人工智能及其应用_计算智能1.
第六章 人工智能及其应用 课件(共16张PPT).ppt
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
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4、智能交通 智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物， 它借助现代科技手段和设备，将各核 心交通元素联通，实现信息互通与共 享，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。
人工智能计算方法及其应用
人工智能计算方法及其应用一、导言人工智能是一项正在增长的技术领域，随着数据收集、处理和储存能力的增加，人工智能可以访问更多数据以支持预测和决策制定。
计算技术在人工智能领域中起着至关重要的作用，也是人工智能应用的核心。
计算机和人工智能之间的接口是计算方法，因此探索各种计算方法及其在人工智能领域的应用是非常有必要的。
二、人工智能计算方法1.机器学习(Machine Learning)机器学习是一种人工智能技术，它使用计算机模型来辅助预测未来数据、决策制定和自动控制等。
机器学习模型是通过训练数据进行学习的，数据被输入到模型中，模型学习并逐渐优化预测结果。
机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
2.深度学习(Deep Learning)深度学习是一类机器学习技术，它使用深度神经网络来发现数据中的模式和规律。
深度神经网络与人类的神经网络类似，具有多个神经元(也称节点)和多层结构。
深度学习最重要的应用是图像识别、语音识别、自然语言处理和自动驾驶等领域。
3.自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个分支，它涉及对人类自然语言的处理。
NLP 的目的是将计算机语言转化为人类语言，或者将人类语言转化为计算机语言。
它包括语音识别、文本分类、机器翻译、文本生成等技术。
4.计算机视觉(Computer Vision, CV)计算机视觉是人工智能领域的一项重要技术，可以让计算机像人一样“看”世界。
它主要涉及图像和视频的处理，包括图像分类、物体检测、视觉跟踪和图像生成等。
三、人工智能计算方法在实际应用中的类型人工智能计算方法的应用范围非常广泛，从工业到医疗、从金融到能源，都能看到人工智能的身影。
以下是一些常见的应用类型。
1.预测和优化许多企业都利用机器学习和其他人工智能计算方法来预测市场需求、优化供应链和预测客户满意度。
在金融领域，可使用人工智能来预测股票趋势和其它市场变化，以辅助决策制定。
人工智能及其应用-概论
《人工智能及其应用》教学讲义第一章人工智能概论第一章人工智能概论一、人工智能的基本概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一术语是1956年在美国的Dartmouth大学召开的世界第一次AI会议上由麻省理工学院的青年数学教师John McCarthy提议而使用的。
AI这一学科至今已有50多年的历史，在国际上已确认AI是当代高科技的核心之一。
AI是一个广义词，各有说法，很难给出准确的定义或一般性的定义。
其基本含义是：AI是用机器（计算机或智能机）来模仿人类的智能行为。
AI也叫机器智能，是研究如何使机器具有认识问题与解决问题的能力，研究如何使机器具有感知功能（如视、听、嗅）、思维功能（如分析、综合、计算、推理、联想、判断、规划、决策）、行为功能（如说、写、画）及学习、记忆等功能。
所以，如果一个计算机系统具有某种学习能力，能够对有关问题给出正确的答案，而使用的方法与人类相似，还能解释系统的智能活动，那么，这种计算机系统便认为具有某种智能。
人工智能用计算机技术的概念和方法对智能进行研究，因此，它从根本上提供了一个全新的理论基础。
作为一门学科，人工智能的目的是了解使智能得以实现的原理；作为一门技术，它的最终目的是设计出完全与人类智能相媲美的智能计算机系统。
到目前为止，计算机作为一种最有效的信息处理工具，人们已片刻离不开它。
但是，与人脑相比，计算机的智能在许多方面还不及婴幼儿。
如果计算机具有一定的智能，能够模拟人类的智能活动，成为人脑的延伸，那么计算机对人类的贡献和作用将产生不可估量的影响，人类将步入智能机器人的时代。
尽管科学家们尚未达到这个目的，但在使计算机更加智能化方面已经取得了很大的进展，许多AI 计算机系统在不少领域实际上已超出了高水平的人类技艺，如计算机可以下出极高水平的象棋，用来诊断某种疾病，用来发现数学概念。
AI是使技术适应于人类的钥匙，是自动化技术向智能技术方向发展的关键，也是揭示人类智能和人脑奥秘的有力工具。
人工智能及其应用(第四版)
（5）增加了实验指导书。目前部分学校开设了实验，为了方便实验教学，附录B中给出了人工智能课程常用 的实验指导书﹐供开设实验时使用。
（6）制作微视频，供读者自学。为了配合该教材的教与学，作者制作了高质量的教学课件，录制了由作者 主讲的该教材全部教学内容的录像，制作成微视频，通过扫描二维码可以在线观看，供读者自学使用。
人工智能及其应用（第四版）
2020年高等教育出版社出版的图书
01 成书过程
03 教学资源 05 教材使用
目录
02 内容简介 04 教材特色 06 作者简介
基本信息
《人工智能及其应用（第四版）》是由王万良编著，高等教育出版社2020年出版的教材。适用于计算机类、 自动化类、电气类、电子信息类、机械类等专业本科生、研究生，特别是智能科学与技术、人工智能、数据科学 与大数据技术专业本科生学习人工智能基础课程。
谢谢观看
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（2）内容基本实用，注重应用。由于人工智能正处于迅速发展阶段，内容非常庞杂。该教材在内容选择上， 既考虑基本实用的内容，又兼顾先进的人工智能方法，如深度学习、群智能优化算法等。教材中尽可能理论联系 实际，引导学生学习应用新理论解决工程问题的方法。
（3）精选例题和习题，引导学生解答。该教材精选了一些例题，有助于读者加深对人工智能理论与方法的 理解。精选了习题，并在教材末给出了答案，对有些难题给出了解答，也弥补了人工智能教材中习题少的缺陷。
教材使用
教材使用
（1）看作者的讲课视频。通过扫描书中的二维码，能够观看相应内容的讲课录像。作者将慕课的思想引进 教材，每段视频为5~15分钟，讲解一个概念或者方法。
人工智能及其应用PPT教案
孕育期（1956年前）
数理逻辑学科（弗雷治、维纳等 ） 计算的新思想（丘奇、图灵 等）
形成期（1956--1970年）
1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
第4页/共30页
Artificial Intelligence
输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移
物理符号系统的假设：任何一个系统，如果具有智能，必定能执行上述6种 功能；反之，任何系统如果具有上述6种功能，它就能够表现出智能。
推论一：人具有智能，人是一个物理符号处理系统；其智能是基于其自身的信息处理过 程；（人类智能假设）
推论二：计算机是一个物理符号处理系统，它一定能表现出智能；（人工智能的基本条 件）
❖
联结主义（Connectionism）：认为 人工神 经网络 的基本 单元是 神经元 ，而不 是符号 处理过 程。认 知过程 是由神 经网络 构成的 ，是并 行分布 的。
❖
行为主义（Actionism）：认为人工 智能源 于控制 论。智 能取决 于感知 和行动 ，提出 智能行 为的“ 感知— 动作” 模式。 行为主 义者认 为智能 不需要 知识、 不需要 表示、 不需要 推理。
1.4 AI的研究及应用 1.4 研究与应用领域 领域
1.4.1 问题求解
❖ 广义上说，问题求解包括AI中所有问题。 这里指的是研究求解难题的程序，如下棋 的程序，有时称为博弈，是最早的AI研究 领域。
1（.4搜.2索解逻答辑空推间，理寻与找定较优理解证）明
❖ 此类问题与逻辑推理的研究有关。通过对 事实数据库的操作来证明定理。证明方法 有：自然演绎法、判定法、定理证明器、 计算机辅助证明。
人工智能及其应用PPT课件
3）1948年美数学家创立了控制论
4）1948年美数学家创立了信息论
5）同期美籍奥地利生物学Badenlofe建立了系统论
2、人工智能的发展史-孕育期（1956年前）
物质基础
1）1946年美数学家莫克利发明了世界上第一台通用电子 计算机ENIAC(Electronic Numerical Integrator and Calculator)
1、外显率(P):反映搜索过程中，从初始结点
向目标结点进行时搜索区域的宽度。
定义：P=L/T
L : 从初始结点到达目标的路径长度 T : 整个搜索过程中所生成的结点总数（不包括 初始结点）
不同搜索策略搜索效率的衡量指标
2、有效分枝因数(B):表示每个有效结点平均
生成的子结点数目。
定义：B+B2+B3+…+BL=T
第二节 搜索策略
盲目的图搜索策略：盲目的、无信息引导的搜索 2、深度优先搜索：从根节点开始，首先扩展最新产生的
节点，即沿着搜索树的深度方向发展， 直到没有后继节点再返回。
0
1
7
2 46
8
11
3
5
9 10
特点：不完备的搜索。有时会陷入“死胡同”，可进行“界”的
限制
第二节 搜索策略
启发式的图搜索策略：有信息引导的搜索 启发信息：特定问题领域的信息能有效引导搜索，使搜索简化。 启发信息的作用： 1、用它来决定下一步先扩展哪一个节点，不是盲目、随意地扩展
扩展节点
nsm
第二节 搜索策略
搜索策略：指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。 回溯策略 图搜索策略： 盲目的图搜索 启发式搜索
第二节 搜索策略
人工智能算法及其应用
人工智能算法及其应用近年来，人工智能技术发展迅速，其应用场景也越来越广泛。
其中，人工智能算法是其核心，并且也是应用最为广泛的部分。
本文将介绍人工智能算法的种类、原理及其应用领域。
一、人工神经网络算法人工神经网络算法模拟了人类大脑的神经网络，具有良好的智能识别能力。
它由多个层次组成，每一层都包含一个或多个神经元，每个神经元接收上一层的输出，计算并传递到下一层。
通过反向传播算法训练神经网络，不断调整神经元之间的权值，使得神经网络能够拟合实际数据，从而实现数据分类、预测等功能。
人工神经网络算法广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
二、决策树算法决策树算法是一种通过不断划分数据集，构建树形结构来分类和预测的算法。
决策树的每个节点都代表一个属性，每个分支代表该属性的取值，叶子节点代表分类结果。
通过构建决策树，可以简单清晰地表达数据之间的关系与规律，并可用于分类、预测和数据挖掘等领域。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于最大间隔分离的线性分类算法。
它通过构建超平面将数据分隔到不同的类别中，使得超平面到最近样本点的距离最大，从而能够较好地解决非线性分类问题。
支持向量机算法具有较强的泛化能力，广泛应用于图像分类、文本分类和人脸识别等领域。
四、聚类分析算法聚类分析算法是一种将数据对象分为若干类或群体的无监督学习算法。
它通过对数据对象之间的相似性进行度量，将相似的数据对象分为一类，并与不相似的数据对象分开。
聚类分析算法可用于数据挖掘、图像识别、社交网络分析等领域。
人工智能算法广泛应用于医疗、金融、自动驾驶、智能家居等多个领域。
例如，在医疗领域，人工智能算法可以应用于医学影像识别、疾病诊断和治疗方案选择等方面。
在金融领域，人工智能算法可用于风险评估、资产管理和投资决策等方面。
在自动驾驶领域，人工智能算法可用于障碍物识别、路径规划和车辆控制等方面。
在智能家居领域，人工智能算法可用于智能家居控制、能源管理和安全保障等方面。
人工智能及其应用蔡自兴第四版-PPT文档资料
4.2 神经计算 4.2.1 人工神经网络研究的进展
1943年麦卡洛克和皮茨提出神经网络模型 （称为MP模型）的概念。 20世纪60年代威德罗和霍夫提出自适应线性 元件。 60年代末期至80年代中期，整个神经网络研 究处于低潮。 80年代后期以来，人工神经网络研究得到复 苏和发展，在模式识别、图象处理、自动控 制等领域得到广泛应用。
4.1 概述
计算智能与人工智能的 区别和关系
输入 复杂性 层次 人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据 计算 (＋)传感器
BNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
CNN
CPR
CI
C－数值的
5
4.1 概述
上图由贝兹德克于 1994 年提出，表示 ABC与 神经网络（ NN ）、模式识别（ PR ）和智能 （I）之间的关系 A－Artificial，表示人工的（非生物的）； B－Biological， 表示物理的＋化学的＋（？）＝生物的； C－Computational，表示数学＋计算机 计算智能是一种智力方式的低层认知，它与 人工智能的区别只是认知层次从中层下降至 低层而已。中层系统含有知识（精品），低 层系统则没有。
6
4.1 概述
定义 1 ：当一个系统只涉及数值（低层） 数据，含有模式识别部分，不应用人工 智能意义上的知识，而且能够呈现出：
（1）计算适应性； （2）计算容错性； （3）接近人的速； （4）误差率与人相近，
则该系统就是计算智能系统。 定义 2 ：当一个智能计算系统以非数值 方式加上知识（精品）值，即成为人工 智能系统。
J ( W ) W ( k ) y ( k ) hj j h W k hj
人工智能的应用案例
人工智能的应用案例（）已经逐渐渗透到我们的日常生活和工作中，它为各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。
下面是一些的应用案例，展示了在现实世界中的广泛应用。
1、自动驾驶汽车自动驾驶汽车是人工智能领域中最受的应用之一。
通过使用AI算法和传感器，自动驾驶汽车能够感知周围环境并做出决策，实现安全、高效的行驶。
例如，Waymo和Uber等公司已经在美国部分地区开展了自动驾驶汽车的商业化运营。
2、人脸识别人脸识别技术已经广泛应用于安全监控、身份认证和社交网络等领域。
例如，中国警方利用人脸识别技术成功抓捕了潜逃多年的犯罪嫌疑人。
手机厂商如Apple和小米也引入了人脸识别技术，用于解锁手机和支付验证等。
3、智能客服智能客服是利用自然语言处理（NLP）技术，通过聊天机器人和语音助手等方式，为消费者提供24小时在线的咨询和服务。
例如，亚马逊的Alexa和苹果的Siri都是智能客服的代表。
它们能够理解用户的问题，并提供相应的回答和建议。
4、医疗诊断AI在医疗领域的应用已经取得了重大进展。
通过深度学习算法，AI能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，IBM的Watson医疗助手已经能够准确识别皮肤癌等疾病，并提供相应的治疗建议。
5、智能制造智能制造是指通过引入人工智能技术，实现生产过程的自动化和优化。
例如，工业机器人已经被广泛应用于制造业中，它们能够执行危险或重复性的任务，提高生产效率和质量。
AI还可以用于预测性维护和生产计划优化等方面。
6、虚拟助手虚拟助手是一种能够模仿人类语言和行为的AI程序。
它们能够处理日常任务，如设置提醒、发送邮件和安排日程等。
例如，Siri、Google Assistant和Alexa等智能助手已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
7、推荐系统推荐系统是通过分析用户的行为和兴趣，为他们推荐相关的产品或服务。
例如，Netflix和YouTube等视频网站利用AI算法为用户推荐感兴趣的内容。
人工智能原理及其应用(王万森)第3版 课后习题答案
第１章人工智能概述课后题答案1、1什么就是智能?智能包含哪几种能力?解：智能主要就是指人类得自然智能。
一般认为,智能就是就是一种认识客观事物与运用知识解决问题得综合能力。
智能包含感知能力,记忆与思维能力,学习与自适应能力,行为能力1、2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？解:人类思维方式有形象思维、抽象思维与灵感思维形象思维也称直感思维，就是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料,对客观对象进行处理得一种思维方式。
抽象思维也称逻辑思维,就是一种基于抽象概念,根据逻辑规则对信息或知识进行处理得理性思维形式。
灵感思维也称顿悟思维,就是一种显意识与潜意识相互作用得思维方式。
1、3什么就是人工智能？它得研究目标就是什么?解：从能力得角度讲,人工智能就是指用人工得方法在机器(计算机)上实现智能；从学科得角度瞧,人工智能就是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸与扩展人类智能得学科。
研究目标：对智能行为有效解释得理论分析;解释人类智能;构造具有智能得人工产品;1、4什么就是图灵实验?图灵实验说明了什么?解:图灵实验可描述如下,该实验得参加者由一位测试主持人与两个被测试对象组成。
其中，两个被测试对象中一个就是人,另一个就是机器。
测试规则为:测试主持人与每个被测试对象分别位于彼此不能瞧见得房间中,相互之间只能通过计算机终端进行会话。
测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性得问题,但不能询问测试者得物理特征。
被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己就是“人”,而另一位就是”机器”。
在这个前提下,要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个就是人,哪个就是机器。
如果无论如何更换测试主持人与被测试对象得人,测试主持人总能分辨出人与机器得概率都小于5０％,则认为该机器具有了智能。
1、5人工智能得发展经历了哪几个阶段？解:孕育期,形成期，知识应用期,从学派分立走向综合，智能科学技术学科得兴起1、6人工智能研究得基本内容有哪些?解:与脑科学与认知科学得交叉研究智能模拟得方法与技术研究1、7人工智能有哪几个主要学派？各自得特点就是什么？解:符号主义：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，就是基于物理符号系统假设与有限合理性原理得人工智能学派。
人工智能原理及其应用王万森第版课后习题答案
人工智能原理及其应用王万森第版课后习题答案 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020第1章人工智能概述课后题答案什么是智能智能包含哪几种能力解：智能主要是指人类的自然智能。
一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力人类有哪几种思维方式各有什么特点解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。
抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。
灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。
什么是人工智能它的研究目标是什么解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
研究目标：对智能行为有效解释的理论分析；解释人类智能；构造具有智能的人工产品；什么是图灵实验图灵实验说明了什么解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。
其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。
测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。
测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。
被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。
在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。
如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。
人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起人工智能研究的基本内容有哪些？解：与脑科学与认知科学的交叉研究智能模拟的方法和技术研究人工智能有哪几个主要学派各自的特点是什么解：符号主义：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
什么是人工智能？它在现代计算机应用中的应用场景有哪些？
什么是人工智能？它在现代计算机应用中的应用场景有哪些？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在创造具有智能行为的机器。
它模仿人类的思维和智能能力，包括研究、推理、理解自然语言等方面的能力。
在现代计算机应用中，人工智能被广泛应用于以下场景：1. 机器研究：人工智能通过机器研究算法，让机器能够从大量数据中研究和提取知识。
这种技术被广泛应用于数据挖掘、图像识别、语音识别等领域。
机器学习：人工智能通过机器学习算法，让机器能够从大量数据中学习和提取知识。
这种技术被广泛应用于数据挖掘、图像识别、语音识别等领域。
2. 智能助手：人工智能技术被应用于智能助手，例如语音助手（如Siri、小爱同学）、聊天机器人等。
这些助手能够理解用户的指令、回答问题，并提供相关的服务。
智能助手：人工智能技术被应用于智能助手，例如语音助手（如Siri、小爱同学）、聊天机器人等。
这些助手能够理解用户的指令、回答问题，并提供相关的服务。
3. 自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域有着广泛应用。
通过感知、决策和控制等技术，实现车辆的自主驾驶，提高道路安全性和驾驶效率。
自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域有着广泛应用。
通过感知、决策和控制等技术，实现车辆的自主驾驶，提高道路安全性和驾驶效率。
4. 智能家居：人工智能被应用于智能家居系统，通过集成传感器、语音控制等技术，实现对室内设备和环境的智能管理和控制。
智能家居：人工智能被应用于智能家居系统，通过集成传感器、语音控制等技术，实现对室内设备和环境的智能管理和控制。
5. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用也得到了广泛关注。
通过机器研究和图像识别等技术，能够辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性和效率。
医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用也得到了广泛关注。
通过机器学习和图像识别等技术，能够辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性和效率。
6. 金融风控：人工智能在金融行业的应用主要体现在风险控制和欺诈侦测方面。
人工智能在科技创新中的地位及其应用
人工智能在科技创新中的地位及其应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种集计算机科学、数学、神经科学于一体的新兴技术，逐渐在各个领域展现其巨大的潜力和价值。
本文将探讨人工智能在科技创新中的地位及其应用，并分析其对社会经济发展的影响。
一、人工智能的地位人工智能作为科技创新中的关键技术之一，不仅具备强大的计算和存储能力，更能模拟人类的思维和决策过程，具备自主学习和适应能力。
因此，人工智能对科技创新的地位不可忽视。
首先，人工智能在数据处理方面具有独特的优势。
在大数据时代，人工智能可以高效地从海量数据中提取并分析出有价值的信息，为科学家和决策者提供有效的决策支持。
其次，人工智能具备自主学习的能力，可以不断优化和改进自身的算法，实现更高水平的智能化应用。
最后，人工智能能够模拟人类的智能和思维过程，从而更好地解决复杂的科学难题和实际问题。
二、人工智能在科技创新中的应用1. 智能医疗随着医学技术的发展，人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。
通过分析和处理大量的医学数据，人工智能可以提供精确的医疗诊断和治疗方案。
例如，在肿瘤诊断方面，人工智能可以通过图像识别技术准确判断肿瘤的类型和位置，帮助医生制定更科学的治疗方案。
此外，人工智能还可以协助药物研发、智能辅助手术等，为医疗行业的发展带来巨大的助力。
2. 智能交通人工智能在交通领域中的应用也日益广泛。
通过对交通数据的分析和处理，人工智能可以提供实时的交通状况和路线推荐，帮助司机避免拥堵和事故。
此外，人工智能还可以应用于智能驾驶技术，实现自动驾驶汽车的研发与应用。
智能交通不仅能提高交通效率，降低交通事故的发生率，还能减少交通能耗，推动城市交通的可持续发展。
3. 智能制造人工智能在制造业中的应用也日益增多。
通过智能感知、自动化控制和优化调度等技术手段，人工智能可以提高生产效率、降低成本，并提供个性化定制的生产服务。
例如，基于人工智能的智能工厂可以通过智能机器人和自动化设备实现高效的生产线，减少人力成本和人为失误。
人工智能的基本术语及人工智能的应用领域
人工智能的基本术语及人工智能的应用领域
人工智能是计算机科学中研究人类智能的一门学科，可以模拟人类智
能来完成一系列的任务。
以下是人工智能的基本术语及其应用领域。
一、基本术语
1. 机器学习：指计算机程序通过从大量数据中学习来提高自身性能的
过程。
2. 深度学习：是机器学习的一种，通过多层神经网络模拟人脑的神经
网络，以实现模式识别和分类等复杂任务。
3. 人工神经网络：一种模拟人类神经网络的计算模型，是深度学习的
基础。
4. 自然语言处理：指计算机对人类自然语言进行的语义分析和文本理解。
5. 机器人学：研究机器人的感知、控制、规划和学习等方面的科学，
是解决智能机器人问题的基础。
6. 计算机视觉：利用计算机处理数字图像和视频，可以实现目标识别、
视频监控、自动驾驶、医学影像诊断等应用。
二、应用领域
1. 人机交互：如语音识别、图像识别、手势识别、智能问答系统等。
2. 智能制造：如自动生产线、无人仓储物流等。
3. 自动驾驶：如车辆自动驾驶、船只自动驾驶、飞行器自动驾驶等。
4. 医疗健康：如医学影像诊断、智能辅助诊疗、医护机器人等。
5. 金融领域：如风险预测、信用评估、自动化投资等。
6. 游戏娱乐：如虚拟现实、增强现实、智能音箱等。
7. 教育领域：如智能教育、在线知识库、个性化学习等。
总之，人工智能正在快速发展，它将深刻地改变我们的生活方式和工作方式，未来的应用场景将会更加广泛。
人工智能的发展与应用知识点
人工智能的发展与应用知识点人工智能，即通过模拟人类智能实现的一种技术，是当今科技领域最为热门的话题之一。
随着技术的不断进步，人工智能已经在各个领域得到广泛应用。
本文将介绍人工智能的发展历程以及其应用的知识点。
一、人工智能发展的历程随着计算机技术的不断发展，人工智能的理论和方法不断完善。
首先，人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代。
当时，科学家们开始提出一些关于智能机器的概念和设想，如图灵测试等。
随后，人工智能进入了研究阶段，相关技术在游戏、推理和语言处理等领域取得了一些突破。
然而，在20世纪70年代，由于计算能力的限制以及理论上的瓶颈，人工智能发展陷入了低谷。
但是，随着计算机运算速度的提高和算法的改进，人工智能在20世纪90年代迎来了快速发展的机遇。
此时，机器学习、神经网络等技术被广泛应用，并取得了一些令人瞩目的成果。
进入21世纪以来，人工智能得到了进一步的推动和普及。
大数据的出现为人工智能提供了更多的训练和学习数据，云计算的发展为人工智能的应用提供了更强大的计算力。
同时，深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的不断突破也使得人工智能在语音识别、图像识别、自动驾驶等领域取得了显著成果。
二、人工智能的应用知识点1. 语音识别语音识别是人工智能的重要应用之一。
通过利用大量的语音数据和深度学习算法，计算机可以自动识别和理解人类语言。
目前，语音助手如Siri、小爱同学等已经广泛应用于智能手机、智能音箱等设备中，为人们提供了便捷的语音操作功能。
2. 图像识别图像识别是人工智能在计算机视觉领域的重要应用。
利用深度学习算法，计算机可以对图像进行分析和理解，并实现目标检测、人脸识别、图像分类等功能。
这一技术在安防监控、医学影像分析、无人驾驶等领域有着广泛的应用。
3. 自然语言处理自然语言处理是让计算机能够理解和处理人类语言的技术。
通过自然语言处理，计算机可以实现文本分析、机器翻译、情感分析等功能。
例如，自然语言处理技术被应用于智能客服系统中，可以实现智能问答和对话交互，提升用户体验。
第6章 人工智能及其应用(考点梳理)
第6章人工智能及其应用1、人工智能是研究计算机模拟人的某些感知能力、思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科。
2、智能问答系统主要包括常见问题解答（FAQ）、问题理解、信息检索、文档库、答案抽取五大模块。
3、问题理解模块该模块主要实现计算机理解用户的问题，确定问题的关键词和问题的类型，为后面的信息检索和答案提供服务。
问题理解模块的实现过程一般包括问题预处理、问题分类、关键词提取和关键词扩展等。
其中，问题分类主要确定问题的类别，以方便信息检索和答案抽取。
问题理解模块主要运用的技术有分词、同义词词典、分类方法等。
4、信息检索模块该模块主要从互联网或者知识库中找到与问题相关的文档作为答案提取的原材料。
信息检索的方法一般有两种，一种是直接利用搜索引擎检索信息;另一种是建立特定的知识库，然后根据知识库建立索引模块，从而可以方便、快速地找到相关文档，并根据特点的排序算法对文档进行排序。
信息检索模块运用的技术主要包括查询扩展、语料库的构建技术、词汇索引、文档排序等。
5、文档库模块文档库用于存放专家提供的知识，其内部含有大量某个领域的常识性知识和专家水平的知识与经验总结，且能够利用专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
6、答案抽取模块该模块主要利用问题的类型构建相应的答案抽取策略，从信息检索后的文档中对排序靠前的文档进行答案的定位和输出，所用技术主要有答案抽取模板的制定、模式匹配、聚类等。
7、图灵测试是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
问过一些问题后，如果被测试者有超过70%的答复不能使测试者确认出哪个是人、哪个是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
8、人工智能发展大致分为三个阶段。
第一阶段（20世纪50-80年代）刚刚诞生，符号主义快速发展。
第二阶段（20世纪80年代-90年代末）专家系统快速发展，数学模型有重大突破。
人工智能算法及应用案例
人工智能算法及应用案例人工智能的发展让我们的生活越来越智能化，机器学习、深度学习、神经网络等算法的应用，使得智能设备不断被开发出来，实现自动化操作和智能推荐等功能。
本文将从人工智能算法的基本理论入手，介绍几种常见的算法及其应用案例，探讨人工智能算法在现实生活中的应用价值。
一、人工智能算法的基本理论人工智能算法是依靠计算机技术，模拟人类智能实现的方法和程序。
其中，机器学习是应用最广泛的算法之一。
机器学习是指通过对数据的学习，揭示数据背后的规律性，从中构建模型，实现对未知数据的预测和分类。
机器学习可分为监督学习、无监督学习和半监督学习。
其中，监督学习是指有标签的数据，通过训练样本对数据的特征进行学习和分类；无监督学习是指无标签的数据，通过对数据的聚类进行学习和分类；半监督学习是指无标签数据和有标签数据的混合，同时进行有监督和无监督学习。
与机器学习紧密相关的算法还有深度学习和神经网络。
深度学习在机器学习的基础上，引入了深度神经网络，提高了算法的精度和速度。
神经网络是模拟人脑神经元之间的连接和传输，以实现对数据的特征提取和分类。
神经网络可分为前馈神经网络、反馈神经网络和卷积神经网络等。
人工智能算法的应用案例1、机器翻译机器翻译是指通过计算机将一种语言的文本自动转换为另外一种语言的文本。
在词汇和语法方面，机器翻译还不能像人类一样完美地翻译，但随着深度学习技术的不断发展，机器翻译的效果越来越好。
目前，谷歌、百度等公司都推出了自己的机器翻译软件。
2、智能客服随着大量用户的涌入，传统的客服已经很难应对用户提出的各种问题。
智能客服则是通过机器人自动回答用户问题，解决用户的疑惑。
智能客服的核心技术就是机器学习和自然语言处理，通过对海量数据的学习和分析，让机器人提供更准确、快速的服务。
3、无人驾驶无人驾驶是特斯拉等公司一直在研究的领域。
无人驾驶的实现离不开先进的机器学习和深度学习技术。
无人驾驶的核心是让车辆自动感知、理解和处理周围的信息，做出适当的反应。
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计算智能(1):神经计算、模糊计算
信息科学与生命科学相互交叉、相互渗透和相互促进是现代科学技术发展的一个显
著特点。生物信息学是两者结合而形成的新的交叉科学。计算智能则是另一个有说服力 的示例。计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域，它的研究和 发展正反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。
图4.1 表示ABC及神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。它是 由贝兹德克于1994年提出来的。图的中间部分共有9个节点，表示9个研究领域或科学。 A、B、C三者对应于三个不同的系统复杂性级别，其复杂性自左至右及自底向上逐步提 高。节点间的距离衡量领域间的差异，如 CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR间差异小得多， CI与AI的差异要比AI与BI的差异小得多。图中，符号->意味着“适当的子集”。例如， 对于中层有ANN APR AI ，对于右列有CI AI BI等。在定义时，任何计算系统都 是人工系统，但反命题不能成立。
（4）误码差率与人相近，则系统就是计算智能系统。
若一个智能计算系统以非数值方式加上知识精品值，即成为人工智能系统。本节将 首先介绍人工神经网络（neural nets）的由来、特性、结构、模型和算法，然后讨论 神经网络的表示和推理。神经计算是以神经网络为基础的计算。
5.2
神经计算
大量文献从各种不同的角度来解释生理神经网络是如何工作的。
人类所有发明几乎都有它们的自然界配对物： 原子能的和平利用和军事应用与出现在星球上热核爆炸相对应； 各种电子脉冲系统则与人类神经系统的脉冲调制相似； 蝙蝠的声纳和海豚的发声起到一种神秘电话的作用，启发人类发明了声纳传感器和 雷达； 鸟类的飞行行为激发人类发明了飞机，实现空中飞行。科学家和工程师们应用数学 和科学来模仿自然，扩展自然。人类智能已激励出高级计算、学习方法和技术。
5.1
概述
人类试图通过人工方法模仿智能已有很长历史了。从公元１世纪英 雄亚历山大里亚发明的气动动物装置开始，到冯· 诺依曼的第一台具有再 生行为和方法的机器，再到维纳的控制论，即关于动物和机器中控制与
通信的研究，都是人类人工模仿智能典型例证。现代人工智能领域则力
图抓住智能本质。
神经网络归纳于人工智能可能不合适，而归类于计算智能则更能说
5.1
表5-1-1
概述
ABC及其相关领域的定义
计算智能是一种智力方式的低层认知，它与人工智能的区别只是认知层 次从中层下降至低层而已。中层系统含有知识（精品），低层系统则没有。
5.2
的知识，而且能够呈现出：
（1）计算适应性； （2）计算容错; （3）接近人的速度;
神经计算
若一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分，不应用人工智能意义上
人脑内含有极其庞大的神经元（有人估计约为一千几百亿个），它们互连组成神经网 络，并执行高级的问题求解智能活动。 人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分 布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其他神经元连接；存在许多（多重）输出 连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 严格地说，人工神经网络是一种具有下列特性的有向图： ① ② ③ ④ 对于每个节点i存在一个状态变量 ； 从节点j至节点i，存在一个连接权系统数； 对于每个节点i，存在一个阈值； 对于每个节点i，定义一个变换函数；对于最一般的情况，此函数形式为：
明问题的实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑系统某些课题，也都归
类于计算智能。
什么是计算智能、它与传统的人工智能有何区别？
5.1
概述
第一个对计算智能定义是由贝兹德克于1992年提出的。他认为，从严格的 意义上讲，计算智能取决于制造者提供的数值，而不依赖于知识；另一方面， 人工智能则应用知识精品。他认为，人工神经网络应当称为计算神经网络。
1 细胞观点来解释神经元 ;
2 神经传递器和神经突触及其附近的活动细节; 3 集中研究神经元在处理和传递信息时是如何连接和跟踪传递路径的。 4 从现代工程观点得出不同的物体具有不同的传输路线和频率调制的研究人员，只能把注意力集中 到神经元的少数几个特性上。
5.2
图4.2 神经元模型 式中，θj神经单元的偏值，Wji为连接权系数（对于激发状态， Wji取正值，对 于抑制状态， Wji取负值），n为输入信号数目，yj为神经元输出，t为时间， f(_)为输出变换函数，往往采用0和1这种二值函数或S形函数。
5.2
神经计算
5.2
神经计算
5.2.2 人工神经网络的结构 2.人工神经网络的基本特性和结构
模式识别（PR）、生物神经网络（BNN）、人工神经网络（ANN）、计算神 经网络（CNN）的关系：
A---Artficial
B---Biological C---Compuational
表示人工的（非生物的），即人造的
表示物理的+化学的+（？？）=生物的 表示数学+计算机
5.1
概述
图4.1 ABC交互关系图
5.2
神经计算
5.2.2 人工神经网络的结构
2.人工神经网络的基本特性和结构
人工神经网络的结构基本上分为两类，即递归（反馈）网络和前馈网络， 简介如下：
①
递归网络
在递归网络中，多个网络互连以组织一个互连网络，如图5．4 所 示，有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。因此，信号能够从 正向和反向流通。Hopfield网络、Elmman网络和Jordan网络是递归网络 有代表性的例子。递归网络又叫反馈网络。
神经计算
5.2.1人工神经网络研究的进展（P111）
5.2
神经计算
5.2.2 人工神经网络的结构
神经网络的结构是由基本处理单元及其互联方法决定的。
1. 神经元及其特性 连接机制结构的基本处理单元与神经生理学类比往往称为神经元,每个构造 起网络的神经元模型模拟一个生物神经元,该神经元单元由多个输入xi, i=1,2,3…n和一个输出y组成，中间状态由输入信号的权和表示，而输出为：