人工智能原理与实践 (PPT 42张)
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(完整版)人工智能介绍PPT课件
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2021/5/31 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
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2021/5/31
人工智视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2021/5/31
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智 能的发展。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”，可以自动启动、加速、刹车，可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下，它的“大脑”能随机应变，自动选择 最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实 现帮忙用户解决问题，其主要是帮忙用户 解决生活类问题。
2021/5/31
Part 4 人工智能的未来
2021/5/31
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。
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2021/5/31 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
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2021/5/31
人工智视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2021/5/31
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智 能的发展。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”，可以自动启动、加速、刹车，可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下，它的“大脑”能随机应变，自动选择 最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实 现帮忙用户解决问题，其主要是帮忙用户 解决生活类问题。
2021/5/31
Part 4 人工智能的未来
2021/5/31
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。
人工智能 ppt课件
（2）自然数都是大于等于零的整数。 定义谓词如下： N(x):x是自然数。 I(x):x是整数。 GZ(x):x大于等于零。 （x)(N(x)→(GZ(x）∧I(x))）
(3) 西安市的夏天既干燥又炎热。 定义谓词： SUMMER(x):x处于夏天。 DRY(x):x很干燥。 HOT(x):x很炎热。
f4：从B瓶往C瓶倒油， 把C瓶倒满。
f5：从B瓶往A瓶倒油， 把B瓶倒空。
f6：从B瓶往C瓶倒油， 把B瓶倒空。
f1 f5 f7 0,0
f7
f1 f5
f7：从C瓶往A瓶倒油，
5,2
f4 f2
f3
4,3 f1 5,3
f7 f3
f8
4,0
f4
f5
0,1
f6 f8
f1
1,0
f7 f3
1,3
把C瓶倒空。
f8：从C瓶往B瓶倒油， 把C瓶倒空。
0,1,0 L(0,1)
L(1,0) L(0,1)
2,2,0
3,1,0
L(1,1)
R(1,1)L(0,2) R(0,2)
3,3,1
R(1,0) R(0,1)
1,1,1
0,2,1
L(1,1)R(0,2)
R(1,1)
L(0,2)
0,0,0
L(0,1) R(0,1)
R(0,1) L(0,1)
3,2,0
0,1,1
➢例1：设有下列事实性知识： 张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢 编程序。李晓鹏比他父亲长得高。
请用谓词公式表示这些知识。
（1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。
《人工智能》PPT课件
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13
发
➢ 人机对弈：
展
成
果
➢ 自动工程：
➢ 模式识别：
2
➢ 知识工程：
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14
人机对弈
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16
知识工程
2015
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18
统治？被统治?
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基 本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
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19
0和1两个 数字能构成世间万物的一切逻辑，却无法创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
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5
“能存会算” ——快速计算与 存储
一、语音识别：
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程 把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩 掉键盘，通过语音命令进行操作。
基本原理：首先在计算机 中存放所有字词的读音建立一 个样本数据库，然后通过话筒 将用户说话的声音输入计算机， 计算机将输入的声音和数据库 中的所有声音样本逐一进行对 照找出最接近的声音样本最终 确定输入的声音是哪个词或字。
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9
日本研发成功驾车人形智能机器人
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10
中国的CR—01水下机器人
1995年我国研制的“CR-01”6000米水下机器人，能在深水中 录像、进行海底地势勘察和水文测量、自动记录各种数据等，曾两 次在太平洋圆满完成了各项海底调查任务。
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11
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
人工智能
艺术系： 魏富强 王生晶 马韵雅 班级：艺术系 2016级室内一班
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1
人工智能是研究使机器具备人所具有的智能功能的一门高 新技术 学科。其目的是模拟、延伸和扩展人的智能，以实现某些 脑力劳动的 自动化。实质上，它是开拓计算机应用、研制新一代 计算机和扩展计 算机应用领域的技术基础，也是探索人脑奥秘 的重要科学途径。人工 智能、原子能技术、空间技术，被称为20 世纪的三大尖端科技。进入 21世纪后，人工智能仍是适应信息 时代需求的关键技术之一。
人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
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第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
《人工智能原理》PPT课件
从本质上讲，人工智能是研究如何制造出人 造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动 的能力，以延伸人们智能的科学。
第2章 知识表达
重点内容： 一、一阶谓词逻辑表达知识 二、语义网络表达知识 三、产生式表达知识
一、一阶谓词逻辑表达知识
主要步骤： 1、定义合适的谓词：用事先定义好的字母或词汇表达谓
词，用小写字母或词汇表示客体，或用客体变元表示 客体。例如： 花是红的 ： red(花） 2、选择合适量词： 量词有两个： （1）全称量词：表示“所有的”，“任何的”等。 （2）存在量词：表示“存在一些”等
第4章 状态空间法
---深度优先搜索算法
宽度方向
深
度
方
S11
向
So
S12
S23
S24
Open表的结构为栈
S35
S36
S37
S38
S45
S46
S47
S48
第4章 状态空间法
重点内容： 一、状态空间法求解问题的基本思想 二、问题的形式化 三、几个概念 四、宽度优先搜索算法 五、深度优先搜索算法 六、 A* 算法
化简分为8个步骤
一、子句及其化简
几点注意： 化简后的子句之间是合取关系，即
与的关系，所以只要有一个子句是假的， 则整个子句集就是不可满足的。
空子句是不可满足的，所以一个子 句集中只要含有一个空子句，则子句集 就是不可满足的。
二、归结原理的基本思想及步骤
基本思想： 有一个二元组<A,T>，其中 A: 由一阶谓词逻辑表达的公理系统 T: 一阶谓词逻辑表达的待证明的定理或命题。 要证明T是A的逻辑结论，即 A T 。 采用的思想是： 如果要证明T是A的逻辑结论，则证明T的否定T
第2章 知识表达
重点内容： 一、一阶谓词逻辑表达知识 二、语义网络表达知识 三、产生式表达知识
一、一阶谓词逻辑表达知识
主要步骤： 1、定义合适的谓词：用事先定义好的字母或词汇表达谓
词，用小写字母或词汇表示客体，或用客体变元表示 客体。例如： 花是红的 ： red(花） 2、选择合适量词： 量词有两个： （1）全称量词：表示“所有的”，“任何的”等。 （2）存在量词：表示“存在一些”等
第4章 状态空间法
---深度优先搜索算法
宽度方向
深
度
方
S11
向
So
S12
S23
S24
Open表的结构为栈
S35
S36
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S38
S45
S46
S47
S48
第4章 状态空间法
重点内容： 一、状态空间法求解问题的基本思想 二、问题的形式化 三、几个概念 四、宽度优先搜索算法 五、深度优先搜索算法 六、 A* 算法
化简分为8个步骤
一、子句及其化简
几点注意： 化简后的子句之间是合取关系，即
与的关系，所以只要有一个子句是假的， 则整个子句集就是不可满足的。
空子句是不可满足的，所以一个子 句集中只要含有一个空子句，则子句集 就是不可满足的。
二、归结原理的基本思想及步骤
基本思想： 有一个二元组<A,T>，其中 A: 由一阶谓词逻辑表达的公理系统 T: 一阶谓词逻辑表达的待证明的定理或命题。 要证明T是A的逻辑结论，即 A T 。 采用的思想是： 如果要证明T是A的逻辑结论，则证明T的否定T
人工智能概述ppt课件
是机器具有智能的重要标志，同时也是获取知识的根 本途径。
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
6
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
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。
7
人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
1
课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
13
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
6
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
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。
7
人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
1
课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
13
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
人工智能原理与实践 (PPT 42张)
第一节 人工智能的界定 Defining AI (Artificial Intelligence)
人工智能（AI） 是研究和设计具有智能行为的计算机程序， 使其如同具有智能行为的人或动物一样去执 行任务。
定义1.1 智能机器 (Intelligent machine)
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种 拟人任务（anthropomorphic task）的机 器。
主要的应用领域
3. 专家咨询系统（Expert Consulting Systems） 专家咨询系统就是一种智能的计算机程序系统，该系统存储有某 个专门领域中经事先总结、并按某种格式表示的专家知识（构成知识 库），以及拥有类似于专家解决实际问题的推理机制（组成推理系 统）。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策 和判断，其解决问题的水平达到专家的水准，因此能起到专家的作用 或成为专家的助手。 专家系统的开发和研究是人工智能研究中面向实际应用的课题， 受到人们的极大重视。已开发的系统数以百计，应用领域涉及化学、 医疗、地质、气象、交通、教育、军事等，可以说只要有专家工作的 场合，就可以开发专家系统。 目前专家系统主要采用基于规则的演绎技术，开发专家系统的关 键问题是知识表示、应用和获取技术，困难在于许多领域中专家的知 识往往是琐碎的，不精确的或不确定的，因此目前研究仍集中在这一 核心课题。 对专家系统开发工具的研制发展也很迅速。
（2*3=9学时） 人工智能与游戏 追击与逃跑-2 运动模式-3 基本路径探索-4
第四章 优化算法及产生式 规则
（1*3=3学时） -10 最优化问题 产生式规则
第一章 绪论 Introduction
第一节 第二节 第三节 第四节 人工智能的界定 人工智能的学科范畴 人工智能的研究方法与应用 人工智能的发展简史与趋势
人工智能介绍PPT参考幻灯片
➢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
AI
Natural language learning
8 2
2 人工智能的发展与应用
➢ 人工智能的应用
1.定理证明
1977年，吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多， 人工智能可以 丰富系统的知识，自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析，提高医疗水平 [1]
2
13
Part 4 人工智能的未来
2
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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。
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明了“机器学习”这个词，将其定
义为“不显式编程地赋予计算机能力的研
究领域”。而能够进行机器学习的便是人工
智能。
2
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
25
，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
AI
Natural language learning
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2 人工智能的发展与应用
➢ 人工智能的应用
1.定理证明
1977年，吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多， 人工智能可以 丰富系统的知识，自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析，提高医疗水平 [1]
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Part 4 人工智能的未来
2
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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。
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明了“机器学习”这个词，将其定
义为“不显式编程地赋予计算机能力的研
究领域”。而能够进行机器学习的便是人工
智能。
2
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
25
ai人工智能人工智能介绍PPT
（三）人工智能新技术
计算智能
神经计算； 模糊计算； 进化计算； 自然计算
01
02
人工生命
人工脑； 细胞自动机
03
分布智能 多Agent , 群体智能
04
数据挖掘 知识发现； 数据挖掘
一、人工智能的基本内容
（四）物质、能量、信息、知识和智能
1、构成宇宙的三大要素： 三大要素：物质、能量与信息 信息：是物质和能量的表现形式，是以物质和能量为载体的客观存在
AI的定义 Turing测试
AI的研究目标
二、AI的定义及其研究目标
（一）AI的定义
1、AI的一般解释 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能
人工智能的严格定义依赖于对智能的定义
AI无形式化 定义的理由
即要定义人工智能，首先应该定义智能
但智能本身也还无严格定义
二、AI的定义及其研究目标
1976年，斯坦福大学的杜达(R.D.Duda)等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR 这一时期，与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人，自然语言理解与机 器翻译等。 新的问题： 专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没 有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐渐暴露出来。
对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识
二、AI的定义及其研究目标
（一）AI的定义
2、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动，智能的核 心是思维，人的一切知识都是思 维的产物。可望通过对思维规律 和思维方法的研究，来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度。一个系统所具有的可运用知识越
人工智能：机器学习与深度学习原理与实践培训ppt
机器学习与深度学习的关系
机器学习是人工智能的一个分支，通过训练模型 01 从数据中学习规律和模式。
深度学习是机器学习的一种，通过构建深度神经 02 网络模型进行学习。
深度学习在图像、语音和自然语言处理等领域取 03 得了显著成果，成为人工智能发展的重要方向。
02
机器学习原理
监督学习
总结词
监督学习是一种通过已知输入和输出数据来训练模型的方法。
卷积神经网络的应用
探讨卷积神经网络在图像 分类、目标检测和语义分 割等领域的实践。
池化层
解释池化层如何降低数据 的维度，提高计算效率和 模型泛化能力。
循环神经网络
序列建模
循环神经网络的应用
介绍循环神经网络如何处理序列数据 ，通过记忆单元捕捉序列间的依赖关 系。
探讨循环神经网络在自然语言处理、 语音识别和机器翻译等领域的实践。
人工智能：机器学习
与深度学习原理与实
践培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
• 人工智能概述 • 机器学习原理 • 深度学习原理 • 人工智能实践应用 • 人工智能伦理与法规 • 总结与展望
01
人工智能概述
人工智能的定义与历史
人工智能的定义
人工智能是指让计算机模拟人类的思考和行为过程，实 现人机交互的技术。
长短期记忆网络
阐述长短期记忆网络（LSTM）的结 构和工作原理，以及如何解决梯度消 失问题。
深度学习算法实践
深度学习框架
介绍TensorFlow和PyTorch等深 度学习框架的使用方法，包括模 型定义、数据加载、训练和评估
。
实战案例
通过图像分类、自然语言处理和推 荐系统等案例，演示深度学习算法 的实际应用。
人工智能介绍ppt课件
3. 伦理与监管
人工智能伦理 与道德
关注AI应用过程中涉及 的公平性、透明性、隐 私保护、数据安全等道
德原则。
人工智能监管 政策与法规
政府及相关组织制定的 AI发展政策和法规，以 确保AI的安全、可控、
可持续发展。
人工智能挑战与未 来展望
1. 技术挑战与应对策略
技术挑战与应对策略 人工智能的技术挑战主要包括：数据质量、模型可解释性、 隐私保护、安全性与鲁棒性、伦理和法规、以及跨学科知 识的整合。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
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4. ห้องสมุดไป่ตู้子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
03
的兴起，AI应用开始走出实验室，进入工业领域。
4. 技术爆发（21世纪初至今）：深度学习技术 04 的发展，使AI能力大幅提升，应用领域更加广泛，
如图像识别、自然语言处理等。
3. 人工智能分类与应用领域
人工智能分类与应用领域 1. 弱人工智能：即专用人工智能，如语音识别、图像识别、自 然语言处理等领域。 2. 强人工智能：具有人类水平的通用智能，目前尚未实现。 3. 超级人工智能：比人类更加智能的人工智能。
01 语义理解与机器翻译
机器翻译能够将一种语言的文本 自动翻译为另一种语言。语义理 解是实现机器翻译的关键，它通 过理解文本的语法、语义和语境 来翻译文本。
人工智能介绍课件ppt
人工智能的前景
在人工智能的前景方面，我们可以期待更多创新思维的应用，例如利用自然 语言处理和深度学习技术来实现更加智能化的机器人和虚拟助手，以及开发 更加精准、高效的医疗诊断系统。此外，我们也可以通过人工智能技术提升 教育、金融、交通等多个领域的效率和精度。如果你想了解更多关于人工智 能的前景方面具体的方法和流程，我们也将提供可执行的方案进行训练和测 试。让我们一起期待着未来人工智能带来更多惊喜吧！
谢谢观看
测验与答疑交流
欢迎来到测验与答疑交流环节！感谢你们对人工智能的认真学习。现在，让 我们进行一些互动测试来检验大家的学习成果吧！通过简洁易懂的问题和形 式多样的答案，我们可以更好地巩固知识，加深理解。此外，如果您在学习 过程中遇到了困难或疑惑，请不要犹豫，赶紧提出来吧！我们将用最通俗易 懂的方式为您解答，并提供可执行的解决方案。记住，勇于提问是创新思维 的重要组成部分哦！
机器学习基础
机器学习基础包括有监督学习、无监督学习和增强学习。其中，有监督学习 的流程包括数据准备、特征工程、模型选择和超参数调整，最终得到一组可 执行的模型方案。无监督学习主要分为聚类和降维两种方法，通过对数据本 身进行处理来挖掘隐藏在其中的规律。而增强学习则是通过代理与环境之间 的互动来制定最优化策略。这些方法均可应用于各领域，例如：金融风控、 智能推荐、医疗辅助等。为了更好地加深理解，我们将通过互动和测试环节 来训练你的创新思维！
颠覆式突破-人工智能的前 能的应用 3.机器学习基础 4.深度学习原理 5.自然语言处理 6.人工智能的前景 7.创新思维训练 8.测验与答疑交流
人工智能概述
人工智能是一种通过计算机模拟和扩展人的智力，实现自主学习和决策的技 术。它涉及多个领域，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。在这个 课程中，我们将了解人工智能背后的基本原理和应用，以及它未来可能带来 的变革。具体流程包括数据采集、预处理、建立模型、训练和测试等步骤。 我们将尝试通过创新思维训练和互动测试，让你更好地理解人工智能的概念 ，并且帮助你在未来更好地应对这个快速发展的领域。
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ArtificialIntelligence:Principlesan dApplications
yangf_2003@
本课程的安排 Course Planning
授课学时：30学时 1-10周 实验学时：18机时 2-10周 平时和实验成绩：20分 考试：80分（在第十周随堂考）
第一节 人工智能的界定 Defining AI (Artificial Intelligence)
人工智能（AI） 是研究和设计具有智能行为的计算机程序， 使其如同具有智能行为的人或动物一样去执 行任务。
定义1.1 智能机器 (Intelligent machine)
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种 拟人任务（anthropomorphic task）的机 器。
定义1.2 人工智能学科
是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能 机器的一个分支。
定义1.3 人工智能（能力）
人工智能（能力）是智能机器所执行的通畅 与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、 证明、识别、感知、理解、通信、设计、思 考、规划、学习和问题求解等思维活动。
定义1.4
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。
智能体Agent
智能体 感知
传感器
环 境 行动 执行器
？
第三节 主要的应用领域
1. 自然语言理解（Natural Language Understanding）
自然语言是人类之间信息交流的主要媒介。，由于人类有 很强的理解自然语言的能力，因此互相间的信息交流显得轻松 自如。 目前计算机系统和人类之间的交互几乎还只能使用严格限 制的各种非自然语言，因此解决计算机系统能理解自然语言的 问题，引起人们的兴趣和重视，一直是人工智能领域的重要研 究课题之一。 实现机器翻译过程中，如果计算机确实会理解一个句子的 意义，那么就可能进行释义，从而能较通顺地给出译文。目前 人工智能研究中，在理解有限范围的自然语言对话和理解用自 然语言表达的小段文章或故事方面的程序系统已有一些进展， 但由于理解自然语言涉及对上下文背景知识的处理以及根据这 些知识进行推理的一些技术，因此实现功能较强的理解系统仍 是一个比较艰巨的任务。
计算机需要的能力
自然语言处理 知识表示 自动推理 机器学习 计算机视觉 机器人技术
第二节 人工智能的学科范畴
人工智能是一门新兴的边缘科学，是自然科 学和社会科学的交叉学科，吸取了自然科学 和社会科学的最新成就，以思维和智能为核 心，形成具有自身研究特点的新的体系。
人工智能及其相关学过程力图理解和模 仿智能行为的学科。
定义1.11
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。
图灵测试
当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交 谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计 算机还是人给出时，则称该机器是具有智能 的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的 唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工 智能领域的科学家开始对此试验提出异议： 反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出 与外界交流的，人机交互的智能。
哲学和认知科学 数学 心理学 计算机科学 控制论
人工智能 推理、学习、规划、感知、知识获取、智能搜索、 不确定性管理和推理、其他
博弈
定理证明
语言和图像理解
机器人学
专家系统
人工智能的基础
哲学-知识从哪里来？知识如何导致行动的？ 数学-如何用不确定的知识进行推理？ 经济学-如何决策获得最大利益？ 神经学-人脑如何处理信息？ 心理学-人类如何思考和行动的？ 计算机工程学-如何能够创造出能干的计算机？ 控制论-人工制品如何能在自己的控制下运转？ 语言学-语言和思维是怎么联系起来的？
定义 1.5
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。
定义1.6
人工智能是用计算模型进行研究的智力行为。
定义1.7
人工智能是研究那些使理解、推理和行为成 为可能的计算。
定义1.8
人工智能是一种能够执行需要人的智能的创 造性机器的技术。
定义1.9
人工智能研究如何通过使计算机做事而让人 过得更好。
（2*3=9学时） 人工智能与游戏 追击与逃跑-2 运动模式-3 基本路径探索-4
第四章 优化算法及产生式 规则
（1*3=3学时） -10 最优化问题 产生式规则
第一章 绪论 Introduction
第一节 第二节 第三节 第四节 人工智能的界定 人工智能的学科范畴 人工智能的研究方法与应用 人工智能的发展简史与趋势
人工智能各学派的认知观
符号主义（symbolicism）-逻辑主义（logicism）、心理学 派（phychologism）或计算机学派，主要为物理符号系统假 设和有限合理性原理。 来源于-数理逻辑 连接主义（connectionism）-仿生学派（bionicsism）、生 物学派（physiologism），主要为神经网络及神经网络间的连 接机制与学习算法。 行为主义（actionism）-进化主义(evolutionism）或控制论 学派（cyberneticsism） 主要为控制论及感知-动作型控制系统。
人工智能成功的实例
1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的实际实验。 1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄译英的公开表演。 1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙)等人首先取得突破， 他们编的程序Logic Theorist(应用启发式技术)证明了《数学原理》 第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二 条定理，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把求解 方法和问题的领域知识分离开。 1958年定理证明方面取得新成就，美籍数理逻辑学家王浩在IBM704 计算机上以3-5分钟证明了《数学原理》有关命题演算的全部220条 定理，还用了几分钟证明了该书中带等式的谓词演算的150条定理中 的85%，1959年再接再厉，仅用了8.4分钟就证明了以上全部定理。 1959年，IBM公司的Gelernter(格伦特尔)研制出平面几何证明 程序。
课程结构
第一章 绪论
（1*3=3学时）-1 人工智能的界定 人工智能的学科范畴 人工智能的研究方法与应 用 人工智能的发展简史与趋 势
第三章 搜索技术
（5*3=15学时） A*搜索算法-5 有限状态机-6 模糊逻辑-7 概率概论-8 遗传算法-9
第二章 游戏软件的设计
yangf_2003@
本课程的安排 Course Planning
授课学时：30学时 1-10周 实验学时：18机时 2-10周 平时和实验成绩：20分 考试：80分（在第十周随堂考）
第一节 人工智能的界定 Defining AI (Artificial Intelligence)
人工智能（AI） 是研究和设计具有智能行为的计算机程序， 使其如同具有智能行为的人或动物一样去执 行任务。
定义1.1 智能机器 (Intelligent machine)
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种 拟人任务（anthropomorphic task）的机 器。
定义1.2 人工智能学科
是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能 机器的一个分支。
定义1.3 人工智能（能力）
人工智能（能力）是智能机器所执行的通畅 与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、 证明、识别、感知、理解、通信、设计、思 考、规划、学习和问题求解等思维活动。
定义1.4
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。
智能体Agent
智能体 感知
传感器
环 境 行动 执行器
？
第三节 主要的应用领域
1. 自然语言理解（Natural Language Understanding）
自然语言是人类之间信息交流的主要媒介。，由于人类有 很强的理解自然语言的能力，因此互相间的信息交流显得轻松 自如。 目前计算机系统和人类之间的交互几乎还只能使用严格限 制的各种非自然语言，因此解决计算机系统能理解自然语言的 问题，引起人们的兴趣和重视，一直是人工智能领域的重要研 究课题之一。 实现机器翻译过程中，如果计算机确实会理解一个句子的 意义，那么就可能进行释义，从而能较通顺地给出译文。目前 人工智能研究中，在理解有限范围的自然语言对话和理解用自 然语言表达的小段文章或故事方面的程序系统已有一些进展， 但由于理解自然语言涉及对上下文背景知识的处理以及根据这 些知识进行推理的一些技术，因此实现功能较强的理解系统仍 是一个比较艰巨的任务。
计算机需要的能力
自然语言处理 知识表示 自动推理 机器学习 计算机视觉 机器人技术
第二节 人工智能的学科范畴
人工智能是一门新兴的边缘科学，是自然科 学和社会科学的交叉学科，吸取了自然科学 和社会科学的最新成就，以思维和智能为核 心，形成具有自身研究特点的新的体系。
人工智能及其相关学过程力图理解和模 仿智能行为的学科。
定义1.11
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。
图灵测试
当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交 谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计 算机还是人给出时，则称该机器是具有智能 的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的 唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工 智能领域的科学家开始对此试验提出异议： 反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出 与外界交流的，人机交互的智能。
哲学和认知科学 数学 心理学 计算机科学 控制论
人工智能 推理、学习、规划、感知、知识获取、智能搜索、 不确定性管理和推理、其他
博弈
定理证明
语言和图像理解
机器人学
专家系统
人工智能的基础
哲学-知识从哪里来？知识如何导致行动的？ 数学-如何用不确定的知识进行推理？ 经济学-如何决策获得最大利益？ 神经学-人脑如何处理信息？ 心理学-人类如何思考和行动的？ 计算机工程学-如何能够创造出能干的计算机？ 控制论-人工制品如何能在自己的控制下运转？ 语言学-语言和思维是怎么联系起来的？
定义 1.5
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。
定义1.6
人工智能是用计算模型进行研究的智力行为。
定义1.7
人工智能是研究那些使理解、推理和行为成 为可能的计算。
定义1.8
人工智能是一种能够执行需要人的智能的创 造性机器的技术。
定义1.9
人工智能研究如何通过使计算机做事而让人 过得更好。
（2*3=9学时） 人工智能与游戏 追击与逃跑-2 运动模式-3 基本路径探索-4
第四章 优化算法及产生式 规则
（1*3=3学时） -10 最优化问题 产生式规则
第一章 绪论 Introduction
第一节 第二节 第三节 第四节 人工智能的界定 人工智能的学科范畴 人工智能的研究方法与应用 人工智能的发展简史与趋势
人工智能各学派的认知观
符号主义（symbolicism）-逻辑主义（logicism）、心理学 派（phychologism）或计算机学派，主要为物理符号系统假 设和有限合理性原理。 来源于-数理逻辑 连接主义（connectionism）-仿生学派（bionicsism）、生 物学派（physiologism），主要为神经网络及神经网络间的连 接机制与学习算法。 行为主义（actionism）-进化主义(evolutionism）或控制论 学派（cyberneticsism） 主要为控制论及感知-动作型控制系统。
人工智能成功的实例
1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的实际实验。 1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄译英的公开表演。 1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙)等人首先取得突破， 他们编的程序Logic Theorist(应用启发式技术)证明了《数学原理》 第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二 条定理，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把求解 方法和问题的领域知识分离开。 1958年定理证明方面取得新成就，美籍数理逻辑学家王浩在IBM704 计算机上以3-5分钟证明了《数学原理》有关命题演算的全部220条 定理，还用了几分钟证明了该书中带等式的谓词演算的150条定理中 的85%，1959年再接再厉，仅用了8.4分钟就证明了以上全部定理。 1959年，IBM公司的Gelernter(格伦特尔)研制出平面几何证明 程序。
课程结构
第一章 绪论
（1*3=3学时）-1 人工智能的界定 人工智能的学科范畴 人工智能的研究方法与应 用 人工智能的发展简史与趋 势
第三章 搜索技术
（5*3=15学时） A*搜索算法-5 有限状态机-6 模糊逻辑-7 概率概论-8 遗传算法-9
第二章 游戏软件的设计