[课件]人工智能及其应用机器学习PPT
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人工智能与机器学习算法培训ppt与应用 (2)
机器学习通过训练数据建立模型，然 后使用该模型对新数据进行预测或分 类。训练过程中，算法不断调整模型 参数以最小化预测误差。
机器学习在人工智能中的地位
机器学习是人工智能的核心技术之一
机器学习为人工智能提供了从数据中提取知识、进行预测和决策的能力。
机器学习的应用广泛
在语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域，机器学习都发挥着重 要作用。
总结词
通过集成学习将多棵决策树的结果进行 综合，以提高分类和回归的准确性和稳 定性。
VS
详细描述
随机森林算法是一种监督学习算法，通过 构建多棵决策树并综合它们的预测结果来 提高分类和回归的准确性和稳定性。在随 机森林中，每棵决策树都独立地对输入数 据进行预测，然后通过投票或平均值等方 式将多个预测结果进行综合，以提高预测 的准确性和稳定性。
神经网络算法
总结词
模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练 来学习和识别复杂的模式和规律。
详细描述
神经网络算法是一种复杂的机器学习算法， 通过模拟人脑神经元结构来进行模式识别和 预测。它由多个神经元组成，每个神经元接 收输入信号并输出一个信号给其他神经元。 通过训练，神经网络能够学习和识别复杂的 模式和规律，并用于分类、回归、聚类等任 务。
05
机器学习工具与平台
Python语言与库
总结词
Python是机器学习领域的首选语言，具有简洁的语法 和丰富的库支持。
详细描述
Python语言易于学习和使用，适合初学者入门。它提 供了众多的机器学习库，如NumPy、Pandas和SciPy 等，这些库为数据清洗、特征提取和模型训练提供了强 大的支持。
下一个状态的值函数。
Policy Gradient算法
机器学习在人工智能中的地位
机器学习是人工智能的核心技术之一
机器学习为人工智能提供了从数据中提取知识、进行预测和决策的能力。
机器学习的应用广泛
在语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域，机器学习都发挥着重 要作用。
总结词
通过集成学习将多棵决策树的结果进行 综合，以提高分类和回归的准确性和稳 定性。
VS
详细描述
随机森林算法是一种监督学习算法，通过 构建多棵决策树并综合它们的预测结果来 提高分类和回归的准确性和稳定性。在随 机森林中，每棵决策树都独立地对输入数 据进行预测，然后通过投票或平均值等方 式将多个预测结果进行综合，以提高预测 的准确性和稳定性。
神经网络算法
总结词
模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练 来学习和识别复杂的模式和规律。
详细描述
神经网络算法是一种复杂的机器学习算法， 通过模拟人脑神经元结构来进行模式识别和 预测。它由多个神经元组成，每个神经元接 收输入信号并输出一个信号给其他神经元。 通过训练，神经网络能够学习和识别复杂的 模式和规律，并用于分类、回归、聚类等任 务。
05
机器学习工具与平台
Python语言与库
总结词
Python是机器学习领域的首选语言，具有简洁的语法 和丰富的库支持。
详细描述
Python语言易于学习和使用，适合初学者入门。它提 供了众多的机器学习库，如NumPy、Pandas和SciPy 等，这些库为数据清洗、特征提取和模型训练提供了强 大的支持。
下一个状态的值函数。
Policy Gradient算法
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5课件
图像分割
图像分割是将图像划分为若干 个区域或对象的过程，它是计 算机视觉中的基础技术之一。 常用的图像分割方法包括阈值 分割、边缘检测、区域生长等 。
03
目标检测
04
目标检测是从图像中识别并定位 出特定对象的过程，它是计算机 视觉中的重要应用之一。常用的 目标检测算法包括Haar特征分 类器、HOG+SVM分类器、深 度学习目标检测算法等。
人工智能的应用领域
医疗健康
人工智能在医疗影像诊 断、疾病辅助诊断和治 疗方案推荐等方面发挥
着重要作用。
金融科技
人工智能在风险控制、 智能投顾、反欺诈等领
域得到广泛应用。
智能交通
人工智能在自动驾驶、 交通流量管理、智能停 车等方面具有巨大潜力
。
教育科技
人工智能在个性化教学 、智能评估和在线教育 等方面提供了新的解决
21世纪初，随着大数据技术的兴起， 机器学习、深度学习等算法逐渐成为 主流，人工智能开始在语音识别、图 像识别等领域取得突破。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示 、推理等技术逐渐成熟，广泛应用于 医疗、金融等领域。
感知智能阶段
近年来，随着传感器、云计算等技术 的发展，人工智能在语音、图像、自 然语言处理等领域取得了显著进展。
。
自然语言处理的应用场景
机器翻译
利用NLP技术实现快速、准确的机器翻译， 提高翻译效率。
智能问答
通过自然语言处理技术实现智能问答系统， 自动回答用户的问题。
信息抽取
从大量文本中提取关键信息，如新闻摘要、 事件抽取等。
情感分析
对文本进行情感倾向性分析，用于舆情监控 、产品评价等领域。
CHAPTER 04
人工智能与机器学习技术应用含动画培训ppt
高效化
硬件设备的升级与优化
单击此处添加标题
计算能力的提升：随着人工智能和机器学习技术的不断发展，对计算能力的需求 也在不断增加，未来将需要更强大的计算设备来支持这些技术。
单击此处添加标题
存储设备的优化：随着数据量的不断增加，需要更高效的存储设备来存储和处理 这些数据，未来将需要更快速、更稳定、更安全的存储设备。
人工智能与机器 学习技术在金融 领域的应用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
人工智能与机器 学习技术在教育 领域的应用
人工智能与机器 学习技术在交通 领域的应用
总结与展望
本次培训的收获与体会
收获：了解人 工智能与机器 学习技术的最 新发展与应用
领域
体会：掌握相 关工具和平台 的使用方法， 提高实际应用
能力
感受：感受到 人工智能与机 器学习技术的
人工智能与机器学习技 术应用培训
汇报人：
目录
添加目录标题
01
人工智能与机器学习 的概述
02
机器学习的主要算法 与应用场景
03
人工智能在各领域的 应用案例
04
人工智能与机器学习 的未来发展趋势
05
总结与展望
06
添加章节标题
人工智能与机器 学习的概述
人工智能的定义与发展历程
人工智能的定义：指计算机系统能够执行类似于人类所能做的任务的能力 人工智能的发展历程：从符号主义到连接主义再到深度学习 人工智能的应用领域：语音识别、图像识别、自然语言处理等 人工智能的未来发展：更加智能化、自主化、人性化
潜力和前景
展望：希望未 来能够进一步 拓展应用领域， 推动技术发展
对未来发展的展望与建议
人工智能与机 器学习技术的 未来发展趋势
硬件设备的升级与优化
单击此处添加标题
计算能力的提升：随着人工智能和机器学习技术的不断发展，对计算能力的需求 也在不断增加，未来将需要更强大的计算设备来支持这些技术。
单击此处添加标题
存储设备的优化：随着数据量的不断增加，需要更高效的存储设备来存储和处理 这些数据，未来将需要更快速、更稳定、更安全的存储设备。
人工智能与机器 学习技术在金融 领域的应用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
人工智能与机器 学习技术在教育 领域的应用
人工智能与机器 学习技术在交通 领域的应用
总结与展望
本次培训的收获与体会
收获：了解人 工智能与机器 学习技术的最 新发展与应用
领域
体会：掌握相 关工具和平台 的使用方法， 提高实际应用
能力
感受：感受到 人工智能与机 器学习技术的
人工智能与机器学习技 术应用培训
汇报人：
目录
添加目录标题
01
人工智能与机器学习 的概述
02
机器学习的主要算法 与应用场景
03
人工智能在各领域的 应用案例
04
人工智能与机器学习 的未来发展趋势
05
总结与展望
06
添加章节标题
人工智能与机器 学习的概述
人工智能的定义与发展历程
人工智能的定义：指计算机系统能够执行类似于人类所能做的任务的能力 人工智能的发展历程：从符号主义到连接主义再到深度学习 人工智能的应用领域：语音识别、图像识别、自然语言处理等 人工智能的未来发展：更加智能化、自主化、人性化
潜力和前景
展望：希望未 来能够进一步 拓展应用领域， 推动技术发展
对未来发展的展望与建议
人工智能与机 器学习技术的 未来发展趋势
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？
人工智能之机器学习介绍课件
3 机器学习实践
数据预处理
D
数据增强：通过生成新数据来增加训练集的多样性
C 数据分块：将数据划分为训练集、验证集和测试集
B 数据归一化：将不同特征值缩放到同一范围
A 数据清洗：去除重复、缺失、异常值等
模型选择与训练
模型选择：根据问题类型和数 据特点选择合适的模型
数据预处理：对数据进行清洗、 归一化等处理
2 机器学习算法
监督学习算法
1
线性回归：用于预测 连续值，如房价、股 票价格等
2
逻辑回归：用于分类问 题，如垃圾邮件识别、 情感分析等
3
支持向量机：用于分 类问题，如人脸识别、 文本分类等
4
决策树：用于分类和回 归问题，如客户流失预 测、疾病诊断等
5
随机森林：用于分类和 回归问题，如客户流失 预测、疾病诊断等
4 机器学习的未来
深度学习的发展
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
深度学习技术 在图像识别、 语音识别等领 域取得了显著 成果
深度学习技术 在自动驾驶、 医疗诊断等领 域具有广泛的 应用前景
深度学习技术 在自然语言处 理、推荐系统 等领域具有巨 大的潜力
深度学习技术 在科学研究、 工程应用等领 域具有广泛的 应用价值
机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和 强化学习等。
机器学习的应用领域包括语音识别、图像识别、 自然语言处理、推荐系统等。
机器学习的应用领域
01
语音识别：语音识别 系统，如语音输入法、 语音翻译等
02
图像识别：图像识别 系统，如图像分类、 目标检测等
03
自然语言处理：自然 语言处理系统，如机 器翻译、情感分析等
人工智能与机器学习算法培训ppt与应用
得同一聚类内的数据点尽可能相 似，不同聚类间的数据点尽可能
不同。
层次聚类算法
通过将数据点按照一定的规则进行 层次聚合，形成一棵聚类树，用于 展示数据点之间的层次关系。
主成分分析算法
通过将多个相关变量转化为少数几 个不相关变量，用于降维和可视化 。
强化学习算法
Q-learning算法
通过不断与环境交互，学习如何选择最优的行为策略，以最大化长期的累积奖 励。
02
机器学习算法介绍
监督学习算法
线性回归算法
通过最小化预测误差平方 和来学习输入和输出之间 的线性关系。
支持向量机算法
通过找到能够将不同类别 的数据点最大化分隔的决 策边界。
朴素贝叶斯算法
基于概率论的分类方法， 通过计算输入数据属于各 个类别的概率来进行分类 。
无监督学习算法
K-均值聚类算法 通过将数据点划分为K个聚类，使
机器学习
是人工智能的一个重要分支，通过训练和学习，让机器能够自主地识别、分类和预测数 据。
ห้องสมุดไป่ตู้ 人工智能与机器学习的关系
机器学习是实现人工智能的一种重要手段，通过不断学习和优化，提高机器的智能水平 。
人工智能的发展离不开机器学习的支持，两者相互促进，共同推动人工智能技术的进步 。
人工智能与机器学习的应用领域
自然语言处理技术使机器能够理解和生成人类语言，从而在语音识别、机器翻译、智能客服、舆情监测等领域得 到广泛应用。通过自然语言处理技术，机器可以自动翻译不同语言的文本，识别语音并转化为文字，以及理解和 生成人类语言中的语义信息。
计算机视觉
总结词
计算机视觉是研究如何使机器具备像人类一样的视觉感知能力的学科，主要应用包括图像识别、人脸 识别和自动驾驶等。
不同。
层次聚类算法
通过将数据点按照一定的规则进行 层次聚合，形成一棵聚类树，用于 展示数据点之间的层次关系。
主成分分析算法
通过将多个相关变量转化为少数几 个不相关变量，用于降维和可视化 。
强化学习算法
Q-learning算法
通过不断与环境交互，学习如何选择最优的行为策略，以最大化长期的累积奖 励。
02
机器学习算法介绍
监督学习算法
线性回归算法
通过最小化预测误差平方 和来学习输入和输出之间 的线性关系。
支持向量机算法
通过找到能够将不同类别 的数据点最大化分隔的决 策边界。
朴素贝叶斯算法
基于概率论的分类方法， 通过计算输入数据属于各 个类别的概率来进行分类 。
无监督学习算法
K-均值聚类算法 通过将数据点划分为K个聚类，使
机器学习
是人工智能的一个重要分支，通过训练和学习，让机器能够自主地识别、分类和预测数 据。
ห้องสมุดไป่ตู้ 人工智能与机器学习的关系
机器学习是实现人工智能的一种重要手段，通过不断学习和优化，提高机器的智能水平 。
人工智能的发展离不开机器学习的支持，两者相互促进，共同推动人工智能技术的进步 。
人工智能与机器学习的应用领域
自然语言处理技术使机器能够理解和生成人类语言，从而在语音识别、机器翻译、智能客服、舆情监测等领域得 到广泛应用。通过自然语言处理技术，机器可以自动翻译不同语言的文本，识别语音并转化为文字，以及理解和 生成人类语言中的语义信息。
计算机视觉
总结词
计算机视觉是研究如何使机器具备像人类一样的视觉感知能力的学科，主要应用包括图像识别、人脸 识别和自动驾驶等。
人工智能与机器学习算法培训ppt与应用
企业内部AI治理体系建设指南
1 2 3
AI治理体系框架设计
介绍如何构建企业内部AI治理体系的框架，包括 明确治理目标、制定治理原则、设立治理机构等 。
AI技术应用监管机制
阐述如何建立有效的AI技术应用监管机制，确保 AI技术的合规使用，包括设立监管机构、制定监 管流程等。
AI伦理规范制定与执行
介绍如何制定和执行企业内部AI伦理规范，确保 AI技术的使用符合伦理要求，包括明确伦理标准 、建立伦理审查机制等。
支持向量机（SVM）算法
SVM算法原理
通过寻找一个超平面，使得正负样本 间隔最大化。对于非线性问题，可通 过核函数将数据映射到高维空间，再 在高维空间中寻找超平面。
SVM应用场景
适用于二分类问题，如文本分类、图 像识别等。也可用于多分类问题和回 归分析。
神经网络模型训练和优化
神经网络模型
模拟人脑神经元之间的连接关系，构建多层网络结构。通过前向传播计算预测值 ，反向传播调整参数，使得损失函数最小化。
图像识别应用
在图像识别领域，CNN被广泛应用于 图像分类、目标检测和图像分割等任 务。例如，在ImageNet图像分类竞 赛中，基于CNN的模型取得了显著的 成果。
循环神经网络（RNN）在自然语言处理中应用
要点一
RNN基本原理
要点二
自然语言处理应用
循环神经网络是一种用于处理序列数据的深度学习模型。 它通过循环神经单元（RNN cell）和序列到序列（ Seq2Seq）等结构，能够捕捉序列数据中的长期依赖关系 。
训练和优化方法
使用梯度下降等优化算法进行训练，可采用批量梯度下降、随机梯度下降或小批 量梯度下降等方法。同时，可通过正则化、dropout等技术防止过拟合现象的发 生。
人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共 页
人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共页人工智能（AI）原理及其应用人工智能（AI）是一门研究如何使计算机能够智能地执行任务的学科。
它涉及到模拟人类智能的各种方面，如学习、推理、问题解决、识别、感知、语言理解和决策制定等。
近年来，人工智能的发展迅猛，各个领域纷纷将其应用于实践中，带来了巨大的变革和突破。
一、人工智能的原理人工智能的核心原理包括机器学习、神经网络和深度学习等。
机器学习是AI中的重要分支，其基本思想是让计算机通过分析和理解数据来学习，并根据学习结果做出相应的决策。
神经网络是一种模拟人脑结构和功能的数学模型，它通过多个节点（也称为神经元）之间的连接和信息传递来实现模式识别和决策制定。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多个层次的神经网络，进行更加复杂和深入的学习和推理。
二、人工智能的应用领域1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，主要研究计算机如何理解和处理自然语言的能力。
它包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动问答和文本分类等内容。
例如，语音识别技术可以实现语音助手和智能家居等智能设备的控制，机器翻译技术可以实现不同语言之间的实时翻译。
2. 机器视觉机器视觉是指让计算机能够模拟人类视觉系统进行图像和视频的分析和理解。
它涉及到图像识别、目标检测、图像生成和图像处理等方面。
例如，人脸识别技术可以应用于身份验证和安全监控，无人驾驶技术可以实现智能汽车的自主导航和避障。
3. 智能机器人智能机器人是将人工智能技术应用于机器人领域，使机器人能够感知环境、学习和决策，并执行相应的任务。
智能机器人广泛应用于工业生产、医疗护理、军事作业和家庭服务等领域。
例如，工业机器人可以实现自动化生产线的操作和控制，医疗机器人可以在手术中辅助医生进行精确操作。
4. 增强现实和虚拟现实增强现实（AR）和虚拟现实（VR）是人工智能的前沿领域，它们通过模拟和扩展人类的感知能力，实现与虚拟世界的交互。
人工智能与机器学习应用培训ppt
人工智能与机器学习 应用培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
目 录
• 人工智能与机器学习基础 • 机器学习的主要算法 • 人工智能与机器学习的应用领域 • 人工智能与机器学习的伦理问题 • 人工智能与机器学习的未来发展 • 实际操作与实践案例
01
人工智能与机器学习基础
人工智能定义与历史
总结词
反歧视措施
制定和实施反歧视政策，确保所有人 都能平等地受益于人工智能和机器学 习技术。
AI决策透明度与可解释性
决策透明度
提供足够的透明度，让用户了解人工 智能和机器学习系统的决策过程和逻 辑。
可解释性
设计算法和模型，使其能够提供易于 理解的结果解释，帮助用户理解系统 是如何做出决策的。
05
人工智能与机器学习的未来发展
计算机视觉
总结词
计算机视觉是使计算机具有像人类一样的视觉感知能力的一 门科学。
详细描述
计算机视觉的应用包括图像识别、目标检测、人脸识别、自 动驾驶等。通过计算机视觉技术，计算机可以识别和理解图 像中的信息，为各种应用提供支持。
语音识别
总结词
语音识别是使计算机能够理解和识别人类语音的技术。
详细描述
模型优化：学习正则 化、集成学习、迁移 学习等技术，提高深 度学习模型的泛化能 力。
使用R进行自然语言处理实践
01
02
总结词：R语言在自然语 言处理领域具有丰富的 资源和工具包，通过实 践R语言，学员可以掌握 文本处理、情感分析、 信息提取等技术。
详细描述
03
04
05
文本处理：学习分词、 词干提取、词性标注等 基本文本处理技术，为 后续自然语言处理任务 提供基础。
汇报人：可编辑
2023-12-23
目 录
• 人工智能与机器学习基础 • 机器学习的主要算法 • 人工智能与机器学习的应用领域 • 人工智能与机器学习的伦理问题 • 人工智能与机器学习的未来发展 • 实际操作与实践案例
01
人工智能与机器学习基础
人工智能定义与历史
总结词
反歧视措施
制定和实施反歧视政策，确保所有人 都能平等地受益于人工智能和机器学 习技术。
AI决策透明度与可解释性
决策透明度
提供足够的透明度，让用户了解人工 智能和机器学习系统的决策过程和逻 辑。
可解释性
设计算法和模型，使其能够提供易于 理解的结果解释，帮助用户理解系统 是如何做出决策的。
05
人工智能与机器学习的未来发展
计算机视觉
总结词
计算机视觉是使计算机具有像人类一样的视觉感知能力的一 门科学。
详细描述
计算机视觉的应用包括图像识别、目标检测、人脸识别、自 动驾驶等。通过计算机视觉技术，计算机可以识别和理解图 像中的信息，为各种应用提供支持。
语音识别
总结词
语音识别是使计算机能够理解和识别人类语音的技术。
详细描述
模型优化：学习正则 化、集成学习、迁移 学习等技术，提高深 度学习模型的泛化能 力。
使用R进行自然语言处理实践
01
02
总结词：R语言在自然语 言处理领域具有丰富的 资源和工具包，通过实 践R语言，学员可以掌握 文本处理、情感分析、 信息提取等技术。
详细描述
03
04
05
文本处理：学习分词、 词干提取、词性标注等 基本文本处理技术，为 后续自然语言处理任务 提供基础。
人工智能与机器学习算法培训ppt与应用
TensorFlow和PyTorch框架介绍
TensorFlow框架
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护，广泛应用于 深度学习领域。
PyTorch框架
PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook人工智能研究院开发，适合 快速原型设计和研究。
04 机器学习应用案例分析
推荐系统
总结词
推荐系统是利用机器学习算法为用户推荐感兴趣的内容或产品，通过分析用户历史行为和偏好，实现个性化推荐 。
详细描述
推荐系统利用机器学习算法分析用户的历史行为和偏好，如浏览记录、购买记录、搜索记录等，挖掘用户的潜在 需求和兴趣点。根据用户特征和偏好，推荐系统可以向用户推荐相应的内容或产品，如新闻资讯、视频、音乐、 商品等。通过个性化推荐，可以提高用户满意度和忠诚度，同时促进产品销售和内容消费。
详细描述
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能 够模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应 用系统。它涉及多个学科，包括计算机科学、控制论、 信息论、神经生理学、心理学和语言学等。根据智能水 平，人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。弱人 工智能专注于特定领域的问题解决，而强人工智能则具 备全面的认知能力，能在多种任务中表现出超越人类的 智能水平。
02
机器学习算法介绍
监督学习算法
线性回归 支持向量机
逻辑回归
监督学习算法
朴素贝叶斯 K最近邻算法
决策树
监督学习算法
01Байду номын сангаас
随机森林
02
AdaBoost
03
Gradient Boosting
04
XGBoost
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
18
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
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
18
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
人工智能及其应用PPT课件
3）1948年美数学家创立了控制论
4）1948年美数学家创立了信息论
5）同期美籍奥地利生物学Badenlofe建立了系统论
2、人工智能的发展史-孕育期（1956年前）
物质基础
1）1946年美数学家莫克利发明了世界上第一台通用电子 计算机ENIAC(Electronic Numerical Integrator and Calculator)
1、外显率(P):反映搜索过程中，从初始结点
向目标结点进行时搜索区域的宽度。
定义：P=L/T
L : 从初始结点到达目标的路径长度 T : 整个搜索过程中所生成的结点总数（不包括 初始结点）
不同搜索策略搜索效率的衡量指标
2、有效分枝因数(B):表示每个有效结点平均
生成的子结点数目。
定义：B+B2+B3+…+BL=T
第二节 搜索策略
盲目的图搜索策略：盲目的、无信息引导的搜索 2、深度优先搜索：从根节点开始，首先扩展最新产生的
节点，即沿着搜索树的深度方向发展， 直到没有后继节点再返回。
0
1
7
2 46
8
11
3
5
9 10
特点：不完备的搜索。有时会陷入“死胡同”，可进行“界”的
限制
第二节 搜索策略
启发式的图搜索策略：有信息引导的搜索 启发信息：特定问题领域的信息能有效引导搜索，使搜索简化。 启发信息的作用： 1、用它来决定下一步先扩展哪一个节点，不是盲目、随意地扩展
扩展节点
nsm
第二节 搜索策略
搜索策略：指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。 回溯策略 图搜索策略： 盲目的图搜索 启发式搜索
第二节 搜索策略
人工智能技术及应用课件pptx
01人工智能概述Chapter人工智能的定义与发展定义发展历程人工智能的技术体系机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉人工智能的应用领域智能机器人通过集成传感器、控制器和执行器等设备，实现自主导航、语音识别、人脸识别等功能，广泛应用于家庭服务、工业生产等领域。
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Chapter定义常见算法应用场景030201监督学习无监督学习定义常见算法应用场景强化学习定义智能体通过与环境进行交互，根据获得的奖励或惩罚来学习如何做出最佳决策。
常见算法Q-learning、策略梯度、深度强化学习（如DQN）等。
应用场景机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。
常见模型卷积神经网络（CNN ）、循环神经网络（RNN ）、生成对抗网络（GAN ）等。
定义利用深度神经网络模型，通过逐层抽象和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。
应用场景图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
深度学习03自然语言处理技术Chapter词汇的附加信息词汇的基本形式包括词汇的拼写、读音、词源、词义等方面的信息。
词汇间的关系句子的结构句子的类型句法分析的方法1 2 3词汇的语义句子的语义篇章的语义语义理解01020304识别文本中的人名、地名、机构名等命名实体。
命名实体识别抽取文本中实体之间的关系，如人物关系、事件关系等。
关系抽取识别文本中的事件及其参与者、时间、地点等要素。
事件抽取分析文本中所表达的情感倾向和情感强度。
情感分析信息抽取04计算机视觉技术Chapter01020304图像分类图像增强图像分割图像生成图像识别与处理目标检测与跟踪目标检测01目标跟踪02行为识别03三维重建与虚拟现实三维重建从二维图像中恢复三维结构，如SFM（结构从运动恢复）、多视图立体几何等虚拟现实创建和体验虚拟世界，如VR头盔、3D渲染技术等增强现实将虚拟信息叠加到真实世界中，如AR眼镜、AR应用等视频分析与理解对视频进行自动分类和标注，如场景识别、事件检测等提取视频中的关键信息和精彩片段，生成视频摘要或预告片理解视频中的高层语义信息，如情感分析、故事情节理解等对视频进行剪辑、合成和特效处理，如非线性编辑、视频特效等视频分类视频摘要视频语义理解视频编辑与合成05智能语音技术Chapter声学模型语言模型解码器文本预处理声学建模波形合成自然语言生成与对话系统自然语言生成对话系统智能客服智能家居智能车载智能翻译智能语音应用06人工智能在各领域的应用Chapter智能机器人与自动化工业机器人服务机器人特种机器人智能交通与无人驾驶智能交通系统无人驾驶汽车无人机配送远程医疗健康管理医疗机器人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。
人工智能与机器学习算法培训ppt与应用 (2)
通过不断更新Q值表来学习最优策略，使得在给 定状态下采取某个行动能够获得最大的累积奖励 。
深度强化学习算法
结合深度学习和强化学习的算法，通过神经网络 来逼近Q函数，以便更好地处理高维状态和动作 空间。
Actor-Critic算法
通过同时更新Actor网络和Critic网络来学习最优 策略，使得在给定状态下采取某个行动能够获得 最大的预期回报。
04
人工智能与机器学习的应 用案例
自然语言处理应用
总结词
自然语言处理技术是人工智能领域的 重要分支，它使得计算机能够理解和 处理人类语言。
详细描述 自然语言处理的应用包括机器翻译、 语音识别、情感分析、问答系统等。 这些应用能够帮助人们更高效地与计 算机进行交互，提高沟通效率。
计算机视觉应用
总结词
模型训练
使用训练数据集训练模型 ，调整参数以获得最佳性 能。
模型优化与改进
模型评估
使用测试数据集评估模型性能，计算准 确率、召回率等指标。
集成学习
将多个模型组合起来，通过集成提高整 体性能。
参数调优
根据评估结果调整模型参数，以改进模 型性能。
过拟合与欠拟合处理
通过正则化、特征选择等方法处理过拟 合和欠拟合问题。
THANKS
是人工智能的一个重要分支，通过算法让计算机从数据中自动学习规 律和模式，进行预测和分类等任务。
人工智能与机器学习的关系
01
02
机器学习是实现人工智能的关键技术之一，通过机器学习算法，计算 机可以自动提取数据中的特征，进行分类、预测和优化等任务。
人工智能的发展离不开机器学习的推动，机器学习的应用场景不断扩 大，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域。
人工智能与机器学习算法培 训PPT与应用
深度强化学习算法
结合深度学习和强化学习的算法，通过神经网络 来逼近Q函数，以便更好地处理高维状态和动作 空间。
Actor-Critic算法
通过同时更新Actor网络和Critic网络来学习最优 策略，使得在给定状态下采取某个行动能够获得 最大的预期回报。
04
人工智能与机器学习的应 用案例
自然语言处理应用
总结词
自然语言处理技术是人工智能领域的 重要分支，它使得计算机能够理解和 处理人类语言。
详细描述 自然语言处理的应用包括机器翻译、 语音识别、情感分析、问答系统等。 这些应用能够帮助人们更高效地与计 算机进行交互，提高沟通效率。
计算机视觉应用
总结词
模型训练
使用训练数据集训练模型 ，调整参数以获得最佳性 能。
模型优化与改进
模型评估
使用测试数据集评估模型性能，计算准 确率、召回率等指标。
集成学习
将多个模型组合起来，通过集成提高整 体性能。
参数调优
根据评估结果调整模型参数，以改进模 型性能。
过拟合与欠拟合处理
通过正则化、特征选择等方法处理过拟 合和欠拟合问题。
THANKS
是人工智能的一个重要分支，通过算法让计算机从数据中自动学习规 律和模式，进行预测和分类等任务。
人工智能与机器学习的关系
01
02
机器学习是实现人工智能的关键技术之一，通过机器学习算法，计算 机可以自动提取数据中的特征，进行分类、预测和优化等任务。
人工智能的发展离不开机器学习的推动，机器学习的应用场景不断扩 大，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域。
人工智能与机器学习算法培 训PPT与应用
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4.机器学习的最新阶段始于1986年。一方面，由于神经网络研究的重新
兴起，另一方面，对实验研究和应用研究得到前所未有的重视。我国的机 器学习研究开始进入稳步发展和逐渐繁荣的新时期。
7.1 机器学习的定义和发展历史
机器学习进入新阶段的表现
机器学习已经成为新的边缘学科并在高校形成课程
综合各种学习方法
较为简单的任务。例如推导可以简化成计算。
比方说第一次要我们解一个一元二次方程的时候，我们必须使用很长的 一段推导才能得出解方程的求根公式。但是一旦有了求根公式，以后再解一 元二次方程时，就不必重复以前的推导过程，可以直接使用求根公式计算出 根，这样就把推导问题简化成计算问题。同样地，归纳过程可以简化成推导 过程。
3、主要问题
对于机械学习，需要注意3个重要的问题：存储组织，稳定性和存
储与计算之间的权衡。
（1）存储组织信息：采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地 快，是机械学习中的重要问题。 （2）环境的稳定性与存储信息的适用性问题：机械学习系统必须保 证所保存的信息适应于外界环境变化的需要，这也就是所谓的信息适用 性问题。 （3）存储与计算之间的权衡：对于机械学习来说很重要的一点是 它不能降低系统的效率。
人工智能及 其应用_机器 学习
7.1 机器学习的定义和发展历史
机器学习的定义
机器学习的基本概念：
按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作 中
对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似 任
务时，会比现在做得更好或效率更高。 机器学习的定义: 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。 稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能， 并识别现有知识的学问。
机械学习是最简单的机器学习方法。机械学习就是记忆，即把新的
知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。
机械学习又是最基本的学习过程。任何学习系统都必须记住它们获取的
知识。在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行
的，不需要系统进行过多的加工。
2、数据化简
Lenat,Hayes Roth，和Klahr等人于1979年关于机械学习提出一
机器学习与人工智能问题的统一性观点正在形成 各种学习方法的应用范围不断扩大 数据挖掘和知识发现的研究已经形成热潮 与机器学习有关的学术活动空前活跃
7.2 机器学习的主要策略与基本结构
四种学习策略
机械学习
示教学习
类比学习 示例学习
学习系统的基本结构
学习系统的基本结构
环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分 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，执行部分根据知识库完成任务，同时把 获得的信息反馈给学习部分。 在具体的应用中， 环境， 知识库和执行部分决定 了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全 由上述3部分确定。
（3）归纳学习（induction learning）是应用归纳推理进行学习 的一种方法。根据归纳学习有无教师指导，可把它分为示例学习和观 察与发现学习。前者属于有师学习，后者属于无师学习。
7.3 归纳学习
我们先看一个“公鸡归纳法”的故事。 某农妇养小鸡十只，公母各半。她预备将母鸡养大留着生蛋， 公鸡则养到一百天就陆续杀以佐餐。天天早晨她拿米喂鸡。到第一 百天的早晨，其中的一只公鸡正在想：“第一天早晨有米吃，第二 天早晨有米吃，……第九十九天早晨有米吃，所以今天，第一百天 的早晨一定有米吃。”这时，该农妇来了，正好把这只公鸡抓去杀 了。这只公鸡在第一百天的早晨不但没有吃着米，反而被杀了，虽 然它已有九十九天吃米的经验，但不能证明第一百天一定有米。
7.1 机器学习的定义和发展历史
机器学习的发展史
机器学习是人工智能应用研究较为重要的分支，它的发展过程大体上可分
为4个时期： 1.第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。 2.第二阶段在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。 3.第三阶段从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。
我们再回顾中学数学就涉及到的“数学归纳法”。用数学
归纳法证明一个命题的正确性，必须要求两条
7.3 归纳学习
（一）当n = 1时，这个命据化简分级中的第 一级。数据化简与计算机语言编译类似；其目的是把原始信息变成可执 行的信息。在机械学习中我们只记忆计算的输入输出，忽略了计算过程， 这样就把计算问题化简成存取问题。见下图
数据化简级别图
正像计算问题可以简化成存取问题一样，其它的推理过程也可以简化成
7.3 归纳学习
归纳学习的定义 （1）归纳（induction）是人类拓展认识能力的重要方法，是一 种从个别到一般的，从部分到整体的推理行为。
（2）归纳推理是应用归纳方法，从足够多的具体事例中归纳出一 般性知识，提取事物的一般规律；它是一种从个别到一般的推理。在 进行归纳时，一般不可能考虑全部相关实例，因而归纳出的结论不是 绝对为真的，只能以某种程度相信它为真。
影响学习系统设计的重要因素
(1)影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的
信息。 (2)知识库是影响学习系统设计的第二个因素。知识的表示 有多种形式，在选择表示方式时要兼顾以下4个方面：
表达能力强
易于推理
容易修改知识库 知识表示易于扩展。
7.3机械学习
1、机械学习的模式
考虑一个决定受损汽车修理费用的汽车保险程序
这个程序的输入是被损坏的汽车的描述，包括制造厂家、生产年代、 汽车的种类以及记录汽车被损坏部位和损坏程度的一个表，程序的输出 是保险公司应付的修理费用。这个系统是个机械记忆系统。为了估算损 坏汽车的修理费用，程序系统必须在存储器中查找同一厂家、同一生产 年代、损坏的部位和程度相同的汽车，然后把对应的费用提交给用户。 如果系统没有发现这样的汽车，则它使用保险公司公布的赔偿规则估算 出一个修理费用，然后把厂家、生产日期和损坏情况等特征与估算出的 费用保存起来，以便将来查找使用。