今天就分享一下AI和它的应用场景介绍，总共94页的PPT。最近几年，AI这事儿确实是挺热的，感觉像是浪潮一样，给咱们的生活和工作都带来了挺大变化。其实大家都知道AI是啥吧，简单来说就是机器模仿人脑的智能。那这到底是怎么一回事呢？咱们一起来聊聊。 首先，机器要能感知世界，能看见东西、听懂人说话。然后还得有推理能力，能根据现有的知识来解决问题。更高级一点的话，机器还得学会协同控制，把视觉、语言和推理能力都整合起来，就跟人或者机器人那样行动。而且现在AI在生活中越来越常见了，遵守伦理道德也成了对它的要求。这些能力说到底都来自于机器学习，也就是从海量数据中归纳总结出规律。 从技术实现上来说，AI有很多种算法流派。有基于符号主义的逻辑推理，有搜索问题的算法，还有现在最火的机器学习。当然还有强化学习和博弈对抗算法。这些算法合在一起构成了强大的技术图谱。不过得说一句，人类的智能和机器智能还是不一样的。人有常识系统，能从微小的征兆推断大局变化。机器更多时候还是按照规则行事。所以咱们常说的“人工智能”其实是个大概念，包括机器学习、深度学习这些。 要想把一个机器学习应用做好，得有一套标准化的流程。这个过程就像做实验一样严谨。先得明确业务问题，收集、清洗数据。然后选择合适的算法训练模型，评估它的效果。最后应用到实际场景里去维护。 监督学习是比较常用的一种方式，就是给机器看一大堆带标签的数据（比如甜不甜的芒果），让它学会怎么预测结果。为了衡量模型好坏还得定义损失函数。但有时候模型在训练数据上表现好得很却在新数据上不行了，这就是过拟合或者欠拟合。为了平衡这个矛盾，研究人员就引入了结构风险最小化的概念。 具体到算法上像线性回归可以用来预测商品销量；决策树通过树形结构来分类数据；朴素贝叶斯主要用于概率分类问题；随机森林是通过多棵树来做预测等等这些都是很重要的工具。 总之这就是关于AI和它应用场景的介绍内容了。报告里还有更多详细的内容大家可以参考一下哦！