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人工智能PPT完整版

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映了计算机“思维”的创造灵感、拥有直觉、获得情感。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类更加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与存储
第二阶段感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内部、外部的状态和变化，理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
THREE
第三部分发展成果
3
三发展成果
发
➢ 人机对弈：
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程：
猎鹰系统等
➢ 模式识别：
2D/3D/ 多维识别系统
➢ 知识工程：
专家系统，智能搜索引擎等
FOUR
第四部分发展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点：人工智能是否会引发技术爆炸？
发展争议人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
“人类制造机器就是为了让机器在某些方面强于人类，但是机器在某些方面超越人类不意味着机器有能力学习其他方面的能力，或者将不同的信息联系起来而做超越

人工智能ppt课件免费

人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工智能将在各个领域发挥更大的作用，如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类的智能行为，实现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用，可以帮助医生提高诊断准确性和效率。
人工智能可以通过分析大量的医疗数据和病例，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像分析，自动识别病变和异常情况，提高医学影像诊断的准确性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和推理等智能行为，实现机器的自主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出现，主要研究领域包括专家系统和自然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应用于各个领域，包括自动驾驶、智能家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算机技术和大数据的发展，人工智能技术逐渐成熟，机器学习、深度学习等领域取得重要突破。

人工智能课件(PPT 85页)

第一章概述
• 1.1 什么是人工智能？人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动，如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划和编程，甚至驾车骑车等，都需要智能。如果机器能够完成这些任务的一部分，那么就可以认为机器已经具有某种程度的“人工智能”。
什么是人工智能？
• 从思维基础上讲，它是人们长期以来探索研制能够进行计算、推理和其它思维活动的智能机器的必然结果；从理论基础上讲，它是信息论、控制论、系统工程论、计算机科学、心理学、神经学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗透的结果；从物质和技术基础上讲，它是电子计算机和电子技术得到广泛应用的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人的思维过程的话，那么联结主义则试图从微观上解决人类的认知功能，以探索认知过程的微观结构。联结主义从人脑模式出发，建议在网络层次上模拟人的认知过程。所以，联结主义本质上是用人脑的并行分布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义（Logicis）、心理学派（ Psychlogism）或计算机学派（Computerism）。该学派认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展，到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代表的成果为启发式程序LT（逻辑理论家），人们使用它证明了38个数学定理，从而表明了人类可利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能？
• 1983年 Elaine Rich “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推
理、规划、设计、思考、学习等思维活动，解决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson

人工智能介绍ppt课件

能的发展。
➢ 1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适
应能力的西洋跳棋程序。
➢ 1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机（LT)的
数学定理证明程序。
➢ 1958年,麦卡锡建立行动规划咨询系统 ➢ 1960年纽厄尔等研制通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智能
人工智能简介
2024/9/9
1
➢目录
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明“机器学习”这个词，将其定义
为“不显式编程地赋予计算机能力的研究
领域”。而能够进行机器学习的便是人工智
能。
2024/9/9
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
2024/9/9
5
1
人工智能是什么？
➢ 定义小结
➢是研究、开发用于模拟、延伸和扩
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实现帮忙用户解决问题，其主要是帮忙用户解决生活类问题。
2024/9/9
10
Part 3 人工智能面临的问题
2024/9/9
11
3
人工智能面临的问题
➢ 人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关于伦理、道德的大讨论，这有可能会在一定时间内阻碍机器人的发展，但总的来说，科技是第一生产力，左右着人类的进程，至于伦理、道德体系只是科技的衍生物，大不了推倒重建，更何况，我们已有了如此成熟的法律监管制度，估计不会把自己搞瘫痪。如此看来，对人工智能技术伦理问题的研究也就成为重中之重，机器人伦理问题近年来也引起许多学者和社会大众的关注 [1]

(完整版)人工智能介绍PPT课件

Part 3 人工智能面临的问题
2023/11/27
3
人工智能面临的问题
人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关于伦理、道德的大讨论，这有可能会在一定时间内阻碍机器人的发展，但总的来说，科技是第一生产力，左右着人类的进程，至于伦理、道德体系只是科技的衍生物，大不了推倒重建，更何况，我们已有了如此成熟的法律监管制度，估计不会把自己搞瘫痪。如此看来，对人工智能技术伦理问题的研究也就成为了重中之重，机器人伦理问题近年来也引起了许多学者和社会大众的关注 [1]
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2023/11/27
人工智能视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2023/11/27
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智能的发展。
2023/11/27
4
人工智能的未来
对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天，我们要始终贯彻以人为本的原则，马克思说过，“人是人的最高本质。”对于人工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技术保持同步，要未雨绸缪但要避免过度敏感。在这条智能走向智慧的路上还会有更多的问题将接踵而至，而我们要做的就是不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
能语言LISP。 1972-1976年，费根鲍姆研制MYCIN专家系统，用于协助内科医生诊断细
菌感染疾病，并提供最佳处方。 1981年,中国人工智能学会在长沙成立 1991年,”弗里茨”问世 1995年,”深蓝”更新程序，新的集成电路将其思考速度达到每秒300万

人工智能最新版ppt课件

介绍基于传统方法和深度学习的目标检测算法，如HOG+SVM、Faster踪的基本原理和实现方法，如光流法、Mean Shift、CamShift等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号的分析和处理，提取出语音中的特征参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。

《人工智能介绍》PPT课件

2023REPORTING 《人工智能介绍》PPT课件•人工智能概述•机器学习技术•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•人工智能伦理、法律与社会影响目录20232023REPORTINGPART01人工智能概述定义第一次浪潮（20世纪60年代-7…第二次浪潮（20世纪80年代-9…第三次浪潮（21世纪初至今）萌芽期（20世纪50年代-60年…发展历程人工智能（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。

人工智能的发展大致经历了以下几个阶段人工智能的概念被提出，并出现了一些早期的理论和方法。

基于符号逻辑的专家系统得到广泛应用，但由于技术限制和理论缺陷，人工智能进入低谷期。

机器学习算法的兴起，尤其是神经网络技术的快速发展，为人工智能的复苏奠定了基础。

深度学习技术的突破，以及大数据、云计算等技术的支持，使得人工智能在各个领域取得了显著成果。

定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能的技术原理主要包括感知、认知和行动三个层面。

感知层面通过传感器等设备获取外部环境信息；认知层面通过算法对获取的信息进行处理和分析，实现知识的表示、学习和推理；行动层面则根据认知结果做出相应的决策或行为。

核心思想人工智能的核心思想在于模拟人类的智能行为，包括学习、推理、决策等。

通过不断地学习和优化算法，提高机器的智能化水平，使其能够自主地完成复杂的任务。

应用领域人工智能已经渗透到各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能制造、智慧城市等。

其中，自然语言处理使得机器能够理解和生成人类语言；计算机视觉使得机器能够识别和理解图像和视频；智能机器人则能够自主完成各种复杂任务。

前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。

例如，在医疗领域，人工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在交通领域，自动驾驶技术将改变人们的出行方式；在金融领域，智能投顾和风险管理将提高金融服务的效率和质量。

ai人工智能PPT模板(2024)

04
8
非监督学习
01
02
03
04
聚类分析（Clustering）
降维技术（Dimensionality Reduction）
关联规则学习（Association Rule Learning）
异常检测（Anomaly Detection）
2024/1/27
9
强化学习
马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes）策略梯度方法（Policy Gradient Methods）
5
应用领域与前景展望
应用领域
人工智能已经广泛应用于各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能家居、智慧医疗、智慧交通等。它正在改变我们的生活方式和工作方式，提高生产力和生活质量。
前景展望
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。它将帮助我们解决许多复杂的问题和挑战，推动社会的进步和发展。同时，随着人工智能技术的不断成熟和完善，其应用场景也将更加广泛和深入。
应用场景
智能家居控制、虚拟现实、增强现实、智能机器人等。
2024/1/27
26
07
人工智能伦理、法律与社会影响
2024/1/27
27
数据隐私保护问题探讨
2024/1/27
数据收集和使用
AI系统需要大量数据进行训练和优化，但数据的收集和使用必须符合相关法律法规和伦理规范，确保个人隐私得到保护。
2024/1/27
池化层
对卷积层输出进行降采样，减少数据维度，提高模型泛化能力。
全连接层
将卷积层和池化层提取的特征进行整合，输出最终分类或回归结果。

人工智能介绍ppt课件

应对策略：需要建立多元化的数据收集与处理方法，不断提高模型的可解释性，加强隐私保护与安全性，构建以人为中心的设计理念，以及加强跨学科研究与合作。
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式，如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律法规，以保障人类利益。
0
3
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1
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5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技术，已应用于图像识别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下的自动驾驶技术实现了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络，通过模拟人脑的神经网络结构，实现对大量数据的高效

《人工智能AI》课件

自然语言处理
01
02
03
自然语言处理定义
自然语言处理是人工智能的一个子领域，它研究如何让计算机理解和生成人类语言。
自然语言处理技术
自然语言处理的技术包括词法分析、句法分析、语义理解和文本生成等。
自然语言处理应用
自然语言处理的应用非常广泛，如智能客服、机器翻译、语音助手等。
计算机视觉
《人工智能AI》PPT 课件
目录
• 引言 • 人工智能技术基础 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 结论
01
引言
人工智能的定义
01
人工智能：指让计算机模拟人类的思考和行为过程，实现人机交互，提升机器的智能化水平，为人类提供更好的服务。
02
人工智能涉及多个学科领域，包括计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学等。
深度学习
深度学习定义
深度学习是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络来处理大
规模数据并实现复杂的功能。
深度学习原理
深度学习的原理是通过构建多层次的神经网络结构，将输入数据逐步抽象和表示，最终实现高级
别的任务。
深度学习应用
深度学习的应用非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言
处理、推荐系统等。
人工智能的发展将带动相关产业的发展，促进经济的增长。
我们如何适应和利用人工智能
培养人工智能人才
加强人工智能领域的教育和培训，培养具备专业知识和技能
的人才。
制定合理政策
政府应制定合理的人工智能政策，规范其发展，保护公众利益。
鼓励企业创新
鼓励企业加大人工智能技术的研发和应用，推动技术创新和产业升级。

40套人工智能PPT模板

D
2024/1/24
14
04 计算机视觉技术与应用
2024/1/24
15
计算机视觉基本概念及原理
2024/1/24
计算机视觉定义
通过图像传感器获取场景图像，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，实现对场景的感知、认知和决策。
计算机视觉原理
基于图像处理、模式识别、机器学习等技术，对图像中的目标进行检测、识别、跟踪和行为分析，实现对场景的感知和理解。
机器学习的工作流程
数据预处理、特征提取、模型训练、评估与优化。
2024/1/24
8
常见机器学习算法及应用场景
线性回归、逻辑回归等回归算法：用于预测连续值，如股票价格、销售额等。
K近邻、决策树、随机森林等分类算法：用于分类问题，如垃圾邮件识别、疾病诊断等。
聚类算法如K均值、层次聚类等：用于无监督学习任务，如客户细分、图像分割等。
安防领域
利用计算机视觉技术对监控视频进行处理和分析，实现人脸识别、行为分析、异常检测等功能，提高安防监控的效率和准确性。
自动驾驶领域
通过计算机视觉技术对车载摄像头获取的图像进行处理和分析，实现车道线检测、车辆检测、行人检测等功能，为自动驾驶系统提供感知和决策支持。
医疗领域
利用计算机视觉技术对医学影像进行处理和分析，实现病灶检测、辅助诊断等功能，提高医疗诊断的准确性和效率。
03
深度学习的应用场景
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，推动了人工智能的发展。
10
自然语言处理技术与应用
03
2024/1/24
11
自然语言处理基本概念及原理
自然语言处理定义

人工智能AIPPT(24张)

2020/10/5
投融资--企业巨头抢滩人工智能产业链
• 谷歌在2013年收购8家机器人公司，2014斥资6亿美元收购人工智能初创企业
• 雅虎收购深度学习公司lookflow和图像标注公司iqengine • Facebook收购语音识别及机器翻译公司mobile technologies • IBM投资10亿美元组建Watson人工智能部门
2000 第二次AI冬天
真正爆发的前夜
In China
• 1981年，中国人工智能学会艰难成立，2004，挂靠中国科学技术学会
• 1986-2000 专著面世，把智能控制和智能自动化列入国家科技攀登计划
• 2001-- 人工智能发展得到各方支持，并上升为国家战略（2014.06 机器人革命有望成为新一轮工业革命的一个切入点和重要增长点；2015.03 中国制造2025 ；2015.07 国务院印发《关于积极推进互联网+行动指导意见》）
规则
1
对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每次只能下一子。
2
猜先。这时围棋开始时一个必须的步骤，因为围棋的先手占有很大的优势。
3
目的就是尽量多的占领棋盘上有限的地盘。古语云：金角银边。
4 吃子：必须将对方棋子所有的气都堵上。
2020/10/5
2020/10/5
柯洁
1
2
3
4
1997
2003
AI 人工智能
沙特公民-Sophie
2020/10/5
目录
人工智能
AlphaGo
科研伦理
2020/10/5
2020/10/5
1
人工智能
Artificial Intelligence

ai人工智能人工智能介绍PPT

2 、三大要素与智能人类的智能：物质(碳)+能量(生物电)→ (生物)信息人造的智能：物质(硅)+能量(物理电)→ (电子)信息
一、人工智能的基本内容
3 、信息、知识和智能
信息是由数据表达的
客观事实
知识是由智力对信息进行加工后所形成的对客观世界规律性的认识
智能是指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力
洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人香农(C.E.Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员
参加人会议结果
莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学
· 对智能的严格定义有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识
二、AI的定义及其研究目标
（一）AI的定义
2 、认识智能的观点
思维理论智能来源于思维活动，智能的核心是思维，人的一切知识都是思维的产物。可望通过对思维规律和思维方法的研究，来揭示智能的本质。
知识阈值理论智能取决于知识的数量及其可运用程度。一个系统所具有的可运用知识越
古希腊伟大的哲学家和思想家，创立了演绎法。德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。
图灵（ 1912—— 1954）
莫克利（ 1907—— 1980）
英国数学家， 1936年创立了自动机理论，自动机理论亦称图灵机，是一个理论计算机模型。
美国数学家、电子数字计算机的先驱，他与埃克特(J.P.Eckert)合作， 1946年研制成功了世界上第一台通用电子计算机ENIAC

人工智能技术简介(PPT 25页)

就像省略号一样，毫无休止地忙下去，翻开历史的长卷，我们看到牛顿在忙着他的实验；爱迪生在忙着思考；徐霞客在忙着记载游玩；李时珍在忙着编写《本草纲目》。再看那位以笔为刀枪的充满着朝气与力量的文学泰斗鲁迅，他正忙着用他独有的刀和枪在不停地奋斗。忙是省略号，确定了一个目标那么就一直忙下去吧!这样的忙一定会忙出生命灵动的色彩。忙是惊叹号。世界上的人都在忙着自己的事，大自然亦如此，小蜜蜂在忙，以蜂蜜为回报。那么人呢?居里夫人的忙，以放射性元素的发现而得到了圆满的休止符；爱因斯坦在忙，以相对论的问世而画上了惊叹号；李白的忙，以那豪放的诗歌而有了很大的成功；张衡的忙，因为那地动仪的问世而让世人仰慕。每个人都应该有效率的忙，而不是整天碌碌无为地白忙。人生是有限的、短暂的，因此，每个人都应该在有限的生命里忙出属于他的惊叹号；都应在有限的生命里忙出他的人生精彩篇章。忙是万物、世界、人生中都不可缺少的一部分。作为这世上最高级动物的我们，我们在忙什么呢 ?我们要忙得有意义，有价值，我们要忙出属于我们的精彩。我们的忙不能永远是问号，而应是省略号和感叹号。忙就要忙得精彩，忙得不亦乐乎。解剖：本文将生活中的一句口头禅 “忙得不亦乐乎”机智翻新，拟作标题，亮出一道美丽的风景。并据此展开述说，让人神清气爽。文章开篇扣题，亮出观点：忙，是人生中一个个步骤，不能碌碌无为地白忙，要忙就忙得精彩，忙得不亦乐乎。然后，作者分别用问号、省略号、惊叹号巧妙设喻，抓住这三种标点符号的特征，摆实事，讲道理，入情入理，入理入心。深刻地阐明人生忙，忙要像问号一样，经常问问自己，不能盲目，不能瞎忙，要忙得有意义；人生如四季一样是有规律的，要选准目标，像省略号一样，毫无休止地忙下去，忙出生命灵动的色彩；而人生有限，每个人都应有限的生命里忙出属于他的惊叹号，忙出人生精彩的篇章。结尾，作者用一个段落总结全文，照应开头，照应题目，有力收束。【精题解析】阅读下面的材料，根据要求作文。在一处地势十分险恶的峡谷，谷底奔腾着咆哮的急流，峡谷间有一座索桥，几根光秃秃、晃悠悠的铁索横在峡谷间，它是通过这个地方的唯一路径，这里经常有人因为失足而跌入深谷。有一天，有三个人来到了这里。一个聋子，一个瞎子，还有一个健康的人。聋子看看这座桥，很害怕，但是他听不到急流的声音，他用眼睛看着脚下步伐，很顺利地过去了。瞎子不知峡谷的险恶，他心平气和，十分稳妥地通过了。第三个人是健康人，一直犹豫不敢走这索桥，可是又没有其他路可走。于是，他十分紧张地硬着头皮走上索桥，到了桥中央，他看到脚下万丈深渊，云雾升腾，听到谷底急流咆哮，早已两腿颤颤，面如土色，一不小心跌下桥去。请就“不要把困难看得太明白”为话题写一篇文章。[注意]①所写内容必须在话题范围之内。试题引用的材料，考生在文章中可用也可不用。②立意自定。③文体自选。④题目自拟。⑤不少于800字。 ⑥不得抄袭。解析：有时候，把困难看得太明白，分析拟人脑思维，现在大约已经相当于 2~3岁孩子的智力水平。深度学习（即一种）。

人工智能介绍ppt课件

的就业机会和经济增长点。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结果有影响的特征，作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、调节灯光亮度、查询天气等。
智能客服
提供24小时在线服务，解答用户问题、处理投诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播放、电话拨打等功能，提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中的关键特征，并与已知模式进行匹配，实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术，
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模型进行评估，衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别，使得同一簇内的数据相似度高，不同簇间的数据相似度低。

第8课走近人工智能(共24张PPT+视频)

回顾小结
人工智能的具体应用
人工智能的发历程
人工智能的概念认知
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
体验一：自然语言处理/语音识别
体验二：机器学习
AI 写诗
小冰师承1920年以来的519位中国现代诗人，学习了他们的上千首诗，每学习一轮需要0.6分钟，经过1万次的迭代学习，100个小时后，她获得了创作现代诗的能力。如果让人类把这些诗读1万遍，大概需要100年。
体验三：文字识别
体验四：图像识别
动物识别：
植物识别：
1.蓝凤冠鸠 2.海豹 3.耳廓狐 4.猫鼬
1.黄丽 2.延药睡莲 3.黄秋英 4.生石花
测试：这两张人像你们觉得哪张是真正的人？
人工智能合成
真人
第一次人工智能浪潮（1956年-1976年）：思维过程符号化阶段人类对于人工智能的理解是：智能=（）。第二次人工智能浪潮（1976年-2006年）：神经网络发展阶段人类对于人工智能的理解是：智能=（）第三次人工智能浪潮（2006年至今）：机器学习发展阶段人类对于人工智能的理解是：智能=（）
这些生活中的细节你发现了吗？
汽车开入停车场，无人控制的栏杆会自动抬起。你的行程码和健康码记录着你的行程信息和健康信息。使用人脸解锁手机、支付、进车站。你父母手机上同一个软件，打开后推荐的东西却是不一样的。。。。。。。
走进人工智能
人工智能（artificial intelligence），英文缩写为AI，它是以机器为载体，模拟、延伸和扩展人类智能的一门科学，研究领域包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等

人工智能ppt课件

定义与发展历程定义第一次浪潮发展历程第二次浪潮萌芽期第三次浪潮人工智能应用领域计算机视觉通过图像处理和计算机图形学等技术，将图像转换为机器可理解的信息，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。

自然语言处理研究计算机理解和生成人类自然语言文本的能力，应用于机器翻译、情感分析、智能问答等领域。

语音识别与合成将人类的语音转换为文本或命令，以及将文本转换为自然的语音输出，应用于智能语音助手、无障碍交流等领域。

智能机器人结合机械、电子、计算机等技术，实现机器人的自主导航、语音识别、人脸识别等功能，应用于家庭服务、工业生产等领域。

基础层技术层应用层030201人工智能产业链结构逻辑回归（梯度提升树（Linear Regression ）Random Forests ）010203040506监督学习算法02030401非监督学习算法K 均值聚类（K-means Clustering ）层次聚类（Hierarchical Clustering ）主成分分析（Principal Component Analysis ）自编码器（Autoencoders ）强化学习算法学习（Q-learning）策略梯度（Gradients神经网络基本原理前向传播神经元模型解释神经网络如何通过前向传播算法计算输出值。

反向传播卷积层池化层CNN应用RNN基本原理01长短期记忆网络（LSTM）02RNN应用03词法分析与词性标注词法分析研究单词的内部结构，包括词根、词缀、词干等，以及单词的形态变化规则。

词性标注为每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等，以便理解单词在句子中的角色和含义。

应用在信息检索、机器翻译、智能问答等领域中，词性标注有助于提高文本处理的准确性和效率。

1 2 3句法分析依存关系抽取应用句法分析与依存关系抽取情感分析和意见挖掘情感分析01意见挖掘02应用03图像分类与目标检测图像分类目标检测评估指标图像分割与场景理解图像分割场景理解评估指标三维重建与虚拟现实三维重建虚拟现实评估指标语音信号特性语音信号预处理语音信号特征提取阐述语音信号的物理特性、时域特性、频域特性以及倒谱特性等。