人工智能基礎(chǔ)理論

  培訓(xùn)講師:李海良

講師背景:
李海良老師暨南大學(xué)副教授,碩士生導(dǎo)師,九三學(xué)社社員,中山大學(xué)工學(xué)博士香港城市大學(xué)訪問學(xué)者廣東工業(yè)大學(xué)校外合作研究生導(dǎo)師研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)、圖像識別、智慧綜合能源和能源大數(shù)據(jù)簡介l2018年獲得中山大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位,2019年至2021年在暨 詳細(xì)>>

李海良
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人工智能基礎(chǔ)理論詳細(xì)內(nèi)容

人工智能基礎(chǔ)理論

人工智能基礎(chǔ)理論
主題:機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),大模型,多模態(tài)
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與重要性
數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別
1.2 常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景
線性回歸:用于預(yù)測連續(xù)值
邏輯回歸:用于二分類問題
決策樹與隨機(jī)森林:用于分類和回歸
支持向量機(jī)(SVM):用于分類問題
2. 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
2.1 深度學(xué)習(xí)的基本原理
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作原理
激活函數(shù):Sigmoid、ReLU、Tanh等
2.2 關(guān)鍵技術(shù)
反向傳播算法:損失函數(shù)與梯度下降法
2.3 實(shí)例分析:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、誤差反向傳播
使用TensorFlow/Keras構(gòu)建簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
實(shí)戰(zhàn)演練:使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行手寫數(shù)字識別
3. 大模型基礎(chǔ)
3.1 大模型的基本概念和原理
大模型的定義與特征
大模型的發(fā)展歷程與重要里程碑
3.2 主流大模型的適用場景及優(yōu)劣勢分析
GPT-3、BERT等模型的特點(diǎn)與應(yīng)用場景
4. 多模態(tài)技術(shù)
4.1 多模態(tài)的定義及其重要性
多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的原理與方法
多模態(tài)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的重要性
4.2 典型應(yīng)用案例分析
圖像描述生成:結(jié)合圖像與文本的數(shù)據(jù)
語音識別與合成:結(jié)合音頻與文本的數(shù)據(jù)

 

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人工智能   08.29

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