人工智能的数学基础培训课件(PPT 53张)
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人工智能与数据科学培训ppt
发现数据中的异常值和异常模式 。
数据安全与隐私保护
数据加密
采用加密技术保护数据的安全和隐私。
数据匿名化
通过匿名化处理隐藏敏感信息，保护个人隐私。
数据访问控制
设置访问权限和权限级别，限制对数据的访问和 操作。
04
人工智能与数据科学应用 案例
智能推荐系统
智能推荐系统
利用人工智能和数据科学技术，根据用户的历史行为和偏好，为 其推荐相关内容或产品。
02
人工智能技术基础
机器学习
机器学习是人工智能领域中的一个重 要分支，它利用算法使计算机系统从 数据中学习并改进自身的性能，而无 需进行显式的编程。
机器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 荐系统和预测分析等。
机器学习的主要方法包括监督学习、 无监督学习、半监督学习和强化学习 等。
自然语言处理的应用包括语音 识别、机器翻译、情感分析和 问答系统等。
自然语言处理的技术包括词法 分析、句法分析和语义分析等 。
计算机视觉
计算机视觉是研究如 何使计算机具备像人 类一样的视觉感知能 力的学科。
计算机视觉的技术包 括图像处理、特征提 取和模式识别等。
计算机视觉的应用包 括图像识别、目标检 测和人脸识别等。
人工智能与数据科学培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 人工智能与数据科学概述 • 人工智能技术基础 • 数据科学基础 • 人工智能与数据科学应用案例 • 人工智能与数据科学的发展趋势与挑战
01
人工智能与数据科学概述
人工智能的定义与分类
要点一
总结词
人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深 度学习等领域。其分类包括弱人工智能和强人工智能。
数据安全与隐私保护
数据加密
采用加密技术保护数据的安全和隐私。
数据匿名化
通过匿名化处理隐藏敏感信息，保护个人隐私。
数据访问控制
设置访问权限和权限级别，限制对数据的访问和 操作。
04
人工智能与数据科学应用 案例
智能推荐系统
智能推荐系统
利用人工智能和数据科学技术，根据用户的历史行为和偏好，为 其推荐相关内容或产品。
02
人工智能技术基础
机器学习
机器学习是人工智能领域中的一个重 要分支，它利用算法使计算机系统从 数据中学习并改进自身的性能，而无 需进行显式的编程。
机器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 荐系统和预测分析等。
机器学习的主要方法包括监督学习、 无监督学习、半监督学习和强化学习 等。
自然语言处理的应用包括语音 识别、机器翻译、情感分析和 问答系统等。
自然语言处理的技术包括词法 分析、句法分析和语义分析等 。
计算机视觉
计算机视觉是研究如 何使计算机具备像人 类一样的视觉感知能 力的学科。
计算机视觉的技术包 括图像处理、特征提 取和模式识别等。
计算机视觉的应用包 括图像识别、目标检 测和人脸识别等。
人工智能与数据科学培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 人工智能与数据科学概述 • 人工智能技术基础 • 数据科学基础 • 人工智能与数据科学应用案例 • 人工智能与数据科学的发展趋势与挑战
01
人工智能与数据科学概述
人工智能的定义与分类
要点一
总结词
人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深 度学习等领域。其分类包括弱人工智能和强人工智能。
人工智能基础-PPT课件
人工智能基础-PPT课件Artificial intelligence人工智能基础21 世纪技能创新型人才培养系列教材·人工智能系列contents绪论人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、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学科。
20 世纪40 年代和50 年代，来自不同领域（数学、心理学、工程学、经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。
学习目标1. 了解人工智能的定义、发展简史。
2. 熟悉人工智能的研究与应用领域。
3. 认识人工智能未来的发展趋势。
1.1.1 像人类一样思考1.1.2 像人类一样行动“像人类一样思考”的核心是认知心理学科学中的发现，该发现测试了感知（感官感知，物体识别）、注意力、记忆（短期和永久性）、抽象思维、面向目标的行为（决策、发起和监视行为）、情绪、社会关系、意识和自由意志。
AI 系统建模以使其受大脑功能启发的方式构成了一种创建行为类似于人类的解决方案。
人工智能手臂概念图如图1-2 所示。
1.1.3 理性思考逻辑定律是理性思考的基础，并已被发现和发展了数千年。
1.1.4 理性行动理性主体是行为合理的主体。
特定时刻行为的合理性取决于以下几点：（1）定义成功标准的效率度量。
（2）代理对背景的了解。
（3）代理当前可能采取的行动。
（4）迄今为止代理已经获取的有关环境的信息序列。
1.2.1 孕育期一般认为 AI 的最早工作是伦·麦克卡洛克（Warren McC ulloch）跟沃特·皮特斯（Walter Pitts）完成的。
1.2.2 形成期人工智能诞生于 1956 年一次历史性的聚会。
1.2.3 知识应用期1977 年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了知工程的概念。
1.2.4 综合集成期在专家系统方面，从 20 世纪 80 年代末开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。
人工智能培训课件ppt
。
制造业
人工智能可以优化生 产流程、提高产品质
量和降低成本。
人工智能的技术原理
机器学习
通过训练模型学习数据中的规律和模式， 从而进行预测和决策。
自然语言处理
使计算机能够理解和生成人类语言，实现 人机交互。
深度学习
使用神经网络模型模拟人脑的学习过程， 处理复杂的非线性问题。
计算机视觉
使计算机能够识别和理解图像和视频中的 内容。
03 机器翻译与语音识别
利用自然语言处理技术实现不同语言之间的翻译 和语音识别，提高人机交互的效率和准确性。
计算机视觉技术及应用
01 图像识别与物体检测
利用计算机视觉技术对图像进行识别和物体检测 ，实现图像信息的自动处理。
02 视频分析与应用
通过对视频数据的分析和处理，实现目标跟踪、 行为识别等应用。
公众参与
加强公众对人工智能的认 知和理解，提高公众参与 度和决策透明度。
跨界合作
鼓励不同领域和行业的跨 界合作，共同推动人工智 能的发展和应用。
THANKS
感谢观看
法律责任与监管
随着人工智能技术的广泛应用，涉及的法律责任和监管问题日益突出。需要明确人工智能 系统的法律责任归属，建立相应的监管机制，确保人工智能系统的合法性和安全性。
知识产权保护
人工智能技术的发展涉及大量的知识产权问题。需要加强知识产权保护，鼓励创新，促进 人工智能技术的健康发展。
跨国合作与国际法规
技术伦理
人工智能的发展可能带来技术伦理问题，如机器决策的公正性和透 明度。
就业市场
人工智能的发展可能导致部分传统职业的消失，但也将创造新的就 业机会。
如何应对人工智能带来的变革
政策制定
制造业
人工智能可以优化生 产流程、提高产品质
量和降低成本。
人工智能的技术原理
机器学习
通过训练模型学习数据中的规律和模式， 从而进行预测和决策。
自然语言处理
使计算机能够理解和生成人类语言，实现 人机交互。
深度学习
使用神经网络模型模拟人脑的学习过程， 处理复杂的非线性问题。
计算机视觉
使计算机能够识别和理解图像和视频中的 内容。
03 机器翻译与语音识别
利用自然语言处理技术实现不同语言之间的翻译 和语音识别，提高人机交互的效率和准确性。
计算机视觉技术及应用
01 图像识别与物体检测
利用计算机视觉技术对图像进行识别和物体检测 ，实现图像信息的自动处理。
02 视频分析与应用
通过对视频数据的分析和处理，实现目标跟踪、 行为识别等应用。
公众参与
加强公众对人工智能的认 知和理解，提高公众参与 度和决策透明度。
跨界合作
鼓励不同领域和行业的跨 界合作，共同推动人工智 能的发展和应用。
THANKS
感谢观看
法律责任与监管
随着人工智能技术的广泛应用，涉及的法律责任和监管问题日益突出。需要明确人工智能 系统的法律责任归属，建立相应的监管机制，确保人工智能系统的合法性和安全性。
知识产权保护
人工智能技术的发展涉及大量的知识产权问题。需要加强知识产权保护，鼓励创新，促进 人工智能技术的健康发展。
跨国合作与国际法规
技术伦理
人工智能的发展可能带来技术伦理问题，如机器决策的公正性和透 明度。
就业市场
人工智能的发展可能导致部分传统职业的消失，但也将创造新的就 业机会。
如何应对人工智能带来的变革
政策制定
第三章 人工智能数学基础
7
第三章 人工智能的数学基础
命题逻辑与谓词逻辑
其它概述
3.1.2 谓词逻辑
个 体：某个独立存在的事物/某个抽象的概念，常量/变元/函 数。 1.2 谓词形式 P（X1，X2，……..，XN） 即原子（谓词）公式。 （ ， P：谓词名。语义是人为定义的 ： XN：个体/项（常量/变元/函数）。
8
第三章 人工智能的数学基础
5
第三章 人工智能的数学基础
命题逻辑与谓词逻辑
其它概述
3.1.1 命题逻辑与谓词逻辑
● 命题常量：一个特定的命题。 ● 命题变量/变元：一个抽象的命题。只有代入确定的命题 才有明确的真值（T/F）。
6
第三章 人工智能的数学基础
命题逻辑与谓词逻辑
其它概述
3.1.2 谓词逻辑
1、谓词 1.1 谓词概念 研究命题内部的逻辑结构和命题之间的共同逻辑特征， 是基于命题中的谓词分析的一种逻辑。 在谓词逻辑中，命题是用谓词表示的。即命题逻辑是谓 词逻辑的一个子集。 谓 词：含谓词名和个体。 谓词名：刻画个体的性质/状态/个体间的关系。
21
∃ x)( ∀ y)F(x,y)： ∃ x)( ∃ y)F(x,y)：
( ∀ x)( ∀ y)F(x,y)：
15
第三章 人工智能的数学基础
Hale Waihona Puke 命题逻辑与谓词逻辑其它概述
3.1.2 谓词逻辑
⑶谓词公式：谓词复合后的合式公式。 1）原子/谓词公式（即单个谓词）为合式公式。 2）将原子公式用连接词连起来后仍为合式公式。 例如： A、B是合式公式，x是任一个体变元。 则：乛A，A∨B ，A∧B，A→B，A ( ∃ x)A， ( ∀ x)A等均为合式公式。 3）合式公式中，连接词的优先级别为（从高到低）： 乛，∧， ∨ ， →，
第三章 人工智能的数学基础
命题逻辑与谓词逻辑
其它概述
3.1.2 谓词逻辑
个 体：某个独立存在的事物/某个抽象的概念，常量/变元/函 数。 1.2 谓词形式 P（X1，X2，……..，XN） 即原子（谓词）公式。 （ ， P：谓词名。语义是人为定义的 ： XN：个体/项（常量/变元/函数）。
8
第三章 人工智能的数学基础
5
第三章 人工智能的数学基础
命题逻辑与谓词逻辑
其它概述
3.1.1 命题逻辑与谓词逻辑
● 命题常量：一个特定的命题。 ● 命题变量/变元：一个抽象的命题。只有代入确定的命题 才有明确的真值（T/F）。
6
第三章 人工智能的数学基础
命题逻辑与谓词逻辑
其它概述
3.1.2 谓词逻辑
1、谓词 1.1 谓词概念 研究命题内部的逻辑结构和命题之间的共同逻辑特征， 是基于命题中的谓词分析的一种逻辑。 在谓词逻辑中，命题是用谓词表示的。即命题逻辑是谓 词逻辑的一个子集。 谓 词：含谓词名和个体。 谓词名：刻画个体的性质/状态/个体间的关系。
21
∃ x)( ∀ y)F(x,y)： ∃ x)( ∃ y)F(x,y)：
( ∀ x)( ∀ y)F(x,y)：
15
第三章 人工智能的数学基础
Hale Waihona Puke 命题逻辑与谓词逻辑其它概述
3.1.2 谓词逻辑
⑶谓词公式：谓词复合后的合式公式。 1）原子/谓词公式（即单个谓词）为合式公式。 2）将原子公式用连接词连起来后仍为合式公式。 例如： A、B是合式公式，x是任一个体变元。 则：乛A，A∨B ，A∧B，A→B，A ( ∃ x)A， ( ∀ x)A等均为合式公式。 3）合式公式中，连接词的优先级别为（从高到低）： 乛，∧， ∨ ， →，
人工智能的数学基础PPT第1章 特征向量与矩阵分析
V
V
V
tr VVTC
V V TC T V
P
CTV V CV V 0
对称阵
解得： CP -P
矩阵的特征值与向量
解法二：
优化目标： max tr V TCV
s.t. V TV E
优化目标： max viCviT s.t. viviT 1
拉格朗日 乘数法
L(vi ) viCviT (1 viviT )
d
n
x1,d
x2,d
xn,d
现实意义
矩阵
向量是特殊类型的矩阵
And
Bd n
行向量
Ai, :
列向量
A :, j
Ai, j
行数与列数对应相等的矩阵，称作同型矩阵。 同型且对应元素相等，则矩阵相等
行数与列数相等的矩阵，称作方阵
零阵 O
单位阵
E
对角阵 diag(x1,1，x2,2，..., xd,d )
Amn mn
m n 方阵：变换得到的新向量与原向量的长度相同；变换矩阵的作用相当于将原向量进行旋转、
缩放得出新向量。
若变换前后向量方向相同，只是大小上有区别，则称变换前的向量为变换矩阵的特征向量。此时， 变换矩阵只对原向量进行缩放操作，旋转角度为0。缩放比例称作该变换矩阵的特征值。
AxT 1xT
初等变换
给定任意一组维度相同的向量，如何求其最大线性无关组中向量的个数呢？ 一种可行的方法是对矩阵进行初等变换
对于矩阵行向量来说，初等变换包括：行对调、非零数乘任意行向量、加任意行 向量的指定倍数到另一行向量三类操作。（列？）
矩阵A经过有限次初等变换变成矩阵B，则称矩阵A与B等价，记作 A ~ B
A [A1,:，A2,:，...,An,:]T
人工智能与数据科学培训ppt
利用人工智能和数据科学技术，实现汽车在无人干预的情况下自动行驶。
自动驾驶汽车
通过传感器和算法，识别周围环境中的障碍物、交通信号等，进行实时决策。
环境感知
基于高精度地图和算法，规划出安全、高效的行驶路径。
路径规划
人脸识别技术
利用人工智能和数据科学技术，实现人脸特征的自动识别和比对。
利用人工智能和数据科学技术，对大规模数据进行处理和分析，挖掘潜在价值，预测未来趋势。
详细描述
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、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。它结合了计算机科学、数学、心理学、哲学等多学科的理论和技术，通过让机器学习和分析数据，自主地作出决策和预测。根据应用场景和功能的不同，人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能专注于特定领域的问题解决，而强人工智能则具备全面的认知能力，能在多个领域进行自我学习和决策。
详细描述
总结词：人工智能和数据科学相辅相成，数据科学为人工智能提供数据支持和问题解决方案，而人工智能则通过机器学习和数据分析等技术，优化数据科学的处理流程和应用效果。
01
人工智能基础知识
通过已知输入和输出来训练模型，使模型能够根据输入预测输出。
监督学习
在没有已知输出的情况下，通过分析输入数据的相似性和差异性来对数据进行分类或聚类。
大数据分析与预测
数据处理
数据挖掘
预测模型
采用分布式计算等技术，对大规模数据进行清洗、整合和预处理。
通过机器学习、深度学习等技术，挖掘数据中的模式和关联关系。
基于历史数据和算法，构建预测模型，对未来趋势进行预测和分析。
01
人工智能与数据科学未来发展
尊重人权、公平、透明和可追溯性是人工智能应用的基本伦理原则，应确保算法决策的公正性和无偏见。
人工智能数学基础
谓词的一般形式
P (x1, x2,…,xn)
其中，P是谓词名，x1, x2,…,xn是个体。谓词名通常用大写的英文字母表 示，个体通常用小写的英文字母表示。
第6页，本讲稿共69页
2.1.2 谓词（2）
2. 个体可以是常量、变元或者函数。
例如： Less(x,5),x是一个变元。
Teacher(father(wang)),其中father(wang)是一个 函数。 3.谓词的语义由人指定。
(5) 运用有限步上述规则得到的公式是合式公式。
第11页，本讲稿共69页
2.1.3 谓词公式（4）
辖域：位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的合式公式称为量词的辖
域。
辖域内与量词中同名的变元称为约束变元，不受约束的变元称为自由
变元。
例如：
( x)(P (x,y) Q (x,y)) R (x,y)
第3页，本讲稿共69页
非经典逻辑
与经典逻辑平行的逻辑：多值、模糊逻辑
一些定理不成立，有新概念、新定理。
对经典逻辑的扩充：模态、时态逻辑
一般承认经典逻辑的定理。一是扩充 语言；二是扩充定理。 例如：模态逻辑增加了L(是必然的)算子和 M(是可能的)算子。
第4页，本讲稿共69页
2.1 命题逻辑与谓词逻辑
多值逻辑只是用穷举中介的方法表示真值的过渡性，把中
介看作彼此独立、界限分明的对象，没有反映出中介之间 的相互渗透，因而不能完全解决不确定性知识的表示问题。
第24页，本讲稿共69页
2.3 概率论
2.3.1 随机现象 2.3.2 样本空间与随机事件 样本空间：
一个可能的实验结果为一个样本点，样本点的全体构成的集合称为样 本空间。
第20页，本讲稿共69页
P (x1, x2,…,xn)
其中，P是谓词名，x1, x2,…,xn是个体。谓词名通常用大写的英文字母表 示，个体通常用小写的英文字母表示。
第6页，本讲稿共69页
2.1.2 谓词（2）
2. 个体可以是常量、变元或者函数。
例如： Less(x,5),x是一个变元。
Teacher(father(wang)),其中father(wang)是一个 函数。 3.谓词的语义由人指定。
(5) 运用有限步上述规则得到的公式是合式公式。
第11页，本讲稿共69页
2.1.3 谓词公式（4）
辖域：位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的合式公式称为量词的辖
域。
辖域内与量词中同名的变元称为约束变元，不受约束的变元称为自由
变元。
例如：
( x)(P (x,y) Q (x,y)) R (x,y)
第3页，本讲稿共69页
非经典逻辑
与经典逻辑平行的逻辑：多值、模糊逻辑
一些定理不成立，有新概念、新定理。
对经典逻辑的扩充：模态、时态逻辑
一般承认经典逻辑的定理。一是扩充 语言；二是扩充定理。 例如：模态逻辑增加了L(是必然的)算子和 M(是可能的)算子。
第4页，本讲稿共69页
2.1 命题逻辑与谓词逻辑
多值逻辑只是用穷举中介的方法表示真值的过渡性，把中
介看作彼此独立、界限分明的对象，没有反映出中介之间 的相互渗透，因而不能完全解决不确定性知识的表示问题。
第24页，本讲稿共69页
2.3 概率论
2.3.1 随机现象 2.3.2 样本空间与随机事件 样本空间：
一个可能的实验结果为一个样本点，样本点的全体构成的集合称为样 本空间。
第20页，本讲稿共69页
人工智能培训课件ppt
人工智能的法规与政策
国内外法规比较
比较和分析不同国家和地区的人 工智能法规和政策，了解国际发
展趋势。
法规制定原则
探讨制定人工智能法规的基本原 则，如公平、透明、可追溯等。
政策执行与监督
加强政策执行和监督，确保法规 得到有效遵守和执行。
06
人工智能未来展望
人工智能技术的发展趋势
深度学习
01
随着算法和计算能力的提升，深度学习在图像识别、语音识别
金融
人工智能在风险控制、投资决策、客户服务等领域的应用将优化 金融行业的业务流程和降低风险。
教育
人工智能在个性化教学、智能评估、辅助学习等领域的应用将提 升教育质量和效率。
人工智能对人类社会的影响
就业变革
人工智能的发展将改变就业结构和职业需求，需要人们不断更新技 能以适应新的就业市场。
社会伦理
人工智能的发展引发了关于隐私、安全、责任等社会伦理问题的关 注和讨论。
人类智慧的挑战
人工智能的发展对人类的智慧和创新能力提出了挑战，激发人们不断 探索新的领域和创造新的价值。
THANKS
感谢Байду номын сангаас看
人工智能的层次
从弱人工智能到强人工智能，再 到超人工智能，人工智能的技术 水平不断提升。
人工智能的历史与发展
早期发展
20世纪50年代，人工智能的概念开始出现，但受限于技术水平，发展缓慢。
近年发展
随着计算机技术、大数据和深度学习等技术的突破，人工智能在各个领域得到 广泛应用。
人工智能的应用领域
工业自动化
03
计算机视觉的应用领域
计算机视觉广泛应用于安防监控、智能交通、医疗诊断、工业检测、机
人工智能培训ppt
神经网络结构
反向传播算法
梯度下降优化
卷积神经网络 （CNN）的应用
神经网络的基本原理 神经网络的结构组成 神经网络的训练过程 神经网络的应用领域
定义：自然语言处理是人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解和生成人类语言
任务：自然语言处理的任务包括文本分析、文本生成、机器翻译、问答系统等 应用：自然语言处理在语音识别、智能客服、智能家居等领域有着广泛的应用
添加标题
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添加标题
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偏见与歧视：算法可能存在偏见和 歧视，导致不公平决策
人工智能与人类关系：人工智能的 发展可能对人类职业、社会和伦理 价值观产生影响
人工智能技术发展带来的法律问题 人工智能技术应用中的隐私权保护 人工智能技术应用中的知识产权保护 人工智能技术应用中的法律责任归属问题
建立完善的法 律法规体系： 制定相关法律 法规，明确人 工智能的伦理
技术：图像处理、 模式识别、机器 学习等
医疗影像分析：辅助医生进行疾病诊断和治疗 自动驾驶：通过图像识别和计算机视觉技术实现车辆自主导航
智能安防：应用于人脸识别、智能门禁等场景 智能家居：通过计算机视觉技术实现智能家居设备的自动化控
制 工业检测：对生产线上的产品进行质量检测和缺陷识别 虚拟现实：通过计算机视觉技术实现虚拟场景的构建和交互
智能客服：通过语音识别 技术，实现智能问答、语 音导航等功能
智能家居：通过语音识别 技术，实现智能家居设备 的语音控制
智能驾驶：通过语音识别 技术，实现智能驾驶车辆 的语音控制和导航
语音翻译：通过语音识别 和合成技术，实现语音翻 译和语音合成功能
语音游戏：通过语音识别 技术，实现语音游戏中的 语音交互功能
医疗保健：辅助医生诊断 疾病、制定治疗方案等
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强化学习：通过与环境的交互，不断试错并学习最优策略，实现自适应控制和决策。
迁移学习：将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上，从而加速学习过程并提高性 能。
PART SEVEN
智能客服系统的定义和功能 智能客服系统在实际应用中的优势 智能客服系统在不同行业中的应用案例 智能客服系统的未来发展趋势
PART EIGHT
深度学习技术的持续发展
单击此处输入你的正文，请阐述观点
计算机视觉技术的不断创新
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据隐私和安全问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
人工智能的道德和伦理问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
自然语言处理和语音识别技术的广泛应用 单击此处输入你的正文，请阐述观点
情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，例如正面、负面、中性等情感倾向，用 于舆情监控、产品评价等领域。
自然语言处理技术：利用自然语言处理技术实现文本分类与情感分析，例如基于深度 学习的文本分类模型、基于规则的情感分析方法等。
应用场景：文本分类与情感分析在各个领域都有广泛的应用，例如搜索引擎、社交 媒体、电商网站等。
机器翻译原理：基于深度学习技术，将一种语言自动翻译成另一种语言 语音识别原理：通过识别语音信号，将其转换为文本或命令 机器翻译应用：跨语言交流、自动翻译工具、智能客服等 语音识别应用：智能家居、智能车载、语音助手等
PART FIVE
定义：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学 目标：从图像中获取信息，理解图像内容 应用领域：机器人视觉、医学影像分析、安防监控等 技术手段：图像处理、模式识别、深度学习等
人工智能的应用领 域
人工智能的未来展 望
交通：智能驾驶、交通流量 管理、智能停车等
迁移学习：将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上，从而加速学习过程并提高性 能。
PART SEVEN
智能客服系统的定义和功能 智能客服系统在实际应用中的优势 智能客服系统在不同行业中的应用案例 智能客服系统的未来发展趋势
PART EIGHT
深度学习技术的持续发展
单击此处输入你的正文，请阐述观点
计算机视觉技术的不断创新
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据隐私和安全问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
人工智能的道德和伦理问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
自然语言处理和语音识别技术的广泛应用 单击此处输入你的正文，请阐述观点
情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，例如正面、负面、中性等情感倾向，用 于舆情监控、产品评价等领域。
自然语言处理技术：利用自然语言处理技术实现文本分类与情感分析，例如基于深度 学习的文本分类模型、基于规则的情感分析方法等。
应用场景：文本分类与情感分析在各个领域都有广泛的应用，例如搜索引擎、社交 媒体、电商网站等。
机器翻译原理：基于深度学习技术，将一种语言自动翻译成另一种语言 语音识别原理：通过识别语音信号，将其转换为文本或命令 机器翻译应用：跨语言交流、自动翻译工具、智能客服等 语音识别应用：智能家居、智能车载、语音助手等
PART FIVE
定义：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学 目标：从图像中获取信息，理解图像内容 应用领域：机器人视觉、医学影像分析、安防监控等 技术手段：图像处理、模式识别、深度学习等
人工智能的应用领 域
人工智能的未来展 望
交通：智能驾驶、交通流量 管理、智能停车等
人工智能的数学基础PPT课件
58
43
4.模糊理论
58
44
4.模糊理论
58
45
4.模糊理论
58
47
0 .4 0 .5
0
.
4
0
.
6
0 . 3 0 . 5
0.4 0.5 0.1：0.5
对应的各项取最小值，最终得到三个
数据（0.2，0.4，0.1）
0.2 0.4 0.2：0.4
件的差，事件的逆。 （A，B）
58
17
3.概率论
58
18
3.概率论
概率事件：
m fn (A) n
58
19
3.概率论
条件概率：假设A与B是某个随机试验的两个事件，如果 在事件B发生的条件下考虑A发生的概率，就称它为事件 A的概率条件，记为P(A/B)。
S=（1,2,3,4,5,6,7）
A:取3的倍数
B:取偶数 A在B发生的条件下，发生的概率
B：发生了，2,4,6
A：从2,4,6中取3的倍数的概率是1/3
58
20
3.概率论
S=（1,2,3,4,5,6,7）
A:取3的倍数 P(A)＝2/7
B:取偶数 P(B)＝3/7
D：是3的倍数，又是偶数：p(D)=1/7
P(A/B)＝1/3
58
21
3.概率论
扎德把取值范围由｛0,1｝推广[0,1]。
58
26
4.模糊理论
｛1，2，3，4，5｝ ｛0.2，0.4，0.6，0.8，1｝
u(t)？
＋仅仅是一个分隔符号（UA(un)=0，可以省略）
58
27
58
28
4.模糊理论
人工智能培训课件(ppt 51页)
·符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、 心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)， 其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。
·联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派 (Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主 要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
人工智能的发展简史
• 第一阶段（40年代中～50年代末）
神经元网络时代(1956年以前，萌芽期） • 基于生理学知识和脑神经元的功能；对命题逻
辑的形式化分析以及图灵的计算理论，提出一 种人工神经元模型。 • 普林斯顿大学的两名研究生在1951年建造了第 一台神经网络计算机。
人工智能的发展简史
• 第二阶段（50年代中～60年代中） • 通用方法时代（形成期1956-1961年）
任务(anthropomorphic tasks)的机器。 • 例子1：能够模拟人的思维，进行博弈的计算机。
1997年5月11日，一个名为“深蓝”(Deep Blue)的IＢ Ｍ计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡 斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
• 例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。
•
不确定性推理,专家系统,高级搜索
选修内容 了解
• 人工智能应用领域
主要考核形式：
1. 作业 2. 实验（运用一种编程语言实现算法） 3. 发言情况 4. 考试（开卷）
参考资料
第一章 绪 论
教学内容：本章介绍人工智能的定义、发展概况及相 关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究 和应用领域。
1.2.1 智能处理信息系统的假设
4、物理符号系统3个推论
·联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派 (Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主 要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
人工智能的发展简史
• 第一阶段（40年代中～50年代末）
神经元网络时代(1956年以前，萌芽期） • 基于生理学知识和脑神经元的功能；对命题逻
辑的形式化分析以及图灵的计算理论，提出一 种人工神经元模型。 • 普林斯顿大学的两名研究生在1951年建造了第 一台神经网络计算机。
人工智能的发展简史
• 第二阶段（50年代中～60年代中） • 通用方法时代（形成期1956-1961年）
任务(anthropomorphic tasks)的机器。 • 例子1：能够模拟人的思维，进行博弈的计算机。
1997年5月11日，一个名为“深蓝”(Deep Blue)的IＢ Ｍ计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡 斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
• 例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。
•
不确定性推理,专家系统,高级搜索
选修内容 了解
• 人工智能应用领域
主要考核形式：
1. 作业 2. 实验（运用一种编程语言实现算法） 3. 发言情况 4. 考试（开卷）
参考资料
第一章 绪 论
教学内容：本章介绍人工智能的定义、发展概况及相 关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究 和应用领域。
1.2.1 智能处理信息系统的假设
4、物理符号系统3个推论
人工智能培训课程授课课件ppt
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着 “人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司 “深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
符号 处理
子符 号法
统计 学法
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
集成 方法
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
技术研究
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的 发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。
人工智能的数学基础PPT第4章条件概率与贝叶斯
E(g(x) h(X )) E(g(x)) E(h(X ))
样本统计量
E( X E( X ))2 随机变量的概率方差，即“总体方差” D(X ) Var(X )
N
D( X ) (xi E( X ))2 f (xi ) i 1
离散型
D(X )
(x
E(X
)) 2
f
(x)dx
连续型
D( X ) E( X 2 2XE( X ) (E( X ))2 )
随机试验
结果的不确定性是随机试验的显著特征
(1)相同条件下，试验可重复进行； (2)试验结果可能不止一个，但所有可能的结果事先已知； (3)每次试验结果是所有可能结果中的一个，但事先不可预知。
若进一步限定多次试验相互独立，且结果只有发生和不发生两种情况，此类 随机试验，称作“伯努利试验”。
训练数据放回式重采样是随机试验
[c d] a c
d b
随机事件 c X d
d
P(c X d ) c f (x)dx
f (x) 0
b
a f (x)dx 1
f (x) 概率密度函数
x
P( X x) f (x)dx
分布函数
F ( x)
d
P(c X d ) c f (x)dx
cd
P(X c) P(X d) 0
称作事件B独立于条件事件A
P(A) P(A | B)
P( A | B) P( A, B) P(B)
P(A, B) P(A)P(B)
P(B | A) P( A, B) P(B) P( A)
P(B) P(B | A)
条件概率
P( A, B) P( A)P(B); P(B,C) P(B)P(C); P( A,C) P( A)P(C); P( A, B,C) P( A)P(B)P(C)
样本统计量
E( X E( X ))2 随机变量的概率方差，即“总体方差” D(X ) Var(X )
N
D( X ) (xi E( X ))2 f (xi ) i 1
离散型
D(X )
(x
E(X
)) 2
f
(x)dx
连续型
D( X ) E( X 2 2XE( X ) (E( X ))2 )
随机试验
结果的不确定性是随机试验的显著特征
(1)相同条件下，试验可重复进行； (2)试验结果可能不止一个，但所有可能的结果事先已知； (3)每次试验结果是所有可能结果中的一个，但事先不可预知。
若进一步限定多次试验相互独立，且结果只有发生和不发生两种情况，此类 随机试验，称作“伯努利试验”。
训练数据放回式重采样是随机试验
[c d] a c
d b
随机事件 c X d
d
P(c X d ) c f (x)dx
f (x) 0
b
a f (x)dx 1
f (x) 概率密度函数
x
P( X x) f (x)dx
分布函数
F ( x)
d
P(c X d ) c f (x)dx
cd
P(X c) P(X d) 0
称作事件B独立于条件事件A
P(A) P(A | B)
P( A | B) P( A, B) P(B)
P(A, B) P(A)P(B)
P(B | A) P( A, B) P(B) P( A)
P(B) P(B | A)
条件概率
P( A, B) P( A)P(B); P(B,C) P(B)P(C); P( A,C) P( A)P(C); P( A, B,C) P( A)P(B)P(C)
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个体表某个独立存在的事物或者某个抽象的概念 谓名词用于刻画个体的性质、状态或个体间的关系
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命题逻辑与谓词逻辑
人工智能的数学基础-1
命题
谓词
谓词公式
谓词公式的解释
谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
谓词公式的等价性与用真蕴含
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑－谓词
老张是教师
Teacher（Zhang）
如果是老李也是教 师，怎么描述
谓名词
个体
Teacher 刻画了 zhang 的职业是教师？
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑－谓词
5＞3：Greater(5,3)。Greater(3,5)? 谓词的一般形式是： P(x1,x2,…,xn) 谓词名： 个体： 通常情况谓词名用大写表示，而个体用小写表示 谓词的个体，可以是一个常量，也可以是一个变元，还可以 是一个函数 例如： X＜5：Less（x,5） 小王的父亲是教师：Teacher(Father(Wang))
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑－谓词公式
谓词公式：
单个谓词是合式公式，成为原子谓词公式 若A是合式公式，则┐A也是合式公式 若A，B都是合式公式，则A∧B，A∨B，
随机现象
样本空间与随机事件
事件的概率
条件概率
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绪论
人工智能的数学基础-1
回顾上一节课的内容
什么是人工智能 智能 人工智能 发展简史
人工智能的研究目标及内容
研究目标
基本内容
人工智能的研究途径
符号处理为核心
网络连接为主的
人工智能的研究领域
专家系统
机器学习
模式识别
自然语言理解等10
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑
命题
谓词
谓词公式
谓词公式的解释
谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
谓词公式的等价性与用真蕴含
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑－谓词公式
谓词公式：无论是命题逻辑还是谓词逻辑，可以利 用连接词把一些简单的命题连接起来构成一个合命 题，表示一个比较复杂的含义。
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命题逻辑与谓词逻辑－命题
语句 真假含义
命题
注意：语句和真假的含义缺一不可
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑－命题
命题逻辑的局限性？ 面对这样的问题，我们怎样解决？
无法把它所描述的客观事物的结构及逻辑特
思考？
征反映出来，也不能把不同事物间的共同特 征表述出来。 例如： 老李是小李的父亲 李白是诗人，杜甫也是诗人。
提示： 通常在编程当中，我们采用什么样的方式来解 决相同特征的问题，
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命题逻辑与谓词逻辑－谓词
谓名词 函数名称
谓词
个体
参变量
经典 逻辑 推理 (5)
不确 课程 课程 定推 设计 设计 理 (2) (1) (1)
不确 不确 定推 定推 理 理 (2) (3)
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人工智能的数学基础-1
本节知识框架
人工智能的数学基础(1) 命题逻辑与谓词逻辑
命题
谓词
谓词公式
谓词公式的一些特性
多值逻辑（扩展）
概率论
非 合取 析取 条件或者蕴含，p→q 双条件：当且仅当
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑－谓词公式
量词
全称量词 存在量词 P(x)表示是证书，F(x,y)表示x，y是朋友
(x )P (x ) ( x ) ( y ) F ( x ,y ) ( x ) ( y ) F ( x ,y )
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人工智能的数学基础(1)
人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑
命题
谓词
谓词公式
谓词公式的一些特性
多值逻辑（扩展）
概率论
随机现象
样本空间与随机事件
事件的概率
条件概率
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑
命题逻辑与谓词逻辑 命题
谓词
谓词公式
谓词公式的解释
谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
谓词公式的等价性与用真蕴含
谓向逻辑是在命题逻辑基础上发展起来的，命题逻辑可看作是谓词逻辑的一种特殊形式
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑－命题（1）
什么是命题？ 命题是具有真假意义的语句 命题代表人们进行思维时的一种判断，或者是肯定，或者是否定，只有 这两种情况 例子： 北京是中华人民共和国的首都。 3≤5。 太阳从西边升起。 我今天吃的很饱。 多么美丽的祖国。 我吃的很饱是一个命题。 表示形式用P描述
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人工智能的数学基础-1
人工智能导论
人工智能的数学基础-1
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人工智能的数学基础-1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
课程进度
人工智能原理与应用
经典 知识 知识 前言 数学 逻辑 表示 表示 绪论 基础 推理 (1) (2) (1)
经典 逻辑 推理 (2)
经典 经典 逻辑 逻辑 推理 推理 (3) (4)
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人工智能的数学基础-1
命题逻辑与谓词逻辑－谓词
几个概念： 当谓词中的变元都用特定的个体取代时，谓词就具 有一个确定的真值：T 或 F P(x1,x2,…,xn)，其中n是阶数 个体变元的取值范围成为个体域。有限，无限 谓词和函数的联系和区别 个体常量、个体变元、函数统称为“项” 采用谓词有什么样的优点
重点：智能、人工智能的定义，研究目标（2），基本内容（5）,人工智能的研究途径（3）
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人工智能的数学基础-1
为什么要研究数学
思维
形式化、符号化
人工智能 研究课题基础
逻辑、概率、模糊
知识的表示与处理中占有重要地位。 因此，在系统学习人工智能的理论与技术之前， 先掌握些有关逻辑、概率论及模糊理论方面的知识是很有必要的。