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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。

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总结

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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。