《人工智能》教学讲座智能的概念
人工智能说课稿(通用)
人工智能说课稿(通用)一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指模拟和复制人类智能行为的技术和系统。
它代表了计算机科学领域的一项重要技术发展，对于现代社会具有重要意义。
本说课稿旨在介绍人工智能的基本概念、应用领域以及对社会的影响。
二、人工智能的基本概念人工智能是指通过模拟人类智能过程来实现智能化的技术和系统。
它包括机器研究、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域，通过为计算机赋予研究、理解和决策等能力，使其能够模拟和解决类似于人类智能的问题。
三、人工智能的应用领域人工智能在各个领域都有广泛的应用。
其中包括但不限于：1. 金融领域：人工智能可以应用于金融风险分析、投资策略决策等。
2. 医疗领域：人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案设计。
3. 交通领域：人工智能可以应用于智能交通管理、自动驾驶等。
4. 教育领域：人工智能可以帮助个性化教学、智能评估等。
四、人工智能对社会的影响人工智能的发展将对社会产生重大影响。
一方面，人工智能可以提高生产力和效率，为社会带来经济增长和发展机会。
另一方面，人工智能也带来了一些挑战和风险，如人工智能对就业市场的影响、数据隐私保护等问题。
五、结语通过本次说课稿的介绍，我们了解了人工智能的基本概念、应用领域和对社会的影响。
希望大家能够认识到人工智能的重要性，并关注其在各个领域中的应用和发展。
同时，也要意识到人工智能发展所带来的挑战和问题，积极探索解决方案，共同推动人工智能的可持续发展。
> 注意：该说课稿仅为通用版本，具体内容可根据实际情况进行调整和补充。
人工智能培训讲义课件
当一个机器代替了游戏中的A，并且机器将试 图使得C相信它是一个人。如果机器通过了图灵 测试，就认为它是"智慧"的。
阿伦·图灵认为，如果一台计算机能骗过人， 使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被 称作有智能。
人工智能培训讲义
6
定义2 人工智能 从学科的界定来定义：
人工智能（学科）是计算机科学中涉及研 究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近 期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑 的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
人工智能培训讲义
3
不同人工智能学派对人工智能的研究方 法问题也有不同的看法。这些问题涉及人 工智能是否一定采用模拟人的智能的方法? 若要模拟又该如何模拟?对结构模拟和行为 模拟、感知思维和行为、对认知与学习以 及逻辑思维和形象思维等问题是否应分离 研究?是否有必要建立人工智能的统一理论 系统?若有，又应以什么方法为基础?
人工智能技术接受检验在“沙漠风暴”行 动中军方的智能设备经受了战争的检验。
人工智能技术被用于导弹系统和预警显示 以及其它先进武器。
AI技术也进入了家庭，智能电脑的增加吸 引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机 的应用 软件例如语音和文字识别已可买到。 使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备。
对人工智能相关技术更大的需求促使新的
《人工智能》教案
《人工智能》教案
一、教学内容
本课程主要讲授“人工智能”方面的知识，包括：人工智能的基本概念、继承学和方法；人工智能的常用算法和工具；人工智能的发展史、人工智能系统的基本架构；以及机器学习、模式识别、自然语言处理等发展趋势等。
二、教学目标
1.掌握人工智能的基本概念、继承学和方法；
2.掌握人工智能的常用算法和工具，包括神经网络、决策树、模糊逻辑、遗传算法、遗传编程等；
3.理解人工智能的发展史以及人工智能系统的基本架构；
4.了解机器学习、模式识别、自然语言处理等发展趋势等；
5.能够应用人工智能的基本算法解决实际问题。
三、教学方法
1.讲授：采用面授的方式，学生要充分准备课前预习，以便更好地理解课堂内容；
2.讨论：通过课堂上以小组的形式，进行讨论交流，并可以进行针对一些实际应用话题的讨论；
3.实践：学生们可以根据所学知识，在课程期间，做一些实践项目，结合讨论和实验，使得学生能够更好地掌握所学知识。
四、教学过程
1.介绍人工智能：从人工智能的概念和定义出发，详细介绍人工智能的概念，以及与相关的领域。
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》教案
《人工智能》教案介绍本教案旨在为学生提供对人工智能领域的基本了解和研究。
通过本课程，学生将研究人工智能的基本概念、原理和应用领域。
我们将通过理论知识讲解和实际案例探讨来帮助学生理解并应用人工智能技术。
教学目标1. 了解人工智能的定义和基本概念。
2. 理解人工智能技术的发展历程和应用领域。
3. 掌握人工智能算法的基本原理和实现方式。
4. 研究并应用人工智能技术解决实际问题。
5. 培养学生的创新思维和解决问题的能力。
教学内容第一课：人工智能概述- 人工智能的定义和基本概念- 人工智能的历史与发展- 人工智能的应用领域第二课：人工智能算法- 机器研究算法- 深度研究算法- 自然语言处理算法- 图像识别算法- 强化研究算法第三课：人工智能应用案例- 人工智能在医疗领域的应用- 人工智能在金融领域的应用- 人工智能在交通领域的应用- 人工智能在智能家居领域的应用第四课：人工智能实践- 研究使用人工智能开发工具和平台- 设计并实现一个基于人工智能的应用项目- 分享和展示项目成果教学方法- 授课讲解：通过课堂讲解，向学生介绍人工智能的基本概念和原理。
- 案例分析：通过分析实际案例，让学生了解人工智能技术在各个领域的应用。
- 实践操作：通过实践项目，让学生运用人工智能技术解决实际问题。
- 小组讨论：组织学生进行小组讨论，促进合作研究和知识分享。
教学评估- 平时表现：考察学生对课堂内容的理解和掌握程度。
- 作业和项目：评估学生在实践操作和应用项目中的能力和成果。
- 期末考试：综合考察学生对人工智能知识的整体掌握情况。
教学资源- 教科书：《人工智能导论》- 电子资源：学术论文、案例分析、开发工具和平台参考文献1. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Prentice Hall.2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.3. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing (3rd ed.). Pearson Education.4. ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database. (2009). In CVPR 2009.以上是《人工智能》教案的大致内容和教学安排。
Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件
第三节 人工智能的研究目标
AI的研究目标分近期目标和远期目标：
近期目标：研究如何使计算机去做那些过去只有靠
人的智力才能完成的工作。
远期目标：研究如何利用自动机去模拟人的某些思
可用模型 进行评价
2.智能的要素：
最重要的要素包括：适应环境、适应偶然性事件、能分 辩模糊的或矛盾的信息，在孤立的情况中找出相似性，产生新 概念和新思想。
3.智能的分类：
自然智能 有规律的智能行为：计算机能解决
人工智能 无规律的智能行为：如洞察力、创造力。 关于这些问题：计算机还不能解决。
三、如何判定智能？
第五节 AI的发展简史
第一阶段：孕育期（1956年以前） 第 二 阶 段 ： AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 ： AI 发 展 和 实 用 阶 段 （ 专 家 系 统 ） 1971— 1980 第四阶段：知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段：智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今，
英国自然杂志主编坎贝尔博士说：目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势，比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理，需要利用信息技术模拟实现这种机理。 （参考文献：李凡长、佘玉梅：Agent的遗传算法研究，《计 算机科学》）
3.行为主义（Actionism）：
又 称 进 化 主 义 （ Evolutionism ） 或 控 制 论 学 派 （Cyberneticisism）。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟，代表人物：布鲁克斯等。
2024年《人工智能》详细教学大纲
结合语音识别和自然语言处理技术，对语音中的情感进行 分析和识别，是实现智能语音交互的重要研究方向。
18
05 计算机视觉技术与应用
2024/2/29
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图像处理和计算机视觉基础概念
1 2
图像处理基础
像素、分辨率、色彩空间、图像变换等基本概念 。
计算机视觉概述
视觉感知、视觉计算模型、视觉任务分类等。
能力目标
能够运用所学知识分析和 解决人工智能领域的实际 问题，具备一定的实践能 力和创新能力。
素质目标
培养学生的创新思维、团 队协作和终身学习能力， 提高学生的综合素质和职 业素养。
5
课程安排与时间表
课程安排
本课程共分为理论授课、实验操作和课程设计三个环节，其中理论授课主要讲解 人工智能的基本原理和方法，实验操作帮助学生掌握相关技术和工具的使用，课 程设计则要求学生综合运用所学知识完成一个实际项目。
分割（如FCN、U-Net）等。
2024/2/29
03
实例分割与语义分割
Mask R-CNN、PANet等实例分割方法；DeepLab、PSPNet等语义分
割方法。
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三维重建、视频理解等前沿技术介绍
三维重建技术
基于多视图的三维重建、基于深度学习的三维重建（如体素网格 、点云处理）等。
视频理解技术
马尔科夫决策过程在强化学习中的应用
03
将强化学习问题建模为马尔科夫决策过程，利用求解方法求解
最优策略。
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智能推荐系统、游戏AI等应用场景分析
智能推荐系统
利用强化学习技术，根据用户历史行为和环境反馈，学习推荐策略，实现个性化推荐。例 如，电商平台的商品推荐、音乐平台的歌曲推荐等。
人工智能演讲ppt
人工智能答辩
2 智能的特征
➢ 具有感知能力，感知是人类最基本的生理、心理现象， 是获取外界信息的基本途径。
➢ 具有记忆和思维能力，思维可分为逻辑思维、形象思 维和顿悟思维。
➢ 具有学习能力和自适应能力。 ➢ 具有行为能力。
人工智能答辩
3 人工智能的研究内容
语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划， 机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识 别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人 工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式， 最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提 升。
人工智能答辩
5 结束语
人工智能答辩
• 感谢阅读
人工智能是计算机科学的一个分支，它的研究包括机器人、 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。 结论 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
人工智能答辩
人类智能
人工智能研究领域：
语言智能 逻辑判断
神经控制 视觉空间智能 自然观察能力 多种智能组合
自然语言处理： 让机器人能够说话，能够表达
机器证明和符号运算： 数学证明、解题， 我国吴文俊证明
了初等几何主要定理的证明可以机械化。 神经网络：
研究模拟人的神经控制 博弈：
我们下的人机象棋就属于博弈领域 模式识别：
人工智能答辩
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人工智能
姓名：***** 学号：******* 班级：*********
人工智能答辩
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
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。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
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
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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
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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
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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
《初识人工智能》教案
《初识人工智能》教案初识人工智能人工智能是当今科技领域最具热度和前景的话题之一。
随着技术的发展和应用的深入，人工智能已经走进了我们的日常生活，并对我们的工作、生活和社会产生了重要影响。
本教案将带领学生们初步了解人工智能的概念、应用和未来发展趋势，旨在引导学生对人工智能的深入思考和积极探索。
一、人工智能的基本概念人工智能，简称AI（Artificial Intelligence），是指通过模拟人类智能的思维和行为，使机器具备智能化的能力。
人工智能的核心任务是模拟、延伸和扩展人类的智慧，让计算机能够像人一样思考、学习和做出决策。
二、人工智能的应用领域1. 智能语音助手智能语音助手如Siri、小度等，可以通过声音指令与人进行交互，提供信息查询、语音搜索、定时提醒等智能服务。
学生通过体验智能语音助手，感受人工智能在语音交互方面的应用。
2. 人脸识别技术人脸识别技术已经广泛应用于安防监控、手机解锁、人员考勤等场景。
学生可以通过讨论人脸识别技术的优缺点，思考人工智能对社会的影响和应用前景。
3. 无人驾驶技术无人驾驶技术是人工智能在汽车领域的应用，通过感知技术和决策系统实现汽车的自主导航和行驶。
探讨无人驾驶技术的创新和应用，让学生对未来交通的发展有更深入的了解。
4. 智能医疗人工智能在医疗领域的应用可以提高诊断准确度、辅助手术、智能监护等。
学生可以通过案例分析，了解人工智能在医疗领域的实际应用并思考其对医疗技术发展和人类生活的影响。
三、人工智能的发展趋势1. 深度学习深度学习是人工智能技术的核心，通过模拟人脑神经网络的结构和工作机制，实现多层次的信息处理和学习能力。
学生可以通过学习深度学习的基本原理和应用案例，了解人工智能未来的发展方向。
2. 大数据与物联网大数据和物联网技术为人工智能提供了海量的数据支持，使智能设备能够更准确地学习和分析。
学生可以通过思考大数据和物联网技术如何与人工智能结合，探讨人工智能在未来社会中的应用场景。
《人工智能概述 》PPT课件
（正向，反向）
a
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第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络
a
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命题逻辑的归结原理
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
C 1 C 2 (1 C {1 } L ( )2 C {2 } L )
a
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化子句集的过程
• 1、消去蕴含词和等值词。 • 2、使否定词仅作用于原子公式。 • 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 • 4、消去存在量词。 • 5、消去全称量词。 • 6、化公式为合取范式。 • 7、适当改名，使子句间无同名变元。 • 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
a
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a
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替换与合一
• 一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合
• 设σ是原子公式集S的一个合一，如果
对S的任何一个合一θ都存在一个替换λ，
使得 θ ＝ σ •λ
则称σ为S的
最一般合一(Most General Unifier),简
称MGU。
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
a
6
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
a
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博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α－ß剪枝技术
人工智能课件-人工智能概述
6.机器行为 机器行为主要指机器人行动规划。它是智能机器 人的核心技术，规划功能的强弱反映了智能机器人的 智能水平。因为，虽然感知能力可使机器人认识对象 和环境，但解决问题，还要依靠规划功能拟定行动步 骤和动作序列。
1.3.2 基 于 研 究 途径与实 现技术的 领域划分 1.符号智能（基于人脑的心理模型，运用传统的程 序设计方法实现的人工智能）
2. 自动定理证明 自动定理证明就是机器定理证明，这也是人工智 能的一个重要的研究领域，也是最早的研究领域之一。 定理证明是最典型的逻辑推理问题之一，它在发展人 工智能方法上起过重大作用。
自动定理证明的方法主要有四类： (1) 自然演绎法。它的基本思想是依据推理规则， 从前提和公理中可以推出许多定理，如果待证的定理 恰在其中，则定理得证。
3、智能化也是自动化发展的必然趋势 自动化发展到一定水平，再向前发展就是智能化，
即智能化是继机械化、自动化之后，人类生产和生活 中的又一个技术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
人工智能中的推理，不同的知识表示有不同的推理 方式，如基于语义网和框架表示知识的推理是一种继 承的推理，基于产生式的推理有正向、反向推理等
从推理的可靠程度分：推理分为：确定性推理（精确推 理）和不确定性推理（不确定性推理）
传统的逻辑推理都是确定性推理 不确定性推理的前提和结论则是模糊的、随机的或不确 定的。不确定性推理可分为基于概率逻辑的或然推理 和基于模糊逻辑的似然推理。
智能设备包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、 设施等。如采用智能控制的机床、汽车、武器装备、 家用电器等。这种设备实际上是被嵌入了某种智能软 件的设备。
《人工智能讲座》课件
智能推荐
此处输入你的智能图 形项正文
语音助手
此处输入你的智能图 形项正文
自然语言处理的应用实例
智能客服：利用自然语言处理技术， 实现智能问答、自动回复等功能， 提高客户服务效率。
机器翻译：将一种自然语言自动翻 译成另一种自然语言，实现跨语言 交流，促进国际合作。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
语音识别：将语音转换为文本，实 现语音输入、语音搜索等功能，提 高用户交互体验。
自然语言处理的基本概念：定义、发展历程、应用领域 自然语言处理的主要任务：文本分类、文本生成、文本摘要、情感分析等 自然语言处理的基本流程：预处理、特征提取、模型训练、预测与评估 自然语言处理的核心技术：深度学习、自然语言理解、自然语言生成等 自然语言处理的挑战与未来发展：数据稀疏性、语义歧义性、可解释性等
记忆网络等
介绍常用的深 度学习框架 （如
Te n s o r F l o w 、 P y To r c h 等 ） 及其使用方法
机器学习与深度学习的应用实例
机器学习在语音识别领域的应用 深度学习在图像识别领域的应用 机器学习在自然语言处理领域的应用 深度学习在自动驾驶领域的应用
自然语言处理
自然语言处理的基本概念及任务
自动驾驶汽车：通过计算机视觉技术识别道路、车辆和行人，实现自动驾 驶。
人脸识别：通过人脸识别技术，实现身份验证、安全控制等应用。
医疗影像分析：通过计算机视觉技术对医学影像进行分析，辅助医生进行 疾病诊断和治疗。
智能监控：通过计算机视觉技术对监控视频进行分析，实现目标检测、行 为识别等应用。
智能语音技术
智能语音技术的基本概念及任务
智能语音技术的定义和分类 智能语音技术的核心组件和功能 智能语音技术的典型应用场景 智能语音技术的发展趋势和挑战
人工智能PPT课件
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 说课课件
1、情景导入:
2、新课教学
一、什么是人工智能
2、新课教学
人工智能——指用人工的方法和 技术，研制智能机器或智能系统来 模仿、延伸和扩展人的智能，实现 智能行为和“机器思维”解决需要 人类专家才能处理的问题。
①模式识别 ②自然语言处理③自动定理证明 ④智能代理 ⑤转基因技术
总结拓展
总结：
（一）人工智能定义 （二）人工智能主要研究领域 （三）常用的智能信息处理（模式识别、自 然语言处理）
拓 展：
新闻链接一：国际象棋：新闻分析——人厉害？电脑厉害？ 新闻链接二：电脑真的要超过人脑？(图) 新闻链接三：全面解读比尔盖茨的智能家居豪宅[全图欣赏] 中国智能家居网/ 专题链接：比尔盖茨：未来家家都有机器人
英汉互译
实践： a、使用金山快译，练习中文翻译成英文 b、再把翻译过来的英文再译成中文 c、思考：与原来的中文是否有区别？
新课教学：
自然语言处理—研究计算机如何运 用己有的词法和语法规则，正确理解 人们的自然语言。
如：机器翻译
课堂练习
考考你？
1、手写输入和语音输入属于人工智能的哪个应用领域： 2、人机对话属于人工智能的哪个应用领域： 3、以下哪些描述属于人工智能的应用领域：
手写输入
活动一：使用“文通写字板软件”输入文 字
2、新课教学：
语音输入 活动二：使用“电脑语音控制专家软 件” 进行语音打字
2、新课教学：
模式识别--是研究如何从繁 杂的信息中提取特征，根据特征 识别不同事物的基本原理
人工智能PPT课件
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。
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《人工智能》教学讲座①
智能的概念
自从1956年，提出了人工智能（Artificial Intelligence，即AI）的概念之后，人们不断地研究、发展了许的有关人工智能的理论、原理等。
就是人工智能（AI）的概念，也在不断地被扩展、更新，以及重新定义。
2017年3月5日，在第12届全国人民代表大会第5次会议的政府工作报告中，指出“加快新材料、人工智能、第五代移动通信等技术研发和转化。
”一、人脑智能的表现
人的智能源于人的大脑。
人脑是由大约1011～1012个神经元组成的一个复杂的、动态的系统。
人脑的奥秘，至今还未被完全揭开。
因而，导致了人们对智能的模糊认识。
但是，从人脑的整体功能来看，智能的表现还是可以辨识出来的。
例如：学习、发现、创造等能力，就是明显的人脑智能表现。
人类制造的工具，可以分为辅助体能、辅助智能两大类。
思考问题1：
在下列的辅助工具当中，哪些是属于辅助人类体能的又有哪些是属于辅助人类智能的
①杠杆②钳子③洗衣板④算筹⑤算盘⑥计算器
辅助人类体能的，有：_________________________。
辅助人类智能的，有：_________________________。
二、人类的智能
智能是指人类在认识、改造客观世界的活动中，由脑力劳动表现出来的能力，是知识和智力的总和。
⒈知识
知识是人类在改造客观世界的实践中，所获得的认识和经验的总和，是智能行为的基础。
知识包括：①概念。
②事实。
③规则。
①概念：是人类在长期实践过程中，形成的以区别其他事物的抽象结论。
②事实：是人类所认识的客观现象。
③规则：是概念和事实之间，各种联系的描述。
这些概念、事实和规则，构成了人类的知识。
并存放在人的大脑中，因此大脑实际上就相当于一个存放大量知识的“知识库”。
⒉智力
智力则是获取知识，并运用知识去求解问题的能力。
智力是智能中，最富有创造性的那一部分。
思考问题2：
①只有人类具有智能吗其它动物（如：海豚、大猩猩、老鼠、蜜蜂、蚂蚁）是否也具有智能
参考答案要点：
其他动物也有智能。
只是和人类比起来有差距而已。
如：导盲、缉毒、搜救的狗。
如：狼群的等级秩序。
运用集群的能力，高效率地捕猎。
动物智能的进化是逐渐加速的。
人类的科学技术变化越来越快、越来越大，与其他动物的智能差距逐渐拉大。
这，也容易使一些人，忽视了其他动物的智能。
②智能和技能有什么不同
参考答案要点：
智能是指人类在认识、改造客观世界的活动中，由脑力劳动表现出来的能力，是知识和智力的总和。
技能是指生活，或从事某种工作，所需要的能力。
技能可分为2种：动作技能（书写、骑车）、智力技能（演算、写作）。
知识可以通过语言文字等形式传授，如：生活常识、数理化知识等。
技能必须亲自学习，并坚持练习才能掌握其中的技巧。
而一旦停止练习，技能将很快变得生疏，是一种熟能生巧的体力活，对眼手的协调能力要求很高，如：开汽车。
三、智能的特征
人类智能的基本特征表现在4个方面：①感知。
②记忆与思维。
③学习及自适应。
④行为。
⒈感知
感知是人们通过视觉、听觉、味觉、触觉、嗅觉等感觉器官，感知外部世界的能力。
人类的大脑具备感知能力，通过感知获取外部信息。
如果没有感知，人类就无法获取前提知识，也就不可能引发各种智能行为。
因此，感知是智能活动的必要条件。
视觉、听觉在人类感知中，占有主导地位。
获得外界信息：约80%以上是通过视觉得到的。
10%是通过听觉得到的。
因此，在目前的研究中，机器视觉和机器听觉是研究热点。
⒉记忆与思维
记忆用于存储由感觉器官感知到的外部信息，以及由思维所产生的知识。
思维用于对记忆的信息进行处理，利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较、判断、推理、联想及决策等。
⒊学习及自适应
学习是人类智能的主要标识，是指通过指导、实践等过程，来丰富自身知识和技巧的能力。
学习是人类的本能。
每个人随时随地都在学习，既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉、无意识的。
人人都可以通过与环境的相互作用，不断地进行学习，通过学习积累知识、增长才干，从而适应环境的变化。
并根据环境的变化，不断地改变自己的行为。
学习是集体活动、个人行为。
由于每个个体本身都是不相同的，其学习、自
适应能力也是不相同的，因此体现出不同的智能差异。
⒋行为
行为是指人们通常用语言、表情、眼神、形体等动作，对来自外界的刺激，做出的反应，传达信息。
思考问题3：
①列举反映“行为”能力的一个实例：
如：洗手时，手被热水烫到，自然快速收回。
②列举反映“感知”能力的一个实例：
如：。
③列举反映“思维与记忆”能力的一个实例：
如：。
④列举反映“学习及自适应”能力的一个实例：
如：。
智能要体现在知识表示和知识运用上。
如果要将人类智能转移到机器的智能上，人们还需要对人类智能进行深入的、必要的了解，从而进一步地学习、研究人工智能。
四、人工智能
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支。
从学科的角度，认识和理解的人工智能（AI）是研究、开发，用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的一门技术科学。
如今，人们认识和理解的人工智能（AI）学科研究的过程，就是将社会问题符号化，再进一步数据化（二进制数据），输入到计算机等数码设备中，进行处理。
附录1：
个体智能
生物是存在智能的。
如：蝙蝠有活动（飞行）回声定位系统（声纳）。
蝙蝠的声纳不仅可以确定飞行中昆虫的距离，还能探测目标大小、相对速度、方位角及仰角，甚至目标各部位的大小。
它还要及时控制全身，灵巧而高效地追赶和捕捉猎物。
这一切所需要的复杂神经计算，仅由一个樱桃般大小的脑袋，在很短时间内完成的！
尽管人们制造了世界第一的“神威·太湖之光”计算机系统，运算峰值性达到125.436 P Flops，持续性能93.015 P Flops。
但是，就感觉运动协调、解决问题的综合能力而言，这个计算机系统的智能，还是远远不及1只蝙蝠！
附录2：
P Flops
P Flops：每秒所执行的浮点运算次数。
是衡量一个计算机的计算能力标准。
①最前面的“P”是个“数量级单位”。
1P=1024T 1T=1024G 1G=1024M 1M=1024k “P Flops”就是“每秒运算1千万亿（1015）次指令的浮点运算。
”
即：1P Flops = 1015次指令/秒
②最后面的“s”是“秒”的意思。
附录3：
群体智能
一些动物的个体能力表现平平，但是其群体却有惊人的表现。
如：蚂蚁、蜜蜂等。
白蚁作为个体，只有几个神经元，只会毫无结果地咬着小土块、木屑搬来搬去，好似“没头脑”。
但是，当白蚁的群体变大时，其智能也随之增加了。
它们像是思考着的集体社会，又像是某种活的计算机。
蚁群中的蚂蚁，会像接受到命令一样，在各个阶段，寻找不同型号的细枝，建造它们的漂亮蚁丘。
人类也具有群体智能。
即：除了个体大脑具有智能以外，还存在一种与群体有关的智能，两者共生。
目前，人们对人类群体智能的认识，还处于初级阶段，但是对人类群体智能的研究，给予了人们新的希望。