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【自学笔记】人工智能基础知识点总览-持续更新

news 来源：原创 2025/5/11 13:10:45

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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

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，自学记录人工智能基础知识点总览。

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