人工智能课件-搜索技术115页PPT
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辑推理和证明。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
《搜索技术》PPT课件
注：1)这里，搜索的对象(常称状态)往往是边 搜索边生成，因此在考虑这种搜索的复杂性时， 必须将搜索对象的生成和评估的代价计算在内。
8
第三章 搜索技术
第二节 启发式搜索
一、启发式搜索
注：2)根据启发性信息(特定领域的知识信息)， 在生成搜索树时可考虑种种可能的选择：
a)下一步展开哪个节点？ b)是部分展开还是全部展开？ c)使用哪个规则(算子)？ d)怎样决定舍弃还是保留新生成的节点？ e)怎样决定舍弃还是保留一棵子树？ f)怎样决定停止或继续搜索？ g)如何定义启发函数(估值函数)？ h)如何决定搜索方向？
22
第三章 搜索技术
第二节 启发式搜索 五、H*算法 注：5)若估计值函数h(n)满足单调条件：
h(ni)-h(nj) k*(ni,nj)（其中k*(ni,nj)是从ni到nj的 最小代价，nj是ni的后续节点）， 则H*算法是循着从初始状态通向该节点的最优路 径到达该节点的。
6)在H*算法中，每次只生成一个后续节点。
5
第三章 搜索技术
第一节 引言 二、研究和选用搜索算法的原则 10、有对手搜索还是无对手搜索？
若有两个控制源均能改变同一状态空间，并且 任何一方向目标前进时，另一方均试图将它从目 标拉开，则称为有对手搜索，通常称为博弈搜索。 注：博弈搜索算法可以看成是一种特殊的问题空 间搜索。
6
第三章 搜索技术
八、A*算法 注： 3)A*算它的效率，则 当启发式函数h的值单调上升时，它的效率只会 上升，不会下降，且有较合理的渐近性质
5)若不是考虑被展开的节点个数，而是考虑 各节点被展开的次数，则A*算法在最坏情况下表 示出很高的复杂性
第二节 启发式搜索 六、完全展开的有序搜索算法 6)若在SS或SB中原有一个状态与当前某个新状态 共一个状态，则删去原有状态 7)若SS的第一项是一个新状态，则转11) 8)若某种状态极限已达到，则搜索失败，算法运 行结束，无解
8
第三章 搜索技术
第二节 启发式搜索
一、启发式搜索
注：2)根据启发性信息(特定领域的知识信息)， 在生成搜索树时可考虑种种可能的选择：
a)下一步展开哪个节点？ b)是部分展开还是全部展开？ c)使用哪个规则(算子)？ d)怎样决定舍弃还是保留新生成的节点？ e)怎样决定舍弃还是保留一棵子树？ f)怎样决定停止或继续搜索？ g)如何定义启发函数(估值函数)？ h)如何决定搜索方向？
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第三章 搜索技术
第二节 启发式搜索 五、H*算法 注：5)若估计值函数h(n)满足单调条件：
h(ni)-h(nj) k*(ni,nj)（其中k*(ni,nj)是从ni到nj的 最小代价，nj是ni的后续节点）， 则H*算法是循着从初始状态通向该节点的最优路 径到达该节点的。
6)在H*算法中，每次只生成一个后续节点。
5
第三章 搜索技术
第一节 引言 二、研究和选用搜索算法的原则 10、有对手搜索还是无对手搜索？
若有两个控制源均能改变同一状态空间，并且 任何一方向目标前进时，另一方均试图将它从目 标拉开，则称为有对手搜索，通常称为博弈搜索。 注：博弈搜索算法可以看成是一种特殊的问题空 间搜索。
6
第三章 搜索技术
八、A*算法 注： 3)A*算它的效率，则 当启发式函数h的值单调上升时，它的效率只会 上升，不会下降，且有较合理的渐近性质
5)若不是考虑被展开的节点个数，而是考虑 各节点被展开的次数，则A*算法在最坏情况下表 示出很高的复杂性
第二节 启发式搜索 六、完全展开的有序搜索算法 6)若在SS或SB中原有一个状态与当前某个新状态 共一个状态，则删去原有状态 7)若SS的第一项是一个新状态，则转11) 8)若某种状态极限已达到，则搜索失败，算法运 行结束，无解
人工智能搜索技术(PPT 79张)
7 283 714 65 15 2 8 3 714 6 5 24 2 8 3 7 4 615
16 1 2 3 84 765 26 25 2 8 3 1 2 3 1 2 3 714 8 4 784 65 765 65
234 234 28 248 1 8 185 143 1 3 765 76 765 765
3.1 盲目搜索
3.1.2 宽度优先搜索
定义3.1 如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的， 那么这种搜索就叫做宽度优先搜索（breadth-first search)
3.1 盲目搜索
3.1.2 宽度优先搜索
宽度优先搜索算法 (1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点， 则求得一个解答)。 (2) 如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。 (3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入 CLOSED的扩展节点表中。 (4) 扩展节点n。如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。 (5) 把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后 继节点回到n的指针。 (6) 如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答， 成功退出；否则转向第(2)步。
9
2 5 1 4 6 7 3 8 2 5 1 4 6 7 3 8 2 4 5 1 6 7 3 8 2 4 5 1 6 7 3 8 2 4 5 1 3 6 7 8 2 4 5 1 6 7 3 8 2 4 5 1 3 6 7 8 2 4 5 1 3 6 72 8 3 1 6 4 7 5 2 8 3 1 4 7 6 5 2 3
4.图搜索方法分析：
图搜索过程的第8步对OPEN表上的节点进行排序，以便能够 从中选出一个“最好”的节点作为第4步扩展用。这种排序可 以是任意的即盲目的(属于盲目搜索)，也可以用以后要讨论的 各种启发思想或其它准则为依据(属于启发式搜索)。每当被选 作扩展的节点为目标节点时，这一过程就宣告成功结束。这时， 能够重现从起始节点到目标节点的这条成功路径，其办法是从 目标节点按指针向S返回追溯。当搜索树不再剩有未被扩展的 端节点时，过程就以失败告终(某些节点最终可能没有后继节 点，所以OPEN表可能最后变成空表)。在失败终止的情况下， 从起始节点出发，一定达不到目标节点。
(完整版)人工智能介绍PPT课件
人工智能的发展与应用人工智能的应用202051711part人工智能面临的问题202051712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
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”，可以自动启动、加速、刹车，可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下，它的“大脑”能随机应变，自动选择 最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实 现帮忙用户解决问题，其主要是帮忙用户 解决生活类问题。
2021/5/31
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。
2021/5/31
Part 4 人工智能的未来
2021/5/31
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”，可以自动启动、加速、刹车，可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下，它的“大脑”能随机应变，自动选择 最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实 现帮忙用户解决问题，其主要是帮忙用户 解决生活类问题。
2021/5/31
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。
2021/5/31
Part 4 人工智能的未来
2021/5/31
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
人工智能ppt课件
控制问题
随着超级智能的发展，人类可能面临失去对人工智能系统的控制的风险，一旦失去控制，人工智能系统可能会对人类社会造成巨大威胁。
05
CHAPTER
未来的人工智能发展
物联网技术为人工智能提供了丰富的数据来源，而人工智能则为物联网提供了智能化的解决方案。
未来AI与物联网的结合将更加紧密，实现各种设备的互联互通和智能化管理。
THANKS
感谢您的观看。
社会影响
02
人工智能正在改变我们的生活方式，从日常生活中的各种便利设施，如智能家居、智能交通，到更广泛的社会问题，如数据隐私和安全、人工智能的道德和伦理问题。
科技发展
03
人工智能的发展推动了其他领域的技术进步，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术的发展又进一步推动了人工智能的发展，形成了一个良性循环。
教育和培训
就业结构调整
人工智能算法的训练数据来源于人类社会，如果数据存在偏见或歧视，那么算法也可能会继承这些偏见和歧视，导致不公平的结果。
数据偏见
为了防止算法偏见和歧视，需要提高算法的透明度，让人们了解算法的工作原理和决策依据，以便及时发现和纠正偏见和歧视问题。
算法透明度
不可预测性
超级智能的人工智能系统可能具备高度自主性和学习能力，但其行为可能变得不可预测，甚至可能违反人类的价值观和伦理原则。
政策制定
政府需要制定相应的政策和法规，以规范AI的发展和应用。这包括数据隐私、AI的道德和伦理问题等。
教育
我们需要培养更多的AI人才，以适应这个快速发展的领域。同时，我们也需要提高公众对AI的认识和理解，以便更好地利用这项技术。
创新和应用
我们应该鼓励更多的创新和应用，以充分利用AI的潜力。同时，我们也需要关注AI的负面影响，并采取措施来减少这些影响。
随着超级智能的发展，人类可能面临失去对人工智能系统的控制的风险，一旦失去控制，人工智能系统可能会对人类社会造成巨大威胁。
05
CHAPTER
未来的人工智能发展
物联网技术为人工智能提供了丰富的数据来源，而人工智能则为物联网提供了智能化的解决方案。
未来AI与物联网的结合将更加紧密，实现各种设备的互联互通和智能化管理。
THANKS
感谢您的观看。
社会影响
02
人工智能正在改变我们的生活方式，从日常生活中的各种便利设施，如智能家居、智能交通，到更广泛的社会问题，如数据隐私和安全、人工智能的道德和伦理问题。
科技发展
03
人工智能的发展推动了其他领域的技术进步，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术的发展又进一步推动了人工智能的发展，形成了一个良性循环。
教育和培训
就业结构调整
人工智能算法的训练数据来源于人类社会，如果数据存在偏见或歧视，那么算法也可能会继承这些偏见和歧视，导致不公平的结果。
数据偏见
为了防止算法偏见和歧视，需要提高算法的透明度，让人们了解算法的工作原理和决策依据，以便及时发现和纠正偏见和歧视问题。
算法透明度
不可预测性
超级智能的人工智能系统可能具备高度自主性和学习能力，但其行为可能变得不可预测，甚至可能违反人类的价值观和伦理原则。
政策制定
政府需要制定相应的政策和法规，以规范AI的发展和应用。这包括数据隐私、AI的道德和伦理问题等。
教育
我们需要培养更多的AI人才，以适应这个快速发展的领域。同时，我们也需要提高公众对AI的认识和理解，以便更好地利用这项技术。
创新和应用
我们应该鼓励更多的创新和应用，以充分利用AI的潜力。同时，我们也需要关注AI的负面影响，并采取措施来减少这些影响。
(完整版)人工智能介绍PPT课件
(John McCarthy)
• 萨缪尔发明了“机器学习”这个词，将其定 义为“不显式编程地赋予计算机能力的研 究领域”。而能够进行机器学习的便是人工 智能。
2021/5/31
1 人工智能是什么？
计算机学家们对人工智能的定义：
2021/5/31
1
人工智能是什么？
定义小结
• 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2021/5/31
人工智能视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2021/5/31
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智 能的发展。
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
2021/5/31
பைடு நூலகம்
1 人工智能是什么？
• 名字由来：1956年，萨缪尔应 麦卡锡之邀，参加达特茅斯会 议，介绍机器学习工作。 “Artificial Intelligence” 这个 词被首次提出
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”，可以自动启动、加速、刹车，可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下，它的“大脑”能随机应变，自动选择 最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
(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。
人工智能PPT课件
估风险。
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。
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。
《人工智能》PPT课件
应用
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
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 。
监督学习算法
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。
非监督学习算法
07
人工智能伦理、法律 与社会影响
人工智能伦理问题探讨
自主性与责任性
AI系统是否具有自主性，以及如何界定其责任边界。
数据隐私与保护
AI在处理个人数据时如何确保隐私保护，防止数据泄露和 滥用。
歧视与偏见
AI算法可能存在的歧视和偏见问题，以及如何消除这些问 题。
法律法规对AI的监管和约束
AI相关法规
数据挖掘技术在推荐系统中的应用
关联规则挖掘
发现物品之间的关联规则，推荐与用户已购买物品相关联的其他物 品。
聚类分析
将用户或物品按照相似度进行聚类，针对不同的簇提供个性化的推 荐服务。
分类与预测
利用历史数据训练分类器或预测模型，预测用户对物品的喜好程度， 并据此进行推荐。
典型案例分析：电商、音乐等平台的智能推荐
《人工智能》PPT课件
目 录
• 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
01
人工智能概述
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。
医疗诊断、金融风控等。
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
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 。
监督学习算法
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。
非监督学习算法
07
人工智能伦理、法律 与社会影响
人工智能伦理问题探讨
自主性与责任性
AI系统是否具有自主性，以及如何界定其责任边界。
数据隐私与保护
AI在处理个人数据时如何确保隐私保护，防止数据泄露和 滥用。
歧视与偏见
AI算法可能存在的歧视和偏见问题，以及如何消除这些问 题。
法律法规对AI的监管和约束
AI相关法规
数据挖掘技术在推荐系统中的应用
关联规则挖掘
发现物品之间的关联规则，推荐与用户已购买物品相关联的其他物 品。
聚类分析
将用户或物品按照相似度进行聚类，针对不同的簇提供个性化的推 荐服务。
分类与预测
利用历史数据训练分类器或预测模型，预测用户对物品的喜好程度， 并据此进行推荐。
典型案例分析：电商、音乐等平台的智能推荐
《人工智能》PPT课件
目 录
• 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
01
人工智能概述
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。
医疗诊断、金融风控等。
人工智能教学课件pptx
人工智能教学课件pptx
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习基础 • 深度学习技术 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 人工智能伦理、法律和社会影响
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。
发展历程
人工智能的发展大致经历了以下几个阶段
萌芽期
20世纪50年代至60年代，人工智能的概念被提出，并 开始进行一些基础性的研究。
第一次浪潮
20世纪70年代至80年代，专家系统、知识工程等技术 得到广泛应用，但由于技术限制和资金问题，人工智能 的发展陷入低谷。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发 展，机器学习、深度学习等算法不断涌现，人工智能开 始进入快速发展期。
深度学习图像识别方法
利用卷积神经网络（CNN）自动提取 图像特征，实现端到端的识别与分类 。
目标检测与跟踪技术
目标检测方法
基于滑动窗口的目标检测、基于候选区域的目标检测（如 R-CNN系列）、基于回归的目标检测（如YOLO、SSD等 ）。
目标跟踪方法
基于滤波的目标跟踪（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）、基 于深度学习的目标跟踪（如Siamese网络、MDNet等） 。
前景展望
未来，随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，人工 智能将会发挥更加重要的作用。具体来说，以下几个方面 值得关注
智能化水平不断提高
随着算法和模型的不断优化，人工智能的智能化水平将不 断提高，能够更好地适应各种复杂环境和任务。
应用领域不断拓展
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习基础 • 深度学习技术 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 人工智能伦理、法律和社会影响
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。
发展历程
人工智能的发展大致经历了以下几个阶段
萌芽期
20世纪50年代至60年代，人工智能的概念被提出，并 开始进行一些基础性的研究。
第一次浪潮
20世纪70年代至80年代，专家系统、知识工程等技术 得到广泛应用，但由于技术限制和资金问题，人工智能 的发展陷入低谷。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发 展，机器学习、深度学习等算法不断涌现，人工智能开 始进入快速发展期。
深度学习图像识别方法
利用卷积神经网络（CNN）自动提取 图像特征，实现端到端的识别与分类 。
目标检测与跟踪技术
目标检测方法
基于滑动窗口的目标检测、基于候选区域的目标检测（如 R-CNN系列）、基于回归的目标检测（如YOLO、SSD等 ）。
目标跟踪方法
基于滤波的目标跟踪（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）、基 于深度学习的目标跟踪（如Siamese网络、MDNet等） 。
前景展望
未来，随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，人工 智能将会发挥更加重要的作用。具体来说，以下几个方面 值得关注
智能化水平不断提高
随着算法和模型的不断优化，人工智能的智能化水平将不 断提高，能够更好地适应各种复杂环境和任务。
应用领域不断拓展
人工智能原理之搜索技术(PPT-77页)全
参见p60图3.11)
29
第2章 搜索技术
2.2.2 深度优先搜索和深度有限搜索
• 深度优先搜索过程：
• 总是扩展搜索树的当前扩展分支(边缘)中最 深的节点
• 搜索直接伸展到搜索树的最深层，直到那里 的节点没有后继节点
• 那些没有后继节点的节点扩展完毕就从边缘 中去掉
• 然后搜索算法回退下一个还有未扩展后继节 点的上层节点继续扩展
• 描述：设每个状态为(a1, a2, a3, …, an), ai=1, 2, 3—表示第i个盘子在第1/2/3根柱 子上
13
第2章 搜索技术
河内塔(2)
• 递归定义：{(a1, a2, a3, …, an)}为n阶河内 塔的状态集合，则{(a1, a2, a3, …, an, 1), (a1, a2, a3, …, an, 2), (a1, a2, a3, …, an, 3)} 是n+1阶河内塔的状态集合
• 约束规则：不使离开既定位置的数字数增加
10
第2章 搜索技术
八数码游戏的搜索树
既定位置=终态
Begin 1 5 2
4
3
678
152 43
678
*1
2
453
678
*1 5 2 43 678
152
473
6
8
*
12 453 678
12 453 678
*
15 432 678
152 438 67
*1 2 3 45 678
8
第2章 搜索技术
2.1.2 问题实例
• 玩具问题
• 八数码游戏(九宫图) • 河内塔 • 八皇后问题 • 真空吸尘器世界
• 现实问题
29
第2章 搜索技术
2.2.2 深度优先搜索和深度有限搜索
• 深度优先搜索过程：
• 总是扩展搜索树的当前扩展分支(边缘)中最 深的节点
• 搜索直接伸展到搜索树的最深层，直到那里 的节点没有后继节点
• 那些没有后继节点的节点扩展完毕就从边缘 中去掉
• 然后搜索算法回退下一个还有未扩展后继节 点的上层节点继续扩展
• 描述：设每个状态为(a1, a2, a3, …, an), ai=1, 2, 3—表示第i个盘子在第1/2/3根柱 子上
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第2章 搜索技术
河内塔(2)
• 递归定义：{(a1, a2, a3, …, an)}为n阶河内 塔的状态集合，则{(a1, a2, a3, …, an, 1), (a1, a2, a3, …, an, 2), (a1, a2, a3, …, an, 3)} 是n+1阶河内塔的状态集合
• 约束规则：不使离开既定位置的数字数增加
10
第2章 搜索技术
八数码游戏的搜索树
既定位置=终态
Begin 1 5 2
4
3
678
152 43
678
*1
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453
678
*1 5 2 43 678
152
473
6
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*
12 453 678
12 453 678
*
15 432 678
152 438 67
*1 2 3 45 678
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第2章 搜索技术
2.1.2 问题实例
• 玩具问题
• 八数码游戏(九宫图) • 河内塔 • 八皇后问题 • 真空吸尘器世界
• 现实问题
《人工智能概论》第4章 搜索技术课件
4.1 搜索 4.1.3 状态空间的搜索策略
状态空间搜索的基本分类。
第四章 搜索技术
高等学校人工智能通识课规划教材
第四章 搜索技术
4.1 搜索 4.2 广度优先 4.3 深度优先 4.4 启发式搜索 4.5 遗传算法 4.6 微粒群算法 4.7 实验：粒子群优化算法 习题
4.2 广度优先
第四章 搜索技术
4.3 深度优先
第四章 搜索技术
4.3.2 深度优先搜索过程
右图首先从一个未被遍历过的顶点，例如从A开始，由于A作为第一个 被访问的节点，所以，需要标记A的状态为被访问过；然后遍历与A相 邻的节点，例如访问B，并做标记，然后访问与B相邻接点，例如D做 标记，然后F，然后E ；当继续遍历E的邻接点时，根据之前做的标记 显示，所有邻接点都被访问过了。此时，从E回退到F，看F是否有未被 访问过的邻接点，如果没有，继续回退到D，B，A；通过查看A，找 到一个未被访问过的顶点C，继续遍历，然后访问C邻接G，然后H； 由于H没有未被访问的邻接点，所有回退到G，继续回退至C，最后到 达A，发现没有未被访问的；最后一步需要判断是否所有顶点都被访 问，如果还有没被访问的，以未被访问的顶点为第一个顶点，继续依 照上边的方式进行遍历。
4.5 遗传算法
第四章 搜索技术
4.5.1 遗传算法的发展史
20世纪70年代初，霍兰德（Holland）教授提出了遗传算法的基本定 理—模式定理，从而奠定了遗传算法的理论基础。模式定理揭示出种 群中优良个体(较好的模式)的样本数将以指数级规律增长，因而从理论 上保证了遗传算法是一个可以用来寻求最优可行解的优化过程。
第四章 搜索技术
4.5.1 遗传算法的发展史
1970年，Cavicchio把遗传算法应用于模式识别。1975年，Holland 教授出版了第一本系统论述遗传算法和人工自适应系统的专著《自然 系统和人工系统的自适应性》。
人工智能介绍ppt课件
的就业机会和经济增长点。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
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。
特征提取
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。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配， 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术，
谢谢聆听
模型评估
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。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
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。
特征提取
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。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配， 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术，
谢谢聆听
模型评估
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。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
人工智能ppt课件
定义与发展历程定义第一次浪潮发展历程第二次浪潮萌芽期第三次浪潮人工智能应用领域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。
自然语言处理研究计算机理解和生成人类自然语言文本的能力，应用于机器翻译、情感分析、智能问答等领域。
语音识别与合成将人类的语音转换为文本或命令，以及将文本转换为自然的语音输出，应用于智能语音助手、无障碍交流等领域。
智能机器人结合机械、电子、计算机等技术，实现机器人的自主导航、语音识别、人脸识别等功能，应用于家庭服务、工业生产等领域。
基础层技术层应用层030201人工智能产业链结构逻辑回归（梯度提升树（Linear Regression ）Random Forests ）010203040506监督学习算法02030401非监督学习算法K 均值聚类（K-means Clustering ）层次聚类（Hierarchical Clustering ）主成分分析（Principal Component Analysis ）自编码器（Autoencoders ）强化学习算法学习（Q-learning）策略梯度（Gradients神经网络基本原理前向传播神经元模型解释神经网络如何通过前向传播算法计算输出值。
反向传播卷积层池化层CNN应用RNN基本原理01长短期记忆网络（LSTM）02RNN应用03词法分析与词性标注词法分析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。
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。
应用在信息检索、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。
1 2 3句法分析依存关系抽取应用句法分析与依存关系抽取情感分析和意见挖掘情感分析01意见挖掘02应用03图像分类与目标检测图像分类目标检测评估指标图像分割与场景理解图像分割场景理解评估指标三维重建与虚拟现实三维重建虚拟现实评估指标语音信号特性语音信号预处理语音信号特征提取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。