人工智能基础理论

  培训讲师:李海良

讲师背景:
李海良老师暨南大学副教授,硕士生导师,九三学社社员,中山大学工学博士香港城市大学访问学者广东工业大学校外合作研究生导师研究方向为深度学习、图像识别、智慧综合能源和能源大数据简介l2018年获得中山大学工学博士学位,2019年至2021年在暨 详细>>

李海良
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人工智能基础理论详细内容

人工智能基础理论

人工智能基础理论
主题:机器学习,深度学习,大模型,多模态
1. 机器学习基础
1.1 机器学习的基本概念
机器学习的定义与重要性
数据驱动的方法与传统编程的区别
1.2 常见的机器学习算法及其应用场景
线性回归:用于预测连续值
逻辑回归:用于二分类问题
决策树与随机森林:用于分类和回归
支持向量机(SVM):用于分类问题
2. 深度学习基础
2.1 深度学习的基本原理
人工神经网络的结构与工作原理
激活函数:Sigmoid、ReLU、Tanh等
2.2 关键技术
反向传播算法:损失函数与梯度下降法
2.3 实例分析:前馈神经网络、误差反向传播
使用TensorFlow/Keras构建简单神经网络
实战演练:使用神经网络进行手写数字识别
3. 大模型基础
3.1 大模型的基本概念和原理
大模型的定义与特征
大模型的发展历程与重要里程碑
3.2 主流大模型的适用场景及优劣势分析
GPT-3、BERT等模型的特点与应用场景
4. 多模态技术
4.1 多模态的定义及其重要性
多模态数据融合的原理与方法
多模态技术在实际应用中的重要性
4.2 典型应用案例分析
图像描述生成:结合图像与文本的数据
语音识别与合成:结合音频与文本的数据

 

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