本课程由山东大学开设，专注于探讨信息科技及人工智能领域的最新进展和挑战。学生将学习到如何运用先进的人工智能技术解决实际问题，并探索未来科技发展趋势。
在本节课上，老师以幽默风趣的方式深入讲解了人工智能的进一步内容。从图像识别与物体感知开始，详细介绍了图像识别及物体检测的相关算法，并阐述了实例分割技术的应用及其评价方法。
图像识别是计算机视觉中的重要任务之一，需要大量的标注样本数据来训练选定的神经网络模型和损失函数。在获取到图像或视频后，计算机视觉的任务就是从这些内容中提取出有关的信息，如对象类别、位置以及它们之间的关系等。
该技术的应用领域包括人脸识别与检测、医学影像分析及疾病诊断、自动驾驶系统等。自然语言处理（NLP）则是人工智能和语言学交叉研究的产物，其核心在于将人类的语言信息转化为计算机能够识别的形式，并反向转化以供人理解。
在物体检测中，一种常见的方法是先确定图像中的潜在目标边框，在此基础上进行分类。区域卷积网络(R-CNN)通过标准化这些边框后输入神经网络来完成这一过程；而Fast R-CNN则进一步减少了计算量。微软亚洲研究院的任少卿等人提出了另一种策略——利用特征图上的像素生成锚定边框，再由另一个名为RPN（Region Proposal Network）的神经网络进行分类和回归处理。
人工智能的发展需要模拟自然智能的基本特性之一是对周围环境物体感知的能力，这激发了图像识别与物体检测的研究热潮。卷积神经网络通过局部连接及参数共享的方式有效提取图像特征，并减少过拟合现象以提高模型性能。
2007年，斯坦福大学的李飞飞教授创立了ImageNet项目，旨在促进视觉目标识别算法和软件的发展。该项目提供了一个包含大量图片的数据集供研究人员训练模型，并从2010年起每年举办大规模挑战赛。随着神经网络深度的增加，图像识别精度显著提高。
后续的研究则侧重于通过扩大网络规模（如加深、加宽或提升输入分辨率）来进一步改善性能。谷歌团队提出了一种同时增大网络深度与宽度的方法，即EfficientNet，并在此基础上开发了一系列新的算法模型以优化精度和规模的比例关系。
5星
