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人工智能培训课件ppt
人工智能的核心
让机器具备自主学习和决策的能 力，以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
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。
发展阶段
20世纪80年代，随着计算 机技术和算法的进步，人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调，共同制定人工智 能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中，应强化 伦理意识，尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制，对人工智能 的开发和应用进行监管，确保其符合伦理 和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力，实现人机交 互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视，导致不公平的结 果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时，如何确定责任并进行问责是一个 重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规，以确保个人数据的 安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策，对人工智能的开发和应 用进行监管，以确保其安全、公正和合法。
让机器具备自主学习和决策的能 力，以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
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。
发展阶段
20世纪80年代，随着计算 机技术和算法的进步，人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调，共同制定人工智 能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中，应强化 伦理意识，尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制，对人工智能 的开发和应用进行监管，确保其符合伦理 和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力，实现人机交 互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视，导致不公平的结 果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时，如何确定责任并进行问责是一个 重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规，以确保个人数据的 安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策，对人工智能的开发和应 用进行监管，以确保其安全、公正和合法。
高级人工智能课件
人工智能的历史与发展
起步阶段
20世纪50年代，人工智能概念初 步形成，机器开始模拟人类的某 些简单思维过程。
高速发展阶段
21世纪初，随着大数据、云计算 和深度学习等技术的突破，人工 智能进入高速发展期。
反思阶段
20世纪70年代，人工智能遭遇技 术瓶颈，发展一度停滞。
应用阶段
20世纪80年代，人工智能开始应 用于实际场景，如专家系统、智 能控制等。
立体视觉
通过多幅不同角度的图 像，获取物体的三维信 息，实现三维场景的重
建。
光流分析
研究图像中像素的运动 模式和趋势，用于运动
目标的检测和跟踪。
Part
05
强化学习
强化学习基本概念
强化学习定义
强化学习是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互，智能体不断学习如何选择或 优化行为，以最大化累积奖励。
特征提取
从图像中提取出具有代表性的 特征，如边缘、角点、纹理等 ，以便进行更高级的处理。
三维重建
通过多幅图像的信息，利用计 算机视觉技术构建出物体的三
维模型。
计算机视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的物体检测、定位和识别 ，提高生产效率和产品质量。
智能交通
用于车辆检测、交通拥堵分析、道路 状况评估等，提高交通管理和安全水 平。
常见的强化学习算法
1 2
Q-learning
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法， 通过不断更新Q值表来逼近最优策略。
Policy Gradient Methods
策略梯度方法是基于策略的强化学习方法，通过 直接优化策略来获得最优解。
3
Actor-Critic Methods
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(AI) PPT
要使计算机能思985)
[使之自动化]与人类的思维相关的活 动,诸如决策、问题求解、学习等活 动(Bellman, 1978)
像人一样行动的系统
通过对计算模型的使用来进行心智 能力的研究(Charniak & McDemontt, 1985)
对使得知觉、推理和行动成为可能 的计算的研究(Winston, 1992)
行业观点
Watson + Deeplearning
IBM收购初创公司AlchemyAPI，帮助Watson 建立模拟人脑分析学习的神经网络，模仿人脑 的机制来解释数据，如图像，声音和文本。
IBM CEO Elliot Turner ：
– AlchemyAPI 能运行深度学习，而收购AlchemyAPI 对于IBM来说，是IBM区别其他云端服务提供商的关 键所在。
2010年4月，苹果公司以2亿美元收购了这家公司，并 将整个团队招致麾下。
Siri把对话、自然语言理解、视觉、演说、机器学习、 制定计划、理性思考等融合到一个模仿人类的助理中 ，通过手机带入人们的生活。
IBM WATSON
美国智力竞赛节目 Jeopardy！是一款广受欢迎的电视 节目，他对参赛者提出了各种独特的挑战：它需要参 与者了解涉猎广泛的知识、明白问题中含有的双关语、 隐喻和俚语，同时还需要有这能够迅速反应过来按抢 答器的反应能力。
我们，作为一个智能体，为什么能够思考? 大脑 这么一小堆东西怎么能够感知、理解、预测和应 对一个远比自身庞大和复杂的世界？
人工智能(AI)走得更远：不仅试图理解智能体，而 且要建造智能体——制造出像人类一样完成某些 智能任务的系统(软件)。
对AI的4种不同定义
像人一样思考的系统
《高级人工智能》课件
总结词
深度学习的应用场景广泛，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等领域。
语音识别
利用循环神经网络对语音信号进行转录和识别，实现语音到文本的转换，广泛应用于语音助手、智能客服、语音搜索等领域。
自然语言处理
利用深度学习对自然语言文本进行分析和处理，如情感分析、机器翻译、问答系统等，提高人机交互的智能化水平。
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理已成为人机交互的核心技术，对于实现智能客服、智能助手、机器翻译等应用具有重要意义。
重要性
将句子拆分成一个个单独的词或短语，是自然语言处理的基础步骤。
分词
对每个词进行语义角色标注，例如名词、动词、形容词等。
词性标注
分析句子中的语法结构，确定词语之间的关系。
句法分析
推荐系统
利用深度学习对用户行为和喜好进行建模和预测，实现个性化推荐，广泛应用于电商、视频、音乐等领域。
自动驾驶
利用深度学习对车辆周围环境进行感知和决策控制，实现自动驾驶功能，提高
自然语言处理
03
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成、转换等，以实现人机交互。
自然语言处理（NLP）
医疗诊断
计算机视觉技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病，如医学影像分析、病灶检测等。
安全监控
计算机视觉在安全监控领域的应用包括人脸识别、行为分析等，能够实现智能预警和快速响应。
智能交通
在智能交通领域，计算机视觉技术用于车辆检测、交通拥堵分析等方面，能够提高交通效率和安全性。
智能机器人
05
VS
智能机器人的关键技术
数据隐私
算法偏见
就业影响
算法可能存在偏见，导致不公平的结果，需要关注算法的公正性和透明度。
人工智能课件-人工智能概述
(4)具有从一种语言转译成另一种语言的能力。
6.机器行为 机器行为主要指机器人行动规划。它是智能机器 人的核心技术，规划功能的强弱反映了智能机器人的 智能水平。因为，虽然感知能力可使机器人认识对象 和环境，但解决问题，还要依靠规划功能拟定行动步 骤和动作序列。
1.3.2 基 于 研 究 途径与实 现技术的 领域划分 1.符号智能（基于人脑的心理模型，运用传统的程 序设计方法实现的人工智能）
2. 自动定理证明 自动定理证明就是机器定理证明，这也是人工智 能的一个重要的研究领域，也是最早的研究领域之一。 定理证明是最典型的逻辑推理问题之一，它在发展人 工智能方法上起过重大作用。
自动定理证明的方法主要有四类： (1) 自然演绎法。它的基本思想是依据推理规则， 从前提和公理中可以推出许多定理，如果待证的定理 恰在其中，则定理得证。
3、智能化也是自动化发展的必然趋势 自动化发展到一定水平，再向前发展就是智能化，
即智能化是继机械化、自动化之后，人类生产和生活 中的又一个技术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
人工智能中的推理，不同的知识表示有不同的推理 方式，如基于语义网和框架表示知识的推理是一种继 承的推理，基于产生式的推理有正向、反向推理等
从推理的可靠程度分：推理分为：确定性推理（精确推 理）和不确定性推理（不确定性推理）
传统的逻辑推理都是确定性推理 不确定性推理的前提和结论则是模糊的、随机的或不确 定的。不确定性推理可分为基于概率逻辑的或然推理 和基于模糊逻辑的似然推理。
智能设备包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、 设施等。如采用智能控制的机床、汽车、武器装备、 家用电器等。这种设备实际上是被嵌入了某种智能软 件的设备。
6.机器行为 机器行为主要指机器人行动规划。它是智能机器 人的核心技术，规划功能的强弱反映了智能机器人的 智能水平。因为，虽然感知能力可使机器人认识对象 和环境，但解决问题，还要依靠规划功能拟定行动步 骤和动作序列。
1.3.2 基 于 研 究 途径与实 现技术的 领域划分 1.符号智能（基于人脑的心理模型，运用传统的程 序设计方法实现的人工智能）
2. 自动定理证明 自动定理证明就是机器定理证明，这也是人工智 能的一个重要的研究领域，也是最早的研究领域之一。 定理证明是最典型的逻辑推理问题之一，它在发展人 工智能方法上起过重大作用。
自动定理证明的方法主要有四类： (1) 自然演绎法。它的基本思想是依据推理规则， 从前提和公理中可以推出许多定理，如果待证的定理 恰在其中，则定理得证。
3、智能化也是自动化发展的必然趋势 自动化发展到一定水平，再向前发展就是智能化，
即智能化是继机械化、自动化之后，人类生产和生活 中的又一个技术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
人工智能中的推理，不同的知识表示有不同的推理 方式，如基于语义网和框架表示知识的推理是一种继 承的推理，基于产生式的推理有正向、反向推理等
从推理的可靠程度分：推理分为：确定性推理（精确推 理）和不确定性推理（不确定性推理）
传统的逻辑推理都是确定性推理 不确定性推理的前提和结论则是模糊的、随机的或不确 定的。不确定性推理可分为基于概率逻辑的或然推理 和基于模糊逻辑的似然推理。
智能设备包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、 设施等。如采用智能控制的机床、汽车、武器装备、 家用电器等。这种设备实际上是被嵌入了某种智能软 件的设备。
人工智能PPT课件
估风险。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
高级人工智能
CREATE TOGETHER
DOCS
• 新型感知和交互技术 • 自主学习和适应能力 • 人工智能与人类的协同作战
人工智能与人类的协同作战
人工智能与人类协同作战的意义
• 提高生产效率和服务质量 • 应对复杂问题和挑战 • 促进人类社会的可持续发展
人工智能与人类协同作战的技术和方法
• 人机交互和协作技术 • 任务分配和优化算法 • 人工智能在协同作战中的应用案例
应对未来人工智能发展的政策与法规
应对人工智能发展的政策法规
• 数据隐私和保护法规 • 人工智能伦理和道德规范 • 人工智能产业发展的政策和措施
未来人工智能发展的挑战
• 技术突破和法律伦理问题 • 人工智能与人类的共生和协同 • 全球人工智能发展的合作与竞争
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
其他先进算法
• 遗传算法和粒子群优化 • 支持向量机和随机森林 • 聚类和降维算法
03
高级人工智能在不同行业的应用案例
自动驾驶与无人机技术的发展
自动驾驶汽车的技术原理和应用场景
• 传感器融合和感知技术 • 路径规划和避障算法 • 车辆控制和自动驾驶决策
无人机技术的发展和应用
• 遥控飞行和自主飞行技术 • 实时图像传输和遥控技术 • 无人机在物流、监测和安防领域的应用
人工智能对人类就业的影响
人工智能对就业市场的影响
• 工作岗位的自动化和消失 • 新兴职业和技能需求 • 人工智能对劳动力市场的长期影响
应对人工智能带来的就业挑战
• 教育和培训改革 • 政策支持和劳动力市场调整 • 个人职业规划和技能提升
机器人伦理与道德规范的建立
机器人伦理和道德规范的含义
人工智能PPT课件专用版高清版
常用算法
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
《高级人工智能》课件
探索计算机视觉的基本原理和应 用，如目标检测和图像分割。
人脸识别
研究人脸识别技术的发展趋势和 应用场景，如安全监控和人脸支 付。
医学图像处理
介绍医学图像处理技术的应用， 如辅助诊断和手术导航。
机器人技术及其应用
1
机器人视觉
2
探索机器人视觉技术的发展和在工业自
动化和智能家居中的应用。
3
机器人概述
介绍机器人技术的基本构成和分类，如 工业机器人和服务机器人。
智能制造介绍
了解智能制造的基本概念、特点和技术要素。
智能工厂
介绍智能工厂的建设和优化，如智能调度和协作机器人。
数字孪生技术
探索数字孪生技术的应用，如仿真建模和故障预测。
人工智能与大数据的互动
1 大数据分析
2 智能决策
了解大数据分析在人工智 能中的重要性和应用范围， 如用户画像和推荐系统。
介绍人工智能在决策支持 和优化中的作用，如供应 链管理和风险评估。
3 隐私保护
讨论大数据与隐私保护之 间的关系和挑战，如数据 脱敏和隐私法律。
2
技术趋势
探讨人工智能的前沿技术，包括自主学习、群体智能和迁移学习。
3
未来展望
展望人工智能的未来发展方向和可能的应用场景。
深度学习与神经网络
1 深度学习概述
深入探讨深度学习的原理 和应用领域，如图像识别 和自然语言处理。
2 神经网络
介绍神经网络的结构、训 练方法和在人工智能中的 应用。
3 深度学习的挑战
讨论深度学习面临的问题， 如可解释性和数据隐私。
自然语言处理技术
文本生成
探索自然语言处理中的文本生成技术，如语言模型和文本摘要。
情感分析
人脸识别
研究人脸识别技术的发展趋势和 应用场景，如安全监控和人脸支 付。
医学图像处理
介绍医学图像处理技术的应用， 如辅助诊断和手术导航。
机器人技术及其应用
1
机器人视觉
2
探索机器人视觉技术的发展和在工业自
动化和智能家居中的应用。
3
机器人概述
介绍机器人技术的基本构成和分类，如 工业机器人和服务机器人。
智能制造介绍
了解智能制造的基本概念、特点和技术要素。
智能工厂
介绍智能工厂的建设和优化，如智能调度和协作机器人。
数字孪生技术
探索数字孪生技术的应用，如仿真建模和故障预测。
人工智能与大数据的互动
1 大数据分析
2 智能决策
了解大数据分析在人工智 能中的重要性和应用范围， 如用户画像和推荐系统。
介绍人工智能在决策支持 和优化中的作用，如供应 链管理和风险评估。
3 隐私保护
讨论大数据与隐私保护之 间的关系和挑战，如数据 脱敏和隐私法律。
2
技术趋势
探讨人工智能的前沿技术，包括自主学习、群体智能和迁移学习。
3
未来展望
展望人工智能的未来发展方向和可能的应用场景。
深度学习与神经网络
1 深度学习概述
深入探讨深度学习的原理 和应用领域，如图像识别 和自然语言处理。
2 神经网络
介绍神经网络的结构、训 练方法和在人工智能中的 应用。
3 深度学习的挑战
讨论深度学习面临的问题， 如可解释性和数据隐私。
自然语言处理技术
文本生成
探索自然语言处理中的文本生成技术，如语言模型和文本摘要。
情感分析
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。
人工智能-7机器学习方法.ppt
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
如“麻雀会飞”,“燕子会飞”等归纳“鸟会飞(鸵鸟不会飞)”.
归纳学习依赖于经验数据,因此又称为经验学习. 归纳学习的基本操作：泛化，例化；
泛化- 扩展一假设的语义信息，使其能包含更多的正 例，应用于更多的情况; 例化-用于限制概念描述的应用范围。
归纳学习方法
实例空间
选择例子 (例化)
规则空间
解释过程
单概念/多概念学习;
概念学习
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
给定一个样例集合以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。
假设的一般到特殊
考虑下面两个假设
h1=<sunny, ?, ?, Strong, ?, ?> h2=<Sunny, ?, ?, ?, ?, ?>
任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正 例，因此h2比h1更一般(h1比h2更特殊)。
利用这个关系，无需列举所有假设，就能 在无限的假设空间中进行彻底的搜索
AirTemp Humidity
Warm
Normal
Warm
High
Cold
High
Warm Warm
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
如“麻雀会飞”,“燕子会飞”等归纳“鸟会飞(鸵鸟不会飞)”.
归纳学习依赖于经验数据,因此又称为经验学习. 归纳学习的基本操作：泛化，例化；
泛化- 扩展一假设的语义信息，使其能包含更多的正 例，应用于更多的情况; 例化-用于限制概念描述的应用范围。
归纳学习方法
实例空间
选择例子 (例化)
规则空间
解释过程
单概念/多概念学习;
概念学习
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
给定一个样例集合以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。
假设的一般到特殊
考虑下面两个假设
h1=<sunny, ?, ?, Strong, ?, ?> h2=<Sunny, ?, ?, ?, ?, ?>
任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正 例，因此h2比h1更一般(h1比h2更特殊)。
利用这个关系，无需列举所有假设，就能 在无限的假设空间中进行彻底的搜索
AirTemp Humidity
Warm
Normal
Warm
High
Cold
High
Warm Warm
人工智能之智能科学 高级人工智能 史忠植ppt课件
知觉心理学、记忆心理学、思维心理学、言语心理学、个性心理学、
发展心理学、创造心理学。研究不同主体的心理现象有儿童心理学、
动物心理学、生理心理学、神经心理学、病理心理学等。
研究社会不同领域内心理活动的规律，以提高有关方面的工作
效率为主要任务的有社会心理学、政治心理学、教育心理学、军事
心理学、管理心理学、商业心理学、医学心理学、艺术心理学、运
➢ 1984: Doug Lenat在Bobby Ray Inman的劝说下在MCC开始Cyc的研究
➢ 1986: Thinking Machines Inc 研制联结机器 (Connection Machine) ➢ 1987: LISP机器市场开始暗淡 ➢ 1988: 386芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美
共同决定着被试作出什么反应。下面我们将要详细介绍认知心理学
产生的背景，为认知科学的形成奠定了基础。
.
28
认知科学
认知科学是探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的
过程。具体地说，认知科学是研究人类的认知和智力的本质和规律
的前沿科学。认知科学研究的范围包括知觉、注意、记忆、动作、
语言、推理、思考、意识乃至情感动机在内的各个层面的认知活动。
.
13
布尔逻辑
1848 George Boole The Calculus of Logic
chocolate nuts
mint
chocolate and nuts and mint
.
14
ENIAC出现
1945 ENIAC The first electronic digital computer
的工作。
.
10智能Βιβλιοθήκη 器5thc B.C. Aristotelian logic invented 1642 Pascal built an adding machine 1694 Leibnitz reckoning machine
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安徽大学 计算机科学与技术学院
3
规划的作用 规划可用来监控问题求解过程，并能够在造成
较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简 化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。
问题分解途径及方法
把某些比较复杂的问题分解为一些比较小的子 问题。有两条能够实现这种分解的重要途径。
第一条重要途径是当从一个问题状态移动到下一 个状态时，无需计算整个新的状态，而只要考虑 状态中可能变化了的那些部分。
人工智能
Artificial Intelligence
第七章 机器人规划
7.1 机器人规划的作用与任务 7.2 积木机器的机器人规划 7.3 STRIPS规划系统 7.4 具有学习能力的规划系统 7.5 分层规划 7.6 基于专家系统的机器人规划 7.7 太空构件装配顺序规划 7.8 小结
7.1 机器人规划的作用与任务
pickup(X)
先决条件：ONTABLE(X)∧CLEAR(X)∧HANDEMPTY
删除表： ONTABLE(X)∧HANDENPTY
添加表： HOLDING(X)
putdown(X)
先决条件和删除表： HOLDING(X) 添加表： ONTABLE(X)，HANDEMPTY
机械手
C
B
A
2021/3/31
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机械手
在这个例子中机器人能够执行的 动作(函数)举例如下：
A CB
unstack(a,b)：把堆放在积木b上的积木a拿起。在进行 这个动作之前，要求机器人的手为空手，而且积木a的 顶上是空的。
stack(a,b)：把积木a堆放在积木b上。动作之前要求机 械手必须已抓住积木a，而且积木b顶上必须是空的。
pickup(a)：从桌面上拾起积木a，并抓住它不放。在动 作之前要求机械手为空手，而且积木a顶上没有任何东 西。
putdown(a)：把积木a放置到桌面上。要求动作之前机 械手已抓住积木a。
2021/3/31
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研究内容是综合机器人的动作序列，即在某个给 定初始情况下，经过某个动作序列而达到指定的目标。
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机械手
C BA
A 机械手 B C
（a）初始布局
（b）目标布局
图7.1 积木世界的机器人问题
图7.1(a)所示为初始布局的机器人问题。
目标在于建立一个积木堆，其中，积木B堆在积木 C上面，积木 A又堆在积木B上面，如图7.1(b)所示。
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初始布局可由下列谓词公式的合取来表示：
C
❖ONTABLE(C)
2021/3/31
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7.2.2 用F规则求解规划序列
STRIPS规划系统的规则由3部分组成： 第一部分是先决条件。
第二部分是一个叫做删除表的谓词。 第三部分叫做添加表。
2021/3/31
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例：表示堆积木的例子中move这个动作，如下所示：
7.1.1 规划的作用与问题分解途径
规划的概念及作用 规划的概念 规划是一种重要的问题求解技术，它 从某个特定的问题状态出发，寻求一系列 行为动作，并建立一个操作序列，直到求 得目标状态为止。
工作日规划
上午子规划
中午子规划
下午子规划
去上班
2021/3/31
阅读文章 吃夹心面包 阅读 写作 回家
图7.1 子规划的分层结构例子
机器人问题的状态描述和目标描述均可用谓词逻辑 公式构成：
ON(a,b)：积木a在积木b之上。 ONTABLE(a)：积木a在桌面上。 CLEAR(a)：积木a顶上没有任何东西。 HOLDING(a)：机械手正抓住积木a。 HANDEMPTY：机械手为空手。
2021/3/31
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第二条重要途径是把单一的困难问题分割为几个 有希望的较为容易解决的子问题。
2021/3/31
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7.1.2 机器人规划系统的任务与方法
在规划系统中，必须具有执行下列各项任务的方法：
根据最有效的启发信息，选择应用于下一步的最好规则。 应用所选取的规则来计算由于应用该规则而生成的新状
CLEAR(X) CLEAR(Z) ON(X,Y) ONTABLE(Y) ONTABLE(Z)
move(X,Y,Z)
CLEAR(X) CLEAR(Y) ON(X,Z) ONTABLE(Y) ONTABLE(z)
图7.2 表示move动作的搜索树
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机器人的4个动作(或操作符)可用STRIPS形式表示如下：
态。 对所求得的解答进行检验。 检验空端，以便舍弃它们，使系统的求解工作向着更有
效的方向进行。 检验殆正确的解答，并应用具体的技术使之完全正确。
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7.2 积木世界的机器人规划
7.2.1 积木世界的机器人问题
积木世界由一些有标 记的立方形积木，互相 堆迭在一起构成；机器 人有个可移动的机械手， 它可以抓起积木块并移 动积木从一处至另一处。
move(x,y,z)：把物体x从物体y上面移到物体z上面。 先决条件：CLEAR(x), CLEAR(z)，ON(x,y) 删除表： ON(x,y)， CLEAR(z) 添加表： ON(x,z)， CLEAR(y)
如果move为此机器人仅有的操作符或适用动作，那 么，可以生成如图7.2所示的搜索图或搜索树。
stack(X,Y)
先决条件和删除表： HOLDING(X)∧CLEAR(Y)
添加表： HANDEMPTY，ON(X,Y)
unstack(X,Y)
先决条件： HANDEMPTY∧ON(X,Y)∧CLEAR(X) 删除表： ON(X,Y)，HANDEMPTY 添加表： HOLDING(X)，CLEAR(Y)
❖CLEAR(B)：积木B顶部为空
C
❖CLEAR(C)：积木C顶部为空
BA
❖ON(C,A)：积木C堆在积木B)：积木B置于桌面上
❖HANDEMPTY：机械手为空手
目标布局:
❖ON(B,C)
❖ON(A,B)
❖HANDEMPTY
A B
❖CLEAR(A)