家长进课堂-关于人工智能的知识介绍 PPT

专家系统 知识工程 五代机 神经网络重生
摩尔定律 统计机器学习
AI广泛应用
深度学习
人工智能
1956
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
经网络
1974
1980
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
1987
1993
未达预期 削减投入
2006
2016
大数据 计算能力 应用增多
人工智能的蓝图
人工智能的技术架构
人工智能的产业生态 AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
手机中的AI应用
人工智能技术应用-深度学习
机器学习是实现人工智能的一种重要方法。机器可以自动“学习”算法，从数据中 自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。简单来说，机器学习就是使 用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。 与传统的编程语言不同，使用大量的数据送给机器学习，这个过程叫做“训练”。 深度学习是机器学习中近年来备受重视的一支，深度学习的基础是大数据，实现的 路径是云计算。只要有充足的数据、足够快的算力，得出的“结果” 就会更加准确。
1.构建一个网络并且随机初始化； 2.将大量的数据情况输出到这个网络中； 3.网络处理这些动作并且进行学习； 4.经成千上万次的学习，自我完善进化；
人工智能技术应用-深度学习
深度神经网络也被称为深度学习，是人工智能领域的重要分支，深度神经网络目前 是很多现代AI应用实现的基础。自从深度神经网络在语音和图像识别任务中展现出 突破性成果后，使用深度神经网络的应用数量就呈爆炸式增长。 深度学习网络在近些年得到巨大成功，主要是由三个因素导致的。 首先是训练网络所需的海量信息。学习一个有效的表示需要大量的训练数据。目前 Facebook每天收到超过3.5亿张图片，沃尔玛每小时产生2.5Pb的用户数据，YouTube 每分钟有300小时的视频被上传。因此，云服务商和许多公司有海量的数据来训练算法。 其次是充足的计算资源。半导体和计算机架构的进步提供了充足的计算能力，使得在 合理的时间内训练算法成为可能。 最后，算法技术的进化极大地提高了准确性并拓宽了DNN的应用范围。早期的DNN应 用打开了算法发展的大门。它激发了许多深度学习框架的发展（大多数都是开源的）， 这使得众多研究者和从业者能够很容易的使用DNN网络。
人工智能发展历程
人工智能已经加速成为国家战略，过去几年，最早被大家熟悉的“德国工业4.0”， 核心就是人工智能；到2018年5月10日，美国白宫组织AI研讨会，成立AI专门委员 会，确保人工智能领域美国第一。
人工智能研究方向
人工智能学科研 究的主要内容包 括：知识表示、 自动推理和搜索 方法、机器学习 和知识获取、知 识处理系统、自 然语言理解、计 算机视觉、智能 机器人、自动程 序设计等方面。
人工智能有那些类型？ 弱人工智能，包含基础的、特定场景下角色型的任务，如Siri等聊天机器人和 AlphaGo等下棋机器人； 通用人工智能，包含人类水平的任务，涉及机器的持续学习； 强人工智能，指比人类更聪明的机器；
人工智能发展历程
AI的诞生
1956达特矛斯 会议，“人工智 能”正式诞生
搜索式推理 聊天机器人 乐观思潮
第二节
人工智能的应用
第三节
问题思考、互动交流
人类历史上的四次工业革命
“工业4.0”这一名称的含义是人类历史上的第四次工业革命。 第一次工业革命是18世纪60年代至19世纪中期掀起的通过水力和蒸汽机实现的工厂机械化； 第二次工业革命是19世纪后半期至20世纪初的电力广泛应用； 第三次工业革命是20世纪后半期出现的、基于可编程逻辑控制器（PLC）的生产工艺自动化。 工业4.0核心特征是互联。代表了“互联网+制造业”的智能生产，孕育大量的新型商业模式。
人工智能将引领人类第四次工业革命 – 智能化
互联网时代
• 人工智能
•
• 机器人
来悄
•
临悄
转正
变在
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”
交通工具（即无人机、无人驾驶等） VR（虚拟现实）
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
家长进课堂——百家讲坛
关于人工智能基础介绍
**中学
北京市几个重点中学小升初面 试题：你读过多少科技类图书、 你知道AI吗？
“人工智能就像一列火车，它 临近时你听到了轰隆隆的声音， 你在不断期待着它的到来。它 终于到了，一闪而过，随后便 远远地把你抛在身后。”
引子：
目录 CONTENT
第一节
人工智能的概念
人工智能技术应用-视觉识别
计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对生物视觉的一种模拟。它的主要 任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息。
计算机视觉技术运用由图像处理操作 及其他技术所组成的序列来将图像分 析任务分解为便于管理的小块任务。 比如，一些技术能够从图像中检测到 物体的边缘及纹理。分类技术可被用 作确定识别到的特征是否能够代表系 统已知的一类物体。
人工智能技术应用-视觉识别
计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的 预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照 片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用。
人工智能定义
• 人工智能（Artificial Intelligence），英文 缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用 系统的一门新的技术科学。它企图了解智能 的实质，并生产出一种新的能以人类智能相 似的方式做出反应的智能机器，该领域的研 究包括机器人、语言识别、图像识别、语言 处理和智能搜索等。
工业4.0 Leabharlann Baidu始应用信息物理 融合系统（CPS）
蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
信息物联系统
18世纪末
20世纪初
20世纪后
今天
复 杂 度
时间
人工智能定义
人工智能这个词最早是在1956年美国的Dartmouth会议上提出的，当时参加会议的包括明 斯基、西蒙、麦卡塞等一些计算机领域的专家。关于人工智能的定义，不同的教科书中往 往会有不同的解释。其中有一种比较简单、易于理解的定义，人工智能就是“能够和人一 样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。”