AI课程知识框架：基础概念、应用领域与伦理趋势解析

该思维导图概述了AI课程的知识框架，包括基础概念、机器学习、深度学习、应用领域及伦理与趋势。基础概念涵盖AI的定义、历史及核心领域；机器学习细分为监督学习与无监督学习；深度学习探讨神经网络基础及典型结构；应用领域包括计算机视觉、自然语言处理及生成式AI；伦理与趋势涉及AI伦理问题及前沿发展，最后介绍主要工具框架如TensorFlow与PyTorch。

源码

# AI课程知识框架
## 基础概念
### 定义与历史
- AI定义
- 发展阶段
  - 弱AI vs 强AI
  - 三次浪潮发展史
  - 关键人物与事件
### 核心领域
- 机器学习
  - 发展历程
- 深度学习
  - 有监督学习
  - 无监督学习
  - 神经网络架构
    - 深度神经网络的形成
## 机器学习
### 监督学习
- 回归与分类
  - 线性回归
  - 决策树/SVM
  - 逻辑回归
- 评价指标
  - 准确率
  - 召回率
  - F1-score
### 无监督学习
- 聚类与降维
  - K_means
    - K值选择
  - PCA
    - 主成分选择
- 关联规则
  - Apriori算法
  - FP-Growth算法
### 评估方法
- 性能指标
  - 混淆矩阵
  - ROC曲线
- 交叉验证
  - K折交叉验证
  - 自助法
## 深度学习
### 神经网络基础
- 神经元模型
- 激活函数
  - 前向传播
    - 计算过程
  - ReLU/Sigmoid
    - 适用场景
### 典型网络结构
- CNN
  - 卷积层
  - 池化层
- RNN
  - 循环神经网络
    - LSTM
    - GRU
- Transformer
  - 自注意力机制
  - 位置编码
### 训练优化
- 反向传播
- 正则化
  - 梯度下降
    - Adam优化器
  - Dropout
    - 防止过拟合
## 应用领域
### 计算机视觉
- 目标检测
  - YOLO算法
  - Faster R-CNN
- OCR
  - CRNN模型
  - 使用场景
### 自然语言处理
- 分词
  - 词向量
  - n-gram模型
- 语义理解
  - Transformer
    - BERT
    - GPT
  - 语言模型
### 生成式AI
- GAN
  - 生成对抗原理
  - 应用实例
- Diffusion
  - 扩散过程
  - 应用领域
## 伦理与趋势
### AI伦理
- 数据隐私
  - GDPR规范
  - 数据透明性
- 算法偏见
  - 公平性评估
  - 解决方案
### 前沿发展
- 大模型
  - 训练资源
  - 应用潜力
- 多模态
  - GPT原理
  - CLIP跨模态
  - 多模态学习的挑战
### 工具框架
- TensorFlow
  - 计算图机制
  - 静态图 vs 动态图
- PyTorch
  - 动态图优势
  - 常用API与函数

图片