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1.人工智能的起源和發(fā)展階段
人工智能的定義
區(qū)分人工智能的人類智能的試驗，圖靈測試，就是評估者在不接觸的情況下與黑箱對話，如果不能區(qū)分是機(jī)器還是人則表示通過圖靈測試。
2.人工智能發(fā)展歷史
人工智能的理論基礎(chǔ)，得益于上世紀(jì)的邏輯學(xué) ，計算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論等多學(xué)科的發(fā)展和交匯，人工智能的理論基礎(chǔ)是，認(rèn)為人的思維活動是可以用機(jī)械的方式替代和完成的。
主要貢獻(xiàn)者，羅素、懷德海、希爾伯特、哥德爾、圖靈等。
AI的發(fā)展歷史（1956年-1974年）
符號主義，基于邏輯推理的智能模擬方法模擬人的智能行為；專家系統(tǒng)，內(nèi)部含有大量的專家水平的知識和經(jīng)驗，利用人類專家的知識和解決問題的方法處理領(lǐng)域問題。
連接主義，主張模仿人類的神經(jīng)元，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接機(jī)制實現(xiàn)人工智能，感知機(jī)的提出，早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。
第一次寒冬（1974年~1980年）
局限性，人工智能所使用的數(shù)據(jù)模型和手段有缺陷，被認(rèn)為是玩具模型。
算力不足，在很多計算問題上，都有一個計算的復(fù)雜度問題，使得計算任務(wù)復(fù)雜度呈現(xiàn)指數(shù)級增長。
第二次的浪潮（1980年~2000年）
統(tǒng)計學(xué)派，統(tǒng)計學(xué)專家替代原有的專家系統(tǒng) 。
機(jī)器學(xué)習(xí) ，多掙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐步發(fā)展，用于模式的識別；反向傳播算法的出現(xiàn)，加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。
第三次的浪潮（2006年~至今）
新的數(shù)學(xué)工具與力量的引入，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。
計算能力的提升，CPU的發(fā)展，GPU、TPU的出現(xiàn) 。
大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、存儲和分析成為可能。
人工智能的未來發(fā)展趨勢
圖像、視頻、文本等生成與處理仍然是重要的發(fā)展方向。
5G技術(shù)發(fā)展促進(jìn)物端計算，AI與物端的結(jié)合。
AI框架本身基于人工智能方法化。
3.人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
當(dāng)前四大主要應(yīng)用領(lǐng)域：圖像處理、智能語音交互、自然語言處理、機(jī)器人。
圖像識別與物體檢測，
自動駕駛駕駛領(lǐng)域，人臉識別，用于安防檢測等。
智能語音交互：
智能語音客服，直播字幕，機(jī)器翻譯等。
自然語言處理，語義檢索，情報分析等。
機(jī)器人，基于圖像識別，物體檢測，語音交互等。
4.人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)
三者都有著統(tǒng)一的目標(biāo)，就是賦予機(jī)器以人的智能，讓機(jī)器能夠像人一樣地思考和解決問題，做出決策。
機(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)人工智能的途徑是使用算法分析數(shù)據(jù) ，從中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征，并進(jìn)行歸納判斷。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一類重要特征，采用非線性函數(shù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，并進(jìn)行判斷，屬于機(jī)器習(xí)題解決圖像、語音、文本等領(lǐng)域的一個重要分支。
機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)的定義，通過計算手段，利用已有的數(shù)據(jù)開發(fā)可以意思來對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的模型，主要研究能產(chǎn)生模型的算法。
基于學(xué)習(xí)策略的分類，根據(jù)經(jīng)典學(xué)習(xí)策略是否基于經(jīng)典數(shù)學(xué)原理還是模擬人腦進(jìn)行劃分。
基于學(xué)習(xí)方式進(jìn)行劃分，根據(jù)學(xué)習(xí)是否需要輸入數(shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)是否需要標(biāo)注進(jìn)行劃分。
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的對比
學(xué)習(xí)策略
問題領(lǐng)域
算法對比
深度學(xué)習(xí)
技術(shù)棧
深度學(xué)習(xí)
執(zhí)行時間
深度習(xí)題
5.深度學(xué)習(xí)的開發(fā)體系及工具
深度學(xué)習(xí)的理論支持
數(shù)學(xué)理論，微積分、線性代數(shù)、信息論、概率、圖論
算法知識，機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
開發(fā)技術(shù)，軟件技術(shù)，硬件技術(shù)
深度學(xué)習(xí)的開發(fā)過程
總體流程
特征工程，選擇和提取合適的特征進(jìn)行模型構(gòu)建。模型設(shè)計，依賴數(shù)據(jù)的收集和特征提取，根據(jù)一定的算法設(shè)計模型。數(shù)據(jù)預(yù)測，使用獲得的模型進(jìn)行預(yù)測。
常用開發(fā)工具
6.自然語言處理
定義：自然語言處理是人工智能個語言領(lǐng)域的一個分支，研究如何處理及運(yùn)用自然語言，讓計算機(jī)利用信息的語義結(jié)構(gòu)來理解人類語言的含義。
自然語言理解，理解給定的文本的含義，文本內(nèi)每個單詞的特性及結(jié)構(gòu)可以被理解。
自然語言生成，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中以可讀的方式產(chǎn)生文本的過程，文本規(guī)劃階段，完成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中基礎(chǔ)內(nèi)容的規(guī)劃，語句規(guī)劃，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中組合語句，表達(dá)信息流。實現(xiàn)，產(chǎn)生語法通順的語句來表達(dá)文本。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NLP的處理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計模型訓(xùn)練模型
自然語言處理
目標(biāo)，基于自然語言處理，對文本分詞、停用詞等處理，最后分析文本或文檔的正負(fù)面評價。
機(jī)器翻譯
目標(biāo)，根據(jù)輸入文本或文檔，通過自然語言處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其翻譯成目標(biāo)語言的文本或文檔。
知識圖譜
更好地查詢復(fù)雜的關(guān)聯(lián)信息，從語義層面理解用戶意圖，改進(jìn)搜索的質(zhì)量。
知識抽取
基于自然語言處理非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理，實體命名識別，從文本中抽取實體，并對每個實體進(jìn)行分類。關(guān)系抽?。?把實體間的關(guān)系從文本中提取出來。實體統(tǒng)一，有些實體寫法不一樣，但是指向同一實體。
7.圖像的智能處理
定義，計算機(jī)的分支領(lǐng)域，獲取圖像后，基于計算機(jī)技術(shù)處理，分析和理解圖像，對圖像中的客觀對象構(gòu)建明確而有意義的描述，基于圖像做出對客觀對象和場景有用的決策。
應(yīng)用領(lǐng)域
8.語音識別的基礎(chǔ)
定義，以語音為研究對象，通過語音信號的處理和模式識別讓機(jī)器自動識別和理解人類口述的語言。與聲學(xué)、語言學(xué)、語音學(xué)、信息理論、模式識別、以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等科學(xué)有非常密切的關(guān)系。
基本原理，語音輸入，語音信號的預(yù)處理，特征提取，識別模型匹配，識別結(jié)果。
構(gòu)建方法，收集語音，語言數(shù)據(jù)庫，信號的處理和知識挖掘，離線訓(xùn)練，生成聲學(xué)模型和語言模型，在線識別。
語音識別系統(tǒng)
前端模塊，端點的檢測《人工智能基礎(chǔ)》，降噪和特征的提取。
后端模塊，利用聲學(xué)和語言模型對用戶說話的特征向量進(jìn)行統(tǒng)計模式識別，得到其包含文字信息。
自適應(yīng)反饋模塊，對用戶的語音進(jìn)行自學(xué)習(xí)，對聲學(xué)模型和語音模型進(jìn)行必要的矯正，進(jìn)一步提高識別的準(zhǔn)確率。
對話系統(tǒng)
應(yīng)用領(lǐng)域，搜索，連續(xù)語音識別中的搜素，尋找一個詞模型序列以描述輸入的語音信號，從而得到詞解碼系列，通常面向于一個狹窄的領(lǐng)域，詞匯量有限的系統(tǒng) 。
關(guān)鍵技術(shù)，采集聲音波形，進(jìn)行聲音的分幀，波形的轉(zhuǎn)換，舉證變換。狀態(tài)判斷，判斷詞語出現(xiàn)的概率，完成語音的識別，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識別。
知識圖譜
知識圖譜是指語義網(wǎng)絡(luò)庫，既多關(guān)系圖，包含多種類型的節(jié)點和多種類型的邊，由 2012年提出，把所有的不同種類的信息連接在一起得到一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，從關(guān)系的角度去分析問題的能力。
圖譜的構(gòu)建過程，定義具體問題，數(shù)據(jù)的收集及預(yù)處理，知識圖譜的設(shè)計，知識圖譜的存儲，基于知識圖譜的開發(fā)及應(yīng)用。
知識圖譜的應(yīng)用，語義搜索《人工智能基礎(chǔ)》，更好地查詢復(fù)雜的關(guān)聯(lián)信息，從語義層面理解用戶意圖，改進(jìn)搜索質(zhì)量。反欺詐的分別于識別，融合不同的數(shù)據(jù)源構(gòu)成知識圖譜，通過檢測數(shù)據(jù)不一致性，繪制出知識圖譜識別出潛在的欺詐風(fēng)險。金融領(lǐng)域的情報分析等。
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