【人工智能 青年科学家 报告 课件】《数据和知识双驱动的图像理解算法》
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第六章 人工智能及其应用 课件(共16张PPT).ppt
什么是人工智能？
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。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
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 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。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
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。
人工智能基础课件资料PPT
人工智能基础课件资料 PPT
一个引人入胜的课件资料，介绍人工智能的基本概念、领域、算法及未来发 展方向。提供丰富的细节和实用的实例，适用于开展人工智能基础培训。
人工智能介绍
探索人工智能的定义、历史背景及应用领域。了解人工智能的重要性和发展 对于未来的影响。
机器学习开发环境
介绍机器学习开发环境的概念和工具，包括Python、Anaconda、Jupyter Notebook等。帮助学员搭建和配置他 们自己的开发环境。
3
特征选择
选择最相关和有益的特征，以减少模型 复杂性和提高性能。
模型调优
学习如何优化机器学习模型的参数和超参数，以提高性能和准确性。
人工神经网络
前馈神经网络
理解基于层级结构的前馈神经网 络模型。
循环神经网络
探索能够处理序列数据的循环神 经网络模型。
卷积神经网络
了解处理图像和计算机视觉任务 的卷积神经网络模型。
计算机视觉
图像识别
学习如何使用计算机视觉技术识 别和分类图像。
目标检测
探索如何使用计算机视觉技术检 测和定位图像中的对象。
图像分割
了解如何使用计算机视觉技术将 图像分割成不同的部分。
数据预处理
1
数据清洗
清除数据集中的错误、重复或不一致的
特征缩放
2
数据。
将数据特征缩放到相似的范围，以学习
通过已有的标记数据训练模 型，用于预测和分类。
非监督学习
从未标记的数据集中发现模 式，用于聚类和降维。
强化学习
通过试错学习法来优化决策 和行为。
深度学习
深入研究神经网络的概念和工作原理，探索卷积神经网络（CNN）和循环神 经网络（RNN）等深度学习模型。
一个引人入胜的课件资料，介绍人工智能的基本概念、领域、算法及未来发 展方向。提供丰富的细节和实用的实例，适用于开展人工智能基础培训。
人工智能介绍
探索人工智能的定义、历史背景及应用领域。了解人工智能的重要性和发展 对于未来的影响。
机器学习开发环境
介绍机器学习开发环境的概念和工具，包括Python、Anaconda、Jupyter Notebook等。帮助学员搭建和配置他 们自己的开发环境。
3
特征选择
选择最相关和有益的特征，以减少模型 复杂性和提高性能。
模型调优
学习如何优化机器学习模型的参数和超参数，以提高性能和准确性。
人工神经网络
前馈神经网络
理解基于层级结构的前馈神经网 络模型。
循环神经网络
探索能够处理序列数据的循环神 经网络模型。
卷积神经网络
了解处理图像和计算机视觉任务 的卷积神经网络模型。
计算机视觉
图像识别
学习如何使用计算机视觉技术识 别和分类图像。
目标检测
探索如何使用计算机视觉技术检 测和定位图像中的对象。
图像分割
了解如何使用计算机视觉技术将 图像分割成不同的部分。
数据预处理
1
数据清洗
清除数据集中的错误、重复或不一致的
特征缩放
2
数据。
将数据特征缩放到相似的范围，以学习
通过已有的标记数据训练模 型，用于预测和分类。
非监督学习
从未标记的数据集中发现模 式，用于聚类和降维。
强化学习
通过试错学习法来优化决策 和行为。
深度学习
深入研究神经网络的概念和工作原理，探索卷积神经网络（CNN）和循环神 经网络（RNN）等深度学习模型。
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。
人工智能导论 课件 PPT -第2章知识表示
产生式的基本形式
（2）规则型知识的产生式表示 规则描述的是事物间的因果关系。含义是：如果…则…，规则型 知识的产生式表示基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q 其中，P是生产式的前提，用于指出该生产式是否可用的条件；Q 是一组结论或操作，用于指出当前提P所指示的条件被满足时，应 该得出的结论或应该执行的操作。整个产生式的含义是：如果前 提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
产生式系统
规则集
控制器 匹配排序 冲突裁决
匹配
检索 产生式系统结构与工作过程
综合数据库
产生式系统
【例2.1】 建立一个动物识别系统的规则库，用以识别虎、 豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。
框架表示法
框架
我们无法把过去的经验一一都存在脑子里，而只能以一个通用 的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架 （frame），框架提供了一个结构，一种组织。在这个结构或组织 中，新的资料可以用从过去的经验中得到的概念来分析和解释。 实例框架：对于一个框架，当人们把观察或认识到的具体细节填 入后，就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被 称为实例框架。 框架系统：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关 的框架连结起来便形成一个框架系统。
人工智能导论
知识表示和知识图谱
2.1知识表示
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识，智能活动过程 其实就是一个获得并运用知识的过程，要使机器系统具有人的智 能能力（人工智能AI），则必须以人的知识为基础，知识是人工 智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存 储到计算机中并被识别运用，本节将对人工智能中常用的几种知 识表示方法进行介绍，为后续学习奠定基础。
人工智能知识与知识表幻灯片PPT
尽管不确定性知识给人们带来了一些迷惑，但它反映了客 观世界的多样性、丰富性和复杂性。
2021/5/24
第3章知识与知识表示 赵东晋
12
3.1 知识表示概述
3.1.2 知识的特性
3. 知识的可利用性和可发展性
为了使知识便于传播、学习，使有用的知识得以延续、继承与发展，人
们不断地创造了各种生动活泼的形式来记录、描述、表示和利用知识。
例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示 天气的变化。有谚语曰：“东边日(晴天)，西边雨。”但是，这只是一 种常识性的经验，并不能完全肯定或否定。
再如：甲有一头秀发，乙是两鬓如霜。您认为甲一定是青年人，乙就是 老年人吗？不能完全肯定，因为相反的事例是很多的。比如，当年的白 毛女并不是老人，而现在六十多岁的演员有一头黑发并不足奇。
知识来自于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感性认识上升成 为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条 件下，知识无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的 正确性就要接受检验，必要时就要对原来的认识加以修正或补充，以至 全部更新而取而代之。
例如，计算式1+1=10是正确的吗？
学习、可表示性使得人工智能不断得以进步与发展成为必然。
伴随着人类社会迈入信息时代，人类知识也进入了大发展时期。一方面 在淘汰旧的、老的、无用的知识，另一方面新观念、新思想、新知识不 断地被大量地挖掘涌现出来。目前，知识的更新和知识的总量，正以前 所未有的速率迅速地增长。大力发展智能科学技术，努力开发人类知识 宝库，发展新一代智力工具，这正是作为新时代智能科学工作者的光荣 历史使命。
同构
同构问题
映射
困难
原始问题
2021/5/24
第3章知识与知识表示 赵东晋
12
3.1 知识表示概述
3.1.2 知识的特性
3. 知识的可利用性和可发展性
为了使知识便于传播、学习，使有用的知识得以延续、继承与发展，人
们不断地创造了各种生动活泼的形式来记录、描述、表示和利用知识。
例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示 天气的变化。有谚语曰：“东边日(晴天)，西边雨。”但是，这只是一 种常识性的经验，并不能完全肯定或否定。
再如：甲有一头秀发，乙是两鬓如霜。您认为甲一定是青年人，乙就是 老年人吗？不能完全肯定，因为相反的事例是很多的。比如，当年的白 毛女并不是老人，而现在六十多岁的演员有一头黑发并不足奇。
知识来自于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感性认识上升成 为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条 件下，知识无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的 正确性就要接受检验，必要时就要对原来的认识加以修正或补充，以至 全部更新而取而代之。
例如，计算式1+1=10是正确的吗？
学习、可表示性使得人工智能不断得以进步与发展成为必然。
伴随着人类社会迈入信息时代，人类知识也进入了大发展时期。一方面 在淘汰旧的、老的、无用的知识，另一方面新观念、新思想、新知识不 断地被大量地挖掘涌现出来。目前，知识的更新和知识的总量，正以前 所未有的速率迅速地增长。大力发展智能科学技术，努力开发人类知识 宝库，发展新一代智力工具，这正是作为新时代智能科学工作者的光荣 历史使命。
同构
同构问题
映射
困难
原始问题
第8课人工智能中的算法课件(共16张PPT)八下信息科技浙教版(2023)
三、预测
随堂练习
1.常常有这样的现象，两个用户用手机登录同一个购物网站，网站推荐给他们的商品完全不一样。结合所学的知识，试着分析一下原因。2.现代天气预报的准确度越来越高，是否也与人工智能中的算法有关呢?请查找资料后和同学一起探讨一下吧!
同学们再见！
授课老师：课件创作组
时间：2024年9月1日
三、预测
回归分析是气象统计分析中常用的一种方法，尤其在气象预报中为国内外气象台站所常用。例如，要预报某地某月份的平均气温(习惯上称为预报量，用y表示),需要收集各种与之有关的气象要素(称为预报因子，用x₁、x₂…·…表示),利用回归分析方法分析预报因子x与y之间的相互关系，根据如图所示的散点图确定拟合的函数形式，求出关于x、y的方程式，最后就可以利用方程式对未来的平均气温作出预报估计。
一、搜索
在九宫格棋盘中，放置了编码为1～8的8个棋子，剩下一个空格，只能通过向空格移动棋子来改变棋盘的布局。如何移动棋子，才能将如图的初始布局变为的目标布局，且移动次数最少。
亲身体验
人工智能中的经典搜索算法还有：盲目搜索中的一致代价搜索、深度受限搜索等；启发式搜索中的有贪婪最佳优先算法、A*搜索等，还有超越经典算法的其他搜索方法，如爬山法、模拟退火搜索等。
建构
数据、算法和算力是人工智能的三大技术基础，其中，算法是人工智能的核心，算法的发展将直接推动人工智能的发展。
一、搜索
搜索是人工智能解决问题的基本方法之一，搜索策略的优劣将直接影响智能系统的性能与效率。搜索一般可分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是按预定的搜索策略进行搜索，需要穷举解决问题的所有可能的方法，从中得到最优解。启发式搜索是在搜索过程中加入与问题有关的启发式信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程。
随堂练习
1.常常有这样的现象，两个用户用手机登录同一个购物网站，网站推荐给他们的商品完全不一样。结合所学的知识，试着分析一下原因。2.现代天气预报的准确度越来越高，是否也与人工智能中的算法有关呢?请查找资料后和同学一起探讨一下吧!
同学们再见！
授课老师：课件创作组
时间：2024年9月1日
三、预测
回归分析是气象统计分析中常用的一种方法，尤其在气象预报中为国内外气象台站所常用。例如，要预报某地某月份的平均气温(习惯上称为预报量，用y表示),需要收集各种与之有关的气象要素(称为预报因子，用x₁、x₂…·…表示),利用回归分析方法分析预报因子x与y之间的相互关系，根据如图所示的散点图确定拟合的函数形式，求出关于x、y的方程式，最后就可以利用方程式对未来的平均气温作出预报估计。
一、搜索
在九宫格棋盘中，放置了编码为1～8的8个棋子，剩下一个空格，只能通过向空格移动棋子来改变棋盘的布局。如何移动棋子，才能将如图的初始布局变为的目标布局，且移动次数最少。
亲身体验
人工智能中的经典搜索算法还有：盲目搜索中的一致代价搜索、深度受限搜索等；启发式搜索中的有贪婪最佳优先算法、A*搜索等，还有超越经典算法的其他搜索方法，如爬山法、模拟退火搜索等。
建构
数据、算法和算力是人工智能的三大技术基础，其中，算法是人工智能的核心，算法的发展将直接推动人工智能的发展。
一、搜索
搜索是人工智能解决问题的基本方法之一，搜索策略的优劣将直接影响智能系统的性能与效率。搜索一般可分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是按预定的搜索策略进行搜索，需要穷举解决问题的所有可能的方法，从中得到最优解。启发式搜索是在搜索过程中加入与问题有关的启发式信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程。
人工智能培训ppt
技术失控风险
随着人工智能技术的不断发展，可能会出现技术失控的风险，需 要加强伦理和法律监管。
技术人才短缺
目前人工智能领域的技术人才短缺问题较为突出，需要加强人才 培养和引进。
人工智能技术未来发展方向展望
跨界融合与创新
未来人工智能将与不同领域进行跨界融合，产生更多的创新应用，如医疗、教育、金融等 。
强化学习技术能够让机器通过试错学习，不断优化策略， 提高任务完成效率，未来将在机器人控制、自动驾驶等领 域发挥重要作用。
人工智能与物联网融合
随着物联网技术的不断发展，人工智能将在智能家居、智 能交通等领域发挥更大的作用。
人工智能技术挑战应对策略探讨
数据隐私与安全问题
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 要加强相关法律法规的制定和执行。
发展
人工智能的发展经历了从专家系统、知识工程到机器学习等 几个阶段，目前正处于深度学习引领的变革时期，并在语音 识别、自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展 。
人工智能技术分类
基于问题类型的分类
分为确定性推理和不确定性推理。确定性推理是以数学逻辑为基础，处理精确 的数学问题；不确定性推理则是处理模糊的、不确定的问题。
CATALOGUE
基础知识与技术原理
数学基础
线性代数
微积分
向量、矩阵、线性方程组等概念及其 运算规则。
函数、极限、导数、积分等概念及其 计算方法。
概率论与统计
概率、期望、方差、协方差等概念及 其计算方法。
编程语言与算法
01
02
03
04
Python：人工智能领域最常 用的编程语言之一，具有简洁 易读、可扩展性强等特点。
Java：另一种广泛使用的编程 语言，适用于大型分布式系统
随着人工智能技术的不断发展，可能会出现技术失控的风险，需 要加强伦理和法律监管。
技术人才短缺
目前人工智能领域的技术人才短缺问题较为突出，需要加强人才 培养和引进。
人工智能技术未来发展方向展望
跨界融合与创新
未来人工智能将与不同领域进行跨界融合，产生更多的创新应用，如医疗、教育、金融等 。
强化学习技术能够让机器通过试错学习，不断优化策略， 提高任务完成效率，未来将在机器人控制、自动驾驶等领 域发挥重要作用。
人工智能与物联网融合
随着物联网技术的不断发展，人工智能将在智能家居、智 能交通等领域发挥更大的作用。
人工智能技术挑战应对策略探讨
数据隐私与安全问题
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 要加强相关法律法规的制定和执行。
发展
人工智能的发展经历了从专家系统、知识工程到机器学习等 几个阶段，目前正处于深度学习引领的变革时期，并在语音 识别、自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展 。
人工智能技术分类
基于问题类型的分类
分为确定性推理和不确定性推理。确定性推理是以数学逻辑为基础，处理精确 的数学问题；不确定性推理则是处理模糊的、不确定的问题。
CATALOGUE
基础知识与技术原理
数学基础
线性代数
微积分
向量、矩阵、线性方程组等概念及其 运算规则。
函数、极限、导数、积分等概念及其 计算方法。
概率论与统计
概率、期望、方差、协方差等概念及 其计算方法。
编程语言与算法
01
02
03
04
Python：人工智能领域最常 用的编程语言之一，具有简洁 易读、可扩展性强等特点。
Java：另一种广泛使用的编程 语言，适用于大型分布式系统
人工智能总结PPT
AI主要技术分支简介
机器学习
机器学习是人工智能的一个重要分支，通过训练模型使计算机具备预测和决策 能力。它涉及监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
自然语言处理
自然语言处理（NLP）旨在让计算机理解和处理人类语言，包括语音识别、文 本分类、机器翻译等任务。
计算机视觉
计算机视觉关注于让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策， 如目标检测、图像识别等。
未来家庭服务机器人展望
多功能集成
未来的家庭服务机器人将具备更 多的功能，如清洁、烹饪、看护 等，以满足不同家庭成员的需求
。
智能化提升
随着人工智能技术的不断进步， 家庭服务机器人将更加智能化， 能够主动学习和适应家庭成员的
生活习惯和喜好。
情感交互与陪伴
未来的家庭服务机器人将更加注 重与家庭成员之间的情感交互和 陪伴，成为家庭生活中不可或缺 的一部分。同时，它们还将具备 更高的安全性和隐私保护能力，
健康管理
AI可以根据个人的健康数据，提供 个性化的健康管理和预防保健建议 。
教育行业：个性化教学和评估
个性化教学
AI可以根据学生的学习情 况和兴趣爱好，提供个性 化的教学资源和辅导方案 。
在线教育
AI技术可以支持在线教育 平台的智能推荐、语音识 别、虚拟教师等功能，提 升在线教育效果。
智能评估
AI可以自动批改作业和试 卷，减轻教师负担，同时 提供更客观、准确的评估 结果。
为了提高目标检测与跟踪的准确性和实时性，研究者们不断探索新的算法和优化方法，如引入注意力机制、 利用时序信息等。
三维重建和虚拟现实结合探讨
01.
02.
03.
三维重建技术
三维重建是指从二维图像中恢复出三 维场景或物体的过程，是计算机视觉 领域的重要研究方向，可应用于虚拟 现实、增强现实等领域。
人工智能科普ppt
策
1. 在车联网领域，未来的技术将会更加智能化，设备之间的联通性将得到进 一步加强，因此车辆的行驶数据和状态信息将能够实现实时共享和分析，从 而为驾驶者提供更加安全、便捷和高效的驾驶体验。
2. 随着5G技术的不断推进，人工智能在互联网和云端决策领域的应用也将 逐渐普及。未来，在高速的5G网络下，计算、存储和分析等功能将得到进一 步提升，从而为人工智能技术的应用提供更加全面和丰富的条件。
3. 智能决策：机器学习可以通过分析各种数据和情况，帮助计算机做出智能决策，例如股票交易、
风险控制、医学诊断等。
、
智能家居
1. 应用场景不断拓展，除了智能化的电器设备，还可以通过系统实现家 庭安防、环境监测、健康管理等多种功能。 2. 随着智能家居技术的不断升级，其实现方式也在不断地变革，例如采 用无线感应技术、语音识别技术、手势识别技术、人脸识别技术等，让 用户可以更加方便、自然地操作智能家居系统。
应用：出租车，公交车，物流等
1. 自动驾驶技术在出租车和公交车上的应用，可以提高交通安全性和运输效率。目前已有多家厂商开展自动驾驶出租车和公交车的试点，预计未来将会 越来越普及。 2. 人工智能技术在物流领域的应用可以大幅提高运输效率和减少物流成本。通过智能化管理和优化路线规划，可以使物流运输更加高效和准确。 3. 语音识别和自然语言处理技术可以为出租车、公交车等行业提供更加智能化的服务。例如，出租车司机可以通过语音交互帮助乘客查询所需信息，公 交车可以实现语音导航等服务。
Thank You
Form：XXX 202X-XX-XX
物流自动化
人工智能技术的应用将会大大提高物流系统的效率和准确性。具体来说，一个 物流系统可以通过人工智能技术的应用，实现智能路由、智能供应链管理和智 能仓储管理。智能路由不仅可以根据实时交通情况为送货路线制定最优方案， 还可以根据送货历史数据进行预测以及优化路径规划。智能供应链管理可以帮 助企业管理供应链的各个环节，实现物流信息的实时监控和驱动，从而更好地 控制运输过程、减少库存和提高服务质量。智能仓储管理则可以对仓库中的物 品进行自动化管理，包括防盗、数目统计、经济补充等等，提高了仓库的工作 效率和质量。总之，将通过人工智能技术的应用，实现生产和物流的高效自动 化，为企业提供更优质、更高效的服务。
1. 在车联网领域，未来的技术将会更加智能化，设备之间的联通性将得到进 一步加强，因此车辆的行驶数据和状态信息将能够实现实时共享和分析，从 而为驾驶者提供更加安全、便捷和高效的驾驶体验。
2. 随着5G技术的不断推进，人工智能在互联网和云端决策领域的应用也将 逐渐普及。未来，在高速的5G网络下，计算、存储和分析等功能将得到进一 步提升，从而为人工智能技术的应用提供更加全面和丰富的条件。
3. 智能决策：机器学习可以通过分析各种数据和情况，帮助计算机做出智能决策，例如股票交易、
风险控制、医学诊断等。
、
智能家居
1. 应用场景不断拓展，除了智能化的电器设备，还可以通过系统实现家 庭安防、环境监测、健康管理等多种功能。 2. 随着智能家居技术的不断升级，其实现方式也在不断地变革，例如采 用无线感应技术、语音识别技术、手势识别技术、人脸识别技术等，让 用户可以更加方便、自然地操作智能家居系统。
应用：出租车，公交车，物流等
1. 自动驾驶技术在出租车和公交车上的应用，可以提高交通安全性和运输效率。目前已有多家厂商开展自动驾驶出租车和公交车的试点，预计未来将会 越来越普及。 2. 人工智能技术在物流领域的应用可以大幅提高运输效率和减少物流成本。通过智能化管理和优化路线规划，可以使物流运输更加高效和准确。 3. 语音识别和自然语言处理技术可以为出租车、公交车等行业提供更加智能化的服务。例如，出租车司机可以通过语音交互帮助乘客查询所需信息，公 交车可以实现语音导航等服务。
Thank You
Form：XXX 202X-XX-XX
物流自动化
人工智能技术的应用将会大大提高物流系统的效率和准确性。具体来说，一个 物流系统可以通过人工智能技术的应用，实现智能路由、智能供应链管理和智 能仓储管理。智能路由不仅可以根据实时交通情况为送货路线制定最优方案， 还可以根据送货历史数据进行预测以及优化路径规划。智能供应链管理可以帮 助企业管理供应链的各个环节，实现物流信息的实时监控和驱动，从而更好地 控制运输过程、减少库存和提高服务质量。智能仓储管理则可以对仓库中的物 品进行自动化管理，包括防盗、数目统计、经济补充等等，提高了仓库的工作 效率和质量。总之，将通过人工智能技术的应用，实现生产和物流的高效自动 化，为企业提供更优质、更高效的服务。
人工智能科普ppt模板
语音识别
01
图像识别
02
自然语言处理
03
机器学习
04
智能机器人
05
自动驾驶
06
机器学习
3
2
4
1
定义：一种通过数据训练模型，使模型具备预测、分类等功能的算法
发展：深度学习、强化学习等新技术不断涌现，推动机器学习快速发展
特点：不需要人工干预，能够自动学习并优化模型
应用：语音识别、图像识别、自然语言处理等领域
3
技术挑战：口音、噪音、多语言识别等
4
发展现状：深度学习技术推动语音识别技术快速发展
自动驾驶Βιβλιοθήκη 01自动驾驶汽车：通过传感器、摄像头、雷达等设备，实现无人驾驶
03
自动驾驶应用场景：城市道路、高速公路、园区等
02
自动驾驶技术：利用人工智能算法，实现对车辆行驶环境的实时感知、决策和控制
04
自动驾驶发展现状：技术不断成熟，商业化进程加快
01
1957年，第一台人工智能计算机诞生
02
1960年代，人工智能进入黄金时期
03
1970年代，人工智能进入低谷期
04
1980年代，人工智能逐渐复苏
05
1990年代，人工智能取得重要突破
06
2000年代，人工智能快速发展，深度学习技术兴起
07
2010年代，人工智能进入爆发期，应用领域不断扩大
08
应用领域
演讲人
01.
02.
03.
04.
目录
人工智能简介
人工智能技术
人工智能应用案例
人工智能未来展望
定义与起源
01
定义：人工智能（AI）是指由人类制造出来的智能机器，能够模仿人类思维和行为，完成特定任务。
人工智能与数据科学培训ppt (2)
深度学习
随着计算能力的提升和大数据的涌现，深度学习在图像识别、语 音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。
强化学习
强化学习在游戏、自动驾驶等领域的应用逐渐增多，通过与环境的 交互不断优化决策。
边缘计算
随着物联网设备的普及，边缘计算在数据处理和实时响应方面的优 势日益凸显。
人工智能与数据科学面临的挑战
统计建模
使用统计学方法对数据进行建模 ，以揭示数据背后的规律和趋势
。
机器学习建模 利用机器学习算法对数据进行建模 ，实现预测和分类等任务。
深度学习建模
利用深度学习算法对数据进行建模 ，处理复杂的数据结构和模式。
数据挖掘技术
关联规则挖掘
分类与回归
发现数据集中项之间的有趣关系和模 式。
利用已知的数据预测未来的结果或进 行分类。
02
人工智能技术基础
机器学习
01
02
03
04
监督学习
通过已有的标记数据来训练模 型，使其能够预测新数据的标
签。
无监督学习
在没有标记数据的情况下，让 模型自行从数据中找出结构或
规律。
半监督学习
结合监督学习和无监督学习的 特点，利用部分有标记数据和 大量无标记数据进行训练。
自监督学习
利用无标记数据进行自我监督 ，通过预测输入数据的某种变
推荐系统领域的应用
个性化推荐
基于用户的历史行为和偏好，利 用人工智能技术为用户推荐相关 产品和服务，提高用户满意度和 忠诚度。
广告投放优化
通过分析用户的兴趣和行为特征 ，利用人工智能技术优化广告投 放策略，提高广告效果和转化率 。
05
人工智能与数据科学的发 展趋势与挑战
随着计算能力的提升和大数据的涌现，深度学习在图像识别、语 音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。
强化学习
强化学习在游戏、自动驾驶等领域的应用逐渐增多，通过与环境的 交互不断优化决策。
边缘计算
随着物联网设备的普及，边缘计算在数据处理和实时响应方面的优 势日益凸显。
人工智能与数据科学面临的挑战
统计建模
使用统计学方法对数据进行建模 ，以揭示数据背后的规律和趋势
。
机器学习建模 利用机器学习算法对数据进行建模 ，实现预测和分类等任务。
深度学习建模
利用深度学习算法对数据进行建模 ，处理复杂的数据结构和模式。
数据挖掘技术
关联规则挖掘
分类与回归
发现数据集中项之间的有趣关系和模 式。
利用已知的数据预测未来的结果或进 行分类。
02
人工智能技术基础
机器学习
01
02
03
04
监督学习
通过已有的标记数据来训练模 型，使其能够预测新数据的标
签。
无监督学习
在没有标记数据的情况下，让 模型自行从数据中找出结构或
规律。
半监督学习
结合监督学习和无监督学习的 特点，利用部分有标记数据和 大量无标记数据进行训练。
自监督学习
利用无标记数据进行自我监督 ，通过预测输入数据的某种变
推荐系统领域的应用
个性化推荐
基于用户的历史行为和偏好，利 用人工智能技术为用户推荐相关 产品和服务，提高用户满意度和 忠诚度。
广告投放优化
通过分析用户的兴趣和行为特征 ，利用人工智能技术优化广告投 放策略，提高广告效果和转化率 。
05
人工智能与数据科学的发 展趋势与挑战
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Challenges of Pure Data-Driven Image Understanding (IV)
• Complex tasks at cognition level
From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning. Rowan Zellers, Yonatan Bisk, Ali Farhadi, Yejin Choi. CVPR, 2019.
Beyond Pure Data-Driven Image Understanding
• How does baby learn?
• “The evidence that children are already born knowing certain things is extensive. For example, babies seem to be aware already from birth of some of the physical properties of objects. A newborn infant will follow a moving object behind a screen and anticipate where and when it will reappear. She will recognize a series of different smiling faces as being similar to one another and different from a sad face.”
Beyond Pure Data-Driven Image Understanding
• Connectionist AI vs. Symbolic AI
• Connectionist AI represents information in a distributed form within a network
• Generalization to unseen settings is problematic
Deep Nets: What have they ever done for Vision? Alan L. Yuille and Chenxi Liu. Arxiv Tech Report, 2019.
数据和知识双驱动的图像理解算法 Beyond Pure Data-Driven Image Understanding by
Exploiting Externage Understanding
• R-FCN* (Dai et al., NIPS’16, 2215 citations) • Deformable ConvNets* (Dai et al., ICCV’17, 779 citations) • Research on instance segmentation: MNC (Dai et al., CVPR’16, 699 citations), FCIS (Li et al., CVPR’17, 395
• Conformable zone: vast annotated data for specific tasks
ImageNet for image recognition
COCO for object detection & instance segmentation
Kinetics for action recognition
• World model is implicitly encoded by network weights, learned in a data-driven way • evolved to be the prevalent deep networks
citations), CFM(Dai et al., CVPR’15, 321 citations) • 1st place in COCO challenges 2015 & 2016, 3rd place in COCO challenges 2017 • Algorithms adopted by winning entries of COCO challenges 2017, 2018, 2019, and ImageNet VID 2017
Can we simply scale up?
Challenges of Pure Data-Driven Image Understanding (I)
• Long tail distribution of categories
Challenges of Pure Data-Driven Image Understanding (II)
The Scientist in the Crib: What Early Learning Tells Us About the Mind. Alison Gopnik, Andrew N. Meltzoff and Patricia K. Kuhl. Perennial New York, NY, 2001.
* Works are introduced at CIS680, taught by Prof. Jianbo Shi at Upenn
Current Success of Image Understanding
• Pure data-driven image recognition with deep networks
Challenges of Pure Data-Driven Image Understanding (III)
• Many entities and relations are infeasible to detect by their appearances, some do not even show in any pixels
Challenges of Pure Data-Driven Image Understanding (IV)
• Complex tasks at cognition level
From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning. Rowan Zellers, Yonatan Bisk, Ali Farhadi, Yejin Choi. CVPR, 2019.
Beyond Pure Data-Driven Image Understanding
• How does baby learn?
• “The evidence that children are already born knowing certain things is extensive. For example, babies seem to be aware already from birth of some of the physical properties of objects. A newborn infant will follow a moving object behind a screen and anticipate where and when it will reappear. She will recognize a series of different smiling faces as being similar to one another and different from a sad face.”
Beyond Pure Data-Driven Image Understanding
• Connectionist AI vs. Symbolic AI
• Connectionist AI represents information in a distributed form within a network
• Generalization to unseen settings is problematic
Deep Nets: What have they ever done for Vision? Alan L. Yuille and Chenxi Liu. Arxiv Tech Report, 2019.
数据和知识双驱动的图像理解算法 Beyond Pure Data-Driven Image Understanding by
Exploiting Externage Understanding
• R-FCN* (Dai et al., NIPS’16, 2215 citations) • Deformable ConvNets* (Dai et al., ICCV’17, 779 citations) • Research on instance segmentation: MNC (Dai et al., CVPR’16, 699 citations), FCIS (Li et al., CVPR’17, 395
• Conformable zone: vast annotated data for specific tasks
ImageNet for image recognition
COCO for object detection & instance segmentation
Kinetics for action recognition
• World model is implicitly encoded by network weights, learned in a data-driven way • evolved to be the prevalent deep networks
citations), CFM(Dai et al., CVPR’15, 321 citations) • 1st place in COCO challenges 2015 & 2016, 3rd place in COCO challenges 2017 • Algorithms adopted by winning entries of COCO challenges 2017, 2018, 2019, and ImageNet VID 2017
Can we simply scale up?
Challenges of Pure Data-Driven Image Understanding (I)
• Long tail distribution of categories
Challenges of Pure Data-Driven Image Understanding (II)
The Scientist in the Crib: What Early Learning Tells Us About the Mind. Alison Gopnik, Andrew N. Meltzoff and Patricia K. Kuhl. Perennial New York, NY, 2001.
* Works are introduced at CIS680, taught by Prof. Jianbo Shi at Upenn
Current Success of Image Understanding
• Pure data-driven image recognition with deep networks
Challenges of Pure Data-Driven Image Understanding (III)
• Many entities and relations are infeasible to detect by their appearances, some do not even show in any pixels