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一、人工智能核心概念体系
1.1 人工智能的本质
人工智能的定义：人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、理解自然语言、识别图像和声音等。它通过模拟人类的智能行为，运用算法和数据让计算机实现对信息的处理和决策，以达到类似人类智能的效果。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是通过算法和数据模拟人类智能的技术体系，其核心目标是赋予计算机系统以下能力：
- 认知能力：感知（图像 / 语音识别）、理解（自然语言处理）、推理（逻辑决策）
- 学习能力：从经验中优化性能（机器学习）
- 创造能力：生成内容（文本 / 图像生成）、自主决策（强化学习）
1.2 技术演进路径
二、机器学习技术框架
2.1 学习范式分类
- 机器学习的定义、分类：机器学习是人工智能的一个分支领域，它让计算机通过数据学习模式和规律，从而自动改进性能并做出预测或决策，而无需被明确编程。通常分为三类：
- 监督学习：使用标记数据进行训练，模型学习输入特征与输出标签之间的映射关系，用于预测和分类任务，如垃圾邮件分类、手写数字识别。
- 无监督学习：在无标记数据中寻找模式和结构，如聚类分析、降维、关联规则挖掘，用于发现数据的内在结构和规律。
- 强化学习：智能体在环境中通过试错进行学习，根据环境反馈的奖励信号来调整行为，以最大化长期累积奖励，常用于机器人控制、游戏策略、自动驾驶等领域。
- 机器学习与传统基于规则方法的区别：传统基于规则的方法依赖人类专家手动编写规则和条件来处理问题，在规则明确、场景简单的情况下效果良好，但缺乏灵活性和适应性，难以应对复杂多变的情况。机器学习则让计算机从数据中自动学习模式和规律，能够处理海量数据和复杂任务，适应不同场景，模型可根据新数据进行更新优化，但模型决策过程可能较难理解，对数据质量和数量要求较高。
| 学习类型 | 核心特征 | 典型算法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 监督学习 | 输入 - 输出映射 | 决策树、SVM、神经网络 | 图像分类、房价预测 |
| 无监督学习 | 数据模式发现 | K-means、PCA、关联规则 | 客户分群、异常检测 |
| 强化学习 | 试错反馈优化 | Q-Learning、DQN、PPO | 游戏 AI、机器人控制 |
2.2 机器学习的整体流程
- 问题定义：明确业务问题和目标，确定期望的输出和评估指标。
- 数据收集：收集与问题相关的各种数据，确保数据的多样性和代表性。
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值、异常值，对数据进行标准化、归一化等转换，使其适合模型训练。
- 特征工程：提取、选择和构建对模型有意义的特征，提高模型性能。
- 模型选择与训练：根据问题类型和数据特点选择合适的模型，使用训练数据进行训练，调整模型参数以最小化损失函数。