人工智能精品PPT课件

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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。

人工智能概述ppt课件

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目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
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。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科,包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛,推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理,研究隐私保护算法与技术, 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性,降低对特定数据或场 景的依赖,人工智能伦理问题,建立监管机制与标准规 范,促进人工智能健康发展。
在自然语言处理中,数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据,实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域,数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型,使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式,如逻辑表示法 、语义网络、框架表示法等。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等,以得出新的知识和结论。
在专家系统中,知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。

人工智能PPT

人工智能PPT
言处理。
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争,生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中, 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息,如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本,并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力,能够 进行复杂的思维活动,解决各种问题,并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题,分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题,简单问题 可以通过基于规则的方法解决,而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习,以实现长期目标

迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务

深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式, 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ,能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理,如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中,如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人

人工智能PPT课件

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21世纪初,随着大数据和 云计算技术的普及,人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术,实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术,实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术,实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一,通过从数据中自动学习模型和规律,实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型,其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习,无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作,强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用,可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好,自动推荐学习资源和 课程计划,提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统,自动评估学生的学习成果 和提供改进建议,帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式,提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化,对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ,采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及,新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能,以适应 新的就业市场需求。

(完整版)人工智能介绍PPT课件全

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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。

人工智能最新版ppt课件

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介绍基于传统方法和深度学习的目标检测算法,如HOG+SVM、Faster踪的基本原理和实现方法,如光流法、Mean Shift、CamShift等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程,广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务,常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具,如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法,如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
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。
05
语音识别与合成技术及应用
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。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程,广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程,包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。

人工智能ppt课件

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智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断,提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发,缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务,缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议,提高投资收益和风 险控制能力。
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• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能,使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理,提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析,实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理,提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检,提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象,如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待,引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用,以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时,如何界定责任归属,是使用者、 开发者还是系统本身承担责任?

人工智能介绍ppt课件

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应对策略:需要建立多元化的数据收集与处理方法,不断 提高模型的可解释性,加强隐私保护与安全性,构建以人 为中心的设计理念,以及加强跨学科研究与合作。
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中,培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程,还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外,实践环节也 非常重要,如提供实习机会、举办AI竞赛等,让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式, 如通过虚拟现实、增强现实等技术,让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确,实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视,制定相应法律 法规,以保障人类利益。
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4. 量子计算
助力AI发展,将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗,推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术,已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病,提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络, 通过模拟人脑的神经网络结 构,实现对大量数据的高效

(完整版)人工智能介绍PPT课件

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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。

2024年Ai人工智能PPT课件

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3
AI系统的公平性和偏见 如何避免AI系统在处理数据时产生歧视和偏见, 确保公平对待所有用户。
相关法规政策解读
数据保护法规
介绍国内外关于数据保 护和隐私权的法律法规, 如欧盟的《通用数据保 护条例》(GDPR)等。
AI技术监管政策
分析政府对AI技术的监 管政策,包括算法审查、 数据使用限制等。
知识产权保护
词法、句法分析技术
词法分析
研究单词的内部结构以及单词之间的结构关系,包括词性标注、 分词等任务。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系,建立词语之间的依存关系或短语 结构关系。
词法、句法分析技术应用
在信息抽取、情感分析、机器翻译等领域有广泛应用。
情感分析、问答系统等应用
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和 情感表达,用于产品评论、社交
国外发展现状
美国、欧洲等发达国家在人工智能领域的研究和应用也处于领先地位。这些国家拥 有众多知名的科技公司和科研机构,不断推动人工智能技术的创新和发展。
未来发展趋势预测
技术创新
随着深度学习、机器学习等技术的不断发展,人工智能将在 更多领域实现突破和创新,如自然语言处理、计算机视觉、 智能机器人等。
2024年Ai人工智能PPT课件
目录
• 人工智能概述与发展趋势 • 机器学习原理及应用场景 • 深度学习技术与应用创新 • 自然语言处理技术探讨 • 计算机视觉在AI中角色 • AI伦理、法规及社会责任
01
人工智能概述与发展趋势
人工智能定义及分类
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。

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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。

人工智能PPT课件

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人工智能的发展将改变就业结构,部分传统岗位可能消失或被
替代,同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
随着人工智能应用的普及,数据隐私和安全问题将更加突出,
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题,需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率,降低成本,提升产品和 服务的质量,从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用,能够提高社会服务 水平,改善人们的生活质量,为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ,促进了各行业的数字化转型, 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术,通 过智能设备、传感器和自动化系 统,实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验,如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析, 为用户提供更个性化的服务,如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人:可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,使机器能够模拟人类的智能行为 ,实现人机交互、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。

人工智能PPT课件专用版高清版

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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

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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。

人工智能演示文稿(共35张PPT)优选全文

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

科普人工智能PPT课件

科普人工智能PPT课件

扩大了信息的交流、印刷术的发明 传递的容量和范围
电视的发明 声音、图片影
像、文字
第四次
实现同时远距 信息革命
离实时传播 无线电的发明
电磁波传播信息,
速度增长几十亿倍
第七次信息革命
大数据 人工智能
信息可以被储存在文字中进行传播,解决了语言的时间和 空间的局限性信息可以被储存在文字中进行传播,解决了 语言的时间和空间的局限性信息可以被储存在文字中进行 传播,解决了语言的时间和空间的局限性。
人类历史上的信息革命
猿→人 信息得以交流和传递 第一次 信息革命
语言的创造
第二次 信息革命
文字的出现
信息可以被储存在文字中进行传播,解决 了语言的时间和空间的局限性
信息可以被储存在文 字中进行传播,解决 了语言的时间和空间 的局限性
第六次 信息革命
计算机与互联网的使用
第三次
信息革命
第五次 信息革命
未来,已来
什么是人工智能
人工智能Artificial Intelligence
生产出一种能以人类智能相似方式 做出反应的智能机器
像人类一样 思考:神经网络 看懂:视觉识别 听懂:语音识别 运动:运动控制
人工智能的判断标准
信息可以被储存在文字中进行传播,解决了语言的时间和空间的局限性信息可以被储存在 文字中进行传播,解决了语言的时间和空间的局限性信息可以被储存在文字中进行传播, 解决了语言的时间和空间的局限性。
人工智能背后的秘密:机器学习-水果模型
学习
特征提取
训练
识别
形状
4
3X颜色 + 1 X 形状
8
颜色
10
apple banana orange
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“能存会算” ——快速计算与 存储
一、语音识别:
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程 把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩 掉键盘,通过语音命令进行操作。
基本原理:首先在计算机 中存放所有字词的读音建立一 个样本数据库,然后通过话筒 将用户说话的声音输入计算机, 计算机将输入的声音和数据库 中的所有声音样本逐一进行对 照找出最接近的声音样本最终 确定输入的声音是哪个词或字。
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类,但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力,或者将不同的信息联系起来而做超越
人类的事情,而这一点非常重要”。
vs
只要你认可AI技术会不断发展,我 们会在智力上远远落后于AI,以至
于最终成为AI的宠物。
总结:
人工智能已经越来越多地渗透到我们的生活工作和学 习中,为我们带来了许多意想不到的方便和惊喜,人工智 能并不是万能的,有一定的局限性。

➢ 人机对弈:



➢ 自动工程:
➢ 模式识别:
2
➢ 知识工程:
人机对弈
知识工程
2015
统治?被统治?
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段,现状基 本就是 ——
“没有人工,就没有智能”
0和1两个 数字能构成世间万物的一切逻辑,却无法创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
人工智能会拥有情感,奴役人类吗?
智能是脑特别是人脑的属性或者说产物。 智能的基础是知识(没有知识的智能不可想象)。 智能的关键是思维(知识是思维产生的)。 智能取决于感知和行为。
内涵:智能=知识+思维 外延:智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的 能力。
人工智能之父——阿兰• 图灵
阿兰·图灵(Acan turing,1912-1954),英国 数学家,他在1940年到1950年间首次提出了人工智 能的概念,并设计出最早版本的测试机器是否具有 智能的“图灵测试”。根据图灵测试,如果一台机 器可以在特定的条件下模仿人类的反应,那么就认 为它有一定的智能。即一个人在一间房子里,向另 外一间房子里的人或机器提问,但这个人不知道回 答问题的是人还是机器,如果这个人根本无法判断 出是人还是计算机在回答问题,那么就可以认为计 算机具有同人相当的智力。图灵测试首先提出了 “机器思维”这个概念,为计算机科学又开创了一 个新的研究领域。
进一步认为人工智能的实质:
机器的思维是人通过编写程序给予的。机器不能完全 代替人,我们不能完全依赖机器,一方面我们要自力、自 强、自信;同时也要热爱科学,积极探索、发展、创新, 让机器成为人类的得力助手和合作伙伴,用人类自己创造 的智慧,更好地为人类服务。
写在最后
成功的基f success lies in good habits
《人工智能》
先进的人工智能机器人不但
拥有可以乱真的人类外表,而且 还能像人类一样感知自己的存在。 大卫(海利·乔·奥斯蒙特)就是 这样一个有思想、有感情的小机 器人,他被一对人类父母所收养, 有一个哥哥和一个贴身的伙伴— —机器泰德熊。但这些并不能让 大卫满足,他一直渴望着自己终 有一天不再仅仅是个机器人。抱 着对这个愿望的执着,11岁的大 卫踏上了漫长的心路历程,跟随 在他身边的,还有另一个善良的 机器人乔(裘德·洛)。谁也不知 道他们能否完成自己的心愿,脱 胎换骨成为真正的人,等待他们 的只有凶吉难料的对复杂人性的 追寻......
微信小冰聊天(例)
• (我)你是谁? • (小冰)我是想认识你的一个人。 • (我)今年多大了? • (小冰)有多必有少 • (我)我是说你几岁? • (小冰)二十几岁 • (我)你的爱好是什么? • (小冰)我不知道,你告诉我好吗? • (我)聊天 • (小冰)聊我知道的,但是你不知道的!怎么样?
日本研发成功驾车人形智能机器人
中国的CR—01水下机器人
1995年我国研制的“CR-01”6000米水下机器人,能在深水中 录像、进行海底地势勘察和水文测量、自动记录各种数据等,曾两 次在太平洋圆满完成了各项海底调查任务。
“能听会说,能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
中国第一个仿人机器人为奥运服务
这个仿人机器人身高1.58 米,体重76公斤,具有32个自 由度,每小时能够行走1公里, 步幅0.33米。除了能打太极拳, 这个机器人还会腾空行走,并 能根据自身的平衡状态和地面 高度变化,实现未知路面的稳 定行走。“这个机器人的出现 能够代替人进行任何危险环境 的作业,如反恐、排爆等”, “当然也能做一个家政护理, 如在医院里帮着看护病人和残 疾人等。
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谢谢聆听
·学习就是为了达到一定目的而努力去干, 是为一个目标去 战胜各种困难的过程,这个过程会充满压力、痛苦和挫折
Learning Is To Achieve A Certain Goal And Work Hard, Is A Process To Overcome Various Difficulties For A Goal
艺术系: 魏富强 王生晶 马韵雅 班级:艺术系 2016级室内一班
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人工智能是研究使机器具备人所具有的智能功能的一门高 新技术 学科。其目的是模拟、延伸和扩展人的智能,以实现某些 脑力劳动的 自动化。实质上,它是开拓计算机应用、研制新一代 计算机和扩展计 算机应用领域的技术基础,也是探索人脑奥秘 的重要科学途径。人工 智能、原子能技术、空间技术,被称为20 世纪的三大尖端科技。进入 21世纪后,人工智能仍是适应信息 时代需求的关键技术之一。
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