人工智能原理与方法PPT演示

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人工智能培训课件ppt

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制造业
人工智能可以优化生 产流程、提高产品质
量和降低成本。
人工智能的技术原理
机器学习
通过训练模型学习数据中的规律和模式, 从而进行预测和决策。
自然语言处理
使计算机能够理解和生成人类语言,实现 人机交互。
深度学习
使用神经网络模型模拟人脑的学习过程, 处理复杂的非线性问题。
计算机视觉
使计算机能够识别和理解图像和视频中的 内容。
03 机器翻译与语音识别
利用自然语言处理技术实现不同语言之间的翻译 和语音识别,提高人机交互的效率和准确性。
计算机视觉技术及应用
01 图像识别与物体检测
利用计算机视觉技术对图像进行识别和物体检测 ,实现图像信息的自动处理。
02 视频分析与应用
通过对视频数据的分析和处理,实现目标跟踪、 行为识别等应用。
公众参与
加强公众对人工智能的认 知和理解,提高公众参与 度和决策透明度。
跨界合作
鼓励不同领域和行业的跨 界合作,共同推动人工智 能的发展和应用。
THANKS
感谢观看
法律责任与监管
随着人工智能技术的广泛应用,涉及的法律责任和监管问题日益突出。需要明确人工智能 系统的法律责任归属,建立相应的监管机制,确保人工智能系统的合法性和安全性。
知识产权保护
人工智能技术的发展涉及大量的知识产权问题。需要加强知识产权保护,鼓励创新,促进 人工智能技术的健康发展。
跨国合作与国际法规
技术伦理
人工智能的发展可能带来技术伦理问题,如机器决策的公正性和透 明度。
就业市场
人工智能的发展可能导致部分传统职业的消失,但也将创造新的就 业机会。
如何应对人工智能带来的变革
政策制定

人工智能教学PPT课件

人工智能教学PPT课件
然语言生成等模块。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法,如SIFT、HOG等,以及深度学习中的
卷积神经网络(CNN)特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法,如支持向量机(SVM)、随 机森林(Random Forest)等,以及基于深度学习的图像分类算法, 如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
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。

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。
原理
直接对策略进行建模和优化,通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习,使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。

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PPT课件

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。

人工智能简介-课件(PPT演示)

人工智能简介-课件(PPT演示)

形成期(1956--1970年)
早期研究 心理学小组:1957年,纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制 了称为逻辑理论机(简称LT)的数学定理证明程序。 1960年研制了通用问题求解程序。该程序当时可解决11种类型的问题,如 不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人—羊过河等。 IBM工程小组:1956年,塞缪尔在IBM704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。这个程序可以从棋谱中学习,也可 以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习,该程序1959年击败了 塞缪尔本人,1962年又击败了一个州的冠军。 MIT小组:1958年,麦卡西建立了行动规划咨询系统。 1960年,麦卡锡又研制了人工智能语言LISP。 1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文,推动了人工智能 的发展。 其他方面:1965年,鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了归结(消解)原理。 1965年,费根鲍姆开始研究化学专家系统DENDRAL。
2
物质、能量、信息、知识和智能
构成宇宙的三大要素: 三大要素:物质、能量与信息 信息:是物质和能量的表现形式,是以物质和能量为载体的客观存在 三大要素与智能 人类的智能:物质(碳)+能量(生物电)→(生物)信息 人造的智能:物质(硅)+能量(物理电)→(电子)信息 信息、知识和智能 信息:是由数据表达的客观事实 知识:是由智力对信息进行加工后所形成的对客观世界规律性的认识 智能:是指人类在认识客观世界中,由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力 三者之间的关系 信息:是形成知识的原料,是智能的加工对象 知识:是信息的关联,是由智能加工后的产品 智能:是信息到知识的一个加工器 产业革命和信息革命及其意义 产业革命:是物质与能量领域的革命,放大了人的体能 信息革命:是信息与智能领域的革命,需要放大人的智能

人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共 页

人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共  页

人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共页人工智能(AI)原理及其应用人工智能(AI)是一门研究如何使计算机能够智能地执行任务的学科。

它涉及到模拟人类智能的各种方面,如学习、推理、问题解决、识别、感知、语言理解和决策制定等。

近年来,人工智能的发展迅猛,各个领域纷纷将其应用于实践中,带来了巨大的变革和突破。

一、人工智能的原理人工智能的核心原理包括机器学习、神经网络和深度学习等。

机器学习是AI中的重要分支,其基本思想是让计算机通过分析和理解数据来学习,并根据学习结果做出相应的决策。

神经网络是一种模拟人脑结构和功能的数学模型,它通过多个节点(也称为神经元)之间的连接和信息传递来实现模式识别和决策制定。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,它通过构建多个层次的神经网络,进行更加复杂和深入的学习和推理。

二、人工智能的应用领域1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一,主要研究计算机如何理解和处理自然语言的能力。

它包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动问答和文本分类等内容。

例如,语音识别技术可以实现语音助手和智能家居等智能设备的控制,机器翻译技术可以实现不同语言之间的实时翻译。

2. 机器视觉机器视觉是指让计算机能够模拟人类视觉系统进行图像和视频的分析和理解。

它涉及到图像识别、目标检测、图像生成和图像处理等方面。

例如,人脸识别技术可以应用于身份验证和安全监控,无人驾驶技术可以实现智能汽车的自主导航和避障。

3. 智能机器人智能机器人是将人工智能技术应用于机器人领域,使机器人能够感知环境、学习和决策,并执行相应的任务。

智能机器人广泛应用于工业生产、医疗护理、军事作业和家庭服务等领域。

例如,工业机器人可以实现自动化生产线的操作和控制,医疗机器人可以在手术中辅助医生进行精确操作。

4. 增强现实和虚拟现实增强现实(AR)和虚拟现实(VR)是人工智能的前沿领域,它们通过模拟和扩展人类的感知能力,实现与虚拟世界的交互。

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。

2024版人工智能概述ppt课件

2024版人工智能概述ppt课件

02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度,难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失,引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的 个人标识符,保护用户隐 私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随 机噪声,使得攻击者无法 推断出特定个体的信息。
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。
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。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练,提升模型在少 样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别 等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业 自动化等。
随着深度学习技术的不断发展,计算机视觉 技术的应用领域也在不断扩展,未来将有更 多的创新应用涌现。

人工智能ppt课件免费

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02
机器学习与深度学习
机器学习原理及算法
原理
机器学习是一种通过计算机程序从数据中自动提取知识、提 升性能和完成任务的学科。它基于对数据的统计规律进行分 析,通过算法对模型进行训练和优化,从而实现对未知数据 的预测和分析。
算法
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随 机森林、支持向量机等。这些算法通过对数据的特征进行提 取和选择,建立模型并优化模型参数,从而提高模型的预测 精度和泛化能力。
03
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理原理及技术
自然语言处理定义
自然语言处理是一门研究如何使 计算机理解和生成人类语言的学
科。
自然语言处理原理
自然语言处理主要基于语言学、 计算机科学和人工智能等领域的 知识,通过分析语言的语法、语 义和上下文等信息,实现对自然
语言的理解和生成。
自然语言处理技术
05
人工智能的伦理与法律问题
人工智能的伦理问题
人工智能的道德决策
01
如何确保人工智能在决策过程中遵循道德原则,避免偏见和歧
视。
人工智能与人类价值观
02
人工智能的发展是否符合人类的价值观,如何平衡人工智能的
创新与人类道德伦理的关系。
人工智能对人类劳动力的影响
03
人工智能的发展可能导致部分职业的消失,如何应对由此带来
的社会和经济问题。
人工智能的隐私与安全问题
人工智能的数据隐私
人工智能需要大量的数据来训练模型,如何保护个人隐私,避免 数据被滥用。
人工智能的安全漏洞
随着人工智能技术的广泛应用,如何防范和应对网络攻击、病毒等 安全问题。
人工智能的失误和事故
如何确保人工智能系统的稳定性和安全性,避免因失误和事故造成 的不良影响。

人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件

人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
第1章 人工智能概述
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
25
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
26
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
27
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

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。
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?

《人工智能课件》.pptx

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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

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。

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。

【2024版】《人工智能原理》PPT课件

【2024版】《人工智能原理》PPT课件
Step 6. 对于每一个子节点 SON SUBNODES,计算 f(SON),并设置 SON 指向 BESTNODE 的指针;
Step 7. 将 BESTNODE 移出 OPEN 并移入 CLOSED;将 SUBNODES 的成员放入 OPEN;
Step 8. 转向 Step 2。
第4章 状态空间法
(2)知识表达:用一阶谓词逻辑表达相关知识, 构造公理系统A; (3)谓词演算:利用归结原理求解问题,求证 定理T。
四、用归结原理进行答案提取
答案提取的一般步骤:
(1)把问题的已知条件用谓词公式表示出来, 并化为相应的子句集;
(2)把代求解的目标问题用谓词公式表示出 来,并进行否定。然后把否定后的目标问题化 为子句集。
化简分为8个步骤
一、子句及其化简
几点注意: 化简后的子句之间是合取关系,即
与的关系,所以只要有一个子句是假的, 则整个子句集就是不可满足的。
空子句是不可满足的,所以一个子 句集中只要含有一个空子句,则子句集 就是不可满足的。
二、归结原理的基本思想及步骤
基本思想: 有一个二元组<A,T>,其中 A: 由一阶谓词逻辑表达的公理系统 T: 一阶谓词逻辑表达的待证明的定理或命题。 要证明T是A的逻辑结论,即 A T 。 采用的思想是: 如果要证明T是A的逻辑结论,则证明T的否定T
一、一阶谓词逻辑表达知识
3、选择合适逻辑运算符:
符号名称 运算符
与(合取)
或(析取)

蕴含
等价
二、语义网络表达知识
1.基本定义: 语义网络是一种用实体及其语义关系
来表达知识的有向图。其基本要素是: (1)结点:描述实体,表示各种事物、 概念、情况、属性、状态等。 (2)有向弧:描述事物间的关系。

人工智能介绍ppt课件

人工智能介绍ppt课件
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
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第一章 绪论
5 人工智能研究领域
● 模式识别(Pattern Recognition) ● 自然语言理解(Natural langrage Understanding) ● 专家系统( Expert System) ● 机器学习(Machine Learning) ● 自动定理证明(Automatic Theorem Proving) ● 自动程序设计(Automatic Programming) ● 机器人学(Robots) ● 博弈(Game) ● 智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System) ● 人工神经网络(Artificial natural networks)
谓词:一个谓词由谓词名和个体两部分组成。
谓词公式:连接词、量词。 合适公式:原子是合适公式;若A是合适公式,则A也是
合适公式;若A、B都是合适公式,则 AB ,AB , AB ,也都是合适公式; 若A是合适公式则,(x)A(x)、(x)A(x) 也是合适公式。 谓词公式的永真性、可满足性和不可满足性
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第一章 绪论
思考题
1、什么是人工智能? 2、人工智能研究的对象是什么? 3、人工智能研究的途径有那些? 4、人工智能研究的领域有那些? 5、人工智能研究的近期目的和远期目的是什么? 6、简述图灵试验。
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第二章 人工智能的数学基础
1 命题逻辑和谓词逻辑
命题:命题是具有真假意义的语句。
人工智能原理与方法
Artificial Intelligence
魏长华
Department of Computer Science CCNU
Email: Chwei@
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内容
第一章
绪论
● 什么是人工智能? ● 人工智能研究的目标 ● 人工智能研究途径 ● 人工智能研究的内容
状态空间
脚本
Petri网
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内容
第四章 基本的问题求解方法
● 基本概念 ● 状态空间搜索 ● 与/或树搜索 ● 博弈树的启发式搜索
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内容
第五章
基本推理方法
● 推理的基本概念 ● 推理方式和分类 ● 推理控制策略 ● 归结反演
● 基于规则的演绎系统
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第一章 绪论
2 人工智能研究的目标 近期目标:在近期,人工智能研究的任务
是利用冯.偌依曼型计算机模拟人类智力 行为,研制智能程序; 远期目标:远期是研制全新的计算机,即 智能计算机。
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第一章 绪论
3 人工智能研究途径
人工智能研究可以有三种途径进行:
符号主义:(思维理论)符号主义认为人类认知的基本元素 是符号,认知的过程就是符号处理的过程。(一阶谓词逻 辑)
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第二章 人工智能的数学基础
2 概率论
条件概率:设A,B是两个事件,P(B) 0 ,则称 P(A|B)P(AB)
P(B)
为在A事件已经发生的条件下B事件发生的概率。
全概率公式和Bayes公式的条件概率:设 A1,A2, ,An事件满 足:⑴ 两两互不相容,即当 i j 时,有 Ai Aj
⑵ P (A i)0(1in)

n
D Ai
则对任何事件有下式成立:
人工智能研究中的学派 人工智能研究的内容 ● 人工智能研究领域
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内容
第二章 人工智能的数学基础
● 命题逻辑和谓词逻辑 ● 概率论 ● 模糊理论
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内容
第三章 知识表示
● 知识与知识表示
● 对知识表示的要求
● 知识表示方法
一阶谓词逻辑
产生式规则
语义网络
框架
6
内容
第六章
不确定性推理
● 不确定性推理的基本概念 ● 确定因子法 ● 主观Bayes方法 ● 证据理论
● 可能性理论
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内容
第七章 专家系统
● 专家系统的基本概念 ● 专家系统分类 ● 专家系统的一般结构 ● 专家系统的建造与评价 ● 专家系统开发工具 ● 专家系统开发环境 ● 新一代专家系统的研究
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第一章 绪论
4 人工智能研究的内容
(1) 人工智能研究中的学派
逻辑学派:以麦卡锡和尼尔逊为代表的研究基于逻辑的 知识表示和推理机制。
认知学派:以纽厄尔和西蒙为代表的研究对人类认知功 能的模拟,试图找出产生智能行为的原理。
知识工程学派:以费根鲍姆为代表的研究知识在人类智 能中的作用和地位,提出了知识工程概念。
连 接 学 派 : 以 J.L.McClelland 和 J.D.Rumelhart 为 代 表 的 研 究神经网络。
分布式学派:以C.Hewitt为代表的研究智能系统中的知识 分布行为。
进化学派:R.A.Brook为代表。
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第一章 绪论
(2)人工智能研究的内容 ● 机器感知:所谓的机器感知就是使机器具有类似于人的 感知能力,其中以机器视觉与机器听觉为主。 ● 机器思维:机器思维是指对通过感知得到的外部信息及 机器内部的各种工作信息进行有目标的处理。 ● 机器学习:研究使机器具有获取新知识、学习新技巧, 并在实践中不断完善、改进的能力。 ● 机器行为:与人的行为相对应,机器行为主要是指计算 机的表达能力,即 “说”、“写”、“画”等。
● 几个著名的专家系统
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内容
第八章
机器学习
● 机器学习的概念 ● 学习系统模型 ● 机器学习分类 ● 机器学习研究历史 ● 机器学习的研究目标
● 几个著名的学习系统
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第一章 绪论
1 什么是人工智能? 人工智能是研究知的一门科学,即如 何表示知识,如何获取知识和如何利用 知识的科学。
连接主义:(阈值理论)连接主义认为人类认知的基本元素 是神经元本身。人类的认知过程就是大量的神经元的整体 活动。(研究方法:人工神经网络)
行为主义:(进化理论)由美国麻省理工学院的R.A.Brook教 授提出的。该理论认为人的本质能力是在动态环境中的行 走能力、对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生息的 能力,正是这些能力对智能的发展提供了基础,因此智能 是某种复杂系统所浮现的性质。
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