人工智能简介PPT
合集下载
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。
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
(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。
人工智能简介PPT学习课件
机器学习传统的算法包括关联规则、决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。机器学习已广泛应用于 数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场 分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
《人工智能概述 》PPT课件
• 产生式系统的组成 • 产生式系统的组成过程 • 产生式系统的控制策略与常用算法
（正向，反向）
a
16
第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络
a
17
命题逻辑的归结原理
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
C 1 C 2 (1 C {1 } L ( )2 C {2 } L )
a
9
化子句集的过程
• 1、消去蕴含词和等值词。 • 2、使否定词仅作用于原子公式。 • 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 • 4、消去存在量词。 • 5、消去全称量词。 • 6、化公式为合取范式。 • 7、适当改名，使子句间无同名变元。 • 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
a
10
a
11
替换与合一
• 一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合
• 设σ是原子公式集S的一个合一，如果
对S的任何一个合一θ都存在一个替换λ，
使得 θ ＝ σ •λ
则称σ为S的
最一般合一(Most General Unifier),简
称MGU。
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
a
6
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
a
7
博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α－ß剪枝技术
（正向，反向）
a
16
第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络
a
17
命题逻辑的归结原理
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
C 1 C 2 (1 C {1 } L ( )2 C {2 } L )
a
9
化子句集的过程
• 1、消去蕴含词和等值词。 • 2、使否定词仅作用于原子公式。 • 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 • 4、消去存在量词。 • 5、消去全称量词。 • 6、化公式为合取范式。 • 7、适当改名，使子句间无同名变元。 • 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
a
10
a
11
替换与合一
• 一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合
• 设σ是原子公式集S的一个合一，如果
对S的任何一个合一θ都存在一个替换λ，
使得 θ ＝ σ •λ
则称σ为S的
最一般合一(Most General Unifier),简
称MGU。
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
a
6
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
a
7
博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α－ß剪枝技术
人工智能介绍ppt课件
应对策略：需要建立多元化的数据收集与处理方法，不断 提高模型的可解释性，加强隐私保护与安全性，构建以人 为中心的设计理念，以及加强跨学科研究与合作。
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
《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PPT课件
人工智能的发展将改变就业结构，部分传统岗位可能消失或被
替代，同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题，需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率，降低成本，提升产品和 服务的质量，从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用，能够提高社会服务 水平，改善人们的生活质量，为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ，促进了各行业的数字化转型， 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术，通 过智能设备、传感器和自动化系 统，实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验，如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析， 为用户提供更个性化的服务，如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
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、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。
人工智能演讲(共8张PPT)
愿望的执着，11岁的大卫踏上了漫长 的心路历程，跟随在他身边的，还 有另一个善良的机器人乔（裘 德·洛）。谁也不知道他们能否完成自
己的心愿，脱胎换骨成为真正的人， 等待他们的只有凶吉难料的对复杂人
性的追寻......
人工智能是计算机科学的一个分支，它的研究包括机器人、语 人结工论智内能涵是：计智算能机＝科知学识的＋一思个维分支，它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
抱语着言对 的这学个习愿与望处的理执，着知，识表11现岁，的智大能卫搜踏索上，了推漫理长，的规心划路，历机程器，学跟习随，在知他识身获边取的，组还合有调另度一问个题善，良感的知机问器题人，乔模（式裘识德别·洛，）逻。辑程序设计，软计算， 让不机精器 确人和能不够确说定话的，管能理够，表人达工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升
人工智能答辩
智能是脑特别是人脑的属性或者说产物。
智能的基础是知识（没有知识的智能不可想象）。 智能的关键是思维（知识是思维产生的）。
智能取决于感知和行为。
结论 内涵：智能＝知识＋思维
外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解 决问题的能力
人工智能答辩
2 智能的特征 具有感知能力，感知是人类最根本的生理、
人工智能答辩
人工智能演讲
人工智能答辩
第 1 章 人工智能概述
1 什么是人工智能 2 人工智能的特点
3 人工智能的研究内容 4 人工智能的未来 5 结束语
人工智能答辩
1 什么是人工智能
智能的基础是知识（没有知识的智能不可想象）。
人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。它是研 大具外卫有延（ 学 ：海习智利能能·力就乔和是·奥自发斯适现蒙应规特能律）力、就。运是用这规样律一和个分有析思问想题、、有解感决情问的题小的机能器力人，他被一对人[1类]父母所收养，有一个哥哥和一个贴身的伙伴——机器泰德熊
己的心愿，脱胎换骨成为真正的人， 等待他们的只有凶吉难料的对复杂人
性的追寻......
人工智能是计算机科学的一个分支，它的研究包括机器人、语 人结工论智内能涵是：计智算能机＝科知学识的＋一思个维分支，它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
抱语着言对 的这学个习愿与望处的理执，着知，识表11现岁，的智大能卫搜踏索上，了推漫理长，的规心划路，历机程器，学跟习随，在知他识身获边取的，组还合有调另度一问个题善，良感的知机问器题人，乔模（式裘识德别·洛，）逻。辑程序设计，软计算， 让不机精器 确人和能不够确说定话的，管能理够，表人达工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升
人工智能答辩
智能是脑特别是人脑的属性或者说产物。
智能的基础是知识（没有知识的智能不可想象）。 智能的关键是思维（知识是思维产生的）。
智能取决于感知和行为。
结论 内涵：智能＝知识＋思维
外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解 决问题的能力
人工智能答辩
2 智能的特征 具有感知能力，感知是人类最根本的生理、
人工智能答辩
人工智能演讲
人工智能答辩
第 1 章 人工智能概述
1 什么是人工智能 2 人工智能的特点
3 人工智能的研究内容 4 人工智能的未来 5 结束语
人工智能答辩
1 什么是人工智能
智能的基础是知识（没有知识的智能不可想象）。
人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。它是研 大具外卫有延（ 学 ：海习智利能能·力就乔和是·奥自发斯适现蒙应规特能律）力、就。运是用这规样律一和个分有析思问想题、、有解感决情问的题小的机能器力人，他被一对人[1类]父母所收养，有一个哥哥和一个贴身的伙伴——机器泰德熊
人工智能技术简介(PPT 25页)
就像省略号一样，毫无休止地忙下去 ，翻开 历史的 长卷， 我们看 到牛顿 在忙着 他的实 验；爱 迪生在 忙着思 考；徐 霞客在 忙着记 载游玩 ；李时 珍在忙 着编写 《本草 纲目》 。再看 那位以 笔为刀 枪的充 满着朝 气与力 量的文 学泰斗 鲁迅， 他正忙 着用他 独有的 刀 和枪在不停地奋斗。忙是省略号，确 定了一 个目标 那么就 一直忙 下去吧!这样的 忙一定 会忙出 生命灵 动的色 彩。 忙是惊叹号。世界上的人都在忙着自 己的事 ，大自 然亦如 此，小 蜜蜂在 忙，以 蜂蜜为 回报。 那么人 呢?居 里夫人 的忙， 以放射 性元素 的发现 而 得到了圆满的休止符；爱因斯坦在忙 ，以相 对论的 问世而 画上了 惊叹号 ；李白 的忙， 以那豪 放的诗 歌而有 了很大 的成功 ；张衡 的忙， 因为那 地动仪 的问世 而让世 人仰慕 。每个 人都应 该有效 率的忙 ，而不 是整天 碌碌无 为地白 忙。人 生是有 限的、 短暂的 ， 因此，每个人都应该在有限的生命里 忙出属 于他的 惊叹号 ；都应 在有限 的生命 里忙出 他的人 生精彩 篇章。 忙是万物、世界、人生中都不可缺 少的一 部分。 作为这 世上最 高级动 物的我 们，我 们在忙 什么呢 ?我们 要忙得 有意义 ，有价 值，我 们要忙 出属于 我 们的精彩。我们的忙不能永远是问号 ，而应 是省略 号和感 叹号。 忙就要 忙得精 彩，忙 得不亦 乐乎。 解剖：本文将生活中的一句口头禅 “忙得 不亦乐 乎”机智 翻新， 拟作标 题，亮 出一道 美丽的 风景。 并据此 展开述 说，让 人神清 气爽。 文章开 篇扣题 ，亮出 观 点：忙，是人生中一个个步骤，不能 碌碌无 为地白 忙，要 忙就忙 得精彩 ，忙得 不亦乐 乎。然 后，作 者分别 用问号 、省略 号、惊 叹号巧 妙设喻 ，抓住 这三种 标点符 号的特 征，摆 实事， 讲道理 ，入情 入理， 入理入 心。深 刻地阐 明人生 忙，忙 要像问 号一样 ， 经常问问自己，不能盲目，不能瞎忙 ，要忙 得有意 义；人 生如四 季一样 是有规 律的， 要选准 目标， 像省略 号一样 ，毫无 休止地 忙下去 ，忙出 生命灵 动的色 彩；而 人生有 限，每 个人都 应有限 的生命 里忙出 属于他 的惊叹 号，忙 出人生 精彩的 篇章。 结尾， 作 者用一个段落总结全文，照应开头， 照应题 目，有 力收束 。【精 题解析 】阅读 下面的 材料， 根据要 求作文 。在一 处地势 十分险 恶的峡 谷，谷 底奔腾 着咆哮 的急流 ，峡谷 间有一 座索桥 ，几根 光秃秃 、晃悠 悠的铁 索横在 峡谷间 ，它是 通过这 个地方 的唯一 路 径，这里经常有人因为失足而跌入深 谷。有 一天， 有三个 人来到 了这里 。一个 聋子， 一个瞎 子，还 有一个 健康的 人。聋 子看看 这座桥 ，很害 怕，但 是他听 不到急 流的声 音，他 用眼睛 看着脚 下步伐 ，很顺 利地过 去了。 瞎子不 知峡谷 的险恶 ，他心 平气和 ， 十分稳妥地通过了。第三个人是健康 人，一 直犹豫 不敢走 这索桥 ，可是 又没有 其他路 可走。 于是， 他十分 紧张地 硬着头 皮走上 索桥， 到了桥 中央， 他看到 脚下万 丈深渊 ，云雾 升腾， 听到谷 底急流 咆哮， 早已两 腿颤颤 ，面如 土色， 一不小 心跌下 桥去。 请 就“不要把困难看得太明白”为话题写 一篇文 章。[注 意]①所 写内容 必须在 话题范 围之内 。试题 引用的 材料， 考生在 文章中 可用也 可不用 。②立 意自定 。③文 体自选 。④题 目自拟 。⑤不 少于800字。 ⑥不得 抄袭。 解析： 有时候 ，把困 难看得 太明白 ，分析 拟人脑思维，现在大约已经相当于 2~3岁孩子的智力水平。深度学习（即一种）。
人工智能介绍ppt课件
的就业机会和经济增长点。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集，训练集用于训练模型，测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征，作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
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，
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估，衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集，训练集用于训练模型，测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征，作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
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，
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估，衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
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”。
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。
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
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
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。