AI基础原理课程：从AI概念、模型原理到训练应用等相关实用技术要点

AI基础原理课程：从AI概念、模型原理到训练应用等相关实用技术要点

AI 概念

• 定义：人工智能是通过计算机模拟人类智能的技术，使计算机具备学习、推理、决策等能力，能够理解自然语言、进行图像识别、解决问题等。
• 分类
  • 专用 AI（Narrow AI）：针对特定任务设计，如人脸识别系统、语音助手等，只能在限定领域发挥作用。
  • 通用 AI（AGI）：具备广泛认知能力，类似人类智能，可在各种领域灵活应用，但目前尚未实现。

模型原理

• 神经网络基础
  • 结构：由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收数据，隐藏层进行特征提取，输出层给出最终结果。
  • 关键步骤
    • 前向传播：数据从输入层开始，按照神经网络的连接权重和激活函数，逐层计算并传递到输出层，得到预测结果。
    • 损失函数：用于量化模型预测结果与真实结果之间的差异，如均方误差（MSE）、交叉熵等，帮助评估模型的性能。
    • 反向传播与梯度下降：通过损失函数的反馈，将误差从输出层反向传播到输入层，计算每个神经元的梯度，并根据梯度调整连接权重，使损失函数最小化。
    • 迭代优化：不断重复前向传播和反向传播的过程，对模型进行训练，直到损失函数收敛，模型达到较好的性能。
• Transformer 核心架构
  • 输入处理
    • 词嵌入：将文本中的词汇映射为低维向量，使计算机能够处理和理解文本信息。
    • 位置编码：由于 Transformer 本身不具有对序列位置信息的感知能力，需要通过正弦或余弦函数为每个位置添加独特的编码，以表示文本中的顺序信息。
  • 自注意力机制
    • 计算流程：首先将输入数据分别映射为查询向量（Q）、键向量（K）和值向量（V），然后计算 Q 与 K 之间的相似度得分，经过 Softmax 函数归一化得到注意力权重，最后根据权重对 V 进行加权求和，得到自注意力机制的输出。
    • 多头注意力：并行多个自注意力机制，称为多头注意力，能够同时关注不同位置的信息，增强模型的表达能力。
  • 前馈网络（FFN）：由全连接层和非线性激活函数（如 ReLU）组成，对自注意力机制的输出进行进一步的特征提取和变换。
  • 残差连接与层归一化：残差连接将输入直接添加到输出中，缓解了梯度消失问题，使模型能够训练得更深；层归一化对每层的输入进行归一化处理，加速模型收敛。

训练应用

• 数据准备
  • 收集：从各种来源收集数据，包括文本、图像、音频等，数据应具有代表性和多样性，以覆盖模型需要处理的各种情况。
  • 清洗：去除数据中的噪声、错误和重复数据，对数据进行标准化和归一化处理，确保数据的质量和一致性。
  • 标注：对于监督学习任务，需要对数据进行标注，即为输入数据提供对应的正确输出或标签，以便模型学习输入与输出之间的映射关系。
• 模型选择与调优
  • 根据任务选择模型：根据具体的应用任务，如图像分类、文本生成、语音识别等，选择合适的 AI 模型。例如，图像任务可选择卷积神经网络（CNN），序列数据任务可选择循环神经网络（RNN）或 Transformer 等。
  • 超参数调整：通过调整模型的超参数，如学习率、层数、神经元数量、正则化参数等，来优化模型的性能。可采用网格搜索、随机搜索、遗传算法等方法寻找最优超参数组合。
  • 模型评估与改进：使用评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1 分数等）对模型在验证集和测试集上的性能进行评估，根据评估结果分析模型的优缺点，进而对模型进行改进和优化，如增加数据量、调整模型结构等。
• 应用实践
  • 自然语言处理领域：可用于机器翻译、文本生成、智能问答系统、情感分析等任务，帮助人们更高效地处理和理解文本信息。
  • 计算机视觉领域：应用于图像识别、目标检测、图像分割、视频理解等方面，在安防监控、自动驾驶、医疗影像诊断等行业具有广泛的应用前景。
  • 其他领域：在语音识别与合成、推荐系统、智能控制等领域，AI 也发挥着重要作用，为各行业的智能化发展提供了强大的技术支持