62页PPT入门人工智能：从核心概念到实战避坑指南

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刚接触 AI 时，最容易在基础概念上栽跟头。比如把梯度下降和反向传播混为一谈——其实前者是优化算法，后者是计算梯度的链式法则。常见误区还有：

认为 CNN 的卷积核必须是正方形（实际可矩形）
以为 RNN 只能处理时序数据（其实能处理任何拓扑结构）
混淆损失函数和评估指标（如用准确率直接做反向传播）

这些偏差会导致后续学习像搭错了地基的房子。举个例子，有人试图用交叉熵损失函数直接优化 AUC 值，结果模型完全无法收敛。

那 62 页 PPT 其实构建了清晰的层级结构：

graph TD
    A[人工智能] --> B[机器学习]
    A --> C[规则系统]
    B --> D[监督学习]
    B --> E[无监督学习]
    B --> F[强化学习]
    D --> G[深度学习]
    G --> H[CNN/RNN/GAN]

必须掌握的 5 个核心公式：

Softmax 函数：$\sigma(z)j = \frac{e^{z_j}}{\sum$}^K e^{z_k}
交叉熵损失：$L = -\sum y_i\log(\hat{y_i})$
卷积运算：$(f*g)[n] = \sum_{m=-\infty}^{\infty} f[m]g[n-m]$
LSTM 门控：$f_t = \sigma(W_f\cdot[h_{t-1},x_t]+b_f)$
梯度下降：$\theta_{t+1} = \theta_t – \eta\nabla_\theta J(\theta)$

通过实测 ResNet18 在 RTX 3090 上的表现：

指标	TensorFlow 2.4	PyTorch 1.8
静态图速度	128 samples/s	N/A
动态图速度	117 samples/s	135 samples/s
GPU 显存占用	6.2GB	5.8GB

选择建议：

需要部署到移动端选 TensorFlow Lite
研究新模型用 PyTorch 更方便调试
工业级流水线推荐 TFX 全家桶

# 数据预处理关键步骤
from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化到 [0,1] 并增加通道维度
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)  # 从 (60000,28,28) 变为(60000,28,28,1)

# one-hot 编码（注意别用 sklearn 的 LabelBinarizer）y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)

模型构建时注意 batch_size 的影响：

model = Sequential([Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    MaxPooling2D((2,2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')  # 这里用 softmax 不是 sigmoid！])

# batch_size 建议从 32 开始尝试
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',  # 分类问题别用 mse
              metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=32,  # 太大显存爆炸，太小收敛慢
                    epochs=10,
                    validation_split=0.2)

显存不足(OOM)：
现象：训练时突然崩溃
解决方案：
- 减小 batch_size（建议以 2 的倍数调整）
- 用混合精度训练（policy = tf.keras.mixed_precision.Policy('mixed_float16')）
推理速度慢：
现象：线上请求超时
解决方案：
- 转换模型为 TF-TRT 格式
- 对 CPU 部署用 OpenVINO 优化
安卓端崩溃：
现象：App 闪退
解决方案：
- 模型量化（converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]）
- 检查是否包含 x86 架构 so 库