人工智能及其应用-PPT课件
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人工智能的应用ppt
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#ABOUT 金融科技
金融科技是将最新的技术应用到金融领域，旨在提高金融服务和效率。其中，常见的方法包 括AI风控、区块链、大数据分析等。针对不同的需求，我们为客户提供量身定制的方案，从 而实现更好的财务管理和风险控制。我们的流程涵盖了数据采集、数据清洗、模型训练和上 线。通过不断优化算法和数据质量，我们致力于提供更加精准和便捷的服务。
#ABOUT 聊天机器人
聊天机器人是一种基于人工智能技术的智能对话系统，其应用范围广泛，如客服、语音助手 等领域。实现一个高效的聊天机器人需要涉及到自然语言处理、机器学习和语音合成等技术 。具体的实现流程包括数据采集、模型训练、模型优化和部署上线等步骤。为了提高聊天机 器人的性能，需要不断地对其进行优化和改进，例如引入情感分析等技术，以让其更贴近用 户需求。同时，在设计聊天机器人时也应注意保护用户隐私和提高信息安全。
ABOUT
#ABOUT
主讲人：XXX
智慧树立人工智能的应用篇
THE
DESCRIPTION
目录
1.智慧家居 2.金融科技 3.医疗辅助 4.智能物流 5.自动驾驶 6.聊天机器人 7.人工智能设计 8.游戏体验升级
智慧家居
智慧家居是利用人工智能技术，实现家庭设备的自动化、智能化控 制。实现智慧家居最基础的方法就是利用传感器收集环境信息并分 析，从而实现家庭设备的联动控制。同时，可将家居设备与手机等 移动终端相连，实现远程控制。流程上，需考虑安全、稳定性和兼 容性等因素。例如，在智能门锁功能中应加设多种验证手段，避免 黑客和病毒攻击；在多个系统协作中需整合不同品牌的设备和软件 ，实现互通互联。
#ABOUT 医疗辅助
医疗辅助利用人工智能技术，提高医生的诊断和治疗效率。通过分析大量 医学数据和图像，可以帮助医生更快捷、准确地诊断病情。此外，结合云 计算和移动技术，可以实现在线问诊、远程会诊等功能。针对特定病种， 可设计相应的流程和应用方案。如深度学习算法可用于癌症早期预测，智 能健康管理平台可用于慢**管理等。我们期待通过人工智能技术推动医疗 行业的发展。
第六章 人工智能及其应用 课件(共16张PPT).ppt
什么是人工智能？
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
4、智能交通 智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物， 它借助现代科技手段和设备，将各核 心交通元素联通，实现信息互通与共 享，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
4、智能交通 智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物， 它借助现代科技手段和设备，将各核 心交通元素联通，实现信息互通与共 享，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。
人工智能与应用PPT课件
未来的计算机将有自动获取知识的能力
它们直接由书本学习，通过与人谈话学习，通过观 察环境学习
它们通过实践自我完善，克服人的局限性 →有必要对这一前景给以关注
4
机器学习 — 概述
争论：机器的能力是否能超过人的能力？
否定意见：机器是人造的，其性能和动作完全是由 设计者来规定的，因此无论如何其能力也不会超过 设计者本人
学习环节
是核心模块，是和外部交互的接口 学习部分对环境提供的信息整理、分析、归纳或
类比，生成新的知识元或利用这些信息修改知识 库，以增进系统执行部分完成任务的效能 学习环节从执行环节得到执行结果的反馈信号， 进行学习修正，进一步改善执行环节的行为 执行环节的复杂性、反馈和透明度都对学习环节 有影响。复杂的任务需要更多的知识
即可以完成任意复杂的分类任务66神经网络学习前馈型人工神经网络bp网络不仅有输入层节点输出层节点而且还有隐层节点可以是一层或多层对于输入信号要先向前传播到隐节点经过转移函数后再把隐节点的输出信息传播到输出节点最后给出输出结果节点的转移函数通常选取s型函数如67神经网络学习前馈型人工神经网络在正向传播过程中输入信息从输入层经隐节点单元逐层处理并传向输出层每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态如果在输出层不能得到期望的输出则转入反向传播过程将误差信号沿原来的连接通路返回通过修改各层神经元的连接权值使得误差信号递减至最小68神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法的流程图69神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法存在的问题
三定律在科幻小说中大放光彩，一些其他作者 的科幻小说中的机器人也遵守这三条定律
三定律也具有一定的现实意义，在三定律基础 上建立新兴学科“机械伦理学”旨在研究人类 和机械之间的关系
截至2006年，三定律在现实机器人工业中没有 应用，但目前很多人工智能和机器人领域的技 术专家也认同这个准则
它们直接由书本学习，通过与人谈话学习，通过观 察环境学习
它们通过实践自我完善，克服人的局限性 →有必要对这一前景给以关注
4
机器学习 — 概述
争论：机器的能力是否能超过人的能力？
否定意见：机器是人造的，其性能和动作完全是由 设计者来规定的，因此无论如何其能力也不会超过 设计者本人
学习环节
是核心模块，是和外部交互的接口 学习部分对环境提供的信息整理、分析、归纳或
类比，生成新的知识元或利用这些信息修改知识 库，以增进系统执行部分完成任务的效能 学习环节从执行环节得到执行结果的反馈信号， 进行学习修正，进一步改善执行环节的行为 执行环节的复杂性、反馈和透明度都对学习环节 有影响。复杂的任务需要更多的知识
即可以完成任意复杂的分类任务66神经网络学习前馈型人工神经网络bp网络不仅有输入层节点输出层节点而且还有隐层节点可以是一层或多层对于输入信号要先向前传播到隐节点经过转移函数后再把隐节点的输出信息传播到输出节点最后给出输出结果节点的转移函数通常选取s型函数如67神经网络学习前馈型人工神经网络在正向传播过程中输入信息从输入层经隐节点单元逐层处理并传向输出层每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态如果在输出层不能得到期望的输出则转入反向传播过程将误差信号沿原来的连接通路返回通过修改各层神经元的连接权值使得误差信号递减至最小68神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法的流程图69神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法存在的问题
三定律在科幻小说中大放光彩，一些其他作者 的科幻小说中的机器人也遵守这三条定律
三定律也具有一定的现实意义，在三定律基础 上建立新兴学科“机械伦理学”旨在研究人类 和机械之间的关系
截至2006年，三定律在现实机器人工业中没有 应用，但目前很多人工智能和机器人领域的技 术专家也认同这个准则
人工智能与应用PPT课件
语音识别与合成技术 及应用
2024/1/30
25
语音识别基本原理和方法
声学模型
将声音转化为可识别的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC ）等。
语言模型
利用统计语言模型来描述语音的上下文关系，提高识别准确率。
2024/1/30
解码器
将声学模型和语言模型结合，搜索最可能的文字序列作为识别结果 。
26
2024/1/30
问答系统
通过自然语言处理技术理 解用户提出的问题，并从 知识库中检索相关信息， 生成简洁、准确的答案。
机器翻译
利用自然语言处理技术实 现不同语言之间的自动翻 译，促进国际交流和合作 。
19
自然语言生成技术探讨
2024/1/30
自然语言生成技术
01
研究如何将非结构化的数据或信息转化为人类可读的自然语言
人工智能与应用 PPT课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 人工智能概述 • 机器学习原理与实践 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 智能推荐系统原理与实践 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
人工智能概述
2024/1/30
6
02
机器学习原理与实践
2024/1/30
7
监督学习算法介绍
2024/1/30
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、股票 价格等。
8
监督学习算法介绍
2024/1/30
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 。
2024/1/30
25
语音识别基本原理和方法
声学模型
将声音转化为可识别的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC ）等。
语言模型
利用统计语言模型来描述语音的上下文关系，提高识别准确率。
2024/1/30
解码器
将声学模型和语言模型结合，搜索最可能的文字序列作为识别结果 。
26
2024/1/30
问答系统
通过自然语言处理技术理 解用户提出的问题，并从 知识库中检索相关信息， 生成简洁、准确的答案。
机器翻译
利用自然语言处理技术实 现不同语言之间的自动翻 译，促进国际交流和合作 。
19
自然语言生成技术探讨
2024/1/30
自然语言生成技术
01
研究如何将非结构化的数据或信息转化为人类可读的自然语言
人工智能与应用 PPT课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 人工智能概述 • 机器学习原理与实践 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 智能推荐系统原理与实践 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
人工智能概述
2024/1/30
6
02
机器学习原理与实践
2024/1/30
7
监督学习算法介绍
2024/1/30
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、股票 价格等。
8
监督学习算法介绍
2024/1/30
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 。
人工智能及其应用(PPT 33张)
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.1.2 人工智能的起源与发展（3）
知识应用期（1971——20世纪80年代末，低潮期） •挫折和教训 博弈方面：塞缪尔的下棋程序与世界冠军的战绩：5战4负 定理证明：鲁滨逊归结法的能力有限：用归结原理证明两个连续函数之和还是 连续函数时，推了10万步也没证出结果 问题求解方面：理想的良结构问题，现实的不良结构问题，产生组合爆炸 机器翻译：如，把“心有余而力不足”的英语句子“The spirit is willing but the flesh is weak”翻译成俄语，然后再翻译回来时竟变成了“酒是好 的，肉变质了”，即英语句子为“The wine is good but the meat is spoiled”. •以人工智能为目标的3个研究小组 在神经生理学方面，研究发现人脑由1011~1012个神经元组成，在现有技术条件 下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 人工智能的本质、理论、思想和机理受到了来自哲学、心理学、神经学等社会 各界的责难、怀疑和批评。
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.1.2 人工智能的起源与发展（5）
智能科学技术学科的兴起（本世纪初到现在） •由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成 智能为一体的协同智能研究； •由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学等 学科的交叉研究 •由多个不同学派的分立研究走向多学派的综合研究 •由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.1.2 人工智能的起源与发展（2）
形成期（1956——1970年）
•1956年夏季，达特茅斯（Dartmouth）大学数学家、计算机专家麦卡锡和 他的3位朋友：哈佛大学数学家、神经学家明斯基，IBM公司信息中心负责 人洛切斯特，贝尔实验室信息部数学研究员香农共同发起在达特茅斯大学 举行了一个为期两个月的夏季学术研讨会（用机器模拟人类智能）—— 人 工智能诞生 •以人工智能为目标的3个研究小组 纽厄尔和西蒙的卡内基-兰德小组（心里学小组） 塞缪尔的IBM公司工程课题研究小组 明斯基和麦卡锡的MIT研究小组 •3个小组取得的成就领域 定理证明、问题求解、博弈
人工智能及其应用完整版本ppt课件
精选ppt
32
2.2 问题规约法
梵塔问题归约图
•数据结构介绍
（111）（333）
•思考题：四圆盘问题
（111）（122） （122）（322）
（）（333）
（111）（113） （113）（123） （123）（122） （322）（321） （321）（331） （331）（333）
精选ppt
精选ppt
19
解题过程
将原始问题归约为一个较简单问题集合 将原始梵塔难题归约（简化）为下列子
难题
– 移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题 – 移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题 – 移动圆盘A和B至柱子3的双圆盘难题
详细过程参看下图
精选ppt
20
2.2 问题规约法
解题过程（3个圆盘问题）
123
123
叫做从节点ni1至节点nik的长度为k的路径
代价 用c（ni，nj）来表示从节点ni指向节点nj
的那段弧线的代价。两点间路径的代价等于连
接该路径上各节点的所有弧线代价之和.
精选ppt
6
图的显示说明 对于显式说明，各节点及其具
有代价的弧线由一张表明确给出。此表可能列出 该图中的每一节点、它的后继节点以及连接弧线 的代价
问题归约的实质：
–从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立 子问题以及子问题的子问题，直至最后把初 始问题归约为一个平凡的本原问题集合。
精选ppt
18
2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 （Problem Reduction Description）
梵塔难题
1
2
3
A B C
思考：用状态空间法有多少个节点？为什么？
人工智能的应用课件
介绍AI安全风险识别与评估的方法和工具，如漏洞扫描、渗透测试、风
险评估等，以及这些方法和工具在AI安全风险防范中的应用。
02
AI安全风险防范技术
阐述AI安全风险防范的技术手段，如数据加密、访问控制、安全审计等，
以及这些技术在保障AI系统安全中的作用。
03
AI安全风险防范策略与管理
探讨AI安全风险防范的策略和管理措施，如制定完善的安全管理制度、
06
深度学习算法与应用
深度学习算法原理及框架介绍
深度学习算法原理
通过组合低层特征形成更加抽象的高 层表示属性类别或特征，以发现数据 的分布式特征表示。
深度学习框架
介绍TensorFlow、PyTorch等主流深 度学习框架的使用方法和特点。
卷积神经网络、循环神经网络等关键技术
卷积神经网络（CNN）
人工智能的应用课件
contents
目录
• 人工智能概述 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 语音识别与合成技术 • 机器学习算法与应用 • 深度学习算法与应用 • 人工智能伦理与安全问题探讨
01
人工智能概述
定义与发展历程
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。
卷积神经网络是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，如图像数据。 其关键技术包括卷积层、池化层、全连接层等。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络，其关键技术包括循环层、长短期记 忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
Hale Waihona Puke 图像分类、自然语言生成等应用案例
人工智能技术及应用课件pptx
无人驾驶汽车 利用传感器、计算机视觉等技术实现车辆自主导航和驾驶。
无人机配送
通过无人机进行快递、外卖等配送服务，提高配送效率。
智能医疗与健康管理
远程医疗
通过互联网技术实现远 程诊断和治疗，缓解医 疗资源紧张问题。
健康管理
利用可穿戴设备和大数 据分析技术，对个人健 康进行监测和管理。
医疗机器人
在手术、康复等领域提 供辅助和支持，提高医 疗质量和效率。
自动驾驶
利用计算机视觉、雷达传感器和深度学习等技术，实现车辆在复杂交 通环境中的自动导航和驾驶。
智慧医疗
通过人工智能技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗 效率和准确性。
智能家居
将人工智能技术应用于家居设备，实现远程控制、语音识别、智能推 荐等功能，提高家居生活的便捷性和舒适性。
02
机器学习技术
句法分析的方法
基于规则的方法和基于统计的方法等。
语义理解
1 2
词汇的语义 研究词汇所表达的概念、属性、关系等语义信息。
句子的语义 研究句子所表达的命题、事件、行为等语义信息。
3
篇章的语义 研究篇章的结构、主题、观点等语义信息。
信息抽取
01
命名实体识别
识别文本中的人名、 地名、机构名等命名 实体。
图像增强
03
改善图像质量，提高图像清晰度 和对比度等
04
图像分割
将图像分割成具有相似性质的区 域，如语义分割和实例分割
图像生成
生成与训练数据类似的新图像， 如GANs（生成对抗网络）
目标检测与跟踪
目标检测
01
在图像或视频中定位并识别目标对象，如Faster R-CNN、
YOLO等
无人机配送
通过无人机进行快递、外卖等配送服务，提高配送效率。
智能医疗与健康管理
远程医疗
通过互联网技术实现远 程诊断和治疗，缓解医 疗资源紧张问题。
健康管理
利用可穿戴设备和大数 据分析技术，对个人健 康进行监测和管理。
医疗机器人
在手术、康复等领域提 供辅助和支持，提高医 疗质量和效率。
自动驾驶
利用计算机视觉、雷达传感器和深度学习等技术，实现车辆在复杂交 通环境中的自动导航和驾驶。
智慧医疗
通过人工智能技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗 效率和准确性。
智能家居
将人工智能技术应用于家居设备，实现远程控制、语音识别、智能推 荐等功能，提高家居生活的便捷性和舒适性。
02
机器学习技术
句法分析的方法
基于规则的方法和基于统计的方法等。
语义理解
1 2
词汇的语义 研究词汇所表达的概念、属性、关系等语义信息。
句子的语义 研究句子所表达的命题、事件、行为等语义信息。
3
篇章的语义 研究篇章的结构、主题、观点等语义信息。
信息抽取
01
命名实体识别
识别文本中的人名、 地名、机构名等命名 实体。
图像增强
03
改善图像质量，提高图像清晰度 和对比度等
04
图像分割
将图像分割成具有相似性质的区 域，如语义分割和实例分割
图像生成
生成与训练数据类似的新图像， 如GANs（生成对抗网络）
目标检测与跟踪
目标检测
01
在图像或视频中定位并识别目标对象，如Faster R-CNN、
YOLO等
高中信息技术必修课件第六章人工智能及其应用
深度学习方法
通过预先定义的规则对文本进行处理，如 模板匹配、正则表达式等。
利用大量语料库进行统计学习，如隐马尔 可夫模型、条件随机场等。
通过神经网络模型对文本进行表征学习， 如循环神经网络、卷积神经网络等。
自然语言处理的应用案例
01
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译 成另一种自然语言文本。
02
情感分析
自然语言处理的基本任务
词法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处理 。
语义理解
分析文本中词语、短语和句子的含义， 以及它们之间的关联。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，如主 谓关系、动宾关系等。
信息抽取
从文本中提取出关键信息，如实体、事 件、关系等。
自然语言处理的技术与方法
03
基于规则的方法
基于统计的方法
目标检测
在图像中定位并识别出感 兴趣的目标，通常使用矩 形框标注目标的位置。
图像分割
将图像划分为具有相似性 质的区域或对象，包括语 义分割和实例分割等任务 。
计算机视觉的技术与方法
特征提取
通过设计或学习特定的特征提取方法 ，从图像中提取有用的信息，例如 SIFT、HOG等手工特征或深度学习中 的卷积神经网络特征。
识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达。
03
智能问答
根据用户提出的问题，自动检 索相关信息并生成简洁明了的
回答。
04
文本摘要
自动提取文本中的关键信息， 生成简洁的摘要。
04
计算机视觉
计算机视觉的基本任务
01
02
03
图像分类
将输入的图像划分到预定 义的类别中，例如识像分析
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。
52人工智能的应用ppt课件
27
教育行业：个性化教育、智能评估等
个性化教育
通过人工智能技术，对学生的学 习能力、兴趣爱好等进行评估和 分析，提供个性化的学习资源和
教学方案，提高教学效果。
2024/1/27
智能评估
运用自然语言处理、机器学习等技 术，对学生的学习成果进行自动评 估和反馈，为教师提供更加客观、 准确的教学评价工具。
2024/1/27
17
计算机视觉概述
1 2 3
计算机视觉定义
通过图像传感器等设备获取图像或视频，并利用 计算机对图像或视频进行处理、分析和理解，以 模拟人类视觉功能的技术。
计算机视觉发展历程
从早期的图像处理、模式识别，到近年来的深度 学习等技术的广泛应用，计算机视觉技术不断取 得突破性进展。
计算机视觉研究内容
包括图像分类、目标检测、图像分割、场景理解 等多个方面。
2024/1/27
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图像识别、目标检测等核心技术
图像识别技术
通过提取图像中的特征，将图像 划分到不同的类别中。常用的图 像识别算法包括基于纹理、形状 、颜色等特征的传统算法，以及 基于深度学习的卷积神经网络（ CNN）等算法。
目标检测技术
从图像或视频中检测出感兴趣的 目标，并确定其位置和类别。目 标检测算法通常包括基于滑动窗 口、区域提议网络（RPN）、 YOLO、SSD等。
语音识别
将待识别的语音特征向量 输入到训练好的声学模型 中，通过搜索算法找到最 可能的词序列作为识别结 果。
2024/1/27
22
语音合成方法介绍
2024/1/27
基于规则的方法
利用语言学规则和声学规则来合成语音，如基于音素拼接的语音 合成方法。
基于统计的方法
教育行业：个性化教育、智能评估等
个性化教育
通过人工智能技术，对学生的学 习能力、兴趣爱好等进行评估和 分析，提供个性化的学习资源和
教学方案，提高教学效果。
2024/1/27
智能评估
运用自然语言处理、机器学习等技 术，对学生的学习成果进行自动评 估和反馈，为教师提供更加客观、 准确的教学评价工具。
2024/1/27
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计算机视觉概述
1 2 3
计算机视觉定义
通过图像传感器等设备获取图像或视频，并利用 计算机对图像或视频进行处理、分析和理解，以 模拟人类视觉功能的技术。
计算机视觉发展历程
从早期的图像处理、模式识别，到近年来的深度 学习等技术的广泛应用，计算机视觉技术不断取 得突破性进展。
计算机视觉研究内容
包括图像分类、目标检测、图像分割、场景理解 等多个方面。
2024/1/27
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图像识别、目标检测等核心技术
图像识别技术
通过提取图像中的特征，将图像 划分到不同的类别中。常用的图 像识别算法包括基于纹理、形状 、颜色等特征的传统算法，以及 基于深度学习的卷积神经网络（ CNN）等算法。
目标检测技术
从图像或视频中检测出感兴趣的 目标，并确定其位置和类别。目 标检测算法通常包括基于滑动窗 口、区域提议网络（RPN）、 YOLO、SSD等。
语音识别
将待识别的语音特征向量 输入到训练好的声学模型 中，通过搜索算法找到最 可能的词序列作为识别结 果。
2024/1/27
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语音合成方法介绍
2024/1/27
基于规则的方法
利用语言学规则和声学规则来合成语音，如基于音素拼接的语音 合成方法。
基于统计的方法
人工智能的应用PPT
人工智能的应用PPT人工智能（AI）是一项快速发展的技术，其应用已经深入到我们生活的方方面面。
从语音助手到智能驾驶，从机器翻译到智能医疗，AI正逐渐改变我们的工作和生活方式。
本文将探讨人工智能的应用，并通过PPT形式来展示。
第一部分：人工智能的基本概念在开始介绍人工智能的应用之前，让我们先来了解一些基本概念。
1.1 人工智能的定义人工智能是一门研究如何使计算机具备类似人类智能的能力的学科。
它涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。
1.2 人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，但直到最近几年才取得了重大突破。
深度学习、大数据的出现使得人工智能得到了前所未有的发展机遇。
第二部分：人工智能在各行业的应用2.1 人工智能在医疗领域的应用在医疗领域，人工智能可以帮助医生做出更准确的诊断，提高疾病预测和治疗效果。
同时，智能手术机器人和护理机器人也为医院提供了更高效的服务。
2.2 人工智能在金融领域的应用金融领域需要大量的数据处理和风险控制。
人工智能可以利用大数据分析进行风险评估，提供个性化的投资建议和财务规划。
2.3 人工智能在交通领域的应用智能交通系统可以帮助优化交通流量，提高道路安全和效率。
智能驾驶技术正在逐渐成熟，为我们的出行方式带来了革命性的改变。
2.4 人工智能在教育领域的应用人工智能可以帮助教师进行学生评估和个性化教学。
虚拟现实和增强现实技术也为学生提供了更丰富的学习体验。
第三部分：人工智能的挑战与未来发展3.1 人工智能的挑战人工智能的应用虽然带来了很多便利，但也面临着一些挑战。
隐私和安全问题、就业岗位的减少以及伦理道德问题等都需要我们认真思考和解决。
3.2 人工智能的未来发展人工智能的发展预计将取得更大的突破，包括更强大的自主学习能力、更广泛的应用领域和更人性化的交互方式。
结语：人工智能正逐渐渗透到各个行业和领域，对我们的生活和工作产生了巨大影响。
通过本次PPT的展示，我们了解了人工智能的基本概念、各个行业的应用情况以及未来的发展趋势。
人工智能及其应用蔡自兴第四版-PPT文档资料
7
4.2 神经计算 4.2.1 人工神经网络研究的进展
1943年麦卡洛克和皮茨提出神经网络模型 （称为MP模型）的概念。 20世纪60年代威德罗和霍夫提出自适应线性 元件。 60年代末期至80年代中期，整个神经网络研 究处于低潮。 80年代后期以来，人工神经网络研究得到复 苏和发展，在模式识别、图象处理、自动控 制等领域得到广泛应用。
4.1 概述
计算智能与人工智能的 区别和关系
输入 复杂性 层次 人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据 计算 (＋)传感器
BNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
CNN
CPR
CI
C－数值的
5
4.1 概述
上图由贝兹德克于 1994 年提出，表示 ABC与 神经网络（ NN ）、模式识别（ PR ）和智能 （I）之间的关系 A－Artificial，表示人工的（非生物的）； B－Biological， 表示物理的＋化学的＋（？）＝生物的； C－Computational，表示数学＋计算机 计算智能是一种智力方式的低层认知，它与 人工智能的区别只是认知层次从中层下降至 低层而已。中层系统含有知识（精品），低 层系统则没有。
6
4.1 概述
定义 1 ：当一个系统只涉及数值（低层） 数据，含有模式识别部分，不应用人工 智能意义上的知识，而且能够呈现出：
（1）计算适应性； （2）计算容错性； （3）接近人的速； （4）误差率与人相近，
则该系统就是计算智能系统。 定义 2 ：当一个智能计算系统以非数值 方式加上知识（精品）值，即成为人工 智能系统。
J ( W ) W ( k ) y ( k ) hj j h W k hj
4.2 神经计算 4.2.1 人工神经网络研究的进展
1943年麦卡洛克和皮茨提出神经网络模型 （称为MP模型）的概念。 20世纪60年代威德罗和霍夫提出自适应线性 元件。 60年代末期至80年代中期，整个神经网络研 究处于低潮。 80年代后期以来，人工神经网络研究得到复 苏和发展，在模式识别、图象处理、自动控 制等领域得到广泛应用。
4.1 概述
计算智能与人工智能的 区别和关系
输入 复杂性 层次 人类知识 (＋)传感输入
知识 (＋)传感数据 计算 (＋)传感器
BNN
BPR
BI
B－生物的
复 杂 性
ANN
APR
AI
A－符号的
CNN
CPR
CI
C－数值的
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4.1 概述
上图由贝兹德克于 1994 年提出，表示 ABC与 神经网络（ NN ）、模式识别（ PR ）和智能 （I）之间的关系 A－Artificial，表示人工的（非生物的）； B－Biological， 表示物理的＋化学的＋（？）＝生物的； C－Computational，表示数学＋计算机 计算智能是一种智力方式的低层认知，它与 人工智能的区别只是认知层次从中层下降至 低层而已。中层系统含有知识（精品），低 层系统则没有。
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4.1 概述
定义 1 ：当一个系统只涉及数值（低层） 数据，含有模式识别部分，不应用人工 智能意义上的知识，而且能够呈现出：
（1）计算适应性； （2）计算容错性； （3）接近人的速； （4）误差率与人相近，
则该系统就是计算智能系统。 定义 2 ：当一个智能计算系统以非数值 方式加上知识（精品）值，即成为人工 智能系统。
J ( W ) W ( k ) y ( k ) hj j h W k hj
人工智能的应用PPT
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PART 06
人工智能在物流大 数据分析和优化中 的应用
物流运输智慧化
一、自动调度系统的应用
自动调度系统可以使用人工智能技术来智能规划车辆路径和运输计划，提高路线的效率和运输的准确性，降 低物流成本和时间。同时，能够对运输中出现的问题及时预警，并做出相应的应对措施，确保货物安全和快速送 达目的地。
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人工智能在货物配送中的应用
智能路线规划
Intelligent route planning
1. 智能的车辆调度：基于人工智能技术，可以快速分析车辆的实时运营情况 ，并自动进行最优化的路线规划、资源调度、任务分配等操作，提高了物流 配送效率和精度。 2. 精准的路线规划：利用人工智能技术运用地图与重要物流节点的数据，可 以为快递员精准规划路线，在满足时间和效率需求的情况下避开拥堵、避免 被限行等问题，从而进一步提高了配送效率。 3. 风险预测与减少：运用人工智能技术分析历史数据，根据天气、时间、线 路等元素，直接预测配送中的风险，从而进行风险防范，减少配送异常的概 率和损失。人工智能还可以通过大数据分析，识别和预测货物盗窃的概率， 并提供安全防范策略，减小了物流行业的风险。
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PART 05
基于人工智能的智 能快递柜与最后一 公里解决方案
人工智能控制智能快递柜
可应用于物流行业中的快递管理。通过人工智能技术，对快递柜的使用进行智能化管理，包括快递的 存储、取出、投递等操作。系统可以自动识别快递单号、收件人信息等，实现快递的自助存取。此外， 系统还能根据用户的存储需求和快递柜空闲情况，智能地分配快递柜资源，提高物流效率，并增加了 快递柜的利用率。应用，不仅提高了物流行业的自助服务水平，还可为用户提供更加方便的快递管理 体验。
PART 06
人工智能在物流大 数据分析和优化中 的应用
物流运输智慧化
一、自动调度系统的应用
自动调度系统可以使用人工智能技术来智能规划车辆路径和运输计划，提高路线的效率和运输的准确性，降 低物流成本和时间。同时，能够对运输中出现的问题及时预警，并做出相应的应对措施，确保货物安全和快速送 达目的地。
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人工智能在货物配送中的应用
智能路线规划
Intelligent route planning
1. 智能的车辆调度：基于人工智能技术，可以快速分析车辆的实时运营情况 ，并自动进行最优化的路线规划、资源调度、任务分配等操作，提高了物流 配送效率和精度。 2. 精准的路线规划：利用人工智能技术运用地图与重要物流节点的数据，可 以为快递员精准规划路线，在满足时间和效率需求的情况下避开拥堵、避免 被限行等问题，从而进一步提高了配送效率。 3. 风险预测与减少：运用人工智能技术分析历史数据，根据天气、时间、线 路等元素，直接预测配送中的风险，从而进行风险防范，减少配送异常的概 率和损失。人工智能还可以通过大数据分析，识别和预测货物盗窃的概率， 并提供安全防范策略，减小了物流行业的风险。
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PART 05
基于人工智能的智 能快递柜与最后一 公里解决方案
人工智能控制智能快递柜
可应用于物流行业中的快递管理。通过人工智能技术，对快递柜的使用进行智能化管理，包括快递的 存储、取出、投递等操作。系统可以自动识别快递单号、收件人信息等，实现快递的自助存取。此外， 系统还能根据用户的存储需求和快递柜空闲情况，智能地分配快递柜资源，提高物流效率，并增加了 快递柜的利用率。应用，不仅提高了物流行业的自助服务水平，还可为用户提供更加方便的快递管理 体验。
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人工智能及其应用
3
1.1 人工智能概况
➢ 人工智能发展简史 ➢ 人工智能研究的意义
人工智能及其应用
4
人工智能发展简史
人工智能的产生和发展过程经历了以下三 大标志性阶段：
产生期 形成期 发展期
人工智能及其应用
5
人工智能的发展简史
产生期
三段论、图灵机、自动机理论、信息论、系统论。 主要成就:
❖ 诞生在控制论、信息论与 系统论基础之上，也随着 突变论、耗散结构理论、 协同论的发展而进入到新 的阶段。
哲学
自然
社会
科学
科学
数学
人工智能及其应用
11
人工智能的研究目标
人类智能活动的能力 ：
❖ 认识和理解世界环境的能力 ❖ 进行演绎和归纳推理的能力 ❖ 学习的能力 ❖ 自适应的能力
人工智能及其应用
问题求解法、概念法、发现法等。
人工智能及其应用
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人工智能的核心问题
系统构成
人工智能的工作需要硬件、软件、接口等多方面的支
持与配合。
使用自然语言、专门语言、图象的人机对话接口
人机 接口
知识库
解题推理
智能接口
管理软件
软件
软件
软件
知识库硬件
解题推理硬件
管理科学
现代控制理论
常识性推理演 系统程序设计
信息处理 控制 心理学 理论
博弈
绎与问题求解
逻辑
心理学
逻辑
主要应用领域
基本的技术与方法
主要应用领域
人工智能及其应用
18
人工智能的核心问题
人工智能原理的四大问题
❖ 知识表示，人工智能研究的最基本问题 ❖ 问题求解，人工智能的根本问题 ❖ 机器学习，人工智能产生的核心问题 ❖ 系统构成，人工智能的中心问题
❖ 创立数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论和系统论。 ❖ 发明通用电子数字计算机。 ❖ 为人工智能的诞生准备了充足的思想、理论和物质技术
条件。
人工智能及其应用
6
人工智能的发展简史
形成期
逻辑理论机程序系统、跳棋程序、通用问题求解 程序、表处理语言LISP。 主要成就:
❖ 现代人工智能正式诞生，并很快在定理证明、问题求 解、博弈和LISP语言以及模式识别等关键领域取得重 大突破。
人工智能及其应应用
1
第一章 绪论
人工智能：
❖ 是科学技术发展过程中的一门综合、交叉、前 沿学科；
❖ 是计算机科学的一个重要分支；
❖ 它与原子技术、空间技术一起被誉为20世纪的 三大科学技术成就。
人工智能及其应用
2
第一章 绪论
内容提要：
人工智能概况 人工智能的学科范畴 人工智能的研究领域 人工智能系统结构及特点
❖ 人工智能作为一门新兴学科受到世人的注目。
人工智能及其应用
7
人工智能的发展简史
发展期
知识工程、智能机器人、专家系统。 主要成就:
人工智能的研究开始向纵深发展，在更多的领域 中取得了重大突破，并开始走向实际实用，在学科上 也开始形成了自己的理论体系。
人工智能及其应用
8
人工智能研究的意义
计算机在现实世界中已成为人类得心应手的智能工 具；
工智能发展的重要途径。
人工智能及其应用
16
人工智能的核心问题
人工智能基础的研究主要是认知科学和数学方 法的研究
❖ 认知科学包括：逻辑思维学、形象思维学、灵感思 维学、认识心理学、认识生理学。
❖ 数学方法包括：离散数学、模糊数学、突变论等。
人工智能及其应用
17
人工智能的核心问题
尼尔逊的人工智能学科结构
人工智能及其应用
20
人工智能的核心问题
问题求解
❖ 包含推理与规划两大过程 ❖ 与问题的知识表示形式密切相关
(1) 问题用谓词公式表示，用演绎推理来求解。 (2) 问题用状态空间法表示，用搜索法求解。
人工智能及其应用
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人工智能的核心问题
机器学习
❖ 研究让机器具有解决具体问题的本领； ❖ 研究使机器具有自学习的能力； ❖ 机器学习常用方法有：死记硬背法、参数修正法、
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人工智能的研究目标
近期研究目标
❖ 研究用计算机软件、硬件系统模拟人类某些智能行 为的基本理论、技术和方法。
远期研究目标
❖ 探讨智能的基本机理； ❖ 研究如何利用各种自动机来模拟人的某些思维过程
和智能行为。
人工智能及其应用
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人工智能的研究方法
脑模型研究
特点是利用仿生学的观点和方法，把脑的微观结 构与宏观功能统一起来，制成类大脑的智能机器或控 制论机器。
计算原理 算法分析 控制理论 空间研究
逻辑 自动程序设计
机器人 工业自动化
数学
系统程序设计
心理学
图示学
逻辑学 自动定理证明
图示学
有关学科
数学、科学 和工程辅助
运筹学 启发式搜索
机器视觉 模式识别
认识论
心理学
知识的模
光学
声学 语音学
型化和表示
计算机语言
自然语言系统
图论
AI系统及语言
心理学 语言学
符号操作
人工智能及其应用
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人工智能的核心问题
知识表示
❖ 知识表示研究机器表示知识的可行、有效、通用的 原则与方法，使知识能够合理地储存在机器中，便 于应用、修改、增删和更换。
❖ 已有的知识表示法：谓词逻辑表示法、模糊逻辑表 示法、产生式表示法、状态空间表示法、与/或图 表示法、语义网络表示法，框架表示法等。
人工智能研究
特点是用计算机科学的观点和方法，撇开脑的微 观结构，单纯进行脑的宏观功能模拟 。
人工智能及其应用
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人工智能的研究方法
仿生学方法
特点是利用仿生学的观点和方法，把脑的微观结
构与宏观功能统一起来，制成类大脑的智能机器或控
制论机器。
计算机方法
特点是用计算机科学的观点和方法，撇开脑的微
观结构，单纯进行脑的宏观功能模拟 。在利用计算机
现已为它配上更加发达的感觉器官、效应器官和高 级思维程序，具有广泛的问题求解能力。
人工智能及其应用
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1.2 人工智能的学科范畴
➢ 人工智能的位置 ➢ 人工智能的研究目标 ➢ 人工智能的研究方法 ➢ 人工智能的核心问题
人工智能及其应用
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人工智能的位置
❖ 以思维与智能为核心。
❖ 是计算机科学、逻辑学、 思维学、生理学、心理学、 电子学、语言学、教育学 等多学科相互渗透的结果。
方法求解智能问题时，又有两种方法 ：
➢ 数学建模法
➢ 心理学方法
人工智能及其应用
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人工智能的研究方法
➢ 数学建模法
依靠建立数学模型并利用算法来求解问题
➢ 心理学方法
依靠心理学模型，把人在解决各种问题时所使用的 经验、方法、策略、窍门都编进程序，这种程序称为 启发式程序。
计算机科学与心理学的相互渗透、相互促进，是人