人工智能教学课件-精品
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人工智能教育PPT课件
05
未来人工智能教育的发展趋势
Chapter
人工智能技术不断发展，推动教育领域的创新与变革
人工智能技术在教育领域的应用 不断拓展，如智能辅助教学、智
能评估、智能推荐等。
未来，人工智能技术将进一步实 现个性化教学、智能化评估等，
提高教育质量和效率。
人工智能技术将推动教育模式的 创新，如在线教育、混合式教育 等，突破时间和空间的限制，使
02
人工智能基础知识
Chapter
机器学习算法
支持向量机（SVM） 线性支持向量机 非线性支持向量机
机器学习算法
软间隔支持向量机 决策树
基础决策树
机器学习算法
随机森林 AdaBoபைடு நூலகம்st
K最近邻算法（KNN）
机器学习算法
K值的选择
分类和回归问题
距离度量方法
机器学习算法
贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类器 隐马尔可夫模型（HMM）
人工智能分类
人工智能可按照技术类型分为弱人工智能和强人工 智能，其中弱人工智能指的是只能完成特定任务的 智能，而强人工智能则指的是可以胜任人类所有工 作的智能。
人工智能的发展历程
第一阶段
第二阶段
第三阶段
第四阶段
起步发展期（1956年 -20世纪60年代）。 这一阶段人工智能技 术开始起步，出现了 基于规则的专家系统 ，如医疗专家系统 MYCIN。
03
Adam优化算法
深度学习算法
RMSProp优化算法 卷积神经网络（CNN）及其应用领域 LeNet模型
深度学习算法
AlexNet模型 GoogLeNet模型
VGGNet模型 ResNet模型
自然语言处理（NLP）
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。
人工智能培训课件
任务
计算机视觉的主要任务包括图像和视频的获取、预处理、特征提取、目标检测与跟踪、图像分类与识别、场景理 解等。
图像处理与特征提取
图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，包括图像的灰度化、去噪、增强、变换等操作，旨在改善图像的质量 和可读性，为后续的视觉任务提供更好的输入。
特征提取
特征提取是从原始图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，为后续的分类、识别等任务提 供特征描述。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。
分类
根据学习方式的不同，机器学习 可以分为监督学习、无监督学习 、半监督学习和强化学习等。
深度学习的定义与原理
定义
深度学习是机器学习的一种分支，它使用神经网络模型来模拟人脑的学习过程 。深度学习模型由多个层次的神经元组成，每个神经元都有一个权重，用于将 输入信号转换为输出信号。
原理
深度学习的原理是通过反向传播算法来不断调整神经元之间的权重，以最小化 预测结果与实际结果之间的误差。当模型训练完成后，它可以用于预测新的数 据。
05
人工智能实践案例
人脸识别系统设计与实现
总结词
人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息 进行身份认证的生物识别技术。
详细描述
人脸识别系统包括人脸检测、人脸定位、人 脸特征提取和人脸匹配等步骤。在实现过程 中，需要选择合适的算法和模型，并进行大 量的训练和优化，以提高识别准确率和效率 。
智能推荐系统设计与实现
详细描述
自动驾驶系统包括感知、决策、控制等多个 模块，通过传感器、雷达等设备获取车辆周 围环境信息，再通过算法和模型进行决策和 控制，实现车辆的自主驾驶。在实现过程中 ，需要解决各种复杂场景下的自动驾驶问题
，并保证系统的可靠性和安全性。
计算机视觉的主要任务包括图像和视频的获取、预处理、特征提取、目标检测与跟踪、图像分类与识别、场景理 解等。
图像处理与特征提取
图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，包括图像的灰度化、去噪、增强、变换等操作，旨在改善图像的质量 和可读性，为后续的视觉任务提供更好的输入。
特征提取
特征提取是从原始图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，为后续的分类、识别等任务提 供特征描述。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。
分类
根据学习方式的不同，机器学习 可以分为监督学习、无监督学习 、半监督学习和强化学习等。
深度学习的定义与原理
定义
深度学习是机器学习的一种分支，它使用神经网络模型来模拟人脑的学习过程 。深度学习模型由多个层次的神经元组成，每个神经元都有一个权重，用于将 输入信号转换为输出信号。
原理
深度学习的原理是通过反向传播算法来不断调整神经元之间的权重，以最小化 预测结果与实际结果之间的误差。当模型训练完成后，它可以用于预测新的数 据。
05
人工智能实践案例
人脸识别系统设计与实现
总结词
人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息 进行身份认证的生物识别技术。
详细描述
人脸识别系统包括人脸检测、人脸定位、人 脸特征提取和人脸匹配等步骤。在实现过程 中，需要选择合适的算法和模型，并进行大 量的训练和优化，以提高识别准确率和效率 。
智能推荐系统设计与实现
详细描述
自动驾驶系统包括感知、决策、控制等多个 模块，通过传感器、雷达等设备获取车辆周 围环境信息，再通过算法和模型进行决策和 控制，实现车辆的自主驾驶。在实现过程中 ，需要解决各种复杂场景下的自动驾驶问题
，并保证系统的可靠性和安全性。
2024版人工智能教学PPT课件
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
(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
人工智能最新版ppt课件
介绍基于传统方法和深度学习的目标检测算法，如HOG+SVM、Faster踪的基本原理和实现方法，如光流法、Mean Shift、CamShift等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
人工智能(全套课件739P)
2018/11/24
人工智能
10
3.广义智能观
何华灿教授认为：“广义智能是信息系统感知环境 及其变化，通过自身结构和功能的改变，恰当而有效 地对其做出反映，以适应环境，达到系统生存目标的 能力”； 钟义信教授则认为：“广义智能是一切可以把信息 转化为知识，把知识转化为智力的机制”。
2018/11/24
人工智能
第 1章
绪论
1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的研究内容 1.3 人工智能的研究目标 1.4 人工智能的研究途径和方法 1.5 人工智能的研究领域 1.6 人工智能的发展概况
2018/11/24 人工智能 2
1.1 什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence”，AI） 人工智能技术成功的代表：
不同学者给出不同的定义
2018/11/24
人工智能
5
学者们从不同的角度、不同的层面给出了各自 的定义: （1）人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如 决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman， 1978）。 （2）人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推理、 规划、设计、思考、学习等思维活动，解决至今认 为需要由专家才能处理的复杂问题（Elaine Rich， 1983）。 （3）人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人 才能做得好的事情（Rich Knight，1991）。
（3）个体免疫层面：在生物的免疫系统中，存在一 种自然智能——免疫机制，它一般都能保证一个生 物个体在存在大量有害微生物入侵的环境中平安地 生存下去。如，种牛痘可以预防感染天花等。 （4）神经网络层面：在动物的大脑存在一种自然智 能——神经机制，它一般都能认识生存环境，对环 境的变化做出恰当地反映，保证自身更好地生存下 去。如，动物认识巢穴和伙伴联合捕捉猎物、巧妙 地趋利避害等。
(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。
人工智能教学PPT课件
人机对弈
人工智能
2
4
6
5
3
1
个人助理
自驾领域
电商零售
安防
教育
金融
7
医疗健康
人工智能的柒大应用领域
人工智能的柒大应用领域
个人助理
“个人助理时代”
以Siri为首的“个人助理时代”大幕正在拉开，最终很可能会成为人们与移动设备、计算机、汽车、可穿戴设备、家用电器，或其他要求复杂人机交互技术的主要交互方式。当前市场上已经有了Siri，GoogleNow，以及Cortana，但必须承认，这些产品所在的市场和所用技术仍处于“青春期”。再过几年，人工智能技术进步将帮助虚拟助手理解我们正在从事的工作，像真的私人助手一样提供帮助。给你安排行程、协调时间，告诉你交通情况，给你提供可行性方案。
人工智能
Artificial Inte lligence
人工智能是什么What is Artificial Intelligence？
人工智能的发展与应用 Application of Artificial Intelligence
人工智能面临的考验 The facing problems of AI
Co mp u t e r v i s i o n
Na t u r a ll a n g u a g e l e a r n i n g
Pa t t e r nr e c o g n i t i o n
Ex p e r t s y s t e m
AI
人工智能评判标准
阿兰·图灵英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。
无人驾驶共享汽车
智能汽车
ห้องสมุดไป่ตู้
人工智能的柒大应用领域
人工智能
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4
6
5
3
1
个人助理
自驾领域
电商零售
安防
教育
金融
7
医疗健康
人工智能的柒大应用领域
人工智能的柒大应用领域
个人助理
“个人助理时代”
以Siri为首的“个人助理时代”大幕正在拉开，最终很可能会成为人们与移动设备、计算机、汽车、可穿戴设备、家用电器，或其他要求复杂人机交互技术的主要交互方式。当前市场上已经有了Siri，GoogleNow，以及Cortana，但必须承认，这些产品所在的市场和所用技术仍处于“青春期”。再过几年，人工智能技术进步将帮助虚拟助手理解我们正在从事的工作，像真的私人助手一样提供帮助。给你安排行程、协调时间，告诉你交通情况，给你提供可行性方案。
人工智能
Artificial Inte lligence
人工智能是什么What is Artificial Intelligence？
人工智能的发展与应用 Application of Artificial Intelligence
人工智能面临的考验 The facing problems of AI
Co mp u t e r v i s i o n
Na t u r a ll a n g u a g e l e a r n i n g
Pa t t e r nr e c o g n i t i o n
Ex p e r t s y s t e m
AI
人工智能评判标准
阿兰·图灵英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。
无人驾驶共享汽车
智能汽车
ห้องสมุดไป่ตู้
人工智能的柒大应用领域
人工智能讲稿ppt课件
第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮
人工智能教学课件pptx
人工智能教学课件pptx
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习基础 • 深度学习技术 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 人工智能伦理、法律和社会影响
01 人工智能概述
定义与发展历程
定义
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。
发展历程
人工智能的发展大致经历了以下几个阶段
萌芽期
20世纪50年代至60年代，人工智能的概念被提出，并 开始进行一些基础性的研究。
第一次浪潮
20世纪70年代至80年代，专家系统、知识工程等技术 得到广泛应用，但由于技术限制和资金问题，人工智能 的发展陷入低谷。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发 展，机器学习、深度学习等算法不断涌现，人工智能开 始进入快速发展期。
深度学习图像识别方法
利用卷积神经网络（CNN）自动提取 图像特征，实现端到端的识别与分类 。
目标检测与跟踪技术
目标检测方法
基于滑动窗口的目标检测、基于候选区域的目标检测（如 R-CNN系列）、基于回归的目标检测（如YOLO、SSD等 ）。
目标跟踪方法
基于滤波的目标跟踪（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）、基 于深度学习的目标跟踪（如Siamese网络、MDNet等） 。
前景展望
未来，随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，人工 智能将会发挥更加重要的作用。具体来说，以下几个方面 值得关注
智能化水平不断提高
随着算法和模型的不断优化，人工智能的智能化水平将不 断提高，能够更好地适应各种复杂环境和任务。
应用领域不断拓展
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习基础 • 深度学习技术 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 人工智能伦理、法律和社会影响
01 人工智能概述
定义与发展历程
定义
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。
发展历程
人工智能的发展大致经历了以下几个阶段
萌芽期
20世纪50年代至60年代，人工智能的概念被提出，并 开始进行一些基础性的研究。
第一次浪潮
20世纪70年代至80年代，专家系统、知识工程等技术 得到广泛应用，但由于技术限制和资金问题，人工智能 的发展陷入低谷。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发 展，机器学习、深度学习等算法不断涌现，人工智能开 始进入快速发展期。
深度学习图像识别方法
利用卷积神经网络（CNN）自动提取 图像特征，实现端到端的识别与分类 。
目标检测与跟踪技术
目标检测方法
基于滑动窗口的目标检测、基于候选区域的目标检测（如 R-CNN系列）、基于回归的目标检测（如YOLO、SSD等 ）。
目标跟踪方法
基于滤波的目标跟踪（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）、基 于深度学习的目标跟踪（如Siamese网络、MDNet等） 。
前景展望
未来，随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，人工 智能将会发挥更加重要的作用。具体来说，以下几个方面 值得关注
智能化水平不断提高
随着算法和模型的不断优化，人工智能的智能化水平将不 断提高，能够更好地适应各种复杂环境和任务。
应用领域不断拓展
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。
人工智能介绍ppt课件
摘要生成
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
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
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
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
教学课件：第八章-人工智能
智能医疗
人工智能技术应用于医疗影像 诊断、辅助手术等方面，提高
医疗效率和准确性。
02
机器学习与深度学习
机器学习的基本概念
机器学习定义
机器学习是人工智能的一个子领 域，它利用算法使计算机系统从 数据中学习并改进，而无需进行
明确的编程。
机器学习的应用
机器学习在许多领域都有应用，包 括但不限于语音识别、图像识别、 自然语言处理、推荐系统和预测分 析。
机器学习的类型
根据学习方式的不同，机器学习可 以分为监督学习、无监督学习、半 监督学习和强化学习等类型。
深度学习的基本概念
深度学习的定义
深度学习是机器学习的一个分支，它 利用神经网络模型来模拟人脑的深度 学习过程。
深度学习的应用
深度学习的优势
与传统的机器学习方法相比，深度学 习能够处理大规模高维度的数据，并 能够自动提取和抽象特征，提高了模 型的准确性和泛化能力。
自然语言处理的技术
词法分析
将文本分解成单个的词 语或符号，识别词性、 词义等基本语言单位。
句法分析
语义分析
文本生成
研究句子中词语之间的 结构关系，建立词语之
间的依存关系。
理解句子所表达的含义， 包括实体识别、关系抽
取、情感分析等。
根据特定要求或主题， 自动生成符合语法和语
义要求的文本。
自然语言处理的应用
基于深度学习的方法
利用深度神经网络对大量语音数据进行训练，自动学习语音特征和生成模型，生 成自然语音。
06
人工智能的未来发展
人工智能的挑战与问题
1 2 3
数据隐私和安全
随着人工智能技术的广泛应用，数据隐私和安全 问题日益突出，需要加强数据保护和加密技术的 研究和应用。
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解决需要人类专家才能处理的问题。
人工智能是人工制品(artifact)中所涉及的智能 行为。其中，智能行为包括：感知(perception)、推 理(Reasoning)、学习(learning)、通信 (communicating)和复杂环境下的动作行为(acting)。
第一章 引言
第一节 基本概念 三、人工智能目标
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
一、萌芽阶段
1、Aristotle(公元前384-322)在《工具论》中提出形 式逻辑（三段论）
2、Bacon(1561-1626)在《新工具》中提出归纳法， 提出“知识就是力量”
3、Leibnitz(1646-1716)研制四则计算器，提出“通 用符号”和“推理计算”概念，使形式逻辑符号化， 从而能对人的思维进行运算和推理，奠定了数理逻 辑的基础
第一章 引言
第一节 基本概念 一、智能
人类个体的智能是一种综合性能力。具体地 讲，可包括： 7）实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力； 8）预测、洞察事物发展变化的能力； 等。 注：智能是相对的、发展的。离开特定时间说智能 是困难的、没有意义的。
第一章 引言
第一节 基本概念
二、人工智能
人工智能是相对人的自然智能而言，即用人 工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、 延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”
人工智能目标是实现智能行为和“机器思 维”， 解决需要人类专家才能处理的问题。 1、研究像人一样工作的机器，甚至比人做得更好 2、能够理解机器、人或动物的智能行为
第一章 引言
第一节 基本概念 四、智能革命
智能革命是指人的自然智能通过人工智能的 模仿和扩展，实现社会生产的自动化和智能化，促 进知识密集型经济的发展。
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 4、80年代 专家系统广泛应用，出现了专家系统开发工具，开 始兴起人工智能产业 1）日本提出五代机计划 2）中国提出863计划-863-306
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 1、50年代 4）McCarthy建立LISP，不仅可以处理数值，而且 可更方便地处理符号，为人工智能研究提供了重要 工具
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 2、60年代 前期以搜索问题、通用问题求解研究为主 1）Newell发表问题求解程序，使启发式程序有更 大的普遍性 2）Feigenbaum研制成功DENDRAL化学专家系统， 使人工智能研究从着重算法转向知识表示的研究， 也是人工智能研究走向实用化的标志
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 2、60年代 3）Robinson提出归结原理 4）Quilian提出语义网络的知识表示法 5）IJCAI成立
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 3、70年代 前期以自然语言理解、知识表示研究为主 1）Winograd发表自然语言理解系统SHRDLU 2）Colmerauer创建PROLOG语言 3）Schank提出概念从属理论 4）Minskey提出框架知识表示法 5）Feigenbaum提出知识工程
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 二、人工智能的诞生 2、提出
1956年，由McCarthy、Minskey、Shannon、 Newell等提出。
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 1、50年代 以博弈、游戏为对象进行研究 1）Samuel研制成功具有自学能力的启发式博弈程 序 2）Newell研制了启发式程序Logic Theorist。对 《数学原理》中38条定理进行了证明，开创了利用 计算机研究思维活动规律的工作 3）Chomsky提出语言文法，开创了形式语言研究
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 一、萌芽阶段 7、Mauchly和Eckert等研制成功ENIAC电子数字计 算机，为人工智能研究奠定物质基础 8、Von Neumann提出冯•诺依曼计算机模型 9、McCulloch和Pitts建立神经网络数学模型，通过 模拟人脑实现智能，开创人工神经网络研究。 Kleene将其抽象为有限自动机理论 10、Wiener创立控制论，Shannon创立信息论
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
二、人工智能的诞生
1、导因 现实世界中相当多的问题求解是复杂的，常
无算法可循，即使有计算方法，也是NP问题。为 此，人们可采用启发式知识进行问题求解，把复杂 的问题大大简化，可在浩瀚的搜索空间中迅速找到 解答。这是运用专门领域的经验知识。经常会取得 有关问题的满意解，而非数学上的最优解。这就是 启发式搜索。
1）感知与认识事物、客观世界与自我的能力； 2）通过学习取得经验、积累知识的能力；
第一章 引言
第一节 基本概念 一、智能
人类个体的智能是一种综合性能力。具体地 讲，可包括： 3）理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解 决问题的能力； 4）联想、推理、判断、决策的能力； 5）运用语言进行抽象、概括的能力； 6）发现、发明、创造、创新的能力；
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
一、萌芽阶段
4、Байду номын сангаасoole(1815-1864)创立布尔代数，在《思维法则》 中首次用符号语言描述思维活动的基本推理规则
5、Godel(1906-1978)提出不完备性定理，指出人的 思维形式化和机械化的某些极限
6、Turing(1912-1954)提出理想计算模型—图灵机， 创立自动机理论，提出“图灵试验”，用以判断 “Can a machine think?”
人工智能
计算机科学技术的发展趋向
1、基于网络(普适计算) 2、并行化 3、智能化（以知识为中心） 4、人性化
第一章 引言
第一节 基本概念
一、智能
智能是个体有目的的行为、合理的思维，以 及有效地适应环境的综合能力。通俗地讲，智能是 个体认识客观事物、客观世界和运用知识解决问题 的能力。
人类个体的智能是一种综合性能力。具体地 讲，可包括：
人工智能是人工制品(artifact)中所涉及的智能 行为。其中，智能行为包括：感知(perception)、推 理(Reasoning)、学习(learning)、通信 (communicating)和复杂环境下的动作行为(acting)。
第一章 引言
第一节 基本概念 三、人工智能目标
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
一、萌芽阶段
1、Aristotle(公元前384-322)在《工具论》中提出形 式逻辑（三段论）
2、Bacon(1561-1626)在《新工具》中提出归纳法， 提出“知识就是力量”
3、Leibnitz(1646-1716)研制四则计算器，提出“通 用符号”和“推理计算”概念，使形式逻辑符号化， 从而能对人的思维进行运算和推理，奠定了数理逻 辑的基础
第一章 引言
第一节 基本概念 一、智能
人类个体的智能是一种综合性能力。具体地 讲，可包括： 7）实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力； 8）预测、洞察事物发展变化的能力； 等。 注：智能是相对的、发展的。离开特定时间说智能 是困难的、没有意义的。
第一章 引言
第一节 基本概念
二、人工智能
人工智能是相对人的自然智能而言，即用人 工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、 延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”
人工智能目标是实现智能行为和“机器思 维”， 解决需要人类专家才能处理的问题。 1、研究像人一样工作的机器，甚至比人做得更好 2、能够理解机器、人或动物的智能行为
第一章 引言
第一节 基本概念 四、智能革命
智能革命是指人的自然智能通过人工智能的 模仿和扩展，实现社会生产的自动化和智能化，促 进知识密集型经济的发展。
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 4、80年代 专家系统广泛应用，出现了专家系统开发工具，开 始兴起人工智能产业 1）日本提出五代机计划 2）中国提出863计划-863-306
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 1、50年代 4）McCarthy建立LISP，不仅可以处理数值，而且 可更方便地处理符号，为人工智能研究提供了重要 工具
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 2、60年代 前期以搜索问题、通用问题求解研究为主 1）Newell发表问题求解程序，使启发式程序有更 大的普遍性 2）Feigenbaum研制成功DENDRAL化学专家系统， 使人工智能研究从着重算法转向知识表示的研究， 也是人工智能研究走向实用化的标志
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 2、60年代 3）Robinson提出归结原理 4）Quilian提出语义网络的知识表示法 5）IJCAI成立
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 3、70年代 前期以自然语言理解、知识表示研究为主 1）Winograd发表自然语言理解系统SHRDLU 2）Colmerauer创建PROLOG语言 3）Schank提出概念从属理论 4）Minskey提出框架知识表示法 5）Feigenbaum提出知识工程
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 二、人工智能的诞生 2、提出
1956年，由McCarthy、Minskey、Shannon、 Newell等提出。
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 三、人工智能的发展 1、50年代 以博弈、游戏为对象进行研究 1）Samuel研制成功具有自学能力的启发式博弈程 序 2）Newell研制了启发式程序Logic Theorist。对 《数学原理》中38条定理进行了证明，开创了利用 计算机研究思维活动规律的工作 3）Chomsky提出语言文法，开创了形式语言研究
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况 一、萌芽阶段 7、Mauchly和Eckert等研制成功ENIAC电子数字计 算机，为人工智能研究奠定物质基础 8、Von Neumann提出冯•诺依曼计算机模型 9、McCulloch和Pitts建立神经网络数学模型，通过 模拟人脑实现智能，开创人工神经网络研究。 Kleene将其抽象为有限自动机理论 10、Wiener创立控制论，Shannon创立信息论
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
二、人工智能的诞生
1、导因 现实世界中相当多的问题求解是复杂的，常
无算法可循，即使有计算方法，也是NP问题。为 此，人们可采用启发式知识进行问题求解，把复杂 的问题大大简化，可在浩瀚的搜索空间中迅速找到 解答。这是运用专门领域的经验知识。经常会取得 有关问题的满意解，而非数学上的最优解。这就是 启发式搜索。
1）感知与认识事物、客观世界与自我的能力； 2）通过学习取得经验、积累知识的能力；
第一章 引言
第一节 基本概念 一、智能
人类个体的智能是一种综合性能力。具体地 讲，可包括： 3）理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解 决问题的能力； 4）联想、推理、判断、决策的能力； 5）运用语言进行抽象、概括的能力； 6）发现、发明、创造、创新的能力；
第一章 引言
第二节 人工智能的发展概况
一、萌芽阶段
4、Байду номын сангаасoole(1815-1864)创立布尔代数，在《思维法则》 中首次用符号语言描述思维活动的基本推理规则
5、Godel(1906-1978)提出不完备性定理，指出人的 思维形式化和机械化的某些极限
6、Turing(1912-1954)提出理想计算模型—图灵机， 创立自动机理论，提出“图灵试验”，用以判断 “Can a machine think?”
人工智能
计算机科学技术的发展趋向
1、基于网络(普适计算) 2、并行化 3、智能化（以知识为中心） 4、人性化
第一章 引言
第一节 基本概念
一、智能
智能是个体有目的的行为、合理的思维，以 及有效地适应环境的综合能力。通俗地讲，智能是 个体认识客观事物、客观世界和运用知识解决问题 的能力。
人类个体的智能是一种综合性能力。具体地 讲，可包括：