人工智能导论 课件 PPT -第4章 人工神经网络与深度学习
《人工智能导论》教学大纲(2024版)
人工智能导论课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程中文名称：人工智能导论课程性质：学院基础课程、专业核心课程开课学期：3课内学时：32学时，其中授课32学时课外学时：32学时学分：2学分主要面向专业：自动化、测控、电气、机器人工程二、先修课程高等数学、概率论、线性代数、生命科学导论三、课程目标人工智能导论是面向理工科专业的重要基础课程。
课程以学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理与法律五维知识体系为主要内容，经典与现代人工智能知识结构模块化，具有广阔的思想和技术背景。
通过课程学习，使学生系统性掌握人工智能基本概念、方法、技术，把握人工智能重点方向及领域；掌握机器学习、深度神经网络等基本方法；初步具备利用人工智能技术解决问题的基本能力；初步理解人工智能伦理及其对人工智能技术发展的重要意义。
为进一步学习相关的专业基础课程和专业课程打下必要的理论和实践基础。
（1）从大历史观角度使学生理解人工智能发展的历史和思想脉络，使学生认识到人工智能的本质和内涵，思考人之为人的价值和意义,勇于承担社会发展责任。
（2）充分发挥人工智能多学科、多领域理论、知识交叉的特点和优势，培养学生多学科知识交叉思维和创新意识。
（3）激发学生学习人工智能的热情和人机协同创新思维，为后续人工智能+X专业学习、创新创业、竞赛、就业等奠定基础。
（4）系统理解机器智能实现技术和方法，认识到机器智能对人类智能补充与增强作用，学会利用人机协同技术和方法及解决各类问题。
(5)使学生充分理解人工智能对未来人类社会经济、科技和文明发展的重要作用，具备未来能社会发展需要的人工智能人才素质。
四、教学内容与教学方法五、考核方式六、参考教材及学习资源（一）参考教材：[1]莫宏伟，徐立芳.人工智能导论.第2版.[2]莫宏伟，徐立芳.人工智能伦理导论.。
人工智能导论-第四课自然语言处理
研究表示，在大脑皮层中局部回路的基本连接 可以通过一系列的互联规则所捕获，而且这些 规则在大脑皮层中处于不断循环之中。
模拟人脑利用历史信息来做决策
两种不同神经网络的缩写。
时间递归神经网络（recurrent neural network） 结构递归神经网络（recursive neural network）
无法对词向量做比较，任意两个词之间都是孤立的
34
自然语言处理
词向量
使用上下文来表示单词
使用共现矩阵(Cooccurrence matrix) 一个基于窗口的共现矩阵例子
窗口长度是1（一般是5-10） 语料样例
▪ I like deep learning. ▪ I like NLP. ▪ I enjoy flying
7
卷积神经网络 卷积网络训练过程
反向传播过程
从高层到底层，逐层进行分析
光栅化层 ▪ 从上一层传过来的残差为
▪ 重新整理成为一系列矩阵即可，若上一层 Q 有 q 个 池化核，则传播到池化层的残差为
8
卷积神经网络 卷积网络训练过程
反向传播过程
从高层到底层，逐层进行分析
池化层 ▪ 应池化过程中常用的两种池化方案，反传残差的时 候也有两种上采样方案 ▪ 最大池化：将1个点的残差直接拷贝到4个点。 ▪ 均值池化：将1个点的残差平均到4个点。 ▪ 传播到卷积层的残差为
9
卷积神经网络 卷积网络训练过程
反向传播过程
从高层到底层，逐层进行分析
卷积层 ▪ 卷积层有参数，所以卷积层的反传过程需要更新权 值，并反传残差。 ▪ 先考虑权值更新，考虑卷积层某个“神经中枢”中 的第一个神经元 ▪ 多层感知器的梯度公式
《人工智能导论课件》
人工智能在金融领域的应用
投资决策
在市场预测、风险控制和交易 方面，人工智能已成为创新性 的投资解决方案之一。
自动化
人工智能技术可用于开发智能 柜员机和自助银行，改进金融 服务的效率，并实现全天候服 务。
区块链技术
人工智能和区块链技术可以使 风险收益的平衡更有效，同时 降低运营成本。
人工智能在智能制造领域的应用
深度学习基础
1 定义
深度学习是一种机器学 习方法，它通过构建人 工神经网络来对数据进 行建模和分析。
2 应用
深度学习被广泛应用于 图像和语音识别、自然 语言处理等领域。
3 算法
深度学习的常见算法包 括卷积神经网络和循环 神经网络。
自然语言处理技术
文本分类
降噪、归一化，快速提取文本 特征，广泛应用于垃圾邮件分 类等方面。
我们可以期待更多出色表现的人工智能技 术，未来的发展前景十分广阔。
人工智能的分类
弱人工智能
又称为狭义人工智能，仅在一种或少数 领域内拥有智能，如语音识别或图像识 别。
强人工智能
是指能够在几乎所有情况下都弥补人类 智能的智能，目前仍然是一个远期目标。
对立人工智能
这指的是一种会有意识地与人类对立的人工智能，目前仍然是我们不愿意看到的一种情况。
1
生产线自动化
人工智能可以实现设备和数据的互联，提高制造效率和质量。
2
智能制造质量管理
整合传感器数据、物联网和人工智能算法，以提供更好的质量控制和预测。
3
智能制造网络安全
人工智能技术是实现革命性制造企业安全的关键，能够检测潜在的网络安全漏洞。
保障
为了减轻对隐私和安全的 担忧，必须确保人工智能 是安全且受保护的。
《神经网络与深度学习》课程标准
《神经网络与深度学习》课程标准【课程名称】神经网络与深度学习【适用专业】高等职业教育智能产品开发专业一、课程定位1．课程性质本课程为智能产品开发专业职业技能核心课程。
2．课程任务通过本课程学习培养学生智能产品设计与开发的综合能力，包括机器学习、深度学习相关概念，介绍TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念，深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法，并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用等。
3．课程衔接本课程的前序课程为《Python程序设计》、《人工智能导论》，后续课程为《顶岗实习》。
二、课程目标通过本课程学习，理解智能产品开发过程中涉及到的诸多AI技术，能够根据实际要求完成人工智能项目的设计、制作、调试，培养学生基本专业技能、积极参与意识、责任意识、协作意识和自信心，使教学过程更有目的性和针对性。
养成良好的沟通能力与团队协作精神，具有安全文明的工作习惯、良好的职业道德、较强的质量意识和创新精神。
具体应具备以下能力：1．理解人工智能产品结构设计与生产过程的基本概念；2．理解人工智能产品的基本算法、机器学习概念；3．理解深度学习概念，了解其应用领域；4．TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念5．理解线性回归概念；6．支持向量机；7．聚类分析；8．神经网络和自然语言处理等算法；9．人工智能产品控制程序编写与调试；10．智能产品使用说明书的编写。
【教学内容】学习情境 职业能力目标 学习子情境 教学内容 课时分配一、安装TensorFlow 1、安装前的环境准备2、能够使用Linux系统和Python语言3、能够独立安装Anaconda4、能够安装CUDA和cuDNN5、掌握TensorFlow测试方法（一）安装CUDA和cuDNN1、CUDA的安装2、cuDNN的安装3、Protocol Buffer4、Bazel5、从源代码编译并安装4（二）安装和测试TensorFlow1、安装TensorFlow2、运行向量相加的例子3、加载过程存在的一些问题4二、TensorFlow 编程策略 1、掌握计算图与张量2、熟练使用TensorFlow的运行模型3、正确创建变量并管理变量空间4、掌握variable_scope()与name_scope()及其使用方法（一）TensorFlow的数据模型1、分析并演示分析TensorFlow的数据模型2、会使用计算图描述TensorFlow计算模型3、张量的使用6（二）TensorFlow的运行模型1、TensorFlow系统结构概述2、简单使用会话3、使用with/as环境上下文管理器4、Session的参数配置5、placeholder机制6三、深度前馈神经网络 1、掌握网络的前馈方式2、全连接的概念3、神经元与全连接结构4、前向传播算法5、线性模型的局限性6、激活函数（一）网络的前馈方式及全连接的概念1、前馈网络2、全连接的概念3、神经元与全连接结构4（二）激活函数 1、常用激活函数2、激活函数实现去线性化3、激活函数调用栈的查看6（三）多层网络解决异或运算1、损失函数2、经典损失函数3、自定义损失函数4四、优化网络的方法 1、基于梯度的优化2、反向传播3、学习率的独立设置4、拟合（一）基于梯度的优化1、梯度下降算法的概念2、随机梯度下降4（二）反向传播 1、简要解释反向传播算法2、自适应学习率算法3、TensorFlow提供的优化器6（三）学习率的独立设置 1、指数衰减的学习率2、其他优化学习率的方法6合 计 50 三、考核与评价本学习领域的课程宜考核采用过程考核和期末上机随即抽题方式。
人工智能导论-各章习题答案
习题
答案：神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和传递信息的网络模型。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元，通过不同层之间的连接和权重，实现信息的传递和处理。
习题
答案：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的网络结构和大量的数据进行训练，从而实现高效的模式识别和特征提取。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的成果。
第二章习题答案
习题
答案：符号推理是一种基于逻辑和推理规则的方法，通过对符号和符号之间的关系进行操作和推理，从而实现问题的求解。符号推理通常涉及到语义、句法和语法的处理，需要对问题进行符号化表示。
习题
答案：决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。它基于树形结构，通过一系列的判断节点将数据进行分类。决策树的构建过程是一个递归的过程，每次选择一个最优的判断节点，并将数据分割为不同的子集，直到达到终止条件。
习题
答案：人工智能的应用非常广泛，涉及到各个领域。例如，在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策；在金融领域，人工智能可以用于风险评估和投资建议；在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理和无人驾驶等。
习题
答案：人工智能的发展面临着一些挑战和问题。首先，人工智能的算法和模型需要不断优化和改进，以提高其性能和准确度。其次，人工智能系统需要大量的数据进行训练，但数据的获取和处理也面临一些困难。另外，还需要解决人工智能系统的安全和隐私问题，以保护用户的信息和权益。
以上是《人工智Байду номын сангаас导论》各章习题的答案。希望对学习人工智能的同学们有所帮助！
参考资料
1.Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
人工智能技术介绍PPT完整版(人工智能概述、围棋、象棋、人工智能3.0等)
乐观思潮
人工智能
孕育期
电子计算机 机
器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
1956
1974
1980
1987
1993
2006
2016
所有的AI程序 都只是“玩具” 运算能力 计算复杂性 常识与推理
未达预期
大数据 计算能力
削减投入
应用增多
经网络
人工智能核心技术
知识和数据智能处理
知识处理时通常使用专家
来悄
临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
复 杂 度
有关学科 教学、科学和 工程辅助
图论
博弈
AI的几大门派
模拟人的心智 模拟脑的结构 模拟人的行为
进化学派 类推学派 贝叶斯学派 符号学派 联结学派 行为学派
感知
知识表示 神经网络 机器人
深度学习
聪明的AI
有学识的AI
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
20世纪初
1970年代初
今天
时间
AI将催生“无用阶层”吗？
• 人工/脑力劳动：翻译、记者...
• 人工/体力劳动：保安、保姆...
人工智能技术介绍PPT
乐观思潮
人工智能
孕育期
电子计算机 机
器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
1956
1974
1980
1987
1993
2006
2016
所有的AI程序 都只是“玩具” 运算能力 计算复杂性 常识与推理
未达预期
大数据 计算能力
削减投入
应用增多
经网络
人工智能核心技术
知识和数据智能处理
知识处理时通常使用专家
图像识别
和物体检测。在围绕图像内 容的信息检索、广告投放、 用户分析、商品推荐等互联 网应用在应用广泛。
主要目标是让机器能够识别、 在工业、农业、商务、科技、 其两个核心问题是图像分类
步态识别、身份识别等方面。 搜索及人机交互等。
手机中的AI
AI处于什么阶段？
• 人工智能相关技术刚刚越过曲线高峰（处于狂热期），是推动透明化身临其境体验技术发展的 主要动力
有关学科 教学、科学和 工程辅助
图论
博弈
AI的几大门派
模拟人的心智 模拟脑的结构 模拟人的行为
进化学派 类推学派 贝叶斯学派 符号学派 联结学派 行为学派
来悄
临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
复 杂 度
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。
目录 content
人工智能导论全书课件完整版ppt全套教学教程最全电子教案教学设计最新
人工智能是研究使计算机模拟人类的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能的特点
人工智能经历了六十多年的发展，现在已进入AI 2.0阶段
人工智能的分类
斯图尔特·罗素
斯图尔特·罗素（Stuart Russell），世界经济论坛（WEF）人工智能委员会副主席、加州大学伯克利分校人工智能中心创始人。
斯蒂芬·威廉·霍金
斯蒂芬·威廉·霍金（Stephen William Hawking），著名物理学家，被誉为继爱因斯坦之后最杰出的理论物理学家。他曾经指出：强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。
自1956年诞生以来，人工智能研究已经取得了许多令人兴奋的成果，并在多个领域得到了广泛的应用，极大地改变了人们的社会生活。本节将对人工智能的概念作简单的介绍。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）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。
2017年8月3日，腾讯公司正式发布了人工智能医学影像产品——腾讯觅影。同时，还宣布成立人工智能医学影像联合实验室。
2017年10月11日，阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。达摩院的成立，代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的研发行列。
从细分的研究领域来看，最受国际人工智能人才青睐的领域为机器学习、数据挖掘和模式识别，中国人工智能人才则倾向于投入遗传算法、神经网络和故障诊断方面。
1950年，一位名叫马文·明斯基（Marvin Lee Minsky，后被称为“人工智能之父”）的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙（Dean Edmunds）一起，建造了世界上第一台神经网络计算机，被看作是人工智能的一个起点。
人工智能导论 课件 PPT -《人工智能导论》课程标准
人工智能
《人工智能应用基础》课程标准
一、课程定位
“人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，开设《人工智能应用基础》课程是十分必要的。
《人工智能应用基础》作为一门必修课程，其中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。
开设本课程的目的是培养学生的“智能”观念；了解人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高智能产品的使用能力，为今后的工作中的智能设备使用打下坚实的基础。
先修课程：《计算机应用基础》
二、课程目标
（一）知识目标
1.了解人工智能产业的发展现状与市场需求；
2.了解人工智能对现代生活的改变和影响；
3.了解人工智能定义、研究领域、发展、社会价值和应用领域、未
来与展望；
4.了解知识表示、知识图谱、机器学习、人工神经网络与深度学习、
智能识别、自然语言理解、专家系统及智能体与智能机器人的相关概念及应用。
（二）能力目标
1、培养人工智能的应用能力，开拓学生的科技视野；
2、能够熟练使用生活中常用的人工智能产品；
3、熟悉人工智能对工业、医疗、安防、社交、机器人、无人驾驶、。
人工智能导论全套课件
计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展，计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来，计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性，同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策，以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用，知识产权保护是一个重要问题，需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展，跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式，构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差，反向调整每个神经元的权重， 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等，提供 了丰富的深度学习算法和工具，方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等，用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略，适用于机器 人控制、游戏等领域。
《人工智能导论》课件
深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
强化学习在决策优化、游戏等领域的应用 将更加广泛，实现更高效的学习和决策。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及，边缘计算将与人 工智能结合，实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安 全问题将更加受到关注，需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用，它能够识别和理解人类语音，并 作出相应的回应。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用，可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用，它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如，工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用，提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用，它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境，并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响，导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失，需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全，需要加强监管和法律约束 。
人工智能导论课件
04
计算机视觉
VS
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它利用计算机和算法来模拟人类视觉系统的功能，实现对图像和视频的感知、理解和分析。
详细描述
计算机视觉在人工智能领域中扮演着至关重要的角色，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是实现自动化和智能化的一项关键技术。计算机视觉的应用范围非常广泛，包括但不限于工业自动化、安全监控、医疗诊断、智能交通、农业智能化等。
就业变革
人工智能技术的应用可能引发隐私保护问题，需要加强法律法规的制定和执行，保护个人隐私和数据安全。
隐私问题
人工智能技术的普及和应用可能加剧社会不公和贫富差距，需要关注弱势群体的利益和ANKS
感谢观看
在监督学习中，我们为机器提供了一组带有标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来预测新数据的标签。例如，在图像分类任务中，我们提供了一组带有标签的图像，让机器学习如何将新图像分类到相应的类别中。
在无监督学习中，我们只提供一组未带标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来发现隐藏的模式或结构。例如，在聚类任务中，我们提供了一组数据点，让机器将这些数据点自动分成几个不同的组或簇。
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。在半监督学习中，我们提供了一部分带有标签的训练数据和另一部分未带标签的训练数据，让机器结合两者来提高学习性能。
强化学习与监督学习和无监督学习不同，它关注的是如何基于环境的反馈来选择或优化行为的问题。在强化学习中，智能体通过与环境交互并从中获得奖励或惩罚信号来学习如何做出最优决策。
详细描述
总结词
语音识别和自然语言生成是自然语言处理的两个重要方面，前者是将语音转换为文本，后者是将文本转换为语音。
详细描述
语音识别是自然语言处理的一个重要方面，它是指将人类语音转换为文本的过程。通过语音识别技术，计算机可以自动地识别和转写人类的语音，从而实现语音到文本的转换。自然语言生成则是将文本转换为人类语音的过程，它使得计算机能够以人类可理解的方式生成语音输出。
人工智能导论全套课件 (一)
人工智能导论全套课件 (一)人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指利用计算机技术和数学模型来探索和实现智能化的过程。
人工智能导论全套课件总共包括以下几个部分：人工智能概述、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能系统应用等。
下面我们逐一分析这些部分的内容。
一、人工智能概述部分介绍了人工智能的基本概念、历史发展和应用。
其中，基本概念包括人工智能的定义、主要技术和应用领域。
历史发展包括人工智能的几个发展阶段，如符号主义、连接主义、进化计算等。
应用领域主要分为教育、医疗、金融、制造、交通等领域。
此部分内容为课程开展的基础，必须理解和掌握，为后续几个部分打下基础。
二、机器学习部分介绍了机器学习的基本概念、应用领域和算法。
其中，基本概念包括监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习等，应用领域则包括图像识别、语音识别、预测等。
此部分算法包括线性回归、分类树、支持向量机、神经网络等。
学生应该掌握不同机器学习算法的特点和适用范围。
三、深度学习部分介绍了深度学习的主要模型和算法。
其中，深度学习模型主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
算法包括反向传播、梯度下降等。
此部分主要重点是让学生掌握深度学习模型的原理和应用方法。
四、自然语言处理部分介绍了自然语言处理的基本概念、主要任务和算法。
其中，基本概念包括语言模型、分词、词性标注、句法分析、语义分析等。
主要任务包括文本分类、情感分析、文本生成等。
算法包括朴素贝叶斯、条件随机场、语言模型等。
此部分主要是让学生掌握自然语言处理的基本知识和算法。
五、计算机视觉部分介绍了计算机视觉的基本概念、主要任务和算法。
其中，基本概念包括图像特征提取、目标检测、目标跟踪等。
主要任务包括人脸识别、场景分析等。
算法包括Haar特征、HOG特征等。
此部分主要是让学生掌握计算机视觉的基本知识和算法。
六、智能系统应用部分介绍了智能系统的应用场景、系统架构和未来发展。
人工智能导论分析课件
智能客服
利用NLP技术实现智能问答、自动回复等功能，提高客户服务的质量和效率。
04
计算机视觉
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的科学。它通过图像处理、图像识别、图像理解等技术，使计算机具备了像人一样观察、理解和分析图像的能力。
特征提取是从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，这些特征可以用于后续的识别和分类。
特征提取
分类器设计是指根据提取出的特征，设计出能够自动识别和分类的算法。常见的分类器有支持向量机、神经网络等。
分类器设计
三维重建是指通过多幅图像或视频，重建出三维场景或物体的几何形状和纹理信息。
三维重建
深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在计算机视觉领域取得了很大的成功。深度学习通过构建深度神经网络，自动学习图像中的特征表示，提高了分类和识别的准确率。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示、推理等技术在企业、医疗等领域得到广泛应用。
智能制造
智慧医疗
智慧金融
智慧教育
01
02
03
04
实现自动化生产线、智能物流等，提高生产效率和产品质量。
辅助医生诊断疾病、预测病情发展，提高医疗服务的准确性和效率。
实现智能投顾、风险评估、反欺诈等，提升金融服务的智能化水平。
总结词
深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型进行学习和预测。深度学习的基本原理是通过构建多层次的神经网络结构，将输入数据逐步抽象和转化，最终实现复杂的数据分类和识别任务。
详细描述
深度学习基于神经网络模型，通过模拟人脑神经元的连接方式进行信息处理。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并输出处理结果。深度学习的关键在于构建多层神经网络结构，每一层神经元将前一层的输出作为输入，并输出到下一层。通过逐层传递和转化，深度学习能够自动提取数据的特征并进行分类或识别。训练过程中，通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，以最小化预测误差。
人工智能导论
04 计算机视觉与图像处理技 术
计算机视觉概述及挑战
计算机视觉定义
研究如何让计算机从图像或视频 中获取信息、理解内容并作出决
策的科学。
挑战与问题
光照变化、遮挡、形变、背景干扰 、计算复杂度等。
应用领域
智能交通、安防监控、工业自动化 、医疗诊断等。
图像特征提取与分类识别方法
特征提取
从图像中提取出对于后续任务有 用的信息，如边缘、角点、纹理
。
02 03
基本原理
包括声学模型、语言模型和解码器三大部分，其中声学模型负责将语音 信号转换为特征向量，语言模型负责计算文字序列的概率，解码器负责 将特征向量和文字序列进行匹配。
系统架构
包括前端处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码器等多个模块， 其中深度学习技术在声学模型和语言模型中得到了广泛应用。
发展历程
人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和行为主义等阶 段，目前正处于深度学习等机器学习技术快速发展的时期。
人工智能技术体系架构
01
02
03
基础层
包括芯片、传感器、算法 框架等基础技术，为人工 智能提供计算、感知和学 习能力。
技术层
包括自然语言处理、计算 机视觉、语音识别等技术 ，实现人工智能的交互和 认知能力。
循环神经网络
RNN基本原理、LSTM与GRU等变体 结构、自然语言处理等应用。
生成对抗网络
GAN基本原理、DCGAN与WGAN 等改进方法、图像生成与风格迁移等 应用。
03 自然语言处理与语音识别 技术
自然语言处理概述及挑战
1 2
自然语言处理（NLP）定义
研究计算机处理、理解和运用人类语言的一门技 术科学，旨在实现人机交互中的语言智能。
大学课程《人工智能导论》PPT课件：第7章 深度学习
• 以视觉为例， 直接或间接影响某一特定神经细胞的光感受器细胞的全体
为该特定神经细胞的感受野；视觉感受野往往呈现中心兴奋、周围抑制
或者中心抑制、周围兴奋的同心圆结构。
• 1980年，福岛邦彦在感受野概念的基础上提出了“神经认知”模型用于模
式识别任务，该模型是一种层次化的多层人工神经网络。
第7章 深度学习
主要内容
• 深度学习的历史和定义
• 几种深度学习模型
• 深度学习主要开发框架
• 深度学习的应用
• 深度学习的展望
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 1957年，感知机
• 1980年代，BP算法
• 2006年，Hinton和Salakhutdinov提出了深度信念网络（Deep Belief
• 深度学习的定义
• 和传统的机器学习（称之为浅层学习）相比较，深度学习更接近人类处
理信息的方式。
• 深度学习通过构造深层结构的人工神经网络，模拟这种多层表示，每层
对应于一类特定特征，高层特征取决于底层特征，每类特征由一个隐含
层表示，隐含层从最初的几层发展到十多层，甚至目前的上千层。
• 以图像处理为例，低层提取边缘特征，更高层在此基础上形成简单图形，
Network, DBN）模型——深度学习元年。
• 2009年，Bengio又提出了堆叠自动编码器（Stacked Auto-Encoder,
SAE），用自动编码器来代替受限玻尔兹曼机构造深度网络，取得了很
好的效果。
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 2011年，微软研究院和Google的语言识别研究人员先后采用深度学习技
人工智能导论 模型与算法 课件
循环神经网络（RNN）
循环结构
网络具有记忆功能，能够处理序列数据。
门控循环单元（GRU）
简化LSTM结构，提高计算效率。
长短期记忆（LSTM）
解决RNN在处理长序列数据时出现的梯度消 失或爆炸问题。
经典模型
RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Bi-LSTM 等。
生成对抗网络（GAN）
生成器与判别器
02
深度学习特征
03
特征编码与表示
利用卷积神经网络（CNN）等深 度学习模型自动学习图像特征， 具有更强的表征能力。
将提取的特征进行编码和表示， 以便于后续的图像分类、识别等 任务。
目标检测与跟踪
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议 网络（RPN）等目标检测方法
，以及Faster R-CNN、 YOLO等经典目标检测模型。
02
分析句子中词语之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等，
有助于理解句子的语义。
常见算法
03
基于短语结构语法的算法、基于依存语法的算法和基于深度学
习的算法。
语义理解与情感分析
语义理解
研究文本中词语、短语和句子的含义，以及它们之间的语义关系。
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于情感计算和情感智能等领域。
K均值聚类（K-means Clustering）：将数据划 分为K个簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而 不同簇间的数据尽可能不同。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：通过正交变换将原始特征空间中的线性 相关变量变为线性无关的新变量，用于降维和可 视化。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据真伪。
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人工神经网络与深度学习
作为机器学习的一种重要技术，人工神经网络是一个形式上非常简单，但分类功能非 常强大的机器学习工具。无论是在计算机科学、通信、生物统计和医学，还是在金融 和经济学（包括股市预测）中，大多数与“智能”有点关系的问题，都可以归结为一 个在多维空间进行模式分类的问题，而这些正是人工神经网络所擅长的模式分类。随 着计算机计算能力的提高和大数据时代的来临，对人工神经网络的研究进入了一个崭 新的时代，深度学习大概念被提出。深度学习的核心理念是通过增加网络的层数来让 机器自动地从数据中进行学习，可以凭借无标签的数据进行学习，而不需要依赖于监 督信息的支撑。目前，深度学习的研究和应用如火如荼，其成果也成为AI领域关注的 的焦点。
人工神经网络
人工神经网络结构
所有结点都是分层的，每一层结点都可以通过有向弧指向下一层结点，但是同一层结点之间没有弧 互相连接，而且每一个结点不能越过下一层连接到下下层的结点上。每一条弧上有一个值，称为权 重或者权值。根据这些值，可以用一个非常简单的公式算出它们所指向结点的值，比如结点Y1的值 取决于X1 和X2的值，以及相应有向弧上的权值W11和W21。虽然这里只画了三层结点，但是在理论 上，人工神经网络的层数可以是任意的。
人工神经网络发展概况
这里添加标题
20世纪80年代
Hopfield神经网络、Kohonen神经网络 等的出现,特别是BP网络及算法的提出, 将神经网络推向第二次发展高潮
20世纪60年代
由于各种预言的失败,研究经费被 大量削减甚至取消,人工智能进入 被称为“AI Winter”的人工智能之 冬
21世纪初
感知机是一个二分类的线性分类模型，是最早的监督式训练算法，也是神经网络构建的基础。感知 机一定能将线性可分的数据集分开，所谓线性可分是：在二维平面上，线性可分意味着能用一条线 将正负样本分开；在三维空间中，线性可分意味着能用一个平面将正负样本分开。因此，通过感知 器就可以对新的实例实现准确预测。
人工神经网络
借助现代计算机计算能 力的提升,卷积神经网络 CNN 将神经网络推向第 三次发展高潮
20世纪40年代
M-P神经元和Hebb学习规则
20世纪50年代
Hodykin-Huxley 方 程 感 知 器 模 型与自适应滤波器
20世纪60年代
自组经网络发展概况
目前模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习已经成 为类脑智能中的一个重要研究方向。通过增加网络层数 所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念” 能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经 网络研究和应用的一个新高潮。
神经元
神经元
生物神经元结构
神经元
人工神经元
神经元
感知机
1958年，Rosenblatt等人以M-P 模型为基础，成功研制出了名为Mark I的感知机（Perceptron），这 是历史上首个将神经网络的学习功能用于模式识别的装置，标志着神经网络进入了新的发展阶段。 简单来说，感知机就是最早的神经元模型。
（2）无监督式学习 有别于监督式学习，无监督式学习在学习时并不了解其分类结果是否正确，也就是说，没有受到监 督式增强。对无监督式学习网络提供输入数据，网络自动从输入数据中识别出潜在模式、规则。当 学习完毕并经过测试后，这些模式规则可以应用到新的应用案例上。在人工神经网络中，生成对抗 网络（GAN）、自组织映射（SOM）和适应性共振理论（ART）是最常用的无监督式学习。
图像和物体识别
电子游戏
语音生成和识别
艺术和风格的模仿
预测
网站设计修改
深度学习
随着人工神经网络研究和应用的深入，网络的层数也在 不断地增多，从而形成有多个隐层的深度神经网络，依 赖深度神经网络的机器学习被称为深度学习。
高度的非线性全局作用
人工神经网络每一个神经元接受大量其它神经元的输入，并通过并行网络产生输出，影响其它神经元， 网络之间的这样的互相制约和互相影响，实现了从输入状态到输出状态空间的非线性映射，从全局的 观点来看，网络总体性能不是网络局部性能的叠加，而表现出某种集体性的行为。
良好的自适应、自学习功能
人工神经网络通过学习训练获得网络的权值与结构，呈现出非常强的自学习能力和对环境的自适应能 力。这种自适应性依据所提供的数据，通过学习和训练，找出输入和输出之间的内在关系，从而求取 问题的解，而不是依据对问题的经验知识和规则。
人工神经网络
BP神经网络
BP神经网络具有很强的学习能力，根据Kolmogorov（柯尔莫哥洛夫）定理，一个三层的BP神 经网络就可以逼近一个任意给定的连续函数f。但对多层BP神经网络，如何合理地选取BP网络 的隐层数及隐层的节点数，目前尚无有效的理论和方法。
人工神经网络
BP算法
人工神经网络
人工神经网络应用
本章内容
4.1 神经网络发展
概况
4.2 神经元
4.3 人工神经网络
4.4 深度学习
神经网络发展概况
众所周知，人脑是由几十多亿个高度互联的神经元组成 的复杂生物网络，也是人类分析、联想、记忆和逻辑推 理等能力的来源。模拟人脑中信息存储和处理的基本单 元——神经元而组成的人工神经网络模型具有自学习与 自组织等智能行为，能够使机器具有一定程度上的智能 水平。
人工神经网络
人工神经网络的学习
（1）监督式学习 神经网络利用一套输入-输出对进行训练。其目的是教会网络从给定的信息输入中识别出目标输出。 针对训练集合中每一个样例数据，网络接收一个输入，产生一个实际输出。每一次训练后，网络比 对实际输出和目标输出，通过微调相关权重值来纠正输出差异，直到实际输出结果与目标结果足够 相近，或者网络已经无法再改进其输出结果。
人工神经网络（Artificial neural network，简称ANN） 是一个用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网 络，用以进行分布式并行信息处理的算法数学模型，在 工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
人工神经网络
人工神经网络特点
高度的并行性
人工神经网络有很多同样的简单处理单元并联组合而成，尽管每一个神经元的功能简单，但大量简单 神经元并行处理能力和效果，却十分惊人。