杂数据中的模式和规律。大规模数据驱动0201深度学习核心优势03二、深度学习的原理与架构、“、“深度学习模型通常由多层相互连接的神经元构成，每一层对输入数据执行特定的非线性变换，并逐层传递、组合和提炼信息。这种层级结构使得深度学习能够捕捉数据的多层次、分布式特征表示。深度学习的原理与架构、“深度学习的原理与架构每个神经元与下一层所有神经元相连，常用于处理结构化数据。全连接层专为处理图像等网格结构数据设计，通过卷积操作捕获空间特征，并利用池化层进行降维和不变性学习。卷积神经网络适用于序列数据，如文本和时间序列，通过内部状态的循环更新来建模时间依赖性。循环神经网络在自然语言处理中崭露头角，通过计算输入序列各元素之间的相互关系，实现全局信息的高效编码。自注意力机制与Transformer架构三、深度学习的学习过程、“、“深度学习的学习过程输入数据通过网络层层传递，每层神经元对输入进行加权求和并应用ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数，产生非线性响应，最终输出层得到预测结果。前向传播通过比较预测结果与真实标签之间的差异，运用均方误差、交叉熵等损失函数计算梯度，然后沿网络逆向更新各层权重和偏置，以减小损失。这一过程通常借助梯度下降、Adam等优化算法来进行。反向传播小结深度学习的概念和优势

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看！1.4人工智能的发展历程人工智能的发展历程、机器学习与神经网络复兴知识工程与专家系统0304第一次AI寒冬早期探索与诞生0102人工智能的发展一、

早期探索与诞生、“、“早期探索与诞生（1950年-1969年）1950年，英国数学家艾伦·图灵在论文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的“图灵测试”，用以判断机器是否具有人类水平的智能，奠定了人工智能的理论基石。1955-1956年，达特茅斯会议的召开标志着人工智能作为一个正式研究领域的诞生。“人工智能”这一术语在该会议上首次被使用。1960年起，政府开始大规模资助AI研究，促进了该领域研究机构和项目的涌现，先后成立了斯坦福大学人工智能实验室、麻省理工学院AI实验室等AI重点实验室。“二、第一次AI寒冬、“第一次AI寒冬（1970年-1979年）1970年代初，由于过于乐观的预期与实际技术进展之间的较大差距，使得公众及部分资助方对AI失去信心，研究资金被大幅削减，进入所谓的“第一次AI寒冬”。尽管1970年代初人工智能遭遇了第一次“寒冬”，但在之前的1960年代，AI研究曾受到大量政府和私人投资的支持，形成了浓厚的研究氛围。在这样的背景下，研究人员仍然积极探索如何将人工智能理论转化为实用系统，专家系统正是这种努力的产物。“三、知识工程与专家系统、“知识工程与专家系统（1980年-1989年）1980年起，随着计算机硬件性能提升，知识工程和专家系统取得显著进展。这些系统能够存储和运用到化学结构分析、医疗诊断等专业知识领域，并以此带来了商业应用的成功。“四、机器学习与神经网络复兴、“机器学习与神经网络复兴（1986年至今）19861990200620102016202020221986年，反向传播算法被广泛接受，推动了多层人工神经网络的研究与应用。2006年，杰弗里·辛顿提出深度学习的概念以及深度信念网络，标志着深度学习时代的开启。2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，展示了强化学习与深度学习结合在复杂策略游戏中的强大能力，引发全球关注。2022年11月30日，ChatGPT作为一款OpenAI研发的聊天机器人程序横空出世，标志着AI进入2.0时代，彻底开启生产力革命。1990年起，支持向量机、决策树、随机森林等传统机器学习算法得到发展，数据挖掘技术开始应用于商业领域。2010年起，卷积神经网络和循环神经网络的运用，使得深度学习在语音识别、图像分类等任务上取得突破性成果。2020年至今，以GPT-3为代表的预训练大模型在自然语言处理领域引发革命，实现了大规模无监督学习和零样本/少样本学习。小结早期探索与诞生第一次AI寒冬知识工程与专家系统机器学习与神经网络复兴“谢

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看！1.4人工智能的发展历程人工智能的发展历程、机器学习与神经网络复兴知识工程与专家系统0304第一次AI寒冬早期探索与诞生0102人工智能的发展一、

早期探索与诞生、“、“早期探索与诞生（1950年-1969年）1950年，英国数学家艾伦·图灵在论文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的“图灵测试”，用以判断机器是否具有人类水平的智能，奠定了人工智能的理论基石。1955-1956年，达特茅斯会议的召开标志着人工智能作为一个正式研究领域的诞生。“人工智能”这一术语在该会议上首次被使用。1960年起，政府开始大规模资助AI研究，促进了该领域研究机构和项目的涌现，先后成立了斯坦福大学人工智能实验室、麻省理工学院AI实验室等AI重点实验室。“二、第一次AI寒冬、“第一次AI寒冬（1970年-1979年）1970年代初，由于过于乐观的预期与实际技术进展之间的较大差距，使得公众及部分资助方对AI失去信心，研究资金被大幅削减，进入所谓的“第一次AI寒冬”。尽管1970年代初人工智能遭遇了第一次“寒冬”，但在之前的1960年代，AI研究曾受到大量政府和私人投资的支持，形成了浓厚的研究氛围。在这样的背景下，研究人员仍然积极探索如何将人工智能理论转化为实用系统，专家系统正是这种努力的产物。“三、知识工程与专家系统、“知识工程与专家系统（1980年-1989年）1980年起，随着计算机硬件性能提升，知识工程和专家系统取得显著进展。这些系统能够存储和运用到化学结构分析、医疗诊断等专业知识领域，并以此带来了商业应用的成功。“四、机器学习与神经网络复兴、“机器学习与神经网络复兴（1986年至今）19861990200620102016202020221986年，反向传播算法被广泛接受，推动了多层人工神经网络的研究与应用。2006年，杰弗里·辛顿提出深度学习的概念以及深度信念网络，标志着深度学习时代的开启。2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，展示了强化学习与深度学习结合在复杂策略游戏中的强大能力，引发全球关注。2022年11月30日，ChatGPT作为一款OpenAI研发的聊天机器人程序横空出世，标志着AI进入2.0时代，彻底开启生产力革命。1990年起，支持向量机、决策树、随机森林等传统机器学习算法得到发展，数据挖掘技术开始应用于商业领域。2010年起，卷积神经网络和循环神经网络的运用，使得深度学习在语音识别、图像分类等任务上取得突破性成果。2020年至今，以GPT-3为代表的预训练大模型在自然语言处理领域引发革命，实现了大规模无监督学习和零样本/少样本学习。小结早期探索与诞生第一次AI寒冬知识工程与专家系统机器学习与神经网络复兴“谢

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看！1.4人工智能的发展历程人工智能的发展历程、机器学习与神经网络复兴知识工程与专家系统0304第一次AI寒冬早期探索与诞生0102人工智能的发展一、

早期探索与诞生、“、“早期探索与诞生（1950年-1969年）1950年，英国数学家艾伦·图灵在论文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的“图灵测试”，用以判断机器是否具有人类水平的智能，奠定了人工智能的理论基石。1955-1956年，达特茅斯会议的召开标志着人工智能作为一个正式研究领域的诞生。“人工智能”这一术语在该会议上首次被使用。1960年起，政府开始大规模资助AI研究，促进了该领域研究机构和项目的涌现，先后成立了斯坦福大学人工智能实验室、麻省理工学院AI实验室等AI重点实验室。“二、第一次AI寒冬、“第一次AI寒冬（1970年-1979年）1970年代初，由于过于乐观的预期与实际技术进展之间的较大差距，使得公众及部分资助方对AI失去信心，研究资金被大幅削减，进入所谓的“第一次AI寒冬”。尽管1970年代初人工智能遭遇了第一次“寒冬”，但在之前的1960年代，AI研究曾受到大量政府和私人投资的支持，形成了浓厚的研究氛围。在这样的背景下，研究人员仍然积极探索如何将人工智能理论转化为实用系统，专家系统正是这种努力的产物。“三、知识工程与专家系统、“知识工程与专家系统（1980年-1989年）1980年起，随着计算机硬件性能提升，知识工程和专家系统取得显著进展。这些系统能够存储和运用到化学结构分析、医疗诊断等专业知识领域，并以此带来了商业应用的成功。“四、机器学习与神经网络复兴、“机器学习与神经网络复兴（1986年至今）19861990200620102016202020221986年，反向传播算法被广泛接受，推动了多层人工神经网络的研究与应用。2006年，杰弗里·辛顿提出深度学习的概念以及深度信念网络，标志着深度学习时代的开启。2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，展示了强化学习与深度学习结合在复杂策略游戏中的强大能力，引发全球关注。2022年11月30日，ChatGPT作为一款OpenAI研发的聊天机器人程序横空出世，标志着AI进入2.0时代，彻底开启生产力革命。1990年起，支持向量机、决策树、随机森林等传统机器学习算法得到发展，数据挖掘技术开始应用于商业领域。2010年起，卷积神经网络和循环神经网络的运用，使得深度学习在语音识别、图像分类等任务上取得突破性成果。2020年至今，以GPT-3为代表的预训练大模型在自然语言处理领域引发革命，实现了大规模无监督学习和零样本/少样本学习。小结早期探索与诞生第一次AI寒冬知识工程与专家系统机器学习与神经网络复兴“谢

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看！1.5人工智能的技术全景、“人工智能技术是以机器学习为核心，深度学习和神经网络为重要支撑，衍生出了包括自然语言处理、计算机视觉、自主决策、专家系统等在内的多种应用领域和技术分支，共同构建了丰富多样的人工智能技术全景。

人工智能的技术全景、

人工智能的技术全景自然语言处理（NLP）NLP是AI的一个重要分支，它专注于让计算机理解和生成人类语言，

被广泛应用到机器翻译、聊天机器人、情感分析和语音识别领域。随着技术的进步，NLP系统能够处理更复杂的任务，如对话系统和问答系统。CV是AI的另一个领域，它致力于让计算机“看”和理解图像或视频，包括面部识别、医学图像分析和自动驾驶汽车等应用方向。同时，CV技术在自动化生产、过程优化和机器人导航等方面也发挥着重要作用。自主决策是指赋予机器在不确定环境中做出决策的能力。这在自动化生产线和服务行业中非常有用。此外，自主决策还运用到游戏中的非玩家角色（NPCs）、策略规划和资源调度等领域。计算机视觉（CV）自主决策、

人工智能的技术全景专家系统专家系统是一种AI技术，它主要包括决策支持系统和广义决策模型，能模拟人类专家的决策过程，用于解决复杂的问题。例如在游戏中的复杂策略规划。边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算能力从中心服务器转移到网络边缘的设备上。这使得设备能够在没有云端连接的情况下进行快速决策和处理。边缘计算的应用包括实时监控、半监督学习和智能助手等。边缘计算、

人工智能的技术全景人机交互（HCI）HCI是研究如何设计和评估人与计算机之间的交互过程的学科。随着AI技术的发展，人们越来越关注如何使用可穿戴设备、广义决策模型和数据隐私保护等方式，使得AI更加亲和直观，使人与AI的交互更加自然。随着AI技术的发展，确保其安全性和合理使用变得越来越重要。这包括人工智能道德规范、数据隐私保护和人工智能风险评估等，以确保AI技术的可持续发展和负责任的应用。安全与伦理小结自然语言处理（NLP）计算机视觉（CV）自主决策专家系统边缘计算人机交互（HCI）安全与伦理“谢

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看！1.5人工智能的技术全景、“人工智能技术是以机器学习为核心，深度学习和神经网络为重要支撑，衍生出了包括自然语言处理、计算机视觉、自主决策、专家系统等在内的多种应用领域和技术分支，共同构建了丰富多样的人工智能技术全景。

人工智能的技术全景、

人工智能的技术全景自然语言处理（NLP）NLP是AI的一个重要分支，它专注于让计算机理解和生成人类语言，

被广泛应用到机器翻译、聊天机器人、情感分析和语音识别领域。随着技术的进步，NLP系统能够处理更复杂的任务，如对话系统和问答系统。CV是AI的另一个领域，它致力于让计算机“看”和理解图像或视频，包括面部识别、医学图像分析和自动驾驶汽车等应用方向。同时，CV技术在自动化生产、过程优化和机器人导航等方面也发挥着重要作用。自主决策是指赋予机器在不确定环境中做出决策的能力。这在自动化生产线和服务行业中非常有用。此外，自主决策还运用到游戏中的非玩家角色（NPCs）、策略规划和资源调度等领域。计算机视觉（CV）自主决策、

人工智能的技术全景专家系统专家系统是一种AI技术，它主要包括决策支持系统和广义决策模型，能模拟人类专家的决策过程，用于解决复杂的问题。例如在游戏中的复杂策略规划。边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算能力从中心服务器转移到网络边缘的设备上。这使得设备能够在没有云端连接的情况下进行快速决策和处理。边缘计算的应用包括实时监控、半监督学习和智能助手等。边缘计算、

人工智能的技术全景人机交互（HCI）HCI是研究如何设计和评估人与计算机之间的交互过程的学科。随着AI技术的发展，人们越来越关注如何使用可穿戴设备、广义决策模型和数据隐私保护等方式，使得AI更加亲和直观，使人与AI的交互更加自然。随着AI技术的发展，确保其安全性和合理使用变得越来越重要。这包括人工智能道德规范、数据隐私保护和人工智能风险评估等，以确保AI技术的可持续发展和负责任的应用。安全与伦理小结自然语言处理（NLP）计算机视觉（CV）自主决策专家系统边缘计算人机交互（HCI）安全与伦理“谢

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看！1.5人工智能的技术全景、“人工智能技术是以机器学习为核心，深度学习和神经网络为重要支撑，衍生出了包括自然语言处理、计算机视觉、自主决策、专家系统等在内的多种应用领域和技术分支，共同构建了丰富多样的人工智能技术全景。

人工智能的技术全景、

人工智能的技术全景自然语言处理（NLP）NLP是AI的一个重要分支，它专注于让计算机理解和生成人类语言，

被广泛应用到机器翻译、聊天机器人、情感分析和语音识别领域。随着技术的进步，NLP系统能够处理更复杂的任务，如对话系统和问答系统。CV是AI的另一个领域，它致力于让计算机“看”和理解图像或视频，包括面部识别、医学图像分析和自动驾驶汽车等应用方向。同时，CV技术在自动化生产、过程优化和机器人导航等方面也发挥着重要作用。自主决策是指赋予机器在不确定环境中做出决策的能力。这在自动化生产线和服务行业中非常有用。此外，自主决策还运用到游戏中的非玩家角色（NPCs）、策略规划和资源调度等领域。计算机视觉（CV）自主决策、

人工智能的技术全景专家系统专家系统是一种AI技术，它主要包括决策支持系统和广义决策模型，能模拟人类专家的决策过程，用于解决复杂的问题。例如在游戏中的复杂策略规划。边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算能力从中心服务器转移到网络边缘的设备上。这使得设备能够在没有云端连接的情况下进行快速决策和处理。边缘计算的应用包括实时监控、半监督学习和智能助手等。边缘计算、

人工智能的技术全景人机交互（HCI）HCI是研究如何设计和评估人与计算机之间的交互过程的学科。随着AI技术的发展，人们越来越关注如何使用可穿戴设备、广义决策模型和数据隐私保护等方式，使得AI更加亲和直观，使人与AI的交互更加自然。随着AI技术的发展，确保其安全性和合理使用变得越来越重要。这包括人工智能道德规范、数据隐私保护和人工智能风险评估等，以确保AI技术的可持续发展和负责任的应用。安全与伦理小结自然语言处理（NLP）计算机视觉（CV）自主决策专家系统边缘计算人机交互（HCI）安全与伦理“谢

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看！1.6人工智能行业业态分布人工智能行业作为一个高度集成且快速发展的领域，其业态分布呈现出鲜明的层次结构，主要包括基础层、技术层和应用层。这三个层次分别对应着AI产业的基础设施、核心技术以及实际应用场景，共同构成了人工智能行业的完整生态体系。人工智能行业业态分布、一、基础层、“、基础层基础层是AI行业的底层支撑，主要涉及提供AI技术研发与应用所需的数据资源、算力设施以及传感器与物联网（IoT）。数据资源是AI的“燃料”，是基础层的核心组成部分之一。其中包括各类结构化、半结构化和非结构化数据的采集、存储、管理和分析。数据资源包括公共数据集、企业内部数据、互联网开放数据、物联网设备产生的实时数据等，为AI模型训练提供必要的输入。、基础层算力设施主要包括高性能计算(HPC)和云计算平台，为AI算法训练与推理提供强大的计算支持。算力设施包括GPU、TPU、FPGA等专用加速芯片，以及数据中心、超算中心、边缘计算节点等硬件设施，为AI计算密集型任务提供强大算力网络。、基础层传感器与物联网(IoT)作为物理世界与数字世界的接口，负责采集环境、设备、人体等多源信息，为AI提供实时、多元的数据输入。物联网技术将大量传感器连接成网络，实现数据的高效传输与整合，为AI在物联网场景的应用提供基础。二、技术层、“、技术层技术层是AI行业的核心，专注于研发和优化实现人工智能功能的算法、模型与工具。技术层主要包括机器学习、深度学习等通用技术，以及计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术领域。机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等各类学习范式，以及相关的模型如线性回归、决策树、支持向量机、聚类算法、神经网络等。、技术层深度学习作为机器学习的一个分支，利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer、生成对抗网络（GAN）等对复杂数据进行建模。深度学习已在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域取得显著效果。、技术层自然语言处理(NLP)涉及词法分析、句法分析、语义分析、情感分析、对话系统、机器翻译等技术，让AI能够理解和生成人类语言。计算机视觉(CV)包括图像分类、物体检测、语义分割、目标跟踪、三维重建、视觉问答等技术，使AI能够理解和解析视觉信息。其他AI技术：如知识图谱、强化学习、迁移学习、元学习、AutoML等，以及相关的开发框架、工具包、API等，为AI应用开发提供便捷的技术支持。三、应用层、“、应用层应用层是将AI技术与具体行业、场景相结合，形成各类实际解决方案，是AI价值实现的关键环节。垂直行业应用包括医疗健康（AI辅助诊断、药物研发、健康管理）、金融（风险评估、智能投顾、反欺诈）、教育（个性化教学、智能评测）、零售（精准营销、库存优化）、制造业（智能制造、预测性维护）、交通物流（自动驾驶、智能物流）、农业（精准农业、病虫害监测）、能源（智能电网、能源管理）等。、应用层通用场景应用包括智能客服、语音助手、虚拟助理、推荐系统、搜索引擎优化、社交网络分析、网络安全防护、AI创作（如AIGC）、游戏AI、无人机等跨行业、跨领域的普遍应用。、应用层AI平台与服务提供AIaaS（AI即服务）、AI开发平台、AI开放平台、AI云服务等，降低AI技术的使用门槛，帮助企业快速构建AI能力，推动AI技术普惠化。、应用层AI赋能产品是将AI技术嵌入到智能硬件（智能手机、智能家居、智能穿戴设备）、智能机器人、AI芯片等实体产品中，提升产品智能化水平。AI行业的业态分布呈现出从基础数据与算力支撑，到核心技术研发，再到多元化应用场景落地的立体结构。基础层、技术层与应用层之间紧密联动，共同推动AI技术的不断创新、应用领域的持续拓展以及经济社会的整体智能化转型。小结人工智能行业业态分布基础层技术层应用层“谢

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看！1.6人工智能行业业态分布人工智能行业作为一个高度集成且快速发展的领域，其业态分布呈现出鲜明的层次结构，主要包括基础层、技术层和应用层。这三个层次分别对应着AI产业的基础设施、核心技术以及实际应用场景，共同构成了人工智能行业的完整生态体系。人工智能行业业态分布、一、基础层、“、基础层基础层是AI行业的底层支撑，主要涉及提供AI技术研发与应用所需的数据资源、算力设施以及传感器与物联网（IoT）。数据资源是AI的“燃料”，是基础层的核心组成部分之一。其中包括各类结构化、半结构化和非结构化数据的采集、存储、管理和分析。数据资源包括公共数据集、企业内部数据、互联网开放数据、物联网设备产生的实时数据等，为AI模型训练提供必要的输入。、基础层算力设施主要包括高性能计算(HPC)和云计算平台，为AI算法训练与推理提供强大的计算支持。算力设施包括GPU、TPU、FPGA等专用加速芯片，以及数据中心、超算中心、边缘计算节点等硬件设施，为AI计算密集型任务提供强大算力网络。、基础层传感器与物联网(IoT)作为物理世界与数字世界的接口，负责采集环境、设备、人体等多源信息，为AI提供实时、多元的数据输入。物联网技术将大量传感器连接成网络，实现数据的高效传输与整合，为AI在物联网场景的应用提供基础。二、技术层、“、技术层技术层是AI行业的核心，专注于研发和优化实现人工智能功能的算法、模型与工具。技术层主要包括机器学习、深度学习等通用技术，以及计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术领域。机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等各类学习范式，以及相关的模型如线性回归、决策树、支持向量机、聚类算法、神经网络等。、技术层深度学习作为机器学习的一个分支，利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer、生成对抗网络（GAN）等对复杂数据进行建模。深度学习已在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域取得显著效果。、技术层自然语言处理(NLP)涉及词法分析、句法分析、语义分析、情感分析、对话系统、机器翻译等技术，让AI能够理解和生成人类语言。计算机视觉(CV)包