AI时代：技术演变、应用与未来挑战

# AI时代
## AI的演变
### 发展历程
#### 符号主义AI
##### 早期AI语言
###### LISP
###### Prolog
#### 专家系统
#### 深度学习崛起
##### 神经网络的进化
###### 早期感知机
###### 深度卷积神经网络(CNN)
### 规则系统的挑战
#### 复杂性与可扩展性
### 机器学习的变革
#### 监督学习
#### 无监督学习
#### 半监督学习
#### 迁移学习
## 大数据时代的人工智能
### 大数据驱动的模式识别
#### 特征工程
#### 模型训练
### GPU并行计算能力的提升
#### 高性能计算与云计算
#### 分布式计算框架
## AI应用
### 手机美颜技术
#### 图像处理算法
### 聊天机器人
#### 自然语言理解(NLU)
#### 自然语言生成(NLG)
#### 上下文管理
### 新闻推荐系统
#### 协同过滤算法
#### 用户画像构建
#### 内容推荐机制
### 在线翻译
#### 神经机器翻译(NMT)
#### 语音识别与生成
### 虚拟现实技术
#### 人机交互
#### 感知与模拟
## AI学派
### 符号主义
#### 逻辑推理
#### 知识表达
### 连接主义
#### 神经网络
##### 前馈网络
##### 递归网络
### 行为主义
#### 强化学习算法
##### Q-learning
##### 深度强化学习
## 人工智能定义
### 概念解析
#### 数据、信息、知识的关系
#### 智能的定义
## AI的机遇和挑战
### 机遇
#### 产业升级
##### 制造业智能化
##### 服务业自动化
#### 智能服务的崛起
### 挑战
#### 数据隐私
##### GDPR合规要求
##### 数据匿名化
#### 安全问题
##### 网络攻击
##### 算法歧视
#### 伦理问题
##### AI决策透明度
##### 人工智能与人类关系
## 应具备的AI能力
### 懂工具
#### 数据处理工具
#### 可视化软件
### 懂编程
#### Python、R语言
#### 机器学习框架
### 懂模型
#### 模型选择与评估
#### 参数调优
### 懂业务
#### 行业理解
#### 商业模型构建