人工智能简介PPT

在这样五个限制条件下的人工智能，就是照章办事，不 需要任何的灵活性，显然这样的人工智能不是真正的人
工智能。
人工智障
Thanks
卷积神经网络
擅长处理图像特别是大图像的 相关机器学习问题。
自动编码器
自动编码器被用于降维或特征 学习。
稀疏编码
在大量的数据集中，选取很小 部分作为元素来重建新的数据。
深信度网络
深度信念网络是一个概率生成 模型
AlphaGo
AlphaGo是第一个击败 人类职业围棋选手、第 一个战胜围棋世界冠军 的人工智能机器人，其 主要工作原理是“深度学 习”。
NLP
文字识别
通过计算机系统对印刷体或手写体等文字进行自动识 别，将其转换为计算机可以出来的电子文本。
将输入计算
利用计算机系统对
利用计算机自动地 面准确地反映某一
语音识别
嘿，Siri
小爱
计算机视觉
Computational Vision
计算机视觉 图像分类 将不同的图像，划分到不同的类别，实现最小的分类误差。
ANYmal 瑞士ANYbotics公司创造 门为困难地形检查和执 的传感器可以让他扫描 障碍物，并且它可以在 湿的环境进行各种任务 转并且攀爬，在一些狭 乘坐电梯这种事情对它
数据挖掘
Data mining
数据挖掘
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于 其中信息的过程。
数据预处理
数据挖掘需要涉及相对 行过滤。
人脸识别是人工智能视觉与图像领域中最热门的 应用
视频/监控分析
对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速 检索、查询
计算机视觉
智能机器人
smart robot
智能机器人三要素
感觉要素
用来认识周围环境状态。
根据感觉要素所得到
智能机器人 Atlas 阿特拉斯
目前世界上最敏捷的机器人，它可以快速奔跑并且 保持平衡，最牛的技巧当属跳跃和后空翻。其身高 150厘米，重量仅有75公斤，由美国波士顿动力公司 于2016年设计创造，电力驱和液压驱动的它可以进 行高强度大重量的工作。
句法分
对句子和 要找出词 在句中的
语义分析
运用各种机器学习方法，学习与理解一 段文本所表示的语义内容。
语用分
研究语言 者所产生
机器翻自译 然语言处理应用
利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自 然语言(目标语言)的过程。
信息检索
在一大堆非结构化的信息里面（通常是文本），找到 符合需求的信息。
人工智
Artificial
什么是人工智能？
AI
人工智能是计算机科学的一个分支，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。
Artificial
人工：即是人工制造。
智能：
算法（Algorithm）
人工智能的定义是让机器实现 的任务，其核心是算法。
算法是什么
算法（Algorithm）是 描述，是一系列解决问 着用系统的方法描述解
算法是利用计算机解决 之，算法就是解决问题
深度学习
Deep Learning
深度学习
深度学习是基于现有的数据进行学习 操作，是机器学习研究中的一个新的 领域，旨在于建立、模拟人脑进行分 析学习的神经网络，
它模仿人脑的机制来解释数据，例如 图像，声音和文本。
自然语言处理
natural language processing
自然语言处理
自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的 学科，研究用电子计算机模拟人的语言交际过程 类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之 人的部分脑力劳动。
语音分析
根据音位规则，从语音流中区分出一个 个独立的音素，再根据音位形态规则找 出音节及其对应的词素或词。
目标检测
关注图片中特定的目标。
图像分割
把图像分割成具有相似的颜色或纹理特性的若干子区域，并使它们对 应不同的物体或物体的不同部分的技术。
目标跟踪
视频中运动目标的跟踪。
图像检索
图像的颜色、纹理、布
图像增强
增强图像中的有用信息
ຫໍສະໝຸດ Baidu风格化
将任意的图像转换为不
三维重建
建立真实世界的三维模
计算机视觉应用领域
人脸识别
数据挖掘
确定模型。
后处理
模型应用。
数据挖掘的应用
1
垃圾邮件的判别：基于
它的主要原理是，根据邮件正文中 件中，进行判断。
电商猜你喜欢和推荐引擎：基于协同过
2
根据浏览历史记录精准推荐，产品相似性矩阵和用户相似
搜索引擎的搜索量和股
3
该理论认为，公司在搜索引擎中的 关注的程度。
人工智能发展限制
首先必须有丰富的数据或者丰富的知识，如果这两件东 西没有，或者很少，你不用来谈人工智能，因为你无法 实现无米之炊。人工智能唯一的两个资源，一个是数据， 一个是知识。其它还有确定性信息、完全信息、静态的、 单任务和有限领域。这五个条件里面任何一个条件不满 足，现在的人工智能做起来就会非常困难。