人工智能课件5
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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。
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。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
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。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
《人工智能》大学课件PPT
《人工智能》大学 课件
contents
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 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 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。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
contents
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 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 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。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
(完整版)人工智能介绍PPT课件全
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。
• 人工智能是计算机科学的一个分支，
它企图了解智能的实质，并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器，该领域的研究包括 机器人、语言识别、图像识别、自然 语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
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,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
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
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
• 人工智能是计算机科学的一个分支，
它企图了解智能的实质，并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器，该领域的研究包括 机器人、语言识别、图像识别、自然 语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
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,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
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
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
人工智能概论课件完整版
自然语言处理
研究如何让计算机理解和生成人类自然语言 文本。
深度学习
研究如何构建和训练深度神经网络模型，以 模拟人脑处理信息的方式。
人工智能的应用领域
智能家居
通过人工智能技术实现家庭设备 的自动化和智能化控制，提高生
活便利性和舒适度。
智能交通
利用人工智能技术提高交通系统 的效率和安全性，如自动驾驶汽 车、智能交通信号控制等。
05
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护问题
01
数据采集与使用的透明度不足
在人工智能应用中，大量个人数据被采集和使用，但很多时候用户并不
清楚自己的数据是如何被使用的，于网络安全威胁和技术漏洞的存在，人工智能系统所处理的数据可能
面临泄露和滥用的风险，对个人隐私造成侵害。
人工智能概论课件完整版
目录
• 人工智能概述 • 人工智能基础知识 • 人工智能算法与模型 • 人工智能技术应用 • 人工智能伦理与安全问题 • 人工智能发展趋势与挑战
01
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义
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。
恶意使用风险
人工智能技术可能被恶意使用，如用于网络攻击、欺诈行为或制造虚假信息，这对社会和个 人都构成了安全威胁。
人工智能与人类未来关系探讨
劳动力市场变革
人工智能的发展将导致劳动力市 场的深刻变革，一些传统职业可 能会消失，而新的职业和就业机 会将出现。
社会伦理挑战
随着人工智能技术的广泛应用， 社会将面临一系列伦理挑战，如 人类与机器的权利关系、责任归 属以及道德准则的制定等。
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。
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。
《人工智能课件PPT——基础入门》
人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）是模拟和延伸人类智能的一门学 科，旨在使机器能够模拟人类的思维和行为，实现自主学习和智能决策。
人工智能的历史与发展
1
20世纪60-70年代
2
人工智能研究进入黄金时期，大量经典
算法诞生。
3
2 1 世纪以来
4
深度学习与大数据催生了人工智能的新 时代。
2 神经网络
借鉴人脑神经元网络结构实现模式识别。
4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ支持向量机
通过找到最优超平面进行分类。
机器学习的基本概念
特征工程
监督学习
无监督学习
选择和提取适当的特征用于建模。 通过标注数据训练模型进行预测。 从无标注数据中发现模式和结构。
人工神经网络的基础知识
人工神经网络是一种模拟和再现生物神经网络的计算模型，通过多层神经元 相互连接来实现特征学习和模式匹配。
自然语言处理技术简述
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，旨在实现计算机对人类语言的理 解、生成和处理，包括机器翻译、情感分析等。
语音识别的原理与发展
语音识别是将音频信号转化为文字的过程，经过多年的发展，语音识别技术已经可以在多种应用场景中实现高 准确度。
人工智能的技术分类
机器学习 自然语言处理 计算机视觉 专家系统
通过数据训练模型实现智能决策和预测。 将自然语言转化为计算机可理解和处理的形式。 让计算机能够理解和分析图像或视频。 利用规则和知识库模拟专家的决策过程。
人工智能算法介绍
1 决策树
采用树状结构进行分类或预测。
3 遗传算法
模拟自然界进化过程寻找最优解。
1956年
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）是模拟和延伸人类智能的一门学 科，旨在使机器能够模拟人类的思维和行为，实现自主学习和智能决策。
人工智能的历史与发展
1
20世纪60-70年代
2
人工智能研究进入黄金时期，大量经典
算法诞生。
3
2 1 世纪以来
4
深度学习与大数据催生了人工智能的新 时代。
2 神经网络
借鉴人脑神经元网络结构实现模式识别。
4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ支持向量机
通过找到最优超平面进行分类。
机器学习的基本概念
特征工程
监督学习
无监督学习
选择和提取适当的特征用于建模。 通过标注数据训练模型进行预测。 从无标注数据中发现模式和结构。
人工神经网络的基础知识
人工神经网络是一种模拟和再现生物神经网络的计算模型，通过多层神经元 相互连接来实现特征学习和模式匹配。
自然语言处理技术简述
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，旨在实现计算机对人类语言的理 解、生成和处理，包括机器翻译、情感分析等。
语音识别的原理与发展
语音识别是将音频信号转化为文字的过程，经过多年的发展，语音识别技术已经可以在多种应用场景中实现高 准确度。
人工智能的技术分类
机器学习 自然语言处理 计算机视觉 专家系统
通过数据训练模型实现智能决策和预测。 将自然语言转化为计算机可理解和处理的形式。 让计算机能够理解和分析图像或视频。 利用规则和知识库模拟专家的决策过程。
人工智能算法介绍
1 决策树
采用树状结构进行分类或预测。
3 遗传算法
模拟自然界进化过程寻找最优解。
1956年
人工智能入门课件第5章遗传算法
5.4.2 交叉操作(crossover)
交叉的具体步骤为：
1. 从交配池中随机取出要交配的一对个体；
2. 根据位串长度L，对要交配的一对个体，随 机选取[1，L－1]中一个或多个的整数k作为 交叉点；
3. 根据交叉概率pc(0<pc≤1)实施交叉操作，配 对个体在交叉点处，相互交换各自的部分内 容，从而形成新的一对个体。
N
pi 1
i 1
2.基于排名的选择
（1）线性排名选择
首先假设群体成员按适应值大小从好到坏依次排列
为x1，x2，…，xN，然后根据一个线性函数分配选 择概率pi。
设线性函数pi＝（a－b·i/（N +1））/N，i=1，
2，…，N，其中a，b为常数。由于
N
pi
1
，易得，
b=2(a－1)。又要求对任意i=1，2，…i1，N，有pi>0，
5.2.3 实数编码
为了克服二进制编码的缺点，对于问题的变量 是实向量的情形，直接可以采用十进制进行编码， 这样可以直接在解的表现形式上进行遗传操作，从 而便于引入与问题领域相关的启发式信息以增加系 统的搜索能力
例3 作业调度问题（JSP）的种群个体编码常用 m×n的矩阵Y=[yij]，i=1，2，…，m，j=1， 2，…，n（n为从加工开始的天数，m为工件的 优先顺序）。 yij表示工件i在第j日的加工时间。 下表是一个随机生成的个体所示。
一种方法是为参与交换的数增加一个映射如下:
将此映射应用于未交换的等位基因得到:
T~1 234 | 751| 68 T~2 136 | 275 | 84 则为合法的。
5.2.2 Gray编码
Gray编码即是将二进制码通过如下变换进行转
《人工智能课件》.pptx
策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
人工智能PPT课件
人工智能的发展将改变就业结构，部分传统岗位可能消失或被
替代，同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题，需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率，降低成本，提升产品和 服务的质量，从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用，能够提高社会服务 水平，改善人们的生活质量，为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ，促进了各行业的数字化转型， 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术，通 过智能设备、传感器和自动化系 统，实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验，如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析， 为用户提供更个性化的服务，如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
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、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。
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
《人工智能》课件
人工智能伦理与法规
数据隐私与安全
数据隐私
确保个人数据在收集、存储和使 用过程中的保密性和安全性，防 止数据泄露和滥用。
数据安全
采取措施保护数据免受未经授权 的访问、修改或破坏，确保数据 的完整性和可用性。
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 ，包括人工智能专业人才、技术研发 人员等。
。
人工智能对人类社会的影响
提高生产效率
人工智能技术能够提高 生产效率，降低成本，
促进经济发展。
改善生活质量
人工智能在医疗、教育 、交通等领域的应用能 够改善人们的生活质量
。
改变就业结构
人工智能的发展将改变 就业结构，需要人们不 断更新技能以适应变化
。
推动创新发展
人工智能技术能够激发 创新，推动科技发展， 改变人类社会的面貌。
跨界融合
促进人工智能与其他产业 的融合发展，推动经济转 型升级。
可持续发展
引导人工智能技术在环境 保护、能源利用等领域的 运用，推动可持续发展。
THANKS
感谢观看
《人工智能》ppt课件
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 人工智能伦理与法规 • 人工智能未来展望 • 人工智能的实际应用案例 • 总结与思考
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是研究、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。
人工智能的学科性质
深度学习在计算机视觉中取得了 重大突破，如YOLO、SSD和 Faster R-CNN等目标检测算法 。
语音识别
语音识别是使计算机能够理解和识别 人类语音的能力。
数据隐私与安全
数据隐私
确保个人数据在收集、存储和使 用过程中的保密性和安全性，防 止数据泄露和滥用。
数据安全
采取措施保护数据免受未经授权 的访问、修改或破坏，确保数据 的完整性和可用性。
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 ，包括人工智能专业人才、技术研发 人员等。
。
人工智能对人类社会的影响
提高生产效率
人工智能技术能够提高 生产效率，降低成本，
促进经济发展。
改善生活质量
人工智能在医疗、教育 、交通等领域的应用能 够改善人们的生活质量
。
改变就业结构
人工智能的发展将改变 就业结构，需要人们不 断更新技能以适应变化
。
推动创新发展
人工智能技术能够激发 创新，推动科技发展， 改变人类社会的面貌。
跨界融合
促进人工智能与其他产业 的融合发展，推动经济转 型升级。
可持续发展
引导人工智能技术在环境 保护、能源利用等领域的 运用，推动可持续发展。
THANKS
感谢观看
《人工智能》ppt课件
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 人工智能伦理与法规 • 人工智能未来展望 • 人工智能的实际应用案例 • 总结与思考
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是研究、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。
人工智能的学科性质
深度学习在计算机视觉中取得了 重大突破，如YOLO、SSD和 Faster R-CNN等目标检测算法 。
语音识别
语音识别是使计算机能够理解和识别 人类语音的能力。
人工智能介绍ppt课件
摘要生成
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
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
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
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
《人工智能》课件
我们将讨论机器人技术的 发展趋势，例如智能助手、 无人机和机器人外科手术。
深入研究人工智能可能导 致的伦理和法律问题，例 如数据隐私、人工智能武 器和就业市场变革。
人工智能技术的现状
机器学习
我们将介绍机器学习的基本原理 和主要方法，以及机器学习在各 个领域的应用案例。
自然语言处理
我们将探索自然语言处理技术， 包括文本分析、语音识别和机器 翻译的现状和发展。
我们将研究人工智能对就业、教育和社会结构等方面的深远影响。
2
生活影响
我们将讨论人工智能在日常生活中的应用，例如智能助手、智能家居和虚拟现实。
3
伦理考量
最后，我们将探讨人工智能的伦理考量，引发大家思考如何在发展人工智能的同 时保护人类价值和权益。
金融服务
深入了解人工智能在金融行业中的应用，例如风险评估、欺诈检测和智能投资顾问。
交通运输
我们将研究人工智能在自动驾驶汽车、智能交通管理和物流优化等领域的创新应用。
人工智能的未来发展趋势
1 增强学习
2 机器人技术
3 伦理和法律问题
探索增强学习的前沿技术， 了解如何使机器能够通过 反馈与环境互动自主学习 并改进。
计算机视觉
我们将介绍计算机视觉的进展， 包括图像识别、物体检测和人脸 识别等应用。
人工智能的优缺点
优点
我们将讨论人工智能的优点，例如提高效率、 创造新的机会和改善决策等方面的优势。
缺点
我们也将探讨人工智能的一些挑战和风险，例 如失业问题、不可靠的算法和伦理考量。
人工智能对社会和生活的影响
1
社会影响
2
发展阶段
我们将探索人工智能的发展阶段，从符号主义到神经网络，从弱人工智能到强人 工智能的演进。
《人工智能课件-从零开始学习人工智能》
价值函数
探索强化学习中的价值函数， 如Q值函数和状态值函数。
策略梯度方法
介绍策略梯度方法在强化学习 中的应用，如蒙特卡洛法和Q 学习。
自然语言处理及其算法
1
文本分词
2
介绍文本分词技术的原理和常用方法，
如基于规则和基于统计的方法。
3
自然语言处理概述
了解自然语言处理的基本概念和应用 领域，如文本分类和情感分析。
介绍神经元和连接权重的概念， 以及它们在神经网络中的作用。
解释反向传播算法在神经网络 中的作用和原理。
模型训练和优化
讨论模型训练和优化的常见方 法，如梯度下降和学习率调整。
数据预处理技术
1
数据清洗
介绍数据清洗的重要性和常见的数据清洗技术，如去除重复值和处理缺失值。
2
特征选择
探讨特征选择的方法，如过滤法和包装法，以提高模型的性能。
人工智能的应用领域
医疗健康
探索人工智能在医疗诊断、药 物发现等方面的应用。
智能交通
金融科技
介绍人工智能在智能交通系统、 自动驾驶等方面的应用。
了解人工智能在风险管理、智 能投资等方面的应用。
伦理、法律和社会问题
隐私和数据安全
讨论人工智能在隐私和数据安全方面带来的挑战和应对策略。
就业和社会影响
探讨人工智能对就业和社会结构的影响，以及相关的倫理問題。
探索人工智能在各个领域的应用，如医疗、金融、交通等。
3 伦理和法律问题
讨论人工智能技术带来的伦理和法律挑战，以及相应的解决方案。
机器学习基础
1 监督学习
介绍监督学习的基本概念和常用算法，如线性回归和决策树。
2 无监督学习
探讨无监督学习的原理和应用，如聚类和关联规则。
人工智能及其应用5课件
弱人工智能、强人工智能和超强人工 智能，分别对应着解决特定问题、模 拟人类智慧和超越人类智慧的能力。
让机器具备自主学习和决策的能力， 以解决复杂问题。
人工智能的发展历程
起步阶段
数据挖掘阶段
知识工程阶段 感知智能阶段
人工智能的应用领域
医疗健康
人工智能在医疗影像诊 断、疾病辅助诊断和治 疗方案推荐等方面发挥
深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型来模拟人脑的复杂处理过程。
深度神经网络通过多层次的抽象将低层次的特征组合成高层次的特征表示，从而实 现对复杂数据的理解和分类。
深度学习的应用场景包括图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI和自动驾驶等。
机器学习和深度学习的关系
机器学习是更广泛的领域，而深 度学习是机器学习中的一个子领
域。
深度学习是机器学习的一种实现 方式，通过深度神经网络模型进
行特征学习和分类。ห้องสมุดไป่ตู้
深度学习在处理复杂数据和抽象 概念方面具有优势，而传统的机 器学习方法在某些任务上可能更
简单、更快速。
机器学习和深度学习的应用场景
深度学习在图像和语音识别方面取得 了显著成果，例如人脸识别、语音助 手、智能客服等。同时，在游戏AI和 自动驾驶等领域也有广泛应用。
智能家居
通过语音识别和合成技术，实现智能 家居设备的控制和交互。
智能车载
通过语音识别和合成技术，实现智能 车载系统的控制和交互。
虚拟助手
通过语音识别和合成技术，实现个人 助理的智能化。
WATCHING
自然语言处理的技术
词法分析
。
句法分析
语义分析 文本生成
自然语言处理的应用场景
机器翻译
让机器具备自主学习和决策的能力， 以解决复杂问题。
人工智能的发展历程
起步阶段
数据挖掘阶段
知识工程阶段 感知智能阶段
人工智能的应用领域
医疗健康
人工智能在医疗影像诊 断、疾病辅助诊断和治 疗方案推荐等方面发挥
深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型来模拟人脑的复杂处理过程。
深度神经网络通过多层次的抽象将低层次的特征组合成高层次的特征表示，从而实 现对复杂数据的理解和分类。
深度学习的应用场景包括图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI和自动驾驶等。
机器学习和深度学习的关系
机器学习是更广泛的领域，而深 度学习是机器学习中的一个子领
域。
深度学习是机器学习的一种实现 方式，通过深度神经网络模型进
行特征学习和分类。ห้องสมุดไป่ตู้
深度学习在处理复杂数据和抽象 概念方面具有优势，而传统的机 器学习方法在某些任务上可能更
简单、更快速。
机器学习和深度学习的应用场景
深度学习在图像和语音识别方面取得 了显著成果，例如人脸识别、语音助 手、智能客服等。同时，在游戏AI和 自动驾驶等领域也有广泛应用。
智能家居
通过语音识别和合成技术，实现智能 家居设备的控制和交互。
智能车载
通过语音识别和合成技术，实现智能 车载系统的控制和交互。
虚拟助手
通过语音识别和合成技术，实现个人 助理的智能化。
WATCHING
自然语言处理的技术
词法分析
。
句法分析
语义分析 文本生成
自然语言处理的应用场景
机器翻译
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2013-8-4 17
5.1 遗传算法发展现状
遗传算法具有隐并行性，它可容易改造成为并行/ 分布式算法，用来解决那些复杂性问题。 到目前，遗传算法的理论机制仍不是很清楚，这 可能和生命科学的研究一样，将是一个永恒的研 究课题，但也是一个难题。已有很多学者对遗传 算法作了一些深入的研究，近几十年来，遗传算 法的文献已相当多。
2013-8-4
18
5.2 进化策略
进化策略(evolution strategies,ES)是一类模仿 自然进化原理以求解参数优化问题的算法。 它是雷切伯格、施韦费尔和彼得.比纳特于 1964年提出来的，并在德国共同建立。 试探答案的组成部分被看做是个体的行为特 性，而不是染色体中的基因。 雷切伯格1973年进行了多父代单子代的工作， 施韦费尔1981年创造性使用了多父代多子代。
2013-8-4
16
5.1 遗传算法发展现状
如果一个应用问题不能求得目标函数的全局最优 值,而只能或只希望求一定意义下的“满意解”， 这时,可供选择的方法之一自然是遗传算法，因为 遗传算法比其他算法有更多的优势。 近年来遗传算法在商业应用方面取得了一系列重 要成果。比如通用电器公司的计算机辅助设计系 统Engeneous,这是一个采用了遗传算法以及其他传 统的优化技术做为寻优手段的混合系统(hybrid system)。Engeneous已成功地应用于汽轮机设计,并 改善了新的波音777发动机的性能，这是目前正在 研究和应用的一个重要方面。
5.1 遗传算法
5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
2013-8-4
3
5.1 遗传算法
遗传算法是为那些难以找到传统数学模型的难题 找出一个解决方法。 遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通 过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度 上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式 仿真。 霍兰德(Holland)在他的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》首次提出遗传算法 。
25
5.4 人工生命
人工生命的研究现状与人工智能早期历史可以说 是并行的。 40年代末，50年代初，冯.诺伊曼提出了….. 1956年达特默斯的夏季讨论会上…… 60年代，罗森勃拉特(Rosenblatt)研究感知机， 70年代以来，乔姆斯基(Chomsky)的形式语言理 论应用在程序设计语言的规范说明和开发编译 程序
请注意其中wn+1= w1。适应度函数要有效反映每一个染色 体与问题的最优解染色体之间的差距，一个染色体与问题的最 优解染色体之间的差距小，则对应的适应度函数值之差就小， 否则就大。适应度函数的取值大小与求解问题对象的意义有很 大的关系。
2013-8-4 8
5.1 主要有三种:选择、交叉、 变异。
2013-8-4 9
5.1 遗传算法基本机理
交叉操作的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作 为父母个体，将两者的部分码值进行交换。假设有如下八 位长的二个体：
产生一个在1到7之间的随机数c，假如现在产生的是3，将 P1和P2的低三位交换：P1的高五位与P2的低三位组成数串 10001001，这就是P1和P2的一个后代Q1个体；P2的高五位 与P1的低三位组成数串11011110，这就是P1和P2的一个后代 Q2个体。其交换过程如下图所示：
2013-8-4 19
5.2 进化策略
进化策略是可替代工程师直觉的一种方法。直到最 近，当没有分析对象函数可用，传统的优化方法不 存在，工程师必须依赖于他们的直觉时，进化策略 才被用于优化技术问题中。 和遗传算法不同，进化策略仅用到突变操作。
2013-8-4
20
5.2 进化策略进化算法
开始 初始种群 评价 产生机制 形成下一代种群 N 停机 Y
2013-8-4 14
5.1 遗传算法求解步骤
2013-8-4
15
5.1 遗传算法收敛性
一般的遗传算法不一定收敛，采用优秀个体保护法 就是将每代中的最优个体，直接进入子代，相应淘 汰其子代中适应度最差的个体，使种群规模不变。 求到的解通常只是所要解决问题的最优解的一个近 似解，或者叫满意解。近似解与问题真正的最优解 的差是一个统计意义下的量，也就是说每次程序运 行得到的解的质量可能是有较大的差别的。
生物进化与遗传算法之间的对应关系
生物进化中的概念 环境 适应性 适者生存 个体 染色体 遗传算法中的作用 适应函数 适应值函数 适应函数值最大的解被保留的概率最大 问题的一个解 解的编码
基因
群体 种群 交配 变异
2013-8-4
编码的元素
被选定的一组解 根据适应函数选择一组解 以一定的方式由双亲产生后代的过程 编码的某些分量发生变化的过程
2013-8-4
22
5.3 进化编程
又称进化规划：根据正确预测的符号数来度量适 应值。通过变异，为父代群体中的每个机器状态 产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。
2013-8-4
23
5.3 进化编程的步骤
产生初始群体，它由关于问题(计算机程序)的函 数随机组合而成 迭代完成下述过程，直到满足选种标准为止 (1)执行群体中的每个程序，根据它解决问题的 能力，给它指定一个适应值 (2)应用变异等操作创造的计算机程序群体。 在后代中适应值最高的计算机程序个体被指定为 进化编程的结果。
选择操作也叫复制操作，根据个体的适应度函数值所 度量的优、劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗 传。一般地说，选择将使适应度较大(优良)个体有较 大的存在机会，而适应度较小（低劣）的个体继续存 在的机会也较小。简单遗传算法采用赌轮选择机制， 令Σfi表示群体的适应度值之总和，fi表示种群中第i个 染色体的适应度值，它产生后代的能力正好为其适应 度值所占份额fi／Σfi。
2013-8-4 28
5.4 人工生命实例
计算机病毒
20世纪80年代，计算机技术的飞速发展带来的负 面效应。计算机病毒指在计算机上传染的与生物 学中的病毒具有相似生命现象的有害程序。它能 够通过自身繁殖，把自己复制到计算机内已存储 的其他程序上的计算机程序。 计算机病毒一般是恶性的，人为的用计算机语言 写成的可存储的、可执行的计算机非法程序。
2013-8-4 24
5.4 人工生命
人工生命是指具有生命特征的人造系统。 人工生命是20世纪80年代后期开始兴起的一种新 的学科领域，也是计算机科学继人工智能之后出 现的新的发展方向之一。 世界上首先提出“人工生命”概念的人，是美国 洛斯· 阿莫斯国家实验室的克里斯· 兰顿博士。
2013-8-4
2013-8-4 10
5.1 遗传算法基本机理
变异操作的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。我 们先以最简单的二进制编码表示方式来说明，二进制编码表 示的每一个位置的数码只有0与1这两个可能，比如有如下二 进制编码表示：
2013-8-4
11
5.1 遗传算法基本机理
其码长为8，随机产生一个1至8之间的数k，假如现在k=5，对从右往左 的第5位进行变异操作，将原来的0变为1，得到如下数码串：
2013-8-4 7
5.1 遗传算法基本机理
2.适应度函数 为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能 进行度量的函数，叫适应度函数。通过适应度函数来决定染色体的优、 劣程度，它体现了自然进化中的优胜劣汰原则。对优化问题，适应度函 数就是目标函数。TSP的目标是路径总长度为最短，路径总长度的倒数 就可以为TSP的适应度函数：
2013-8-4
4
基本概念
种群：初始给定的多个解的集合，它是问题解空 间的一个子集。 个体：种群中的单个元素，通常由一个用于描述 其基本遗传结构的数据结构来表示，如用0，1组 成的长度为l的串来表示个体。 染色体：对个体进行编码后得到的编码串。染色 体中的每一位成为基因，若干基因构成的有效信 息段称为基因组。 适应度函数：用来对种群中个体的适应型进行度 量的函数。
第5章 计算智能(2):进化计算 人工生命
5.1 遗传算法 5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
2013-8-4
1
第5章 计算智能(2):进化计算 人工生命
5.1 遗传算法
5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
2013-8-4
2
第5章 计算智能(2):进化计算 人工生命
2013-8-4
26
5.4 人工生命
人工生命是形成新的信息处理体系强大的推动力， 并成为研究生物的一个特别有用的工具。人工生 命的研究可能将信息科学和生命科学结合起来， 形成生命信息科学。在21世纪初人工生命的研究 将会蓬勃发展，并取得突破性进展。 人工生命研究的科学问题如下：
生命自组织和自复制,发育和变异,系统复杂性,进化和适应 动力学,智能主体,自主系统,机器人和人工脑：
13
5.1 遗传算法求解步骤
遗传算法类似于自然进化，通过作用于染色体上的基因寻 找好的染色体来求解问题。 与自然界相似，遗传算法对求解问题的本身一无所知，它 所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基 于适应值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁 殖机会。
在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数 字编码，即染色体，形成初始群体；通过适应度函数给每 个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应 度的个体参加遗传操作，经过遗传操作后的个体集合形成 下一代新的种群。对这个新种群进行下一轮进化。
2013-8-4 5
5.1 遗传算法基本机理
我们以霍兰德(Holland)的遗传算法通常被称为 “简单遗传算法”(简称SGA) 来分析遗传算法的结 构和机理 。 结合推销员旅行问题(货郎担问题(Travelling Salesman Problem，简记为TSP))加以说明：设有n个 城市，城市i和城市j之间的距离为d(i，j)， i, j=1,...,n．TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次 的一条回路，且其路径总长度为最短。
5.1 遗传算法发展现状
遗传算法具有隐并行性，它可容易改造成为并行/ 分布式算法，用来解决那些复杂性问题。 到目前，遗传算法的理论机制仍不是很清楚，这 可能和生命科学的研究一样，将是一个永恒的研 究课题，但也是一个难题。已有很多学者对遗传 算法作了一些深入的研究，近几十年来，遗传算 法的文献已相当多。
2013-8-4
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5.2 进化策略
进化策略(evolution strategies,ES)是一类模仿 自然进化原理以求解参数优化问题的算法。 它是雷切伯格、施韦费尔和彼得.比纳特于 1964年提出来的，并在德国共同建立。 试探答案的组成部分被看做是个体的行为特 性，而不是染色体中的基因。 雷切伯格1973年进行了多父代单子代的工作， 施韦费尔1981年创造性使用了多父代多子代。
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5.1 遗传算法发展现状
如果一个应用问题不能求得目标函数的全局最优 值,而只能或只希望求一定意义下的“满意解”， 这时,可供选择的方法之一自然是遗传算法，因为 遗传算法比其他算法有更多的优势。 近年来遗传算法在商业应用方面取得了一系列重 要成果。比如通用电器公司的计算机辅助设计系 统Engeneous,这是一个采用了遗传算法以及其他传 统的优化技术做为寻优手段的混合系统(hybrid system)。Engeneous已成功地应用于汽轮机设计,并 改善了新的波音777发动机的性能，这是目前正在 研究和应用的一个重要方面。
5.1 遗传算法
5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
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5.1 遗传算法
遗传算法是为那些难以找到传统数学模型的难题 找出一个解决方法。 遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通 过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度 上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式 仿真。 霍兰德(Holland)在他的著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》首次提出遗传算法 。
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5.4 人工生命
人工生命的研究现状与人工智能早期历史可以说 是并行的。 40年代末，50年代初，冯.诺伊曼提出了….. 1956年达特默斯的夏季讨论会上…… 60年代，罗森勃拉特(Rosenblatt)研究感知机， 70年代以来，乔姆斯基(Chomsky)的形式语言理 论应用在程序设计语言的规范说明和开发编译 程序
请注意其中wn+1= w1。适应度函数要有效反映每一个染色 体与问题的最优解染色体之间的差距，一个染色体与问题的最 优解染色体之间的差距小，则对应的适应度函数值之差就小， 否则就大。适应度函数的取值大小与求解问题对象的意义有很 大的关系。
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5.1 主要有三种:选择、交叉、 变异。
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5.1 遗传算法基本机理
交叉操作的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作 为父母个体，将两者的部分码值进行交换。假设有如下八 位长的二个体：
产生一个在1到7之间的随机数c，假如现在产生的是3，将 P1和P2的低三位交换：P1的高五位与P2的低三位组成数串 10001001，这就是P1和P2的一个后代Q1个体；P2的高五位 与P1的低三位组成数串11011110，这就是P1和P2的一个后代 Q2个体。其交换过程如下图所示：
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5.2 进化策略
进化策略是可替代工程师直觉的一种方法。直到最 近，当没有分析对象函数可用，传统的优化方法不 存在，工程师必须依赖于他们的直觉时，进化策略 才被用于优化技术问题中。 和遗传算法不同，进化策略仅用到突变操作。
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5.2 进化策略进化算法
开始 初始种群 评价 产生机制 形成下一代种群 N 停机 Y
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5.1 遗传算法求解步骤
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5.1 遗传算法收敛性
一般的遗传算法不一定收敛，采用优秀个体保护法 就是将每代中的最优个体，直接进入子代，相应淘 汰其子代中适应度最差的个体，使种群规模不变。 求到的解通常只是所要解决问题的最优解的一个近 似解，或者叫满意解。近似解与问题真正的最优解 的差是一个统计意义下的量，也就是说每次程序运 行得到的解的质量可能是有较大的差别的。
生物进化与遗传算法之间的对应关系
生物进化中的概念 环境 适应性 适者生存 个体 染色体 遗传算法中的作用 适应函数 适应值函数 适应函数值最大的解被保留的概率最大 问题的一个解 解的编码
基因
群体 种群 交配 变异
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编码的元素
被选定的一组解 根据适应函数选择一组解 以一定的方式由双亲产生后代的过程 编码的某些分量发生变化的过程
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5.3 进化编程
又称进化规划：根据正确预测的符号数来度量适 应值。通过变异，为父代群体中的每个机器状态 产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。
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5.3 进化编程的步骤
产生初始群体，它由关于问题(计算机程序)的函 数随机组合而成 迭代完成下述过程，直到满足选种标准为止 (1)执行群体中的每个程序，根据它解决问题的 能力，给它指定一个适应值 (2)应用变异等操作创造的计算机程序群体。 在后代中适应值最高的计算机程序个体被指定为 进化编程的结果。
选择操作也叫复制操作，根据个体的适应度函数值所 度量的优、劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗 传。一般地说，选择将使适应度较大(优良)个体有较 大的存在机会，而适应度较小（低劣）的个体继续存 在的机会也较小。简单遗传算法采用赌轮选择机制， 令Σfi表示群体的适应度值之总和，fi表示种群中第i个 染色体的适应度值，它产生后代的能力正好为其适应 度值所占份额fi／Σfi。
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5.4 人工生命实例
计算机病毒
20世纪80年代，计算机技术的飞速发展带来的负 面效应。计算机病毒指在计算机上传染的与生物 学中的病毒具有相似生命现象的有害程序。它能 够通过自身繁殖，把自己复制到计算机内已存储 的其他程序上的计算机程序。 计算机病毒一般是恶性的，人为的用计算机语言 写成的可存储的、可执行的计算机非法程序。
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5.4 人工生命
人工生命是指具有生命特征的人造系统。 人工生命是20世纪80年代后期开始兴起的一种新 的学科领域，也是计算机科学继人工智能之后出 现的新的发展方向之一。 世界上首先提出“人工生命”概念的人，是美国 洛斯· 阿莫斯国家实验室的克里斯· 兰顿博士。
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5.1 遗传算法基本机理
变异操作的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。我 们先以最简单的二进制编码表示方式来说明，二进制编码表 示的每一个位置的数码只有0与1这两个可能，比如有如下二 进制编码表示：
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5.1 遗传算法基本机理
其码长为8，随机产生一个1至8之间的数k，假如现在k=5，对从右往左 的第5位进行变异操作，将原来的0变为1，得到如下数码串：
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5.1 遗传算法基本机理
2.适应度函数 为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能 进行度量的函数，叫适应度函数。通过适应度函数来决定染色体的优、 劣程度，它体现了自然进化中的优胜劣汰原则。对优化问题，适应度函 数就是目标函数。TSP的目标是路径总长度为最短，路径总长度的倒数 就可以为TSP的适应度函数：
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基本概念
种群：初始给定的多个解的集合，它是问题解空 间的一个子集。 个体：种群中的单个元素，通常由一个用于描述 其基本遗传结构的数据结构来表示，如用0，1组 成的长度为l的串来表示个体。 染色体：对个体进行编码后得到的编码串。染色 体中的每一位成为基因，若干基因构成的有效信 息段称为基因组。 适应度函数：用来对种群中个体的适应型进行度 量的函数。
第5章 计算智能(2):进化计算 人工生命
5.1 遗传算法 5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
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第5章 计算智能(2):进化计算 人工生命
5.1 遗传算法
5.2 进化策略 5.3 进化编程 5.4 人工生命
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第5章 计算智能(2):进化计算 人工生命
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5.4 人工生命
人工生命是形成新的信息处理体系强大的推动力， 并成为研究生物的一个特别有用的工具。人工生 命的研究可能将信息科学和生命科学结合起来， 形成生命信息科学。在21世纪初人工生命的研究 将会蓬勃发展，并取得突破性进展。 人工生命研究的科学问题如下：
生命自组织和自复制,发育和变异,系统复杂性,进化和适应 动力学,智能主体,自主系统,机器人和人工脑：
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5.1 遗传算法求解步骤
遗传算法类似于自然进化，通过作用于染色体上的基因寻 找好的染色体来求解问题。 与自然界相似，遗传算法对求解问题的本身一无所知，它 所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基 于适应值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁 殖机会。
在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数 字编码，即染色体，形成初始群体；通过适应度函数给每 个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应 度的个体参加遗传操作，经过遗传操作后的个体集合形成 下一代新的种群。对这个新种群进行下一轮进化。
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5.1 遗传算法基本机理
我们以霍兰德(Holland)的遗传算法通常被称为 “简单遗传算法”(简称SGA) 来分析遗传算法的结 构和机理 。 结合推销员旅行问题(货郎担问题(Travelling Salesman Problem，简记为TSP))加以说明：设有n个 城市，城市i和城市j之间的距离为d(i，j)， i, j=1,...,n．TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次 的一条回路，且其路径总长度为最短。