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映了计算机“思维”的创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类 更加聪明的遥远未来。
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”
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化， 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
THREE
第三部分 发展成果
3
三 发展成果
发
➢ 人机对弈：
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程：
猎鹰系统等
➢ 模式识别：
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程：
专家系统，智能搜索引 擎等
FOUR
第四部分 发 展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点：人工智能是否会引发技术爆炸？
发展争议 人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类，但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力，或者将不同的信息联系起来而做超越
人工智能ppt课件免费
人工智能的未来趋势
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。
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。
人工智能基础-PPT课件
人工智能基础-PPT课件Artificial intelligence人工智能基础21 世纪技能创新型人才培养系列教材·人工智能系列contents绪论人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。
20 世纪40 年代和50 年代，来自不同领域（数学、心理学、工程学、经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。
学习目标1. 了解人工智能的定义、发展简史。
2. 熟悉人工智能的研究与应用领域。
3. 认识人工智能未来的发展趋势。
1.1.1 像人类一样思考1.1.2 像人类一样行动“像人类一样思考”的核心是认知心理学科学中的发现，该发现测试了感知（感官感知，物体识别）、注意力、记忆（短期和永久性）、抽象思维、面向目标的行为（决策、发起和监视行为）、情绪、社会关系、意识和自由意志。
AI 系统建模以使其受大脑功能启发的方式构成了一种创建行为类似于人类的解决方案。
人工智能手臂概念图如图1-2 所示。
1.1.3 理性思考逻辑定律是理性思考的基础，并已被发现和发展了数千年。
1.1.4 理性行动理性主体是行为合理的主体。
特定时刻行为的合理性取决于以下几点：（1）定义成功标准的效率度量。
（2）代理对背景的了解。
（3）代理当前可能采取的行动。
（4）迄今为止代理已经获取的有关环境的信息序列。
1.2.1 孕育期一般认为 AI 的最早工作是伦·麦克卡洛克（Warren McC ulloch）跟沃特·皮特斯（Walter Pitts）完成的。
1.2.2 形成期人工智能诞生于 1956 年一次历史性的聚会。
1.2.3 知识应用期1977 年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了知工程的概念。
1.2.4 综合集成期在专家系统方面，从 20 世纪 80 年代末开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。
人工智能课件(PPT 85页)
第一章 概述
• 1.1 什么是人工智能？ 人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动， 如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划 和编程，甚至驾车骑车等，都需要智能。 如果机器能够完成这些任务的一部分， 那么就可以认为机器已经具有某种程度 的“人工智能”。
什么是人工智能？
• 从思维基础上讲，它是人们长期以来探 索研制能够进行计算、推理和其它思维 活动的智能机器的必然结果；从理论基 础上讲，它是信息论、控制论、系统工 程论、计算机科学、心理学、神经学、 认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果；从物质和技术基础上讲，它 是电子计算机和电子技术得到广泛应用 的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人 的思维过程的话，那么联结主义则 试图从微观上解决人类的认知功能， 以探索认知过程的微观结构。联结 主义从人脑模式出发，建议在网络 层次上模拟人的认知过程。所以， 联结主义本质上是用人脑的并行分 布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义（Logicis）、心理学 派 （ Psychlogism） 或 计 算 机 学 派 （Computerism）。该学派认为人工智能源于数 理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展，到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生 以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代 表的成果为启发式程序LT（逻辑理论家），人们 使用它证明了38个数学定理，从而表明了人类可 利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能？
• 1983年 Elaine Rich “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。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson
人工智能ppt
人工智能发展面临的挑战
1. 数据隐私与安全
人工智能的发展依赖于大量数据，但这些数据往往涉及个人隐私。隐私泄露、滥用数据等问题日益严重，引发社会关注。
1. 数据收集与处理
数据传输过程中可能存在安全风险，如黑客攻击、病毒感染等。人工智能系统若遭受攻击，将对用户隐私产生严重威胁。
2. 数据安全挑战
人工智能算法的复杂性使得其决策过程难以理解，引发公众对算法偏见和歧视的担忧。提高算法透明度和可解释性已成为人工智能发展的关键议题。
3. 透明度与可解释性
数据隐私与安全相关法律法规尚不完善，针对人工智能领域的法律约束尚待加强。政府和监管部门需明确责任与义务，确保数据合规使用。
4. 法律法规与政策
2. 伦理与道德问题
1. 隐私保护
2. 歧视与偏见
3. 责任归属
4. 人工智能的就业问题
5. 人工智能的安全性
AI的使用可能导致用户隐私泄露，引发公众对数据隐私的担忧。
3. 自然语言处理
自然语言处理（NLP）在人工智能技术体系中占据重要地位。它的目标是让机器理解、解释和生成人类语言，从而使计算机与人类沟通更加顺畅。NLP涉及语言规则、语法分析、语义理解、情感分析等技术，通过使用深度学习和大数据，机器学习模型逐渐能更好地解析和生成自然语言文本。NLP技术在智能客服、智能推荐、智能问答等领域广泛应用，为人类的生活和工作带来了诸多便利。
3. 自动驾驶
1. 应用场景
自动驾驶是人工智能的重要应用之一，广泛应用于汽车产业。通过人工智能算法，车辆能够实现自主行驶、避障、跟车等功能。
01
2. 技术原理
自动驾驶基于深度学习、传感器融合、图像识别等技术，实现对周围环境的感知和判断。
02
1. 数据隐私与安全
人工智能的发展依赖于大量数据，但这些数据往往涉及个人隐私。隐私泄露、滥用数据等问题日益严重，引发社会关注。
1. 数据收集与处理
数据传输过程中可能存在安全风险，如黑客攻击、病毒感染等。人工智能系统若遭受攻击，将对用户隐私产生严重威胁。
2. 数据安全挑战
人工智能算法的复杂性使得其决策过程难以理解，引发公众对算法偏见和歧视的担忧。提高算法透明度和可解释性已成为人工智能发展的关键议题。
3. 透明度与可解释性
数据隐私与安全相关法律法规尚不完善，针对人工智能领域的法律约束尚待加强。政府和监管部门需明确责任与义务，确保数据合规使用。
4. 法律法规与政策
2. 伦理与道德问题
1. 隐私保护
2. 歧视与偏见
3. 责任归属
4. 人工智能的就业问题
5. 人工智能的安全性
AI的使用可能导致用户隐私泄露，引发公众对数据隐私的担忧。
3. 自然语言处理
自然语言处理（NLP）在人工智能技术体系中占据重要地位。它的目标是让机器理解、解释和生成人类语言，从而使计算机与人类沟通更加顺畅。NLP涉及语言规则、语法分析、语义理解、情感分析等技术，通过使用深度学习和大数据，机器学习模型逐渐能更好地解析和生成自然语言文本。NLP技术在智能客服、智能推荐、智能问答等领域广泛应用，为人类的生活和工作带来了诸多便利。
3. 自动驾驶
1. 应用场景
自动驾驶是人工智能的重要应用之一，广泛应用于汽车产业。通过人工智能算法，车辆能够实现自主行驶、避障、跟车等功能。
01
2. 技术原理
自动驾驶基于深度学习、传感器融合、图像识别等技术，实现对周围环境的感知和判断。
02
人工智能PPT
言处理。
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争，生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中， 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息，如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本，并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力，能够 进行复杂的思维活动，解决各种问题，并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题，分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题，简单问题 可以通过基于规则的方法解决，而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习，以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式， 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ，能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理，如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中，如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争，生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中， 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息，如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本，并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力，能够 进行复杂的思维活动，解决各种问题，并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题，分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题，简单问题 可以通过基于规则的方法解决，而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习，以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式， 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ，能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理，如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中，如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
2024版AIPPT免费
提升用户体验和满意度
优化用户界面
改进AIPPT免费的用户界面设计，提供更加直观、易用的操作体 验。
增加用户反馈渠道
建立用户反馈机制，及时了解用户需求和建议，不断优化产品功 能和服务。
提高系统稳定性
加强AIPPT免费的系统稳定性，确保用户在使用过程中能够获得 流畅、稳定的体验。
加强技术创新和研发实力
保存、导出和分享项目
保存项目
在编辑过程中，可以随时点击软件界面左上角的“保存” 按钮保存项目进度。
导出项目
完成编辑后，可以选择导出项目为PPTX、PDF、图片等格 式。点击软件界面右上角的“导出”按钮，选择需要的格 式进行导出。
分享项目
AIPPT支持将项目分享给他人协作或展示。点击软件界面右 上角的“分享”按钮，生成分享链接或二维码，即可将项 目分享给其他人。
选择模板
在“新建项目”窗口中，可以选择不同的模板类型，如商务、教育、科技等， 也可以搜索关键词找到特定类型的模板。
编辑内容和添加素材
编辑内容
在AIPPT中，可以直接在项目页面中编辑文本内容，包括字体、颜色、大小等属性 的调整。
添加素材
支持添加图片、图表、视频等多种素材。点击软件界面上方的“插入”按钮，选择 需要添加的素材类型进行上传和编辑。
企业宣传与推广
产品演示
01
企业可以使用AIPPT免费来制作产品演示文稿，向客户或潜在投
资者展示产品的特点和优势。
品牌推广
02
通过AIPPT免费制作精美的演示文稿，企业可以提升品牌形象，
增强品牌认知度。
市场调研
03
企业可以使用AIPPT免费来整理和展示市场调研数据，以便更好
地了解市场需求和竞争态势。
人工智能pptAI一键生成
提高工作效率
人工智能pptAI一键生成 技术的出现，极大地提高 了人们制作PPT的效率。
推动技术创新
该技术是人工智能领域的 一项创新应用，有助于推 动相关技术的进一步发展 。
人工智能发展概述
人工智能的起源
人工智能的应用领域
自上世纪50年代以来，人工智能逐渐 成为一个独立的研究领域。
包括语音识别、图像识别、自然语言 处理、智能推荐等多个领域。
04 AI一键生成PPT 优势分析
提高工作效率
快速生成
AI能够快速分析和理解用户需求，并在短时间内生成符合要求的 PPT，大大节省了用户的时间和精力。
自动化处理
AI可以自动完成PPT中的许多常规任务，如添加标题、设置布局、 插入图表等，减少了用户的操作步骤和繁琐程度。
批量处理
AI可以一次性处理多个PPT文件，实现批量生成和编辑，进一步提高 了工作效率。
个性化推荐
基于深度学习的推荐算法，pptAI能够根据用户的历史数据和偏好，为用户推荐合适的模 板、素材和设计风格，提高PPT的生成质量和效率。
计算机视觉技术
01 02
模板匹配与识别
pptAI利用计算机视觉技术，能够识别和匹配PPT模板中的各个元素， 如标题、正文、图片、图表等，为用户提供更加灵活的编辑和定制功能 。
隐私保护挑战
在收集和处理用户数据时，如何保护用户隐私，避免数据泄露和滥用，也是一个亟待解 决的问题。
解决方案
建立完善的数据安全管理制度，对数据进行加密存储和传输，严格控制数据访问权限。 同时，遵守相关法律法规，明确告知用户数据收集和使用目的，征得用户同意。
未来发展趋势预测
个性化定制
随着AI技术的不断发展，AI生成PPT 将更加注重个性化定制，根据用户需 求生成符合其风格和需求的PPT。
AI人工智能ppt模板
Entrepreneurial activities differ substantially depending on the type of organization and
03 单 击 添 加 标 题
“人工智能”一词最初是在1956 年 Dartmouth学会上提出的。从那以后，研 究者们发展了众多理论和原理，人工智能 的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
03 单 击 添 加 标 题
智能时代
Entrepreneurial activities differ substantially depending on the type of organization and creativity. Entrepreneurial activities differ
目录
CONTENTS
01 单 击 添 加 标 题 02 单 击 添 加 标 题 03 单 击 添 加 标 题 04 单 击 添 加 标 题
PART ONE
01 单 击 添 加 标 题
01 添加小标题
单击添加文本单击添加 文本单击添加文本单击 添加文本
Ai智能时代
02 添加小标题
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Ai人工智能
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主讲人：PPT
前言
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究 者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能 的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
03 单 击 添 加 标 题
“人工智能”一词最初是在1956 年 Dartmouth学会上提出的。从那以后，研 究者们发展了众多理论和原理，人工智能 的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
03 单 击 添 加 标 题
智能时代
Entrepreneurial activities differ substantially depending on the type of organization and creativity. Entrepreneurial activities differ
目录
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01 单 击 添 加 标 题 02 单 击 添 加 标 题 03 单 击 添 加 标 题 04 单 击 添 加 标 题
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Ai智能时代
02 添加小标题
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Ai人工智能
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主讲人：PPT
前言
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究 者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能 的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
《人工智能课件PPT——基础入门》
人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）是模拟和延伸人类智能的一门学 科，旨在使机器能够模拟人类的思维和行为，实现自主学习和智能决策。
人工智能的历史与发展
1
20世纪60-70年代
2
人工智能研究进入黄金时期，大量经典
算法诞生。
3
2 1 世纪以来
4
深度学习与大数据催生了人工智能的新 时代。
2 神经网络
借鉴人脑神经元网络结构实现模式识别。
4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ支持向量机
通过找到最优超平面进行分类。
机器学习的基本概念
特征工程
监督学习
无监督学习
选择和提取适当的特征用于建模。 通过标注数据训练模型进行预测。 从无标注数据中发现模式和结构。
人工神经网络的基础知识
人工神经网络是一种模拟和再现生物神经网络的计算模型，通过多层神经元 相互连接来实现特征学习和模式匹配。
自然语言处理技术简述
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，旨在实现计算机对人类语言的理 解、生成和处理，包括机器翻译、情感分析等。
语音识别的原理与发展
语音识别是将音频信号转化为文字的过程，经过多年的发展，语音识别技术已经可以在多种应用场景中实现高 准确度。
人工智能的技术分类
机器学习 自然语言处理 计算机视觉 专家系统
通过数据训练模型实现智能决策和预测。 将自然语言转化为计算机可理解和处理的形式。 让计算机能够理解和分析图像或视频。 利用规则和知识库模拟专家的决策过程。
人工智能算法介绍
1 决策树
采用树状结构进行分类或预测。
3 遗传算法
模拟自然界进化过程寻找最优解。
1956年
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）是模拟和延伸人类智能的一门学 科，旨在使机器能够模拟人类的思维和行为，实现自主学习和智能决策。
人工智能的历史与发展
1
20世纪60-70年代
2
人工智能研究进入黄金时期，大量经典
算法诞生。
3
2 1 世纪以来
4
深度学习与大数据催生了人工智能的新 时代。
2 神经网络
借鉴人脑神经元网络结构实现模式识别。
4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ支持向量机
通过找到最优超平面进行分类。
机器学习的基本概念
特征工程
监督学习
无监督学习
选择和提取适当的特征用于建模。 通过标注数据训练模型进行预测。 从无标注数据中发现模式和结构。
人工神经网络的基础知识
人工神经网络是一种模拟和再现生物神经网络的计算模型，通过多层神经元 相互连接来实现特征学习和模式匹配。
自然语言处理技术简述
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，旨在实现计算机对人类语言的理 解、生成和处理，包括机器翻译、情感分析等。
语音识别的原理与发展
语音识别是将音频信号转化为文字的过程，经过多年的发展，语音识别技术已经可以在多种应用场景中实现高 准确度。
人工智能的技术分类
机器学习 自然语言处理 计算机视觉 专家系统
通过数据训练模型实现智能决策和预测。 将自然语言转化为计算机可理解和处理的形式。 让计算机能够理解和分析图像或视频。 利用规则和知识库模拟专家的决策过程。
人工智能算法介绍
1 决策树
采用树状结构进行分类或预测。
3 遗传算法
模拟自然界进化过程寻找最优解。
1956年
2024年Ai人工智能PPT课件
3
AI系统的公平性和偏见 如何避免AI系统在处理数据时产生歧视和偏见， 确保公平对待所有用户。
相关法规政策解读
数据保护法规
介绍国内外关于数据保 护和隐私权的法律法规， 如欧盟的《通用数据保 护条例》（GDPR）等。
AI技术监管政策
分析政府对AI技术的监 管政策，包括算法审查、 数据使用限制等。
知识产权保护
词法、句法分析技术
词法分析
研究单词的内部结构以及单词之间的结构关系，包括词性标注、 分词等任务。
句法分析
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或短语 结构关系。
词法、句法分析技术应用
在信息抽取、情感分析、机器翻译等领域有广泛应用。
情感分析、问答系统等应用
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和 情感表达，用于产品评论、社交
国外发展现状
美国、欧洲等发达国家在人工智能领域的研究和应用也处于领先地位。这些国家拥 有众多知名的科技公司和科研机构，不断推动人工智能技术的创新和发展。
未来发展趋势预测
技术创新
随着深度学习、机器学习等技术的不断发展，人工智能将在 更多领域实现突破和创新，如自然语言处理、计算机视觉、 智能机器人等。
2024年Ai人工智能PPT课件
目录
• 人工智能概述与发展趋势 • 机器学习原理及应用场景 • 深度学习技术与应用创新 • 自然语言处理技术探讨 • 计算机视觉在AI中角色 • AI伦理、法规及社会责任
01
人工智能概述与发展趋势
人工智能定义及分类
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。
ai的ppt课件
自动驾驶汽车的优势
自动驾驶汽车具有高效、安全、便捷的特点，能够大幅减少交通事故和拥堵情况。同时， 自动驾驶汽车还可以为乘客提供更加舒适的出行体验，降低驾驶疲劳等问题。
自动驾驶汽车的未来发展
随着AI技术的不断进步和政策法规的逐步完善，自动驾驶汽车的应用场景和市场前景将更 加广阔。未来，自动驾驶汽车可能会成为公共交通、出租车、共享出行等领域的核心组成 部分，为人们提供更加便捷、高效的出行服务。
随着AI技术的普及，应重视培养人类 的AI伦理意识，以确保AI的发展符合 人类的价值观和道德标准。
03
关注人类就业问题
随着AI技术的广泛应用，部分传统工 作岗位可能会受到影响。应关注就业 市场的变化，采取措施帮助受影响的 劳动者转型和再就业。
AI在各行业的融合创新
医疗领域
AI技术可用于诊断疾病、 辅助手术、药物研发等方 面，提高医疗效率和精度 。
AI的发展历程与趋势
AI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。
随着计算机技术、大数据和云计算等技术的不断发展，AI的 应用领域不断扩大，未来将呈现出更加智能化、个性化、跨 界融合和可持续发展的趋势。
02
AI的主要技术
机器学习
定义
机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机系 统能够从数据中“学习”并进行自我优化。
80%
应用
在图像和语音识别、自然语言处 理和自动驾驶等领域，深度学习 发挥着关键作用。
自然语言处理
定义
自然语言处理（NLP）是使计 算机理解和生成人类语言的能 力。
工作原理
通过分析语法、语义和语境， NLP技术使计算机能够解析和 生成人类语言。
应用
聊天机器人、语音助手和自动 翻译工具等都依赖于NLP技术 。
自动驾驶汽车具有高效、安全、便捷的特点，能够大幅减少交通事故和拥堵情况。同时， 自动驾驶汽车还可以为乘客提供更加舒适的出行体验，降低驾驶疲劳等问题。
自动驾驶汽车的未来发展
随着AI技术的不断进步和政策法规的逐步完善，自动驾驶汽车的应用场景和市场前景将更 加广阔。未来，自动驾驶汽车可能会成为公共交通、出租车、共享出行等领域的核心组成 部分，为人们提供更加便捷、高效的出行服务。
随着AI技术的普及，应重视培养人类 的AI伦理意识，以确保AI的发展符合 人类的价值观和道德标准。
03
关注人类就业问题
随着AI技术的广泛应用，部分传统工 作岗位可能会受到影响。应关注就业 市场的变化，采取措施帮助受影响的 劳动者转型和再就业。
AI在各行业的融合创新
医疗领域
AI技术可用于诊断疾病、 辅助手术、药物研发等方 面，提高医疗效率和精度 。
AI的发展历程与趋势
AI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。
随着计算机技术、大数据和云计算等技术的不断发展，AI的 应用领域不断扩大，未来将呈现出更加智能化、个性化、跨 界融合和可持续发展的趋势。
02
AI的主要技术
机器学习
定义
机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机系 统能够从数据中“学习”并进行自我优化。
80%
应用
在图像和语音识别、自然语言处 理和自动驾驶等领域，深度学习 发挥着关键作用。
自然语言处理
定义
自然语言处理（NLP）是使计 算机理解和生成人类语言的能 力。
工作原理
通过分析语法、语义和语境， NLP技术使计算机能够解析和 生成人类语言。
应用
聊天机器人、语音助手和自动 翻译工具等都依赖于NLP技术 。
40套人工智能PPT模板
D
2024/1/24
14
04 计算机视觉技术与应用
2024/1/24
15
计算机视觉基本概念及原理
2024/1/24
计算机视觉定义
通过图像传感器获取场景图像，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，实现对场景的 感知、认知和决策。
计算机视觉原理
基于图像处理、模式识别、机器学习等技术，对图像中的目标进行检测、识别、跟踪和行 为分析，实现对场景的感知和理解。
机器学习的工作流程
数据预处理、特征提取、模型训练、 评估与优化。
2024/1/24
8
常见机器学习算法及应用场景
线性回归、逻辑回归等 回归算法：用于预测连 续值，如股票价格、销 售额等。
K近邻、决策树、随机 森林等分类算法：用于 分类问题，如垃圾邮件 识别、疾病诊断等。
聚类算法如K均值、层 次聚类等：用于无监督 学习任务，如客户细分 、图像分割等。
安防领域
利用计算机视觉技术对监控视频进行处理和分析，实现人 脸识别、行为分析、异常检测等功能，提高安防监控的效 率和准确性。
自动驾驶领域
通过计算机视觉技术对车载摄像头获取的图像进行处理和 分析，实现车道线检测、车辆检测、行人检测等功能，为 自动驾驶系统提供感知和决策支持。
医疗领域
利用计算机视觉技术对医学影像进行处理和分析，实现病 灶检测、辅助诊断等功能，提高医疗诊断的准确性和效率 。
03
深度学习的应用场景
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著 成果，推动了人工智能的发展。
10
自然语言处理技术与应用
03
2024/1/24
11
自然语言处理基本概念及原理
自然语言处理定义
人工智能AIPPT(24张)
2020/10/5
投融资--企业巨头抢滩人工智能产业链
• 谷歌在2013年收购8家机器人公司，2014斥资6亿美元收购人工智 能初创企业
• 雅虎收购深度学习公司lookflow和图像标注公司iqengine • Facebook收购语音识别及机器翻译公司mobile technologies • IBM投资10亿美元组建Watson人工智能部门
2000 第二次AI冬天
真正爆发 的前夜
In China
• 1981年，中国人工智能学会艰难成立，2004，挂靠中国科学技术 学会
• 1986-2000 专著面世，把智能控制和智能自动化列入国家科技攀 登计划
• 2001-- 人工智能发展得到各方支持，并上升为国家战略 （2014.06 机器人革命有望成为新一轮工业革命的一个切入点和重 要增长点；2015.03 中国制造2025 ；2015.07 国务院印发 《关于积 极推进互联网+行动指导意见》）
规则
1
对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每 次只能下一子。
2
猜先。这时围棋开始时一个必须的步骤，因为围棋 的先手占有很大的优势。
3
目的就是尽量多的占领棋盘上有限的地盘。古语云： 金角银边。
4 吃子：必须将对方棋子所有的气都堵上。
2020/10/5
2020/10/5
柯洁
1
2
3
4
1997
2003
AI 人工智能
沙特公民-Sophie
2020/10/5
目 录
人工智能
AlphaGo
科研伦理
2020/10/5
2020/10/5
1
人工智能
Artificial Intelligence
投融资--企业巨头抢滩人工智能产业链
• 谷歌在2013年收购8家机器人公司，2014斥资6亿美元收购人工智 能初创企业
• 雅虎收购深度学习公司lookflow和图像标注公司iqengine • Facebook收购语音识别及机器翻译公司mobile technologies • IBM投资10亿美元组建Watson人工智能部门
2000 第二次AI冬天
真正爆发 的前夜
In China
• 1981年，中国人工智能学会艰难成立，2004，挂靠中国科学技术 学会
• 1986-2000 专著面世，把智能控制和智能自动化列入国家科技攀 登计划
• 2001-- 人工智能发展得到各方支持，并上升为国家战略 （2014.06 机器人革命有望成为新一轮工业革命的一个切入点和重 要增长点；2015.03 中国制造2025 ；2015.07 国务院印发 《关于积 极推进互联网+行动指导意见》）
规则
1
对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每 次只能下一子。
2
猜先。这时围棋开始时一个必须的步骤，因为围棋 的先手占有很大的优势。
3
目的就是尽量多的占领棋盘上有限的地盘。古语云： 金角银边。
4 吃子：必须将对方棋子所有的气都堵上。
2020/10/5
2020/10/5
柯洁
1
2
3
4
1997
2003
AI 人工智能
沙特公民-Sophie
2020/10/5
目 录
人工智能
AlphaGo
科研伦理
2020/10/5
2020/10/5
1
人工智能
Artificial Intelligence
ai人工智能人工智能介绍PPT
2 、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
一 、人工智能的基本内容
3 、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
洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)， 贝尔实验室信息部数学研究员
参加人 会议结果
莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学
· 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
古希腊伟大的哲学家和思想家 ，创立了演绎法。 德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化 ， 奠定了数理逻辑的基础。
图灵 （ 1912—— 1954）
莫克利 （ 1907—— 1980）
英国数学家 ， 1936年创立了自动机理论 ， 自动机理论亦称图灵机 ，是一个理论计算机 模型。
美国数学家、 电子数字计算机的先驱 ，他与埃克特(J.P.Eckert)合作 ， 1946年研制成 功了世界上第一 台通用电子计算机ENIAC
一 、人工智能的基本内容
3 、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
洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)， 贝尔实验室信息部数学研究员
参加人 会议结果
莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学
· 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
古希腊伟大的哲学家和思想家 ，创立了演绎法。 德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化 ， 奠定了数理逻辑的基础。
图灵 （ 1912—— 1954）
莫克利 （ 1907—— 1980）
英国数学家 ， 1936年创立了自动机理论 ， 自动机理论亦称图灵机 ，是一个理论计算机 模型。
美国数学家、 电子数字计算机的先驱 ，他与埃克特(J.P.Eckert)合作 ， 1946年研制成 功了世界上第一 台通用电子计算机ENIAC
人工智能(ArtificialIntelligence)PPT课件
• 在20世纪60年代AI的专家转向到研制感知 机或类似的人工神经网络，但感知机由于 是两层网络，其局限性只具有能进行“线 性分类”的功能，曾遭受到明斯基等人不 公正的批评。
AI 专家的惊愕
• 80年代人们对人工神经网络的热情增大，致力于 构建“人工神经网络模型”过程中，习惯于传统 人工智能方法的一些AI 专家感到惊愕。
• 这两个阶段往往称为传统的AI时期。
一件令震惊的事件
• 一件令人工智能研究领域中震惊的事件是 1991年8月在澳洲悉尼举行的国际人工智能 联合会议，世界上有23个国家的近1500人 参加了这次会议。
• 在这次会议上，美国MIT 的年轻教授布鲁 克斯(R. Brooks)获得了大会授予的“计算 机与思维”项目奖，他在会上做了题为 “没有推理的智能”的学术报告，提出人 工智能的一些新观点，与传统的看法大相 径庭。
• 对特定论域而言，即将输入模式中各抽象概念转 化为神经元网络的输人数据，并根据论域特点适 当解释神经元网络的输出数据。
从模拟人的思想的角度来考虑
• 当时有的学者把AI的研究途径概括为以符号处理 为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制 （Connectionism）方法。
• 人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维 （直感思维）。
• 这是AI最早的模型。早期以逻辑为基础的 AI研究，可以概括为符号表达、启发式编 程、逻辑推理或者称为“深思熟虑”ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ思 维的模型，这可以说是AI研究的最初阶段， 或称传统的AI时期。
“Perceptron”（感知机）
• 在AI发展的过程中，由康奈尔大学的心理 学家Rosenblatt设计的“Perceptron” （感知机），通过训练可以对图像进行分 类。感知机代表了一种全新的AI研究方法。
AI 专家的惊愕
• 80年代人们对人工神经网络的热情增大，致力于 构建“人工神经网络模型”过程中，习惯于传统 人工智能方法的一些AI 专家感到惊愕。
• 这两个阶段往往称为传统的AI时期。
一件令震惊的事件
• 一件令人工智能研究领域中震惊的事件是 1991年8月在澳洲悉尼举行的国际人工智能 联合会议，世界上有23个国家的近1500人 参加了这次会议。
• 在这次会议上，美国MIT 的年轻教授布鲁 克斯(R. Brooks)获得了大会授予的“计算 机与思维”项目奖，他在会上做了题为 “没有推理的智能”的学术报告，提出人 工智能的一些新观点，与传统的看法大相 径庭。
• 对特定论域而言，即将输入模式中各抽象概念转 化为神经元网络的输人数据，并根据论域特点适 当解释神经元网络的输出数据。
从模拟人的思想的角度来考虑
• 当时有的学者把AI的研究途径概括为以符号处理 为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制 （Connectionism）方法。
• 人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维 （直感思维）。
• 这是AI最早的模型。早期以逻辑为基础的 AI研究，可以概括为符号表达、启发式编 程、逻辑推理或者称为“深思熟虑”ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ思 维的模型，这可以说是AI研究的最初阶段， 或称传统的AI时期。
“Perceptron”（感知机）
• 在AI发展的过程中，由康奈尔大学的心理 学家Rosenblatt设计的“Perceptron” （感知机），通过训练可以对图像进行分 类。感知机代表了一种全新的AI研究方法。
人工智能ppt课件模板
索菲亚机器人
外形设计
索菲亚机器人具有逼真的表情和 情感反应能力，能够与人类进行
自然的交互和沟通。
技术特点
索菲亚机器人采用了人工智能、 机器学习等技术，具有高度智能
化的特点。
应用场景
索菲亚机器人被广泛应用于娱乐 、影视等领域，为人们带来全新
的互动体验和娱乐效果。
04
CATALOGUE
人工智能的未来发展
人工智能与人类的共存发展
01
人工智能将帮助人类解决更多问题
人工智能的发展将为人类带来更多的便利和帮助，例如在医疗、教育、
金融等领域，人工智能可以帮助人类解决许多复杂的问题。
02 03
人类需要适应与人工智能的共存
随着人工智能的发展，人类需要逐渐适应与人工智能的共存。这包括对 人工智能技术的了解和掌握、对人工智能应用的接受和适应，以及在人 工智能应用中维护自身的利益。
人工智能ppt 课件模板
汇报人：XXX 20XX-XX-XX
contents
目录
• 人工智能概述 • 人工智能关键技术 • 人工智能机器人 • 人工智能的未来发展 • 结论与展望
01
CATALOGUE
人工智能概述
定义与分类
定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）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。
基于自注意力机制的深度学习架构，适用 于自然语言处理任务。
自然语言处理
词嵌入
将词汇映射到向量空间 ，捕捉词义和词之间的
关系。
语言模型
预测给定上下文下一个 词的概率分布。
文本分类
将文本分为给定的类别 。
人工智能ppt课件
定义与发展历程定义第一次浪潮发展历程第二次浪潮萌芽期第三次浪潮人工智能应用领域计算机视觉通过图像处理和计算机图形学等技术，将图像转换为机器可理解的信息，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。
自然语言处理研究计算机理解和生成人类自然语言文本的能力，应用于机器翻译、情感分析、智能问答等领域。
语音识别与合成将人类的语音转换为文本或命令，以及将文本转换为自然的语音输出，应用于智能语音助手、无障碍交流等领域。
智能机器人结合机械、电子、计算机等技术，实现机器人的自主导航、语音识别、人脸识别等功能，应用于家庭服务、工业生产等领域。
基础层技术层应用层030201人工智能产业链结构逻辑回归（梯度提升树（Linear Regression ）Random Forests ）010203040506监督学习算法02030401非监督学习算法K 均值聚类（K-means Clustering ）层次聚类（Hierarchical Clustering ）主成分分析（Principal Component Analysis ）自编码器（Autoencoders ）强化学习算法学习（Q-learning）策略梯度（Gradients神经网络基本原理前向传播神经元模型解释神经网络如何通过前向传播算法计算输出值。
反向传播卷积层池化层CNN应用RNN基本原理01长短期记忆网络（LSTM）02RNN应用03词法分析与词性标注词法分析研究单词的内部结构，包括词根、词缀、词干等，以及单词的形态变化规则。
词性标注为每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等，以便理解单词在句子中的角色和含义。
应用在信息检索、机器翻译、智能问答等领域中，词性标注有助于提高文本处理的准确性和效率。
1 2 3句法分析依存关系抽取应用句法分析与依存关系抽取情感分析和意见挖掘情感分析01意见挖掘02应用03图像分类与目标检测图像分类目标检测评估指标图像分割与场景理解图像分割场景理解评估指标三维重建与虚拟现实三维重建虚拟现实评估指标语音信号特性语音信号预处理语音信号特征提取阐述语音信号的物理特性、时域特性、频域特性以及倒谱特性等。
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The History of AI
1936 The Turing test（图灵测试） 1956 John Mccarthy John proposed AI in the Dartmouth conference（达特茅斯会议）. 1969 IJCAI was held（国际人工智能联合会议） 2000 The MIT launched a robot，which could do dozens of facial expressions Now AI is extremely popular
(っ╥╯﹏╰╥c)
• As they are are machines they obviously can‘t provide you with that ’human touch and quality‘, the feeling of a togetherness and emotional understanding. • That machines will lack the ability to sympathise and empathise with your situations, and may act irrationally as a consequence.
周诗琪 刘佳 苏晨旭 岳盛 程高祥
What is AI
Artificial intelligence (AI) is the intelligence exhibited by machines or software. It is also the name of the academic field of study which studies how to create computers and computer software that are capable of intelligent behavior.
3
Applications
Machine learning Natural language learning
Computer vision
AI
Pattern recognition
Expert system
01 Over reliance on AI
Challenges
02 Human Feel
03 Misuse
Over reliance on AI
• They have the potential to ruin our economy and effectively our lives. If we become too heavily dependent on machines.
Human Feel
Misuse
•There is no doubt that this level of technology in the wrong hands can cause mass destruction, where robot armies could be formed, or they could perhaps malfunction or be corrupted
AI pioneer Ray Kurzweil predicted that in 2045 artificial intelligence would surpass human
What’s the Ahuman will be ruled by AI