人工智能介绍 PPT
人工智能ppt课件免费
随着算法、算力和数据的发展,人工 智能将在各个领域发挥更大的作用, 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用,把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用,为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,使机 器能够模拟人类的智能行为,实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性,减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用, 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例,辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析,自动识别病变和异常情 况,提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为,实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代,人工智能概念开始出 现,主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今,人工智能技术广泛应 用于各个领域,包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代,随着计算 机技术和大数据的发展,人工智能技 术逐渐成熟,机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
人工智能演示文稿(共35张PPT)
➢ 缺点 当达到目标的行为有很多种的时候,需要考虑效率
一个agent的传感器在每个时间点上都能获取环境的部分状态 基于当前的感知选择行动,不关注感知历史
基于模型的反射agent
基于目标的agent
➢ 除了根据感知信息之外,还要根据目标信息来选 择行动
➢ 效率比较低,需要推理
➢ 搜索和规划算法
基于目标的agent
基于效用的agent
➢ 当达到目标的行为有很多种的时候,需要考虑 效率
➢ 环境是部分可观察的和随机的,不确定下的决策 过程可以通过基于效用的agent来实现。
(Environment),agent的执行器(Actuators) 和传感器(Sensors),英文缩写为PEAS ➢ 对于每一个智能agent,必须说明其PEAS参数 ➢ Eg.自动驾驶出租车
➢性能度量
➢ 环境 ➢执行器
➢ 传感器
任务环境
➢ Eg.自动驾驶出租车
➢性度量:安全性,快速性,交通违规,舒适度, 利润
➢ 环境:马路,其他交通工具,行人,乘客 ➢执行器:方向盘,加速油门,刹车,语音合成器
➢传感器:摄像头,红外或声纳,速度表,GPS,键 盘,麦克风
任务环境
➢ Eg.医疗诊断系统
➢ 性能度量:病人的健康性,病人花费 ➢ 环境:病人,医院,工作人员
➢ 执行器:显示屏(询问,测试,诊断,治疗方案) ➢传感器:键盘(输入症状,现场检测,病人的回答)
➢ 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输 入
Agent的表驱动方法
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。
人工智能概述ppt课件
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
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。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科,包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛,推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理,研究隐私保护算法与技术, 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性,降低对特定数据或场 景的依赖,人工智能伦理问题,建立监管机制与标准规 范,促进人工智能健康发展。
在自然语言处理中,数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据,实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域,数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型,使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式,如逻辑表示法 、语义网络、框架表示法等。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等,以得出新的知识和结论。
在专家系统中,知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。
人工智能简介-课件(PPT演示)
形成期(1956--1970年)
早期研究 心理学小组:1957年,纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制 了称为逻辑理论机(简称LT)的数学定理证明程序。 1960年研制了通用问题求解程序。该程序当时可解决11种类型的问题,如 不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人—羊过河等。 IBM工程小组:1956年,塞缪尔在IBM704计算机上研制成功了具有自学习 、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习,也可 以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习,该程序1959年击败了 塞缪尔本人,1962年又击败了一个州的冠军。 MIT小组:1958年,麦卡西建立了行动规划咨询系统。 1960年,麦卡锡又研制了人工智能语言LISP。 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。 其他方面:1965年,鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了归结(消解)原理。 1965年,费根鲍姆开始研究化学专家系统DENDRAL。
2
物质、能量、信息、知识和智能
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 三大要素与智能 人类的智能:物质(碳)+能量(生物电)→(生物)信息 人造的智能:物质(硅)+能量(物理电)→(电子)信息 信息、知识和智能 信息:是由数据表达的客观事实 知识:是由智力对信息进行加工后所形成的对客观世界规律性的认识 智能:是指人类在认识客观世界中,由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力 三者之间的关系 信息:是形成知识的原料,是智能的加工对象 知识:是信息的关联,是由智能加工后的产品 智能:是信息到知识的一个加工器 产业革命和信息革命及其意义 产业革命:是物质与能量领域的革命,放大了人的体能 信息革命:是信息与智能领域的革命,需要放大人的智能
(完整版)人工智能介绍PPT课件
Part 3 人工智能面临的问题
2023/11/27
3
人工智能面临的问题
人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关 于伦理、道德的大讨论,这有可能会在 一定时间内阻碍机器人的发展,但总的 来说,科技是第一生产力,左右着人类 的进程,至于伦理、道德体系只是科技 的衍生物,大不了推倒重建,更何况, 我们已有了如此成熟的法律监管制度, 估计不会把自己搞瘫痪。如此看来,对 人工智能技术伦理问题的研究也就成为 了重中之重,机器人伦理问题近年来也 引起了许多学者和社会大众的关注 [1]
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2023/11/27
人工智能视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2023/11/27
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。
2023/11/27
4
人工智能的未来
对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天 ,我们要始终贯彻以人为本的原则,马克 思说过,“人是人的最高本质。”对于人 工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技 术保持同步,要未雨绸缪但要避免过度敏 感。在这条智能走向智慧的路上还会有更 多的问题将接踵而至,而我们要做的就是 不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上 迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
能语言LISP。 1972-1976年,费根鲍姆研制MYCIN专家系统,用于协助内科医生诊断细
菌感染疾病,并提供最佳处方。 1981年,中国人工智能学会在长沙成立 1991年,”弗里茨”问世 1995年,”深蓝”更新程序,新的集成电路将其思考速度达到每秒300万
人工智能技术介绍PPT完整版(人工智能概述、围棋、象棋、人工智能3.0等)
乐观思潮
人工智能
孕育期
电子计算机 机
器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
1956
1974
1980
1987
1993
2006
2016
所有的AI程序 都只是“玩具” 运算能力 计算复杂性 常识与推理
未达预期
大数据 计算能力
削减投入
应用增多
经网络
人工智能核心技术
知识和数据智能处理
知识处理时通常使用专家
来悄
临悄
• 交通工具(即无人机、无人驾驶等) • VR(虚拟现实)
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术, 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统(CPS)
复 杂 度
有关学科 教学、科学和 工程辅助
图论
博弈
AI的几大门派
模拟人的心智 模拟脑的结构 模拟人的行为
进化学派 类推学派 贝叶斯学派 符号学派 联结学派 行为学派
感知
知识表示 神经网络 机器人
深度学习
聪明的AI
有学识的AI
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成:基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
20世纪初
1970年代初
今天
时间
AI将催生“无用阶层”吗?
• 人工/脑力劳动:翻译、记者...
• 人工/体力劳动:保安、保姆...
《人工智能介绍》PPT课件
2023REPORTING 《人工智能介绍》PPT课件•人工智能概述•机器学习技术•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•人工智能伦理、法律与社会影响目录20232023REPORTINGPART01人工智能概述定义第一次浪潮(20世纪60年代-7…第二次浪潮(20世纪80年代-9…第三次浪潮(21世纪初至今)萌芽期(20世纪50年代-60年…发展历程人工智能(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。
人工智能的发展大致经历了以下几个阶段人工智能的概念被提出,并出现了一些早期的理论和方法。
基于符号逻辑的专家系统得到广泛应用,但由于技术限制和理论缺陷,人工智能进入低谷期。
机器学习算法的兴起,尤其是神经网络技术的快速发展,为人工智能的复苏奠定了基础。
深度学习技术的突破,以及大数据、云计算等技术的支持,使得人工智能在各个领域取得了显著成果。
定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能的技术原理主要包括感知、认知和行动三个层面。
感知层面通过传感器等设备获取外部环境信息;认知层面通过算法对获取的信息进行处理和分析,实现知识的表示、学习和推理;行动层面则根据认知结果做出相应的决策或行为。
核心思想人工智能的核心思想在于模拟人类的智能行为,包括学习、推理、决策等。
通过不断地学习和优化算法,提高机器的智能化水平,使其能够自主地完成复杂的任务。
应用领域人工智能已经渗透到各个领域,如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能制造、智慧城市等。
其中,自然语言处理使得机器能够理解和生成人类语言;计算机视觉使得机器能够识别和理解图像和视频;智能机器人则能够自主完成各种复杂任务。
前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,人工智能将在未来发挥更加重要的作用。
例如,在医疗领域,人工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在交通领域,自动驾驶技术将改变人们的出行方式;在金融领域,智能投顾和风险管理将提高金融服务的效率和质量。
人工智能ppt课件
智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断,提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发,缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务,缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议,提高投资收益和风 险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能,使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理,提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析,实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理,提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检,提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象,如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待,引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用,以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时,如何界定责任归属,是使用者、 开发者还是系统本身承担责任?
人工智能介绍ppt课件
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中,培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程,还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外,实践环节也 非常重要,如提供实习机会、举办AI竞赛等,让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式, 如通过虚拟现实、增强现实等技术,让学生更好地理解AI概念和应用。
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. 量子计算
助力AI发展,将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗,推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术,已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病,提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络, 通过模拟人脑的神经网络结 构,实现对大量数据的高效
(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PPT课件
人工智能的发展将改变就业结构,部分传统岗位可能消失或被
替代,同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
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,
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题,需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率,降低成本,提升产品和 服务的质量,从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用,能够提高社会服务 水平,改善人们的生活质量,为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ,促进了各行业的数字化转型, 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术,通 过智能设备、传感器和自动化系 统,实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验,如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析, 为用户提供更个性化的服务,如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人:可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,使机器能够模拟人类的智能行为 ,实现人机交互、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。
人工智能概述PPT课件
人工智能概述
1.1.3 人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标是要制造智能机器。具体来讲,就是要使计 算机具有看、听、说、写等感知和交互功能,具有联 想、推理、理解、学习等高级思维能力,还要有分析 问题、解决问题和发明创造的能力。简言之,也就是 使计算机像人一样具有自动发现规律和利用规律的能 力,或者说具有自动获取知识和利用知识的能力,从 而扩展和延伸人的智能。
3
人工智能概述
1.1.2 为什么要研究人工智能 我们知道,计算机是迄今为止最有效的信息处理
工具,以至于人们称它为“电脑”。但现在的普通计 算机系统的智能还相当低下,譬如缺乏自适应、自学 习、自优化等能力,也缺乏社会常识或专业知识等, 而只能是被动地按照人们为它事先安排好的工作步骤 进行工作。因而它的功能和作用就受到很大的限制, 难以满足越来越复杂和越来越广泛的社会需求。既然 计算机和人脑一样都可进行信息处理,那么是否也能 让计算机同人脑一样也具有智能呢?这正是人们研究 人工智能的初衷。
12
人工智能概述
1.2.3 行为模拟,控制进化 除了上述两种研究途径和方法外,还有一种基于感
知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性, 如自寻优、自适应、自学习、自组织等,来研究和实现 人工智能。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授,他研制的六足行走机器人(亦称为 人造昆虫或机器虫),曾引起人工智能界的轰动。这个机 器虫可以看作是新一代的“控制论动物”,它具有一定 的适应能力,是一个运用行为模拟即控制进化方法研究 人工智能的代表作。
5
人工智能概述
智能化也是自动化发展的必然趋势。自动化发展 到一定水平,再向前发展就是智能化,即智能化是继 机械化、自动化之后,人类生产和生活中的又一个技 术特征。
人工智能演讲(共8张PPT)
己的心愿,脱胎换骨成为真正的人, 等待他们的只有凶吉难料的对复杂人
性的追寻......
人工智能是计算机科学的一个分支,它的研究包括机器人、语 人结工论智内能涵是:计智算能机=科知学识的+一思个维分支,它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
抱语着言对 的这学个习愿与望处的理执,着知,识表11现岁,的智大能卫搜踏索上,了推漫理长,的规心划路,历机程器,学跟习随,在知他识身获边取的,组还合有调另度一问个题善,良感的知机问器题人,乔模(式裘识德别·洛,)逻。辑程序设计,软计算, 让不机精器 确人和能不够确说定话的,管能理够,表人达工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式,最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升
人工智能答辩
智能是脑特别是人脑的属性或者说产物。
智能的基础是知识(没有知识的智能不可想象)。 智能的关键是思维(知识是思维产生的)。
智能取决于感知和行为。
结论 内涵:智能=知识+思维
外延:智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解 决问题的能力
人工智能答辩
2 智能的特征 具有感知能力,感知是人类最根本的生理、
人工智能答辩
人工智能演讲
人工智能答辩
第 1 章 人工智能概述
1 什么是人工智能 2 人工智能的特点
3 人工智能的研究内容 4 人工智能的未来 5 结束语
人工智能答辩
1 什么是人工智能
智能的基础是知识(没有知识的智能不可想象)。
人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研 大具外卫有延( 学 :海习智利能能·力就乔和是·奥自发斯适现蒙应规特能律)力、就。运是用这规样律一和个分有析思问想题、、有解感决情问的题小的机能器力人,他被一对人[1类]父母所收养,有一个哥哥和一个贴身的伙伴——机器泰德熊
人工智能技术简介(PPT 25页)
人工智能介绍ppt课件
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集,训练集用于训练模型,测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征,作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据,通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发,优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务, 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能, 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法,提取图像中 的关键特征,并与已知模式进行匹配, 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型,如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等,实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术,
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估,衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别, 使得同一簇内的数据相似度高, 不同簇间的数据相似度低。
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3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
The future of Artificial Intelligence
Part 1 人工智能是什么
2020/6/11
1 人工智能是什么?
➢名字由来:1956年,萨缪尔应 麦卡锡之邀,参加达特茅斯会 议,介绍机器学习工作。 “Artificial Intelligence” 这个 词被首次提出
展人的智能的理论、方法、技术及应 用系统的一门新的技术科学。
➢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
2020/6/11
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]
能语言LISP。 ➢ 1972-1976年,费根鲍姆研制MYCIN专家系统,用于协助内科医生诊断
细菌感染疾病,并提供最佳处方。 ➢ 1981年,中国人工智能学会在长沙成立 ➢ 1991年,”弗里茨”问世 ➢ 1995年,”深蓝”更新程序,新的集成电路将其思考速度达到每秒300万次 ➢ 2011年,Apple正式推出人工智能计划CALO的Siri语音助理 ➢ 2012年,图灵诞辰100周年的比赛上,以29.2%的成绩险些通过图灵测试
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Part 4 人工智能的未来
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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。
•. [1] 陈晋. 人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.
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人工智能面临的问题
➢ 人工智能可控与否
人类发明了核武器,可越来越发 现根本无法控制它所将带来的恐 怖影响。
如果人工智能技术发展继续遵循 武器的发展规律,也必将出现技 术失控的现象,而这门技术将带 来的负面影响要远大于武器,至 于结果,从我们近些年创造的科 幻电影就能看得出。
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
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人工智能视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
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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。
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2020/6/11 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
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。
Part 3 人工智能面临的问题
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人工智能面临的问题
➢ 人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关 于伦理、道德的大讨论,这有可能会在 一定时间内阻碍机器人的发展,但总的 来说,科技是第一生产力,左右着人类 的进程,至于伦理、道德体系只是科技 的衍生物,大不了推倒重建,更何况, 我们已有了如此成熟的法律监管制度, 估计不会把自己搞瘫痪。如此看来,对 人工智能技术伦理问题的研究也就成为 了重中之重,机器人伦理问题近年来也 引起了许多学者和社会大众的关注 [1]
(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。
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1 人工智能是什么?
➢ 计算机学家们对人工智能的定义:
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人工智能是什么?
➢ 定义小结
➢是研究、开发用于模拟、延伸和扩
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人工智能的未来
➢ 对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天 ,我们要始终贯彻以人为本的原则,马克 思说过,“人是人的最高本质。”对于人 工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技 术保持同步,要未雨绸缪但要避免过度敏 感。在这条智能走向智慧的路上还会有更 多的问题将接踵而至,而我们要做的就是 不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上 迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
[1]蒋琰,胡涛,杨宁.医学中的人工智能应用[J].现代预防医学,2009,36(08):1580-1583.
吴文俊
பைடு நூலகம்
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。
➢ 1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适 应能力的西洋跳棋程序。
➢ 1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机(LT)的 数学定理证明程序。
➢ 1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 ➢ 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智