第6章 人工智能技术 ★★★

🟢 基础⏱ 2 分钟821 字

🟢 基础 | 课程B·信息技术导论 · 约占理论卷 40%（≈60 分）

  • 基本概念：研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新学科（模拟人的思维与行为）
  • 基本原理：数据 + 算法 + 算力三要素；核心是实现机器学习（从数据中自动学习规律并预测）
  • 发展历程：1956 年美国达特茅斯会议首次提出"人工智能"（AI 诞生标志） ★；两次高潮两次低谷（AI 寒冬）；当前以深度学习引领第三次浪潮
  • 技术分类 ★★★：
    • 机器学习：监督学习（有标签：分类、回归）/ 无监督学习（无标签：聚类、降维）/ 强化学习（奖惩试错，AlphaGo）——三分类对比高频
    • 深度学习：多层人工神经网络自动特征学习；CNN 卷积神经网络——图像领域；RNN 循环神经网络/LSTM——序列文本；Transformer 注意力机制——大语言模型（GPT）基础；训练核心：反向传播（BP）+ 梯度下降
    • 自然语言处理（NLP）：让计算机理解生成人类语言——分词、机器翻译、问答、情感分析、大语言模型 LLM/ChatGPT
    • 计算机视觉（CV）：图像分类、目标检测、人脸识别、OCR 文字识别、医学影像
    • 数据挖掘算法：决策树、K-Means 聚类、Apriori 关联、贝叶斯（与大数据章共享考点）
  • 常用平台 ★（考纲点名）：腾讯（腾讯云 TI 平台）、阿里（阿里云 PAI）、华为（ModelArts）、科大讯飞（讯飞开放平台——语音识别领先）〔百度飞桨 PaddlePaddle——国产开源框架〕
  • 应用领域 ★★：智能家居（音箱）、智能交通（自动驾驶）、智能制造（机器人）、智慧医疗（影像诊断）、智慧金融（风控/刷脸支付）、智慧教育（个性化学习）；趋势：AIGC 生成式 AI、大模型、多模态、具身智能