人工智能机器学习ppt课件
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人工智能课件 -07.机器学习
第五节 类比学习
类比推理形式的说明 设有两个具有相同或相似的论域：源域S和目标域T，
且已知S中的元素a和T中的元素b具有相似的属性P，即 P(a) ≌ P(b)，a还具有属性Q，即Q(a)。根据类比推理， b也具有属性Q。即
P(a)∧Q(a), P(a) ≌ P(b) |- Q(b)Q(a)
第五节 类比学习
第四节 归纳学习
2、联想归纳 若已知两个事物a与b有n个属性相似或相同，即 a具有属性P1，b具有属性P1 a具有属性P2，b具有属性P2 …… a具有属性Pn，b具有属性Pn
发现a具有属性Pn+1，则当n足够大时，可归纳出： b也具有属性Pn+1
的结论。
第四节 归纳学习
3、类比归纳 设A、B分别是两类事物的集合：
类比推理是在两个相似域之间进行的：一个是已认识的域， 称为源域，记为 S；另一个是当前尚未完全认识的域，称为 目标域，记为T。类比推理的目的就是从S中选出与当前问题 最近似的问题及其求解方法来求解当前的问题，或者建立起 目标域中已有命题间的联系，形成新知识。
设S1、T1分别表示 S 与 T 中的某一情况，且S1与T1相似， 再假设S2与S1相关，则由类比推理可推出T中的T2,且T2与S2 相似。
第四节 归纳学习
5、消除归纳
当我们对某个事物发生的原因不清楚时，通常会作一
些假设，这些假设之间是析取关系。以后，随着对事物
Байду номын сангаас
认识的不断深化，原先作出的某些假设有可能被否定，
经过若干次否定后，剩下的就可作为事物发生的原因。
这样的思维过程称为消除归纳。
已知：
A1 V A2 V … V An ~A1 ~Ai
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。
第9课人工智能中的机器学习课件(共16张PPT)八下信息科技浙教版(2023)
二、有监督学习与无监督学习
机器学习的方法主要有：有监督学习和无监督学习。有监督学习要拿一组已经知道类别的数据，即带标签的数据进行学习，之后再利用学习得到的知识去对新的数据进行判断。
三、机器学习的应用
生活中有很多关于机器学习的应用，可能大家正在以某种方式使用它，但却不知道它的存在。例如：虚拟个人助理、智能客服、垃圾邮件过滤等。
人工智能中的机器学习
浙教版八年级下册
第9课 人工智能中的机器学习
学习目标
通过对机器学习的案例探究和应用体验，初步理解机器学习的基础原理和方法。
探究
1.人工智能的学习能力会超过人类的学习能力吗?2.如何让人工智能客服更加聪明，不会答非所问?
建构
机器学习可以使计算机模拟或者实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。从人工智能诞生之初，人们就希望计算机能够像人一样，可以从获取的信息和过往的经验中学习，能实现自我学习与提高能力，从而解决实际问题。
同学们再见！
授课老师：课件创作组
时间：2024年9月1日
一、机器学习的基本原理
在传统计算机编程中，一般是通过程序明确告诉计算机每一步应该做什么。在机器学习中，没有给计算机明确详细的指令，仅给了数据和算法模型，让机器研究问题、解决问题，从而让机器能够适应新问题、不断进化和持续学习。
一、机器学习的基本原理
机器学习是一种基于机器学习模型的计算机程序，通过对大量的数据和经验进行学习，以获得、改善或逼近问题求解模型；随着训练量的增加，能够在遇到错误时进行自我校正，从中获取规律，最后找到解决某类问题的一个最合适的模型。举例来说，在识别一张图片内容是否为猫的机器学习系统中，首先需要输入大量的猫图片，经过对猫特征进行学习后，具有识别图片内容是否为猫的能力，就说明该机器已经学成了一个判断图片内容是否为猫的模型。
《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 。
(完整版)人工智能介绍PPT课件全
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。
Machine learning
Computer vision
1956年,塞缪尔在IBM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。
1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机（LT)的 数学定理证明程序。
1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
• 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。
Machine learning
Computer vision
1956年,塞缪尔在IBM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。
1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机（LT)的 数学定理证明程序。
1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
人工智能机器学习课件
20世纪80年代，机器学习成为了一个独立的学科领域， 并出现了许多经典的机器学习算法，如决策树、支持 向量机、朴素贝叶斯等。
进入21世纪后，随着大数据和深度学习技术的快速发 展，机器学习得到了广泛的应用和推广，成为了人工
智能领域最热门的研究方向之一。
机器学习的应用领域
计算机视觉
自然语言处理
数据挖掘
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
模型鲁棒性
模型对输入数据的微小变化应具有一定的稳定性， 以保证泛化能力。
迁移学习能力
将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务 上的能力，有助于提高模型泛化性。
计算资源与效率问题
计算资源需求
深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能计算机、 GPU和TPU等。
模型训练时间
大型模型训练时间长，需要优化算法和分布式计算等技术来提高效 率。
详细讲解协同过滤、内容推荐、 混合推荐等推荐算法的原理和实
现。
实例分析
阐述用户画像的构建方法和精准 营销的策略，包括用户分群、个
性化推荐等。
用户画像与精准营销
介绍推荐系统的评估指标和优化方 法，如准确率、召回率、F1值等， 以及A/B测试等实验设计方法。
推荐系统评估与优化
通过具体案例，如电商推荐系统、 广告投放系统等，展示机器学习在 推荐系统与精准营销领域的实践应 用。
进入21世纪后，随着大数据和深度学习技术的快速发 展，机器学习得到了广泛的应用和推广，成为了人工
智能领域最热门的研究方向之一。
机器学习的应用领域
计算机视觉
自然语言处理
数据挖掘
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
模型鲁棒性
模型对输入数据的微小变化应具有一定的稳定性， 以保证泛化能力。
迁移学习能力
将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务 上的能力，有助于提高模型泛化性。
计算资源与效率问题
计算资源需求
深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能计算机、 GPU和TPU等。
模型训练时间
大型模型训练时间长，需要优化算法和分布式计算等技术来提高效 率。
详细讲解协同过滤、内容推荐、 混合推荐等推荐算法的原理和实
现。
实例分析
阐述用户画像的构建方法和精准 营销的策略，包括用户分群、个
性化推荐等。
用户画像与精准营销
介绍推荐系统的评估指标和优化方 法，如准确率、召回率、F1值等， 以及A/B测试等实验设计方法。
推荐系统评估与优化
通过具体案例，如电商推荐系统、 广告投放系统等，展示机器学习在 推荐系统与精准营销领域的实践应 用。
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课件免费
02
机器学习与深度学习
机器学习原理及算法
原理
机器学习是一种通过计算机程序从数据中自动提取知识、提 升性能和完成任务的学科。它基于对数据的统计规律进行分 析，通过算法对模型进行训练和优化，从而实现对未知数据 的预测和分析。
算法
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随 机森林、支持向量机等。这些算法通过对数据的特征进行提 取和选择，建立模型并优化模型参数，从而提高模型的预测 精度和泛化能力。
03
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理原理及技术
自然语言处理定义
自然语言处理是一门研究如何使 计算机理解和生成人类语言的学
科。
自然语言处理原理
自然语言处理主要基于语言学、 计算机科学和人工智能等领域的 知识，通过分析语言的语法、语 义和上下文等信息，实现对自然
语言的理解和生成。
自然语言处理技术
05
人工智能的伦理与法律问题
人工智能的伦理问题
人工智能的道德决策
01
如何确保人工智能在决策过程中遵循道德原则，避免偏见和歧
视。
人工智能与人类价值观
02
人工智能的发展是否符合人类的价值观，如何平衡人工智能的
创新与人类道德伦理的关系。
人工智能对人类劳动力的影响
03
人工智能的发展可能导致部分职业的消失，如何应对由此带来
的社会和经济问题。
人工智能的隐私与安全问题
人工智能的数据隐私
人工智能需要大量的数据来训练模型，如何保护个人隐私，避免 数据被滥用。
人工智能的安全漏洞
随着人工智能技术的广泛应用，如何防范和应对网络攻击、病毒等 安全问题。
人工智能的失误和事故
如何确保人工智能系统的稳定性和安全性，避免因失误和事故造成 的不良影响。
《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
人工智能机器学习 ppt课件
阿法狗走的是通用学习的道路。它的估值函数，
不是专家攻关捣哧出来的。它的作者只是搭了一个 基本的框架（一个多层的神经网络），除了围棋最 基本的规则外，没有任何先验知识。你可以把它想 象成一个新生儿的大脑，一张白纸。然后，直接用 人类高手对局的3000万个局面训练它，自动调节它 的神经网络参数，让它的行为和人类高手接近。这 样，阿法狗就具有了基本的棋感，看到一个局面大 致就能知道好还是不好。
✓ 统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习 问题：分类，聚类，回归
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的定义
✓ 西蒙（Simon,1983）：学习就是系统中的适应性变化， 这种变化使系统在重复同样工作或类似工作时，能够 做得更好。
✓ 明斯基（Minsky,1985）：学习是在人们头脑里（心理 内部）有用的变化。
❖ 学习系统的基本结构
环境
学习
知识库
执行
❖ 影响学习系统设计的要素
✓ 环境：环境向系统提供信息的水平（一般化程度）和 质量（正确性）
✓ 知识库：表达能力，易于推理，容易修改，知识表示 易于扩展。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
Artificial Intelligence (AI)
第七章：机器 学习
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋 棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱， 从而获得了在盘面上如何落子的直觉。
人工智能与机器学习深度解析PPT
应用场景：预测房 价、股票市场、疾 病诊断、推荐系统 等
优点：模型准确度 高，可解释性强
缺点：需要大量标 注数据，可能存在 过拟合问题
聚类算法：将数 据分为不同的组
或簇，如Kmeans、 DBSCAN等
降维算法：将高 维数据转换为低 维数据，如PCA、
LDA等
关联规则挖掘： 发现数据中的关
联关系，如 Apriori、FP-
卷积神经网络在实际应用中取 得了显著的效果，如人脸识别、
目标检测和图像分类等。
循环神经网络（RNN）是 一种能够处理序列数据的
神经网络模型
RNN的主要特点是具有记 忆功能，可以记住过去的
信息
RNN的应用场景包括语音 识别、自然语言处理、时
间序列预测等
RNN的常见类型有长短时 记忆网络（LSTM）、门 控循环单元（GRU）等
原理：通过分析 数据，找出规律， 然后利用这些规 律进行预测或决 策
监督学习：通过 已知的输入和输 出数据，训练模 型
无监督学习：通 过分析数据，找 出隐藏的结构或 模式
监督学习：通过已知的输入和输出数据，学习建立模型 无监督学习：通过无标签的数据，学习建立模型 半监督学习：结合监督学习和无监督学习，提高模型的泛化能力 强化学习：通过与环境交互，学习如何实现目标
单击添加项标题
1990年代：基于贝叶斯网络的概率推理
单击添加项标题
2010年代：深度学习的兴起和广泛应用
单击添加项标题
1960年代：基于规则的专家系统
单击添加项标题
1980年代：基于神经网络的深度学习
单击添加项标题
2000年代：基于核方法的支持向量机
添加 标题
医疗领域：辅助诊断、药物研发、 智能手术等
人工智能PPT课件专用版高清版
常用算法
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
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。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
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。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
人工智能-7机器学习方法.ppt
使用more_general_than偏序的搜索算法
从H中最特殊假设开始，然后在假设覆盖正例 失败时将其一般化
Find-S算法 1. 将h初始化为H中最特殊假设 2. 对每个正例x
对h的每个属性约束ai 如果x满足ai ,那么不做任何处理 否则 将h中ai替换为x满足的另一个更一般约束 3. 输出假设h
如“麻雀会飞”,“燕子会飞”等归纳“鸟会飞(鸵鸟不会飞)”.
归纳学习依赖于经验数据,因此又称为经验学习. 归纳学习的基本操作：泛化，例化；
泛化- 扩展一假设的语义信息，使其能包含更多的正 例，应用于更多的情况; 例化-用于限制概念描述的应用范围。
归纳学习方法
实例空间
选择例子 (例化)
规则空间
解释过程
单概念/多概念学习;
概念学习
许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一 般概念。
概念，可被看作一个对象或事件集合，它是从 更大的集合中选取的子集，或在这个较大集合 中定义的布尔函数。
概念学习问题的定义
给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念 的标注，怎样推断出该概念的一般定义。又称从样 例中逼近布尔函数。
假设的一般到特殊
考虑下面两个假设
h1=<sunny, ?, ?, Strong, ?, ?> h2=<Sunny, ?, ?, ?, ?, ?>
任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正 例，因此h2比h1更一般(h1比h2更特殊)。
利用这个关系，无需列举所有假设，就能 在无限的假设空间中进行彻底的搜索
AirTemp Humidity
Warm
Normal
Warm
High
Cold
High
Warm Warm
从H中最特殊假设开始，然后在假设覆盖正例 失败时将其一般化
Find-S算法 1. 将h初始化为H中最特殊假设 2. 对每个正例x
对h的每个属性约束ai 如果x满足ai ,那么不做任何处理 否则 将h中ai替换为x满足的另一个更一般约束 3. 输出假设h
如“麻雀会飞”,“燕子会飞”等归纳“鸟会飞(鸵鸟不会飞)”.
归纳学习依赖于经验数据,因此又称为经验学习. 归纳学习的基本操作：泛化，例化；
泛化- 扩展一假设的语义信息，使其能包含更多的正 例，应用于更多的情况; 例化-用于限制概念描述的应用范围。
归纳学习方法
实例空间
选择例子 (例化)
规则空间
解释过程
单概念/多概念学习;
概念学习
许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一 般概念。
概念，可被看作一个对象或事件集合，它是从 更大的集合中选取的子集，或在这个较大集合 中定义的布尔函数。
概念学习问题的定义
给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念 的标注，怎样推断出该概念的一般定义。又称从样 例中逼近布尔函数。
假设的一般到特殊
考虑下面两个假设
h1=<sunny, ?, ?, Strong, ?, ?> h2=<Sunny, ?, ?, ?, ?, ?>
任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正 例，因此h2比h1更一般(h1比h2更特殊)。
利用这个关系，无需列举所有假设，就能 在无限的假设空间中进行彻底的搜索
AirTemp Humidity
Warm
Normal
Warm
High
Cold
High
Warm Warm
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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人类的未来生活和工作，还将有机器人参与。机器人的自主学 习，更离不开人脸识别技术。
2015年3月16日，马云在德国参加活动时，为嘉宾演示了一项 “Smile to Pay”的扫脸技术。在网购后的支付认证阶段，通过 扫脸取代传统的密码，实现“刷脸支付”。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的两大学派
✓ 机器学习：人工智能的重要分支 构造具有学习能力的智能系统 知识、推理、学习 手段：统计，逻辑，代数……
阿法狗的核心技术还包括策略网络的训练和蒙 特卡洛树搜索。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习是人工智能的核心，通过使机器模
拟人类学习行为，智能化地从过去的经历中获 得经验，从而改善其整体性能，重组内在知识 结构，并对未知事件进行准确的推断。机器学 习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应 用，例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、 医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广 泛使用机器学习算法，例如电子商务、手写输 入、邮件过滤等。
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是目前研究得最多的学习方法，其学习目的 是为了获得新概念、构造新规则或发现新理论。
✓ 根据归纳学习有无教师指导，可把它分为 示例学习：给学习者提供某一概念的一组正例和反 例，学习者归纳出一个总的概念描述（规则），并 使这个描述适合于所有的正例，排除所有的反例。 观察发现学习：
✓ 统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习 问题：分类，聚类，回归
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的定义
✓ 西蒙（Simon,1983）：学习就是系统中的适应性变化， 这种变化使系统在重复同样工作或类似工作时，能够 做得更好。
✓ 明斯基（Minsky,1985）：学习是在人们头脑里（心理 内部）有用的变化。
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是应用归纳推理进行学习的一种方法。 ✓ 归纳学习的模式：
解释过程
实例空间Biblioteka 规划过程规则空间实验规划过程通过对实例空间的搜索完成实例选择，并将这些选中 拿到的活跃实例提交给解释过程。解释过程对实例加以适当转换，把活 跃实例变换为规则空间中的特定概念，以引导规则空间的搜索。
阿法狗走的是通用学习的道路。它的估值函数，
不是专家攻关捣哧出来的。它的作者只是搭了一个 基本的框架（一个多层的神经网络），除了围棋最 基本的规则外，没有任何先验知识。你可以把它想 象成一个新生儿的大脑，一张白纸。然后，直接用 人类高手对局的3000万个局面训练它，自动调节它 的神经网络参数，让它的行为和人类高手接近。这 样，阿法狗就具有了基本的棋感，看到一个局面大 致就能知道好还是不好。
✓ 示教学习：外界输入知识与内部知识的表达不完全一 致，系统在接受外部知识时需要推理、翻译和转化。
✓ 类比学习：需要发现当前任务与已知知识的相似之处， 通过类比给出完成当前任务的方案。
✓ 示例学习：需要从一组正例和反例中分析和总结出一 般性的规律，在新的任务中推广、验证、修改规律。
机器学习策略与基本结构
Artificial Intelligence (AI)
第七章：机器 学习
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋 棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱， 从而获得了在盘面上如何落子的直觉。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习策略与基本结构
❖ 机器学习的主要策略：按照学习中使用推理的多 少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种
✓ 机械学习：记忆学习方法，即把新的知识存储起来， 供需要时检索调用，而不需要计算和推理。
✓ 学习是一个有特定目的知识获取和能力增长过程，其 内在行为是获得知识、积累经验、发现规律等，其外 部表现是改进性能、适应环境、实现自我完善等。
✓ 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的 一门学科。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的任务 ✓根据有限样本集 Q ，推算这个世界 W 的模型， 使得其对这个世界为真。
概念聚类：按照一定的方式和准则分组，归纳概念 机器发现：从数据和事例中发现新知识
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的三要素
✓ 一致性假设：假设世界W与样本集Q具有某种相同 性质机器学习的条件。
✓ 样本空间划分：将样本集放到一个n维空间，寻找 一个决策面(等价关系)，使得问题决定的不同对象 被划分在不相交的区域。
✓ 泛化能力：从有限样本集合中获得的规律是否对学 习集以外的数据仍然有效。泛化能力 决定模型对 世界的有效性。
类似的深度学习是在近几年出现的，目
前，这项科技也有了一些应用，最简单的例 子就是通过深度学习识别猫。通过这项识别 验证，已经引申出了更多具有实际意义的应 用，比如识别某一个图片中是否有癌细胞， 某一个铁路沿线上的轨道是否存在磨损，甚 至军事作战中，对方的视线中是否有坦克， 都可以通过深度学习实现。谷歌的自动驾驶， 其中很重要的就是识别道路、交通信号灯、 路标等，这都是通过深度学习获得。
❖ 学习系统的基本结构
环境
学习
知识库
执行
❖ 影响学习系统设计的要素
✓ 环境：环境向系统提供信息的水平（一般化程度）和 质量（正确性）
✓ 知识库：表达能力，易于推理，容易修改，知识表示 易于扩展。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他