1. 从技术角度看，人工智能可分为哪些主要领域？
人工智能（AI）作为一门交叉学科，涵盖了多个子领域。以下是主要的技术分类：
1）机器学习（Machine Learning）：专注于开发算法和模型，使计算机能够在无需明确编程的情况下学习数据模式，并据此做出预测或决策。包括监督学习、无监督学习和强化学习。
2）深度学习（Deep Learning）：机器学习的一个子领域，使用多层神经网络建模复杂数据结构，广泛应用于图像识别、语音识别等任务。
3）自然语言处理（NLP）：研究计算机与人类语言的交互，涵盖语言理解、生成、情感分析和翻译等方向。
4）计算机视觉（Computer Vision）：使计算机能够“看懂”图像或视频，典型任务包括目标检测、图像分类、图像分割等。
5）机器人与自主系统（Robotics & Autonomous Systems）：关注具备环境感知、决策和控制能力的智能系统，如自动驾驶、服务机器人等。
6）专家系统（Expert Systems）：模拟人类专家的决策过程，借助知识表示和推理机制解决复杂问题。
7）知识表示与推理（Knowledge Representation & Reasoning）：研究如何以结构化方式表示知识并进行逻辑推理，包括本体、语义网络、推理机制等。
8）自然计算（Natural Computation）：借鉴自然现象开发计算模型，如进化算法、群体智能、量子计算等。
9）人工智能伦理与责任（AI Ethics & Responsible AI）：随着AI应用日益广泛，伦理、公平性、透明度、问责性等议题变得至关重要。
2. 机器学习中常用的算法和技术有哪些？
机器学习方法多种多样，常见的技术体系包括：
- 监督学习（Supervised Learning）：通过带标签数据训练模型，常见算法有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、深度神经网络等。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：从无标签数据中发现结构和模式，代表方法有K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）、关联规则挖掘等。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：通过环境交互学习最优策略，常见算法有Q-Learning、Deep Q-Network（DQN）、策略梯度等。
- 深度学习（Deep Learning）：依赖多层神经网络自动提取特征，代表模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。
- 集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个模型提高泛化能力，典型方法包括随机森林、梯度提升树（GBDT）、AdaBoost等。
- 特征工程（Feature Engineering）：通过数据清洗、特征选择、降维等手段，提升模型性能，是成功建模的重要环节。
- 超参数调优（Hyperparameter Tuning）：通过网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方式寻找最佳超参数组合，提高模型效果。
3. 常见的深度学习模型有哪些？
深度学习模型种类繁多，以下是部分典型代表：
- 卷积神经网络（CNN）：用于图像相关任务，如图像分类、物体检测。代表模型包括 LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet 等。
- 循环神经网络（RNN）：适合处理时间序列和文本数据，如语音识别、机器翻译。改进版本有 LSTM 和 GRU。
- 生成对抗网络（GAN）：由生成器与判别器组成，可用于图像、视频、文本等数据的合成。代表模型有 DCGAN、CGAN、CycleGAN 等。
- 自编码器（Autoencoder）：用于无监督学习和特征提取，通过输入重构实现学习。变种包括稀疏自编码器和变分自编码器（VAE）。
- Transformer：以注意力机制为核心，特别擅长处理长序列数据，是自然语言处理的核心架构（如BERT、GPT等）。
- 强化学习模型：如 DQN、Policy Gradient、DDPG 等，用于实现智能体在环境中的最优行为学习。
- 迁移学习模型：通过迁移预训练模型的知识加快训练速度和提升效果，常见有 VGG、ResNet、BERT 等。
- 注意力机制模型（Attention Models）：可聚焦输入的关键部分，是 Transformer 及其变体的核心组件。
4. 新手该看哪些资料？
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