人工智能行业展示ppt课件
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2018
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人工智能ppt课件免费
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。
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3
优势:提高识 别准确率,降 低人工成本
4
发展趋势:与 物联网、大数 据等技术融合, 拓展更多应用 场景
自然语言处理
机器翻译: 将一种语言 翻译成另一 种语言
01
情感分析:分 析文本中的情 感倾向,如正 面、负面等
03
问答系统:回 答用户提出的 问题,如Siri、 小度等
05
02
文本分类:将 文本分为不同 的类别,如新 闻、小说等
05
应用领域:自然语言处理、 计算机视觉、机器学习等
关键事件
1956年,达特茅 斯会议,人工智能
概念诞生
1997年,IBM的 深蓝计算机,击败
国际象棋冠军
1968年,斯坦福 大学的SHRDLU系 统,第一个人工智
能程序
2011年,IBM的 沃森计算机,在智
力竞赛中获胜
1980年,日本第 五代计算机计划, 推动人工智能发展
01
04
应用场景瓶颈: 需要探索更多适 合AI应用的场景 和领域
数据瓶颈:需要 大量高质量的数 据来训练AI模型
02
03
模型瓶颈:需要 设计更先进的AI 模型来提高性能
和准确性
社会影响
提高生产效率:人工智能技术可以降低生产
01
成本,提高生产效率
创造就业机会:人工智能技术可以创造新的
02
就业机会,如数据分析师、AI工程师等
D 人工智能伦理和道德规范的 制定和执行
感谢您的观看
主讲人
提高生活质量:人工智能技术可以提供更便捷、
03
舒适的生活体验,如智能家居、无人驾驶等
隐私与安全:人工智能技术可能带来隐私泄露
04
和安全风险,需要加强监管和保护措施
2024年度人工智能介绍ppt课件(1)
目录•人工智能概述•机器学习原理及应用•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统设计与实现人工智能概述ABDC定义人工智能(AI )是计算机科学的一个分支,旨在研究、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。
萌芽期20世纪50年代,人工智能的概念被提出,并开始进行基础性的研究。
发展期20世纪60-80年代,专家系统、自然语言处理、计算机视觉等领域取得重要进展。
成熟期20世纪90年代至今,机器学习、深度学习等技术的出现和不断发展,使得人工智能在多个领域实现广泛应用。
定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理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人工智能已经渗透到社会的各个领域,如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶、智慧医疗、智慧金融等。
这些应用不仅提高了工作效率,也改善了人们的生活质量。
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,在智能制造、智慧城市等领域,人工智能将推动产业升级和转型;在医疗、教育等领域,人工智能将提供更加个性化、高效的服务。
同时,人工智能的发展也将带来新的就业机会和经济增长点。
机器学习原理及应用数据集划分特征提取模型训练模型评估监督学习算法原理01020304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。
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。
利用训练集数据,通过最小化损失函数来学习模型的参数。
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。
数据预处理特征学习聚类分析降维处理非监督学习算法原理对数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。
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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。
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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。
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• 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?
2024年人工智能ppt课件
像素准确率、均交并比(MIoU)等用于评估图像分割和场景理解算 法的性能。
2024/2/29
21
三维重建与虚拟现实
三维重建
从二维图像中恢复三维结构的过程。三维重建技术包括立体视觉、结构光三维重建、激光 扫描三维重建等。
虚拟现实
利用计算机生成的三维环境,为用户提供沉浸式的交互体验。虚拟现实技术包括头戴式显 示设备、三维建模与渲染、空间定位与追踪等。
Hale Waihona Puke 15词法分析与词性标注
词法分析
应用
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。
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。
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。
2024/2/29
评估指标
重建精度、渲染质量、交互自然度等用于评估三维重建和虚拟现实技术的性能。
2024/2/29
22
06
语音识别与合成技术及应用
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/2/29
23
语音信号处理基础
语音信号特性
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。
第三次浪潮
21世纪初至今,深度学习技术的突破和大数据的兴起 为人工智能发展提供了强大的动力,人工智能开始广泛 应用于各个领域。
4
人工智能应用领域
2024/2/29
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。
(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。
2024年Ai人工智能PPT课件
3
AI系统的公平性和偏见 如何避免AI系统在处理数据时产生歧视和偏见, 确保公平对待所有用户。
相关法规政策解读
数据保护法规
介绍国内外关于数据保 护和隐私权的法律法规, 如欧盟的《通用数据保 护条例》(GDPR)等。
AI技术监管政策
分析政府对AI技术的监 管政策,包括算法审查、 数据使用限制等。
知识产权保护
词法、句法分析技术
词法分析
研究单词的内部结构以及单词之间的结构关系,包括词性标注、 分词等任务。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系,建立词语之间的依存关系或短语 结构关系。
词法、句法分析技术应用
在信息抽取、情感分析、机器翻译等领域有广泛应用。
情感分析、问答系统等应用
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和 情感表达,用于产品评论、社交
国外发展现状
美国、欧洲等发达国家在人工智能领域的研究和应用也处于领先地位。这些国家拥 有众多知名的科技公司和科研机构,不断推动人工智能技术的创新和发展。
未来发展趋势预测
技术创新
随着深度学习、机器学习等技术的不断发展,人工智能将在 更多领域实现突破和创新,如自然语言处理、计算机视觉、 智能机器人等。
2024年Ai人工智能PPT课件
目录
• 人工智能概述与发展趋势 • 机器学习原理及应用场景 • 深度学习技术与应用创新 • 自然语言处理技术探讨 • 计算机视觉在AI中角色 • AI伦理、法规及社会责任
01
人工智能概述与发展趋势
人工智能定义及分类
定义
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在研究、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。
人工智能PPT课件
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为,保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务,快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求,提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务,帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈, 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程,提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作,提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析,优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析,预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手,广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接,用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制,提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序,于2016年击败了世界围棋冠军李世石,成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术,不断自我学习和进步,最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
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第 C
H A P
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四 E
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(完整版)人工智能介绍PPT课件_3
2023/10/8
4
人工智能的未来
对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天 ,我们要始终贯彻以人为本的原则,马克 思说过,“人是人的最高本质。”对于人 工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技 术保持同步,要未雨绸缪但要避免过度敏 感。在这条智能走向智慧的路上还会有更 多的问题将接踵而至,而我们要做的就是 不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上 迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
•. [1] 陈晋. 人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.
2023/10/8
3
人工智能面临的问题
人工智能可控与否
人类发明了核武器,可越来越发 现根本无法控制它所将带来的恐 怖影响。
如果人工智能技术发展继续遵循 武器的发展规律,也必将出现技 术失控的现象,而这门技术将带 来的负面影响要远大于武器,至 于结果,从我们近些年创造的科 幻电影就能看得出。
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
1.定理证明
1977年,吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多, 人工智能可以 丰富系统的知识,自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析,提高医疗水平 [1]
[1]蒋琰,胡涛,杨宁.医学中的人工智能应用[J].现代预防医学,2009,36(08):1580-1583.
3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
The future of Artificial Intelligence
Part 1 人工智能是什么
2023/10/8
人工智能PPT课件
运用语音识别技术的流程如下:
语音/语言数据库
语音信号
语音/语言学知识 数据挖掘技术 信号处理技术 统计建模方法
训练
前端
端点 检测
特征提取 降噪
解码 识别结果
语音/语言模型
后台
几种常用的深度神经网络声学模型
名称
特点
DNN(深度神经网络)
包含至少3层以上的隐层,通过增加隐层数量来进行多层的 非线性变换,大大的提升了模型的建模能力。
图像识别 计算机视觉
学习能力
语言能力
感知能力 推理能力 记忆能力 规划能力
人类智能
自动驾驶各层级及其相互关系
感知
GPS
毫米波雷达
超声波雷达
激光雷达
单目摄像头
双目摄像头
环视摄像头
红外 探头
识别
道路
标识
行人
车辆
决策
车联网
汽车 通讯
高精道度路地图
芯片(计算平台)
算法/集成 (行驶路线决策规划)
自动驾驶运营 (出行/物流)
(1)深度学习在NLP中的应用 深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。
几种常用的深度神经网络NLP模型
Word2vec
循环神经网络 (Recurrent Neural
Networks)
Word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数裾集上进行 高效地训练;该工具得到的训练结果一一词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性。
我们的布局
金融保险AI系统 公安AI系统 供销AI系统
机器学习
大数据管理平台
数据 data
2024版40套人工智能PPT模板
机器学习的工作流程
数据预处理、特征提取、模型训练、评 估与优化。
2024/1/24
8
常见机器学习算法及应用场景
线性回归、逻辑回归等 回归算法:用于预测连 续值,如股票价格、销 售额等。
K近邻、决策树、随机 森林等分类算法:用于 分类问题,如垃圾邮件 识别、疾病诊断等。
聚类算法如K均值、层 次聚类等:用于无监督 学习任务,如客户细分、 图像分割等。
语音合成技术 阐述不同类型的语音合成技术,如波形拼接法、参数合成 法和端到端合成法等,并讨论其适用场景和优缺点。
语音情感分析技术 介绍语音情感分析的基本原理和方法,包括情感特征提取、 情感分类和情感识别等,并分析其在智能客服、智能家居 等领域的应用前景。
21
智能语音在智能家居、智能客服等领域的应用
安防领域
利用计算机视觉技术对监控视频进行处理和分析,实现人脸 识别、行为分析、异常检测等功能,提高安防监控的效率和 准确性。
自动驾驶领域
通过计算机视觉技术对车载摄像头获取的图像进行处理和分 析,实现车道线检测、车辆检测、行人检测等功能,为自动 驾驶系统提供感知和决策支持。
医疗领域
利用计算机视觉技术对医学影像进行处理和分析,实现病灶 检测、辅助诊断等功能,提高医疗诊断的准确性和效率。
03
AI对文化和艺术的 影响
探讨AI技术如何影响文化和艺术 领域,包括创作过程、艺术表现 形式等方面的变化。
2024/1/24
26
2024/1/24
谢谢聆听
27
探讨企业在开发和应用AI技术时如何确保合规性,避免法律风险。
2024/1/24
25
人工智能对社会经济、文化等方面的影响
01
- 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)。
目录 INDEX
产业链和当前企业竞争格局 人工智能行业商业模式 发展前景和发展速度 人才情况和待遇 重点企业
2
一
3
基础层 技术层 应用层
大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速等计算能力;身份信息、医疗、购物、交 通出行等各行业、、龙芯、中科曙光、中科创达。 • 数据处理:东方国信。
TensorFlow,Caffe等框架或操作系统;机器学习、深度学习、增强学习等各种算法; 语音识别、图像识别、人脸识别等通用技术。 • 语音识别、人机交互:科大讯飞、云知声。 • 计算机视觉:图普科技、商汤科技。
行业应用分发和运营平台,机器人运营平台;智能广告、智能诊断、自动写作、 身份识别、智能投资顾问、智能助理、机器人等场景应用和解决方案。 • 金融:蓝海智投、招商银行、安邦金融、蚂蚁金服。 • 安防:海康威视、东方网力。 • 无人机:大疆创新、零度智控。
4
• 行业巨头拥有核心资源和技术,在竞争中广泛参与。 • 其余企业依靠自身独特优势参与基础层、技术层、应用层中的一个或多个竞争区域。 • 了解产业链及企业竞争格局——有助于同学们知道整个产业都有哪些环节,进而寻找适合的工作岗位。
人工智“凡尔纳 计划”。
11
三
1经成为了一种主流,也迎来了 自己发展的中心阶段。
未来几十年的科学技术,人工智能是基础,是推动各 种发展的动力。对人工智能的研究固然需要更多的投 入和基础设备,但它的发展已经远远快于大多数人的 想象。
13
2017 年,Gartner 提出三大技术趋势,其中之一是无处不在的人工智能。 Gartner认为,未来 10 年,人工智能将成为最具破坏性级别的技术,主要是 因为卓越的计算能力、漫无边际的数据集、深度神经网络领域的超乎寻常的 进步。通过运用AI 技术,人类可以充分利用数据对 AI 进行训练,解决若干人 类解决效率低或难以解决的问题。
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其实说到底,人工智能毕竟是一种技术,研发公司可以将自己的研发成果作为商品卖 给一些做家电、电子产品的公司,使这种技术可以应用到他们的产品中,以增加他们产品的 市场竞争力,同时更符合现在人们的需求。现在为大多数人所知道的出现在市场上和生活上 的人工智能亦不少,下面是几个比较典型的例子,供大家更直观地了解到人工智能:
向。
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二
• 人工智能近年的总括 • 人工智能的应用 • 人工智能的商业模式
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近年来,人工智能大热,它的商业模式和盈利方式 也开始被大家关注。人工智能发展的背后离不开大量的投 资,毕竟人工智能是一个极度烧钱的东西,而这些资金大 部分都来源于一些公司投资,其中的一些公司也在这个基 础上的到了一定的回报,成为了新科技的弄潮儿。
应用广泛的人脸、指纹、虹膜识别等
为商业人士提供预测和可视化分析工具的IBM发布的Watson Analytics
微软的Torque中文版、小冰、小娜等
可以让完全失明的盲人重新恢复视力的人工智能仿生眼
从另一方面来说,工智能的研发成本较高,出现在是市场上的价值也比较高,而且有 很多人工智能还并未被大多数人所接受,还处于一种发展的阶段,所以目前盈利相对其他来 说较少,但随着科技和社会的发展,人工智能必将会成为一种趋势,而到时人工智能市场化 的问题也将会得到解决。
成立了深度学习研 究院、硅谷人工智 能实验室。
在智能硬件、智能 生态、智能引擎方 面大力布局。
阿里巴巴把人工智能 统一规划在“云服务” 内来做推广,主要运 用电商业务。
因此主要布局智能语 音交互、印刷文字识 别、人脸识别、阿里 云机器学习等。
腾讯先后成立了微信 -香港科技大学人工 智能联合实验室、优 图实验室、微信模式 识别中心、智能计算 与搜索实验室。
在图像处理、模式识 别、机器学习、数据 挖掘等方面进行了布 局。
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人工智能产业链的上游中游目前处于稳定发展状况,而下游的应用层日新月异,不断拓宽中。 • 我们可以选择做基础层的智能硬件设计、数据分析、云计算; • 也可以选择成为技术层的算法程序员; • 亦或者选择作为应用层的弄潮儿,开发各种场景的解决方案,或寻找人工智能产业链下游新的发展方
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要谈论人工智能的商业模式,不妨先来看看人工智能有哪些应用,下面有三 的大的方面: 智能机器人 指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别和掌纹识别等 智能搜索,博弈,自动程序设计,智能控制,遗传编程等
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Gartner 指出,企业通常在人工智能领域考虑以下技术:深度学习、强化学习,通用 智能、自动驾驶、认知计算、商业无人机(无人机)、对话用户 界面、企业分类法 和本体管理、机器学习,智能微尘、智能机器人,智能空间。在机器学习方面,全 球处于期望膨胀的高峰期。Gartner 提出,机器学习会在自动化领域、药物研究、客 户关系管理、供应链优化、预见性维护、操作效能、反欺诈、自动驾驶、资源优化 等领域展现大量的商业和社会场景。人工智能的技术应用主要是在以下几个方面: 自然语言处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知 识表示、自动推理(包括规划和决策)、机器学习和机器人学。按照技术类别来分, 可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识 库、人机交互、物理传感等方式,获得音视频的感知输入,然后从大数据中进行学 习,得到一个有决策和创造能力的大脑。
注:Gartner (高德纳,又译顾能公司)全球最具权威的IT研究 与顾问咨询公司,也是全球最早的信息技术公司之一。
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人工智能近些年来发展速度飞快,而且这种势头是不可挡的。它的应用领 域十分广泛,它将逐渐进入我们的生活,给生活,学习,工作方面带来不同程 度的影响!
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四
人工智能可谓是目前最热门的行业,从走在前沿的科技公司,到努力创新的传统行业, 几乎都想把握这个新“风口”。而人工智能的核心就是人才,那么我国的人工智能行 业的人才情况如何呢?