科大讯飞+人工智能PPT学习课件
合集下载
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。
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。
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
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
科大讯飞语音识别讲义PPT学习教案
第32页/共97页
InterReco标准开发接口
端点检测开发接口
支持对音频数据检测语音开始点及结束点的功能，并 提供端点检测的参数设置、读取功能。
识别器开发接口
通过激活语法，对语音进行语音识别并获取识别结果。 同时为满足一般IVR的需要，提供DTMF(双音多频)解析、 返回用户语音等功能。
语音录入开发接口
第18页/共97页
手机挂失 手机上网 余额查询 彩铃业务
呼叫导航系统的评估
识别性能
假如“我/的/手机/丢/了”，识别为“我们/手机/丢/掉/了 插入错误，如“掉”，标记为I 删除错误，如“的”，标记为D 替换错误，如“我们”，标记为S 假如总词数为N，其中正确为M，则识别准确率为
(N-I-D-S)/N
InterReco快速开发接口
是对应用开发接口的封装，提供最为快速 的开发能力
通过激活语法，实现在线的语音识别功能 的同时，提供了对语音文件的识别功能
与简单开发接口相比，不提供DTMF语法解 析及返回用户语音第功35页/能共97页
标准开发接口 之 端点检测开发接口
函数名称 ISRepOpen ISRepClose ISRepDetectorCreate ISRepDetectorDestroy ISRepSetParameter ISRepGetParameter ISRepSessionBegin ISRepSessionEnd ISRepPromptDone ISRepStart ISRepStop
• 基于讯飞语音识别系统SDK 的开发
第4页/共97页
讯飞语音识别系统
命令词识别系统 路由导航系统 POI系统
第5页/共97页
1 命令词识别系统
以语法的形式限定待识别的内容
InterReco标准开发接口
端点检测开发接口
支持对音频数据检测语音开始点及结束点的功能，并 提供端点检测的参数设置、读取功能。
识别器开发接口
通过激活语法，对语音进行语音识别并获取识别结果。 同时为满足一般IVR的需要，提供DTMF(双音多频)解析、 返回用户语音等功能。
语音录入开发接口
第18页/共97页
手机挂失 手机上网 余额查询 彩铃业务
呼叫导航系统的评估
识别性能
假如“我/的/手机/丢/了”，识别为“我们/手机/丢/掉/了 插入错误，如“掉”，标记为I 删除错误，如“的”，标记为D 替换错误，如“我们”，标记为S 假如总词数为N，其中正确为M，则识别准确率为
(N-I-D-S)/N
InterReco快速开发接口
是对应用开发接口的封装，提供最为快速 的开发能力
通过激活语法，实现在线的语音识别功能 的同时，提供了对语音文件的识别功能
与简单开发接口相比，不提供DTMF语法解 析及返回用户语音第功35页/能共97页
标准开发接口 之 端点检测开发接口
函数名称 ISRepOpen ISRepClose ISRepDetectorCreate ISRepDetectorDestroy ISRepSetParameter ISRepGetParameter ISRepSessionBegin ISRepSessionEnd ISRepPromptDone ISRepStart ISRepStop
• 基于讯飞语音识别系统SDK 的开发
第4页/共97页
讯飞语音识别系统
命令词识别系统 路由导航系统 POI系统
第5页/共97页
1 命令词识别系统
以语法的形式限定待识别的内容
人工智能PPT课件
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。
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。
2024版人工智能教学PPT课件
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。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
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。
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。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
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。
科大讯飞语音识别讲义PPT文档99页
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
科大讯飞语音识别讲义
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
科大讯飞语音识别讲义
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
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。
人工智能培训学习PPT课件
1
2
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
3
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
201X
人工智能培训课程
培训老师：XXX
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
技术研究
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的 发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。
控制论 心理学
自动化
逻辑学
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
仿生学
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
人工智能ppt课件
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。
人工智能ppt课件
• 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？
2024年人工智能最新版课件
一、教学内容二、教学目标1. 了解机器学习的基本概念，掌握常用的分类和回归算法。
2. 理解神经网络的基本结构，了解其训练过程。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新意识和团队协作能力。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络的结构与训练过程。
2. 教学重点：机器学习的基本概念和常用算法，以及神经网络的实际应用。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
2. 学具：教材、笔记本电脑、投影仪。
五、教学过程2. 知识讲解（15分钟）：讲解机器学习的基本概念、分类和回归算法。
3. 例题讲解（10分钟）：通过具体实例，引导学生理解算法的应用。
4. 随堂练习（10分钟）：让学生运用所学知识解决实际问题，巩固所学。
5. 神经网络入门（15分钟）：介绍神经网络的基本结构和训练过程。
6. 小组讨论（10分钟）：分组讨论神经网络的优缺点，培养学生的团队协作能力。
六、板书设计1. 板书左侧：列出机器学习的基本概念、分类和回归算法。
2. 板书右侧：展示神经网络的结构和训练过程。
七、作业设计1. 作业题目：运用所学分类算法，对一组数据进行分类。
2. 答案：提供数据集和分类算法的代码框架，学生需填充相关代码。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习和神经网络的掌握程度，调整教学方法。
2. 拓展延伸：鼓励学生深入了解神经网络的进阶知识，如卷积神经网络、循环神经网络等，提高学生的研究能力。
重点和难点解析1. 教学难点与重点的确定。
2. 教学过程中的例题讲解和随堂练习。
3. 板书设计。
4. 作业设计。
5. 课后反思及拓展延伸。
一、教学难点与重点的确定教学难点与重点的确定是课堂教学的关键。
在本节课中，神经网络的结构与训练过程是难点，因为这部分内容较为抽象，学生理解起来可能存在困难。
同时，机器学习的基本概念和常用算法是重点，这是后续深入学习神经网络的基础。
补充说明：1. 在讲解神经网络的结构时，可以使用图示和实际案例，帮助学生形象地理解。
《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。
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。
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
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
人工智能培训课件(ppt 51页)
·符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、 心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)， 其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。
·联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派 (Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主 要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
人工智能的发展简史
• 第一阶段（40年代中～50年代末）
神经元网络时代(1956年以前，萌芽期） • 基于生理学知识和脑神经元的功能；对命题逻
辑的形式化分析以及图灵的计算理论，提出一 种人工神经元模型。 • 普林斯顿大学的两名研究生在1951年建造了第 一台神经网络计算机。
人工智能的发展简史
• 第二阶段（50年代中～60年代中） • 通用方法时代（形成期1956-1961年）
任务(anthropomorphic tasks)的机器。 • 例子1：能够模拟人的思维，进行博弈的计算机。
1997年5月11日，一个名为“深蓝”(Deep Blue)的IＢ Ｍ计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡 斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
• 例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。
•
不确定性推理,专家系统,高级搜索
选修内容 了解
• 人工智能应用领域
主要考核形式：
1. 作业 2. 实验（运用一种编程语言实现算法） 3. 发言情况 4. 考试（开卷）
参考资料
第一章 绪 论
教学内容：本章介绍人工智能的定义、发展概况及相 关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究 和应用领域。
1.2.1 智能处理信息系统的假设
4、物理符号系统3个推论
·联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派 (Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主 要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
人工智能的发展简史
• 第一阶段（40年代中～50年代末）
神经元网络时代(1956年以前，萌芽期） • 基于生理学知识和脑神经元的功能；对命题逻
辑的形式化分析以及图灵的计算理论，提出一 种人工神经元模型。 • 普林斯顿大学的两名研究生在1951年建造了第 一台神经网络计算机。
人工智能的发展简史
• 第二阶段（50年代中～60年代中） • 通用方法时代（形成期1956-1961年）
任务(anthropomorphic tasks)的机器。 • 例子1：能够模拟人的思维，进行博弈的计算机。
1997年5月11日，一个名为“深蓝”(Deep Blue)的IＢ Ｍ计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡 斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
• 例子2：能够进行深海探测的潜水机器人。
•
不确定性推理,专家系统,高级搜索
选修内容 了解
• 人工智能应用领域
主要考核形式：
1. 作业 2. 实验（运用一种编程语言实现算法） 3. 发言情况 4. 考试（开卷）
参考资料
第一章 绪 论
教学内容：本章介绍人工智能的定义、发展概况及相 关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究 和应用领域。
1.2.1 智能处理信息系统的假设
4、物理符号系统3个推论
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
PART TWO
发展历程
8
主营业务
9
出现“同声传译即将消亡” 、“机器翻译技术将完全替代同传”等观点 实际上，现阶段人工智能技术发展不需要“被神化”，距离 “信、达、雅”还 存在很大的差距。是希望通过语音转写和翻译技术帮助同传提高工作效率、减
少失误，形成人机耦合的同传新模式。
主营业务
10
支持远场识别、全双工、多轮交互等特性的AIUI是智能车载、智能家居、 智能机器人领域的关键核心技术。
主营业务
11
实现了中英文作文自动评测，由讯飞牵头的类人答题机器人项目正在努力 让机器人在未来三到五年内考上一本。
3 人工智能 0
PART THREE
人工智能
13
• 人工智能的三次浪潮和两次寒冬：
1956年 解决一些 难的问题
1985年 左右
新的算法 的提出
2009年 至今
深度学习 的提出及 AlphaGo
1980年 计算力和 数据的限
制
90年代 日本第五 代计算机 的失败
人工智能
14
科大讯飞：
从“能听会说”到“能理解会思考”
——以语音和语言为入口的认知革命
核心：如何落地？
15
核心：如何落地
16
教育：从“说”开始 互动式教育，“说”“教”结合， 一问一答学知识 伙伴式教育，“说”着帮孩子养成 好习惯 独有儿童识别引擎，会与小朋友 “说”孩子的话题
人工智能
18
4 发展前景 0
PART FOUR
发展前景
20
发展前景
21
总体来看，未来十年将会是人工智能发展的关 键阶段，在这一行业中，中国现在兼具核心技术 能力和产业基础条件：在国家层面，2014年科技 部“863计划”启动《基于大数据的类人智能关 键技术与系统》项目；在企业层面，以科大讯飞 为代表的中国自主创新企业已经找到人工智能发 展的必由之路——从语音和语音为入口介入认知 智能。因此未来中国在人工智能行业和人工智能 产业上必将大有可为。
陪伴：随“叫”随到 多方视频通话远程实时监控云端 家庭相册
生活：就该轻松“点” HDMI视频输出功能，支持1080P全 高清输出，云端音乐，轻松点播
核心：如何落地？
17
TY OS智能系统平台
TY OS系统是讯飞淘云基于科大 讯飞领先的人工智能技术和智 能硬件能力储备。借助世界领 先的科大讯智能语音技术，阿 尔法蛋能听得懂你，对童声识 别进行深度优化，高达94%的童 声识别率；讯飞超脑最重要的 三个层面是：知识的表达，知 识的推理、知识的学习。搭载 讯飞超脑，它能够自我学习进 化，通过与孩子的相处逐渐了 解孩子的需求。
科大讯飞+人工智能
姓名：周倩倩
汇报时间：2017.7.13
1
目 录
CONTENT
01 | 发展历程 02 | 主营业务 03 | 人工智能 04 | 发展前景
2
PART ONE
01 发展历程
3
发展历程
4
1
2
3
4
2001年
2004年
创始人团队： 1、人工智能产业 未来有100亿的空 间； 2、我们能成为这 个领域的No.1； 3、我喜欢。
感谢您的聆听
经历长期亏损、 副业的诱惑后， 在语音市场上咬 牙坚持5年的科 大讯飞，终于实 现扭亏为盈，进 入发展快车道
2008年
在深圳中小 版上市，成 为中国在校 大学生创业 的第一家上 市公司。
2010年 随着苹果Siri的 发布，掀起语 音热潮，科大 讯飞慢慢走入 普通人视野。
发展历程
5
5
6
7
8
2012年
中国移动宣布， 与科大讯飞签订 认购协议，成为 第二大股东。
2013年
先后推出讯飞输 入法、灵犀语音 助手、智能音响、 智能语音机顶盒 等产品。
2014年
“讯飞超脑” 计划
2015年
全球首款智能 语音机器人 “小柔”问世， 可以像人一样 “理解”问题， 会“思考”， 善“学习”
5
发展历程
6
6
2 主营业务 0