文档介绍：该【人工智能技术应用培训 】是由【花双韵芝】上传分享，文档一共【30】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【人工智能技术应用培训 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。人工智能技术应用培训目录人工智能概述机器学****技术自然语言处理技术计算机视觉技术智能推荐系统设计与实现人工智能伦理、法律和社会影响01人工智能概述人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。定义人工智能的发展可以分为三个阶段,分别是符号主义、连接主义和深度学****发展历程定义与发展历程人工智能的技术原理主要是通过模拟人类的神经网络,构建深度学****模型,利用大数据进行训练,让机器能够自我学****和优化。人工智能的核心思想是通过模拟人类的智能,让机器能够自主地完成复杂的任务,提高生产力和效率。技术原理及核心思想核心思想技术原理应用领域人工智能的应用领域非常广泛,包括但不限于智能语音助手、智能客服、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。前景展望随着技术的不断发展,人工智能将会在更多的领域得到应用,对人类的生产和生活产生更加深远的影响。未来的人工智能技术将更加注重隐私保护和伦理问题,同时也会更加注重与人类的协同发展。应用领域与前景展望02机器学****技术总结词理解监督学****算法的原理,掌握常见的监督学****算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。详细描述监督学****算法是一种通过已知输入和输出数据来训练模型的方法。在实践中,我们首先需要收集带有标签的数据,然后使用这些数据来训练模型,使其能够根据输入数据预测输出结果。常见的监督学****算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。监督学****算法原理及实践了解如何应用监督学****算法解决实际问题,如分类、回归等。总结词通过实践案例,掌握如何应用监督学****算法解决实际问题,如分类、回归等。了解如何选择合适的算法、特征工程、模型评估等关键环节,提高模型的准确性和泛化能力。详细描述监督学****算法原理及实践VS理解非监督学****算法的原理,掌握常见的非监督学****算法,如聚类分析、降维等。详细描述非监督学****算法是一种通过无标签数据来发现数据内在结构和规律的方法。常见的非监督学****算法包括聚类分析、降维等。在实践中,我们可以通过聚类分析将数据划分为不同的群组,或者通过降维技术将高维数据降维到低维空间,以便更好地理解和分析数据。总结词非监督学****算法原理及实践