模式识别与人工智能本科毕业论文范文（人工智(4)

2. 计算机科学与技术（CS）

计算机与科学技术专业的主要课程都有：

这个专业毕业后，可以从事计算机相关领域研究、开发、设计、技术管理等工作，还是与人工智能交叉很多的。

3. 软件工程

软件工程涉及到的课程和学习内容主要有：

程序设计语言，数据库，软件开发工具，系统平台，标准，设计模式等方面。在

现代社会中，软件应用于多个方面。典型的软件比如有电子邮件，嵌入式系统，人机界面，办公套件，操作系统，编译器，数据库，游戏等。

这些方面对于人工智能也很接近，在以后的工作中可以依靠所学内容进入人工智能领域。

据小编所了解的就是以上三种专业，很贴近人工智能行业，当然了，具体发展方向还是看个人了，希望这些能对你有用。

4、AI人工智能技术是通过怎样的实现人脸识别和图片识别的？

用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。

单说图片识别：

这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。

可以分为以下几步：

第一步：数据的预处理。

图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。

就像这样：

总共有60000张这样的图片，而图片的标签（也就是结果）也是已知的（0~9），那么设输入为x输出为y，

计算机是无法读懂图片的，所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。

矩阵：

x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算，将28×28 的矩阵，转换为一个1×784的向量（一维矩阵）。这里的x是28×28×1，这个1表示的是单通道，也就是只有一种颜色。如果是彩片的话，那么就应该是28×28×3，这个3表示的是RGB三个颜色通道。

y就是一个数字，0~9。

有些算法还会降x，y进行归一化，也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。

第二步：抽取特征。

卷积（特征提取）的具体计算方法：

其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filter W0、filter W1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b = output。这里的W是我们最终要训练出来的。

计算方法：

w0与x蓝域做内积（对应位置相乘后相加）：

f1第1层 = 0×1+ 0×1+ 0×1 + 0×-1+ 1×-1+ 1×0 + 0×-1+1×1+1×0 = 0

f1第2层 = 0×-1+0×-1+0×1 +0×-1+0×1+1×0 +0×-1+2×1+2×0 = 2

f1第3层 = 0×1+0×0+0×-1+ 0×0+2×0+2×0+ 0×1+0×-1+0×-1+ = 0

那么根据神经网络得分函数：f（x，w） = wx+b

这里的b =1

那么输出的得分值就为f1+f2+f3+b = 0+2+0+1 =3

最右边绿色的矩阵第1行，第1列，就是3

将卷积核在输入矩阵滑动，

同理可以计算

这里的输出叫做特征图。

这里就可以看出，经过卷积核Filter（滤波器），将图片浓缩了，浓缩之后，再进行一次非线性的处理，用一些非线性的函数将线性结果非线性化（叫做激活函数），这层叫作卷积层。

这里只是一层，大型数据集（输入很多的情况）一层是不够的，需要很多层，输入-卷积-输出-卷积-输出........。

比如VGG-16，就有16个卷积层。

进一步浓缩叫做池化层。

同样有一个filter，将特征图进行MAX（取最大值）或者MEAN（取均值），进一步浓缩特征。

浓缩完特征之后，接着后面的层叫做全连接层。

就是将权重参数W（矩阵），分别乘以池化完成的结果，得到最终的分类结果比如前边所说的0~9的手写字体，要分10个类别，如果池化完成的结果是1×64，那么全连接层就应该是64×10，最终得到1×10的矩阵，就是分类0~9的结果。

文章来源：《模式识别与人工智能》 网址: http://www.mssbyrgznqks.cn/zonghexinwen/2022/1213/835.html