人工智能课件PPT模板
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人工智能演示文稿(共35张PPT)
Environment: Patient, hospital, staff 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
➢ 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
➢ 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
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。
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》大学课件PPT
《人工智能》大学 课件
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 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。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 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。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
人工智能简介-课件(PPT演示)
11
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 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。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
16
知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 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。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
16
知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
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
人工智能ppt课件模板
伦理与法规
道德与价值观：人工智能需要遵循道德和价值观，避免产生负面影响
04
安全与责任：人工智能需要确保安全，并明确责任归属，防止事故发生
03
公平与公正：人工智能需要确保公平和公正，避免歧视和不平等对待
02
隐私保护：人工智能需要遵守严格的隐私保护法规，防止数据滥用
01
人工智能的挑战与机遇
4
数据安全与隐私保护
01
数据安全：保护数据免受未经授权的访问、篡改、泄露和破坏
02
隐私保护：确保个人隐私不受侵犯，防止数据滥用
03
法律法规：制定和完善相关法律法规，保障数据安全和隐私保护
04
技术措施：采用加密、去标识化等技术手段，确保数据安全和隐私保护
05
企业责任：企业应承担数据安全和隐私保护的责任，加强内部管理，提高员工意识
人工智能与人类工作关系
01
挑战：人工智能可能取代部分人类工作，导致失业问题
02
机遇：人工智能可以提高工作效率，创造新的就业机会
03
合作：人工智能可以帮助人类完成复杂、重复性工作，提高工作质量
04
学习：人工智能可以促进人类学习新知识、新技能，提高自身竞争力
社会伦理与法规挑战
数据隐私与安全：保护用户隐私和数据安全，防止数据泄露和滥用
01
公平与歧视：确保AI系统公平对待不同群体，避免歧视和不平等对待
02
责任与监管：明确AI系统的责任归属，制定相应的法律法规进行监管
03
道德与价值观：确保AI系统符合社会道德和价值观，避免产生负面影响
04
谢谢观看！
汇报人
人工智能
பைடு நூலகம்
01.
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
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。同时，人工智能的发展也将带来一些挑战和问题， 如数据安全、隐私保护、伦理道德等，需要我们在发展 过程中加以关注和解决。
第三次浪潮（21世纪初至今）
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。
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。
隐私权和商业利益的平衡 在AI应用中，隐私权与商业利益之间往往存在冲突，如何 平衡二者关系，确保个人隐私得到尊重和保护，是一个亟 待解决的问题。
算法偏见和歧视现象剖析
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见，导致AI算法在决策时也可能产生偏 见，如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现 象的出现。
2023
PART 06
人工智能伦理、法律与社 会影响
REPORTING
数据隐私保护问题探讨
数据收集和使用透明度不足
很多AI系统需要大量用户数据来训练和改进，但数据的收 集和使用过程往往缺乏透明度，容易引发隐私泄露问题。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据，如个人身份信息、健康 记录等，一旦数据泄露或被滥用，将对个人隐私造成严重 威胁。
(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(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
04
发展趋势：深度学习、强化学习、迁移学习等
深度学习
神经网络：模拟 人脑神经元结构， 实现多层次的信
息处理
卷积神经网络： 用于图像识别和 处理，提取特征
循环神经网络： 用于序列数据处 理，如语音识别 和自然语言处理
生成对抗网络： 用于生成新的数 据，如图像生成
和文本生成
自然语言处理
01 自然语言处理的定义：让计算机能够理解、 处理和生成人类语言
人工智能
演讲人
目录
01 人 工 智 能 的 发 展 历 程 03 人 工 智 能 的 应 用 场 景
02 人 工 智 能 的 技 术 原 理 04 人 工 智 能 的 未 来 趋 势
1
人工智能的发展历 程
起源
01
02
03
04
05
06
1956年， 1960年代，
达特茅斯会 人工智能研
议首次提出 究进入黄金
“人工智能”
时期
概念
1970年代， 人工智能研 究陷入低谷
1980年代， 专家系统ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 为人工智能 研究的主流
1990年代， 机器学习成 为人工智能 研究的重要
方向
21世纪， 深度学习技 术的发展推 动了人工智
能的复兴
关键技术突破
1956年，达特茅斯会议首次提出“人工智能” 概念
1980年代，专家系统、神经网络等技术取得 重要进展
技术的发展和应用
THANKS
汇报人
03
智能家电：通过语音或手机控制家电的开关和运行状态
04
智能环境：通过传感器监测室内温度、湿度、空气质量等，自动调节室内环境
金融服务
01 风险评估：利用人工智
人工智能ppt课件模板
迁移学习：将知识从一个领域迁 移到另一个领域，实现自主学习
跨界融合
人工智能与医 疗：智能诊断、 智能手术、智 能药物研发等
人工智能与教 育：智能教学、 智能辅导、智 能评估等
人工智能与金 融：智能投资、 智能风控、智 能客服等
人工智能与交 通：智能驾驶、 智能导航、智 能调度等
人工智能与制 造业：智能生 产、智能质检、 智能物流等
技术瓶颈
01
计算能力：需要强大的计算能力来支持复杂的算法和数据处理
02
数据瓶颈：需要大量的高质量数据来训练和优化模型
03
模型瓶颈：需要设计更先进的模型和算法来提高性能和准确性
04
应用场景瓶颈：需要找到合适的应用场景来发挥人工智能的优势
社会影响
01
提高生产效率：人工智能技 术可以降低生产成本，提高 生产效率
02
法律法规对人 工智能技术的 监管和限制
03
人工智能技术 在隐私保护、 数据安全等方 面的法规要求
04
人工智能技术 在知识产权保 护方面的法规 要求
05
人工智能技术 在伦理道德方 面的法规要求
THANK YOU
汇报人
1957年，罗森布 拉特发明感知机， 开启人工智能研究
1973年，詹姆 斯·莱特希尔提出 “专家系统”概念
1981年，日本研 制出第一台人形机 器人WABOT-1
关键事件
1956年，达特茅 斯会议，人工智能 概念诞生
1968年，斯坦福 研究所，第一个人 工智能程序 SHRDLU诞生
1980年，日本第 五代计算机计划， 推动人工智能发展
1997年，IBM深 蓝计算机，战胜国 际象棋冠军
2011年，IBM Watson计算机， 在智力问答节目 Jeopardy!中获胜
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。
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
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什么是人工智能
Your life can be enhanced, and your happiness enriched, when you choose to change your perspective.
人工+智能=人工智能
”人工”比较好理解，争议性也不大。有时我 们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人 自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能 的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就 是通常意义下的人工系统。
什么是人工智能
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这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工 系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些 智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能
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。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想， 未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”
学习
规划
思考
推理
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。 可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超 出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智 能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。 必从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、 灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科 学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它 们将互相促进而更快地发展。
尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义
人工智能是关于知识的学科一一怎样表示知 识以及怎样获得知识并使 用知识的科学。
而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:
人工智能就是研究如何使计算机去做过去 只有人才能做的智能工作。
PA R T. 0 2
对生活的影响
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对生活的影响
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在安德森癌症中心这一全球最好的肿瘤医院里， 有一个超级“助理医生” 一一“沃森”，它是一台超级计算机。“沃森”就像躺在口袋里的专家， 医生在它的界面中输入病人的信息，几秒钟之内，它就会结合最新研究为 病人量身定制出多种诊疗方案，供医生参考。“沃森”能力超强:30个医生 夜以继日做上一个月的研究，它9分钟就能搞定; 它15秒就能吃透的病，人 类医生即使每天看150份病人的资料，也要花费一万个星期。
对生活的影响
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人工智能对自然科学的影响 在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，Ai带来的帮助 不言而喻。更重要的是，Ai反过来有助于人类最终认识自身 智能的形成。
对生活的影响
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人工智能对智能经济的影响 专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益，AI也促进 了计算机工业网络工业的发展，但同时，也带来了劳务就业 问题。
人工智能对智能社会的影响 AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏逐步发展 为更高智能的交互式化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能 应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
人工智能课件 PPT模板
人工智能/智能机器人/未来科技/工作总结
汇报人：XXX
人工智能将引领下一波计算浪潮。与 之前的重大转型类似，仍智能将构建
出更加美好的时间
人工智能时代 已经来临
人工智能的潜力将大大激发，为企业 和社会创造更积极的影响
CONTENT
目
1. 什么是人工智能
录
2. 对生活的影响
3. 人工智能的应用
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它 诸如意识(CONSCIOUSNESS)、自我( SELF)、思维 (MIND) (包括无意识的思维 (UNCONSCIOUS_MIND) )等等问题。人唯一了解 的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
什么是人工智能
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4. 主要成果
PA R T. 0 1
什么是人工智能
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什么是人工智能
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