人工智能课件(PPT 85张)
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高级人工智能计算智能课件
高级人工智能计算 智能课件
目 录
• 人工智能概述 • 计算智能简介 • 高级人工智能技术 • 人工智能与计算智能的结合 • 案例分析 • 总结与展望
01
人工智能概述
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
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。
强化学习的优点是能够处理连 续的决策问题,并具有适应性 和鲁棒性。
迁移学习
01 02 03 04
迁移学习是一种机器学习方法,它利用已经训练好的模型来加速新任 务的学习过程。
迁移学习的应用范围包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。
迁移学习的核心思想是将已学知识迁移到新任务中,以减少重新训练 模型的时间和成本。
详细描述
智能语音助手能够理解和执行用户的语音指令,提供信息查 询、智能问答、日程提醒等服务。常见的智能语音助手有Siri 、Alexa等。
案例三:自动驾驶汽车
总结词
自动驾驶汽车是一种具备高度自主能力的智能车辆。
详细描述
自动驾驶汽车利用传感器、计算机视觉、导航定位等技术实现车辆的自主驾驶 。它能够识别交通信号、障碍物和行人,自动规划行驶路线,提高道路安全性 和运输效率。
1 2 3
技术发展趋势
随着算法模型的不断优化和硬件性能的提升,人 工智能技术将朝着更加智能化、自主化的方向发 展。
应用前景展望
未来人工智能将在更多领域发挥重要作用,如智 能制造、智慧城市、智能农业等,为人类带来更 加美好的生活。
伦理与法律问题探讨
随着人工智能技术的广泛应用,伦理和法律问题 也将成为研究的重点,需要加强相关研究和规范 。
目 录
• 人工智能概述 • 计算智能简介 • 高级人工智能技术 • 人工智能与计算智能的结合 • 案例分析 • 总结与展望
01
人工智能概述
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
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。
强化学习的优点是能够处理连 续的决策问题,并具有适应性 和鲁棒性。
迁移学习
01 02 03 04
迁移学习是一种机器学习方法,它利用已经训练好的模型来加速新任 务的学习过程。
迁移学习的应用范围包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。
迁移学习的核心思想是将已学知识迁移到新任务中,以减少重新训练 模型的时间和成本。
详细描述
智能语音助手能够理解和执行用户的语音指令,提供信息查 询、智能问答、日程提醒等服务。常见的智能语音助手有Siri 、Alexa等。
案例三:自动驾驶汽车
总结词
自动驾驶汽车是一种具备高度自主能力的智能车辆。
详细描述
自动驾驶汽车利用传感器、计算机视觉、导航定位等技术实现车辆的自主驾驶 。它能够识别交通信号、障碍物和行人,自动规划行驶路线,提高道路安全性 和运输效率。
1 2 3
技术发展趋势
随着算法模型的不断优化和硬件性能的提升,人 工智能技术将朝着更加智能化、自主化的方向发 展。
应用前景展望
未来人工智能将在更多领域发挥重要作用,如智 能制造、智慧城市、智能农业等,为人类带来更 加美好的生活。
伦理与法律问题探讨
随着人工智能技术的广泛应用,伦理和法律问题 也将成为研究的重点,需要加强相关研究和规范 。
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模板
AI对人类生活的潜在影响
提升生产力 AI技术可替代重复劳动,据麦肯锡预测2030年,全球40%工作将被自动化。 改变就业结构 AI将创造大量新的就业岗位,如数据科学家、算法工程师等。 优化决策过程 AI可通过大数据分析和机器学习,提供更准确的预测和决策支持。 影响社会关系 AI可能改变人与人的交流方式,如通过聊天机器人进行社交交互。
建立AI安全和伦理监管体系 的必要性
人工智能发展迅速 根据国际数据公司(IDC)的报告,2019年全球AI市场规模达到约370亿美 元,预计到2025年将增长至约1900亿美元。 安全和伦理问题日益突出 近年来,由于人工智能技术的广泛应用,其安全问题和伦理问题逐渐暴 露出来,如自动驾驶汽车的事故、人脸识别技术滥用等。 建立AI安全和伦理监管体系的必要性 为了确保人工智能技术的发展能够造福人类,需要建立一套完善的AI安 全和伦理监管体系,以保护公众利益和维护社会稳定。 监管体系的建立需要国际合作 AI安全和伦理监管体系的建立需要各国政府、企业和学术界的共同参与 和合作,以实现全球范围内的协同治理。
自然语言处理技术的发展
AI推动生产力提升 根据Gartner的数据,到2025年人工智能将为全球经济增加15.7万亿美元 NLP改变人机交互方式 据Grand View Research报告,预计到2025年,全球对话AI市场将增长至267亿美元 AI助力个性化教育 IBM Watson在教育领域的应用已覆盖全球60个国家的数千所学校
人工智能:改变 未来的驱动力
Artificial Intelligence: The Driving Force for Changing the Future
汇报人:XXX
20XX.XX.XX
Logo/Company
《MFMEA培训教材》PPT课件
1122
第十二页,共85页。
一个团队,应该是有思考性、自主性、合作性的组织。团队 的成员拥有共同的目标,是在一条船上共患难的水手!
对于团队,有个很新颖的解释:TEAM--Together Everybody can Achieve More! (只有在一起,每个人才能做到
更多!)
113
第十三页,共85页。
同角色的组合达至完美!
适合FMEA的小组成员:
-装配、制造人员(带来现场的经验) -设计人员(包括其它部件、子系统、系统和总成) -工艺人员(包括其它部件、子系统、系统和总成)
-可靠性分析/试验人员(带来失效的经验) -材料工程师(带来材料的要求) -质量工程师(带来质量控制的要求及相关的解决方案) -服务人员(带来客户处抱怨)
第三十一页,共85页。
8.核心小组
•列出所有被授权识别和执行任务的负责人姓名及所在部门(建议包含所有成 员的姓名,部门,电话号码,地址等)。
9a.子系统名称
输入对被分析的子系统名称的描述。
自动装货设备,锭子,水力的,电子的,工作站-5-左边。
设备等级术语
举例
•设备
转移生产线
•系统
设备工作站
•子系统
所有的MFMEA都关注设计。
MFMEA 作为专门的技术应用以识别并帮助最大程度地
减少潜在的隐患一直是非常重要的 !
8
第八页,共85页。
成功实施MFMEA项目的最重要因素之一是时间性。其含义是指 “事件发生前”的措施,而不是“事实出现后”的演练。为实现最大价 值,MFMEA必须在设备的失效模式被纳入到设备设计之前进行。事先 花时间很好地完成MFMEA分析,能够最容易、低成本地对设备进行更 改,从而最大程度地降低后期更改的危机。MFMEA能够减少或消除实 施可能会带来更大隐患的预防/纠正性更改的机会。
第十二页,共85页。
一个团队,应该是有思考性、自主性、合作性的组织。团队 的成员拥有共同的目标,是在一条船上共患难的水手!
对于团队,有个很新颖的解释:TEAM--Together Everybody can Achieve More! (只有在一起,每个人才能做到
更多!)
113
第十三页,共85页。
同角色的组合达至完美!
适合FMEA的小组成员:
-装配、制造人员(带来现场的经验) -设计人员(包括其它部件、子系统、系统和总成) -工艺人员(包括其它部件、子系统、系统和总成)
-可靠性分析/试验人员(带来失效的经验) -材料工程师(带来材料的要求) -质量工程师(带来质量控制的要求及相关的解决方案) -服务人员(带来客户处抱怨)
第三十一页,共85页。
8.核心小组
•列出所有被授权识别和执行任务的负责人姓名及所在部门(建议包含所有成 员的姓名,部门,电话号码,地址等)。
9a.子系统名称
输入对被分析的子系统名称的描述。
自动装货设备,锭子,水力的,电子的,工作站-5-左边。
设备等级术语
举例
•设备
转移生产线
•系统
设备工作站
•子系统
所有的MFMEA都关注设计。
MFMEA 作为专门的技术应用以识别并帮助最大程度地
减少潜在的隐患一直是非常重要的 !
8
第八页,共85页。
成功实施MFMEA项目的最重要因素之一是时间性。其含义是指 “事件发生前”的措施,而不是“事实出现后”的演练。为实现最大价 值,MFMEA必须在设备的失效模式被纳入到设备设计之前进行。事先 花时间很好地完成MFMEA分析,能够最容易、低成本地对设备进行更 改,从而最大程度地降低后期更改的危机。MFMEA能够减少或消除实 施可能会带来更大隐患的预防/纠正性更改的机会。
人工智能概论课件-第1章 计算机技术与计算思维基础
我国第三代计算机的研制受到文化大革命 的冲击。IBM公司1964年推出360系列大 型机是美国进入第三代计算机时代的标志 ,我国到1970年初期才陆续推出大、中 、小型采用集成电路的计算机。1973年 ,北京大学与北京有线电厂等单位合作研 制成功运算速度每秒100万次的大型通用 计算机。进入80年代,我国高速计算机, 特别是向量计算机有新的发展。1983年 中国科学院计算所完成我国第一台大型向 量机-757机,计算速度达到每秒1000万 次。
、
1.1 计算机技术
1.1.1 计算机的发展 计算机的分代 (4)第4代 • CPU:LSI、VLSI(大规模、超大规模集成电路) • 体积更小
(4)第4代 (7•0年速代度中上期千至万今次)/ 秒~数十万亿次/秒 • 软件丰富 • 应用范围扩大:各个领域
1.1计算机技术
1.1.2 计算机的特点
1.1.1 计算机的发展
(1) ENIAC(埃尼阿克) 世界上第一台电子计算机诞生于 1946年,美国宾夕法尼亚大学; (2)规模 18000多个电子管,170平 方米,30吨,功率140千瓦; (3)速度 5000次/秒。
1.1 计算机技术
1.1.1 计算机的发展 • 70多年来发展速度之快大大超出人们的预料: – 性能、体积、价格、··· – 应用领域 – 软件技术和软件产品
1.1 计算机技术
1.1.5 中国计算机发展简史 第二代晶体管计算机研制(1965-1972年)
哈军工(国防科大前身)于1965年2 月成功推出了441B晶体管计算机并小 批量生产了40多台。
1.1 计算机技术
1.1.5 中国计算机发展简史
第三代基于中小规模集成电路的计算机研制(1973-80年代初)
第四代基于超大规模集成电路的计算机研制(80年代中期至今)
、
1.1 计算机技术
1.1.1 计算机的发展 计算机的分代 (4)第4代 • CPU:LSI、VLSI(大规模、超大规模集成电路) • 体积更小
(4)第4代 (7•0年速代度中上期千至万今次)/ 秒~数十万亿次/秒 • 软件丰富 • 应用范围扩大:各个领域
1.1计算机技术
1.1.2 计算机的特点
1.1.1 计算机的发展
(1) ENIAC(埃尼阿克) 世界上第一台电子计算机诞生于 1946年,美国宾夕法尼亚大学; (2)规模 18000多个电子管,170平 方米,30吨,功率140千瓦; (3)速度 5000次/秒。
1.1 计算机技术
1.1.1 计算机的发展 • 70多年来发展速度之快大大超出人们的预料: – 性能、体积、价格、··· – 应用领域 – 软件技术和软件产品
1.1 计算机技术
1.1.5 中国计算机发展简史 第二代晶体管计算机研制(1965-1972年)
哈军工(国防科大前身)于1965年2 月成功推出了441B晶体管计算机并小 批量生产了40多台。
1.1 计算机技术
1.1.5 中国计算机发展简史
第三代基于中小规模集成电路的计算机研制(1973-80年代初)
第四代基于超大规模集成电路的计算机研制(80年代中期至今)
最新89S52单片机的结构(共85张PPT课件)
• Keil Software Inc.的uVision2,集成开发环 境或者WAVE编译环境
• 集成C和汇编语言源代码编写. • 编译连接,模拟仿真,输出hex文件. • 支持连接仿真器进行(jìnxíng)在线仿真. • 标准C语言支持. • 支持多级优化 • 支持数百种器件.
第二十五页,共八十五页。
MCS-51系列单片机共有111条指令 按功能可分成5类指令: 数据(shùjù)传送指令(29条) 算术运算指令(24条) 逻辑运算指令(24条) 控制转移指令(17条) 位操作类指令(17条)
第二十八页,共八十五页。来自2. 指令短单字节指令
49条
双字节指令
46条
1、AT89系列指令系统 特 三字节指令
C, /bit C, bit
C, /bit
C, bit
bit, C
rel
bit, rel bit, rel
bit, rel
第四十页,共八十五页。
三、汇编语言程序设计应用(yìngyòng)举例
举例:
设计一个指示器,要求当指示按键 按下后,指示灯发光。
设P1.0口驱动指示灯,P1.1 口作为(zuòwéi)指示按键输入。 电路设计见图
主要 性能: (zhǔyào)
片内存储器包含8KB的FLASH,可在线编程,檫写次数不少于
1000次
256字节片内数据RAM 32根可编程I/0口线 8个中断源、6个中断矢量、两个优先权的中断结构 1个可编程全双工串行接口
3个可编程定时/计数器 两种低功耗模式分别是空闲(kòngxián)模式和掉电模式 具有3级程序锁定位
Rn, #data direct, A
direct, Rn
direct, direct direct, @Ri direct, #data
• 集成C和汇编语言源代码编写. • 编译连接,模拟仿真,输出hex文件. • 支持连接仿真器进行(jìnxíng)在线仿真. • 标准C语言支持. • 支持多级优化 • 支持数百种器件.
第二十五页,共八十五页。
MCS-51系列单片机共有111条指令 按功能可分成5类指令: 数据(shùjù)传送指令(29条) 算术运算指令(24条) 逻辑运算指令(24条) 控制转移指令(17条) 位操作类指令(17条)
第二十八页,共八十五页。来自2. 指令短单字节指令
49条
双字节指令
46条
1、AT89系列指令系统 特 三字节指令
C, /bit C, bit
C, /bit
C, bit
bit, C
rel
bit, rel bit, rel
bit, rel
第四十页,共八十五页。
三、汇编语言程序设计应用(yìngyòng)举例
举例:
设计一个指示器,要求当指示按键 按下后,指示灯发光。
设P1.0口驱动指示灯,P1.1 口作为(zuòwéi)指示按键输入。 电路设计见图
主要 性能: (zhǔyào)
片内存储器包含8KB的FLASH,可在线编程,檫写次数不少于
1000次
256字节片内数据RAM 32根可编程I/0口线 8个中断源、6个中断矢量、两个优先权的中断结构 1个可编程全双工串行接口
3个可编程定时/计数器 两种低功耗模式分别是空闲(kòngxián)模式和掉电模式 具有3级程序锁定位
Rn, #data direct, A
direct, Rn
direct, direct direct, @Ri direct, #data
人工智能在医疗中的应用ppt课件
Mycin系统上下文
PROPCUL SITE
•CURCULS •CURDRGS •OPDRGS •OPERS •PERSON •POSSTHER •PRIORCULS •PRIORDRGS •PRIORORGS
正在从中分离细菌的培养物
目前从培养物中分离出的细菌 PRODGRG
在最I近DE治N疗T过程中病人已服用的抗生素药物
有出人现才使能得做某的些达智连能资芬工深奇作专机。家”都器在难人医以学胜领任域的,手它术的变
得精准而简单,这是计算机科技与生命科学碰 撞出的火花,任何人都不曾想象机器人进入医
学领域后是如此神气。
23
达芬奇机器人
系统结构及特点:
它身高1.8m,拥有“三头四 臂”,身价超过2000万。所谓 三头四臂,是指它拥有3个操 作平台及4只机器手臂。具体 来讲,它主要由3个平台组成:
控制台
25
▪3.配置面板
通过配置面板调节,能为 操作员提供符合要求的更 加细致的图像。
▪ 4.脚踏开关
能够调整焦距、转 换机械臂以及提供 电刀开关
患者车平
这一部分是达芬奇机器人的操作部位,为机械臂和内窥 镜臂提供支撑,和病人直接接触,需要无菌。与之配套 的双极平钳,双关节,能够在360°+180°范围内自由 活动。
18
医疗诊断专家系统
——Mycin非精确推理
精选PPT课件—case1
同时给定两个观察s1和s2 对一个假设的相信和不相信程度的量度计算公式:
MB[h,s1&s2]=
0,
若MD[h,s1&s2]=1
MB[h,s1]+MB[h,s2]*(1-MB[h,s1] , 其它
按只有第二个观察时对h的相 信程度进行调节
人工智能第五章模糊逻辑系统85
(A~ B~) C~ A~ (B~ C~) (A~ B~) C~ A~ (B~ C~)
A~ (B~ C~) ( A~ B~) ( A~ C~) A~ (B~ C~) ( A~ B~) ( A~ C~)
吸收律
A~ A~ B~ A~ A~ A~ B~ A~
a a
;如果用 b a bm am
结果变为
R 1 0.79 0.68 0.58 0.42 0.32 0.11 0.11 0.05 0.05 (1,20) (5,20) (7,20) (9,20) (1,9) (1,7) (5,7) (7,9) (5,9) (1,5)
强截集 弱截集
“单点模糊集合”:若台集仅为一个点,且该点隶属度为1
2019/11/20
16
三、模糊集合的基本运算
1、相等 :
A~ F (U ) B~ F (V )
各元素的隶属度分别相等
A~ (u) B~ (u)
2、包含:
A~ (u) B~ (u)
A~包含于B~
2019/11/20
x1
x2
x3
x4
x5
A~ (0.85,0.75,0.98,0.30,0.60)
2019/11/20
13
2、论域是离散无限域
扎德表示法:
可数:
A~
A~(ui
)
A~(ui
)
A~(ui )
1
不可数: A~
ui A~(u)
1
ui
1 ui
U u
3、论域是连续域
A~ (B~ C~) ( A~ B~) ( A~ C~) A~ (B~ C~) ( A~ B~) ( A~ C~)
吸收律
A~ A~ B~ A~ A~ A~ B~ A~
a a
;如果用 b a bm am
结果变为
R 1 0.79 0.68 0.58 0.42 0.32 0.11 0.11 0.05 0.05 (1,20) (5,20) (7,20) (9,20) (1,9) (1,7) (5,7) (7,9) (5,9) (1,5)
强截集 弱截集
“单点模糊集合”:若台集仅为一个点,且该点隶属度为1
2019/11/20
16
三、模糊集合的基本运算
1、相等 :
A~ F (U ) B~ F (V )
各元素的隶属度分别相等
A~ (u) B~ (u)
2、包含:
A~ (u) B~ (u)
A~包含于B~
2019/11/20
x1
x2
x3
x4
x5
A~ (0.85,0.75,0.98,0.30,0.60)
2019/11/20
13
2、论域是离散无限域
扎德表示法:
可数:
A~
A~(ui
)
A~(ui
)
A~(ui )
1
不可数: A~
ui A~(u)
1
ui
1 ui
U u
3、论域是连续域
AI机器人人工智能PPT模板
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04
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市场占有率
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A
B
C
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A1 B1 C1
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人工智能的发展和应用ppt课件
LOREM IPSUM DOLOR
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人工智能的工程应用
智能视频监控系统采用图像处理、模式识别和计算机视
觉技术,通过在监控系统中增加智能视频分析模块,借
助计算机强大的数据处理能力过滤掉视频画面无用的或
运用人工智能技术,美国陆军正在将视频游戏提 升到一个新的水平,创造了有成百上千完全开发 好的角色居住的虚拟社区。通过结合计算机游戏 技术,少数娱乐型行业的创造能力和一些非常聪 明的研究工程师的专业知识,这些训练工具能被
精确制导导弹
无人驾驶机
无人驾驶坦克
无人操纵火炮
智能鱼雷
精品课件
自主多用智能作战的机器人
未来人工智能的一些应用方向
机器视觉,就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉
人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征
系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和 CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图 像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数
干扰信息、自动识别不同物体,分析抽取视频中关键有 用信息,快速准确的定位事故现场,判断监控画面中的 异常情况,并以最快和最佳的方式发出警报或出发其他 动作,从而有效进行事前预警,事中处理,事后及时取 证的全自动,全天候的实时监控。
用来训练传统作战技能,以及演练新技能。 精品课件
智能与武器的结合 LOREM IPSUM DOLOR
精品课件
人工智能打败人类
1997年,美国IBM
人工智能现状与未来PPT课件
深度学习算法简介:感知器
• 是一个由线性阈值元件组成的单层(或多层)神经元的神经网络 • 当输入的加权和大于或等于阈值时,输出为1,否则为0 • 模型假定神经元中间的耦合程度(即加权系数W)可变,这样,该模型可以学习
• 当感知器用于两类模式的分类时,相当于在高维样本空间中,用一个超平面将两类样本分开 • 神经网络的学习过程就是神经网络参数的设定过程 • 一个神经元网络结构确定之后,需要对一系列参数(权重、阈值等)进行有效的设定。这个过
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)
蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
信息物联系统
18世纪末
20世纪初
1970年代初
程叫做学习或训练过程,此时的方法叫学习算法
深度学习的训练方法
监督学习
通过已有的训练样本(即已知数据以 及其对应的输出)训练得到一个最优 模型(这个模型属于某个函数的集合, 最优则表示在某个评价准则下是最佳 的),再利用这个模型将所有的输入 映射为相应的输出,对输出进行简单 的判断从而实现分类的目的,从而也 就具有了对未知数据进行分类的能力
• 进一步运用CNN,开发出 LeNet-5用于读取银行支票
上的手写数字,这个支票
识别系统在九十年代末占
据了美国接近20%的市场
深度学习的训练方法
• Hinton in ImageNet
• 比赛
• 140万图像, • 1000类
人工智能系统的技术架构
人工智能.ppt
2020/10/23
图的搜索技术: ➢盲目搜索技术 ➢启发式搜索技术
差别: ✓选取待扩展节点的规则不同
2020/10/23
盲目搜索技术
宽度优先:先扩展出来的节点优先(OPEN 为队 列)
深度优先:后者扩展出来的节点优先(OPEN 为 堆栈) ,有深度限制
代价优先:到起始节点代价小的节点优先 ( OPEN 为线性表)
定理证明的过程、编写简单的Prolog程序
2020/10/23
本课程的三大部分:
➢问题求解 ➢谓词逻辑 ➢计算智能
2020/10/23
2020/10/23
消解原理的应用: ➢定理的证明(前提结论) ➢回答问题
Visual Prolog语言
2020/10/23
要求掌握的算法: ✓ 图的宽度优先、深度优先、代价优先、有序搜
索算法 ✓ 与或树的宽度优先、深度优先搜索算法 ✓ 博弈树的极大极小过程 ✓ 谓词公式化成子句集、合一算法、消解原理、
用倒推的方法(自己下的棋取大者,对手下 的棋取小者)计算出其余各层节点的静态估 计函数值,最后决定走哪一步棋
2020/10/23
-剪枝过程:用深度优先策略来扩展节点,同 时进行函数值的倒推,省去某些比当前结果更差 的棋局
2020/10/23
4 谓词逻辑法与消解原理 ➢谓词公式化成子句集(九步) ➢合一算法求出最一般的合一者(mgu) ➢消解原理
2020/10/23
启发式搜索技术 有序算法:估价函数值小的节点优先 A*算法:估价函数值小的节点优先,启发函
数以最佳启发函数为上界,即 h(n) ≤ h*(n)
2020/10/23
2 问题归约法,与或树和与或图搜索技术 问题归约法表示问题的关键:原始问题、本原问题、
图的搜索技术: ➢盲目搜索技术 ➢启发式搜索技术
差别: ✓选取待扩展节点的规则不同
2020/10/23
盲目搜索技术
宽度优先:先扩展出来的节点优先(OPEN 为队 列)
深度优先:后者扩展出来的节点优先(OPEN 为 堆栈) ,有深度限制
代价优先:到起始节点代价小的节点优先 ( OPEN 为线性表)
定理证明的过程、编写简单的Prolog程序
2020/10/23
本课程的三大部分:
➢问题求解 ➢谓词逻辑 ➢计算智能
2020/10/23
2020/10/23
消解原理的应用: ➢定理的证明(前提结论) ➢回答问题
Visual Prolog语言
2020/10/23
要求掌握的算法: ✓ 图的宽度优先、深度优先、代价优先、有序搜
索算法 ✓ 与或树的宽度优先、深度优先搜索算法 ✓ 博弈树的极大极小过程 ✓ 谓词公式化成子句集、合一算法、消解原理、
用倒推的方法(自己下的棋取大者,对手下 的棋取小者)计算出其余各层节点的静态估 计函数值,最后决定走哪一步棋
2020/10/23
-剪枝过程:用深度优先策略来扩展节点,同 时进行函数值的倒推,省去某些比当前结果更差 的棋局
2020/10/23
4 谓词逻辑法与消解原理 ➢谓词公式化成子句集(九步) ➢合一算法求出最一般的合一者(mgu) ➢消解原理
2020/10/23
启发式搜索技术 有序算法:估价函数值小的节点优先 A*算法:估价函数值小的节点优先,启发函
数以最佳启发函数为上界,即 h(n) ≤ h*(n)
2020/10/23
2 问题归约法,与或树和与或图搜索技术 问题归约法表示问题的关键:原始问题、本原问题、
lar教学课件ppt
缺点
LAR技术的投资成本较高,开发和维护需要专业技术人员,操作和维护比较复 杂,对实验室样品有一定的限制,对实验室环境有要求,需要一定的学习和 培训等。
03
lar应用案例分析
lar应用案例介绍
案例一:智慧政务 案例二:智能制造
案例三:智慧旅游
lar应用案例分析一:智慧城市
背景介绍
lar在智慧城市建设中的应用
促进智慧城市产业发展和升级
lar技术可以促进智慧城市产业发展和升级,推动智慧城市相关产业的快速发展,提高城 市经济的竞争力和可持续性。
提升城市居民生活品质
通过智能化管理和监测,改善城市环境和公共安全,提升城市居民生活品质和幸福感。
lar技术应用前景展望
未来发展方向
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展, lar技术未 来将朝着更加智能化、自主化、集成化和网络化方向发 展。
大数据
大数据技术可以收集和分析大量的数据,为Lar 系统提供更全面的信息输入和更精准的决 策支持。
云计算
云计算技术可以实现Lar 系统的弹性扩展和动态调整,提高系统的可维护性和可用性。
lar未来发展趋势
01
边缘计算
随着IoT 设备的普及,未来Lar 系统将更多地采用边缘计算技术,以
实现更快速的数据处理和响应。
lar教学课件ppt
xx年xx月xx日
目录
• lar基本概念及发展历பைடு நூலகம் • lar技术详解 • lar应用案例分析 • lar前沿技术及未来发展 • 结论与总结
01
lar基本概念及发展历程
lar基本概念
自我复制
Lar是指能在宿主细胞内复制和扩增的裸露病毒粒子,不形成 包膜或病毒颗粒,因此与一般的病毒不同。
LAR技术的投资成本较高,开发和维护需要专业技术人员,操作和维护比较复 杂,对实验室样品有一定的限制,对实验室环境有要求,需要一定的学习和 培训等。
03
lar应用案例分析
lar应用案例介绍
案例一:智慧政务 案例二:智能制造
案例三:智慧旅游
lar应用案例分析一:智慧城市
背景介绍
lar在智慧城市建设中的应用
促进智慧城市产业发展和升级
lar技术可以促进智慧城市产业发展和升级,推动智慧城市相关产业的快速发展,提高城 市经济的竞争力和可持续性。
提升城市居民生活品质
通过智能化管理和监测,改善城市环境和公共安全,提升城市居民生活品质和幸福感。
lar技术应用前景展望
未来发展方向
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展, lar技术未 来将朝着更加智能化、自主化、集成化和网络化方向发 展。
大数据
大数据技术可以收集和分析大量的数据,为Lar 系统提供更全面的信息输入和更精准的决 策支持。
云计算
云计算技术可以实现Lar 系统的弹性扩展和动态调整,提高系统的可维护性和可用性。
lar未来发展趋势
01
边缘计算
随着IoT 设备的普及,未来Lar 系统将更多地采用边缘计算技术,以
实现更快速的数据处理和响应。
lar教学课件ppt
xx年xx月xx日
目录
• lar基本概念及发展历பைடு நூலகம் • lar技术详解 • lar应用案例分析 • lar前沿技术及未来发展 • 结论与总结
01
lar基本概念及发展历程
lar基本概念
自我复制
Lar是指能在宿主细胞内复制和扩增的裸露病毒粒子,不形成 包膜或病毒颗粒,因此与一般的病毒不同。
AI人工智能课件例题综合
Copyright © 2015 LH. All rights reserved.
语义网络法
例如:用语义网络表示 王强是理想公司的经理; 理想公司在中关村; 王强28岁。
Located -atWork-for Headship
中关村
理想公司
王强AgeFra bibliotek经理28岁
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A B C D 教师、高; 教师、低; 学生、高; 学生、低
A
State
B
State
C
State
D
State
与
或 教师 学生 高 或 低
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语义网络法
连接词和量词的表示
蕴含的表示:通过增加蕴含关系节点来实现。在蕴含关系中,有 两条指向蕴含节点的弧,一条代表前提条件(Antecedent) ,标记 为ANTE;另一条代表结论(Consequence) ,标记为CONSE
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谓词逻辑法
谓词公式
用谓词公式表示知识时,需要首先定义谓词,然后再 用连接词把有关的谓词连接起来,形成一个谓词公式 表达一个完整的意义。
例1:设有下列知识 ①刘欢比他父亲出名。 ②高扬是计算机系的一名学生,但他不喜欢编程 。 ③任何整数或者为正或者为负。 为了用谓词公式表示上述知识,首先需要定义谓词:
动物能运动、会吃。 鸟是一种动物,鸟有翅膀、会飞。 鱼是一种动物,鱼生活在水中、会游泳。
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什么是人工智能?
• 几位著名的人工智能方面的科学家分别 在不同的年代对人工智能给出的定义:
• 1981年 A.Barr 和 Feiganbum.E “人工智能是计算机科学的一个分支,
它关心的是设计智能计算机系统,该系 统具有我们通常与人的行为相联系的智 能特征,如了解语言、学习、推理、问 题求解等等”。
什么是人工智能?
• 什么是人的智能?什么是人工智能? 人的 智能与人工智能有什么区别和联系?
我们首先看看什么是信息。信息与物质及 能量构成整个宇宙。
• 为了了解人工智能,先熟悉一下与它有 关的一些概念,这些概念涉及到信息、 认识、知识、智力、智能。不难看出, 这些概念在逐步贴近人工智能。
什么是人工智能?
• 课程名称:人工智能 • • 学时:12×3=36 • • 授课对象:硕士研究生 • • 学习方法:授课与自学相结合 • • 考核:平时50%考查50%
人工智能
• 课程的特点:理论性、抽象性比较强
• 参考书: • 人工智能原理 朱福喜等 武汉大学出版社 2002年 • 人工智能原理与应用 张仰森 高等教育出版社
• 我们首先看看什么是信息。信息与物质 及能量构成整个宇宙。
• 人们不能直接认识物质和能量,而是通 过物质和能量的信息来认识它们。
• 人的认识过程为:信息经过感觉输入到 神经系统,再经过大脑思维变为认识。
什么是人工智能?
• 认识就是用符号去整理研究对象,并确 定其联系。由认识可以继续探讨什么是 知识、什么是智力。
什么是人工智能?
• Michael和Nilsson关于人工智能的定 义引出了科学人工智能和工程人工 智能的概念。
• 科学人工智能的目的是发展概念和 词汇,以帮助我们了解人和其他动 物的智能行为。
什么是人工智能?
• 工程人工智能研究的是建立智能机器的概念、理 论和实践。例如:
u 专家系统:在专门的领域(医疗、探矿、财务等 领域)内的咨询服务系统。
• 知识是用人们对于可重复信息之间的联 系的认识,知识也就是被认识了的信息 和信息之间的联系,它是信息经过加工 整理、解释、挑选和改造而形成的。
什么是人工智能?
关于智力,科学家们有不同的定义: • Wisterw: 智力是个体对生活中新问
题和新条件的心理上的一般适应能 力。 • Terman: 智力是抽象思维的能力。 • Buckinghan: 智力是学习的能力。
什么是人工智能?
• Storddard:智力是从事艰难、复杂、 抽象、敏捷和创造性地活动以及集 中能力和保持情绪稳定的能力。
• Piaget:智力的本质就是适应,使个 体与环境取得平衡。
• Guilford:智力是对信息进行处理的 能力。
什么是人工智能?
• 总而言之, 智力看作个体的各种认识能力 的综合,特别强调解决新问题的能力, 抽象思维、学习能力、对环境适应能力。
2004年 • 人工智能教程 王士同 电子工业出版社 2001年 • 人工智能原理与应用 王文杰等 人民邮电出版社
2004年 • 。。。。。。
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”。
AI的产生及主要学派
•人工智能作为一门学科而出现的突出标志 是:1956年夏,在美国达特茅斯 ( Dartmouth) 大 学 由 当 时 美 国 年 轻 的 数 学 家 John-McCarthy 和 他 的 朋 友 明 斯 基 ( Minsky )、纽维尔(Newell)、西蒙 ( Simon)、 香 侬 ( Shannon)、 塞 缪 尔 (Saumel)、莫尔(More)等数学、心理 学、神经学、信息论、计算机科学方面的 学者,举办了一个长达2个月的研讨会。
1.2 AI的产生及主要学派
• AI的起源可以追溯到丘奇(Church)、图 灵(Turing)和其他一些学者关于计算本 质的思想萌芽。早在20世纪30年代,他们 就开始探索形式推理概念与即将发明的计 算机之间的联系,建立起了关于计算和符 号在计算机产生之前,丘奇和图灵就 已发现,数值计算并不是计算的主要 方面,被称为“人工智能之父”的图 灵,不仅仅创造了一个简单的非数字 计算模型,而且直接证明了计算机可 能以某种智能的方式进行工作,这就 是人工智能的思想的萌芽。
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。
• 有了知识和智力的定义后,一般将智能 定义为:智能 = 知识集 + 智力。所以智 能主要指运用知识解决问题的能力, 推理、 学习和联想是智能的重要因素。
什么是人工智能?
• 至于人工智能,其英文是Artificial Intelligence, 简 称 AI。 字 面 上 的 意 义是智能的人工制品。它是研究如 何将人的智能转化为机器智能,或 者是用机器来模拟或实现人的智能。
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
“人工智能是研究智能行为的科学。人工智 能有两个分支,一个为科学人工智能, 一个为 工程人工智能。”
u 自然语言处理:在有限范围内的问题回答系统。 u 程序验证系统:通过定理证明途径验证程序的正
确性。 u 智能机器人:人工智能研究计算机视觉和智能机。
什么是人工智能?
• 人工智能似乎还有一个比较模糊的定义, 那就是“如果某个问题在计算机上没有解 决,那么这个问题就是人工智能问题”, 因为一旦解决了的某个问题,也就有了解 决这个问题的模型或算法,因而也就划分 到某个学科或某个学科的分支去了。因此, 从某种意义上讲,人工智能永远是一个深 奥而永无止境的追求目标。