探索人工智能的基础知识和应用

探索人工智能的基础知识和应用

目录

1. 介绍
2. 什么是人工智能（AI）
3. 机器学习
4. 异常检测
5. 计算机视觉
6. 自然语言处理
7. 知识挖掘
8. 可解释性和可追溯性
9. 挑战和风险
10. 负责任的AI
11. 开放AI服务
12. 总结

介绍

人工智能（AI）是一项让计算机模仿人类行为和能力的技术。AI可以应用于多个领域，例如改善医疗保健、智能基础设施、娱乐体验以及环境保护等。AI的基本任务包括机器学习、异常检测、计算机视觉、自然语言处理和知识挖掘等。

什么是人工智能（AI）

AI是创建模仿人类行为和能力的计算机软件。其中的关键任务包括：

机器学习

机器学习是大多数AI解决方案的基础。通过机器学习，计算机模型可以从数据中进行预测和推理。例如，机器学习可以用于训练一个模型来预测未来天气、分析股市趋势等。

异常检测

异常检测是一种机器学习技术，用于自动检测错误和异常活动。例如，在信用卡交易监控系统中，异常检测可以帮助检测可能表示欺诈的异常行为。

计算机视觉

计算机视觉使得软件能够通过摄像头、视频和图像来解释视觉世界。例如，计算机视觉可以用于识别图像中的物体、分析面部表情等。

自然语言处理

自然语言处理使得计算机能够理解和回应书面或口头语言。例如，自然语言处理可以用于创建聊天机器人、进行语义分析等。

知识挖掘

知识挖掘是一种从大量的非结构化数据中提取信息的技术，以创建可搜索的知识存储。例如，知识挖掘可以用于从海量数据中提取信息，以创建一个可搜索的知识库。

机器学习

机器学习是大多数AI解决方案的基础。让我们以一个真实的例子来看机器学习是如何解决难题的。

可持续农业技术对于最大限度地提高食品产量并保护脆弱的环境至关重要。位于澳大利亚的热科技和农业技术公司利用传感器、数据和机器学习来帮助农民在天气、土壤和植物状况方面做出明智的决策。

机器学习的工作原理是利用数据来训练计算机模型，使其能够根据数据进行预测和推断。例如，假设一个环境保护组织希望志愿者通过手机应用程序识别和编目不同种类的野花。首先，一组植物学家和科学家采集野花样本的数据。然后，团队使用算法将样本的特征和标签进行对应，以找到沼泽植物的特征和标签之间的关系。算法的结果被编码到一个模型中。

当志愿者发现一个新的样本时，模型可以识别出正确的标签。这种训练模型的方法可以应用于许多其他领域，例如医疗诊断、销售预测等。

异常检测

异常检测是一种基于机器学习的技术，用于分析数据并识别异常变化。当数据的变化超出了正常的预期范围时，算法会报告异常。

例如，在赛车的遥测系统中使用异常检测。传感器收集到的车辆遥测数据，如发动机转速、制动温度等，会被训练成一个异常检测模型。当模型检测到异常数据时，它可以预警工程师，让其提前处理潜在的机械故障，以避免比赛中因故障而退赛。

在Azure中，有一个名为“异常检测”的服务，提供了开发人员可以使用的API来创建异常检测解决方案。

计算机视觉

计算机视觉是AI的一个领域，用于虚拟图像处理。让我们探索一些计算机视觉带来的可能性。

"Seeing AI"是一个面向盲人和视觉受损人士的应用程序，利用AI的力量打开了他们的视觉世界，并描述附近的可见文本和物体。计算机视觉模型和能力大多基于机器学习模型，可以应用于来自摄像头、视频或图像的视觉输入。

下面描述了一些常见的计算机视觉任务：

图像分类

图像分类是训练一个机器学习模型对图像进行分类。例如，在交通监控解决方案中，可以使用图像分类模型对图像进行分类，根据图像中包含的车辆类型（如出租车、公交车、骑自行车等）进行分类。

目标检测

目标检测是训练一个机器学习模型以在图像中识别和定位单独的对象。例如，交通监控解决方案可能需要使用目标检测来标识不同类型的鸟类。

语义分割

语义分割是一种先进的机器学习技术，根据图像像素的对象所属来对图像中的个体像素进行分类。例如，在交通监控解决方案中，可以使用语义分割来以特定颜色标记不同类型的交通工具，以显示不同的类别。

图像分析

您可以使用机器学习模型结合先进的图像分析技术来从图像中提取信息，包括可以帮助字符锁定图像的文本或总结场景的描述性字幕。

人脸检测、分析和识别

人脸检测是一种特殊形式的目标检测，用于定位图像中的人脸。这可以与分类和面部几何分析技术相结合，以根据面部特征识别个人。

在Microsoft Azure中，计算机视觉服务提供了一组用于创建计算机视觉解决方案的认知服务。这些服务可以用于分析图像和视频，并提取描述、标签、对象和文本等信息。