人工智能概论课件第七章人工智能让工作更高效(中)

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辑推理和证明。
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深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展，使得人工智能在语音、图像、自然语言处理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据的快速发展，机器学习算法开始广泛应用于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计、线性代数、微积分等）和编程基础（如Python、R等）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统岗位消失或减少，对劳动力市场造成冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网络攻击等恶意行为，对人类安全构成威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问题，如机器人权利、道德责任等，需要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的基本算法和理论，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛，将所学知识应用到实际问题中，提高解决实际问题的能力。

人工智能概述ppt课件

加密技术
使用加密算法保护数据传输和存储过程中的隐私安全。
安全性挑战及防范措施
人工智能系统的脆弱性
AI系统可能受到恶意攻击和欺骗，导致系统失效或被利用。
数据安全与保护
防止数据泄露、篡改和破坏，确保AI系统的数据完整性和可用性。
人工智能监管与政策
制定相关法规和政策，规范AI技术的研发和应用，保障社会安全和公共利益。
符号系统与连接主义结合可以充分发挥各自优势，实现更高效、更智能的人工智能系统。例如，在深度学习模型中融入符号处理机制，可以提高模型的可解释性和泛化能力。
05
伦理、隐私和安全问题探讨
伦理道德问题在AI中体现
数据偏见与歧视
01
算法训练数据可能包含社会和文化偏见，导致不公平的决策和
歧视。
人工智能的决策透明度
人才培养与生态建设
加强人工智能人才培养与引进，构建良好创新生态，推动人工智能持续发展与进步。
THANKS
感谢观看
均方误差、均方根误差用于评估回归模型的性能，衡量模型预测值与实际值之间的差距。
时间复杂度和空间复杂度用于评估算法的运行效率和存储开销，是选择算法时需要考虑的重要因素之一。
04
数据驱动与知识表示方法
数据驱动思想在AI中体现
数据驱动是人工智能的重要思想，强调从数据中学习规律，挖掘潜在知识。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂决策问题中的应用。

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。

2021年Ai人工智能PPT课件(23页)-原创力文档

人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
√ 这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
06.
Google AlphaGo
1月28日上午消息，谷歌今日召开全球电话会议，旗下Deep Mind 创始人戴密斯:哈萨比斯(Demis Hassabis)宣布了谷歌在人工智能领域的重要进展: 开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序 AlphaGo,后者能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。将于三月份同李世豆竞技。分2016年3月9日第一局，李世烹输，10日第二局，李世夏输，12 日第三局，李世烹输，13日，拿到首胜!必根据之前的约定，谷歌获胜后将获得“自己的”100万奖金，这些奖金将捐赠给联合国儿童基金会(UNICEF)、STEM教育以及围棋慈善机构(Go Charity)。
人脸识别
基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一整套技术方案
深度学习
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打造智
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实用的行业大数据解决方案
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对话交互
中国科学院院士梅宏:2017人工智能挑站2016年中国高考一本分数线583
梅宏院士在做的一个项目是通过集成人工智能相关的技术，机器能不能通过高考进入人群的前20%。该项目启动两年了，取得了一些阶段性的成果: 目前该人工智能系统在参加高考可以达到数学110分(150分满分)语文: 90分(150分满分，其中60分作文考了45分);文综: 40 分(100分满分)。目前该系统的知识库构成还不完善，该项目涉及的技术包括深度学习、知识图谱构建等。

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。

人工智能介绍最新PPT课件

场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法

人工智能工作汇报PPT课件

4.1 人工智能从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。
12.2 人工智能从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。
700 600 500 400 300 200 100
0 标题
标题
标题
标题
人工智能工作
人工智能工作
WHAT MAKES US
DIFFERENT
从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。
从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。
30%
从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。
50%
从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。
人工智能工作
01
重点工作落实情况
02 03
04
■人工智能工作
从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。
人工智能
•从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。
人工智能
•从智能手机到自动驾驶汽车，再到帮助医生诊断病情的机器，人工智能在各个领域都有广泛的应用。

(完整版)人工智能介绍PPT课件

智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。
谢谢
主条目：GOFAI
基于逻辑不像艾伦纽厄尔和赫伯特西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示，智能规划和机器学习。致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文闵斯基和西摩尔派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" 。常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议。直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。符号处理
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号 AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的 SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。

《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。

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

人工智能原理人工智能概述 ppt课件

al-Khowarazmi • 19世纪晚期, 把一般的数学推理形式化为逻
辑演绎的努力已经展开
32
第1章人工智能概述
数学的贡献(4)
• 1900年, David Hilbert(希尔伯特, 1862~1943) 提出了包括23个问题的清单, 其中最后一个问题是: 是否存在一个算法可以判定涉及自然数的逻辑命题的真实性, 即可判定性问题 / 他所要问的是: 有效证明过程的能力是否有基础的局限性
20
第1章人工智能概述
哲学的贡献(1)
• 哲学(BC428~现在)贡献的思想:
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结论吗?
• 问题2：精神的意识是如何从物质的大脑产生出来的?
• 问题3：知识是从哪里来的? • 问题4：知识是如何导致行动的?
21
第1章人工智能概述
哲学的贡献(2)
• 问题1：形式化规则能用来抽取合理的结论吗?（哲学家及其贡献）
4种方法的比较
类人思考
模拟思维过程思考过程
类人行为
智能行模拟行为功能为
思维模型
思维过程
人类智能
智能行为
行为建模
按照模型建立思维系统理性思考
按照模型建立行为系统理性行为
• 类人思考或类人行为：直接模拟 / 追随人 • 理性思考或理性行为：间接模拟 / 概括人 – –更普遍
17
第1章人工智能概述
AI概念理解是一个过程
• 上述定义见仁见智 • 重要的是学习AI方法、应用AI方法，在
实践中逐步深入领会AI这个词的含义 • 目前，AI就是一种运行在我们自己机器
中的程序，它的智能都是我们给的！
18
第1章人工智能概述

人工智能概述教学课件

人脸识别技术是一种利用人工智能技术进行人脸检测和识别的技术，它能够自动识别出人脸特征并匹配数据库中的信息。
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。

qq27页如何在职场中使用AI提高工作效率培训课件

市场趋势预测
利用AI算法对市场趋势进行预测，提前做好应对措施根据竞争对手的行为和数据分析，预测市场的未来发展方向基于市场趋势的预测，调整和优化工作计划和策略
01
02
03
用户需求研究
大数据分析用户行为
利用AI技术进行大数据分析，深入了解用户的需求和行为
通过分析用户行为，发现用户的痛点和需求，进行有针对性的优
搭建交流平台，促进知识共享、技术交流与合作推荐相关内容和专家，促进行业内部的资源整合和合作提供语音识别和自动翻译等功能，打破语言障碍
自动校对文档，提供智能修改建议和错误检查支持多人实时协作编辑，提高创作效率和质量提供智能排版和格式化功能，让文档编辑更高效
知识管理与学习推广
01
1025
提供远程文件共享和版本控制系统，方便团队成员共同编辑和管理文件。 AI可自动检测和解决冲突，确保团队成员的文件同步和版本一致。
跨时区协同与信息同步
提供跨时区协同工具，方便不同时区的团队成员进行实时协作。 AI可自动将信息同步到不同时区的团队成员，保持工作的连续性和高效率。
06
自我提升与职业发展
自动记录会议内容和决策结果提取重要信息和行动项快速分享和整理会议记录
人员排班与资源调配
根据员工的工作时长和能力自动排班监控资源使用情况并进行合理分配提供人员离岗和替班的智能安排
工作流程优化
01
自动化任务流程与跟踪
自动化任务的分派和分配实时查看任务进度和负责人提醒任务的截止日期和状态
更新
和工作任务。支持语音指令，通过语音控制电
脑操作，提高工作效率。
提供多语种翻译功能，方便跨国合作和跨文化沟通。

人工智能概述-PPT

☻用AI为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习
教育
成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就
：不
业率；
断优
☻通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向
化教
每个学生提供适当的内容，打造个性化教学；
学形
☻自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回
式和
答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把
总体部署
加强人工智能领域军民融合
建立人工智能安全监管的评估体系
构建泛在安全高效的智能化基础设施体系
大力加强人工智能劳动力培训
组织领导保障落实试点示范舆论引导
前瞻布局新一代人工智能重大科技项目
广泛开展人工智能科普活动
2299
1.从仿真视角看智六能化我—国—人人工造智工能具发的展拟战智略化
2
2016年的春天，一场AlphaGo与世界顶级围棋高手的人机对决，再次将人工智能推到了世界舞台的聚光灯下。
3
二、仿智的成果与趋势
2016.3.1 2
六十载沧桑砥砺，一甲子春华秋实。蓦然回首，人工智能学科已经长成一棵枝繁叶茂的参天大树，人工智能技术不断取得令人叹为观止的进步，正在对世界经济、人类生活和社会进步产生极其深刻的影响，人工智能历史地进入了全球爆发的前夜。
当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、
基本技原术则创新、软硬高件效培的育升智高能端级经济等整体推人进优工化智，布能创局正建新基设在地引发链式能完突发善展支的持重人点工政智策破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化
战略加目速标跃升。
建设安全便捷的智能社会
统筹国际国内创新资源
建立人工智能技术标准

人工智能技术概览培训PPT课件

程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工神经网络
人工神经网络模仿动物神经网络特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
优势
• 并行分布处理 • 高度鲁棒性和容错能力 • 分布存储及学习能力 • 能充分逼近复杂的非线性
以使奖励信号(强化信号)函数值最大处于研究阶段无人机，自动化控制，电子游戏
迁移学习
Transfer Learning, TL 收集数据成本高；训练耗时；
重复利用已有知识样本迁移、特征迁移、模型迁
移、关系迁移
04
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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过
数据集过小
• 转换扩增
运算过慢
• 分布式运算，换用GPU或专用神经网络处理器
调参复杂
• 分开训练、参数各种图形化展示
05
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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过
词性标注
中文词类活用现象非常多没有英文的变形：ing、ed、er、ly 词性命名标准出自北大，基本统一目前都只提供静态词性，非准确标注在关键词计算、事件发现、情感判断有价值句法分析、语义理解的前提词法分析、句法分析、语义理解相互交织依赖，制约了词法技术提升。

人工智能第七章201025页PPT文档

6
12/26性质：该公式对应的所有子句可以从终止在叶节点的解图集合中
读出---- AND/OR图是子句形式的一种紧凑表示方式例.Q(w,A)∧ ((~R(v)∧~P(v))∨~S(A,v))对应的所有子句
Q(w,A) ~S(A,v)∨~R(v) ~S(A,v)∨~P(v) 都可从解图读出来。
工作方式正向系统：以事实作为初始状态描述，以结论为终止条件的演绎系统反向系统：以结论作为初始状态描述，以事实为终止条件的演绎系统
3
12/26/2019
7.1 正向演绎系统
一、初始状态描述
先把描述事实的逻辑公式转换成不含蕴涵符号的 AND/OR形式，再用AND/OR图表示。

4
事实表达式的AND/OR形转换与化Skolem范式过程类似不同：不要求母式是合取范式要求：不同的主合取项里变量使用不同的名字。
x(~y zP(x,y,z)) ∨ uQ(x,u)) (2)把否定符移到原子前：
x(y z~P(x,y,z)) ∨ uQ(x,u))
(3)化前束范式：xy z u（~P(x,y,z))∨ Q(x,u))
(4)Skolem化：用f(x,y)代z，得
~P(x,y,f(x,y)) ∨ Q(x,u)
11
12/26/2019
图7.3 应用一条规则后所得到的AND/OR图
X∨Z∨P∨Q，Y∨Z∨P∨Q，R∨Y∨Z，R∨X∨Z 都包含在解图所表示的子句中
12
X
Y
X∧Y
Z
S
匹配弧
P
Q
T
U
(P∨Q)
R
S
(T∨U)
(P∨Q)∧R
S∧(T∨U)
((P∨Q)∧R)∨(S∧(T∨U))

《人工智能》PPT课件_OK

30
• 局部最优问题
存在的问题
31
解决方法
• 每次并不一定选择邻域内最优的点，而是依据一定的概率，从邻域内选择一个点，指标函数优的点，被选中的概率比较大，而指标函数差的点，被选中的概率比较小。
32
• 设求最大值：
选择概率的计算
Pmax (xi )
f (xi ) f (x j )
x j N(x)
并按照式（3）或者式（4）计算每一个点 x的概率 5，依计算的概率值，从P中随机选择一个点 xn，xb ＝ xn，P = N(xb)，转2 6，End 7，输出计算结果 8，结束
35
• 步长问题
存在的问题
搜索到的最优解初始值
36
• 变步长
解决方法
初始值
搜索到的最优解
37
局部搜索算法2（Local Search 2） 1，随机的选择一个初始的可能解x0∈D，xb=x0，
20
第二次循环
从P中选择一个元素，假设xn = (a, d, c, b, e), f(xn) = 45, f(xn) > f(xb), P = P – {xn}
= {(a, e, c, d, b), (a, b, d, c, e), (a, b, e, d, c), (a, b, c, e, d)}
19
第一次循环
从P中选择一个元素，假设xn = (a, c, b, d, e), f(xn) = 42, f(xn) > f(xb), P = P – {xn}
= {(a, d, c, b, e), (a, e, c, d, b), (a, b, d, c, e), (a, b, e, d, c), (a, b, c, e, d)}