人工智能里程碑事件A1）1950年：艾伦图灵提出了著名的图灵测试，这是评估机器是否具备智能的基本方法。2）1956年：达特茅斯会议（DartmouthConference）在美国举行，标志着人工智能作为一个独立学科的起点。C3）1980年代：专家系统成为人工智能的热门领域，通过将专家知识转化为规则和推理引擎，实现了某些领域的智能决策4）1990年代：神经网络和机器学习技术得到了重新关注和发展，为人工智能的进一步发展奠定了基础5）1997年：IBM的DeepBlue超级计算机战胜国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫，引发了对机器智能的关注。6）2012年，CNN夺冠ImageNetTI037/6vr41049/67）2016年，AlphaGo战胜人类顶尖围棋选手(RNA.potymerase domsin)(adhesin.tip)8）2020年，GPT-3发布，它是今为止最大的语言模型。aEaoeessantalreeulConputationslptefistiu9）2021年，DeepMind的AlphaFold人工智能解决了蛋白质折叠问题。10）2022年，OpenAI通过GPT-3.5系列大型语音模型微调而成的，全新对话式AI模型ChatGPT正式发布
人工智能里程碑事件 1）1950年：艾伦·图灵提出了著名的图灵测试，这是评估机器是否具备智能的基本方法。 2）1956年：达特茅斯会议（Dartmouth Conference）在美国举行，标志着人工智能作 为一个独立学科的起点。 3）1980年代：专家系统成为人工智能的热门领域，通过将专家知识转化为规则和推理引 擎，实现了某些领域的智能决策。 4）1990年代：神经网络和机器学习技术得到了重新关注和发展，为人工智能的进一步发 展奠定了基础。 5）1997年：IBM的DeepBlue超级计算机战胜国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，引 发了对机器智能的关注。 6）2012年，CNN夺冠ImageNet 7) 2016年，AlphaGo战胜人类顶尖围棋选手 8）2020年，GPT-3发布，它是迄今为止最大的语言模型。 9）2021年，DeepMind的AlphaFold人工智能解决了蛋白质折叠问题。 10）2022年，OpenAI通过GPT-3.5系列大型语音模型微调而成的，全新对话式AI模型ChatGPT正式发布
人工智能：机器学习"机器学习是让计算机像人类一样学习和行动的科学，通过以观察和现实世界互动的形式向他们提供数据和信息，以自主的方式改善他们的学习。人工智能研究的范围非常广，包括演绎、推理Artificiallntelligonce和解决问题、知识表示、学习、运动和控制、数据挖掘等众多领域。Machine Learning机器学习是实现人工智能的一种方式，而深度学习是机器学习算法的一个子集，在处理涉及非结构化数据的问题（如图像识别和自然语言）Deep Learning方面显示出优越的性能。经典的机器学习过程人工数据输入权重学习预测结果特征提取
人工智能：机器学习 “机器学习是让计算机像人类一样学习和行动的科学，通过以观察和现实世界互动的形 式向他们提供数据和信息，以自主的方式改善他们的学习。” 人工智能研究的范围非常广，包括演绎、推理 和解决问题、知识表示、学习、运动和控制、 数据挖掘等众多领域。 机器学习是实现人工智能的一种方式，而深度 学习是机器学习算法的一个子集，在处理涉及 非结构化数据的问题(如图像识别和自然语言) 方面显示出优越的性能
机器学习定义om机器学习是这样一门学科：通过计算的手段，学习经验（也可以说是利用经验）来改善系统的性能。Mitchell于1997给出了一个更形式化的定义：假设用P（Performace）来评估计算机程序在某类任务T（Task）上的性能，若一个程序通过利用经验E（Experience）在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。在生物医学信息学的背景下，这些对象可以是:DNAandproteinsequences.BimolecularStructures.Biological networkmotifs.Datafrommicroarraysandmassspectrometryexperiment:Clinicaloutcome.Diagnostics
机器学习定义 机器学习是这样一门学科：通过计算的手段，学习经验（也可以说是利用经验）来改善系 统的性能。 Mitchell 于1997给出了一个更形式化的定义： 假设用P（Performace）来评估计算机程序在某类任务T（Task）上的性能，若一 个程序通过利用经验E（Experience）在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关 于T和P，该程序对E进行了学习。 在生物医学信息学的背景下，这些对象可以是 • DNA and protein sequences • Bimolecular Structures • Biological network motifs • Data from microarrays and mass spectrometry experiment • Clinical outcome • Diagnostics
机器学习m机器学习主要通过计算的手段，利用经验来玫善系统自身的性能在计算机系统中，“经验"通常以"数据"形式存在。机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”（model)的算法，即“学习算法"(learningalgorithm）r()=“你好”语音识别9F()="g"图片识别f(区)=“6-5"（落子位置）机器学习~构建一个映射函数围棋F(“你好！”"Hello!"翻译f(x,0*)x+y或p(yx）输入输出模型
机器学习 围棋 机器学习 ≈ 构建一个映射函数 翻译 机器学习主要通过计算的手段，利用经验来玫善系统自身的性能在计算机系统中，"经验"通常以"数据 "形式存在。机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型” (model) 的算法，即 “学习算法” (learning algorithm） 语音识别 图片识别
机器学习的三要素模型线性方法：f(xe)=wTx+b-0/1广义线性方法：f(x,の）=wT中(x）+bgO热送消效09如果中（）为可学习的非线性基函数，f(x.0)就等价于神经双果90网络。输入学习准则期望风险R(f) =E(x:)~p(x)[C(f(x),9)],StaringPoint优化销入训练集D=（（x（））=1-N，验证集V，学习丰。梯度下降terafiana主随机始化的：a repeat对证练集D中的样本随机重排序：fornI-..Ndo从谢练集力中选敢样本（x）））51/更斯步款ac(m))0000end。until模型（x.6的）在验证集V上的循误车不再下降：FnaVae编出：0
机器学习的三要素