AI_概念学习_Chap5
《ai基础认识》课件
提高公众认知
加强人工智能的科普宣传，提 高公众对人工智能的认识和理
解，促进社会共同参与。
加强国际合作
在全球范围内加强合作和交流 ，共同应对人工智能的挑战和
机遇。
THANKS
感谢观看
计算机视觉的应用
计算机视觉在人脸识别、自动驾驶、智能监控等领域有着广泛的应用，如人脸门 禁、智能安防等。
03
CATALOGUE
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是一种利用人工智能技术，通过语音识别和自然语言处理技术，实现 人机交互的应用。
智能语音助手可以帮助用户查询信息、设置提醒、播放音乐等，为用户提供便利的 服务。
人工智能的发展历程
01
02
03
，机器开始 模拟人类的某些简单思维 和行为。
反思阶段
20世纪70年代，人工智能 发展遭遇瓶颈，人们开始 反思和调整研究方向和策 略。
应用阶段
20世纪80年代至今，随着 计算机技术和大数据的快 速发展，人工智能在各个 领域得到广泛应用。
人工智能可以通过分析大量的医疗数据， 辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定， 提高医疗效率和精度。
02
CATALOGUE
人工智能技术基础
机器学习
机器学习定义
机器学习是人工智能的一个重要分支 ，它利用算法使计算机系统能够从数 据中“学习”并进行自我优化和改进 。
机器学习分类
机器学习的应用
机器学习在语音识别、图像识别、自 然语言处理、推荐系统等领域有着广 泛的应用。
的突破。
强化学习
强化学习在决策优化、游戏等领域 的应用将更加广泛，实现更高效的 学习和决策。
自主智能系统
AI基础知识图文教程入门知识学习资料
AI基础知识图文教程入门知识学习资料人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机程序实现的智能行为。
它的目标是模仿人类的智能，通过学习、推理和问题解决来完成任务。
人工智能已经应用到各个领域，如机器人、语音识别、图像分析等。
本文将为您提供AI基础知识图文教程入门知识学习资料，帮助您了解人工智能的基本概念和应用。
一、什么是人工智能？人工智能是集计算机科学、哲学和心理学于一体的交叉学科。
它通过构建和设计智能机器，使其能够感知环境、学习知识、理解语言、进行推理以及自主思考等。
人工智能的目标是使机器能够像人类一样思考和工作。
二、人工智能的基本原理1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一。
它通过构建数学模型和使用算法来让机器从数据中学习和推断，进而完成各种任务。
常见的机器学习算法包括决策树、神经网络和支持向量机等。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机理解和处理人类语言的能力。
它包括语音识别、自动翻译、情感分析等技术，为机器与人类之间的沟通提供了重要的支持。
3. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频的能力。
它涉及图像识别、目标检测、图像分割等技术，广泛应用于人脸识别、图像搜索等领域。
4. 专家系统：专家系统是一种基于知识库和推理机制的人工智能应用技术。
通过将领域专家的知识转化为计算机程序，专家系统能够模拟专家的决策和推理能力，为用户提供专业的咨询和决策支持。
三、人工智能的应用领域1. 机器人技术：人工智能在机器人领域的应用越来越广泛。
智能机器人能够感知环境、学习和改进自身，实现自主导航、语音交互、物品抓取等复杂任务。
2. 语音识别：语音识别技术已经成为人工智能的一项重要应用。
它可以将人的语音信息转化为文本或命令，与智能音箱、智能助理等设备进行交互。
3. 图像处理：人工智能在图像处理领域的应用也非常广泛。
通过计算机视觉技术，机器可以识别图像中的物体、场景和人脸，实现人脸识别、图像搜索等功能。
人工智能课件第5章
循环神经网络原理
循环神经网络（RNN）是一种具有循 环结构的神经网络，能够处理序列数据。 它通过在网络中引入循环连接，使得网 络可以记住先前的信息，并将其应用于
当前的任务。
RNN的基本结构包括输入层、隐藏层 和输出层。隐藏层的状态会在每个时间 步长中更新，从而捕捉序列中的动态信
息。
RNN的训练过程采用反向传播算法 （BPTT），通过计算损失函数对模型 参数的梯度来更新模型参数，以最小化
通过不断地试错和学习，使得智能体能够找到一 种最优的行为策略，以最大化获得的累计奖励。
马尔可夫决策过程
马尔可夫决策过程的定义
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）是一种 用于描述强化学习问题的数学模型，具有马尔可夫性质。
马尔可夫决策过程的组成
包括状态集合、动作集合、转移概率、奖励函数和折扣因子等。
Q-Learning算法的应用
可用于解决各种离散状态和动作空间的强化 学习问题，如迷宫寻路、倒立摆控制等。
Policy Gradient算法
Policy Gradient算法的原理
Policy Gradient是一种基于策略迭代的强化学习算法，通过梯度上升法来优化策略参数，使得期 望回报最大化。
Policy Gradient算法的流程
人工智能课件第5章
目录
• 深度学习基础 • 卷积神经网络 • 循环神经网络 • 生成对抗网络 • 强化学习基础 • 人工智能伦理与安全性问题
01 深度学习基础
神经网络概述
神经网络的定义
神经网络的工作原理
一种模拟人脑神经元连接方式的计算 模型，通过多层神经元的组合和连接 实现复杂的功能。
通过前向传播计算输出结果，再根据 误差反向传播调整权重，不断迭代优 化网络参数。
AI基础知识图文教程入门知识学习
AI基础知识图文教程入门知识学习人工智能（AI）是当今科技领域最炙手可热的话题之一。
它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等众多领域，正在改变着我们的生活和工作方式。
本文将为你介绍AI的基础知识，帮助你入门学习。
一、什么是人工智能人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能行为来完成任务的技术和方法。
它涉及计算机科学、机器学习、数据分析等多个领域，并借鉴了神经科学、心理学和哲学等学科的研究成果。
人工智能的目标是使计算机具备感知、理解、学习和决策的能力，以及与人进行智能交互。
二、机器学习机器学习是人工智能的重要分支之一，它通过让计算机自动从数据中学习规律和模式，来改善性能。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
1. 监督学习监督学习是基于标记数据进行训练和预测的机器学习方法。
在监督学习中，算法通过从已有的标记数据中学习模式，来对新的未知数据进行预测。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树和支持向量机等。
2. 无监督学习无监督学习是一种从未标记的数据中学习模式和关系的机器学习方法。
与监督学习不同，无监督学习中没有预先给定的输出标记。
通过无监督学习，计算机可以发现数据中的隐藏模式和结构。
常见的无监督学习算法包括聚类和关联规则挖掘等。
3. 强化学习强化学习是一种通过试错来进行学习的机器学习方法。
在强化学习中，算法通过与环境进行交互，根据不同的行动获得奖励或惩罚，来自动调整其策略以获得最大化的累积奖励。
著名的强化学习算法包括Q-Learning和Deep Q-Network（DQN）等。
三、深度学习深度学习是机器学习的一种特殊形式，它利用人工神经网络模拟人脑的工作方式。
深度学习算法可以从数据中学习多个抽象层次的表示，从而实现更高级的特征提取和模式识别。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。
四、自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
人工智能导论PPT第五章
代码分析
提取语音特征
我们之前学习了如何把时域信号转换成频域信号。频域特征在语音识别系统 中应用得很广泛，但是真实世界的频域特征要更为复杂。一旦我们把一个信 号转换成频域，我们需要确保它可以以特征向量的形式供我们使用。这就涉 及到Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)了。MFCC是一种用于从 给定音频信号中提取频域特征的工具。
这一系列的处理主要包括了采样，量化和编码等步骤。 采样：采样就是在某些特定的时刻对模拟信号进行测量，对模拟信号在
时间上进行量化。具体方法是：每隔相等或不相等的一小段时间采样一 次。 量化：分层就是对信号的强度加以划分，对模拟信号在幅度上进行量化 。具体方法是：将整个强度分成许多小段。 编码：编码就是将量化后的整数值用二进制数来表示。
其中，x表示隐含状态，y—可观察的输出， a—转换概率，b—输出概率。
代码判断解析
小结
在这一章中，我们学习了语音识别相关技术。我们讨论了如何 处理语音信号及相关概念。我们学习了将语音信号可视化，并 通过傅里叶变换将其从时域变为频域。我们还使用一些预定义 的参数来生成了语音信号。最后我们讨论了MFCC特征提取和HMM 模型，并用这些知识构建了一个可以识别口语单词语音识别系 统。
在Markov chain的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态， 也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移，与不同的状态改变相关的概率叫做转于时序的概率模型，是在马尔科夫链的基础上， 增加了观测事件（observed events），即把马尔科夫链原本可见的状态序列 隐藏起来，通过一个可观测的显层来推断隐层的状态信息。其中，隐层映射 到显层通过发射概率（emission probability）或观测概率（observation probability）来计算，隐层状态之间的转移通过转移概率（transition probability）获得。
人工智能基础知识入门
人工智能基础知识入门第一章概述人工智能的定义和应用领域人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指模拟和延伸人类的智能行为的一门科学。
人工智能研究致力于研究、开发以及应用智能机器，使其能够像人类一样思考、学习、理解和解决问题。
人工智能的应用已经渗透到各个领域，包括医疗、金融、交通、教育、安全等。
第二章人工智能基础技术2.1 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它使机器能够通过数据自动学习和改进，而无需明确编程。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习通过已知的输入和输出数据，训练机器进行分类和预测。
无监督学习则通过分析输入数据集的结构和模式，进行聚类和关联分析。
强化学习则是通过奖励和惩罚机制，让机器通过试错来学习和改进。
2.2 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它结合了大规模神经网络和大量数据的训练，以模拟人类的神经网络和认知过程。
深度学习的核心是人工神经网络，它由多个神经元层次组成，通过反向传播算法来训练网络和调整权重。
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
第三章人工智能的应用领域3.1 医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用日益广泛。
通过对海量的医疗数据进行分析和挖掘，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗决策，提高疾病识别和治疗效果。
同时，人工智能还可以应用于医疗影像诊断、基因组学研究等领域，提高医学研究的效率和准确性。
3.2 金融领域人工智能在金融领域的应用能够帮助金融机构提高风险管理和预测能力，实现智能化的客户服务和投资决策。
例如，人工智能可以通过分析金融市场的大数据，预测股票价格和市场趋势；同时，人工智能还可以应用于信用评估、欺诈检测等金融业务中，提高安全性和效率。
3.3 交通运输人工智能在交通运输领域的应用可以提高交通安全、减少交通拥堵，提升交通效率。
例如，智能交通系统可以通过交通监控摄像头识别交通违规行为，提供实时的交通信息，帮助交警和司机及时调整行车路线。
ai相关概念
目录
• AI定义及发展史 • 机器学习 • 深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • AI伦理与法律问题
AI定义及发展史
01
AI定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指使计算机或机器像人一样具备智能 、学习、推理、感知、理解、判断等能力的一门科学。
情感分析：对大量文本数据进行情感分 析，帮助企业了解客户的反馈和情绪。
智能客服：通过NLP技术理解客户的问 题并自动回复，提高客户满意度和服务 效率。
智能推荐：通过分析用户的历史数据和 行为，推荐相关的产品或服务。
计算机视觉
05
计算机视觉的定义和应用领域
定义
计算机视觉是人工智能领域的一个分支 ，旨在让计算机能够像人类一样通过视 觉感知和理解周围环境。它涉及对图像 和视频进行分析、理解和解释，以实现 识别、跟踪和决策等功能。
01
02
自动驾驶
利用计算机视觉技术实现对车辆周围 环境的感知和理解，以实现自动驾驶 功能。
03
医疗影像分析
通过计算机视觉技术对医学影像进行 自动分析和解释，以辅助医生进行诊 断和治疗。
05
04
智能家居
通过计算机视觉技术实现对家居环境 的感知和理解，以实现智能控制和自 动化管理。
AI伦理与法律问题
06
AI伦理和法律问题的应对策略
01
建立多学科交叉的AI伦理与法律研究团队，包括计算
机科学、法学、哲学、社会学等领域的专家学者。
02
加强国际合作与交流，共同研究和制定AI伦理与法律
问题的解决Байду номын сангаас案。
03
建立健全的监管机制，加强对AI技术和应用的监管和
《人工智能》第5章学习智能体-概念学习概念学习
对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程 序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那 么我们称这个计算机程序在从经验E中学习
11
学习问题的标准描述
西洋跳棋学习问题
任务T：下西洋跳棋 性能标准P：比赛中击败对手的百分比 训练经验E：和自己进行对弈
手写识别学习问题
任务T：识别和分类图像中的手写文字 性能标准P：分类的正确率 训练经验E：已知分类的手写文字数据库
Humidity Normal
High High High
Wind Strong Strong Strong Strong
Water Warm Warm Warm Cool
Forecast Same Same Change Change
EnjoySport Yes Yes No Yes
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概念学习任务
< , , , , , >
// 所有的样例都是反例
30
概念学习任务
形式化描述 已知 实例集X ▪ 每个实例x由6个属性描述，每个属性的取值范围已确定 假设集H ▪ 每个假设h描述为6个属性的取值约束的合取 （∩） 目标概念c ▪ 一个布尔函数，变量为实例，即： c:x->{1,0} 训练样例集D ▪ 目标函数（或目标概念）的正例和反例 求解 H中的一假设h，使对于X中任意x，h(x)=c(x)
问题产生器
以当前的假设作为输入，输出一个新的问题，供执行系统去 探索。
23
小结：设计一个学习系统
基本设计方法和步骤
Step1: 明确任务T、性能度量P Step2: 训练经验E Step3: 选择目标函数及其表示 Step4: 选择目标函数的学习算法 Step5: 最终设计
ai入门图文教程
ai入门图文教程AI入门图文教程（1000字）人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一项跨领域的研究，旨在模拟人类智能的理论、方法、技术以及应用系统。
AI技术已经在医疗、交通、金融等各个领域得到了广泛的应用。
如果您也想了解基本的AI知识并入门，本文将为您提供一个简单的AI入门图文教程。
第一步：了解AI的基本概念AI是人工智能的缩写，它是一种通过计算机模拟人类智能的技术。
智能可以表现为对复杂问题的理解、推理和解决能力。
AI的应用领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等。
通过学习这些基本概念，您将能够更好地理解和应用AI技术。
第二步：学习机器学习机器学习是AI的一个重要分支，它是指计算机通过学习数据和模式，从而可以进行自主学习和推理的能力。
您可以选择学习一些常见的机器学习算法，比如线性回归、决策树和神经网络。
通过学习这些算法，您将能够理解机器学习的基本原理，并能够编写自己的机器学习程序。
第三步：了解深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它基于神经网络模型，通过多层次的非线性变换来提取和学习数据的高层次特征。
深度学习可以用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。
学习深度学习可以让您熟悉神经网络的基本结构和训练方法，从而可以运用深度学习算法解决实际问题。
第四步：实践项目完成一个实践项目是学习AI的重要一步。
您可以选择一个感兴趣的问题，通过数据分析和建模，使用机器学习或深度学习算法解决该问题。
比如，您可以选择使用机器学习算法来预测某种疾病的患病率，或者使用深度学习算法来识别图像中的物体。
通过实践项目，您将能够将理论知识应用到实际中，并提高自己的分析和解决问题的能力。
第五步：持续学习和更新知识AI是一个快速发展的领域，新的算法和技术层出不穷。
因此，持续学习和更新知识是非常重要的。
您可以通过参加学术会议、阅读专业书籍和参与在线课程来跟进最新的AI研究和应用。
在不断学习和实践的过程中，您将不断提高自己的AI技术水平，并能够跟上这个变化迅速的领域。
人工智能PPT chapter5_1
22
人工智能及其应用
23
5.2.1 生物神经元
一、信息的产生
神经元间信息的产生、传递和处理是一种电化学活动。
神经元状态： 静息 兴奋 抑制
膜电位： 极 化 去极化 超极化
人工智能及其应用
17
5.1.3 知识学习策略
4、归纳学习 归纳学习是基于归纳推理的一种学习。归纳推理 (Inductive Infrerence)是另一种推理过程。归纳推理 能够对输入的信息进行推广(generalization)并且选择 其中较理想的结果。与逻辑推理比较，归纳推理不是保 真变换，而是“保假”变换，即若推理是假，那么归纳 出的结论也是假的。 比如命题：鸟会飞，有保假性可知，若A不是鸟，那 么A就不会飞。归纳推理是人类最重要的一种思维方式， 它也是发现科学定律和定理的思想武器。按其有无教师 指导，分为实例学习及观察与发现学习。
人工智能及其应用
3
5.1.1 知识学习概述
• 机器学习的定义 是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的 学科。它是人工智能中最具有智能特征的前沿研究领域之 一。机器学习(这里指符号学习)是靠学习程序(或称为学习 系统)实现的。学习程序的输入是数据、事实等各种各样的 信息，输出则是知识，即概念、规则(规律)等。
人工智能及其应用
12
5.1.2 知识学习原理
3、学习系统的基本要求 • (1)具有适当的学习环境： 所谓学习系统的环境，是 指学习系统进行学习时的信息来源。 • (2)具有一定的学习能力： 环境仅是为学习系统提供 了相应的信息和条件，要从中学到知识，还必须具有 适当的学习方法和一定的学习能力。 • (3)能够运用所学知识求解问题： 学以致用，对人这 样，对学习系统也是如此。 • (4)能通过学习提高自身性能： 提高自身性能，是学 习系统应该达到的最终目标。也就是说，一个学习系 统应该能够通过 学习增长知识、提高技能、改进性能， 使自己能做一些原来不能做的工作，或者可以把原来 能做的工作做得更好。
《人工智能基础》第五章课件
• 局部最优解
∃ > 0: ∗ ≤ ,
∀: ∈ and − ∗ ≤
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人工智能与优化
• 很多人工智能任务可以建模为优化问题：
Page .
离散优化与连续优化
• 根据优化变量的取值，优化问题可以分为连续优化（变量是
实数）和离散优化（如布尔变量、整数变量）
• 目标函数： 表示希望进行优化的指标。
• 优化变量：min 表示我们希望对 进行极小化，其下标
表示优化变量
• 约束：s.t. 是 subject to 的缩写，表示其后的式子是对变量
的“约束”，即要求 满足的条件。 ℎ ≤ 0 被称为“不等式
约束”； = 0 被称为“等式约束
1. 随机生成包含足够数量的染色体的生物种群；
2. 计算种群中每个个体的“适应度”（fitness）；
3. 根据适应度随机选择竞争中胜出的个体，适应度越高，相应个体被选
中的概率越高；
4. 胜出的个体进行杂交（交换染色体），并以一定概率进行变异，生成
子代个体；
5. 转到第2步，进行下一代的繁衍。
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5.3 智能优化方法
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凸集与凸函数
定义 集合 是凸集（convex set）, 当且仅当
1 + 1 − 2 ∈ , ∀ ∈ 0,1 , ∀2 , 2 ∈
定义在凸集上的函数 是凸函数（convex function），当且仅当
1 + 1 − 2 ≤ 1 + 1 − 2 ,
• 一般而言，连续优化易于求解
从当前解出发，可以根据梯度等信息感知不同方向上的
人工智能ArtificialIntelligence第五章ppt课件
理论研究和应用研究也有了新的突破，机器学习的研究进入了全 面的、系统化的时期。
主要成果有：
一方面传统的符号学习的各种方法已日臻完善。Michalski等 将AQ11扩充为一个多功能学习系统AQ15，ID3算法中使用了熵，从 而使决策树归纳得到了很大的改进。
科学发现系统BACON开辟了无导师学习的两个重要研究领域。
神经网络学习在消沉了一段时期后又重新蓬勃发展起来了，同时 计算机硬件技术的高速发展也为开展大规模和高性能的人工神经 网络提供了保障，使得基于神经网络的连接学习从低谷走出，发 展迅猛。其中Rumelhart等人提出的BP模型，提供了一个训练多层 网络的实际可行的方法，克服了Perceptron的大部分局限性。
史忠植 人工智能： 机器学习
13
归纳学习
• 归纳学习的分类和研究领域：
–符号学习
• 监督学习： –实例学习：系统事先将训练例子（经验数据）分类：正 、负例子。由于它产生规则，所以也称为概念学习
• 无监督学习：事先不知道训练例子的分类 –概念聚类： –机器发现
• 神经网络：本质上是实例学习，为区别起见，称为联结学习
2020/12/18
史忠植 人工智能： 机器学习
7
机器学习发展阶段
七十年代的发展阶段：
由于当时专家系统的蓬勃发展，知识获取成为当务之 急，这给机器学习带来了契机，主要侧重于符号学习 的研究。机器学习的研究脱离了基于统计的以优化理 论为基础的研究方法，提出了基于符号运算为基础的 机器学习方法，并产生了许多相关的学习系统，
–环境提供给学习环境的例子是低水平的信息，这是 在特殊情况下执行环节的行为。学习环节归纳出的 规则是高水平的信息，可以在一般情况下用这些规 则指导执行环节的工作
AI基础教程入门
AI基础教程入门人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟、延伸人类智能的方式，使计算机系统具备像人类一样的感知、思考、决策和学习能力。
随着科技的迅猛发展，AI正在各行各业中得到广泛应用，成为当今社会的热门话题。
本教程旨在向读者介绍AI的基本概念、分类和应用，并提供一些入门学习的资源和建议。
一、AI的基本概念AI的核心思想是模拟人类智能的一些关键方面，例如感知、推理和决策能力。
感知包括理解、分析和处理各种形式的音频、图像和文本数据。
推理涉及根据已有信息进行逻辑推理和问题求解。
决策包括在给定情境下选择最优行动。
二、AI的分类根据不同的分类方式，AI可以分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能是指在特定领域具备高度智能的计算机系统，如语音识别、图像识别和自然语言处理。
强人工智能则是指具备与人类智能相媲美的综合智能的计算机系统，可以在各个领域进行复杂的推理和决策。
三、AI的应用领域人工智能的应用涵盖了众多领域，包括医疗保健、金融服务、交通运输、教育和娱乐等。
其中，医疗保健领域的AI应用可以帮助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗服务的质量和效率；金融服务领域的AI 应用可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测，保护客户的权益；交通运输领域的AI应用可以实现智能交通控制和无人驾驶技术，提高交通安全性和效率；教育领域的AI应用可以个性化教学，提供更好的学习体验；娱乐领域的AI应用可以开发虚拟现实游戏和影视内容，提供沉浸式的娱乐体验。
四、AI学习的资源和建议对于初学者来说，了解AI的基本概念和原理是入门的基础。
可以阅读一些入门教材和参考书，如《人工智能简史》、《机器学习》等。
同时，参加一些在线课程和培训班也是一个不错的选择，如Coursera和edX等平台提供了很多优质的AI课程。
此外，参与一些AI社区和论坛，与其他AI爱好者交流和分享经验也能够提高学习效果。
总结：AI作为一门前沿科技，正在改变着我们的生活和工作方式。
人工智能概述教学课件
人脸识别技术在安全监控、门禁系统、移动支付等领域广泛应用，提高了安全性和 便利性。
人脸识别技术的代表产品有微软的Face API、腾讯的优图等。
智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用人工智能 技术开发的客户服务机器人，它能够 自动回答用户的问题和解决用户的需 求。
总结词
AI与物联网的结合将推动智能家居、智能制造、智能城市等领域的发展，实现更高效、更便捷的数据采集、分析 和应用。
详细描述
物联网设备数量庞大，产生的数据量巨大，需要借助AI技术进行高效处理和应用。通过将AI技术与物联网结合， 可以实现设备的智能化控制、预测性维护、智能安防等功能。
AI在医疗领域的应用
人工智能在医疗领域的应用包 括医学影像分析、疾病诊断和 治疗辅助等。
智能客服
利用人工智能技术实现智能问 答、语音交互等功能，提高客 户服务效率和用户体验。
自动驾驶
利用人工智能技术实现车辆自 主驾驶，提高交通效率和安全 性。
金融科技
人工智能在金融领域的应用包 括风险评估、智能投顾、反欺 诈等。
智能家居
游戏AI的代表产品有AlphaGo等。
04
人工智能的挑战与伦理问题
数据隐私与安全
数据隐私
随着人工智能技术的广泛应用，数据隐私保护成为重要挑战。需要采取措施确 保个人数据不被滥用或泄露，包括数据加密、访问控制和匿名化等技术手段。
数据安全
保护人工智能系统免受恶意攻击和数据篡改的威胁，需要加强网络安全防护和 数据备份恢复机制，以确保数据完整性。
人工智能的就业影响
就业机会
人工智能的发展将创造新的就业机会，包括机器学习工程师、数据科学家等新兴 职业。
人工智能基础知识
常见深度学习模型介绍
卷积神经网络（CNN）
专门用于处理图像数据的深度 学习模型，通过卷积操作提取 图像特征，逐层抽象形成高层 特征表示。
循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据的深度学 习模型，通过循环神经元的自 连接捕捉序列数据中的时序信 息。
教育改革
AI的发展要求教育体系 进行相应改革，以培养 适应未来社会的人才。
THANKS
感谢观看
计算机视觉应用领域
计算机视觉的应用领域非常广泛，包括工业自动化、医疗、安全、交通、娱乐等多个领域 。
常见计算机视觉技术介绍
图像分类
图像分类是根据图像的语义信息将不同类 别图像区分开来，是计算机视觉中重要的
基本问题之一。
图像分割
图像分割是指将图像中具有特殊意义的不 同区域分开来，这些区域互不相交，每个
人工智能基础知识
汇报人：XX
2024-01-12
• 人工智能概述 • 机器学习原理及实践 • 深度学习原理及实践 • 自然语言处理技术及应用 • 计算机视觉技术及应用 • 人工智能伦理、法律与社会影响
01
人工智能概述
定义与发展历程
定义
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术 及应用系统的一门新的技术科学。
02
机器学习原理及实践
机器学习基本概念
训练数据
用于训练机器学习 模型的数据集。
特征
数据的属性或特征 ，用于描述数据。
学习算法
从数据中自动提取 模型性能的数据集 。
标签
数据的目标值或结 果，用于监督学习 。
人工智能AI培训 人工智能讲解课件(完整内容直接使用)
壹
I n t r o d u c t i o n To A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e F o u n d a t i o n
人工智能（计算机科学的一个分支）
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、 开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应 用系统的一门新的技术科学
智能
人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研 究。普遍被认为是人工智能相关的研究课题
1
空间技术
空间技术，是探索、开发和利用太空以及地球以外天体的综合性工程技术，亦称航天技术。1957年 10月4日，苏联成功发射了世界上第一颗人造地球卫星，标志着人类跨入了航天时代
2
能源技术
新能源技术是高技术的支柱，包括核能技术、太阳能技术、燃煤、磁流体发电技术、地 热能技术、海洋能技术等。其中核能技术与太阳能技术是新能源技术的主要标志，通
入选理由：经过多年的演进，人工智能发展进入了新阶段。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人 工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工 智能发展规划》。《规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保 障措施，为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础。
70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定 条件下某种解的概率.由于当时计算机已 有巨大容量
70年代许多新方法被用于AI开发，如MINSKY的构造理论. 另外DAVID MARR提出了机器视觉方 面的新理论
强人工智能(BOTTOM-UP AI)
强人工智能观点认为有可能制造出真 正能推理（REASONING）和解决问 题（PROBLEM_SOLVING）的智能 机器，并且，这样的机器能将被认为
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28
概念学习任务
Example 1 2 3 4
Sky Sunny Sunny Rainy Sunny
AirTemp Warm Warm Cold Warm
Humidity Normal High High High
Wind Strong Strong Strong Strong
Water Warm Warm Warm Cool
5
待学习的组件
智能体的组件包括
条件-行动规则 世界的演变知识 效用信息 目标 …..
例：训练出租车司机
教官喊刹车 尝试在不同的路面上刹车
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反馈类型
监督式学习(Supervised learning)
每个实例具有正确的回答
如：物体识别、条件-行动规则
非监督式学习(Unsupervised learning)
问题
递归定义 运算效率低 不可操作
通常要完美地学习V的可操作的形式非常困难
一般地，我们仅希望学习算法得到近似的目标函数V’，因此学习目标函数的过程常称为 函数逼近
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Step3 选择目标函数及其表示
函数的不同表示方法 状态表 二次多项式函数 神经网络 注意
一方面，我们总希望选区一个非常有表现力的描述，以最大 可能地逼近理想的目标函数 另一方面，越有表现力的描述需要越多的训练数据，使程序 能从它表示的多种假设中选择
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学习问题的标准描述
西洋跳棋学习问题
任务T：下西洋跳棋 性能标准P：比赛中击败对手的百分比 训练经验E：和自己进行对弈
手写识别学习问题
任务T：识别和分类图像中的手写文字 性能标准P：分类的正确率 训练经验E：已知分类的手写文字数据库
机器人驾驶学习问题
任务T：通过视觉传感器在四车道高速公路上驾驶 性能标准P：平均无差错行驶里程（差错由人类的监督裁定） 训练经验E：注视人类驾驶时录制的一系列图像和驾驶指令
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Step3 选择目标函数及其表示
一个简单的表示法
对于任何给定的棋盘状态，函数V可以通过以下棋盘参数的 线性组合来计算。 x1，黑子的数量 x2，红子的数量 x3，黑王的数量 x4，红王的数量 x5，被红子威胁的黑子数量 x6，被黑子威胁的红子数量
目标函数
V(b)=w0+w1x1+w2x2+…+w6x6 其中，w0…w6是权值，表示不同棋局特征的相对重要性 至此，问题转化为学习目标函数中的系数（即权值）
问题
这个函数的学习很困难，因为提供给系统的是间接 训练经验
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Step3 选择目标函数及其表示
更合理的目标函数V
一个评估函数，V: B→R，它为任何给定棋局赋予一个数值评分，给好的棋局赋予较高的 评分
根据V能够轻松地找到当前棋局的最佳走法
对于集合B中的任意棋局b，V(b)定义如下
如果b是一最终的胜局，那么V(b)=100 如果b是一最终的负局，那么V(b)=-100 如果b是一最终的和局，那么V(b)=0 如果b不是最终棋局，那么V(b)=V(b’)，其中b’是从b开始双方都采取最优对弈后可达到的 终局
解答路线 鉴定器
训练样例
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Step5:最终设计 最终设计
执行系统
用学会的目标函数来解决一系列 训练样例。
泛化器
以训练样例为输入，产生一个输出假设，作为它对目标函数 的估计。
实验生成器
以当前的假设作为输入，输出一个新的问题，供执行系统去 探索。
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概念学习问题的定义
什么是概念
许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一般概念 概念可被看作一个对象或事件集合，它是从更大的集合中选 取的子集，或在这个较大集合中定义的布尔函数
概念学习问题的定义
给定一个样例集合及每个样例是否属于某个概念的标注，怎 样推断出该概念的一般定义，又称从样例中逼近布尔函数
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概念学习任务
形式化描述 已知 实例集X 每个实例x由6个属性描述，每个属性的取值范围已确定 假设集H 每个假设h描述为6个属性的取值约束的合取 目标概念c 一个布尔函数，变量为实例 训练样例集D 目标函数（或目标概念）的正例和反例 求解 H中的一假设h，使对于X中任意x，h(x)=c(x)
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归纳假设的一个基本假定
对于未见实例最好的假设就是与训练数据最佳拟合的假设
归纳学习假设
任一假设如果在足够大的训练样例集中很好地逼近目标函数， 它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。
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大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
概念学习的定义 一个例子 作为搜索问题的概念学习 FIND-S 候选消除算法
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大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
概念学习的定义 一个例子 作为搜索问题的概念学习 FIND-S 候选消除算法
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Find-S：寻找极大特殊假设 ：
使用more_general_than偏序的搜索算法
从H中最特殊假设开始，然后在假设覆盖正例失败时将其 一般化
Find-S算法 1. 将h初始化为H中最特殊假设 2. 对每个正例x – 对h的每个属性约束ai 如果x满足ai 那么不做任何处理 否则将h中ai替换为x满足的另一个更一般约束 3. 输出假设h
语音识别
学习驾驶车辆
ALVINN
学习分类新的天文结构 学习以世界级的水平对弈西洋双陆棋
TD-Gammon
通过百万次的与自己对弈来学习策略
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什么是机器学习
什么是机器学习
计算机程序通过经验来提高某种任务处理性能的过 程
学习的定义
对于某类任务 任务T和性能度量 性能度量P，如果一个计算机程 任务 性能度量 序在T上以P衡量的性能随着经验 经验E而自我完善，那 经验 么我们称这个计算机程序在从经验 中学习 经验E中学习 经验
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大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
概念学习的定义 一个例子 作为搜索问题的概念学习 FIND-S 候选消除算法
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概念学习任务
例子
目标概念
Aldo进行水上运动的日子，表示为布尔函数EnjoySport
给定一个样例集D
每个样例表示为属性的集合
任务目的
基于某天的各属性，预测EnjoySport的值
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设计一个学习系统
基本设计方法和步骤
Step1: 明确任务T、性能度量P Step2: 训练经验E Step3: 选择目标函数及其表示 Step4: 选择目标函数的学习算法 Step5: 最终设计
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Step1. 明确任务和性能度量
西洋跳棋学习问题
任务T：下西洋跳棋 性能标准P：击败对手的百分比
学习作为系统的一种构造方法是有用的
把智能体放置在真实环境中而不是写出所有的规则
学习可以修正智能体的决策机制以提高性能
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学习智能体
执行元件是前面所介绍的各种智能体的整体 学习元件可根据评论元件得出的结论来修正执行元件 设计时： 先设计执行元件，然后才是学习元件
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学习元件
关注要素
将要学习的是执行元件的哪个组件 可获得的反馈类型 如何表示学习到的知识
Forecast Same Same Change Change
EnjoySport Yes Yes Yes Yes
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概念学习任务
表示假设的形式（目标函数的表示）
实例的各属性约束的合取式
令每个假设为6个约束（或变量）的向量，每个约束对应一 个属性可取值范围 ？任意本属性可接受的值 明确指定的属性值 φ 不接受任何值 假设的例子 <?, Cold, High, ?, ?, ?> <?, ?, ?, ?, ?, ?> // 所有的样例都是正例 < φ, φ, φ, φ, φ, φ> // 所有的样例都是反例
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Step4 : 选择目标函数逼近算法
每个训练样例表示成二元对
<b，Vtrain(b)> b是棋盘状态，Vtrain(b)是训练值 比如，<<x1=0,x2=0,x3=1,x4=0,x5=0,x6=0>,100>
训练过程
从学习器可得到的间接训练经验中导出上面的训练样例 调整系数wi，最佳拟合这些训练样例
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小结： 小结：设计一个学习系统
基本设计方法和步骤
Step1: 明确任务T、性能度量P Step2: 训练经验E Step3: 选择目标函数及其表示 Step4: 选择目标函数的学习算法 Step5: 最终设计
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大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
概念学习的定义 一个例子 作为搜索问题的概念学习 FIND-S 候选消除算法
训练样例的分布能多好地表示实例分布
最终系统的性能P是通过后者来衡量的
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Step3 选择目标函数及其表示
目标函数ChooseMove
ChooseMove: B→M
接受合法棋局集合中的棋盘状态作为输入，并从合法走 子集合中选择某个走子作为输出
学习任务转化为学习像ChooseMove这样某个特定 的目标函数
每个实例未给出正确的回答
强化学习(Reinforcement learning)
从强化物中学习
如：旅途结束未收到消费
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学习的知识表示
博弈中效用函数的线性加权多项式 决策树 贝叶斯网络 神经网络 命题逻辑、一阶逻辑
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大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
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机器学习的成功案例
学习识别人类的讲话
记为hj more_general_than_or_equal_to hk，或hj ≥g hk
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假设的一般到特殊序