(完整版)人工智能基础课程
人工智能(全套课件)
21世纪初至今，随着计算机技术的飞速发展和大数据 时代的到来，人工智能再次焕发出勃勃生机。
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技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语 言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习 、分析和处理，使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本 原理，及其在强化学习中 的应用。
2024/1/26
蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索 算法的原理、流程和实现 细节，包括选择、扩展、 模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索 算法的改进和优化方法， 如UCT算法、RAVE算法等 。
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遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
2024/1/26
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知识图谱与推理技术
2024/1/26
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知识表示和存储方式
2024/1/26
知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于 语义网等表示方法，用于描述现 实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式，实现 知识的持久化和高效访问。
2024/1/26
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目标检测与跟踪技术
2024/1/26
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
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三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。
(完整版)人工智能基础课程
(完整版)人工智能基础课程引言：在21世纪的今天，人工智能已经成为了一个备受瞩目而又令人惊叹的领域。
随着人工智能领域的逐步发展，其应用范围也不断拓展，其中包括人工智能在医疗、金融、教育等领域的应用，使得人们对于人工智能的认识越来越深入。
要想了解人工智能，首先需要掌握基础知识，在这里，我们将为大家介绍人工智能基础课程。
一、基本概念及原理人工智能（artificial intelligence，AI），指的是利用计算机仿效人脑智能的一种技术，通过分析人类的智力思维过程、知识和经验等方面，使计算机具备类似于人类的智能，实现某些特定的功能。
人工智能主要有以下几个方面的应用：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：人工智能技术可以帮助计算机对自然语言进行识别、分析和处理，实现语音识别、语音合成、翻译等功能。
机器学习（machine learning，ML）：机器学习是指利用数据、模型和算法等技术，让计算机不断学习和优化来提高自己的性能。
图像处理（image processing）：图像处理是指利用人工智能技术对图片进行分析、处理和优化，包括图像识别、图像处理和图像生成等方面。
人工智能的基本原理包括知识表示、推理、学习以及决策等方面。
知识表示：人工智能技术需要将人类的知识和信息表示为计算机可以理解的形式，可以使用谓词逻辑、语义网络、产生式规则和本体等表示方法。
推理：人工智能技术需要利用知识推理来解决问题。
基于规则的推理是常用的方法，可以使用正向推理和反向推理两种方法。
学习：人工智能技术需要基于大量的数据进行学习，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
决策：人工智能技术需要进行决策来解决问题，基于决策树和人工神经网络的方法是常用的方法。
二、基本算法人工智能技术使用的算法包括搜索算法、遗传算法、神经网络算法、决策树算法和支持向量机算法等。
搜索算法：搜索算法是指从一个或多个起点出发，找出一条或多条路径，使得路径上的状态转换符合特定的限制和目标要求。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念，掌握监督学习与无监督学习的区别。
2. 学会分类与回归任务的基本原理，了解常用机器学习算法。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新思维和团队合作能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与应用。
教学重点：监督学习与无监督学习的区别、分类与回归任务。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：介绍机器学习的基本概念，阐述监督学习与无监督学习的区别。
3. 知识讲解：a. 监督学习：讲解监督学习的基本原理，以分类与回归任务为例，介绍常用算法。
b. 无监督学习：介绍无监督学习的概念，讲解常用算法。
4. 例题讲解：结合实际案例，讲解机器学习算法的应用。
5. 随堂练习：布置与例题类似的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
6. 小组讨论：分组讨论实际应用场景，探讨如何运用机器学习技术解决问题。
六、板书设计2. 板书内容：a. 机器学习基本概念b. 监督学习与无监督学习c. 分类与回归任务d. 常用机器学习算法七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习与无监督学习的区别。
b. 列举三种常用机器学习算法，并简要说明其原理。
c. 结合实际案例，设计一个分类或回归任务，并说明所使用的算法。
2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输出。
无监督学习：仅根据输入数据，学习数据的内在规律和结构。
b. 线性回归、逻辑回归、支持向量机。
c. 略。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和算法有了初步了解，但对算法的深入理解和应用仍有待提高。
2. 拓展延伸：鼓励学生课后查阅资料，了解其他常用机器学习算法，如决策树、随机森林等，并尝试应用于实际问题。
组织课后讨论活动，分享学习心得。
重点和难点解析一、教学内容的选择与安排1. 机器学习基本概念的深化机器学习基本概念的讲解需要更加深入，除了定义，还应包括机器学习的类型（如强化学习、迁移学习等）以及它们在实际中的应用场景。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标2. 学会运用机器学习算法解决实际问题，了解神经网络的优缺点。
3. 培养学生的动手实践能力，提高编程技能。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络的结构与工作原理，反向传播算法。
2. 教学重点：机器学习算法的应用，神经网络的训练与优化。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：计算机、Python编程环境、相关库（如numpy、matplotlib等）。
五、教学过程2. 知识讲解：（2）介绍机器学习的基本概念、分类及常用算法。
（3）讲解神经网络的基本结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题讲解：（1）运用机器学习算法解决分类问题。
（2）神经网络在手写数字识别中的应用。
4. 随堂练习：让学生动手编写代码，实现机器学习算法和神经网络模型。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类及算法。
2. 神经网络结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题及代码框架。
七、作业设计1. 作业题目：（1）运用机器学习算法，实现一个简单的分类器。
（2）搭建一个简单的神经网络，进行手写数字识别。
2. 答案：见附件。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的表现，及时发现问题，调整教学方法。
2. 拓展延伸：（1）深入学习其他机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
（2）研究神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
重点和难点解析1. 神经网络的结构与工作原理2. 反向传播算法3. 机器学习算法的应用4. 神经网络的训练与优化5. 作业设计与实践操作详细补充和说明：一、神经网络的结构与工作原理1. 神经元模型：每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，经过加权求和后，通过激活函数产生输出。
2. 层次结构：神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层输出预测结果。
3. 激活函数：常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等，它们决定了神经元的输出特性。
《人工智能基础》课程教学大纲(本科)
《人工智能基础》课程教学大纲课程编号：04291课程名称：人工智能基础英文名称：Artificial Intelligence Foundation课程性质：学科基础课程要求：必修学时/学分：48/3 （讲课学时：36实验学时：12 ）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务《人工智能基础》是一门探索、揭示人类思维本质，研究将人类智能转化为机器智能的学科。
通过本课程的学习，培养学生拥有能够解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础。
本课程的主要任务是介绍知识表示、基本的搜索算法、模拟人类思维的不确定性推理，使学生对专家系统、智能计算机等方面具有一定的理论基础与实践能力。
（支撑毕业要求1.3, 2.2, 4.2, 5.2, 10.1, 11.2）二、课程与其他课程的联系《人工智能基础》的先修课程包括《概率论与数理统计》、《智能优化方法》、《C语言程序设计》等课程。
《概率论与数理统计》在复杂问题求解中的主观Bayes决策与不确定性理论方面支撑《人工智能基础》课程。
《智能优化方法》在搜索技术问题的理解方面支撑《人工智能基础》课程。
《C语言程序设计》在搜索算法、贝叶斯决策与专家系统的实现方面支撑《人工智能基础》课程。
《人工智能基础》的后续课程包括《智能机器人》，为《智能机器人》提供理论基础方法方面的支撑。
三、课程教学目标1.学习人工智能的基础理论知识，掌握解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础，对智能机器人的应用方面提供理论与实践支撑。
（支撑毕业能力要求13, 10.1, 11.2）2认识到知识表示在本学科发展中所处的地位与扮演的角色，能够掌握本领域经典的知识表示方法，如谓词逻辑、状态空间、语义网络等，并能运用这些知识解决一些实际工程问题。
（支撑毕业能力要求1.3, 2.2, 5.2）1掌握搜索的基本思想，比如宽度优先、深度优先等传统搜索方法。
《人工智能》课程大纲
人工智能课程教学大纲一、课程的基本信息适应对象：信息工程专业。
课程代码：39E01126学时分配：42赋予学分：2先修课程：C语言程序设计、数据结构、面向对象程序设计后续课程：二、课程性质与任务本课程是信息工程专业的一门专业课程，具有较强的理论性和应用性。
本课程的任务是使学生掌握人工智能基本原理，理解人工智能程序设计的基本思路和方法。
培养学生的人工智能应用程序的编程能力和实践应用能力。
本课程的主要知识点包括面向知识表示、智能搜索、多智能体、推理技术、模糊逻辑、机器学习等。
三、教学目的与要求通过理论和实践教学，使学生掌握人工智能的基本思想和方法，培养学生的人工智能应用程序开发的基本能力，到达以下3个目标。
1.知识教学目标：理解和掌握人工智能的知识表达，推理和搜索技术，了解基于统计分析的机器学习方法。
2.能力教学目标：熟练使用prolog, matlab, visual C++等工具来开发人工智能应用程序3.思想教育目标：了解人工智能的最新进展和目前的开展思路.四、教学内容与安排(-)课时分配4照课程内容，分成5个教学单元，各单元的课时安排如下表所示：(-)教学内容安排51单元人工智能概述【教学内容】1.人工智能基本概念2.智能感知简介3.智能推理简介4.智能学习简介5.展望【教学重点及难点】教学重点：智能、感知、推理与学习。
教学难点：强、弱人工智能辨析。
【基本要求】•了解智能、感知、推理与学习的基本概念；•了解弱人工智能的常见范例。
【培养能力】了解、掌握人工智能基本知识。
第2单元知识表示与推理【教学内容】1.知识表示基本概念2.命题逻辑与谓词逻辑3.产生式系统4.其他知识表示方法5.基于知识的系统：专家系统【教学重点及难点】教学重点：谓词逻辑、产生式系统、专家系统。
教学难点：归结原理、语义网络、框架。
【基本要求】•了解一阶谓词逻辑，产生式，专家系统；•掌握归结推理；•掌握产生式规那么前后向推理；•了解其他知识表示方法。
《人工智能基础教程》课程教学大纲
《人工智能基础教程》课程教学大纲课程名称：人工智能导论课程类别：公共基础课适应专业：全校各专业学时学分：2学时/周，共32学时，2学分1.课程性质和任务本课程为以培养学生具备基本的人工智能思维能力为目标，重点培养高职学生的人工智能素养、计算思维能力和人工智能应用能力。
课程使学生初步了解人工智能的概念，发展历程、经典算法、应用领域及对社会的深远影响，主要内容包括：人工智能的历史和发展、大数据与人工智能、专家系统、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人技术。
课程设计理念以提高人工智能素养为切入点，通过生动形象的案例，把目前人工智能领域的热点问题，以科普性、技术性的形式进行展现，让学习者在学习人工智能理论的同时，激发学生学习人工智能知识的兴趣。
2.教学目标（1）知识目标1）了解人工智能的基本概念及发展历史。
2）了解人工智能的研究领域及发展现状。
3）了解大数据与人工智能的关系。
4）熟悉专家系统的结构及应用。
5)熟悉知识表示及常用的搜索算法。
6）熟悉机器学习、深度学习的概念及主流算法。
7）熟悉计算机视觉、自然语言处理的主流技术及应用。
8）熟悉智能机器人技术及应用。
（2）思政与素质目标1）通过人工智能起源与发展的学习，培养学生的科学精神、奋斗精神和开拓创新精神。
2）学习人工智能学科先驱模范事迹，培养学生探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感。
3）通过人工智能发展现状认识，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。
4）通过人工智能安全教育，培养学生遵纪守法，诚实守信，树立正确的世界观、人生观、价值观。
5）通过人工智能中的算法学习，帮助学生建立科学思维、推理机制，培养解决实际问题的能力。
6）通过人工智能应用案例，培养学生精益求精的大国工匠精神及勇攀科学高峰的责任感。
4.教学评价（1）评价形式平时作业（含考勤）+阶段测试（含期中测试）+期末测试。
（2）评分等级评分等级以百分制为标准。
《人工智能基础》第一章课件
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人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习 等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的 激动人心的新尝试。
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AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
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麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的 学科。
定义8 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个 分支。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为
人工智能全套课件.
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本原理，掌握主要的分类和回归算法。
2. 学习神经网络的架构，了解深度学习在多个领域的应用。
三、教学难点与重点教学难点：神经网络的结构与训练过程，深度学习的具体应用。
教学重点：机器学习的基本概念，各类算法的原理及实现。
四、教具与学具准备1. 电脑及投影设备，用于展示课件和实例。
3. 笔记本和教材，供学生记录重点内容。
五、教学过程2. 理论讲解：介绍机器学习的基本概念，讲解各类算法原理。
3. 实例演示：以图像识别为例，展示神经网络的构建与训练过程。
4. 随堂练习：让学生运用所学知识，完成简单的分类和回归任务。
5. 深度学习应用：介绍深度学习在自然语言处理等领域的应用案例。
六、板书设计1. 机器学习基础：分类算法、回归算法。
2. 神经网络与深度学习：结构、训练、优化。
3. 应用案例：图像识别、自然语言处理。
七、作业设计1. 作业题目：（1）简述机器学习的基本概念及其应用。
（2）比较线性回归和逻辑回归的异同点。
2. 答案：（1）机器学习是指让计算机通过数据学习，不断提高性能的过程。
应用领域包括：搜索排名、推荐系统、语音识别等。
（2）线性回归和逻辑回归的异同点：同：都是回归算法，通过优化目标函数求解参数。
异：线性回归适用于连续型输出，逻辑回归适用于二分类输出。
（3）神经网络训练过程：输入数据、前向传播、计算损失、反向传播、更新权重。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的参与度，及时解答疑问，提高教学效果。
2. 拓展延伸：鼓励学生深入学习相关领域知识，如计算机视觉、自然语言处理等，提高实际应用能力。
组织课外实践活动，让学生在实际项目中锻炼技能。
重点和难点解析：1. 教学难点：神经网络的结构与训练过程。
2. 实例演示：以图像识别为例，展示神经网络的构建与训练过程。
3. 作业设计：神经网络训练过程的详细解答。
详细补充和说明：一、神经网络的结构与训练过程1. 初始化：为神经网络中的权重和偏置赋予随机值。
《人工智能》课程优质教案完整版
一、教学内容二、教学目标1. 理解监督学习与非监督学习的概念，掌握其主要类型及在实际问题中的应用。
2. 学会运用监督学习与非监督学习方法分析并解决实际问题。
3. 培养学生的团队协作能力和创新思维。
三、教学难点与重点教学难点：监督学习与非监督学习的区别与联系，以及在实际问题中的应用。
教学重点：监督学习与非监督学习的概念、类型及方法。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：详细讲解监督学习与非监督学习的概念、类型及应用，结合实例进行分析。
a. 监督学习：介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机等监督学习方法，分析其在房价预测、图像识别等领域的应用。
b. 非监督学习：介绍聚类、降维、关联规则等非监督学习方法，分析其在用户画像、商品推荐等领域的应用。
3. 例题讲解：针对监督学习与非监督学习的典型算法，给出具体例题，引导学生运用所学知识解决问题。
4. 随堂练习：布置与例题类似的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
5. 小组讨论：将学生分为小组，针对实际问题进行讨论，提出解决方案，培养学生的团队协作能力。
六、板书设计1. 监督学习a. 概念b. 类型c. 应用2. 非监督学习a. 概念b. 类型c. 应用七、作业设计1. 作业题目：a. 请简述监督学习与非监督学习的区别与联系。
b. 针对一个实际问题，选择合适的监督学习或非监督学习方法，并说明原因。
2. 答案：a. 监督学习与非监督学习的区别在于是否需要标签数据，联系在于它们都属于机器学习的范畴。
b. 示例：针对商品推荐问题，选择非监督学习方法——关联规则。
原因：关联规则可以挖掘出商品之间的潜在联系，为用户推荐感兴趣的商品。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课通过实例导入、新课导入、例题讲解、随堂练习等环节，使学生掌握了监督学习与非监督学习的概念、类型及应用。
但在实际操作中，部分学生对算法的理解和应用仍存在困难，需要在课后加强辅导。
(完整版)人工智能基础课程
(完整版)人工智能基础课程嘿，伙计们！今天我们要聊聊一个非常有趣的话题——人工智能基础课程。
你们知道吗，现在科技发展得这么快，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
那么，这个课程到底是讲什么呢？让我们一起来看看吧！我们来了解一下人工智能的基本概念。
人工智能就是让机器像人一样思考、学习和解决问题的能力。
这听起来好像很神奇，但实际上它并不是什么高深莫测的东西。
简单来说，人工智能就是让机器具备一些人类的智能特征，比如说理解语言、识别图像、预测未来等等。
接下来，我们要学习的是人工智能的基本原理。
人工智能的原理其实很简单，就是通过模拟人类大脑的工作方式，让机器能够像人一样进行学习和推理。
这个过程包括了数据收集、数据处理、模型训练和模型应用等几个步骤。
在这个过程中，我们需要用到一些数学知识，比如线性代数、概率论和统计学等等。
在学习了人工智能的基本原理之后，我们还要了解一些人工智能的应用场景。
比如说，人工智能可以用于智能家居、自动驾驶汽车、医疗诊断、金融投资等领域。
这些应用场景都是为了提高我们的生活质量和工作效率，让我们的生活更加便捷和舒适。
学习人工智能不仅仅是为了掌握一些技能，更重要的是要培养我们的创新思维和解决问题的能力。
在学习的过程中，我们需要不断地思考和实践，才能真正掌握人工智能的精髓。
所以，大家一定要认真对待这个课程哦！好了，今天的课程就到这里啦！希望大家能够对人工智能有一个更深入的了解，并且能够在未来的学习和工作中运用所学的知识。
记住哦，人工智能虽然很强大，但是它永远无法替代我们人类的情感和创造力。
所以，让我们一起努力，让这个世界变得更加美好吧！。
人工智能基础课程
基础课程一、课程介绍本课程旨在介绍的基本概念、原理和应用。
通过学习本课程，学生将了解的基础知识，并能够应用技术解决实际问题。
二、机器学习基础2.1 概述2.1.1 机器学习定义2.1.2 机器学习的应用领域2.1.3 机器学习的发展历程2.2 监督学习2.2.1 监督学习定义2.2.2 监督学习的算法2.2.3 逻辑回归算法2.2.4 决策树算法2.2.5 支持向量机算法2.3 无监督学习2.3.1 无监督学习定义2.3.2 无监督学习的算法2.3.3 聚类算法2.3.4 关联规则挖掘算法三、深度学习3.1 深度学习概述3.1.1 深度学习定义3.1.2 深度学习的应用领域3.1.3 深度学习的发展历程3.2 神经网络3.2.1 神经网络的基本原理3.2.2 前馈神经网络3.2.3 循环神经网络3.2.4 卷积神经网络3.3 深度学习算法3.3.1 深度学习的优化算法3.3.2 反向传播算法3.3.3 卷积神经网络的训练算法3.3.4 对抗网络算法四、自然语言处理4.1 自然语言处理概述4.1.1 自然语言处理定义4.1.2 自然语言处理的应用领域4.1.3 自然语言处理的发展历程4.2 文本预处理4.2.1 分词4.2.2 词性标注4.2.3 命名实体识别4.3 文本表示与特征提取4.3.1 词袋模型4.3.2 TF-IDF4.3.3 词向量表示4.44.4.1 n-gram模型4.4.2 循环神经网络五、应用5.1 图像识别5.2 语音识别5.3 自动驾驶5.4 推荐系统5.5 智能问答系统5.6 在医疗领域的应用六、附件本文档附带以下附件：1.机器学习算法示例代码2.深度学习算法实现案例3.自然语言处理示例数据集七、法律名词及注释1.：指以机器学习为核心，模拟人类智能的一类技术及其应用。
2.监督学习：一种机器学习方法，在训练集中每个样本都有对应的标签信息。
3.无监督学习：一种机器学习方法，训练集中没有标签信息，只有输入数据。
(完整版)人工智能基础课程
(完整版)基础课程----------------------------------------------------基础课程----------------------------------------------------1.课程介绍1.1.课程目标1.2.学习内容概述1.3.学习时间安排2.概述2.1.定义2.2.的发展历程2.3.的应用领域3.机器学习基础3.1.机器学习概述3.2.监督学习3.3.无监督学习3.4.强化学习4.深度学习基础4.1.深度学习概述4.2.神经网络原理4.3.常见的深度学习模型4.4.深度学习在视觉任务中的应用5.自然语言处理5.1.自然语言处理概述5.2.文本预处理5.3.词袋模型与TF-IDF特征表示5.4.词嵌入与文本分类6.图像处理与计算机视觉6.1.图像处理与计算机视觉概述6.2.图像特征提取6.3.目标检测与图像分类6.4.图像与风格迁移7.伦理与法律7.1.伦理7.2.法律法规概述7.3.的隐私和安全问题7.4.道德准则与规范附件：附件1.机器学习算法代码示例附件2.深度学习框架安装指南附件3.自然语言处理数据集法律名词及注释：1.：指通过模拟人类智能的技术和方法，使机器能够完成类似于人类智能的任务，包括知识获取、推理、决策、感知和语言处理等。
2.监督学习：一种机器学习方法，通过给定输入数据和对应的标签，让机器学习模型从中学习并进行预测。
3.无监督学习：一种机器学习方法，不需要给定标签，通过学习数据的内在结构和模式进行数据处理和预测。
4.强化学习：一种机器学习方法，通过试错与奖惩的机制进行学习，使得智能体能够自主地从环境中学习并做出决策。
5.词袋模型：一种文本表示方法，将文本中的单词作为特征，并统计其出现的频次，将文本转化为向量表示。
6.TF-IDF：Term Frequency-Inverse Document Frequency，一种文本特征表示方法，结合单词在文本中的频次和在整个语料库中的重要程度。
人工智能基础课程
基础课程本文档旨在提供基础课程的详细内容和章节划分，以便于学生参考。
以下是各个章节的具体细化：1. 介绍- 课程目标：明确学习该课程的主要目标和预期结果。
- 前置知识：列出建议或必需掌握的前置知识。
2. 概述与历史发展- 定义及其应用领域。
- 回顾发展历史，并介绍里程碑事件。
3. 认知科学与神经网络模型a) 认知科学：i) 简要概括认知科学理论；ii) 探讨认知过程中涉及到的关键思想、原则等；b）神经网络模型：i）解释什么是神经网络；ii）描述常见类型（如感知器、卷积神经网络等），并说明它们之间有何区别；iii）举例说明不同类型对特定问题/任务适用性；4. 自然语言处理(NLP)a) NLP简介:i). 解释NLP定义;ii). 描述自然语言处理技术背后所使用算法;b). 主题抽取:i). 解释主题抽取的概念和应用;ii). 介绍常见的主题抽取算法;c) 文本分类:i）解释文本分类任务；ii）描述不同类型（如二元、多类别等）的文本分类问题及其相应方法；5. 机器学习基础a) 监督学习：i）。
定义监督学习并举例说明；ii）。
介绍常见监督学习算法，例如决策树、支持向量机等。
b) 非监督式与半监督式学习：- 简要解释非监督式和半监管性技术，并提供示例。
6. 深度神经网络a) 基于图像识别深度神经网络模型简述，b)，自然语言处理中使用到的深度神经网络模型，7. 强化学习原理与实践a), 定义强化训练以及相关关键概念,b），探索一些著名或典型案例翻转过程.8. 应用领域分析- 探究在各个行业中具体应用情况，包括医疗保健、金融服务等。
9.附件- 列出本文档所涉及的附件，如示例代码、数据集等。
10. 法律名词及注释：a) 版权：指对原创作品享有法定权益的保护；b）隐私政策：规范个人信息收集和使用方式以确保用户隐私安全；c) 数据保护条例（GDPR）: 欧洲联合体制订并实施的一项关于个人数据处理与交换方面的综合性法规；。
人工智能基础 课程
人工智能基础课程
人工智能基础课程是一门涵盖人工智能核心概念和技术的课程。
它旨在帮助学生了解人工智能的基本原理、方法和应用，为他们打下坚实的人工智能基础。
该课程通常包括以下内容：
1. 人工智能概述：介绍人工智能的定义、发展历程和应用领域。
学生将了解人工智能的基本概念和背景知识。
2. 机器学习：介绍机器学习的基本概念和算法，如监督学习、无监督学习和强化学习。
学生将学习如何使用机器学习算法来训练模型和进行预测。
3. 深度学习：介绍深度学习的基本原理和常用模型，如神经网络和卷积神经网络。
学生将学习如何使用深度学习算法来解决实际问题。
4. 自然语言处理：介绍自然语言处理的基本方法和技术，如词嵌入和语义分析。
学生将学习如何处理和理解自然语言数据。
5. 计算机视觉：介绍计算机视觉的基本方法和技术，如图像分类和目标检测。
学生将学习如何使用计算机视觉算法来分析和理解图像数据。
6. 人工智能伦理和社会影响：探讨人工智能的伦理问题和社会影响，如隐私保护和就业变革。
学生将学习如何应对人工智能发展中的伦理和社会挑战。
通过学习人工智能基础课程，学生将获得对人工智能的深入理解，并能够应用相关技术解决实际问题。
这门课程为学生未来在人工智能领域的学习和研究打下坚实的基础。
《人工智能基础》-课程教学大纲
《人工智能基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16069703课程名称：人工智能基础英文名称：Introduction to Artificial Intelligence课程类别：专业课学时：3学分：3适用对象: 计算机科学技术班考核方式：考试先修课程：《离散数学》、《数据结构》、《程序设计》二、课程简介本课程是为计算机科学与技术专业及相关专业本科生而设的专业课。
本课程是关于人工智能领域的引导性课程，目的是使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，为今后的更高级课程的学习、为将来在人工智能领域的进一步研究工作和软件实践奠定良好的基础。
本课程内容主要包括：知识表示方法和搜索推理技术，神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命，专家系统，机器学习，Agent，自然语言理解等。
This course introduces mainly the basic techniques and methods and application of artificial intelligence, including the methods of knowledge representation, the techniques of searching and reasoning, neural computation, fuzzy computation, evolutionary computation, Artificial Life, expert systems, machine learning, Agent, natural language understanding. et．三、课程性质与教学目的本课程是为计算机科学与技术专业及相关专业本科生开设的专业基础课，旨在向学生传授人工智能基本技术、方法及其应用的知识，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，掌握人工智能的主要技术及应用，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力。
《人工智能基础》课程教学大纲
《人工智能基础》课程教学大纲课程名称：人工技能基础课程类别：专业选修课适用专业：教育技术学考核方式：考查总学时、学分： 16学时 1学分其中实践学时： 0 学时一、课程教学目的《人工智能基础》是教育技术学专业的专业选修课，旨在使学生能够胜任中小学信息技术课程中的“人工智能初步”模块的教学。
该课程主要使学生理解人工智能的基本概念，了解并初步掌握人工智能在问题求解与语言设计、知识与表征、专家系统与机器学习等方面的成熟技术与研究方法，认识人工智能领域的经典案例、模型与产品，并能设计一份人工智能的教学设计方案二、课程教学要求通过该课程的教学，使学生达到以下要求:(一)对人工智能理论的发展过程、目前的研究状况和发展趋势有基本的了解，并熟悉人工智能的应用领域，对教育技术领域的人工智能研究与应用案例形成一定的认知。
(二)对人工智能求解问题的基本方法、步骤和原理有初步的了解，并初步具备应用人工智能技术分析和解决问题的能力。
(三)对人工智能课程的框架体系有明确的了解，并打下扎实的学科基础，能够胜任中小学人工智能课程和机器人课堂教学工作。
三、先修课程《C程序设计语言》、《高等数学》四、课程教学重、难点教学重点:(一)人工智能领域的关键技术:知识表征、推理与搜索;(二)人工智能领域的研究热点:机器学习、机器人;(三)人工智能语言。
教学难点:教学难点:(一)知识表征技术;(二)机器学习及其开发技术。
五、课程教学方法与教学手段该课程综合采用理论讲授、案例分析、技能演示、小组协作与研究性学习等多种教学形式和教学方法。
课程采用多媒体教学系统授课，并安装有Proglog、 Matlab 等软件。
六、课程教学内容第一章人工智能概述(1学时)1. 教学内容(1)人工智能的定义;(2)人工智能的起源和发展;(3)人工智能基础知识及其应用领域。
2.重、难点提示（1）人工智能的不同定义及其区别于人类智能的根本特点；（2）人工智能的基础知识。
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➢ 机器学习（machine learning） 通过学习（learning）来获得进行预测或判断的能力，
这样的方法已经成为人工智能的主流方法。
人工智能概述
机器学习的方法
从数据中学习
➢ 从已知数据去学习数据中蕴含的规律或判断规则，再把学到的规 则应用到新数据并作出判断或预测
达特茅斯楼
2006年，会议五十年后，当事人重聚达特茅斯。左起： 摩尔，麦卡锡，明斯基，赛弗里奇，智能的第一次浪潮（1956-1974）
1963年，美国高等研究计划局投入两百万美元 给麻省理工学院，培养了早期的计算机科学和人 工智能人才。
1964-1966年，约瑟夫・维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）教授建立了世界上第一个自然 语言对话程序ELIZA，可以通过简单的模式匹配 和对话规则与人聊天。
特征的质量很大程度上决定了分类器最终分类效果的好坏 不同类型的数据，不同的特征提取方法
例：鸢尾花特征的提取 ➢ 通过实际观察,花瓣的长度和宽度作
为有效分类鸢尾花的特征 ➢ 特征的数学表达：特征向量 ������������, ������������ ➢ 问题的描述：特征点和特征空间
特征与分类器
爱德华・费根鲍姆 “专家系统之父”
人工智能的出现及发展
人工智能的第三次浪潮（2011-现在）
21世纪，人类迈入了“大数据”时代，此时电脑芯片的计算能力高速增长，人 工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学 工具，为人工智能打造更坚实的数学基础。在数学的驱动下，一大批新的数学模 型和算法被发展起来，逐步被应用于解决实际问题，让科学家看到了人工智能再 度兴起的曙光。
2012年全球的图像识别算法竞赛ILSVRC（或称ImageNet挑战赛）中，多伦多 大学开发的多层神经网络Alex Net取得了冠军，且大幅超越传统算法的亚军， 引起了人工智能学界的震动。从此，多层神经网络为基础的深度学习被推广到多 个应用领域。
2016年谷歌通过深度学习训练的阿尔法狗（AlphaGo）程序战胜围棋世界冠军 李世石。
集团师级工业互联网培训课程 之
人工智能基础
（高中版）
工业互联网学院
2018 年 6 月
课程目标
1. 系统了解人工智能发展简史，掌握人工智能的基本思 想和理念
2. 系统了解人工智能在各行各业具体应用的场景和功能， 掌握人工智能基本概念和基础知识
3. 系统掌握人工智能方法和技术的具体应用，能正确理 解机器学习和强化学习的方法
数据(Data)是信息的载体
分类(Classification)是根据所给数据的不同 特点，判断它属于哪种类别
特征与分类器
数据类型和相关应用
数据类型
示意图
图像(照片、图画)
详见第三章
声音 (语音、音乐)
详见第四章
视频 (影视)
详见第五章
文字
详见第七章
其它数据类型
详见第九章等
相关应用
• 基于图像的人脸辨识、物体分类、 场景理解
艾伦・纽厄尔 赫伯特・西蒙
人工智能的出现及发展
人工智能的横空出世
1956年，闵斯基、约翰・麦卡锡 （John McCarthy）、克劳的・香 农（Claude Shannon）和纳撒尼 尔・罗切斯特（Nathan Rochester）在美国达特茅斯学院组 织了一次会议，此会议宣告了“人 工智能”作为一门新学科的诞生。
人工智能概述
人工智能的应用
自动驾驶
✓ 自动驾驶汽车通过多种传感器，包括视频摄像头、激光雷达、卫星定位系统等，对 驾驶环境进行实时感知。
✓ 智能驾驶系统可以对多种感知信号进行综合分析，实时规划驾驶路线，控制车子的 运行。
人工智能概述
人工智能的应用
工业制造
✓ 工业制造系统必须变得更加“聪明”，而 人工智能则是提升工业制造系统的最强动 力。
➢ 方式
1. 监督学习： 要求为每个样本提供预测量的真实值
2. 无监督学习： 不要求为每个样本提供预测量的真实值
3. 半监督学习： 介于监督学习与无监督学习之间
人工智能概述
机器学习的方法
在行动中学习
在机器学习的实际应用中，还会遇到另一种类型的问题：利用学 习得到的模型来指导行动。比如下棋，此时关注的不是某个判断 是否准确，而是行动过程中能否带来最大效益，又称为强化学习。
目的：提升人工智能系统的性能
工智能系统是通过什么来进行学习呢? ✓Ans: 数据
人工智能这一新兴科技正在改变我们的世界并影响着我们 的生活，但这仅仅只是个开始，人工智能过去的发展为我 们展现了一个令人激动的前景，这个更美好的时代需要我 们共同努力去创造。
02 应用篇：构建人工智能系统
➢ 特征与分类器 ➢ 识图认物 ➢ 析音赏乐 ➢ 看懂视频
构建人工智能系统 前言
人工智能系统处理的是各种各样的数据：图像、 声音、文字、视频等等
课时安排：4H 课程对象：集团全体师级干部
课程安排
01 基础篇：人工智能发展简史 02 应用篇：构建人工智能系统 03 进阶篇：人工智能与机器学习
01 基础篇：人工智能发展简史
➢ “智能+”的未来 ➢ 人工智能的出现及发展 ➢ 人工智能概述
人工智能发展简史
前言
在现代社会便利与舒适的生活背后，是一场正在深 刻地改变人们生活与社会的的科技浪潮----人工智能。
十年前仍是科幻小说里的场景，今天已经成为我们 真实的生活经历。在人工智能浪潮的驱动下，十年之后我 们会生活在什么样的世界里面呢？
“智能+”的未来 跨越时空：铭铭的一天
场景1 场景4
场景2 场景5
场景3
思考：在这些未来的 生活场景中，人工智 能的应用有哪些？
“智能+”的未来
智能+未来
家庭 城市 汽车…….
特征与分类器
分类的基本概念和流程
分类器（Classifier）：能完成分类任务的人工智能系统 构建该系统的流程：
➢ 首先提取鸢尾花的特征 ➢ 然后将这些特征输入到训练好的分类器中 ➢ 分类器根据特征做出预测，输出鸢尾花的品种
特征与分类器
提取特征的方法
特征（feature）：对事物的某方面的特点进行刻画的数 字或者属性
例如：品质监控是生产过程中最重要的环节， 传统生产线上都安排大量的检测工人用肉眼进 行质量检测。这种方式不仅容易漏检和误判， 更会给工人造成疲劳伤害。因此很多任务业产 品公司开发使用人工智能的视觉工具，帮助工 厂自动检测出形态各异的缺陷。
人工智能概述 智能从何而来？
人工智能如何自动做出判断或预测
什么是智能? 帮你算数学?帮你洗衣服? 帮你…
人工智能学家 or 数学家、物理 学家、科学家跟我们想的是一 样的吗?
知识的表达与推理 智慧 是一种计算过程?
“智能+”的未来 什么是人工智能？
其实，广义的人工智能，或是人工 智能，是很复杂的
Ex: 知识定义、知识表达、知识 推理
人工智能的出现及发展
1982年，约翰・霍普菲尔德提出了一种新型的网络形式，即 霍普菲尔德神经网络，其中引入了相关存储（associative memory）的机制。
1986年，《通过误差反向传播学习表示》论文的发表，使反 向传播算法被广泛用于人工神经网络的训练。
80年代后期，由于专家系统开发与维护的成本高昂，而商业 价值有限，人工智能的发展再度步入冬天。
分类器
定义：分类器是一个由特征向量到预测类别的函数
对鸢尾花品种分类的问题就转 变成为在特种空间中将这些特 征点分开的问题。
從圖得知, 一條直線方程，可 將整個坐標面分成兩個區域。
f(������)是分類函數������(������)的核心。
特征与分类器
训练分类器
让分类器学习得到合适参数的过程称为分类器的训练
70年代中期，人工智能还是难以满足社会对这个 领域不切实际的期待，因此进入了第一个冬天。
人工智能的出现及发展
人工智能的第二次浪潮（1980-1987）
80年代，由于专家系统和人工神经网络的新进展，人工智能 浪潮再度兴起。
1980年，卡耐基梅隆大学为迪吉多公司开发了一套名为 XCON的专家系统，这套系统当时每年可为迪吉多公司节省 4000万美元。XCON的巨大价值激发了工业界对人工智能尤 其专家系统的热情。
人工智能的横空出世
1950年，艾伦・图灵（Alan Turing）在 他的论文中提出了著名的“图灵测试” （Turing Test）被广泛认为是测试机器智 能的重要标准。
✓ 图灵测试：一位人类测试员会通过文字与密室 里的一台机器和一个人对话。如果测试员无法 分辨与之对话的两个实体谁是人谁是机器，参 与对话的机器就被认为通过图灵测试。
强化学习模型结构：
• 可动态变化的状态（state） • 可选取的动作（action） • 可以和决策主体进行交互
的环境（environment） • 回报（reward）规则
Q-Learning：Agent主体会根据实际环境反馈进行调整
人工智能概述 小结
人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的学科， 通过几十年的努力，人工智能已经获得了长足的发展，且 在多个行业得到了成功的应用。
商品感兴趣，而作出相应推荐。 ✓ 金融应用：根据一支股票过去的价格和交易信息，
判断它未来的价格走势。
人工智能概述 人工智能的应用
安防
✓ 智能视频分析技术可以代替民警做很多事情
1. 实时从视频中检测出人和车辆 2. 自动找到视频中异常的行为，并及
时发出带有具体地点方位信息的警 报 3. 自动判断人群的密度和人流的方向， 提前发现过密人群带来的潜在危险， 帮助工作人员引导和管理人流。