《人工智能與電商視覺設計》“生成式人工智能

（AI）概述第一章人工智能概述第二章生成式人工智能概述第三章NLP生成式對話平臺

在電商中的應用電商視覺設計理論與基礎實踐第四章電商視覺設計理論第五章Photoshop設計基礎第六章電商視覺設計實踐AI在電商視覺設計中的應用課程框架第七章Midjourney在電商視覺

設計中的應用第八章StableDiffusion在電商

視覺設計中的應用第九章AI音視頻在電商視覺

設計中的應用、“學習人工智能的知識掌握電商視覺設計的理論和技術掌握AI在電商視覺設計的應用課程目標過去的20年是互聯網時代未來的20年是人工智能時代阿里巴巴

馬云百度

李彥宏1.1人工智能概念與特點人工智能概念與特點一、人工智能的概念二、人工智能的特點一、

人工智能概念、“大家認為

人工智能是什么？人工智能是一種模擬人類智能的技術，它可以讓計算機系統像人類一樣思考、學習、判斷和決策，從而完成一系列復雜的任務和功能，甚至可能在某些方面超越人類智能。1.1概念1.2圖靈測試艾倫·麥席森·圖靈二、

人工智能特點、“、“02010304智能性自主性高效性廣泛應用性人工智能特點這是人工智能最本質的特點。它可以模擬、延伸和擴展人類的智能，使得機器能夠像人一樣感知、理解、學習、推理、決策和執行任務。智能性人工智能特點、“人工智能系統具有高度的自主性，能夠自主地進行學習和決策，無需人類干預，這種自主性使得人工智能系統能夠獨立地完成各種任務。自主性人工智能特點、“人工智能系統具有高效性，能夠在短時間內處理大量的數據，自動完成重復性、繁瑣或危險的任務，大大提升效率。高效性人工智能特點、“

人工智能的應用領域非常廣泛，幾乎涵蓋了人類生活的各個方面。從智能家居、智能交通到智能制造、智能醫療，人工智能正在逐步滲透到各個行業和領域，為人類帶來更加便捷、高效和智能的生活體驗。廣泛應用性人工智能特點、“小結人工智能的概念

人工智能的特點“謝

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觀

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看！1.2機器學習概述機器學習概述一、機器學習的概念二、機器學習的主要步驟三、機器學習的主要類型一、機器學習的概念、“概念機器學習是人工智能的核心技術之一，它專注于開發能夠自動從數據中學習并改進其性能的算法。機器學習涵蓋概率論知識，統計學知識，近似理論知識和復雜算法知識等，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑。、核心理念泛化能力：優秀的機器學習模型不僅在訓練數據上表現良好，更能在未見過的數據上做出準確的推斷。泛化能力反映了模型對于未知情況的適應性和一般化規律的捕捉能力。自我學習與適應：機器學習系統具有自我調整和優化的能力。機器學習系統能在出現新問題時，更新模型參數，以適應新的情況或提高現有任務的表現。數據驅動：數據是知識的載體，通過分析數據中的模式、關聯和結構，算法能提煉出可用于預測、分類、聚類、聯想等任務的知識。010203二、機器學習的主要步驟、“、“數據收集數據預處理模型選擇與訓練模型評估模型部署與監控獲取與任務相關的原始數據，確保數據質量、代表性及合規性。根據任務類型和數據特性選擇合適的算法，配置模型參數，利用訓練數據進行迭代學習，優化模型性能。將訓練好的模型集成到應用程序中，實時或批量處理新數據，并持續監控模型性能，適時進行再訓練或更新。使用獨立的驗證集或交叉驗證評估模型的泛化能力，選擇最佳模型或確定超參數。清洗數據，處理缺失值、異常值，進行標準化、歸一化等轉換。機器學習主要步驟三、機器學習的主要類型、“、“機器學習的主要類型監督學習無監督學習強化學習半監督學習、監督學習是最為常見的一種機器學習方式，它通過給定的帶有標簽的訓練數據來指導模型學習，從而預測新的未知數據的標簽或數值。這種學習方式的核心在于建立輸入特征與輸出標簽之間的關系。例如，在分類任務中，模型需要學會區分一封郵件是否為垃圾郵件；而在回歸任務中，則可能需要預測某個房屋的價格。監督學習、監督學習監督學習技術非常豐富，涵蓋了從簡單的線性模型到復雜的神經網絡等多種算法。常見的監督學習算法包括邏輯回歸、支持向量機、決策樹以及各種基于神經網絡的方法，如卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)。這些算法在諸如醫療診斷、金融風控、語音識別等領域有著廣泛的應用。、無監督學習無監督學習是一種探索性的學習方法，它通過分析未標記的數據來揭示其中隱藏的結構和模式。由于這類學習不需要預先定義的目標變量，因此它的應用場景更為靈活多樣，但也更加具有挑戰性。、0102降維技術降維技術如主成分分析(PCA)則有助于減少數據維度，從而簡化模型并提高計算效率。聚類聚類可以幫助我們理解數據中的不同群體，比如在市場營銷中識別不同的顧客群體。無監督學習的主要任務包括聚類分析、關聯規則挖掘和降維等。無監督學習、無監督學習在推薦系統、社交網絡分析和生物信息學等多個領域都發揮著重要作用。雖然無監督學習能夠揭示數據內在的結構，但它通常不能直接給出明確的預測結果，這使得評估學習效果變得更加困難。無監督學習、半監督學習半監督學習是介于監督學習和無監督學習之間的一種學習范式，它利用少量的標記數據和大量的未標記數據來提高模型的學習效果。在很多現實世界的應用場景中，獲取大量帶標簽的數據往往非常昂貴或者難以實現，而未標記數據則相對容易獲取。通過結合這兩種數據源，半監督學習能夠在一定程度上緩解標記數據不足的問題。、常見的半監督學習方法包括自我訓練、協同訓練以及圖推斷等。這些方法通過假設數據存在一定的結構或分布特性，從而利用未標記數據來輔助模型訓練。半監督學習在自然語言處理、圖像識別等領域有廣泛應用，尤其是在資源受限的環境下表現出了極大的價值。半監督學習、強化學習強化學習是一種通過試錯機制來學習最優行為策略的方法。在這個過程中，智能體（agent）通過與環境的交互來學習采取哪些行動可以獲得最大的累積獎勵。強化學習的關鍵概念包括狀態（state）、動作（action）和獎勵（reward）。智能體通過觀察環境的狀態來決定采取何種行動，并根據所接收的即時獎勵來調整其策略。隨著時間的推移，智能體會逐漸優化其行為，以達到長期利益最大化的目標。、強化學習的應用范圍廣泛，從簡單的游戲到復雜的自動化控制和機器人導航等場景。近年來，隨著深度學習技術的發展，深度強化學習成為研究熱點，它結合了深度神經網絡的強大表示能力與強化學習的決策優化能力，極大地擴展了強化學習的應用邊界。強化學習小結機器學習的概念機器學習的主要步驟機器學習的主要類型“謝

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看！1.3深度學習概述深度學習概述一、深度學習的概念和優勢二、深度學習的原理與架構三、深度學習的學習過程一、

深度學習的概念和優勢、“+深度學習（DeepLearning，DL）是機器學習領域中一種先進的技術范式，它模擬人腦神經網絡的結構和功能，通過構建多層非線性變換網絡對復雜數據進行高效學習和理解。深度學習的核心優勢在于利用深層神經網絡的層次化表示能力和大規模數據驅動的自我學習機制，以解決傳統機器學習方法在處理高維度、非結構化數據時面臨的瓶頸。概念、深度學習的概念和優勢無需人工設計特征，直接從原始數據中學習有用的特征表示。高效特征學習通過多層結構揭示數據的深層次、抽象特征，超越傳統機器學習在處理高維、非線性數據時的局限。層次化表示利用大規模數據進行自我學習，能有效捕獲復雜數據中的模式和規律。大規模數據驅動0201深度學習核心優勢03二、深度學習的原理與架構、“、“深度學習模型通常由多層相互連接的神經元構成，每一層對輸入數據執行特定的非線性變換，并逐層傳遞、組合和提煉信息。這種層級結構使得深度學習能夠捕捉數據的多層次、分布式特征表示。深度學習的原理與架構、“深度學習的原理與架構每個神經元與下一層所有神經元相連，常用于處理結構化數據。全連接層專為處理圖像等網格結構數據設計，通過卷積操作捕獲空間特征，并利用池化層進行降維和不變性學習。卷積神經網絡適用于序列數據，如文本和時間序列，通過內部狀態的循環更新來建模時間依賴性。循環神經網絡在自然語言處理中嶄露頭角，通過計算輸入序列各元素之間的相互關系，實現全局信息的高效編碼。自注意力機制與Transformer架構三、深度學習的學習過程、“、“深度學習的學習過程輸入數據通過網絡層層傳遞，每層神經元對輸入進行加權求和并應用ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數，產生非線性響應，最終輸出層得到預測結果。前向傳播通過比較預測結果與真實標簽之間的差異，運用均方誤差、交叉熵等損失函數計算梯度，然后沿網絡逆向更新各層權重和偏置，以減小損失。這一過程通常借助梯度下降、Adam等優化算法來進行。反向傳播小結深度學習的概念和優勢

深度學習的原理與架構深度學習的學習過程“謝

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看！1.3深度學習概述深度學習概述一、深度學習的概念和優勢二、深度學習的原理與架構三、深度學習的學習過程一、

深度學習的概念和優勢、“+深度學習（DeepLearning，DL）是機器學習領域中一種先進的技術范式，它模擬人腦神經網絡的結構和功能，通過構建多層非線性變換網絡對復雜數據進行高效學習和理解。深度學習的核心優勢在于利用深層神經網絡的層次化表示能力和大規模數據驅動的自我學習機制，以解決傳統機器學習方法在處理高維度、非結構化數據時面臨的瓶頸。概念、深度學習的概念和優勢無需人工設計特征，直接從原始數據中學習有用的特征表示。高效特征學習通過多層結構揭示數據的深層次、抽象特征，超越傳統機器學習在處理高維、非線性數據時的局限。層次化表示利用大規模數據進行自我學習，能有效捕獲復雜數據中的模式和規律。大規模數據驅動0201深度學習核心優勢03二、深度學習的原理與架構、“、“深度學習模型通常由多層相互連接的神經元構成，每一層對輸入數據執行特定的非線性變換，并逐層傳遞、組合和提煉信息。這種層級結構使得深度學習能夠捕捉數據的多層次、分布式特征表示。深度學習的原理與架構、“深度學習的原理與架構每個神經元與下一層所有神經元相連，常用于處理結構化數據。全連接層專為處理圖像等網格結構數據設計，通過卷積操作捕獲空間特征，并利用池化層進行降維和不變性學習。卷積神經網絡適用于序列數據，如文本和時間序列，通過內部狀態的循環更新來建模時間依賴性。循環神經網絡在自然語言處理中嶄露頭角，通過計算輸入序列各元素之間的相互關系，實現全局信息的高效編碼。自注意力機制與Transformer架構三、深度學習的學習過程、“、“深度學習的學習過程輸入數據通過網絡層層傳遞，每層神經元對輸入進行加權求和并應用ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數，產生非線性響應，最終輸出層得到預測結果。前向傳播通過比較預測結果與真實標簽之間的差異，運用均方誤差、交叉熵等損失函數計算梯度，然后沿網絡逆向更新各層權重和偏置，以減小損失。這一過程通常借助梯度下降、Adam等優化算法來進行。反向傳播小結深度學習的概念和優勢

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深度學習的概念和優勢、“+深度學習（DeepLearning，DL）是機器學習領域中一種先進的技術范式，它模擬人腦神經網絡的結構和功能，通過構建多層非線性變換網絡對復雜數據進行高效學習和理解。深度學習的核心優勢在于利用深層神經網絡的層次化表示能力和大規模數據驅動的自我學習機制，以解決傳統機器學習方法在處理高維度、非結構化數據時面臨的瓶頸。概念、深度學習的概念和優勢無需人工設計特征，直接從原始數據中學習有用的特征表示。高效特征學習通過多層結構揭示數據的深層次、抽象特征，超越傳統機器學習在處理高維、非線性數據時的局限。層次化表示利用大規模數據進行自我學習，能有效捕獲復雜數據中的模式和規律。大規模數據驅動0201深度學習核心優勢03二、深度學習的原理與架構、“、“深度學習模型通常由多層相互連接的神經元構成，每一層對輸入數據執行特定的非線性變換，并逐層傳遞、組合和提煉信息。這種層級結構使得深度學習能夠捕捉數據的多層次、分布式特征表示。深度學習的原理與架構、“深度學習的原理與架構每個神經元與下一層所有神經元相連，常用于處理結構化數據。全連接層專為處理圖像等網格結構數據設計，通過卷積操作捕獲空間特征，并利用池化層進行降維和不變性學習。卷積神經網絡適用于序列數據，如文本和時間序列，通過內部狀態的循環更新來建模時間依賴性。循環神經網絡在自然語言處理中嶄露頭角，通過計算輸入序列各元素之間的相互關系，實現全局信息的高效編碼。自注意力機制與Transformer架構三、深度學習的學習過程、“、“深度學習的學習過程輸入數據通過網絡層層傳遞，每層神經元對輸入進行加權求和并應用ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數，產生非線性響應，最終輸出層得到預測結果。前向傳播通過比較預測結果與真實標簽之間的差異，運用均方誤差、交叉熵等損失函數計算梯度，然后沿網絡逆向更新各層權重和偏置，以減小損失。這一過程通常借助梯度下降、Adam等優化算法來進行。反向傳播小結深度學習的概念和優勢

深度學習的原理與架構深度學習的學習過程“謝

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看！1.4人工智能的發展歷程人工智能的發展歷程、機器學習與神經網絡復興知識工程與專家系統0304第一次AI寒冬早期探索與誕生0102人工智能的發展一、

早期探索與誕生、“、“早期探索與誕生（1950年-1969年）1950年，英國數學家艾倫·圖靈在論文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的“圖靈測試”，用以判斷機器是否具有人類水平的智能，奠定了人工智能的理論基石。1955-1956年，達特茅斯會議的召開標志著人工智能作為一個正式研究領域的誕生。“人工智能”這一術語在該會議上首次被使用。1960年起，政府開始大規模資助AI研究，促進了該領域研究機構和項目的涌現，先后成立了斯坦福大學人工智能實驗室、麻省理工學院AI實驗室等AI重點實驗室。“二、第一次AI寒冬、“第一次AI寒冬（1970年-1979年）1970年代初，由于過于樂觀的預期與實際技術進展之間的較大差距，使得公眾及部分資助方對AI失去信心，研究資金被大幅削減，進入所謂的“第一次AI寒冬”。盡管1970年代初人工智能遭遇了第一次“寒冬”，但在之前的1960年代，AI研究曾受到大量政府和私人投資的支持，形成了濃厚的研究氛圍。在這樣的背景下，研究人員仍然積極探索如何將人工智能理論轉化為實用系統，專家系統正是這種努力的產物。“三、知識工程與專家系統、“知識工程與專家系統（1980年-1989年）1980年起，隨著計算機硬件性能提升，知識工程和專家系統取得顯著進展。這些系統能夠存儲和運用到化學結構分析、醫療診斷等專業知識領域，并以此帶來了商業應用的成功。“四、機器學習與神經網絡復興、“機器學習與神經網絡復興（1986年至今）19861990200620102016202020221986年，反向傳播算法被廣泛接受，推動了多層人工神經網絡的研究與應用。2006年，杰弗里·辛頓提出深度學習的概念以及深度信念網絡，標志著深度學習時代的開啟。2016年，AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，展示了強化學習與深度學習結合在復雜策略游戲中的強大能力，引發全球關注。2022年11月30日，ChatGPT作為一款OpenAI研發的聊天機器人程序橫空出世，標志著AI進入2.0時代，徹底開啟生產力革命。1990年起，支持向量機、決策樹、隨機森林等傳統機器學習算法得到發展，數據挖掘技術開始應用于商業領域。2010年起，卷積神經網絡和循環神經網絡的運用，使得深度學習在語音識別、圖像分類等任務上取得突破性成果。2020年至今，以GPT-3為代表的預訓練大模型在自然語言處理領域引發革命，實現了大規模無監督學習和零樣本/少樣本學習。小結早期探索與誕生第一次AI寒冬知識工程與專家系統機器學習與神經網絡復興“謝

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看！1.4人工智能的發展歷程人工智能的發展歷程、機器學習與神經網絡復興知識工程與專家系統0304第一次AI寒冬早期探索與誕生0102人工智能的發展一、

早期探索與誕生、“、“早期探索與誕生（1950年-1969年）1950年，英國數學家艾倫·圖靈在論文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的“圖靈測試”，用以判斷機器是否具有人類水平的智能，奠定了人工智能的理論基石。1955-1956年，達特茅斯會議的召開標志著人工智能作為一個正式研究領域的誕生。“人工智能”這一術語在該會議上首次被使用。1960年起，政府開始大規模資助AI研究，促進了該領域研究機構和項目的涌現，先后成立了斯坦福大學人工智能實驗室、麻省理工學院AI實驗室等AI重點實驗室。“二、第一次AI寒冬、“第一次AI寒冬（1970年-1979年）1970年代初，由于過于樂觀的預期與實際技術進展之間的較大差距，使得公眾及部分資助方對AI失去信心，研究資金被大幅削減，進入所謂的“第一次AI寒冬”。盡管1970年代初人工智能遭遇了第一次“寒冬”，但在之前的1960年代，AI研究曾受到大量政府和私人投資的支持，形成了濃厚的研究氛圍。在這樣的背景下，研究人員仍然積極探索如何將人工智能理論轉化為實用系統，專家系統正是這種努力的產物。“三、知識工程與專家系統、“知識工程與專家系統（1980年-1989年）1980年起，隨著計算機硬件性能提升，知識工程和專家系統取得顯著進展。這些系統能夠存儲和運用到化學結構分析、醫療診斷等專業知識領域，并以此帶來了商業應用的成功。“四、機器學習與神經網絡復興、“機器學習與神經網絡復興（1986年至今）19861990200620102016202020221986年，反向傳播算法被廣泛接受，推動了多層人工神經網絡的研究與應用。2006年，杰弗里·辛頓提出深度學習的概念以及深度信念網絡，標志著深度學習時代的開啟。2016年，AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，展示了強化學習與深度學習結合在復雜策略游戲中的強大能力，引發全球關注。2022年11月30日，ChatGPT作為一款OpenAI研發的聊天機器人程序橫空出世，標志著AI進入2.0時代，徹底開啟生產力革命。1990年起，支持向量機、決策樹、隨機森林等傳統機器學習算法得到發展，數據挖掘技術開始應用于商業領域。2010年起，卷積神經網絡和循環神經網絡的運用，使得深度學習在語音識別、圖像分類等任務上取得突破性成果。2020年至今，以GPT-3為代表的預訓練大模型在自然語言處理領域引發革命，實現了大規模無監督學習和零樣本/少樣本學習。小結早期探索與誕生第一次AI寒冬知識工程與專家系統機器學習與神經網絡復興“謝

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看！1.4人工智能的發展歷程人工智能的發展歷程、機器學習與神經網絡復興知識工程與專家系統0304第一次AI寒冬早期探索與誕生0102人工智能的發展一、

早期探索與誕生、“、“早期探索與誕生（1950年-1969年）1950年，英國數學家艾倫·圖靈在論文《ComputingMachineryandIntelligence》中提出了著名的“圖靈測試”，用以判斷機器是否具有人類水平的智能，奠定了人工智能的理論基石。1955-1956年，達特茅斯會議的召開標志著人工智能作為一個正式研究領域的誕生。“人工智能”這一術語在該會議上首次被使用。1960年起，政府開始大規模資助AI研究，促進了該領域研究機構和項目的涌現，先后成立了斯坦福大學人工智能實驗室、麻省理工學院AI實驗室等AI重點實驗室。“二、第一次AI寒冬、“第一次AI寒冬（1970年-1979年）1970年代初，由于過于樂觀的預期與實際技術進展之間的較大差距，使得公眾及部分資助方對AI失去信心，研究資金被大幅削減，進入所謂的“第一次AI寒冬”。盡管1970年代初人工智能遭遇了第一次“寒冬”，但在之前的1960年代，AI研究曾受到大量政府和私人投資的支持，形成了濃厚的研究氛圍。在這樣的背景下，研究人員仍然積極探索如何將人工智能理論轉化為實用系統，專家系統正是這種努力的產物。“三、知識工程與專家系統、“知識工程與專家系統（1980年-1989年）1980年起，隨著計算機硬件性能提升，知識工程和專家系統取得顯著進展。這些系統能夠存儲和運用到化學結構分析、醫療診斷等專業知識領域，并以此帶來了商業應用的成功。“四、機器學習與神經網絡復興、“機器學習與神經網絡復興（1986年至今）19861990200620102016202020221986年，反向傳播算法被廣泛接受，推動了多層人工神經網絡的研究與應用。2006年，杰弗里·辛頓提出深度學習的概念以及深度信念網絡，標志著深度學習時代的開啟。2016年，AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，展示了強化學習與深度學習結合在復雜策略游戲中的強大能力，引發全球關注。2022年11月30日，ChatGPT作為一款OpenAI研發的聊天機器人程序橫空出世，標志著AI進入2.0時代，徹底開啟生產力革命。1990年起，支持向量機、決策樹、隨機森林等傳統機器學習算法得到發展，數據挖掘技術開始應用于商業領域。2010年起，卷積神經網絡和循環神經網絡的運用，使得深度學習在語音識別、圖像分類等任務上取得突破性成果。2020年至今，以GPT-3為代表的預訓練大模型在自然語言處理領域引發革命，實現了大規模無監督學習和零樣本/少樣本學習。小結早期探索與誕生第一次AI寒冬知識工程與專家系統機器學習與神經網絡復興“謝

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看！1.5人工智能的技術全景、“人工智能技術是以機器學習為核心，深度學習和神經網絡為重要支撐，衍生出了包括自然語言處理、計算機視覺、自主決策、專家系統等在內的多種應用領域和技術分支，共同構建了豐富多樣的人工智能技術全景。

人工智能的技術全景、

人工智能的技術全景自然語言處理（NLP）NLP是AI的一個重要分支，它專注于讓計算機理解和生成人類語言，

被廣泛應用到機器翻譯、聊天機器人、情感分析和語音識別領域。隨著技術的進步，NLP系統能夠處理更復雜的任務，如對話系統和問答系統。CV是AI的另一個領域，它致力于讓計算機“看”和理解圖像或視頻，包括面部識別、醫學圖像分析和自動駕駛汽車等應用方向。同時，CV技術在自動化生產、過程優化和機器人導航等方面也發揮著重要作用。自主決策是指賦予機器在不確定環境中做出決策的能力。這在自動化生產線和服務行業中非常有用。此外，自主決策還運用到游戲中的非玩家角色（NPCs）、策略規劃和資源調度等領域。計算機視覺（CV）自主決策、

人工智能的技術全景專家系統專家系統是一種AI技術，它主要包括決策支持系統和廣義決策模型，能模擬人類專家的決策過程，用于解決復雜的問題。例如在游戲中的復雜策略規劃。邊緣計算是一種分布式計算架構，它將計算能力從中心服務器轉移到網絡邊緣的設備上。這使得設備能夠在沒有云端連接的情況下進行快速決策和處理。邊緣計算的應用包括實時監控、半監督學習和智能助手等。邊緣計算、

人工智能的技術全景人機交互（HCI）HCI是研究如何設計和評估人與計算機之間的交互過程的學科。隨著AI技術的發展，人們越來越關注如何使用可穿戴設備、廣義決策模型和數據隱私保護等方式，使得AI更加親和直觀，使人與AI的交互更加自然。隨著AI技術的發展，確保其安全性和合理使用變得越來越重要。這包括人工智能道德規范、數據隱私保護和人工智能風險評估等，以確保AI技術的可持續發展和負責任的應用。安全與倫理小結自然語言處理（NLP）計算機視覺（CV）自主決策專家系統邊緣計算人機交互（HCI）安全與倫理“謝

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看！1.5人工智能的技術全景、“人工智能技術是以機器學習為核心，深度學習和神經網絡為重要支撐，衍生出了包括自然語言處理、計算機視覺、自主決策、專家系統等在內的多種應用領域和技術分支，共同構建了豐富多樣的人工智能技術全景。

人工智能的技術全景、

人工智能的技術全景自然語言處理（NLP）NLP是AI的一個重要分支，它專注于讓計算機理解和生成人類語言，

被廣泛應用到機器翻譯、聊天機器人、情感分析和語音識別領域。隨著技術的進步，NLP系統能夠處理更復雜的任務，如對話系統和問答系統。CV是AI的另一個領域，它致力于讓計算機“看”和理解圖像或視頻，包括面部識別、醫學圖像分析和自動駕駛汽車等應用方向。同時，CV技術在自動化生產、過程優化和機器人導航等方面也發揮著重要作用。自主決策是指賦予機器在不確定環境中做出決策的能力。這在自動化生產線和服務行業中非常有用。此外，自主決策還運用到游戲中的非玩家角色（NPCs）、策略規劃和資源調度等領域。計算機視覺（CV）自主決策、

人工智能的技術全景專家系統專家系統是一種AI技術，它主要包括決策支持系統和廣義決策模型，能模擬人類專家的決策過程，用于解決復雜的問題。例如在游戲中的復雜策略規劃。邊緣計算是一種分布式計算架構，它將計算能力從中心服務器轉移到網絡邊緣的設備上。這使得設備能夠在沒有云端連接的情況下進行快速決策和處理。邊緣計算的應用包括實時監控、半監督學習和智能助手等。邊緣計算、

人工智能的技術全景人機交互（HCI）HCI是研究如何設計和評估人與計算機之間的交互過程的學科。隨著AI技術的發展，人們越來越關注如何使用可穿戴設備、廣義決策模型和數據隱私保護等方式，使得AI更加親和直觀，使人與AI的交互更加自然。隨著AI技術的發展，確保其安全性和合理使用變得越來越重要。這包括人工智能道德規范、數據隱私保護和人工智能風險評估等，以確保AI技術的可持續發展和負責任的應用。安全與倫理小結自然語言處理（NLP）計算機視覺（CV）自主決策專家系統邊緣計算人機交互（HCI）安全與倫理“謝

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看！1.5人工智能的技術全景、“人工智能技術是以機器學習為核心，深度學習和神經網絡為重要支撐，衍生出了包括自然語言處理、計算機視覺、自主決策、專家系統等在內的多種應用領域和技術分支，共同構建了豐富多樣的人工智能技術全景。

人工智能的技術全景、

人工智能的技術全景自然語言處理（NLP）NLP是AI的一個重要分支，它專注于讓計算機理解和生成人類語言，

被廣泛應用到機器翻譯、聊天機器人、情感分析和語音識別領域。隨著技術的進步，NLP系統能夠處理更復雜的任務，如對話系統和問答系統。CV是AI的另一個領域，它致力于讓計算機“看”和理解圖像或視頻，包括面部識別、醫學圖像分析和自動駕駛汽車等應用方向。同時，CV技術在自動化生產、過程優化和機器人導航等方面也發揮著重要作用。自主決策是指賦予機器在不確定環境中做出決策的能力。這在自動化生產線和服務行業中非常有用。此外，自主決策還運用到游戲中的非玩家角色（NPCs）、策略規劃和資源調度等領域。計算機視覺（CV）自主決策、

人工智能的技術全景專家系統專家系統是一種AI技術，它主要包括決策支持系統和廣義決策模型，能模擬人類專家的決策過程，用于解決復雜的問題。例如在游戲中的復雜策略規劃。邊緣計算是一種分布式計算架構，它將計算能力從中心服務器轉移到網絡邊緣的設備上。這使得設備能夠在沒有云端連接的情況下進行快速決策和處理。邊緣計算的應用包括實時監控、半監督學習和智能助手等。邊緣計算、

人工智能的技術全景人機交互（HCI）HCI是研究如何設計和評估人與計算機之間的交互過程的學科。隨著AI技術的發展，人們越來越關注如何使用可穿戴設備、廣義決策模型和數據隱私保護等方式，使得AI更加親和直觀，使人與AI的交互更加自然。隨著AI技術的發展，確保其安全性和合理使用變得越來越重要。這包括人工智能道德規范、數據隱私保護和人工智能風險評估等，以確保AI技術的可持續發展和負責任的應用。安全與倫理小結自然語言處理（NLP）計算機視覺（CV）自主決策專家系統邊緣計算人機交互（HCI）安全與倫理“謝

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看！1.6人工智能行業業態分布人工智能行業作為一個高度集成且快速發展的領域，其業態分布呈現出鮮明的層次結構，主要包括基礎層、技術層和應用層。這三個層次分別對應著AI產業的基礎設施、核心技術以及實際應用場景，共同構成了人工智能行業的完整生態體系。人工智能行業業態分布、一、基礎層、“、基礎層基礎層是AI行業的底層支撐，主要涉及提供AI技術研發與應用所需的數據資源、算力設施以及傳感器與物聯網（IoT）。數據資源是AI的“燃料”，是基礎層的核心組成部分之一。其中包括各類結構化、半結構化和非結構化數據的采集、存儲、管理和分析。數據資源包括公共數據集、企業內部數據、互聯網開放數據、物聯網設備產生的實時數據等，為AI模型訓練提供必要的輸入。、基礎層算力設施主要包括高性能計算(HPC)和云計算平臺，為AI算法訓練與推理提供強大的計算支持。算力設施包括GPU、TPU、FPGA等專用加速芯片，以及數據中心、超算中心、邊緣計算節點等硬件設施，為AI計算密集型任務提供強大算力網絡。、基礎層傳感器與物聯網(IoT)作為物理世界與數字世界的接口，負責采集環境、設備、人體等多源信息，為AI提供實時、多元的數據輸入。物聯網技術將大量傳感器連接成網絡，實現數據的高效傳輸與整合，為AI在物聯網場景的應用提供基礎。二、技術層、“、技術層技術層是AI行業的核心，專注于研發和優化實現人工智能功能的算法、模型與工具。技術層主要包括機器學習、深度學習等通用技術，以及計算機視覺、智能語音、自然語言處理等技術領域。機器學習包括監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習等各類學習范式，以及相關的模型如線性回歸、決策樹、支持向量機、聚類算法、神經網絡等。、技術層深度學習作為機器學習的一個分支，利用卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer、生成對抗網絡（GAN）等對復雜數據進行建模。深度學習已在圖像識別、自然語言處理、語音識別、推薦系統等多個領域取得顯著效果。、技術層自然語言處理(NLP)涉及詞法分析、句法分析、語義分析、情感分析、對話系統、機器翻譯等技術，讓AI能夠理解和生成人類語言。計算機視覺(CV)包括圖像分類、物體檢測、語義分割、目標跟蹤、三維重建、視覺問答等技術，使AI能夠理解和解析視覺信息。其他AI技術：如知識圖譜、強化學習、遷移學習、元學習、AutoML等，以及相關的開發框架、工具包、API等，為AI應用開發提供便捷的技術支持。三、應用層、“、應用層應用層是將AI技術與具體行業、場景相結合，形成各類實際解決方案，是AI價值實現的關鍵環節。垂直行業應用包括醫療健康（AI輔助診斷、藥物研發、健康管理）、金融（風險評估、智能投顧、反欺詐）、教育（個性化教學、智能評測）、零售（精準營銷、庫存優化）、制造業（智能制造、預測性維護）、交通物流（自動駕駛、智能物流）、農業（精準農業、病蟲害監測）、能源（智能電網、能源管理）等。、應用層通用場景應用包括智能客服、語音助手、虛擬助理、推薦系統、搜索引擎優化、社交網絡分析、網絡安全防護、AI創作（如AIGC）、游戲AI、無人機等跨行業、跨領域的普遍應用。、應用層AI平臺與服務提供AIaaS（AI即服務）、AI開發平臺、AI開放平臺、AI云服務等，降低AI技術的使用門檻，幫助企業快速構建AI能力，推動AI技術普惠化。、應用層AI賦能產品是將AI技術嵌入到智能硬件（智能手機、智能家居、智能穿戴設備）、智能機器人、AI芯片等實體產品中，提升產品智能化水平。AI行業的業態分布呈現出從基礎數據與算力支撐，到核心技術研發，再到多元化應用場景落地的立體結構。基礎層、技術層與應用層之間緊密聯動，共同推動AI技術的不斷創新、應用領域的持續拓展以及經濟社會的整體智能化轉型。小結人工智能行業業態分布基礎層技術層應用層“謝

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看！1.6人工智能行業業態分布人工智能行業作為一個高度集成且快速發展的領域，其業態分布呈現出鮮明的層次結構，主要包括基礎層、技術層和應用層。這三個層次分別對應著AI產業的基礎設施、核心技術以及實際應用場景，共同構成了人工智能行業的完整生態體系。人工智能行業業態分布、一、基礎層、“、基礎層基礎層是AI行業的底層支撐，主要涉及提供AI技術研發與應用所需的數據資源、算力設施以及傳感器與物聯網（IoT）。數據資源是AI的“燃料”，是基礎層的核心組成部分之一。其中包括各類結構化、半結構化和非結構化數據的采集、存儲、管理和分析。數據資源包括公共數據集、企業內部數據、互聯網開放數據、物聯網設備產生的實時數據等，為AI模型訓練提供必要的輸入。、基礎層算力設施主要包括高性能計算(HPC)和云計算平臺，為AI算法訓練與推理提供強大的計算支持。算力設施包括GPU、TPU、FPGA等專用加速芯片，以及數據中心、超算中心、邊緣計算節點等硬件設施，為AI計算密集型任務提供強大算力網絡。、基礎層傳感器與物聯網(IoT)作為物理世界與數字世界的接口，負責采集環境、設備、人體等多源信息，為AI提供實時、多元的數據輸入。物聯網技術將大量傳感器連接成網絡，實現數據的高效傳輸與整合，為AI在物聯網場景的應用提供基礎。二、技術層、“、技術層技術層是AI行業的核心，專注于研發和優化實現人工智能功能的算法、模型與工具。技術層主要包括機器學習、深度學習等通用技術，以及計算機視覺、智能語音、自然語言處理等技術領域。機器學習包括監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習等各類學習范式，以及相關的模型如線性回歸、決策樹、支持向量機、聚類算法、神經網絡等。、技術層深度學習作為機器學習的一個分支，利用卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer、生成對抗網絡（GAN）等對復雜數據進行建模。深度學習已在圖像識別、自然語言處理、語音識別、推薦系統等多個領域取得顯著效果。、技術層自然語言處理(NLP)涉及詞法分析、句法分析、語義分析、情感分析、對話系統、機器翻譯等技術，讓AI能夠理解和生成人類語言。計算機視覺(CV)包