从零学人工智能

一、了解人工智能定义与分类

人工智能（Arificial Ielligece， AI）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它是计算机科学的一个分支，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能领域涵盖了广泛的应用领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等等。

按照不同的分类方式，人工智能可以被分为多种类型：

1. 监督学习、无监督学习和强化学习：这是根据训练过程中是否有人类标签对模型进行分类的三种主要方法。

2. 神经网络、决策树和其他模型：这是根据所使用的模型类型来分类的。

3. 符号主义和连接主义：这是根据实现智能的基本范式来分类的。

二、机器学习基础知识

机器学习是人工智能的一个子领域，它让计算机系统从数据中学习并改进他们的表现。机器学习算法可以自动识别出模式并进行预测，大大减少了人工分析的时间和成本。下面是一些基本的机器学习概念：

1. 特征：特征是数据的属性，可以用来描述数据。例如，在图像识别中，颜色、形状和边缘都可以被用作特征。

2. 标签：标签是一种附加在数据上的元信息，可以用于监督学习。例如，在图像识别中，标签可能是图像中的物体类别。

3. 训练和测试数据集：训练数据集用于训练模型，测试数据集用于评估模型的性能。

4. 超参数：超参数是模型训练过程中需要手动设置的参数。例如，学习率、批量大小和迭代次数等。

三、深度学习基础知识

深度学习是机器学习的一个分支，它使用人工神经网络模拟人脑神经元网络的行为。深度学习模型可以处理大量的数据并从中提取出复杂的特征。下面是一些基本的深度学习概念：

1. 神经元：神经元是深度学习模型的基本单元，它模拟了生物神经元的行为。每个神经元接收输入信号并产生输出信号。

2. 层：层是神经元的集合，它们一起构成了神经网络。每一层都接收输入信号并产生输出信号。

3. 激活函数：激活函数用于非线性转换输入信号。常见的激活函数包括ReLU、sigmoid和ah等。

4. 反向传播：反向传播是一种优化算法，它通过调整神经网络中的权重来最小化损失函数（或目标函数）。

5. 批量标准化：批量标准化是一种正则化技术，它通过减少内部协变量的移动来加速训练并减少过拟合。

四、自然语言处理（LP）基础

自然语言处理（LP）是人工智能中一个重要的应用领域，它涉及到让机器理解和生成人类语言的任务。LP的应用非常广泛，包括情感分析、文本摘要、机器翻译等等。下面是一些基本的LP概念：

1. 词嵌入：词嵌入是将词语或短语从词汇表映射到向量的过程。这些向量可以捕捉词语之间的语义关系。

2. 循环神经网络（R）：R是一种用于处理序列数据的神经网络结构。它可以捕获序列中的时间依赖性。长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是R的两个重要变种。