人工智能导论 课件 PPT -第1章人工智能概述
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人工智能导论
人工智能导论在当今科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）无疑是最引人瞩目的领域之一。
它已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，从智能手机中的语音助手，到医疗领域的疾病诊断，再到交通系统的智能调度，人工智能的身影无处不在。
然而，对于大多数人来说，人工智能仍然是一个充满神秘色彩的概念。
那么，究竟什么是人工智能？它是如何工作的？又将如何影响我们的未来呢？要理解人工智能，首先我们需要明确它的定义。
简单来说，人工智能是指让计算机模拟人类的智能行为，例如学习、推理、解决问题、理解语言等。
它的目标是创造出能够像人类一样思考和行动的智能机器。
人工智能的发展并非一蹴而就，而是经历了漫长的历程。
早在 20世纪 50 年代，科学家们就开始了对人工智能的探索。
然而，由于当时计算机技术的限制以及对智能本质的理解不足，早期的研究进展缓慢。
但随着计算机性能的不断提升，以及算法和理论的不断完善，人工智能在近年来取得了突飞猛进的发展。
那么，人工智能是如何实现智能行为的呢？这主要依赖于机器学习和深度学习这两种技术。
机器学习是让计算机通过数据学习规律和模式，从而能够进行预测和决策。
例如，通过分析大量的医疗影像数据，机器学习算法可以帮助医生诊断疾病。
深度学习则是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来模拟人脑的神经元网络，从而能够处理更加复杂的数据和任务。
比如，图像识别、语音识别等领域都广泛应用了深度学习技术。
人工智能的应用场景十分广泛。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案，甚至进行手术操作。
在金融领域，它可以进行风险评估、投资决策，预防欺诈行为。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量，提高交通运输的效率和安全性。
在教育领域，它可以为学生提供个性化的学习方案，提高学习效果。
然而，人工智能的发展也带来了一些挑战和问题。
例如，人工智能可能会导致部分工作岗位的消失，从而引发就业结构的调整。
人工智能导论全套完整ppt课件
13
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究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，邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论 培根（F. Bacon）：归纳法 莱布尼茨（G. W. Leibnitz）：万能符号、推理计算 布尔（G. Boole）：用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年，图灵：图灵机 1943年，麦克洛奇（W. McCulloch）、匹兹(W. Pitts)： M－P模型
12
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝 瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机 “ 阿 塔 纳 索 夫 － 贝 瑞 计 算 机 （ Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。
人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机） 或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一 个测试，用以说明人工智能的概念。
智者
询问者
10
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
✓ 1.2 人工智能的发展简史
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究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，邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论 培根（F. Bacon）：归纳法 莱布尼茨（G. W. Leibnitz）：万能符号、推理计算 布尔（G. Boole）：用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年，图灵：图灵机 1943年，麦克洛奇（W. McCulloch）、匹兹(W. Pitts)： M－P模型
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1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝 瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机 “ 阿 塔 纳 索 夫 － 贝 瑞 计 算 机 （ Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。
人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机） 或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一 个测试，用以说明人工智能的概念。
智者
询问者
10
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
✓ 1.2 人工智能的发展简史
《人工智能导论》概论精讲
《人工智能导论》概论精讲
人工智能导论，是一门前沿的科学领域，是计算机科学的一个分支，
它涉及由软件、硬件、逻辑、心理和算法组成的复杂系统来模拟和增强人
类智能。
它的目的是使用计算机系统来模拟人类思维，使用它来处理计算
机领域的复杂问题。
人工智能导论可以概括为三个层次：技术层面、模型层面和理论层面。
在技术层面，它主要关注技术的发展，各个算法和数据结构的应用，以及
如何利用计算机系统来实现机器的智能行为。
而在模型层面，它关注有关
智能系统如何理解和处理复杂的环境，如何建立和使用数据模型，以及如
何用有意义的方式表达知识。
最后，在理论层面，它探讨智能系统的演化
和发展，以及它们在解决问题的前提下，如何更加灵活地处理知识和信息。
人工智能导论可以分为以下几个方面：机器学习、算法、规划、自然
语言处理、数据挖掘、图像识别、机器人、信息检索、决策理论以及机器
感知等。
机器学习是对数据的分析，用来构建模型来预测未知的新数据，
可以提高系统的自主能力和预测能力。
算法可以用来解决问题，它能够在
一定范围内找到满足条件的最优解决方案。
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。
精品大学课件--人工智能导论-马少平(清华)--人工智能50页PPT
ห้องสมุดไป่ตู้
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到 世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
精品大学课件--人工智能导 论-马少平(清华)--人工智能
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到 世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
精品大学课件--人工智能导 论-马少平(清华)--人工智能
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
《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。
AI人工智能技术介绍课件
基础资源支 撑
基础资源层：主要是计 算平台和数据中心，属于 计算智能；
技术层：通过机器学习 建模，开发面向不同领域 的算法和技术，包含感知 智能和认知智能；
应用层：主要实现人工 智能在不同场景下的应用。
人工智能系统的技术架构
智能终端
智能云平台
第一节
人工智能的新革命
• 人工智能简述 • 深度学习算法 • 知识图谱
逻辑学
自动定理证明
有关学科 图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉
计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
启发式 搜索
图论
AI系统 和语言
自然语言系统
心理学
语言学
符号操作 管理科学
博弈
现代控制理论
常识性推理演 绎、问题求解
系统程序设计
控
信息处理心理学
制 理
逻辑
心理学
逻辑
论
近期主要应用领域
AI人工智能技术介绍PPT
2021/12/26
自动化技术发展趋势
自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性系统工 程，其对象为大规模、复杂的工程和非工程系统
广义内涵包括三方面的含义：代替人体力劳动的机器人；代替 或辅助人脑力劳动的程序；对人机进行协调、管理、控制和优 化的智能系统
研究内容包括自动控制和信息处理两方面，应用包括过程自 动化、机械制造自动化、管理自动化和家庭自动化等
人类个体比其他动物没有多大优势，掌握 了符号语言，人类社会的结构发生了突变， 有了一个连接在一起的集体大脑。这种物 种之间相互关联、相互作用的方式，才是 我们和其他物种的真正区别
AI学科结构
基础资源层：主要是计 算平台和数据中心，属于 计算智能；
技术层：通过机器学习 建模，开发面向不同领域 的算法和技术，包含感知 智能和认知智能；
应用层：主要实现人工 智能在不同场景下的应用。
人工智能系统的技术架构
智能终端
智能云平台
第一节
人工智能的新革命
• 人工智能简述 • 深度学习算法 • 知识图谱
逻辑学
自动定理证明
有关学科 图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉
计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
启发式 搜索
图论
AI系统 和语言
自然语言系统
心理学
语言学
符号操作 管理科学
博弈
现代控制理论
常识性推理演 绎、问题求解
系统程序设计
控
信息处理心理学
制 理
逻辑
心理学
逻辑
论
近期主要应用领域
AI人工智能技术介绍PPT
2021/12/26
自动化技术发展趋势
自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性系统工 程，其对象为大规模、复杂的工程和非工程系统
广义内涵包括三方面的含义：代替人体力劳动的机器人；代替 或辅助人脑力劳动的程序；对人机进行协调、管理、控制和优 化的智能系统
研究内容包括自动控制和信息处理两方面，应用包括过程自 动化、机械制造自动化、管理自动化和家庭自动化等
人类个体比其他动物没有多大优势，掌握 了符号语言，人类社会的结构发生了突变， 有了一个连接在一起的集体大脑。这种物 种之间相互关联、相互作用的方式，才是 我们和其他物种的真正区别
AI学科结构
人工智能导论分析课件
通过NLP技术对文本进行情感倾向性分析，判断文本所表达的情感是积极还是消极，应用于舆情监控、产品评价等领域。
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。
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。
Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件
第五节 AI的发展简史
第一阶段：孕育期（1956年以前） 第 二 阶 段 ： AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 ： AI 发 展 和 实 用 阶 段 （ 专 家 系 统 ） 1971— 1980 第四阶段：知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段：智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今，
英国天才数学家图灵（A.M.Turing）1950年提出了著名的图灵验， 对智能标准作了简单的说明：
构成：{试验用计算机、被测试的人，主持测试的人} 方法：
（1）试验用计算机和被测试的人分开去解相同的问题。 （2）计算机和人的答案告诉主持人。 （3）结论：主持人若不能区别开答案哪个是计算机回答的和
人回答的。这时就认为被测计算机和人的智力相当。 问题：Turing测试存在如下问题
英国自然杂志主编坎贝尔博士说：目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势，比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理，需要利用信息技术模拟实现这种机理。 （参考文献：李凡长、佘玉梅：Agent的遗传算法研究，《计 算机科学》）
3.行为主义（Actionism）：
又 称 进 化 主 义 （ Evolutionism ） 或 控 制 论 学 派 （Cyberneticisism）。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟，代表人物：布鲁克斯等。
Artificial Intelligence 《人工智能》
立
树
智
雄
能
原
技
应
心
丰
理
术
用
壮
碑
志
世界
李凡长 主讲
苏州大学
人工智能导论PPT第一章人工智能导引
人工智能和大数据
外推：它是在原始观测范围之外，根测：它包括标识不符合预期模 式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异 常检测可以识别诸如银行欺诈之类的事件。它也适用于几 个其它领域，包括：故障检测、系统健康监测、传感器网 络和生态系统干扰。
深度学习也很好的实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅 助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至 是更好的电影推荐，都即将实现。
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开 发用于模拟、延伸和扩展人的智能活动，是计算机科学的一个研究分支， 是研究发展的结晶。人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学， 神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。
（WIKI）In computer science, artificial intelligence (AI), sometimes called machine intelligence, is intelligence demonstrated by machines, in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals. Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals. Colloquially, the term "artificial intelligence" is often used to describe machines (or computers) that mimic "cognitive" functions that humans associate with the human mind, such as "learning" and "problem solving".
人工智能技术应用介绍PPT及人工智能导论
绪论
很早人类就有制造机器人的幻想
黄帝的“指南车” 诸葛亮的“木牛流马” 亚里士多德的形式逻辑 布莱尼茨的关于数理逻辑的思想 “机器人”一词的来源
1
现代人工智能的兴起
现代人工智能（Artificial Intelligence，简 称AI），一般认为起源于美国1956年的一 次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会 议上，第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。
34
正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫
35
IBM的“深蓝”（续1）
96年2月第一次比赛结果： “深蓝”：胜、负、平、平、负、负
97年5月第二次比赛结果： “深蓝”：负、胜、平、平、平、胜
36
IBM的“深蓝”（续2）
“深蓝”的技术指标：
32个CPU 每个CPU有16个协处理器 每个CPU有256M内存 每个CPU的处理速度为200万步/秒
“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉 堡包端来后他非常喜欢它，而且在离开餐馆 付帐之前，给了女服务员很多小费。”
作为对“理解”故事的检验，可以向计算机 询问，在每一种情况下，此人是否吃了汉堡 包。
返回
8
AI的本质问题
研究如何制造出人造 的智能机器或系统， 来模拟人类智能活动 的能力，以延伸人们 智能的科学。
两台不同的电子计算机上，用了1200个 小时，作了100亿次判断，终于完成了四 色定理的证明，从而解决了一个历时100 多年的问题，轰动了世界。
26
定理证明的“吴方法”
2000年我国最高科学技术奖获得者吴文 俊教授，提出了“数学机器化”。
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。
物理符号系统 主要研究的问题：GPS、游戏、翻译等 对问题的难度估计不足，陷入困境
很早人类就有制造机器人的幻想
黄帝的“指南车” 诸葛亮的“木牛流马” 亚里士多德的形式逻辑 布莱尼茨的关于数理逻辑的思想 “机器人”一词的来源
1
现代人工智能的兴起
现代人工智能（Artificial Intelligence，简 称AI），一般认为起源于美国1956年的一 次夏季讨论（达特茅斯会议），在这次会 议上，第一次提出了“Artificial Intelligence”这个词。
34
正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫
35
IBM的“深蓝”（续1）
96年2月第一次比赛结果： “深蓝”：胜、负、平、平、负、负
97年5月第二次比赛结果： “深蓝”：负、胜、平、平、平、胜
36
IBM的“深蓝”（续2）
“深蓝”的技术指标：
32个CPU 每个CPU有16个协处理器 每个CPU有256M内存 每个CPU的处理速度为200万步/秒
“一个人进入餐馆并订了一份汉堡包。当汉 堡包端来后他非常喜欢它，而且在离开餐馆 付帐之前，给了女服务员很多小费。”
作为对“理解”故事的检验，可以向计算机 询问，在每一种情况下，此人是否吃了汉堡 包。
返回
8
AI的本质问题
研究如何制造出人造 的智能机器或系统， 来模拟人类智能活动 的能力，以延伸人们 智能的科学。
两台不同的电子计算机上，用了1200个 小时，作了100亿次判断，终于完成了四 色定理的证明，从而解决了一个历时100 多年的问题，轰动了世界。
26
定理证明的“吴方法”
2000年我国最高科学技术奖获得者吴文 俊教授，提出了“数学机器化”。
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。
物理符号系统 主要研究的问题：GPS、游戏、翻译等 对问题的难度估计不足，陷入困境
人工智能导论 模型与算法 课件
04
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。
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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卡斯帕罗夫
2005年
• Stanford开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功 地自动行驶了131英里，赢得了DARPA挑战大赛头 奖
2006年 Geoffrey Hinton提出多层神经网络的深度学习算法；
Eric Schmidt在搜索引擎大会提出“云计算”概念
2010年 • Google发布个人助理Google Now
人工智能的发展阶段
第一阶段（1956年—1980年）： 计算推理，奠定基础 第二阶段（1980年—1993年）： 知识表示，走出困境 第三阶段（1993年—2005年）： 机器学习，迎来曙光 第四阶段（2006年—至今）深 度学习，蓬勃兴起
近年人工智能主要事件
1997年
• IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋世界冠军
人工智能导论
人工智能概述
人工智能概述
人工智能正在快速地改变着人们的生活、学习和工作，把人 类社会带入一个全新的、智能化的、自动化的时代。人们在享受 人工智能带来的便捷生活的同时，需要全面而深入地了解人工智 能的基本知识与研究领域，以便更好地了解社会的发展趋势，把 握未来的民展机会。
人工智能概述
第一部分 人工智能概述
1、人工智能的应用价值
随着人工智能理论和技术的日益成熟，应用范围不断扩大， 既包括城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观层面， 也包括工业生产、医疗卫生、交通出行、能源利用等具体领域。 专门从事人工智能产品研发、生产及服务的企业迅速成长，真正 意义上的人工智能产业正在逐步形成、不断丰富，相应的商业模 式也在持续演进和多元化。
人工智能的研究领域
人工智能的发展
创始人物艾伦·图灵与图灵测试：艾伦·图灵(Alan Turing)是英 国著名的数学家、逻辑学家，被称为“计算机科学之父”、 “人工智能之父”。
人工智能的诞生和蓬勃发展
1956年的夏天，在一个名叫达特茅斯的小镇上，一群年轻的 科学家在一起聚会，讨论着用机器模拟智能的一系列有关问题。 从此，一个崭新的学科——人工智能诞生了，并以它独具魅力的 发展势头，开启了传奇曲折的漫漫征程。 2016的春天,一场AIphaGo与世界顶级围棋高手的人机对决,再次 将人工智能推到了世界舞台的聚光灯下
第二部分 人工智能的社会
价值
第三部分 人工智能的应用
领域
第四部分 人工智能的未来
与展望
人工智能概述
案例引入
人工智能时代即将来 临，你准备好了吗？
阿尔法鹰眼，情绪识别的 人工智能，让谎言无处可藏
阿里鹿班让设计更美好！
厦门无人驾驶巴士 在软件园上路！
查阅与思考
【查阅与思考】 （1）讲述几个你所看到的人工智能应用实例。 （2）查阅人工智能的应用实例与同学交流。 （3）观看电影《人工智能》，同学们互相交流观后感。
• 苹果在WWDC上发统，无人驾
驶平台Apollo1.0自动驾驶平台
• 华为发布全球第一款AI移动芯片麒麟970 • iPhone X配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth)，脸
部识别点达到3W个，具备人脸识别、解锁和支付等功 能
近年人工智能主要事件
2011年 2013年 2014年
• IBM Waston参加智力游戏《危险边缘》，击败最高奖 金得主Brad Rutter和连胜纪录保持者Ken Jennings；
• 苹果发布语音个人助手Siri
• 深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展
微软亚洲研究院发布人工智能小冰聊天机器人和语音助手 Cortana 发布Deep Speech语音识别系统
( 一 ) 交通出行 （二）医疗健康 （三）家庭生活 （四）公共安全 （五）休闲娱乐
查阅与思考
（1）查阅相关文献资料， 设想一下未来五年内人工智能的发展 蓝图。 （2）自己在哪一方面想得到人工智能的帮助？ （3）编写一个情景剧：2030年我们的美好生活。
人工智能的未来与展望
人工智能的发展的终极目标是类人脑思考。目前的人工智能 已经具备学习和储存记忆的能力，人工智能最难突破的是人脑的 创造能力。而创造力的产生需要以神经元和突触递质传递为基础 的一种化学环境。目前的人工智能是以芯片和算法框架为基础。 若在未来能再模拟出类似于大脑突触传递的化学环境，计算机与 化学结合后的人工智能，将很可能带来另一番难以想象的未来世 界。
2015年 • Facebook发布了一款基于文本的人工智能助理“M”
近年人工智能主要事件
2016年 • Google AlphaGo以比分4:1战胜围棋九段棋手李世石
• Google发布语音助手Assistant
2017年
• Google AlphaGo以比分3:0完胜世界第一围棋九段棋 手柯洁
⑴人工智能带来产业模式的变革
2、人工智能的社会价值
⑵人工智能带来智能化的生活
2、人工智能的社会价值
人工智能的应用领域
人工智能的产业发展应用
AI+ 家居
AI+ 医疗
AI+ 零售
AI+ 教育
AI+ 金融
AI+ 农业
人工智能的产业发展应用
AI+ 制造
AI+ 安防
智能驾驶
AI+ 网络安全
智能机器人
AI+ 人力资源
学习思考
（1）查阅相关文献资料，定义 “人工智能”。 （2）查阅相关文献资料，简述人工智能的应用价值。 （3）说明人工智能的研究领域。 （4）请结合查阅的相关资料，举例说明人工智能的应用领域。
人工智能的未来与展望
人工智能的未来与展望
2030年，AI将怎样影响人们的生活？
延伸阅读
什么是人工智能
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学科，其目标 是希望计算机拥有像人一样的思维 过程和智能行为（如学习、推理、 思考、规划等），使机器能够胜任 一些通常需要人类智能才能完成的 复杂工作
人工智能的社会价值
人工智能的社会价值
人工智能是引领未来的战略性高科技，作为新一轮产业变革的 核心驱动力，催生新技术、新产品、新产业、新模式，引发经济 结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社 会生产力的整体跃升。
“无论是体力工作还是脑力工作，只需要单调工作的职业，不需 要创造性和灵活性的职业,都将被取代。因为这些职业的思维是AI 最容易替代的。”——《人类简史》和《未来简史》的作者尤瓦 尔•赫拉利。
2005年
• Stanford开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功 地自动行驶了131英里，赢得了DARPA挑战大赛头 奖
2006年 Geoffrey Hinton提出多层神经网络的深度学习算法；
Eric Schmidt在搜索引擎大会提出“云计算”概念
2010年 • Google发布个人助理Google Now
人工智能的发展阶段
第一阶段（1956年—1980年）： 计算推理，奠定基础 第二阶段（1980年—1993年）： 知识表示，走出困境 第三阶段（1993年—2005年）： 机器学习，迎来曙光 第四阶段（2006年—至今）深 度学习，蓬勃兴起
近年人工智能主要事件
1997年
• IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋世界冠军
人工智能导论
人工智能概述
人工智能概述
人工智能正在快速地改变着人们的生活、学习和工作，把人 类社会带入一个全新的、智能化的、自动化的时代。人们在享受 人工智能带来的便捷生活的同时，需要全面而深入地了解人工智 能的基本知识与研究领域，以便更好地了解社会的发展趋势，把 握未来的民展机会。
人工智能概述
第一部分 人工智能概述
1、人工智能的应用价值
随着人工智能理论和技术的日益成熟，应用范围不断扩大， 既包括城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观层面， 也包括工业生产、医疗卫生、交通出行、能源利用等具体领域。 专门从事人工智能产品研发、生产及服务的企业迅速成长，真正 意义上的人工智能产业正在逐步形成、不断丰富，相应的商业模 式也在持续演进和多元化。
人工智能的研究领域
人工智能的发展
创始人物艾伦·图灵与图灵测试：艾伦·图灵(Alan Turing)是英 国著名的数学家、逻辑学家，被称为“计算机科学之父”、 “人工智能之父”。
人工智能的诞生和蓬勃发展
1956年的夏天，在一个名叫达特茅斯的小镇上，一群年轻的 科学家在一起聚会，讨论着用机器模拟智能的一系列有关问题。 从此，一个崭新的学科——人工智能诞生了，并以它独具魅力的 发展势头，开启了传奇曲折的漫漫征程。 2016的春天,一场AIphaGo与世界顶级围棋高手的人机对决,再次 将人工智能推到了世界舞台的聚光灯下
第二部分 人工智能的社会
价值
第三部分 人工智能的应用
领域
第四部分 人工智能的未来
与展望
人工智能概述
案例引入
人工智能时代即将来 临，你准备好了吗？
阿尔法鹰眼，情绪识别的 人工智能，让谎言无处可藏
阿里鹿班让设计更美好！
厦门无人驾驶巴士 在软件园上路！
查阅与思考
【查阅与思考】 （1）讲述几个你所看到的人工智能应用实例。 （2）查阅人工智能的应用实例与同学交流。 （3）观看电影《人工智能》，同学们互相交流观后感。
• 苹果在WWDC上发统，无人驾
驶平台Apollo1.0自动驾驶平台
• 华为发布全球第一款AI移动芯片麒麟970 • iPhone X配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth)，脸
部识别点达到3W个，具备人脸识别、解锁和支付等功 能
近年人工智能主要事件
2011年 2013年 2014年
• IBM Waston参加智力游戏《危险边缘》，击败最高奖 金得主Brad Rutter和连胜纪录保持者Ken Jennings；
• 苹果发布语音个人助手Siri
• 深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展
微软亚洲研究院发布人工智能小冰聊天机器人和语音助手 Cortana 发布Deep Speech语音识别系统
( 一 ) 交通出行 （二）医疗健康 （三）家庭生活 （四）公共安全 （五）休闲娱乐
查阅与思考
（1）查阅相关文献资料， 设想一下未来五年内人工智能的发展 蓝图。 （2）自己在哪一方面想得到人工智能的帮助？ （3）编写一个情景剧：2030年我们的美好生活。
人工智能的未来与展望
人工智能的发展的终极目标是类人脑思考。目前的人工智能 已经具备学习和储存记忆的能力，人工智能最难突破的是人脑的 创造能力。而创造力的产生需要以神经元和突触递质传递为基础 的一种化学环境。目前的人工智能是以芯片和算法框架为基础。 若在未来能再模拟出类似于大脑突触传递的化学环境，计算机与 化学结合后的人工智能，将很可能带来另一番难以想象的未来世 界。
2015年 • Facebook发布了一款基于文本的人工智能助理“M”
近年人工智能主要事件
2016年 • Google AlphaGo以比分4:1战胜围棋九段棋手李世石
• Google发布语音助手Assistant
2017年
• Google AlphaGo以比分3:0完胜世界第一围棋九段棋 手柯洁
⑴人工智能带来产业模式的变革
2、人工智能的社会价值
⑵人工智能带来智能化的生活
2、人工智能的社会价值
人工智能的应用领域
人工智能的产业发展应用
AI+ 家居
AI+ 医疗
AI+ 零售
AI+ 教育
AI+ 金融
AI+ 农业
人工智能的产业发展应用
AI+ 制造
AI+ 安防
智能驾驶
AI+ 网络安全
智能机器人
AI+ 人力资源
学习思考
（1）查阅相关文献资料，定义 “人工智能”。 （2）查阅相关文献资料，简述人工智能的应用价值。 （3）说明人工智能的研究领域。 （4）请结合查阅的相关资料，举例说明人工智能的应用领域。
人工智能的未来与展望
人工智能的未来与展望
2030年，AI将怎样影响人们的生活？
延伸阅读
什么是人工智能
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学科，其目标 是希望计算机拥有像人一样的思维 过程和智能行为（如学习、推理、 思考、规划等），使机器能够胜任 一些通常需要人类智能才能完成的 复杂工作
人工智能的社会价值
人工智能的社会价值
人工智能是引领未来的战略性高科技，作为新一轮产业变革的 核心驱动力，催生新技术、新产品、新产业、新模式，引发经济 结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社 会生产力的整体跃升。
“无论是体力工作还是脑力工作，只需要单调工作的职业，不需 要创造性和灵活性的职业,都将被取代。因为这些职业的思维是AI 最容易替代的。”——《人类简史》和《未来简史》的作者尤瓦 尔•赫拉利。