高级人工智能ppt课件
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高级人工智能课件
人工智能的历史与发展
起步阶段
20世纪50年代，人工智能概念初 步形成，机器开始模拟人类的某 些简单思维过程。
高速发展阶段
21世纪初，随着大数据、云计算 和深度学习等技术的突破，人工 智能进入高速发展期。
反思阶段
20世纪70年代，人工智能遭遇技 术瓶颈，发展一度停滞。
应用阶段
20世纪80年代，人工智能开始应 用于实际场景，如专家系统、智 能控制等。
立体视觉
通过多幅不同角度的图 像，获取物体的三维信 息，实现三维场景的重
建。
光流分析
研究图像中像素的运动 模式和趋势，用于运动
目标的检测和跟踪。
Part
05
强化学习
强化学习基本概念
强化学习定义
强化学习是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互，智能体不断学习如何选择或 优化行为，以最大化累积奖励。
特征提取
从图像中提取出具有代表性的 特征，如边缘、角点、纹理等 ，以便进行更高级的处理。
三维重建
通过多幅图像的信息，利用计 算机视觉技术构建出物体的三
维模型。
计算机视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的物体检测、定位和识别 ，提高生产效率和产品质量。
智能交通
用于车辆检测、交通拥堵分析、道路 状况评估等，提高交通管理和安全水 平。
常见的强化学习算法
1 2
Q-learning
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法， 通过不断更新Q值表来逼近最优策略。
Policy Gradient Methods
策略梯度方法是基于策略的强化学习方法，通过 直接优化策略来获得最优解。
3
Actor-Critic Methods
《高级人工智能》第二章人工智能逻辑PPT课件
“如果A则B”
bird(x) :— animal(x)，has(x, feather)
• 问题：关于对象性质或关系的询问。
?— student(john)
?— married(mary，x)
2020/8/17
史忠植 高级人工智能
26
Prolog语言的基本文法
Prolog语言的最基本语言成分是项(term)，一个 项或者是常量，或者是变量，或者是一个结构。 • 常量：是指对象和对象之间的特定关系的名；
2020/8/17
史忠植 高级人工智能
3
逻辑的历史
• Aristotle——逻辑学 • Leibnitz——数理逻辑 • Gottlob Frege (1848-1925)——一阶谓词演
算系统,《符号论》 • 20世纪30年代，数理逻辑广泛发展
2020/8/17
史忠植 高级人工智能
4
重要的形式工具──逻辑
一个逻辑是可靠的，如果它的证明保持真假值，
即在任何解释I下，如果I是 的模型，且可由推导 出，则I也是的一个模型。即，一个逻辑是可靠的， 如果对任何语句集合和语句 ， ⊢蕴涵 ⊨ 。
完备性(complete)
一个逻辑是完备的，如果任何永真语句是可证的。
即，对任何语句集合和语句 ， ⊨蕴涵 ⊢ 。
如果一个逻辑是完备的，则该逻辑的证明系统已强到
I是L的一个解释，且在I中为真，则记为 I ⊨ ，称作I满足 ，或者I 是的一个模型。
和一个语句 ，如果对 每个解释I ，有I ⊨ 蕴含I ⊨ ，换言之，如果I 是 的一个模型则I也是的一个模型，则记为 ⊨ ，我 们称为的一个逻辑结果。
2020/8/17
史忠植 高级人工智能
高级人工智能完整ppt课件
孕育期（1956年前） 数理逻辑学科（弗雷治、维纳等 ） 计算的新思想（丘奇、图灵 等）
形成期（1956--1970年） 1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议IJCAI 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
03.05.2020
.
4
1.1 定义和发展
推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理…
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言…
03.05.2020
.
11
1.4 研究及应用
03.05.2020
.
23
辩论会 主题：人工智能能否超过人类智能？ 正方观点：人工智能不会超过人类智能。 反方观点：人工智能能够超过人类智能。
03.05.2020
.
24
是信息时代来临的需要 智能检索系统所面临的三大问题
03.05.2020
.
17
1.4 研究及应用
1.4.13 智能调度与指挥
寻找最佳调度和组合 NP完全类问题的求解 军事指挥系统等领域
1.4.14 分布式人工智能与Agent
是传统人工智能的延伸和扩展 研究目标是创建一种能描述自然系统和
2、Samuel研制了具有自学习、自组织、自适应能力的 跳棋程序。1959击败了自己，1962战胜了州的冠军。
3、McCarthy研制成功了面向人工智能的语言LISP。符 号处理语言，独领风骚几十年。1972年PROLOG语言诞 生。
03.05.2020
.
22
形成期（1956--1970年） 1956年，第一次人工智能的研讨会 1969年，第一届国际人工智能联合会议IJCAI 1970年，《人工智能》国际杂志创刊
03.05.2020
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4
1.1 定义和发展
推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理…
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言…
03.05.2020
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1.4 研究及应用
03.05.2020
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辩论会 主题：人工智能能否超过人类智能？ 正方观点：人工智能不会超过人类智能。 反方观点：人工智能能够超过人类智能。
03.05.2020
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是信息时代来临的需要 智能检索系统所面临的三大问题
03.05.2020
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1.4 研究及应用
1.4.13 智能调度与指挥
寻找最佳调度和组合 NP完全类问题的求解 军事指挥系统等领域
1.4.14 分布式人工智能与Agent
是传统人工智能的延伸和扩展 研究目标是创建一种能描述自然系统和
2、Samuel研制了具有自学习、自组织、自适应能力的 跳棋程序。1959击败了自己，1962战胜了州的冠军。
3、McCarthy研制成功了面向人工智能的语言LISP。符 号处理语言，独领风骚几十年。1972年PROLOG语言诞 生。
03.05.2020
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22
人工智能介绍ppt课件
能的发展。
➢ 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,麦卡锡建立行动规划咨询系统 ➢ 1960年纽厄尔等研制通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智能
人工智能简介
2024/9/9
1
➢目录
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
3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明“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。
2024/9/9
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
2024/9/9
5
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
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。
2024/9/9
10
Part 3 人工智能面临的问题
2024/9/9
11
3
人工智能面临的问题
➢ 人工智能的伦理问题
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。如此看来，对人工智能技术伦理问题的 研究也就成为重中之重，机器人伦理问题近年来 也引起许多学者和社会大众的关注 [1]
高级人工智能贝叶斯公式PPT课件
P(D|T,L,B)
Dyspnoea
T L B D=0 D=1 0 0 0 0.1 0.9 0 0 1 0.7 0.3 0 1 0 0.8 0.2 0 1 1 0.9 0.1
...
P(A, S, T, L, B, C, D) = P(A) P(S) P(T|A) P(L|S) P(B|S) P(C|T,L) P(D|T,L,B)
贝叶斯方法正在以其独特的不确定性知识 表达形式、丰富的概率表达能力、综合先 验知识的增量学习特性等成为当前数据挖 掘众多方法中最为引人注目的焦点之一。
2020/9/29
史忠植 高级人工智能
3
贝叶斯网络是什么
贝叶斯（Reverend Thomas Bayes 1702-1761） 学派奠基性的工作是贝叶斯的论文“关于几率性 问题求解的评论”。或许是他自己感觉到它的学 说还有不完善的地方，这一论文在他生前并没有 发表，而是在他死后，由他的朋友发表的。著名 的数学家拉普拉斯（Laplace P. S.）用贝叶斯的 方法导出了重要的“相继律”，贝叶斯的方法和 理论逐渐被人理解和重视起来。但由于当时贝叶 斯方法在理论和实际应用中还存在很多不完善的 地方，因而在十九世纪并未被普遍接受。
2020/9/29
史忠植 高级人工智能
6
贝叶斯网络的应用领域
辅助智能决策 数据融合 模式识别 医疗诊断 文本理解 数据挖掘
2020/9/29
史忠植 高级人工智能
7
统计概率
统计概率:若在大量重复试验中，事件A发生的频 率稳定地接近于一个固定的常数p，它表明事件A 出现的可能性大小，则称此常数p为事件A发生的 概率，记为P(A), 即
P(A·B)＝P(A)·P(B|A) 或 P(A·B)＝P(B)·P(A|B)
高级人工智能ppt
cw = EC ( c, F ( c, m, K ))
• 函数F是一个加密过程，水印m通过函数F加密处理后，再 运用嵌入函数 EC在载体信号的时（空）域或变换域中嵌入 水印，即形成含水印的载体信号 cw
• 水印检测提取过程为
m = D e (cw , m, c, K )
• 在水印检测提取过程中，首先是做一个判定水印存在与否 的0-1决策，再在水印存在的前提下，从接收到的含水印 载体信号 c^ 中，运用提取函数 D e 来提取，并用密码K解 w 密还原出水印。含水印的载体信号 cw 。在传输和使用中， cw 会因受到可能的常规信号处理和攻击而由 改变 ^ 为 cw 。提取水印时，需根据是否使用原始信息水印m或原 载体信号c来确定提取函数D。与水印的嵌入过程相比，水 印的提取是水印算法中最重要的步骤。
（二）协同神经网络模型
• 协同学是研究系统依靠自组织产生空间结构、时间结构或 功能结构上自发形态的一门跨学科的研究领域，其研究的 焦点是复杂系统宏观特征的质变，以及如何描述系统在演 化过程中德宏观有序。协同神经网络使用协同学理论所构 造的，其与传统的从研究单个神经元的特性、配置和连接 的构造方法完全不同，它是一种自上而下的神经网络。 • 2.1 动力学演化方程
^ ^ i i
^ ^ i i
^
i
i
∼
i
1024 i =1
∼
∧ ∧
w
i
w
w
谢谢！ 谢谢！
• 3.3 水印嵌入 载体信号是256×256的灰度数字图像，水印信号嵌入到体图 像的DCT域中，嵌入的具体方法和步骤如下： (1)将载体图像像素灰度值矩阵 f = f ( x, y ) 均匀分成互不覆盖的1024 个大小为8 x 8的块, f = f x , y 其中0≤x,y≤255，0≤ ^ , ^ ≤7， x y i=1，2，⋯，1 024； (2)对每块进行8×8的DCT变换来得到1024个2维DCT系数矩 ^ ^ 阵 F = F u , v ，0≤ u, v ≤7； (3)对每个DCT系数矩阵的 F ( 0, 0) 进行从大到小的排序来得到 F ( 0,0) 并 保留排序前后的位置对应关系； ∼ ∼ (4)采用式 Fi ( 0, 0) = Fi ( 0,0) + α ⋅ mi , α 为嵌入强度，把水印信号分量m。 依次嵌入到各个图像块的DCT系数直流分量里，而其他的非直流 分量保持不变，由此得到 F ( u, v ) (5)对DCT域中调整后的系数矩阵进行DCT反变换,再根据排序位置关 系还原，其得到的含水印图像的灰度值为 f ( x, y ) = U IDCT F u, v ， f = [ f ( x, y ) ] 进而可获得嵌入水印的载体图像
人工智能PPT课件
2024/1/17 Nhomakorabea11
工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2024/1/17
12
阿特拉斯机器人
阿特拉斯机器人(希腊神话中的大力神)，是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米，体重150千克，由头部、躯干和四肢组成，像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
2024/1/17
19
特斯拉CEO伊隆·马斯克提出警告， 最少只需5年，智能机器可能就会带来 极端危险。他认为，人工智能就像“召 唤恶魔”是人类“最大的生存威胁”。他说： “我认为我们对人工智能应该保持高度 警惕。如果让我猜测人类生存的最大威 胁，那可能就是人工智能。”
马斯克甚至投资了1000万美元， 用于研究如何让机器智能处于控制之下。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON（魔爪小型移动机器人），曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸， 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人， 可以实现自主双腿行走，并规划行走路线， 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
在安德森癌症中心这一全球最好的肿 瘤医院里，有一个超级“助理医生”— —“沃森”，它是一台超级计算机。 “沃 森”就像躺在口袋里的专家，医生在它 的界面中输入病人的信息，几秒钟之 内，它就会结合最新研究为病人量身 定制出多种诊疗方案，供医生参考。 “沃森”能力超强：30个医生夜以继日 做上一个月的研究，它9分钟就能搞定； 它15秒就能吃透的病，人类医生即使 每天看150份病人的资料，也要花费一 万个星期。
工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2024/1/17
12
阿特拉斯机器人
阿特拉斯机器人(希腊神话中的大力神)，是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米，体重150千克，由头部、躯干和四肢组成，像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
2024/1/17
19
特斯拉CEO伊隆·马斯克提出警告， 最少只需5年，智能机器可能就会带来 极端危险。他认为，人工智能就像“召 唤恶魔”是人类“最大的生存威胁”。他说： “我认为我们对人工智能应该保持高度 警惕。如果让我猜测人类生存的最大威 胁，那可能就是人工智能。”
马斯克甚至投资了1000万美元， 用于研究如何让机器智能处于控制之下。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON（魔爪小型移动机器人），曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸， 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人， 可以实现自主双腿行走，并规划行走路线， 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
在安德森癌症中心这一全球最好的肿 瘤医院里，有一个超级“助理医生”— —“沃森”，它是一台超级计算机。 “沃 森”就像躺在口袋里的专家，医生在它 的界面中输入病人的信息，几秒钟之 内，它就会结合最新研究为病人量身 定制出多种诊疗方案，供医生参考。 “沃森”能力超强：30个医生夜以继日 做上一个月的研究，它9分钟就能搞定； 它15秒就能吃透的病，人类医生即使 每天看150份病人的资料，也要花费一 万个星期。
《高级人工智能》课件
总结词
深度学习的应用场景广泛，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等领域。
语音识别
利用循环神经网络对语音信号进行转录和识别，实现语音到文本的转换，广泛应用于语音助手、智能客服、语音搜索等领域。
自然语言处理
利用深度学习对自然语言文本进行分析和处理，如情感分析、机器翻译、问答系统等，提高人机交互的智能化水平。
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理已成为人机交互的核心技术，对于实现智能客服、智能助手、机器翻译等应用具有重要意义。
重要性
将句子拆分成一个个单独的词或短语，是自然语言处理的基础步骤。
分词
对每个词进行语义角色标注，例如名词、动词、形容词等。
词性标注
分析句子中的语法结构，确定词语之间的关系。
句法分析
推荐系统
利用深度学习对用户行为和喜好进行建模和预测，实现个性化推荐，广泛应用于电商、视频、音乐等领域。
自动驾驶
利用深度学习对车辆周围环境进行感知和决策控制，实现自动驾驶功能，提高
自然语言处理
03
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成、转换等，以实现人机交互。
自然语言处理（NLP）
医疗诊断
计算机视觉技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病，如医学影像分析、病灶检测等。
安全监控
计算机视觉在安全监控领域的应用包括人脸识别、行为分析等，能够实现智能预警和快速响应。
智能交通
在智能交通领域，计算机视觉技术用于车辆检测、交通拥堵分析等方面，能够提高交通效率和安全性。
智能机器人
05
VS
智能机器人的关键技术
数据隐私
算法偏见
就业影响
算法可能存在偏见，导致不公平的结果，需要关注算法的公正性和透明度。
(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
响
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。
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
响
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
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。
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。
高级人工智能
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2021/1/4
高级人工智能
粗糙集的研究
1991年波兰Pawlak教授的第一本关于粗 糙集的专著《Rough Sets：Theoretical Aspects of Reasoning about Data 》和 1992年R.Slowinski主编的关于粗糙集应用 及其与相关方法比较研究的论文集的出版， 推动了国际上对粗糙集理论与应用的深入研 究。1992年在波兰Kiekrz召开了第1届国际 粗糙集讨论会。从此每年召开一次与粗糙集 理论为主题的国际研讨会。
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2021/1/4
高级人工智能
模糊集
1965年，Zadeh提出了模糊集，不少理 论计算机科学家和逻辑学家试图通过这一理 论解决G.Frege的含糊概念，但模糊集理论 采用隶属度函数来处理模糊性，而基本的隶 属度是凭经验或者由领域专家给出，所以具 有相当的主观性。
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2021/1/4
l Let IS = (U, A) be an information system, then
with any
there is an associated
equivalence relation:
where relation.
is called the B-indiscernibility
l If
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2021/1/4
高级人工智能
不可区分性实例 Indiscernibility
Age LEMS Walk
x１ 16-30 x2 16-30 x3 31-45 x4 31-45 x5 46-60 x6 16-30 x7 46-60
50 yes
0
no
高端人工智能介绍主题PPT课件
高级人工智能
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04 高级人工智能
高级人工智能
【产品发布】【科技新品】【智能科技】【科技发展】
感谢观看
高端人工智能
20xx
高级人工智能
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高级人工智能AdvancedArtificialIntelligence-PPT精品
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
11
约束传播修改算法
REVISE(Vi,Vj)
1 DELETE false;
2 for each x Di do
3 if there is no such yj Dj
4 such that(x,yj) is consistent,
5 then
6
delete x from Di;
分类：
根据分类模型对数据集合分类。分类属于有导师学习，一般 需要有一个训练样本数据集作为输入。
聚类：
根据数据的不同特征，将其划分为不同的类。无导师学习
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
38
知识发现的任务(2)
相关性分析：
发现特征之间或数据之间的相互依赖关系 关联规则
偏差分析：
I3
解释学习的空间描述
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
32
8.3 解释泛化学习方法
解释泛化学习问题：
已知： • 目标概念 • 训练例 • 领域理论 • 可操作性标准
欲求：
• 训练实例的泛化，使之满足以下条件
1) 是目标概念的充分概念描述
2019/11/21 2) 满足可操史作忠植性高标级人准工智能
2019/11/21
史忠植 高级人工智能
3
智能
符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求
解。也即所谓的传统人工智能。
计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，
进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊
系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在
计算智能。
2019/11/21
人工智能演示文稿(共35张PPT)优选全文
人工智能演示文稿
内容提要
➢ Agents和环境
➢ 理性Agent
➢ 环境的性质
➢ Agent的类型与结构
Agent
➢ Agent通过感知器感知环境并通过执行器对所处的环
境产生影响
➢ 人类Agent
➢ 眼睛，耳朵为感知器
➢ 手，脚，声道为执行器
➢ 机器人Agent
➢ 摄像头，红外距测仪为感知器
➢ 马达为执行器
➢ 理性agent：对于每一可能的感知数据序列，一
个理性的agent应该采取一个行为以达到最大的 性能。
➢ 理性判断的4个因素
➢性能度量 ➢先验知识
➢ 可以完成的行动
➢截至到此刻的感知序列
理性Agent
➢ 一个Agent应该根据它感知的信息和它能够进 行的行为而做正确的事情
➢ 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 ➢ 性能度量：一个客观的标准来评价Agent的行为
的成功性
➢ Eg.真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的 数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等 等
➢ Eg.真空洗尘器8个小时内清理的灰尘总量来度量性
能？ ➢以行为来度量性能不如以结果来度量性能
理性Agent
➢ 全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等等
作出相应的动作 除了根据感知信息之外，还要根据目标信息来选择行动
理性是使期望的性能最大化 环境的性质决定了agent的设计
➢ 理性不等同于全知(已知的知识都是有限的) 以传感器得到的当前感知信息为输入
全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且作出相应的动作 一个目标有多种行为可以达到时 执行器：方向盘，加速油门，刹车，语音合成器
内容提要
➢ Agents和环境
➢ 理性Agent
➢ 环境的性质
➢ Agent的类型与结构
Agent
➢ Agent通过感知器感知环境并通过执行器对所处的环
境产生影响
➢ 人类Agent
➢ 眼睛，耳朵为感知器
➢ 手，脚，声道为执行器
➢ 机器人Agent
➢ 摄像头，红外距测仪为感知器
➢ 马达为执行器
➢ 理性agent：对于每一可能的感知数据序列，一
个理性的agent应该采取一个行为以达到最大的 性能。
➢ 理性判断的4个因素
➢性能度量 ➢先验知识
➢ 可以完成的行动
➢截至到此刻的感知序列
理性Agent
➢ 一个Agent应该根据它感知的信息和它能够进 行的行为而做正确的事情
➢ 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 ➢ 性能度量：一个客观的标准来评价Agent的行为
的成功性
➢ Eg.真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的 数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等 等
➢ Eg.真空洗尘器8个小时内清理的灰尘总量来度量性
能？ ➢以行为来度量性能不如以结果来度量性能
理性Agent
➢ 全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等等
作出相应的动作 除了根据感知信息之外，还要根据目标信息来选择行动
理性是使期望的性能最大化 环境的性质决定了agent的设计
➢ 理性不等同于全知(已知的知识都是有限的) 以传感器得到的当前感知信息为输入
全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且作出相应的动作 一个目标有多种行为可以达到时 执行器：方向盘，加速油门，刹车，语音合成器
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2018/10/24 5
一些人工智能的站点
学位论文检索系统 :8080/chinese/l ocal/dris/index.html 英国文摘 http://202.119.8.82/cgi-bin/cgrs.cgi 国外站点： 行为/脑科学 /bbs/ Computer Science Paper / NEC researchindex / /
2018/10/24
13
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
14
2018/10/24
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
15
2018/10/24
ＡI的发展历史（1）
孕育期(1956年前) 古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384322），给出了形式逻辑的基本规律。 英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根） （1561-1626），系统地给出了归纳法。“知 识就是力量” 德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨） （1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想， 把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机
教材及主要参考书
主要教材：
蔡自兴,徐光右.《人工智能及其应用（第三版）》(研究生用书), 北京:清华大学出版社，2004 史忠植,王文杰.《人工智能》,国防工业出版社,2007
主要参考书:
史忠植.《高级人工智能》. 科学出版社 2006年9月 Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (影印本). 北京：机械工业出版社，1999 王万森.《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社 ,2000 蔡自兴,徐广祐.《人工智能及其应用(第三版)》 (本科生书) .北 京：清华大学出版社,2003
2018/10/24
ＡI的发展历史（3）
2018/10/24
英国数学家Turing(图灵)（19121954）,1936年提出了一种理想计算机的数 学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验， 发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。 美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字 计算机ENIAC 美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个 神经网络数学模型。 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了 《通讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞 生。
高级人工智能教学
教学安排
学时、学分 32、2 考核形式 平时成绩+笔试
2018/10/24
2
AI学科体系分为三个层次
人工智能理论基础
Leabharlann 数学基础:离散数学,模糊数学 思维科学理论:认知心理学,逻辑或抽象思维学,形象 或直感思维学 计算机工程技术:硬件,软件技术
人工智能原理 知识的获取与学习,知识的表达,知识的使用。 人工智能工程系统（应用层次） 专家咨询系统,专家系统开发工具与环境,自然语 言理解系统,图像理解与识别系统,智能机器人 系统. 2018/10/24 3
2018/10/24 6
第一章 人工智能概论
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
7
2018/10/24
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
8
2018/10/24
人工智能的定义
狭义
从计算机科学的角度来看，AI是用计算机来 模拟人类的某些智能活动，或是计算机具有 人类的某些局部职能和功能 从应用的角度看，AI的最终目标是编制出具 有智能的程序（推理、学习、思考） 人类智能行为规律、智能理论方面的研究。
2018/10/24 4
一些人工智能的站点
北邮人工智能 http://202.112.108.158/ 东大语言所 / 南大AI的FTP ftp:/// KDD论坛 / 教育网数据库： SDOS检索 / Kluwer电子期刊 / 郑州大学文献库 http://202.197.191.1/cjndocs/cajxk.html
18
ＡI的发展历史（4）
2018/10/24 16
ＡI的发展历史（2）
英国数学家、逻辑学家Boole（布尔） （1815-1864）实现了布莱尼茨的思维 符号化和数学化的思想，提出了一种崭 新的代数系统——布尔代数。 美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德 尔）（1906-1978），证明了一阶谓词 的完备性定理。
17
9
广义
2018/10/24
人工智能的定义
同传统的计算机程序相比较：
人工智能首先研究的是以符号表示的知识 而不是数值数据为研究对象 人工智能采用的是启发式推理方法而不是 常规算法 人工智能的控制结构与知识领域是分离的， 并允许出现不正确的解答
2018/10/24
10
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
11
2018/10/24
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
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2018/10/24
AI的产生
人们对“数据世界”的需求进而发展到 对“知识世界”的需求而产生的。
为了寻求试探性的搜索，启发式的、不 精确的、模糊的，甚至允许出现错误的 推理方法，以便符合人类的思维过程 。
一些人工智能的站点
学位论文检索系统 :8080/chinese/l ocal/dris/index.html 英国文摘 http://202.119.8.82/cgi-bin/cgrs.cgi 国外站点： 行为/脑科学 /bbs/ Computer Science Paper / NEC researchindex / /
2018/10/24
13
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
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第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
15
2018/10/24
ＡI的发展历史（1）
孕育期(1956年前) 古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384322），给出了形式逻辑的基本规律。 英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根） （1561-1626），系统地给出了归纳法。“知 识就是力量” 德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨） （1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想， 把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机
教材及主要参考书
主要教材：
蔡自兴,徐光右.《人工智能及其应用（第三版）》(研究生用书), 北京:清华大学出版社，2004 史忠植,王文杰.《人工智能》,国防工业出版社,2007
主要参考书:
史忠植.《高级人工智能》. 科学出版社 2006年9月 Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (影印本). 北京：机械工业出版社，1999 王万森.《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社 ,2000 蔡自兴,徐广祐.《人工智能及其应用(第三版)》 (本科生书) .北 京：清华大学出版社,2003
2018/10/24
ＡI的发展历史（3）
2018/10/24
英国数学家Turing(图灵)（19121954）,1936年提出了一种理想计算机的数 学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验， 发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。 美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字 计算机ENIAC 美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个 神经网络数学模型。 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了 《通讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞 生。
高级人工智能教学
教学安排
学时、学分 32、2 考核形式 平时成绩+笔试
2018/10/24
2
AI学科体系分为三个层次
人工智能理论基础
Leabharlann 数学基础:离散数学,模糊数学 思维科学理论:认知心理学,逻辑或抽象思维学,形象 或直感思维学 计算机工程技术:硬件,软件技术
人工智能原理 知识的获取与学习,知识的表达,知识的使用。 人工智能工程系统（应用层次） 专家咨询系统,专家系统开发工具与环境,自然语 言理解系统,图像理解与识别系统,智能机器人 系统. 2018/10/24 3
2018/10/24 6
第一章 人工智能概论
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
7
2018/10/24
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
8
2018/10/24
人工智能的定义
狭义
从计算机科学的角度来看，AI是用计算机来 模拟人类的某些智能活动，或是计算机具有 人类的某些局部职能和功能 从应用的角度看，AI的最终目标是编制出具 有智能的程序（推理、学习、思考） 人类智能行为规律、智能理论方面的研究。
2018/10/24 4
一些人工智能的站点
北邮人工智能 http://202.112.108.158/ 东大语言所 / 南大AI的FTP ftp:/// KDD论坛 / 教育网数据库： SDOS检索 / Kluwer电子期刊 / 郑州大学文献库 http://202.197.191.1/cjndocs/cajxk.html
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ＡI的发展历史（4）
2018/10/24 16
ＡI的发展历史（2）
英国数学家、逻辑学家Boole（布尔） （1815-1864）实现了布莱尼茨的思维 符号化和数学化的思想，提出了一种崭 新的代数系统——布尔代数。 美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德 尔）（1906-1978），证明了一阶谓词 的完备性定理。
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广义
2018/10/24
人工智能的定义
同传统的计算机程序相比较：
人工智能首先研究的是以符号表示的知识 而不是数值数据为研究对象 人工智能采用的是启发式推理方法而不是 常规算法 人工智能的控制结构与知识领域是分离的， 并允许出现不正确的解答
2018/10/24
10
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
11
2018/10/24
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
12
2018/10/24
AI的产生
人们对“数据世界”的需求进而发展到 对“知识世界”的需求而产生的。
为了寻求试探性的搜索，启发式的、不 精确的、模糊的，甚至允许出现错误的 推理方法，以便符合人类的思维过程 。