人工智能学习课件

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人工智能培训课件ppt

人工智能培训课件ppt
人工智能的核心
让机器具备自主学习和决策的能 力,以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
20世纪50年代,人工智能 概念开始出现,主要研究 领域包括专家系统和自然 语言处理。
发展阶段
20世纪80年代,随着计算 机技术和算法的进步,人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调,共同制定人工智 能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中,应强化 伦理意识,尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制,对人工智能 的开发和应用进行监管,确保其符合伦理 和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人:可编辑 2023-12-24
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力,实现人机交 互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视,导致不公平的结 果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时,如何确定责任并进行问责是一个 重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规,以确保个人数据的 安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策,对人工智能的开发和应 用进行监管,以确保其安全、公正和合法。

第六章 人工智能及其应用 课件(共16张PPT).ppt

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

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。

人工智能培训课件ppt

人工智能培训课件ppt

制造业
人工智能可以优化生 产流程、提高产品质
量和降低成本。
人工智能的技术原理
机器学习
通过训练模型学习数据中的规律和模式, 从而进行预测和决策。
自然语言处理
使计算机能够理解和生成人类语言,实现 人机交互。
深度学习
使用神经网络模型模拟人脑的学习过程, 处理复杂的非线性问题。
计算机视觉
使计算机能够识别和理解图像和视频中的 内容。
03 机器翻译与语音识别
利用自然语言处理技术实现不同语言之间的翻译 和语音识别,提高人机交互的效率和准确性。
计算机视觉技术及应用
01 图像识别与物体检测
利用计算机视觉技术对图像进行识别和物体检测 ,实现图像信息的自动处理。
02 视频分析与应用
通过对视频数据的分析和处理,实现目标跟踪、 行为识别等应用。
公众参与
加强公众对人工智能的认 知和理解,提高公众参与 度和决策透明度。
跨界合作
鼓励不同领域和行业的跨 界合作,共同推动人工智 能的发展和应用。
THANKS
感谢观看
法律责任与监管
随着人工智能技术的广泛应用,涉及的法律责任和监管问题日益突出。需要明确人工智能 系统的法律责任归属,建立相应的监管机制,确保人工智能系统的合法性和安全性。
知识产权保护
人工智能技术的发展涉及大量的知识产权问题。需要加强知识产权保护,鼓励创新,促进 人工智能技术的健康发展。
跨国合作与国际法规
技术伦理
人工智能的发展可能带来技术伦理问题,如机器决策的公正性和透 明度。
就业市场
人工智能的发展可能导致部分传统职业的消失,但也将创造新的就 业机会。
如何应对人工智能带来的变革
政策制定

人工智能教学PPT课件

人工智能教学PPT课件
然语言生成等模块。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法,如SIFT、HOG等,以及深度学习中的
卷积神经网络(CNN)特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法,如支持向量机(SVM)、随 机森林(Random Forest)等,以及基于深度学习的图像分类算法, 如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
应用
二分类问题,如垃圾邮件识别、疾病 预测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面,使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题,如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇,使得簇内距离最小,簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离,将数据逐层进行聚合。

产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态,共同推动人 工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差,求解最优参数。
应用
预测连续型数值,如房价、销售 额等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间,表示概率。
原理
直接对策略进行建模和优化,通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习,使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。

2024版《人工智能》PPT课件

2024版《人工智能》PPT课件

《人工智能》PPT课件•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、法律与社会影响目录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。

发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习,人工智能经历了多个发展阶段,包括专家系统、知识工程、机器学习等。

重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。

人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面,通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。

技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能,包括理解、推理、决策、学习等能力。

核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法,其中深度学习是当前最热门的技术之一。

实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔,将会在更多领域得到应用,同时也会出现更多的技术创新和突破。

应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域,包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。

挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战,如数据安全、隐私保护等问题,但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。

应用领域与前景展望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、销售额等。

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。

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。

原理将数据划分为K个簇,使得同一簇内的数据尽可能相似,不同簇间的数据尽可能不同。

应用数据挖掘、图像压缩等。

原理通过计算数据点间的相似度,将数据逐层进行聚合或分裂,形成树状结构。

应用社交网络分析、生物信息学等。

第9课人工智能中的机器学习课件(共16张PPT)八下信息科技浙教版(2023)

第9课人工智能中的机器学习课件(共16张PPT)八下信息科技浙教版(2023)

二、有监督学习与无监督学习
机器学习的方法主要有:有监督学习和无监督学习。有监督学习要拿一组已经知道类别的数据,即带标签的数据进行学习,之后再利用学习得到的知识去对新的数据进行判断。
三、机器学习的应用
生活中有很多关于机器学习的应用,可能大家正在以某种方式使用它,但却不知道它的存在。例如:虚拟个人助理、智能客服、垃圾邮件过滤等。
人工智能中的机器学习
浙教版八年级下册
第9课 人工智能中的机器学习
学习目标
通过对机器学习的案例探究和应用体验,初步理解机器学习的基础原理和方法。
探究
1.人工智能的学习能力会超过人类的学习能力吗?2.如何让人工智能客服更加聪明,不会答非所问?
建构
机器学习可以使计算机模拟或者实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。从人工智能诞生之初,人们就希望计算机能够像人一样,可以从获取的信息和过往的经验中学习,能实现自我学习与提高能力,从而解决实际问题。
同学们再见!
授课老师:课件创作组
时间:2024年9月1日
一、机器学习的基本原理
在传统计算机编程中,一般是通过程序明确告诉计算机每一步应该做什么。在机器学习中,没有给计算机明确详细的指令,仅给了数据和算法模型,让机器研究问题、解决问题,从而让机器能够适应新问题、不断进化和持续学习。
一、机器学习的基本原理
机器学习是一种基于机器学习模型的计算机程序,通过对大量的数据和经验进行学习,以获得、改善或逼近问题求解模型;随着训练量的增加,能够在遇到错误时进行自我校正,从中获取规律,最后找到解决某类问题的一个最合适的模型。举例来说,在识别一张图片内容是否为猫的机器学习系统中,首先需要输入大量的猫图片,经过对猫特征进行学习后,具有识别图片内容是否为猫的能力,就说明该机器已经学成了一个判断图片内容是否为猫的模型。

人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)

人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
AI技术改变了信息传播方式,使得信息获取更加便捷和个性化,但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面,如智能家居、自动驾驶等,改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练,其中可能包含个人隐私信息,如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响,从而导致不公平的结果,如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征(如SIFT、HOG等)进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
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。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上,提高识

《人工智能》大学课件PPT

《人工智能》大学课件PPT
《人工智能》大学 课件
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
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、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系 统的一门新的技术科学。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言,例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练,通过机器学习算法找到语言的内在 规律,例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代,需要关注由此产生的失业 问题,并采取措施进行缓解。
创造就业
同时,人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会,需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时,应具备足够的透明度,以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理,例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务,自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息,例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。

(完整版)人工智能介绍PPT课件全

(完整版)人工智能介绍PPT课件全
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。
• 人工智能是计算机科学的一个分支,
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、自然 语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应 能力的西洋跳棋程序。
1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机(LT)的 数学定理证明程序。
1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么?
What is Artificial Intelligence?
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
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。

4.1 初识人工智能 课件(共37张PPT) 人教版高中信息技术必修1.ppt

4.1 初识人工智能 课件(共37张PPT) 人教版高中信息技术必修1.ppt

图像识别
车牌识别技术
人脸识别技术
自然语言处理
电子邮件筛选器 垃圾邮件筛选器,可以发现指示垃圾邮件信息的某些字词或短语。 预测性文本 根据键入的内容预测要说的话,然后完成后面的内容或建议相关内容。自动更正有 时甚至会更改字词,使整体信息更有意义。
语言翻译
1 什么是人工智能? 2 人工智能的实际应用
PART ONE
什么是人工智能?
人类智能
感觉器官
大脑
肢体
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 智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技 术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,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。
人工智能只能进行对程序的 精准运行与输出,其反应形 式完全理性化
PART TWO
人工智能的实际应用
机器人 语言(语音)识别 图像识别 自然语言处理
机器人

服务机器人

工业机器人


医学机器人


教育机器人
语言(语音)识别
1.文字输入 2.语音转换 3.会场速记 4.录音整理 6.字幕转换 7.聊天机器人 8.智能音箱 9.智能声控 10.人机交互
人工智能பைடு நூலகம்人类智能的不同
认知方式不同 人类在进行思维活动时,理 性+情感、情绪、感知条件 等多重感性因素 人工智能:针对不同的服务 目的,设置不同的智能程序。
物质载体不同
人类智能来源于意 识;人工智能以机 器作为其物质载体。
反应形式不同

人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件

人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2:什么可以计算?
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具

《人工智能AI》课件

《人工智能AI》课件

自然语言处理
01
02
03
自然语言处理定义
自然语言处理是人工智能 的一个子领域,它研究如 何让计算机理解和生成人 类语言。
自然语言处理技术
自然语言处理的技术包括 词法分析、句法分析、语 义理解和文本生成等。
自然语言处理应用
自然语言处理的应用非常 广泛,如智能客服、机器 翻译、语音助手等。
计算机视觉
《人工智能AI》PPT 课件
目录
• 引言 • 人工智能技术基础 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 结论
01
引言
人工智能的定义
01
人工智能:指让计算机模拟人类 的思考和行为过程,实现人机交 互,提升机器的智能化水平,为 人类提供更好的服务。
02
人工智能涉及多个学科领域,包 括计算机科学、数学、控制论、 语言学、心理学等。
深度学习
深度学习定义
深度学习是机器学习的一个分支 ,它利用深度神经网络来处理大
规模数据并实现复杂的功能。
深度学习原理
深度学习的原理是通过构建多层 次的神经网络结构,将输入数据 逐步抽象和表示,最终实现高级
别的任务。
深度学习应用
深度学习的应用非常广泛,包括 语音识别、图像识别、自然语言
处理、推荐系统等。
人工智能的发展将带动相关产业的发展,促进经济的增长。
我们如何适应和利用人工智能
培养人工智能人才
加强人工智能领域的教育和培 训,培养具备专业知识和技能
的人才。
制定合理政策
政府应制定合理的人工智能政 策,规范其发展,保护公众利 益。
鼓励企业创新
鼓励企业加大人工智能技术的 研发和应用,推动技术创新和 产业升级。

《人工智能课件》.pptx

《人工智能课件》.pptx
策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法,直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作,Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进,共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元,模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度,减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影

数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习,其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护,就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标,例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统, 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇,每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本,使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离,将距离近的样本合并为一个簇,然后不断重 复该过程,直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型,学习从原始图像数据中提取有用 的特征,进而实现图像的高效识别和分类。

2024版年度人工智能最新版ppt课件

2024版年度人工智能最新版ppt课件
监管建议
建立全面的监管体系,包括政策法规、 技术标准、行业自律等方面,确保人 工智能的健康发展。同时,加强公众 教育和意识提升,提高人们对人工智 能的认知和理解。
31
THANKS
感谢观看
2024/2/2
32
人工智能最新版ppt课件
2024/2/2
1
目 录
2024/2/2
• 人工智能概述 • 机器学习原理与方法 • 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 • 人工智能伦理、安全与监管问题探讨
2
01
人工智能概述
2024/2/2
3
人工智能定义与发展历程
2024/2/2
2024/2/2
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用,以及未来发展趋势。
21
05
语音识别与合成技术及应用
2024/2/2
22
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字,通过对语音信号 的分析和处理,提取出语音中的特征 参数,进而识别出对应的文字或指令。
人工智能定义
01
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。
发展历程
02
从符号主义、连接主义到深度学习,经历了多次技术革新和浪
潮。
当前发展态势
03
人工智能正处于高速发展期,技术创新和应用拓展日新月异。
4
人工智能技术体系架构
01
02
03
基础层
包括芯片、传感器、操作 系统等基础设施。
常用的语音合成方法包括基于规则的合成方法和基于统计的 合成方法。基于规则的合成方法通过预先定义的规则将文字 转换成语音,而基于统计的合成方法则通过训练数据自动学 习文字到语音的映射关系。此外,深度学习技术也被广泛应 用于语音合成中,如WaveNet等模型能够生成更加自然和逼 真的语音波形。

人工智能PPT课件专用版高清版

人工智能PPT课件专用版高清版
常用算法
如SIFT、SURF、HOG等,这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标,并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别,确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络(CNN)在目标检测和识别领域取得了显著 成果,提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据,通过训练得到声学模型,用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据,通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法,得 到单词之间的概率关系,用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习,人工智 能经历了多个发展阶段,包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等,这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等,这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络(RNN)
适用于处理序列数据,如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息,实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络(GAN)
由生成器和判别器组成,通过对抗训练生成逼真的样本数 据,广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略

第3课人工智能技术基础课件(共18张PPT)八下信息科技浙教版(2023)

第3课人工智能技术基础课件(共18张PPT)八下信息科技浙教版(2023)
三、算力
三、算力
数据、算法、算力,构成人工智能的三大技术基础,相互影响,相互促进,缺一不可。随着三大关键技术的不断升级,未来,人工智能将为人类创造出更多可能。
随堂练习
1.上网查找资料,对比现在的人工智能芯片和“深蓝”计算机的算力大小。*2.请列举身边的人工智能应用或产品,并探索它所涉及三大技术基础的具体情况。
一、数据
二、算法
算法是人工智能的核心,实现了从数据中发现规律、预测结果和决策的过程。想让计算机学会像人一样感知、思考和行动,具有类似人的智能,就要建立合适的算法。1997年5月,计算机“深蓝”以2:1的成绩战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,轰动一时。2016年3月,“阿尔法围棋”与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,最终“阿尔法围棋”以4:1的总分获胜。
一、数据
数据是人工智能的基础,有了足够的数据,人工智能就能不断学习和提高。例如城市的智慧交通管理系统,可以实现对交通流量的预测,交通网络的控制,密集车流的疏导,如同交通领域的“大脑”。马路上安装的自动采集数据的设备,每时每刻都在记录人、车的通行数据,依据这些数据建立数据模型,实时分析城市交通流量,调整红绿灯间隔,缩短车辆等待时间,提升城市道路的通行效率。
同学们再见!
授课老师:课件创作组
时间:2024年9月1日
二、算法
知识链接
穷举搜索算法 穷举搜索算法是一种通过枚举所有可能的情况来寻找最优解的方法。
三、算力
计算机的计算能力即算力。算力的大小代表着数据处理能力的强ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ,是人工智能发展的动力。一直以来,中央处理器(CPU)的运算速度是衡量计算机性能的重要指标之一。我国在超级计算机方面发展迅速,自主研制的天河一、二号,太湖·神威之光的性能位居世界超算前列,成为继美国、日本之后第三个能独立设计和研制超级计算机的国家。
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Artificial Intelligence 人工智能
第8章 人机结合的智能系统
• 8.1计算机的特长与不足 • 8.2人的心智(human mind)的作用 • 8.3集成型模式识别系统的设计 • 8.4人机结合的互联网系统
8.1计算机的特长与不足
• 计算机技术的进展以及合作方法越来越丰富多彩、 巧妙灵活,但计算机所做的一切工作,都是那些 主要靠人脑完成的工作,应该看到计算机也有局 限性,不是什么样的问题都能解决,需要满足如 下条件:所要求解决的问题能用某种形式化的方 法加以描述;已经形式化了的问题能找到一个算 法去解决;这个算法能在计算机上加以实现。究 其原因,就是现在称之为传统的计算机只是一个 能对符号进行处理和运算的机器。
计算机是“死”的,而人是“活” 的
• 如果说Dreyfus是消极地看出用计算机来实现AI的 局限,那么Boden则是从积极方面看到人的意识 的作用,而且她的看法说明在心理学和AI之间相 互有所反馈,是比较辩证的。
• 至于Dreyfus所说的第4个领域,对计算机来说是 难以处理,而人善于处理的是这一领域的问题, 否则人就无法活下去。
性智
• 是一个人把握全局,定性进行预测、判断 的能力,是通过文学、艺术等方面的培养 与训练而形成的,我国古代的读书人所学 的功课中,包括琴、棋、书、画,对一个 人的修身养性起着重要的作用。
• 性智可以说是形象思维的结果,难以用电 脑模拟。人们对艺术、音乐、绘画等方面 的创作与鉴赏能力等都是形象思维的体现。
• ④ 那些非形式化的领域,包括有规律但无规则支 持的,人类的日常活动就属于这一领域。
《计算机不能做什么》
• 对于能够形式化的问题,即使看上去十分 繁复,只要能用数学表达,如几何定量证 明等问题,计算机就能完善地加以解决。
• 那些不能形式化的问题,看上去似乎很简 单,计算机就无能为力,以计算机为工具 解决不了日常生活中所遇到的大量问题。
• 从定性到定量的综合集成技术充分发挥与体现了 人机结合的思想,在综合集成的过程中人始终起 着主导的作用。
• 另外,专家在错综复杂的情况下做出的判断、提 出的假设以及专家的某些“点子”,是专家经验 积累而形成的知识,是人的“心智”的一种体现。
综合集成
• 我们可以认为,综合集成是人用计算机的 软、硬件来综合专家群体的定性认识及大 量专家系统所提供的结论及各种数据与信 息,经过加工处理,从而使之上升为对总 体的定量的认识。
• 综合集成的过程是相当复杂的,即使掌握 了大量的定性认识,也不是通过几个步骤、 几次处理就能达到对全局的定量认识。
结构不良的问题
• 因为复杂的、智能型的问题往往被称为结构不良 的问题(ill structured problem),也就是说目 标、任务范围、计算机允许的操作都不具有明确 的定义,需要一种有反馈的过程来加以解决。
人、机结合的智能计算机体系
• 我国著名科学家钱学森很关心智能计算机 的工作,他在1992年3月给306主题专家组 负责人的信中讲到:“……我只想说一点: 我不以为能造出没有人实时参与的智能计 算机。所以奋斗目标不是中国智能计算机,
而是人、机结合的智能计算 机体系。”
8.2人的心智(human mind)的作用
• 结构不良的另外一种含义是针对被解决的问题而 言的,即所具有的知识是不完备或不一致的。例 如对于同一个问题,两个专家的看法可能完全不 同,发生了矛盾,这就必须靠人参与解决。
• 我们要追求的是人与机器相结合的智能系 统,强调的是人脑与电脑的结合了进一步说清楚人脑与电脑结合的重要 性与合理性,这里介绍我国哲学家熊十力 关于人的智慧的说法,他认为人的智慧, 通常叫做心智;而心智又可以分成两部分, 一部分叫做“性智”,一部分叫做“量 智”,见图。
量智
• 是通过对问题的分析、计算,通过科学的 训练而形成的智慧。
• 人们对理论的掌握与推导,用系统的方法 解决问题的能力都属于量智,是逻辑思维 的体现。分析现在的电脑的体系结构,用 电脑对量智进行模拟是有效的。
• 人工智能的研究表明用电脑模拟逻辑思维 可以取得成功;但是用现在的电脑模拟形 象思维基本上是行不通的。
人脑与电脑相结合
• 总而言之,明智的方法是人脑与电脑相结 合;性智由人来创造与实现,而与量智有 关的则由电脑来实现,这样是合理而又有 实效的途径。
• 从体系上讲,人作为一个成员,综合到整 个系统中去,利用并发挥人类和计算机各 自的长处,把人和计算机结合起来形成新 的体系。
人始终起着主导的作用
• 强调人在未来智能系统中的作用,是对传统人工 智能研究,也是对传统自动化研究目标的革命, 这将带来一系列在研究方向及研究课题上的变革。
• 该书的作者Dreyfus消极地看到了用计算机 来实现人工智能的局限性,那么人工智能 的工作似乎是白费功夫了。
情况并非如此
• 英国的一位计算心理学家Boden 从另外一 个观点来评价人工智能的成就,她认为: “AI的主要成就就在于明确地促使我们鉴赏 到人的心智(human mind)是极其巨大、 丰富与难以捉摸的。人们可以通过AI的途径 来了解人的心智的某些方面,例如人的创 造性的某些方面可以通过建立有关创造性 的计算机模型开始加以了解。”
• 说穿了,人具有意识与思维能力,计算机没有; 电脑(计算机)是“死”的而人脑是“活”的。
完全靠电脑是不够恰当的
• 人们从实践中认识到,以研制完全靠电脑 而不靠人的自主系统为目标,是不够恰当 的,这是以往的人工智能给予大家的教训。
• 1986年我国实施863高技术计划,在这个计 划的信息领域中,安排了“智能计算机” 主题,即306主题。当时863计划306专家 组的成员花了许多功夫讨论究竟能研制成 功具有何种程度的智能计算机。
智能活动分为4类
• 1979年美国出版的《计算机不能做什么》这本书 中指出了用计算机来实现人工智能的局限性。该 书把智能活动分为4类:
• ① 各种形式的初级联想型行为,刺激一反应等心 理学家最熟悉的领域;
• ② 数学思维的领域,问题可加以形式化,并完全 可以计算;
• ③ 复杂形式化系统,原则上可形式化而实际上无 法驾驭的行为,需要启发式规则支持;
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