《人工智能基础与应用》课件-任务3 模型认知与创建【实训】

AI遇见应用兴趣引领未来人工智能基础与应用

模型认知与创建实训实践

①目录教学目标相关知识一、什么是AI模型？ 二、模型怎么分类三、如何使用模型

模型认知与创建实训实践

①Principlesand

ApplicationsofArtificialIntelligence人工智能基础与应用【教学目标】1、AI模型是人工智能技术和算法实现落地应用的核心。2、AI模型能够从数据中学习规律，能理解和处理复杂的数据，并根据这些规律进行预测或决策。3、本项目将学习什么是人工智能模型，模型怎么分类以及如何调用常用基础训练模型。定义

AI模型是通过算法和数据训练出来的计算机程序，用于模拟人类智能任务。AI模型用于处理和分析大量的数据和信息，并通过训练和学习来不断优化自己的表现和预测准确性。主要功能包括：

图像识别：例如人脸识别、物体检测。语音识别：如虚拟助理。自然语言处理：包括文本生成、翻译、情感分析、机器翻译、聊天机器人等。预测分析：如天气预报、市场趋势预测。自动化任务：如机器人流程自动化、自动驾驶等。一、什么是AI模型一、什么是AI模型基础概念：机器学习与深度学习简介机器学习和深度学习在人工智能计算领域发挥着重要作用。机器学习包括多个类型，解决不同的问题。深度学习通过复杂的神经网络结构，更好地处理海量数据和复杂任务。这两个领域共同推动了人工智能的快速发展。一、什么是AI模型

基础概念：机器学习与深度学习简介机器学习:

机器学习是一类通过自动化算法从数据中获取模式和知识，并根据这些模式做出预测或决策的技术。基本概念：1.数据集：用于训练和测试模型的输入数据。2.特征：数据中用作输入的属性或维度。3.标签：分类或回归任务中的已知输出结果。一、什么是AI模型

基础概念：机器学习与深度学习简介机器学习主要类型:1.监督学习（SupervisedLearning）：定义：利用带有标签的数据来训练模型，以预测新的未标注数据。应用示例：垃圾邮件检测、股票价格预测。2.无监督学习（UnsupervisedLearning）：定义：使用未标注的数据训练模型，发现隐藏的模式或结构。应用示例：客户群体细分、市场篮分析。3.强化学习（ReinforcementLearning）：定义：通过智能体与环境的交互，学习最优策略以达到既定目标。应用示例：游戏AI、机器人控制。一、什么是AI模型

基础概念：机器学习与深度学习简介深度学习:

深度学习是机器学习的一个子领域，基于人工神经网络，尤其是多层的神经网络，模拟人脑的结构和功能。基本概念：神经元和层：神经网络由多个神经元组成，这些神经元分为输入层、隐藏层和输出层。隐藏层越多，构成的网络越“深”。一、什么是AI模型

示例说明：以手写数字识别模型为例

手写数字识别是AI的经典应用之一，通常用来识别图像中的数字（如1、2、3到9）。本例子主要介绍如何利用AI模型，特别是卷积神经网络（CNN），来实现手写数字识别。

AI模型是通过算法和数据训练出的系统，用于模拟特定智能任务。在手写数字识别中，我们将使用一个深度学习模型来识别图片中的数字。一、什么是AI模型

示例说明：以手写数字识别模型为例

AI模型的原理基于以下步骤：训练：利用数据集训练模型，使其能够识别数字。数据收集：获取大规模的手写数字数据集，如c，包含10,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是一张28x28像素的手写数字图像。评估和调优：测试并改进模型，提高准确率。31模型选择：选择合适的算法或模型架构，如卷积神经网络（CNN）。42预测：使用训练好的模型进行数字识别。5一、什么是AI模型

示例说明：以手写数字识别模型为例

通过这个示例，初学者可以了解到：

1.AI模型基本概念：包括数据收集、预处理、模型选择、训练、评估与预测。

2.卷积神经网络特殊性：使用CNN在图像处理上的优势。

3.模型库使用：掌握模型库调用的基础操作。

该过程展示了如何从头开始创建一个简单但有效的手写数字识别模型，使复杂的问题变得可理解和可操作。二、模型怎么分类

视频模型

CV（ComputerVision）计算机视觉模型，是一种模拟人类视觉感觉的技术，可以将人类视觉感知转化为计算机可读的数字形式。这种技术被广泛应用在图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等多个领域。语言模型

语言模型是一种用于预测和生成自然语言文本的模型。它通过学习大量的文本数据，掌握语言的规律和丰富的知识和表达能力，从而能够根据给定的上下文生成合理的文本，在问答系统、对话系统等领域展现出了巨大的潜力。语言模型主要用于处理和生成自然语言文本，在自然语言处理（NLP）领域被广泛使用。视频模型和语言模型是两类常见的人工智能模型，它们分别用于处理视频数据和自然语言数据。三、如何使用AI模型

基本步骤数据收集：首先，需要大量的数据，这些数据是模型学习的基础。数据预处理：然后，对数据进行清洗和整理，处理缺失值和异常值，使其适合用于训练。模型选择与训练：选择合适的模型并用预处理后的数据进行训练。该过程会不断调整模型参数，以提高准确性。模型评估：使用独立的测试数据验证模型的性能，确保其在应用中表现良好。模型部署：最后，将训练好的模型部署到实际环境中，让它开始处理新数据，做出预测或决策。三、如何使用AI模型

常用AI模型认知1.图像识别物体识别:基于大量数据标注的训练，自动学习并提取图像中不同物体的特征，从而实现对新图像中物体的精准识别。该技术在多个场景中得到应用，如物流中的自动分类、医疗影像中的疾病检测、增强现实中的场景理解，以及工业制造中的产品质量检测。车辆检测:通过复杂神经网络等深度学习算法，对图像或视频中的像素数据进行分析，提取车辆的特征，如形状、颜色等，然后​​在复杂的背景下精确定位车辆的位置训练过程中，模型通过大量标注数据学习多个不同角度、灯光和遮挡条件下的车辆外观特征，以提高识别的准确性和鲁棒性。广泛评估智能交通管理、自动驾驶、交通监控和停车场管理系统等领域。动植物识别:通过深度学习算法分析图像中的特征，自动识别和分类不同种类的动植物，广泛监测野生动物监测、农业管理、植物保护。三、如何使用AI模型

常用AI模型认知2.人脸与人体人脸检测与属性分析：基于深度学习算法训练（如梯度神经网络），通过大量标记标注的人脸数据，学习如何从图像中准确检测出人脸并分析其属性。检测步骤通常包括定位人脸在图像中的位置，然后对人脸进行特征提取，分析属性如年龄、性别、表情等。应用场景包括安防监控中的身份识别与行为分析、智能广告中的受众分析、社交媒体中的自动标签与内容推荐，以及智能设备中的个性化用户。人脸对比：通过深度神经网络提取两张人脸图像的特征向量，并计算它们的相似度，从而是否为同一人。模型通过大量的人脸数据训练，学习不同个体独特的面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的相对位置和形状等，从而提高了对比的精确度和鲁棒性。应用场景包括安防系统中的身份验证、出入控制和监控录像分析，金融系统中的远程身份认证，手机解锁和支付验证，以及社交媒体中的用户匹配。三、如何使用AI模型

常用AI模型认知人体关键点识别：人体关键点识别模型通过深度学习算法（如姿态神经网络）检测图像中人体的主要关节和枢轴位置，提取关键点以分析人体姿态和动作。应用包括运动员的动作分析和训练、虚拟现实中的交互自然、医疗中的康复治疗和姿势矫正、以及影视制作中的动作捕捉和动画生成。人流量统计：利用计算机和深度学习技术，通过分析视频监控图像中的移动目标，准确统计特定区域内的人员数量。模型通常包括目标检测、跟踪和统计等步骤，能够实时处理多种环境下应用场景包括商业场所的客流量监测与分析、公共交通系统的客流量统计、安全事件的实时监控、以及城市管理中的人流量管理和优化。三、如何使用AI模型

常用AI模型认知3.文字识别：身份证识别：通过光学字符识别（OCR）和深度学习技术，自动提取身份上的文本信息并验证其真实性。模型包括图像拍照、文字识别、字符识别和信息比对等步骤。应用场景涵盖金融服务中的身份验证（如开户和支付）、安防系统中的身份验证（如门禁系统）、服务中的身份登记。银行卡识别：利用光学字符识别（OCR）和深度学习技术，自动提取银行卡上的信息，如卡号、持卡人姓名等。模型通过图像剪切、字符检测和识别、信息验证等步骤，确保准确提取和处理银行卡信息。应用场景包括在线支付和银行服务中的身份验证、自动充值支付信息、金融应用中的相应管理，以及自助终端中的银行卡信息录入和验证。车牌识别：通过深度学习和计算机视觉技术，从图像中自动检测并识别车牌号。模型包括车牌区域检测、字符分割、字符识别等步骤，能够处理各种灯光、角度和背景条件下的车牌信息。应用场景包括交通管理中的自动收费系统（如ETC）、停车场管理中的车辆进场和离场记录、城市监控中的交通违章检测，以及智能安防中的车辆追踪和识别。三、如何使用AI模型

常用AI模型认知4.语音识别模型情感倾向分析：利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，自动识别和分类文本中的情感态度（如积极性、消极性或中性）。模型通过分析文本中的词汇、句法结构和上下文信息，生成情感特征并进行分类。应用包括社交媒体监控中的品牌流程管理、客户反馈分析和市场研究、新闻和评论的情感趋势分析、以及智能客服系统中的用户情感识别和响应。关键词提取：通过自然语言处理（