# 人工智能技术图谱拆解 ## 1. 基础理论层 ### 1.1 数学基础 - 线性代数 - 向量与矩阵运算 - 特征值与特征分解 - 奇异值分解 - 概率论与统计 - 概率分布 - 贝叶斯定理 - 假设检验 - 微积分 - 导数与梯度 - 优化理论 - 积分应用 ### 1.2 计算机科学基础 - 算法与数据结构 - 复杂度分析 - 搜索与排序算法 - 图算法 - 计算机体系结构 - 并行计算 - GPU加速 - 分布式系统 ## 2. 核心技术层 ### 2.1 机器学习 - 监督学习 - 回归算法 - 线性回归 - 逻辑回归 - 分类算法 - 决策树 - 支持向量机 - k近邻算法 - 无监督学习 - 聚类算法 - K-means - 层次聚类 - 降维算法 - 主成分分析 - t-SNE - 强化学习 - Q-learning - 策略梯度 - 深度强化学习 ### 2.2 深度学习 - 神经网络基础 - 感知机 - 反向传播 - 激活函数 - 卷积神经网络 - 卷积层 - 池化层 - 经典架构 - 循环神经网络 - LSTM - GRU - 序列建模 - 生成对抗网络 - 生成器 - 判别器 - 训练过程 - 注意力机制 - 自注意力 - Transformer - BERT/GPT ### 2.3 自然语言处理 - 文本预处理 - 分词 - 词干提取 - 停用词过滤 - 词嵌入 - Word2Vec - GloVe - FastText - 语言模型 - n-gram - 神经语言模型 - 文本分类 - 机器翻译 - 情感分析 ### 2.4 计算机视觉 - 图像处理基础 - 滤波 - 边缘检测 - 形态学操作 - 目标检测 - R-CNN系列 - YOLO系列 - 图像分割 - 语义分割 - 实例分割 - 人脸识别 - 图像生成 ## 3. 应用技术层 ### 3.1 语音技术 - 语音识别 - 语音合成 - 声纹识别 ### 3.2 推荐系统 - 协同过滤 - 内容推荐 - 混合推荐 ### 3.3 机器人技术 - 运动控制 - 环境感知 - 路径规划 ### 3.4 自动驾驶 - 环境感知 - 决策规划 - 控制执行 ## 4. 支撑技术层 ### 4.1 数据处理 - 数据采集 - 数据清洗 - 数据标注 ### 4.2 计算框架 - TensorFlow - PyTorch - Keras - Scikit-learn ### 4.3 部署运维 - 模型压缩 - 模型部署 - 性能监控 ## 5. 交叉领域 ### 5.1 人工智能+ - AI+医疗 - AI+金融 - AI+教育 - AI+制造 ### 5.2 伦理与安全 - 算法公平性 - 隐私保护 - AI安全 ## 6. 发展趋势 ### 6.1 技术方向 - 自监督学习 - 联邦学习 - 可解释AI - 神经符号AI ### 6.2 产业应用 - 行业渗透深化 - 技术平民化 - 生态建设完善