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人工智能基础知识培训课件
人工智能基础知识培训口人工智能的定义· 英文全称： artificial intelligence (人工的、人造的智能),简称Al 。
·定义：人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统 的一门综合性科学。
·目的：使计算机系统具备执行“通常需要人类智能才能完成的任务”的能力。
■ 人工智能的基本概念口人工智能的关键点·属于什么学科：AI的本质属性，是一门科学，是一个技术领域。
它涉及到了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多种学科的知识。
但总体上，归类于计算机学科之下。
·研究什么对象：AI 的研究目的，是让一个“系统”具备智能。
这个“系统”,可以是一套软件程序，也可以是一台计算机，甚至是一个机器人。
·什么是智能：目前看来，能够像人一样感知、理解、思考、判断、决策，就是实现了人工智能。
口智能的维度认知能力：理解、学习、推理、记忆等适应能力：解决问题、应对环境变化等自主能力：独立完成任务、自主决策等HELL0口人工智能的学派·符号主义学派：认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。
致力于使用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程。
·联结主义学派：模拟人脑的工作方式，使用神经网络来模拟人脑神经元的连接方式和学习算法。
·行为主义学派：强调从行为的角度来理解智能。
认为智能体应该通过与环境的交互来学习和适应，而不是仅仅通过符号处理。
·进化学派：对生物进化进行模拟，使用遗传算法和遗传编程。
·贝叶斯学派：使用概率规则及其依赖关系进行推理。
·类推学派符号主义人工智能联结主义三大学派行为主义基于知识的方法·专家系统：基于规则、“知识+推理”· 知识图谱：结构化的知识表示、存储基于学习的方法·机器学习：通过数据进行训练，建立自动学习模型 ·深度学习：基于神经网络，构建自动学习方法基于仿生的方法· 行为主义：模拟生物行为，进行学习· 进化计算：模拟生物的进化过程，进行优化口人工智能的研究方法0203口人工智能的分类(按智能水平)· 弱人工智能 (Weak Al) : 只专精于单一任务或一组相关的任务，不具备通用智能能力。
人工智能PPT课件
21世纪初，随着大数据和 云计算技术的普及，人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
《人工智能课件》.pptx
策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
人工智能之知识库PPT
• 人工神经网络(Anificial Neural Network，简称ANN) （神经网络故障诊断虽然有它独 特的优越性，但也存在一些困难。主要表现在三方面：一是训练样本获取困难； 二是忽视了领域专家的经验知识；三是网络权值形式表达方式难以理解。）
• 第三类是混合智能推理(Integrating Reasoning)方法
• 目前对人类知识的结构及机制的研究还没有完全成熟。
• 总体可以分为两大类：符号表示法和连接机制表示法：
• 符号表示法是用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次 序组合起来表示知识的一类方法。它主要用来表示逻辑性知识。
• 连接机制表示法是用神经网络技术表示知识的一种方法。它把各种 物理对象以不同的方式及次序连接起来，并在其间互相传递及加工 各种包含有具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。
基于规则的推理
• 规则是可分解为前提和结论两部分的，能表达因果关系的知识，一般表 示形式为：“如果A则B，其中A为前提，B为结论。
• 基于规则的诊断方法具有知识表示简单、自然、一致性好、推理过程易 于理解，诊断速度快等优点。
• 该方法一般采用BNF(Backus-Naur Form)语法形式，将知识表示为一组规 则的有序集合，非常接近于人类思维方式和自然形式的 “if．．then．．．”结构，易实现求解过程中的分析、综合和推理。
• a、由随机性引起的不确定性： • b、由模糊性引起的不确定性；
• c、由不完全性引起的不确定性； • d、由经验性引起的不确定性。
• (3)知识的可表示与可利用性
• 知识可以用语言、文字、图形、神经元网络等，并通过相应形式加以利 用和掌握。
知识的表示
• 对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
• 第三类是混合智能推理(Integrating Reasoning)方法
• 目前对人类知识的结构及机制的研究还没有完全成熟。
• 总体可以分为两大类：符号表示法和连接机制表示法：
• 符号表示法是用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次 序组合起来表示知识的一类方法。它主要用来表示逻辑性知识。
• 连接机制表示法是用神经网络技术表示知识的一种方法。它把各种 物理对象以不同的方式及次序连接起来，并在其间互相传递及加工 各种包含有具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。
基于规则的推理
• 规则是可分解为前提和结论两部分的，能表达因果关系的知识，一般表 示形式为：“如果A则B，其中A为前提，B为结论。
• 基于规则的诊断方法具有知识表示简单、自然、一致性好、推理过程易 于理解，诊断速度快等优点。
• 该方法一般采用BNF(Backus-Naur Form)语法形式，将知识表示为一组规 则的有序集合，非常接近于人类思维方式和自然形式的 “if．．then．．．”结构，易实现求解过程中的分析、综合和推理。
• a、由随机性引起的不确定性： • b、由模糊性引起的不确定性；
• c、由不完全性引起的不确定性； • d、由经验性引起的不确定性。
• (3)知识的可表示与可利用性
• 知识可以用语言、文字、图形、神经元网络等，并通过相应形式加以利 用和掌握。
知识的表示
• 对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
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。
人工智能之知识库44页PPT
人工智能之知识库
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
44
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
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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
(完整版)人工智能介绍PPT课件
2023/12/16
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。
Part 3 人工智能面临的问题
2023/12/16
3
人工智能面临的问题
人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关 于伦理、道德的大讨论，这有可能会在 一定时间内阻碍机器人的发展，但总的 来说，科技是第一生产力，左右着人类 的进程，至于伦理、道德体系只是科技 的衍生物，大不了推倒重建，更何况， 我们已有了如此成熟的法律监管制度， 估计不会把自己搞瘫痪。如此看来，对 人工智能技术伦理问题的研究也就成为 了重中之重，机器人伦理问题近年来也 引起了许多学者和社会大众的关注 [1]
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
2023/12/16 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
人工智能AI的教案pptx
3
语义分割 将图像中的每个像素都赋予一个语义标签，如天 空、草地、建筑等，实现对图像的精细理解。
视频处理和分析技术
视频压缩和编码
通过去除视频中的冗余信息，降低视频数据的存 储和传输成本。
视频内容分析
提取视频中的关键信息，如目标运动轨迹、场景 变化等，用于视频摘要、异常检测等应用。
视频增强和修复
改善视频质量，如去噪、超分辨率、色彩增强等。
法律法规对AI产业的约束和引导
国内外相关法律法规概述
介绍国内外针对AI产业的主要法律法规，包括数据保护法、知识 产权法、网络安全法等。
法律法规对AI产业的约束
分析法律法规对AI产业的主要约束，如数据使用限制、算法歧视禁 止、安全保障要求等。
法律法规对AI产业的引导
探讨法律法规如何引导AI产业健康发展，如鼓励创新、保护知识产 权、推动行业自律等。
词法分析
研究单词的内部结构和构词规则，包 括词性标注、词干提取、词形还原等。
语义理解
研究语言所表达的含义和概念，包括 词义消歧、实体识别、关系抽取等。
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和短语结构等。
情感分析、文本生成等自然语言处理应用
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
02
基础知识与技能
数学基础：线性代数、概率论等
01
02
03
线性代数
矩阵运算、向量空间、特 征值与特征向量等
概率论
概率分布、随机变量、贝 叶斯定理等
最优化理论
梯度下降、牛顿法等优化 算法
编程基础：Python、C等编程语言
Python编程
人工智能之知识库-43页文档资料PPT文档共45页
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
பைடு நூலகம்
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
人工智能之知识库-43页文 档资料
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
谢谢！
பைடு நூலகம்
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
人工智能之知识库-43页文 档资料
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
- 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)。
人工智能
——知识库
报告提纲
A
相关文献ＢFra bibliotek知识库的相关内容
Ｃ 本知识库下一步的工作方向
近期看过的文献 1.知识库方面的文献（19）
aai07-analogy.ppt Oracle数据库系统和知识库建造.doc 从 SQL优化角度对医院信息系统进行优化.pdf 基于Lucene的全文检索系统的研究与应用.nh 基于Native XML数据库的知识库系统应用研究.pdf 基于Oracle Text的电子银行知识库系统设计.pdf 基于Oracle XML DB的学科知识库设计与实现.pdf 基于Oracle数据库系统的知识库建造.pdf 基于SQL Server数据库和C++实现专家系统外壳.pdf 基于数据库的保质设计制图综合知识库研究.pdf 基于知识的产品设计数据库的设计与实现.pdf 基于知识的故障诊断方法综述.pdf 学术论文导航系统知识库的构建与实现.pdf 数据库系统中SQL语句优化.pdf 类比推理研究的回顾与展望.pdf 面向对象电网知识库系统的研究与实践.pdf 运用ACCESS数据库建立高原知识库管理系统.pdf 智能故障诊断技术综述.pdf 中医专家系统技术综述及新系统实现研究.pdf
模型推理
• 就是将被求解的问题描述为结构、功能、行为信息，用结构化的 领域知识进行问题求解的推理方法。
• 基于模型的推理是通过对相关领域研究对象的结构和知识的精化 与归纳，通过抽象描述表达出研究对象的特性和行为，建立该对 象的数学模型、物理模型或结构模型以及相应的逻辑关系，并将 其作为深知识在推理过程中使用。推理过程是一个结点被建立或 否定的搜索过程。
• 目前对人类知识的结构及机制的研究还没有完全成熟。
• 总体可以分为两大类：符号表示法和连接机制表示法：
• 符号表示法是用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次 序组合起来表示知识的一类方法。它主要用来表示逻辑性知识。
• 连接机制表示法是用神经网络技术表示知识的一种方法。它把各种 物理对象以不同的方式及次序连接起来，并在其间互相传递及加工 各种包含有具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。
• a、由随机性引起的不确定性： • b、由模糊性引起的不确定性；
• c、由不完全性引起的不确定性； • d、由经验性引起的不确定性。
• (3)知识的可表示与可利用性
• 知识可以用语言、文字、图形、神经元网络等，并通过相应形式加以利 用和掌握。
知识的表示
• 对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
• 规则推理(Rule-Based Reasoning，简称RBR) • 模型推理(Model-Based Reasoning，简称MBR) • 案例推理(Case-Based Reasoning，简称CBR)
• 第二类是软计算（Soft Computing，简称SC)方法
• 模糊推理(Fuzzy Reasoning)
知识库的基本概念
• 知识是智能的基础。 • 人类制定决策的过程是一个“数据——信息——知识”的层次结构。
• 数据用来表示事实 • 信息是数据的“浓缩”及对数据进行组合、概括、校对、比较、分类以及其它处
理过程，转变成方便人们做出决策的形式，即信息 • 知识，它是人类制定决策的基础。
知识的特性
• 1)知识的相对性
……
2.Oracle方面的文献（5） ORACLE中SQL执行原理及性能 优化研究.pdf ORACLE数据库中SQL优化解 析.pdf Oracle数据库性能的优化设计.pdf SQL Server环境下的SQL优化方 法探讨.pdf 基于Oracle XML DB的XML文档 存取技术.pdf
……
• 在一定条件及环境下，知识是正确的和可信任的。其中“在一定条件及环 境下”这一限定是必不可少的，它是知识正确性的前提。因为任何知识都 是在一定的条件和环境下产生的，所以也只有在这种条件及环境下才是正 确的。
• 2)知识的不确定性。
• 由于现实世界的复杂性，信息可能是精确的，也可能是模糊的；关联可能 是确定的，也可能是不确定的。这就使得知识并不总是只有“真”或“假” 两种状态，而是在“真”或“假”之间还存在许多中间状态，即存在为 “真”的程度问题。
• 基于规则的专家系统，是使用一套包含在知识库内的规则对工作 存储器内的问题信息（事实）进行处理，通过推理机推断出新的 信息的计算机程序，其工作模型如图：
基于规则的专家系统
• 动物识别专家系统
• 该系统的知识库由15条规则组成，可识别7种动物，规则的基本格式是： • IF（如果）…… THEN（则）……
基于规则的推理
• 规则是可分解为前提和结论两部分的，能表达因果关系的知识，一般表 示形式为：“如果A则B，其中A为前提，B为结论。
• 基于规则的诊断方法具有知识表示简单、自然、一致性好、推理过程易 于理解，诊断速度快等优点。
• 该方法一般采用BNF(Backus-Naur Form)语法形式，将知识表示为一组规 则的有序集合，非常接近于人类思维方式和自然形式的 “if．．then．．．”结构，易实现求解过程中的分析、综合和推理。
规则 I1 如果 该动物有毛发
则 它是哺乳动物
规则 I2 如果 该动物能产乳
则 它是哺乳动物
规则 I3 如果 该动物有羽毛
• 人工神经网络(Anificial Neural Network，简称ANN) （神经网络故障诊断虽然有它独 特的优越性，但也存在一些困难。主要表现在三方面：一是训练样本获取困难； 二是忽视了领域专家的经验知识；三是网络权值形式表达方式难以理解。）
• 第三类是混合智能推理(Integrating Reasoning)方法
专家系统国内外研究现状和技术发展趋势
• 专家系统
• 知识的获取是一个逐步积累的过程，专家系统的开发也是一个逐步发展、 不断完善的过程。因此，专家系统的创建是一个复杂的应用系统工程， 需要在不断补充和完善中逐步提高系统的性能和水平。
• 专家系统的构建方法：
• 第一类是传统的符号推理(Symbolic Reasoning)方法
——知识库
报告提纲
A
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模型推理
• 就是将被求解的问题描述为结构、功能、行为信息，用结构化的 领域知识进行问题求解的推理方法。
• 基于模型的推理是通过对相关领域研究对象的结构和知识的精化 与归纳，通过抽象描述表达出研究对象的特性和行为，建立该对 象的数学模型、物理模型或结构模型以及相应的逻辑关系，并将 其作为深知识在推理过程中使用。推理过程是一个结点被建立或 否定的搜索过程。
• 目前对人类知识的结构及机制的研究还没有完全成熟。
• 总体可以分为两大类：符号表示法和连接机制表示法：
• 符号表示法是用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次 序组合起来表示知识的一类方法。它主要用来表示逻辑性知识。
• 连接机制表示法是用神经网络技术表示知识的一种方法。它把各种 物理对象以不同的方式及次序连接起来，并在其间互相传递及加工 各种包含有具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。
• a、由随机性引起的不确定性： • b、由模糊性引起的不确定性；
• c、由不完全性引起的不确定性； • d、由经验性引起的不确定性。
• (3)知识的可表示与可利用性
• 知识可以用语言、文字、图形、神经元网络等，并通过相应形式加以利 用和掌握。
知识的表示
• 对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
• 规则推理(Rule-Based Reasoning，简称RBR) • 模型推理(Model-Based Reasoning，简称MBR) • 案例推理(Case-Based Reasoning，简称CBR)
• 第二类是软计算（Soft Computing，简称SC)方法
• 模糊推理(Fuzzy Reasoning)
知识库的基本概念
• 知识是智能的基础。 • 人类制定决策的过程是一个“数据——信息——知识”的层次结构。
• 数据用来表示事实 • 信息是数据的“浓缩”及对数据进行组合、概括、校对、比较、分类以及其它处
理过程，转变成方便人们做出决策的形式，即信息 • 知识，它是人类制定决策的基础。
知识的特性
• 1)知识的相对性
……
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……
• 在一定条件及环境下，知识是正确的和可信任的。其中“在一定条件及环 境下”这一限定是必不可少的，它是知识正确性的前提。因为任何知识都 是在一定的条件和环境下产生的，所以也只有在这种条件及环境下才是正 确的。
• 2)知识的不确定性。
• 由于现实世界的复杂性，信息可能是精确的，也可能是模糊的；关联可能 是确定的，也可能是不确定的。这就使得知识并不总是只有“真”或“假” 两种状态，而是在“真”或“假”之间还存在许多中间状态，即存在为 “真”的程度问题。
• 基于规则的专家系统，是使用一套包含在知识库内的规则对工作 存储器内的问题信息（事实）进行处理，通过推理机推断出新的 信息的计算机程序，其工作模型如图：
基于规则的专家系统
• 动物识别专家系统
• 该系统的知识库由15条规则组成，可识别7种动物，规则的基本格式是： • IF（如果）…… THEN（则）……
基于规则的推理
• 规则是可分解为前提和结论两部分的，能表达因果关系的知识，一般表 示形式为：“如果A则B，其中A为前提，B为结论。
• 基于规则的诊断方法具有知识表示简单、自然、一致性好、推理过程易 于理解，诊断速度快等优点。
• 该方法一般采用BNF(Backus-Naur Form)语法形式，将知识表示为一组规 则的有序集合，非常接近于人类思维方式和自然形式的 “if．．then．．．”结构，易实现求解过程中的分析、综合和推理。
规则 I1 如果 该动物有毛发
则 它是哺乳动物
规则 I2 如果 该动物能产乳
则 它是哺乳动物
规则 I3 如果 该动物有羽毛
• 人工神经网络(Anificial Neural Network，简称ANN) （神经网络故障诊断虽然有它独 特的优越性，但也存在一些困难。主要表现在三方面：一是训练样本获取困难； 二是忽视了领域专家的经验知识；三是网络权值形式表达方式难以理解。）
• 第三类是混合智能推理(Integrating Reasoning)方法
专家系统国内外研究现状和技术发展趋势
• 专家系统
• 知识的获取是一个逐步积累的过程，专家系统的开发也是一个逐步发展、 不断完善的过程。因此，专家系统的创建是一个复杂的应用系统工程， 需要在不断补充和完善中逐步提高系统的性能和水平。
• 专家系统的构建方法：
• 第一类是传统的符号推理(Symbolic Reasoning)方法