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文章目录
- 人工智能重点知识点总览
- 一、基础概念与原理
- 1.1 人工智能定义与发展
- 1.2 算法与数据结构
- 1.3 数学基础
- 二、机器学习
- 2.1 监督学习
- 2.2 无监督学习
- 2.3 强化学习
- 三、深度学习
- 3.1 神经网络基础
- 3.2 卷积神经网络（CNN）
- 3.3 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）
- 3.4 生成对抗网络（GAN）
- 四、自然语言处理（NLP）
- 4.1 词嵌入与预训练模型
- 4.2 NLP任务与应用
- 五、计算机视觉
- 5.1 图像分类与检测
- 5.2 图像生成与编辑
- 5.3 视频分析与理解
- 六、伦理、法律与社会影响
- 6.1 伦理问题
- 6.2 法律与政策
- 6.3 社会影响
- 总结
人工智能重点知识点总览
一、基础概念与原理
1.1 人工智能定义与发展
- 定义：人工智能的定义、历史与发展趋势。
- 分支：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
1.2 算法与数据结构
- 基础算法：排序、搜索、动态规划等。
- 数据结构：数组、链表、树、图等。
1.3 数学基础
- 线性代数：向量、矩阵、线性变换等。
- 概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。
- 微积分：导数、积分、优化问题等。
二、机器学习
2.1 监督学习
- 线性回归：线性模型、损失函数、梯度下降等。
- 逻辑回归：分类问题、sigmoid函数、交叉熵损失等。
- 支持向量机：SVM原理、核函数、软间隔等。
- 决策树与随机森林：决策树构建、剪枝、随机森林集成等。
2.2 无监督学习
- 聚类算法：K-means、DBSCAN等。
- 降维算法：PCA、t-SNE等。
- 关联规则学习：Apriori、FP-Growth等。
2.3 强化学习
- 基础概念：马尔可夫决策过程、策略、价值函数等。
- Q-Learning：Q表更新、ε-贪婪策略等。
- 深度强化学习：DQN、Policy Gradients、A3C等。
三、深度学习
3.1 神经网络基础
- 神经元与层：输入层、隐藏层、输出层。
- 前馈神经网络：多层感知器、激活函数等。
- 反向传播：链式法则、梯度计算与更新。
3.2 卷积神经网络（CNN）
- 卷积层与池化层：卷积核、步幅、填充、最大池化等。
- 经典模型：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。
3.3 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）
- RNN基础：序列建模、时间步、隐藏状态等。
- LSTM：输入门、遗忘门、输出门、细胞状态等。
- 应用：语言模型、机器翻译等。
3.4 生成对抗网络（GAN）
- 基础原理：生成器与判别器、对抗训练等。
- 变种：DCGAN、WGAN、StyleGAN等。
四、自然语言处理（NLP）
4.1 词嵌入与预训练模型
- Word2Vec：CBOW、Skip-gram等。
- GloVe：基于全局词共现的嵌入方法。
- BERT及变种：Transformer、BERT、RoBERTa、GPT等。
4.2 NLP任务与应用
- 文本分类：情感分析、垃圾邮件检测等。
- 命名实体识别：实体抽取、标注等。
- 机器翻译：基于规则的翻译、统计机器翻译、神经机器翻译等。
- 对话系统：聊天机器人、问答系统等。
五、计算机视觉
5.1 图像分类与检测
- 经典算法：HOG+SVM、SSD、YOLO等。
- 深度学习模型：ResNet、Faster R-CNN、Mask R-CNN等。
5.2 图像生成与编辑
- GAN应用：图像风格迁移、超分辨率重建等。
- 变分自编码器（VAE）：生成模型、潜在空间探索等。
5.3 视频分析与理解
- 动作识别：3D卷积、光流法等。
- 行为分析：轨迹跟踪、群体行为识别等。
六、伦理、法律与社会影响
6.1 伦理问题
- 透明度与可解释性：模型决策过程的透明度要求。
- 偏见与公平性：数据偏见、算法歧视等问题。
6.2 法律与政策
- 数据保护法：GDPR、中国个人信息保护法等。
- AI伦理准则：国内外AI伦理准则与指导原则。
6.3 社会影响
- 就业与劳动力市场：AI对就业的影响及应对策略。
- 教育与终身学习：AI时代的教育改革与个人成长路径。
总结
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