第十一章计算智能-神经网络1-人工智能artificial intelligence
人工智能ArtificialIntelligence精品课件完整版
• 主要特点是开始走向实用化和工程化。其主要标志之一是 有一批商品化旳自然语言人机接口系统和机器翻译系统推 向了市场。
• 另一方面，人们已经开始对大规模真实文本进行了解 • 句法－语义分析为主旳思想来自于规则旳措施，而规则不
可能把全部旳知识表达出来 –自然语言在数量上浩瀚无际 –在性质上具有不拟定性和模糊性。
Artificial Intelligence
NLP: 15
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
自然语言了解旳一般问题(13)
• 自然语言了解旳研究大致上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法－语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
了解自然语言，首先要让计算机能从库存旳大规模语料中 自动或半自动地获取语言了解所需旳多种知识，对语言现 象作出客观旳、细致旳描述。
• 目前采用旳主要手段是建立多种统计模型，可用于词类旳 自动标注，以及句法语义旳更高层次旳分析。该措施能够 和规则措施相互补充。
Artificial Intelligence
自然语言了解旳一般问题(14)
• 60年代以关键词匹配为主流
特点：
– 没有真正意义上旳语法分析，主要依托关键词匹配技术来辨认输入 句子旳意义
– 在系统中事先存储了大量包括某些关键词旳模式，每个模式与一种 或多种解释(响应式)相相应。
– 每当输入一种句子，系统便查找与之匹配旳模式，一旦匹配成功， 系统就输出相应旳解释，不考虑其他成份对句子意义旳影响
– 语法分析：将单词之间旳线性顺序变换成一种显示单词 怎样与其他单词有关联旳构造。拟定语句是否合乎语法
人工智能基本知识介绍
人工智能基本知识介绍一、人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涉及多个学科的交叉学科，其主要目标是让机器能够像人类一样思考、学习、推理、决策、交流等，从而完成一些复杂的任务。
人工智能的应用领域十分广泛，包括但不限于机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、智能家居等等。
人工智能的发展历程可以分为三个阶段：符号主义、连接主义和深度学习。
符号主义以知识表示和推理为基础，连接主义以神经元之间的连接为基础，深度学习则以神经网络深度层的嵌套为基础。
目前，深度学习在人工智能领域的应用最为广泛。
二、人工智能技术体系人工智能技术体系主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。
1.机器学习：机器学习是一种基于数据的学习方法，通过分析大量数据并自动发现规律和模式，从而实现对新数据的预测和分析。
机器学习的主要算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。
2.深度学习：深度学习是机器学习的一种，它基于神经网络模型，通过对大量数据进行学习，实现对复杂数据的处理和分析。
深度学习的代表算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
3.自然语言处理：自然语言处理是一种让机器理解和处理人类语言的方法。
自然语言处理的主要技术包括文本分类、情感分析、信息抽取等。
4.计算机视觉：计算机视觉是一种让机器能够像人类一样看待和识别图像和视频的技术。
计算机视觉的主要应用包括目标检测、图像识别、人脸识别等。
三、人工智能基本算法人工智能的基本算法包括决策树、贝叶斯网络、支持向量机、K 最近邻算法、神经网络等。
这些算法在人工智能领域的应用非常广泛，可以根据不同的任务和场景选择合适的算法进行应用。
1.决策树：决策树是一种常见的分类算法，它通过构建一棵树状结构来对数据进行分类或回归分析。
决策树的优点是易于理解和实现，同时可以有效地处理非线性关系的数据。
人工智能名词解释
人工智能名词解释人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，指的是通过仿真人类智能的能力，使计算机具有类似人类的学习、推理、决策和问题解决能力的技术和系统。
下面是对人工智能中的一些常见名词的解释：1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种人工智能的方法，在给定数据的基础上，通过计算机自动学习并改进算法，使其能够从数据中发现模式和规律，并作出预测或决策。
2. 神经网络（Neural Network）：神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的数学模型，通过模拟大量神经元之间的连接和信息传递，实现对数据的处理和分析，用于解决复杂的模式识别和分类问题。
3. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构，实现对大规模数据的自动特征提取和抽象表示，进而解决更加复杂和高级的任务。
4. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是一种研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的技术，包括语音识别、语义分析、机器翻译等。
5. 机器视觉（Computer Vision）：机器视觉是一种用于使计算机能够理解和解析视觉信息的技术，主要包括图像识别、物体检测、图像生成等。
6. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过与环境不断交互学习的方法，通过试错和奖励机制，使计算机能够自主地通过尝试和反馈改进算法和决策，并逐渐提升性能。
7. 数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种通过利用大规模数据，寻找其中隐藏的模式和知识的技术和方法，用于发现数据中的关联、规律和趋势，以支持决策和预测。
8. 智能代理（Intelligent Agent）：智能代理是一种能够感知环境、自主决策和执行任务的系统或程序，通过人工智能的技术和方法，实现对复杂问题的自动化解决。
C语言人工智能算法实现神经网络和遗传算法
C语言人工智能算法实现神经网络和遗传算法人工智能（Artificial Intelligence）是当今科技领域中备受关注的热门话题，而C语言作为一种广泛应用的编程语言，也可以用于实现人工智能算法。
本文将详细介绍如何用C语言来实现神经网络和遗传算法，以展示其在人工智能领域的应用。
1. 神经网络神经网络是一种模仿人脑的学习和决策过程的计算模型。
它由多个神经元组成的层级结构构成，每个神经元接收来自上一层神经元输出的信号，并根据一定的权重和激活函数来计算输出。
下图展示了一个简单的神经网络结构：[图1：神经网络结构图]为了实现一个神经网络，我们需要在C语言中定义神经网络的结构体，并实现前馈传播和反向传播算法。
首先，我们需要定义神经网络的层级结构，可以使用数组或链表来表达。
每个神经元需要存储权重、偏差和激活函数等信息。
我们可以使用结构体来表示神经元的属性，例如：```Ctypedef struct Neuron {double* weights; // 权重数组double bias; // 偏差double output; // 输出} Neuron;```然后，定义神经网络的结构体：```Ctypedef struct NeuralNetwork {int numLayers; // 层数int* layerSizes; // 每层神经元数量的数组Neuron** layers; // 神经元层级的数组} NeuralNetwork;```接下来，我们需要实现神经网络的前馈传播算法。
前馈传播算法用于将输入数据从输入层传递到输出层，并计算网络的输出。
算法的伪代码如下所示：```Cfor each layer in network {for each neuron in layer {calculate neuron's weighted sum of inputs;apply activation function to obtain neuron's output;}}```最后，需要实现神经网络的反向传播算法，用于根据期望输出来调整网络的权重和偏差。
人工智能基础
人工智能基础人工智能基础第一章：什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence）被定义为通过计算机来模拟人类智能的一种技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识推理等多个领域。
人工智能应用的场景非常广泛，如智能音响、自动驾驶、医学影像诊断等。
在实际应用中，人工智能通常依赖于大量数据输入和训练，通过算法引导计算机进行决策和预测。
人工智能技术的目标是实现类似人类的学习、推理、分析、理解和决策的功能。
第二章：人工智能模型人工智能模型指的是一组算法和数学公式，用于进行数据分析和预测。
人工智能模型有很多种，其中最常用的包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器等。
每一种模型都有其特定的优点和适用场景。
例如，神经网络可以处理非常复杂的非线性问题，而贝叶斯分类器则适用于处理大量输入数据和类别分布不均的情况。
人工智能模型的训练过程通常需要大量数据，机器会通过学习这些数据中的模式和特征，来创建一个算法模型，用于进行未来的预测和决策。
模型训练的目的是最小化预测误差，并在能够预测未知数据时拥有高精度、高泛化性。
为了弥补数据量不足的问题，人工智能技术还可以采用数据增强和迁移学习等手段来提升模型性能。
第三章：机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能领域中最基础的技术之一，在人工智能的应用场景中得到了广泛的运用。
机器学习通常分为三种主要类型：监督学习、无监督学习和半监督学习。
其中，监督学习是最常用的机器学习技术之一，它通过训练数据和相应的标签来建立分类和回归模型。
监督学习的典型应用场景包括图像分类、物体识别、语音识别等。
无监督学习与监督学习的区别在于，它不需要标签数据，而是只使用原始数据进行学习和聚类。
无监督学习的应用场景包括推荐系统、高维数据可视化、异常检测等。
半监督学习则是监督学习和无监督学习的结合，它使用少量的标签数据和大量的未标签数据来进行学习和分类，可以提高分类效果和减少训练数据的需求。
人工智能(artificial intelligence, AI)
人工智能(artificial intelligence, AI)人工智能（artificial intelligence, AI）人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具有类似人类智能的能力的科学与技术领域。
它利用计算机科学、数学、逻辑学、控制论等多个学科的理论和方法，旨在开发可以执行人类智能任务的计算机系统。
随着计算机技术和处理能力的不断提升，人工智能正逐渐融入我们的日常生活，并在各行各业带来革命性的变革。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。
在那个时期，人们开始尝试用计算机模拟人脑的思维过程。
随着计算机技术的进步，人工智能逐渐开始崭露头角。
20世纪80年代，专家系统成为人工智能的主要研究方向。
90年代，机器学习和数据挖掘等技术逐渐兴起，为人工智能的发展带来新的突破。
最近几年，深度学习技术的出现，使得人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
二、人工智能的应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，为我们的生活带来了诸多便利。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在交通领域，人工智能可以优化路况并提供实时导航服务；在金融领域，人工智能可以进行风险评估和交易分析等工作。
此外，人工智能还在教育、农业、能源等领域发挥着重要的作用。
三、人工智能的挑战与展望人工智能的快速发展给我们的社会和生活带来了前所未有的改变，但同时也面临着一些挑战。
首先，人工智能的智能水平仍然有限，无法完全达到人类的智能水平；其次，人工智能在取得成功的同时，也带来了一些伦理和法律问题，例如隐私保护和人工智能算法的公平性等。
未来，我们需要继续加强对人工智能技术的研究，推动人工智能与人类社会的和谐共存。
结语人工智能作为一门前沿科技，正在改变着我们的世界。
它不仅为我们提供了更多的便利，也给我们带来了许多新的机遇和挑战。
人工智能简介
人工智能简介人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究计算机科学的学科，旨在模拟、延伸和扩展人类智能的理论、设计、开发和应用。
它着眼于创造能够执行人类智能任务的机器，以便解决现实世界中的问题。
随着科技的进步和数据的爆炸式增长，人工智能已经成为当代领域中的热门话题和关键技术。
一、人工智能的历史和发展人工智能的起源可以追溯到上个世纪50年代，随着计算机技术的发展，科学家们开始探索如何让机器能够模仿人类的思维和行为。
在过去的几十年里，人工智能技术取得了长足的进步和突破。
从早期的专家系统到现在的深度学习和机器学习，人工智能正在不断地演进和完善。
二、人工智能的应用领域1. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：NLP是人工智能的一个重要领域，研究的是计算机如何理解和处理自然语言。
通过NLP技术，我们能够开发出智能助手、机器翻译和文本分析等应用程序。
2. 机器视觉（Computer Vision）：机器视觉是通过计算机对图像和视频进行理解和分析。
它可以应用于人脸识别、目标检测和智能监控等领域。
3. 智能交互系统（Intelligent Interactive Systems）：智能交互系统致力于开发能够与人类进行自然、智能交流的技术。
如今，语音助手、聊天机器人和智能客服已经成为智能交互系统的重要应用。
4. 自主驾驶（Autonomous Driving）：自动驾驶技术是人工智能在交通运输领域的一个重要应用。
通过使用各种传感器和算法，汽车可以实现自主感知、决策和控制，从而实现无人驾驶。
5. 人工智能在医疗、金融和制造业等行业的应用也日益广泛，为这些领域带来了许多创新和变革。
三、人工智能的挑战和未来尽管人工智能在许多领域中取得了显著的成就，但仍然存在一些挑战需要克服。
其中包括对数据隐私和安全的担忧、人工智能的伦理和道德问题以及与人类工作岗位的竞争等。
人工智能的概念
人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域的一个重要研究方向，也是当今科技领域的热门话题。
它致力于开发能够模拟人类智能的机器或软件，并使其能够感知、理解、学习和推理。
本文将从人工智能的定义、历史发展、技术分类以及应用前景等方面进行论述。
一、人工智能的定义人工智能是指通过计算机技术和算法模拟人类智能的学科和技术。
人工智能系统可以模仿人类的思维能力，执行复杂的任务，并具备类似于人类智能的学习、推理、认知和创造能力。
它可以通过感知自然语言、处理图像和声音等方式与人类进行交互，从而实现与人类类似的智能表现。
二、人工智能的历史发展人工智能作为一门学科起源于1956年。
当时，计算机科学家们第一次在达特茅斯会议上正式提出了人工智能的概念，并在此后数十年内迅速发展。
经过多年的努力，研究人员逐渐在不同领域取得了突破，如语音识别、图像处理、机器学习等。
尤其是近年来，随着计算能力和大数据技术的发展，人工智能的应用范围和深度得到了极大拓展。
三、人工智能的技术分类人工智能技术主要可以分为以下几个方向：1. 专家系统：专家系统是一种模仿专家决策思维的人工智能技术。
它通过收集专家的知识和经验，并利用推理和规则引擎来帮助解决复杂的问题。
专家系统可以应用在医疗诊断、工业控制、金融分析等领域。
2. 机器学习：机器学习是让机器通过数据和经验自动学习的技术。
它通过算法让机器能够从数据中不断学习并改进自身的性能。
机器学习应用广泛，如自动驾驶、推荐系统、语音识别等。
3. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
它可以实现智能对话、文本分析、机器翻译等功能，为人机交互提供了更加自然和人性化的方式。
4. 计算机视觉：计算机视觉是让计算机能够“看”和理解图像和视频的技术。
它可以实现图像识别、目标跟踪、人脸识别等功能，广泛应用于安防监控、医学诊断、智能交通等领域。
人工智能中的神经网络算法
人工智能中的神经网络算法人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究和开发用于机器模拟智能的技术和方法的科学与工程领域。
而神经网络算法是人工智能领域中非常重要的一个分支，是模拟人脑神经元结构和学习机制的一种数学方法。
本文将重点探讨人工智能中的神经网络算法。
一、神经网络的概述神经网络（Neural Network）是一种以人类神经系统为基础而设计的算法模型，通过模拟大脑神经元之间的连接与传递信息的过程，实现对复杂问题的处理和学习能力。
神经网络算法的核心是构建多层神经元之间的连接，以及通过网络层层传递信息、学习和调整权重，从而实现对输入数据的智能处理。
二、神经网络的结构神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层负责处理输入数据并进行特征提取与转换，输出层根据最终的目标进行结果输出。
神经网络的层数和神经元数量都取决于具体的问题和数据规模。
三、神经网络的工作原理神经网络算法的工作原理基于权值和阈值的调整。
首先，通过一定的训练过程，神经网络会自动调整权值和阈值，使网络对输入具有较好的适应能力。
然后，通过前向传播（Forward Propagation）将输入数据从输入层传递到输出层，并得到最终的预测结果。
最后，根据预测结果与实际结果的误差，利用反向传播（Back Propagation）算法进行误差修正，从而优化神经网络的性能和准确度。
四、神经网络的训练方法常见的神经网络训练方法包括有监督学习和无监督学习。
有监督学习是通过已知的输入与输出的对应关系进行训练，如分类问题中的标签。
无监督学习则是在没有明确标签的情况下，通过对数据的聚类、分布等特征进行学习，自动发现数据之间的内在结构。
五、神经网络的应用领域神经网络算法在人工智能领域有广泛的应用。
在图像识别方面，神经网络可以通过学习大量样本数据，实现对图像内容的自动识别和分析。
在自然语言处理方面，神经网络能够通过学习语义和语法规则，实现机器翻译、文本生成等任务。
人工智能专业课程目录
人工智能专业课程目录1. 介绍1.1 课程背景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，致力于开发可以模拟人类智能的技术和系统。
随着大规模数据的蓬勃发展和计算能力的飞速提升，人工智能在各个领域都展现出广泛的应用潜力。
本课程旨在向学生介绍人工智能的基本概念、原理和应用。
通过学习本课程，学生将了解到人工智能的各个方面，并具备解决实际问题的能力。
1.2 学习目标•理解人工智能的基本原理和概念•掌握人工智能算法和技术的核心知识•熟悉人工智能应用的实际场景•学会使用人工智能工具和平台进行开发和实验•培养解决实际问题的人工智能思维和能力2. 课程大纲2.1 人工智能导论•人工智能的定义和发展历程•人工智能的基本概念和分类•人工智能的伦理和社会问题2.2 机器学习基础•概率论和统计基础•监督学习、无监督学习和强化学习•常见的机器学习算法和模型•机器学习的评估和优化2.3 深度学习原理与应用•神经网络基础•深度学习的前向传播和反向传播•常见的深度学习模型和架构•深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用2.4 自然语言处理•语言模型和文本分类•词向量表示和句向量表示•命名实体识别和情感分析•机器翻译和自动摘要2.5 计算机视觉•图像处理和特征提取•目标检测和语义分割•图像生成和图像风格转换•视觉问答和图像描述2.6 强化学习•马尔可夫决策过程•基本的强化学习算法•深度强化学习和模仿学习•强化学习在游戏和自动驾驶中的应用2.7 人工智能应用•智能推荐系统•智能语音助手•自动驾驶系统•人工智能在金融、医疗等行业的应用2.8 人工智能实验与项目•人工智能开发工具和平台介绍•人工智能实验的设计和实施•基于真实场景的人工智能项目实践3. 考核方式•课堂参与和讨论：10%•作业和实验：30%•期中考试：20%•期末考试：40%4. 参考资料•Stuart Russell, Peter Norvig.。
知识点归纳 人工智能中的神经网络与自然语言处理
知识点归纳人工智能中的神经网络与自然语言处理人工智能中的神经网络与自然语言处理人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项前沿科技，涵盖了众多的技术和应用领域。
其中，神经网络与自然语言处理是人工智能中的两个重要知识点。
神经网络是模拟人脑神经元之间连接方式的一种计算模型，而自然语言处理则是利用计算机处理和理解人类语言的技术。
本文将分别对神经网络和自然语言处理进行归纳总结。
一、神经网络神经网络是人工智能中一种重要的机器学习算法。
其模拟了生物神经元之间的相互连接和信息传递方式，通过训练数据来不断优化网络内部的参数，从而实现对复杂问题的学习和预测。
神经网络在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用。
1.1 神经元与权重神经网络中的基本单元是神经元。
神经元接收来自其他神经元的输入信号，并经过激活函数处理后产生输出。
神经元之间的连接通过权重来表示，权重决定了不同输入对于神经元输出的影响程度。
神经网络通过调整权重的数值来优化模型的预测能力。
1.2 前向传播与反向传播神经网络的运算过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播中，神经网络将输入数据通过各个层的神经元依次计算，最终产生输出结果。
在反向传播中，通过与真实结果进行比对，计算出网络输出与真实结果之间的误差，并将误差反向传播到每一层的神经元，以调整权重。
1.3 深度学习中的神经网络近年来，深度学习（Deep Learning）在神经网络领域取得了重要突破。
深度学习通过增加神经网络的深度，即增加网络层数，使得网络能够更好地提取和组合输入数据的特征，从而实现更准确的预测和分类。
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了优异的成果。
二、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能中的另一个重要领域。
它致力于让计算机能够理解、分析和处理人类语言，以实现与人类之间的自然交流。
人工智能的基本概念
AI应用：改变未来的智能技术之AI术语简介人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学领域的一个分支，旨在使计算机系统能够模仿人类智能的思维和决策过程。
它涉及开发能够感知、学习、理解、推理和解决问题的算法和系统。
常见的使用场景人工智能应用广泛，包括但不限于以下领域：自然语言处理：AI用于文本处理、语音识别和机器翻译，使计算机能够理解和生成自然语言。
计算机视觉：AI用于图像识别、目标检测和人脸识别，使计算机能够处理和理解图像和视频。
机器学习：机器学习是AI的核心，包括监督学习、无监督学习和强化学习，用于预测、分类和决策。
自动驾驶：AI技术被应用于自动驾驶汽车，使车辆能够自主感知和决策，以提高道路安全。
医疗保健：AI用于医学影像分析、疾病诊断和药物研发，以改善医疗保健领域的效率和准确性。
金融领域：AI被用于股市预测、风险管理和欺诈检测，以改进金融决策。
在了解人工智能的基本概念时，需要了解一些相关的关键概念，如机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等。
这些概念在AI领域扮演着重要的角色，有助于更深入地理解人工智能的工作原理和应用。
1、图灵测试（Turing Test）图灵测试（Turing Test）是由英国数学家和计算机科学家艾伦·图灵（Alan Turing）于1950年提出的一个概念，用于评估机器是否具有智能。
这个测试的基本思想是，一个人与一个机器进行文本对话，如果这个人无法分辨哪个是机器，哪个是另一个人，那么可以说这台机器通过了图灵测试，表现出了人类水平的智能。
图灵测试的基本步骤如下：1、隔离测试：在一个封闭的房间里，有一个人和一个机器（或一台计算机）。
测试是通过文本对话进行的，意味着人与机器之间只能通过键盘和屏幕进行交流，而不能通过声音或外貌。
2、互动对话：在一个有限的时间内，测试人员可以向机器提出问题或发出陈述，然后根据机器的回答来进行进一步的对话。
计算机初学者必读的人工智能基础教程
计算机初学者必读的人工智能基础教程第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新型信息技术。
本章将介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域等基础知识，帮助读者对人工智能有一个整体的了解。
第二章：机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个重要分支，通过让机器从数据中学习并改善性能，实现对未知数据的准确预测。
本章将介绍机器学习的基本概念、分类、算法和应用实例，包括监督学习、无监督学习和强化学习等内容，帮助读者理解机器学习的基本原理和应用方法。
第三章：神经网络神经网络（Neural Network）是一种模仿人类神经系统结构和功能的数学模型，是实现人工智能的核心技术之一。
本章将介绍神经网络的基本原理、结构和训练方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等类型，以及深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用案例。
第四章：自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能与语言学、计算机科学交叉的领域，研究如何使机器能够理解、处理和生成人类自然语言。
本章将介绍自然语言处理的基本概念、技术和应用，包括词法分析、句法分析、信息抽取、机器翻译等，以及近年来在智能客服、智能翻译等领域的研究进展。
第五章：计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使计算机具有类似人类视觉系统的功能，能够理解和解释图像和视频。
本章将介绍计算机视觉的基本概念、算法和应用，包括图像特征提取、目标检测与识别、图像分割与理解等内容，以及在无人驾驶、智能监控等领域的具体应用案例。
第六章：推荐系统推荐系统（Recommendation System）是一种通过分析用户历史行为和兴趣，向用户推荐相关信息、产品或服务的技术系统。
本章将介绍推荐系统的基本原理、算法和应用，包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习推荐等，以及在电商、社交媒体等领域的实际应用案例。
人工智能知识：人工智能与神经网络
人工智能知识：人工智能与神经网络人工智能是近年来飞速发展的一门技术，它已经在很多领域展示了强大的应用能力。
其中一项核心技术就是神经网络，它是人工智能进展的催化剂之一。
本文将从什么是人工智能开始，一步步讲解神经网络和人工智能之间的关系，以及神经网络在人工智能中的应用。
一、什么是人工智能人工智能，又称AI(Artificial Intelligence)，是指利用计算机模拟智能行为的一种技术。
人工智能技术的发展，主要是基于计算机硬件和软件环境的不断优化，让计算机能够处理更多的数据，并尽可能准确地分析出数据的规律，从而达到智能化的结果。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种，弱人工智能是指模仿人类某一行为的人工智能技术，例如语音识别、图像识别等。
而强人工智能则是指能够超越人类智能的人工智能，这种技术目前还没有实现。
二、神经网络是什么神经网络是一种模仿生物神经网络并以此为基础设计的一种人工智能算法。
它是由大量的人工神经元相互连接而成，这些人工神经元包含可调整的权重，通过传递信号和权重进行计算和处理。
这些人工神经元的模型与生物神经元模型有所不同，主要是通过激活函数来完成人工神经元的各种计算。
因此，神经网络被认为是一种模拟人脑的计算模型。
神经网络的训练过程是基于样本的机器学习方法，即通过大量的样本数据来进行优化和训练，最终让神经网络的判别模型更为准确和智能。
神经网络可以实现众多任务，例如分类、回归、聚类等。
三、神经网络与人工智能之间的关系神经网络是人工智能的重要组成部分，利用神经网络可以有效地实现从海量数据中提取出有用信息，并进行智能化分析和判别。
神经网络能够进行自动化处理，通过大数据学习，最终让机器变得更加智能，不断适应复杂的环境和问题。
与传统的人工智能技术相比，神经网络具有以下几个优点：1.可以通过大数据深度学习，自动化地提取出数据中的有用信息2.可以实现复杂的非线性问题的解决3.可以在很大程度上提高人工智能算法的准确性和速度由此可见，神经网络在人工智能领域扮演着非常重要的角色。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能活动。
神经网络（Neural Network）作为人工智能的核心技术之一，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，实现了对复杂问题的学习和处理能力。
本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并分析其在不同领域中的优势和挑战。
神经网络的基本原理神经网络是由大量相互连接的人工神经元构成的计算模型。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行加权求和，然后将结果传递给下一层神经元。
通过多层次的连接和反馈机制，神经网络可以从输入数据中提取特征，并根据这些特征进行分类、预测或决策。
图像识别与处理图像识别是人工智能领域中一个重要的研究方向，而神经网络在图像识别与处理方面具有显著优势。
通过训练大量的图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地识别出物体、人脸、文字等。
例如，深度学习模型中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在图像分类、目标检测和图像生成等任务中取得了重大突破。
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中另一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
神经网络在自然语言处理中的应用也取得了显著进展。
通过训练大量的文本数据，神经网络可以学习到语言的语法规则和语义信息，并能够进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）在机器翻译和语音识别等任务中取得了重要成果。
数据挖掘与预测数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程，而神经网络在数据挖掘与预测方面具有很强的能力。
通过训练大量的数据样本，神经网络可以学习到数据之间的关联性和规律，并能够进行数据分类、回归分析、异常检测等任务。
人民大2024《人工智能与Python程序设计》课件(教材配套版)第11章-深度学习概述
《人工智能与Python程序设计》——深度学习概述人工智能与Python程序设计教研组提纲神经网络概述PyTorch神经网络•神经网络–神经网络可以指向两种•生物神经网络•人工神经网络–生物神经网络•一般指生物的大脑神经元、细胞、触点等组成的网络•用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动–人工神经网络也简称为神经网络（Neural Network）•模仿动物神经网络的行为特征，进行分布式、深层信息处理的算法模型•生物神经元v.s.人工神经元单个神经细胞有两种状态：线性模型配上激活函数抑制或者兴奋•激活函数•最常见的网络结构–前馈神经网络•也称为多层感知机（MLP）或者全连接网络•神经网络本质上是一种复合函数ොy=f L(…(f3(f2(f 1x))))•两个重要过程–前向计算(Forward computation)x→a(0)→z(1)→a(1)→z(2)→⋯→a L−1→z L=ොy –后向求导(Back-propagation)[感兴趣的同学阅读注释链接]从后回传误差逐层计算导数/chap2.html•自动求导的本质–构建计算图，通过可达的路径累积计算导数•优化的一般流程–规定函数形式，明确如下•参数（需要学习，一般用w表示）•输入（始终给定，一般用x表示）•输出（训练时给定，一般用y表示）•预测（由模型的出来，一般用ෝy表示）–构建关于输出y与预测ෝy之间的损失函数L(y,ෝy)–以参数为待求目标，进行反向求导dLdw–使用梯度下降（或者其变种）进行参数的更新:w new=w old−lr∗dL dw–迭代多轮，直至收敛•常见的神经网络多层感知机循环神经网络卷积神经网络自注意力机制网络神经网络概述•之前的函数–多元线性回归•只有一个线性层•ොy=w T x+b–多元逻辑回归•只有一个线性层+sigmoid激活函数•ොy=σ(w T x+b)谢谢！。
ai的artificial定义
ai的artificial定义人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够拥有智能的科学和技术。
它是计算机科学的一个重要分支，涉及到机器学习、模式识别、自然语言处理、知识表示、推理、规划、决策等多个领域。
人工智能的目标是使机器能够像人类一样思考、学习和解决问题。
它通过模拟人类的思维和行为过程，实现了一些智能化的功能。
例如，机器学习让计算机能够从大量数据中学习并自动调整算法，提高了机器的准确性和效率。
自然语言处理让计算机能够理解和处理人类的语言，实现了语音识别、机器翻译等功能。
人工智能的发展离不开大数据和强大的计算能力。
随着互联网的普及和移动设备的智能化，人们产生的数据量急剧增加，这为人工智能的训练和应用提供了丰富的资源。
同时，云计算和分布式计算技术的发展，使得计算能力大幅提升，可以支持更复杂的人工智能算法和模型。
人工智能在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗效率和准确性。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量，提高交通安全性。
在金融领域，人工智能可以辅助风险评估和投资决策，提高金融机构的效益。
在智能家居领域，人工智能可以实现智能控制和智能家电的自动化。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造和自动化生产。
然而，人工智能也面临着一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题，大量的个人数据被采集和应用，可能导致隐私泄露和滥用。
其次是伦理和道德问题，人工智能的决策和行为是否符合道德和法律的要求，需要进行深入的讨论和规范。
此外，人工智能也面临着技术壁垒和人才短缺的问题，需要加强人才培养和技术创新。
为了推动人工智能的发展，各国政府和企业都加大了投入和支持。
例如，中国提出了“新一代人工智能发展规划”，计划到2030年建立起具有国际竞争力的人工智能产业。
美国也推出了“国家人工智能研究与发展战略”，加强了对人工智能的研究和应用。
人工智能编程基础
人工智能编程基础人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机程序以及相应的硬件实现的具有某些人类智能特征的系统。
而编程是实现人工智能的重要一环。
本文将介绍人工智能编程的基础知识，包括算法设计、数据处理和模型构建等方面。
一、算法设计在人工智能编程中，算法设计是至关重要的一步。
合理的算法设计可以提高系统的效率和准确性。
以下是几个常用的人工智能算法：1. 机器学习算法机器学习是人工智能的核心技术之一，通过训练数据来构建一种模型，使得计算机能够从中学习并做出预测。
常见的机器学习算法有决策树、支持向量机和神经网络等。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
通过模拟生物遗传的交叉、变异和选择过程，求解最优解。
遗传算法可以用于解决优化问题，如旅行商问题和物流路径规划等。
3. 自然语言处理算法自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类语言的算法。
常见的自然语言处理算法有词袋模型、文本分类和情感分析等。
二、数据处理数据处理是人工智能编程中的重要环节。
合理的数据处理能够提高算法的性能和精度。
以下是几种常用的数据处理方法：1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行去噪和修复的过程。
通过去除异常值、填补缺失值和纠正错误数据，可以保证模型训练的准确性。
2. 特征提取特征提取是从原始数据中提取有用信息的过程。
通过选择合适的特征，并进行适当的转换和降维，可以减少数据维度和冗余，提高算法的效率。
3. 数据集划分数据集划分是将原始数据划分为训练集、验证集和测试集的过程。
训练集用于模型训练，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型的性能。
三、模型构建模型构建是人工智能编程的核心部分。
以下是几种常用的模型构建方法：1. 神经网络神经网络是深度学习的基础模型，由多个神经元组成，可以模拟人脑的神经网络结构。
通过调整神经元之间的连接权重和激活函数，可以实现复杂的模式识别和决策任务。
2. 决策树决策树是一种树形结构，通过一系列的判断节点和叶子节点来进行决策。
人工智能的基本内容
人工智能的基本内容人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指用计算机和相关技术来模拟、延伸和扩展人类智能的科学技术。
它是研究、开发用于模拟、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。
如何建立适用于复杂任务的智能，使其具有分析、推理、解释、决断的能力，有系统的实现任务目标的技术是人工智能研究的重要内容。
人工智能研究的主要内容有：（1）机器学习。
通过使计算机具有学习能力开展研究，用有限的计算机程序来解决复杂的问题。
（2）计算机视觉。
利用机器视觉处理技术，使计算机具有真实世界中物体、物体及事件的识别、理解和表达技能。
（3）语言理解。
使计算机具有识别人类语言，理解其精神和表意的能力，以及按一定的逻辑模式回答的能力。
（4）专家系统。
研究一种人工智能系统，既能参与作出正确判断及最佳解决方案，又能向用户提供专家知识和建议。
人工智能技术具有十分广泛的应用前景。
它可用于制造业自动化技术、机器人技术、交通运输、农业机械化、图书管理、企业信息技术、分析测试等领域。
它的宽泛的应用，将极大的改变人类的生活。
During the development of artificial intelligence, we emphasize on theidea of combining machine and humane intelligence. Through dynamic researchand development of new technologies, our human knowledge can be fullydeveloped and the application of AI in different fields can be better and easier. We will have a better understand towards AI, and be more capable of using it to simplify our life.。
人工智能主要课程
人工智能主要课程人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个重要分支，涉及到模拟和实现人类智能的理论、方法和技术。
在人工智能的学习过程中，有一些主要课程是必不可少的。
本文将介绍人工智能领域中的几个主要课程。
1. 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能领域的重要基石，是让计算机通过数据学习和改进的一种方法。
机器学习课程主要包括监督学习、无监督学习、强化学习等内容。
学习者将学习如何使用算法和模型来解决分类、回归、聚类等问题。
通过机器学习，计算机可以理解和分析大量的数据，并从中提取有用的信息和模式。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）自然语言处理是研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的一门学科。
自然语言处理课程将介绍文本处理、语音识别、机器翻译等技术。
学习者将学习如何使用模型和算法来处理和分析文本数据，从而实现自动化的语言理解和生成。
3. 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是让计算机理解和处理图像和视频的一门学科。
计算机视觉课程将介绍图像处理、目标检测、图像识别等技术。
学习者将学习如何使用算法和模型来实现图像的特征提取、目标识别和场景理解。
4. 深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支，以人工神经网络为基础，通过多层次的非线性变换来建立模型。
深度学习课程将介绍神经网络的基本原理和常用的模型架构，如卷积神经网络、循环神经网络等。
学习者将学习如何使用深度学习来解决图像识别、自然语言处理等问题。
5. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是从大规模数据中提取知识和信息的一种技术。
数据挖掘课程将介绍数据预处理、特征选择、聚类分析、关联规则挖掘等技术。
学习者将学习如何使用算法和模型来发现数据中的潜在模式和关联规律。
6. 强化学习（Reinforcement Learning）强化学习是一种通过试错和奖惩机制来训练智能体做出决策的方法。
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神经网络概述（10）
• 发展史
– 1990年汉森(L.K. Hansen)和萨拉蒙(P. Salamon)提出了神
经网络集成(neural network ensemble)方法。 –他们证明，可以简单地通过训练多个神经网络并将其结果 进行拟合，显著地提高神经网络系统的泛化能力。神经网 络集成可以定义为用有限个神经网络对同一个问题进行学 习，集成在某输入示例下的输出由构成集成的各神经网络 在该示例下的输出共同决定。
神经网络概述（4）
• 发展史
– 1943年McCulloch（心理学家）和Pitts（数理逻辑学家）发表 文章，提出M-P模型。描述了一个简单的人工神经元模型的活 动是服从二值（兴奋和抑制）变化的。总结了神经元的基本生 理特性，提出了神经元的数学描述和网络的结构方法。——标 志神经计算时代的开始
输出表达式
神经网络概述（8）
• 发展史
§ 1982年John J. Hopfield（物理学家）提出了全联接网络，离 散的神经网络模型。——全新的具有完整理论基础的神经网络 模型。基本思想是对于一个给定的神经网络，对于一个能量函 数，这个能量函数是正比于每一个神经元的活动值和神经元之 间的联接权。而活动值的改变算法是向能量函数减少的方向进 行，一直达到一个极小值为止。证明了网络可达到稳定的离散 和连续两种情况。３年后AT&T等做出了半导体芯片。——神 经网络复兴时期开始
w w S S ij ij i j
赫布规则意义（提出了变化的概念）
– 提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中 – 连接权的学习律是正比于两个被连接神经细胞的活动状态值的乘积 – 假设权是对称的 – 细胞的互相连接的结构是他们权的改变创造出来的
神经网络概述（6）
• 发展史
– 1957年Frank Rosenblatt定义了一个神经网络结构，称为感知器 (Perceptron) 。 规则学习 意义：第一次把神经网络研究从纯理论的探讨推向工程实现，在 IBM704计算机上进行了模拟，证明了该模型有能力通过调整权的学 习达到正确分类的结果。掀起了神经网络研究高潮。
神经网络概述（3）
• 非线性：
非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激 活或抑制两种不同的状态。这种行为在数学上表现为一种非线性。 • 非局域性： 一个神经网络通常由多个神经元广泛联接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神 经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互联接所决定。通过单元之间的 大量联接模拟大脑的非局域性。
MP模型的意义： – M-P模型能完成一定的逻辑运算 – 第一个采用集体并行计算结构来描述人工神经元和网络工作。 – 为进一步的研究提供了依据 （可以完成布尔逻辑计算）
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神经网络概述（5）
• 发展史
– 1949年Donala U.Hebb（心理学家）论著《The Organization of Behavior（行为自组织）》，提出突触联系强度可变的假设，认为学 习的过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突 触前后神经元的活动而变化。 ——赫布规则 多用于自组织网络的学习。即：若两个神经元输出兴奋，则它们之间 的连接权加强，反之减少。
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神经网络概述（7）
• 发展史
- 1969M.Minsky和S. Papert发表了《Perceptrons》的论著，指 出感知器仅能解决一阶谓词逻辑，只能做线性划分。对于非线 性或其他分类会遇到很大困难。一个简单的XOR问题的例子 就证明了这一点。——神经网络研究一度达到低潮。原因还有 ：计算机不够发达、VLSI还没出现、而人工智能和专家系统正 处于发展高潮。源自 神经网络概述（9）• 发展史
– 1986年美国的一个平行计算研究小组提出了前项反馈神经网 络的Back Propagation（BP）学习算法。成为当今应用最广泛 的方法之一。该方法克服了感知器非线性不可分类问题，给神 经网络研究带来了新的希望。
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Agenda
神经网络概述
感知机 前馈神经网络
Hopfield网络
随机神经网络 遗传算法 人工生命
神经网络概述（1）
• 什么是神经网络？
– 个神经网络是一个由简单处理元构成的规模宏大的并行 分布处理器，具有存储经验知识和使之可用的特性。 – 神经网络从两个方面上模拟大脑： • 神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 • 内部神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获取 的知识。 – 学习算法是用于完成学习过程的程序，其功能是以有序 的方式改变系统权值以获得想要的设计目标。突触权值 的修改提供了神经网络的一种设计方法。
人工智能 Artificial Intelligence
计算智能（一）
Computational Intelligence
• 本课程前面的内容以知识为基础，通过符号推理，进行问题 求解，通常把这些称为符号智能
• 本章是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解， 一般称为计算智能 • 计算智能一般包括：人工神经网络、遗传算法、模糊系统、 进化程序设计、人工生命等
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非定常性： 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息有 各种各样，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常 采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
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非凸性： 一个系统的演化方向，在一定条件下，将取决于某个特定的状态函数，如能量 函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值 ，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
神经网络概述（2）
六个基本特征：
– – – – 1）神经元及其联接； 2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 3）神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 4）信号可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作用的 ； – 5）一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的 状态； – 6) 每个神经元可以有一个“阈值”