1、第一堂课先让大家简单了解人工智能到底是什么以及现在最流行的人工智能的一些分支。人工智能是一个非常庞大的领域，所有现在流行的相关技术都属于其机器学习的分支，其中深度学习是机器学习中比较有难度也是最火热的领域之一。我们课堂中提到的人工智能都会泛指机器学习这个分支。
2、分布式计算技术：由于数据量巨大，需要采用分布式计算技术来实现高效处理。Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，它基于MapReduce算法实现了海量数据的并行处理。数据处理和分析技术：包括机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。
3、机器学习 机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。
1、机器学习四要素为：数据、模型、损失函数和优化算法。首先，数据是机器学习的基础。在监督学习中，数据通常包括输入数据和对应的目标输出。例如，在图像识别任务中，输入数据可能是一系列标记好的图像，目标输出则是图像中物体的类别。这些数据用于训练模型，使其能够学习到从输入到输出的映射关系。
2、算力：算力为人工智能提供了必要的计算能力支持。随着技术的发展，算力已经显著提高，使得复杂算法得以实现。 算法：算法是实现人工智能的关键，它决定了如何从数据中提取智能。主流算法分为传统机器学习算法和神经网络算法。近年来，随着深度学习的发展，神经网络算法达到了一个新的高潮。
3、人工智能系统的四要素为：大数据；人工智能的智能都蕴含在大数据中。如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。
4、首先，强化学习是一种机器学习方法，强化学习能够使Agent能够在交互式环境中年通过试验并根据自己的行动和经验反馈的错误来进行学习。
区别：目的不同：图像处理的主要目的是对图像进行增强、去噪、压缩等处理；计算机视觉的主要目的是通过图像识别、目标检测等技术对图像进行分析；机器学习的主要目的是对数据进行学习和预测；模式识别的主要目的是识别数据的模式。
其实都是相辅相成的关系。说白了计算机是白痴，需要通过图像处理，过滤掉图形的杂质，提取出一张干净的图像，突出要识别的重点。图形学也是差不多，是通过一系列算法，尽可能简化图像，但是又不想失真，很多时候往往是让图像变成黑白画面。
图像处理与模式识别则是更侧重于图像的基本处理技术和特征的提取与识别。这包括图像的预处理（如去噪、增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）、特征提取（如SIFT、HOG特征）以及模式分类等。这些技术在医学影像分析、人脸识别、指纹识别等场景中有着广泛的应用。
机器学习与模式识别：这个方向关注如何利用机器学习算法和模式识别方法来处理和分析感知数据，例如图像、语音、视频和传感器数据等。主要任务包括特征提取、分类、聚类、回归和异常检测等。计算机视觉与图像处理：该方向关注如何使计算机能够从图像和视频中获取有意义的信息。
图像处理（Image Processing）和计算机视觉（Computer Vision）是两个相关但有所区别的领域。它们之间的主要区别在于目标和处理方法。图像处理（Image Processing）主要关注对数字图像进行操作和改进，以便于更好地显示、存储或传输。图像处理的目标是对图像本身进行优化和处理，而不是理解图像中的内容。
