《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用》課件-任務(wù)3 模型認(rèn)知與創(chuàng)建【實訓(xùn)】

AI遇見應(yīng)用興趣引領(lǐng)未來人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

模型認(rèn)知與創(chuàng)建實訓(xùn)實踐

①目錄教學(xué)目標(biāo)相關(guān)知識一、什么是AI模型？ 二、模型怎么分類三、如何使用模型

模型認(rèn)知與創(chuàng)建實訓(xùn)實踐

①Principlesand

ApplicationsofArtificialIntelligence人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用【教學(xué)目標(biāo)】1、AI模型是人工智能技術(shù)和算法實現(xiàn)落地應(yīng)用的核心。2、AI模型能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，能理解和處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些規(guī)律進行預(yù)測或決策。3、本項目將學(xué)習(xí)什么是人工智能模型，模型怎么分類以及如何調(diào)用常用基礎(chǔ)訓(xùn)練模型。定義

AI模型是通過算法和數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的計算機程序，用于模擬人類智能任務(wù)。AI模型用于處理和分析大量的數(shù)據(jù)和信息，并通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)來不斷優(yōu)化自己的表現(xiàn)和預(yù)測準(zhǔn)確性。主要功能包括：

圖像識別：例如人臉識別、物體檢測。語音識別：如虛擬助理。自然語言處理：包括文本生成、翻譯、情感分析、機器翻譯、聊天機器人等。預(yù)測分析：如天氣預(yù)報、市場趨勢預(yù)測。自動化任務(wù)：如機器人流程自動化、自動駕駛等。一、什么是AI模型一、什么是AI模型基礎(chǔ)概念：機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)簡介機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在人工智能計算領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。機器學(xué)習(xí)包括多個類型，解決不同的問題。深度學(xué)習(xí)通過復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，更好地處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)。這兩個領(lǐng)域共同推動了人工智能的快速發(fā)展。一、什么是AI模型

基礎(chǔ)概念：機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)簡介機器學(xué)習(xí):

機器學(xué)習(xí)是一類通過自動化算法從數(shù)據(jù)中獲取模式和知識，并根據(jù)這些模式做出預(yù)測或決策的技術(shù)?；靖拍睿?.數(shù)據(jù)集：用于訓(xùn)練和測試模型的輸入數(shù)據(jù)。2.特征：數(shù)據(jù)中用作輸入的屬性或維度。3.標(biāo)簽：分類或回歸任務(wù)中的已知輸出結(jié)果。一、什么是AI模型

基礎(chǔ)概念：機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)簡介機器學(xué)習(xí)主要類型:1.監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）：定義：利用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，以預(yù)測新的未標(biāo)注數(shù)據(jù)。應(yīng)用示例：垃圾郵件檢測、股票價格預(yù)測。2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）：定義：使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式或結(jié)構(gòu)。應(yīng)用示例：客戶群體細分、市場籃分析。3.強化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）：定義：通過智能體與環(huán)境的交互，學(xué)習(xí)最優(yōu)策略以達到既定目標(biāo)。應(yīng)用示例：游戲AI、機器人控制。一、什么是AI模型

基礎(chǔ)概念：機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)簡介深度學(xué)習(xí):

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能?；靖拍睿荷窠?jīng)元和層：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元分為輸入層、隱藏層和輸出層。隱藏層越多，構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)越“深”。一、什么是AI模型

示例說明：以手寫數(shù)字識別模型為例

手寫數(shù)字識別是AI的經(jīng)典應(yīng)用之一，通常用來識別圖像中的數(shù)字（如1、2、3到9）。本例子主要介紹如何利用AI模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），來實現(xiàn)手寫數(shù)字識別。

AI模型是通過算法和數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的系統(tǒng)，用于模擬特定智能任務(wù)。在手寫數(shù)字識別中，我們將使用一個深度學(xué)習(xí)模型來識別圖片中的數(shù)字。一、什么是AI模型

示例說明：以手寫數(shù)字識別模型為例

AI模型的原理基于以下步驟：訓(xùn)練：利用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，使其能夠識別數(shù)字。數(shù)據(jù)收集：獲取大規(guī)模的手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集，如c，包含10,000個訓(xùn)練樣本和10,000個測試樣本，每個樣本是一張28x28像素的手寫數(shù)字圖像。評估和調(diào)優(yōu)：測試并改進模型，提高準(zhǔn)確率。31模型選擇：選擇合適的算法或模型架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。42預(yù)測：使用訓(xùn)練好的模型進行數(shù)字識別。5一、什么是AI模型

示例說明：以手寫數(shù)字識別模型為例

通過這個示例，初學(xué)者可以了解到：

1.AI模型基本概念：包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練、評估與預(yù)測。

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特殊性：使用CNN在圖像處理上的優(yōu)勢。

3.模型庫使用：掌握模型庫調(diào)用的基礎(chǔ)操作。

該過程展示了如何從頭開始創(chuàng)建一個簡單但有效的手寫數(shù)字識別模型，使復(fù)雜的問題變得可理解和可操作。二、模型怎么分類

視頻模型

CV（ComputerVision）計算機視覺模型，是一種模擬人類視覺感覺的技術(shù)，可以將人類視覺感知轉(zhuǎn)化為計算機可讀的數(shù)字形式。這種技術(shù)被廣泛應(yīng)用在圖像識別、目標(biāo)檢測、人臉識別、圖像分割等多個領(lǐng)域。語言模型

語言模型是一種用于預(yù)測和生成自然語言文本的模型。它通過學(xué)習(xí)大量的文本數(shù)據(jù)，掌握語言的規(guī)律和豐富的知識和表達能力，從而能夠根據(jù)給定的上下文生成合理的文本，在問答系統(tǒng)、對話系統(tǒng)等領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力。語言模型主要用于處理和生成自然語言文本，在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域被廣泛使用。視頻模型和語言模型是兩類常見的人工智能模型，它們分別用于處理視頻數(shù)據(jù)和自然語言數(shù)據(jù)。三、如何使用AI模型

基本步驟數(shù)據(jù)收集：首先，需要大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是模型學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：然后，對數(shù)據(jù)進行清洗和整理，處理缺失值和異常值，使其適合用于訓(xùn)練。模型選擇與訓(xùn)練：選擇合適的模型并用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。該過程會不斷調(diào)整模型參數(shù)，以提高準(zhǔn)確性。模型評估：使用獨立的測試數(shù)據(jù)驗證模型的性能，確保其在應(yīng)用中表現(xiàn)良好。模型部署：最后，將訓(xùn)練好的模型部署到實際環(huán)境中，讓它開始處理新數(shù)據(jù)，做出預(yù)測或決策。三、如何使用AI模型

常用AI模型認(rèn)知1.圖像識別物體識別:基于大量數(shù)據(jù)標(biāo)注的訓(xùn)練，自動學(xué)習(xí)并提取圖像中不同物體的特征，從而實現(xiàn)對新圖像中物體的精準(zhǔn)識別。該技術(shù)在多個場景中得到應(yīng)用，如物流中的自動分類、醫(yī)療影像中的疾病檢測、增強現(xiàn)實中的場景理解，以及工業(yè)制造中的產(chǎn)品質(zhì)量檢測。車輛檢測:通過復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法，對圖像或視頻中的像素數(shù)據(jù)進行分析，提取車輛的特征，如形狀、顏色等，然后??在復(fù)雜的背景下精確定位車輛的位置訓(xùn)練過程中，模型通過大量標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)多個不同角度、燈光和遮擋條件下的車輛外觀特征，以提高識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。廣泛評估智能交通管理、自動駕駛、交通監(jiān)控和停車場管理系統(tǒng)等領(lǐng)域。動植物識別:通過深度學(xué)習(xí)算法分析圖像中的特征，自動識別和分類不同種類的動植物，廣泛監(jiān)測野生動物監(jiān)測、農(nóng)業(yè)管理、植物保護。三、如何使用AI模型

常用AI模型認(rèn)知2.人臉與人體人臉檢測與屬性分析：基于深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練（如梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），通過大量標(biāo)記標(biāo)注的人臉數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)如何從圖像中準(zhǔn)確檢測出人臉并分析其屬性。檢測步驟通常包括定位人臉在圖像中的位置，然后對人臉進行特征提取，分析屬性如年齡、性別、表情等。應(yīng)用場景包括安防監(jiān)控中的身份識別與行為分析、智能廣告中的受眾分析、社交媒體中的自動標(biāo)簽與內(nèi)容推薦，以及智能設(shè)備中的個性化用戶。人臉對比：通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取兩張人臉圖像的特征向量，并計算它們的相似度，從而是否為同一人。模型通過大量的人臉數(shù)據(jù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同個體獨特的面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的相對位置和形狀等，從而提高了對比的精確度和魯棒性。應(yīng)用場景包括安防系統(tǒng)中的身份驗證、出入控制和監(jiān)控錄像分析，金融系統(tǒng)中的遠程身份認(rèn)證，手機解鎖和支付驗證，以及社交媒體中的用戶匹配。三、如何使用AI模型

常用AI模型認(rèn)知人體關(guān)鍵點識別：人體關(guān)鍵點識別模型通過深度學(xué)習(xí)算法（如姿態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）檢測圖像中人體的主要關(guān)節(jié)和樞軸位置，提取關(guān)鍵點以分析人體姿態(tài)和動作。應(yīng)用包括運動員的動作分析和訓(xùn)練、虛擬現(xiàn)實中的交互自然、醫(yī)療中的康復(fù)治療和姿勢矯正、以及影視制作中的動作捕捉和動畫生成。人流量統(tǒng)計：利用計算機和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過分析視頻監(jiān)控圖像中的移動目標(biāo)，準(zhǔn)確統(tǒng)計特定區(qū)域內(nèi)的人員數(shù)量。模型通常包括目標(biāo)檢測、跟蹤和統(tǒng)計等步驟，能夠?qū)崟r處理多種環(huán)境下應(yīng)用場景包括商業(yè)場所的客流量監(jiān)測與分析、公共交通系統(tǒng)的客流量統(tǒng)計、安全事件的實時監(jiān)控、以及城市管理中的人流量管理和優(yōu)化。三、如何使用AI模型

常用AI模型認(rèn)知3.文字識別：身份證識別：通過光學(xué)字符識別（OCR）和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動提取身份上的文本信息并驗證其真實性。模型包括圖像拍照、文字識別、字符識別和信息比對等步驟。應(yīng)用場景涵蓋金融服務(wù)中的身份驗證（如開戶和支付）、安防系統(tǒng)中的身份驗證（如門禁系統(tǒng)）、服務(wù)中的身份登記。銀行卡識別：利用光學(xué)字符識別（OCR）和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動提取銀行卡上的信息，如卡號、持卡人姓名等。模型通過圖像剪切、字符檢測和識別、信息驗證等步驟，確保準(zhǔn)確提取和處理銀行卡信息。應(yīng)用場景包括在線支付和銀行服務(wù)中的身份驗證、自動充值支付信息、金融應(yīng)用中的相應(yīng)管理，以及自助終端中的銀行卡信息錄入和驗證。車牌識別：通過深度學(xué)習(xí)和計算機視覺技術(shù)，從圖像中自動檢測并識別車牌號。模型包括車牌區(qū)域檢測、字符分割、字符識別等步驟，能夠處理各種燈光、角度和背景條件下的車牌信息。應(yīng)用場景包括交通管理中的自動收費系統(tǒng)（如ETC）、停車場管理中的車輛進場和離場記錄、城市監(jiān)控中的交通違章檢測，以及智能安防中的車輛追蹤和識別。三、如何使用AI模型

常用AI模型認(rèn)知4.語音識別模型情感傾向分析：利用自然語言處理（NLP）和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，自動識別和分類文本中的情感態(tài)度（如積極性、消極性或中性）。模型通過分析文本中的詞匯、句法結(jié)構(gòu)和上下文信息，生成情感特征并進行分類。應(yīng)用包括社交媒體監(jiān)控中的品牌流程管理、客戶反饋分析和市場研究、新聞和評論的情感趨勢分析、以及智能客服系統(tǒng)中的用戶情感識別和響應(yīng)。關(guān)鍵詞提取：通過自然語言處理（