人工智能入门教程：定义、概念、路径与应用探索

# 人工智能入门教程
## 人工智能的定义
- 模拟人类智能行为的计算机系统
- 支持自主学习和适应能力
## 基本概念
### 机器学习
- 定义
- 算法分类
  - 监督学习
  - 无监督学习
  - 强化学习
### 深度学习
- 神经网络
  - 前馈神经网络
  - 卷积神经网络
  - 循环神经网络
- 重要性
### 自然语言处理
- 任务
  - 文本分类
  - 机器翻译
  - 情感分析
### 计算机视觉
- 任务
  - 图像分类
  - 物体检测
  - 图像生成
## 学习路径
### 阶段一：基础知识
- 数学
  - 线性代数
  - 概率论
  - 微积分
  - 统计学
- 理论基础
  - 算法与复杂性
  - 数据结构
### 阶段二：编程语言
- Python
  - 广泛应用
  - 丰富的库和框架支持
  - NumPy, Pandas, Matplotlib
- 其他语言
  - R
  - Julia
## 实践
- 在线课程
  - Coursera
  - edX
  - Udacity
- 阅读相关书籍
- 完成项目
  - Kaggle比赛
  - 开源项目贡献
## 应用场景
### 医疗
- 疾病诊断
- 医疗影像分析
### 金融
- 风险管理
- 交易算法
### 自动驾驶
- 感知系统
- 决策算法
### 智能家居
- 语音助手
- 安全监控
## 伦理与社会影响
- 关注法律法规
  - 数据隐私
  - 安全标准
- 关注伦理问题
  - 偏见与歧视
  - 责任和透明度