AI入门-第二课 走近人工智能、人工神经网络与机器学习

本文根据上文讲述的AI学习架构，详细描述架构中的第一章节走近人工智能以及第二章节人工神经网络与机器学习的知识。

(一) 走近人工智能（AI）

1. AI基础理论：了解人工智能的基本概念，包括机器学习、深度学习、神经网络、强化学习等。

2. 技术原理：学习AI技术背后的数学和统计原理，如概率论、线性代数、优化算法等。

3. 编程与算法：掌握AI相关的编程技能，学习如何实现和训练机器学习模型，包括常用的编程语言（如Python）和框架（如TensorFlow、PyTorch）。

4. 数据处理：学习数据预处理、特征工程、数据可视化等技能，以便更好地理解和利用数据。

5. 应用领域：探索AI在不同领域的应用，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等。

6. 伦理与法律：理解AI技术的伦理问题，包括隐私保护、数据安全、算法偏见等，以及相关的法律法规。

(二) 人工神经网络与机器学习

内容多，且杂，这里用思维导图进行标注学习。

本章节主要讲述人工智能神经网络与人工智能机器学习领域的概念、原理、应用领域，尤其是机器学习和数据处理部分能够帮我们了解到AI是怎么做到能够生成式输出、如何利用数据训练人工智能。

本章节可以回答如下问题

1、如何判断AI是否训练成功？

通过机器学习模型评估参数，交叉验证、精确度、召回率、F1分数、ROC曲线等参数来判断是否完成AI训练。

2、如何训练AI大模型？

需要对数据预处理，包括数据清洗、数据转换、特征工程、数据集划分、数据平衡等过程完成数据预处理来训练AI大模型。