《矿大人工智能》PPT课件
合集下载
人工智能概述ppt课件
加密技术
使用加密算法保护数据传 输和存储过程中的隐私安 全。
安全性挑战及防范措施
人工智能系统的脆弱性
AI系统可能受到恶意攻击和欺骗，导致系统失效或被利用。
数据安全与保护
防止数据泄露、篡改和破坏，确保AI系统的数据完整性和可用性。
人工智能监管与政策
制定相关法规和政策，规范AI技术的研发和应用，保障社会安全和 公共利益。
符号系统与连接主义结合可以充分发挥各自优势，实现更高效、更智能 的人工智能系统。例如，在深度学习模型中融入符号处理机制，可以提 高模型的可解释性和泛化能力。
05
伦理、隐私和安全问 题探讨
伦理道德问题在AI中体现
数据偏见与歧视
01
算法训练数据可能包含社会和文化偏见，导致不公平的决策和
歧视。
人工智能的决策透明度
人才培养与生态建设
加强人工智能人才培养与引进，构建良好创新生 态，推动人工智能持续发展与进步。
THANKS
感谢观看
均方误差、均方根误差 用于评估回归模型的性能，衡量模型 预测值与实际值之间的差距。
时间复杂度和空间复杂度 用于评估算法的运行效率和存储开销， 是选择算法时需要考虑的重要因素之 一。
04
数据驱动与知识表示 方法
数据驱动思想在AI中体现
数据驱动是人工智能的重要思想，强 调从数据中学习规律，挖掘潜在知识。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。
人工智能介绍课件ppt
人工智能的前景
在人工智能的前景方面，我们可以期待更多创新思维的应用，例如利用自然 语言处理和深度学习技术来实现更加智能化的机器人和虚拟助手，以及开发 更加精准、高效的医疗诊断系统。此外，我们也可以通过人工智能技术提升 教育、金融、交通等多个领域的效率和精度。如果你想了解更多关于人工智 能的前景方面具体的方法和流程，我们也将提供可执行的方案进行训练和测 试。让我们一起期待着未来人工智能带来更多惊喜吧！
谢谢观看
测验与答疑交流
欢迎来到测验与答疑交流环节！感谢你们对人工智能的认真学习。现在，让 我们进行一些互动测试来检验大家的学习成果吧！通过简洁易懂的问题和形 式多样的答案，我们可以更好地巩固知识，加深理解。此外，如果您在学习 过程中遇到了困难或疑惑，请不要犹豫，赶紧提出来吧！我们将用最通俗易 懂的方式为您解答，并提供可执行的解决方案。记住，勇于提问是创新思维 的重要组成部分哦！
机器学习基础
机器学习基础包括有监督学习、无监督学习和增强学习。其中，有监督学习 的流程包括数据准备、特征工程、模型选择和超参数调整，最终得到一组可 执行的模型方案。无监督学习主要分为聚类和降维两种方法，通过对数据本 身进行处理来挖掘隐藏在其中的规律。而增强学习则是通过代理与环境之间 的互动来制定最优化策略。这些方法均可应用于各领域，例如：金融风控、 智能推荐、医疗辅助等。为了更好地加深理解，我们将通过互动和测试环节 来训练你的创新思维！
颠覆式突破-人工智能的前 能的应用 3.机器学习基础 4.深度学习原理 5.自然语言处理 6.人工智能的前景 7.创新思维训练 8.测验与答疑交流
人工智能概述
人工智能是一种通过计算机模拟和扩展人的智力，实现自主学习和决策的技 术。它涉及多个领域，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。在这个 课程中，我们将了解人工智能背后的基本原理和应用，以及它未来可能带来 的变革。具体流程包括数据采集、预处理、建立模型、训练和测试等步骤。 我们将尝试通过创新思维训练和互动测试，让你更好地理解人工智能的概念 ，并且帮助你在未来更好地应对这个快速发展的领域。
人工智能课件cumt第一章绪论
更加个性化
人工智能技术将更加注重个性化 需求，能够根据用户的不同需求 和特点提供更加定制化的服务和 解决方案。
05 实践项目与案例分析
机器学习项目实战
线性回归模型实战
通过实际数据集，实现线性回归模型，并评 估模型的性能，包括预测精度、损失函数等 。
决策树与随机森林实战
利用决策树和随机森林算法，对分类问题进行实战 操作，并掌握特征选择、模型评估等关键技术。
人工智能课件 - CUMT第一章 绪 论
目 录
• 绪论 • 基础知识 • 人工智能的技术与方法 • 人工智能的挑战与未来发展 • 实践项目与案例分析
01 绪论
人工智能的定义与历史
人工智能的定义
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。它旨在了解智能的实质，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。
人工智能的价值
人工智能的价值主要体现在提高生产效率、推动产业升级、改善生活品质和提升社会福祉等方面。通 过优化生产流程、创新商业模式和解决社会问题，人工智能为人类带来了巨大的经济和社会效益。
02 基础知识
数学基础：概率论与统计学
概率论
研究随机现象的数学学科，为人工智 能提供理论基础。包括概率空间、随 机变量、随机过程等概念。
监督学习
通过训练数据学习输入与输出之间的关系。
非监督学习
无标签数据下，发现数据的内在结构和规律。
3
强化学习
通过与环境的交互，学习最优策略。
04 人工智能的挑战与未来发 展
当前面临的挑战
数据安全与隐私保护
随着人工智能应用的普及，数据安全和隐私保护成为重要 挑战，需要采取有效的技术和管理措施来保护用户隐私和 数据安全。
人工智能技术将更加注重个性化 需求，能够根据用户的不同需求 和特点提供更加定制化的服务和 解决方案。
05 实践项目与案例分析
机器学习项目实战
线性回归模型实战
通过实际数据集，实现线性回归模型，并评 估模型的性能，包括预测精度、损失函数等 。
决策树与随机森林实战
利用决策树和随机森林算法，对分类问题进行实战 操作，并掌握特征选择、模型评估等关键技术。
人工智能课件 - CUMT第一章 绪 论
目 录
• 绪论 • 基础知识 • 人工智能的技术与方法 • 人工智能的挑战与未来发展 • 实践项目与案例分析
01 绪论
人工智能的定义与历史
人工智能的定义
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。它旨在了解智能的实质，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。
人工智能的价值
人工智能的价值主要体现在提高生产效率、推动产业升级、改善生活品质和提升社会福祉等方面。通 过优化生产流程、创新商业模式和解决社会问题，人工智能为人类带来了巨大的经济和社会效益。
02 基础知识
数学基础：概率论与统计学
概率论
研究随机现象的数学学科，为人工智 能提供理论基础。包括概率空间、随 机变量、随机过程等概念。
监督学习
通过训练数据学习输入与输出之间的关系。
非监督学习
无标签数据下，发现数据的内在结构和规律。
3
强化学习
通过与环境的交互，学习最优策略。
04 人工智能的挑战与未来发 展
当前面临的挑战
数据安全与隐私保护
随着人工智能应用的普及，数据安全和隐私保护成为重要 挑战，需要采取有效的技术和管理措施来保护用户隐私和 数据安全。
矿大人工智能2.2
39
(2) 充分表达相关事物间的各种关系——由槽中的 框架名建立联系
现实世界中的事物一般不是孤立的，彼此之间 存在千丝万缕的联系。为了将其中有关的联系反 映出来，以构成完整的知识体系，需要设置相应 的槽来描述这些联系。
在框架系统中，事物间的联系是通过在槽中填 入相应的框架名来实现，至于它们之间究竟是一 种什么样的关系，则是由槽名来指明的。
8
9
Ⅱ. 聚集关系：如果下层概念是其上层概念的一方面 或者一个部分，则称它们是聚集关系。
10
Ⅲ. 推论关系：如果一个概念可由另一个概念推出， 则称它们之间存在推论关系。
Ⅳ. 时间、位置关系：
11
Ⅴ. 多元关系： 在语义网络中，一条弧只能从一个 节点指向另一个节点，适合于表示一个二元关系。 但在许多情况下需要用一种关系把几个事物联系起 来。例如对于如下事实： 郑州位于西安和北京之间。
24
2.5.框架表示法
概述
强调事物内部的结构化描述 较好地反映人观察事物的思维方式， * 表示人头脑中形成的对于熟悉事物的抽象模型。 作为理解视觉、自然语言和其它复杂行为的一种基础，明斯基，1975 1.框架的一般表示结构 由描述事物各个方面的槽（slot）组成，多侧面（aspect），多值； BNF定义如下： <框架> := (Frame <框架名> {<槽>}+) <槽> := (<槽名> {<侧面名>：{<侧面值>}*}*) 与语义网络节点的表示结构相比较： * 表示结构接近，但更丰富， * 更强调表示事物的内部结构（利用框架的丰富表示结构）， - 语义网络更强调表示事物间的关系。
在此例中，棋手框架中的 ISA槽指出该框架所描述的 事物是运动员框架所 描述事 物的属性及值。
《人工智能》PPT课件
h
13
发
➢ 人机对弈：
展
成
果
➢ 自动工程：
➢ 模式识别：
2
➢ 知识工程：
h
14
人机对弈
h
16
知识工程
2015
h
18
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”
h
19
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。
h
5
“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。
h
9
日本研发成功驾车人形智能机器人
h
10
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。
h
11
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
人工智能
艺术系： 魏富强 王生晶 马韵雅 班级：艺术系 2016级室内一班
h
LOGO HERE
1
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。
人工智能简介PPT学习课件
机器学习传统的算法包括关联规则、决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。机器学习已广泛应用于 数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场 分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
(完整版)人工智能介绍PPT课件_2
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r vision
(John McCarthy)
• 萨缪尔发明了“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。
2023/10/9
1 人工智能是什么？
计算机学家们对人工智能的定义：
2023/10/9
1
人工智能是什么？
定义小结
• 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
1.定理证明
1977年，吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多， 人工智能可以 丰富系统的知识，自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析，提高医疗水平 [1]
[1]蒋琰,胡涛,杨宁.医学中的人工智能应用[J].现代预防医学,2009,36(08):1580-1583.
•. [1] 陈晋. 人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.
2023/10/9
3
人工智能面临的问题
人工智能可控与否
人类发明了核武器，可越来越发 现根本无法控制它所将带来的恐 怖影响。
如果人工智能技术发展继续遵循 武器的发展规律，也必将出现技 术失控的现象，而这门技术将带 来的负面影响要远大于武器，至 于结果，从我们近些年创造的科 幻电影就能看得出。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
• 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r vision
(John McCarthy)
• 萨缪尔发明了“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。
2023/10/9
1 人工智能是什么？
计算机学家们对人工智能的定义：
2023/10/9
1
人工智能是什么？
定义小结
• 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
1.定理证明
1977年，吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多， 人工智能可以 丰富系统的知识，自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析，提高医疗水平 [1]
[1]蒋琰,胡涛,杨宁.医学中的人工智能应用[J].现代预防医学,2009,36(08):1580-1583.
•. [1] 陈晋. 人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.
2023/10/9
3
人工智能面临的问题
人工智能可控与否
人类发明了核武器，可越来越发 现根本无法控制它所将带来的恐 怖影响。
如果人工智能技术发展继续遵循 武器的发展规律，也必将出现技 术失控的现象，而这门技术将带 来的负面影响要远大于武器，至 于结果，从我们近些年创造的科 幻电影就能看得出。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法