人工智能简介PPT
合集下载
人工智能ppt课件免费
人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
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 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
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。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
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 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
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。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
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
索菲亚机器人
索菲亚机器人是由汉森机器人 公司开发的一款人工智能机器 人，具有高度智能和自主性。
它能够进行语音识别、自然语 言处理、人脸识别等多项任务 ，并具备一定的自我学习和进 化能力。
索菲亚机器人在家庭、办公室 、商场等场景都有广泛的应用 ，成为人们生活中的得力助手 。
04
人工智能的挑战与未来发 展
它能够进行自然语言处理、语音识别、图像识别等多项任务，并具备一定的自我学 习和进化能力。
佳佳机器人在教育、医疗、娱乐等领域都有广泛的应用前景，为人们提供更加便捷 和高效的服务。
小度机器人
小度机器人是由可编辑公司开发 的一款人工智能机器人，集成了 可编辑在语音识别、自然语言处
理等领域的技术成果。
小度机器人可以进行语音交互、 智能问答、音乐播放等多种功能 ，为用户提供智能化的生活体验
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，能够进行模式识别、自然语言处理和专家系统 等。
人工智能的应用领域
01 医疗健康
AI在医疗领域的应用包括诊断疾病 、制定治疗方案等。
交通
AI在交通领域的应用包括自动驾驶 汽车、智能交通信号控制等。
03
02
金融
AI在金融领域的应用包括风险评估 、投资决策等。
人工智能
汇报人：可编辑
2023-12-22
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 人工智能机器人 • 人工智能的挑战与未来发展 • 人工智能对社会的影响
01
人工智能概述
定义与特点
定义
人工智能（AI）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，它是 计算机科学的一个分支，旨在生产出一种能以人类智能相似 的方式做出反应的智能机器。
人工智能概述ppt课件
人工智能概述ppt 课件
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。
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。
人工智能ppt课件
控制问题
随着超级智能的发展，人类可能面临失去对人工智能系统的控制的风险，一旦失去控制，人工智能系统可能会对人类社会造成巨大威胁。
05
CHAPTER
未来的人工智能发展
物联网技术为人工智能提供了丰富的数据来源，而人工智能则为物联网提供了智能化的解决方案。
未来AI与物联网的结合将更加紧密，实现各种设备的互联互通和智能化管理。
THANKS
感谢您的观看。
社会影响
02
人工智能正在改变我们的生活方式，从日常生活中的各种便利设施，如智能家居、智能交通，到更广泛的社会问题，如数据隐私和安全、人工智能的道德和伦理问题。
科技发展
03
人工智能的发展推动了其他领域的技术进步，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术的发展又进一步推动了人工智能的发展，形成了一个良性循环。
教育和培训
就业结构调整
人工智能算法的训练数据来源于人类社会，如果数据存在偏见或歧视，那么算法也可能会继承这些偏见和歧视，导致不公平的结果。
数据偏见
为了防止算法偏见和歧视，需要提高算法的透明度，让人们了解算法的工作原理和决策依据，以便及时发现和纠正偏见和歧视问题。
算法透明度
不可预测性
超级智能的人工智能系统可能具备高度自主性和学习能力，但其行为可能变得不可预测，甚至可能违反人类的价值观和伦理原则。
政策制定
政府需要制定相应的政策和法规，以规范AI的发展和应用。这包括数据隐私、AI的道德和伦理问题等。
教育
我们需要培养更多的AI人才，以适应这个快速发展的领域。同时，我们也需要提高公众对AI的认识和理解，以便更好地利用这项技术。
创新和应用
我们应该鼓励更多的创新和应用，以充分利用AI的潜力。同时，我们也需要关注AI的负面影响，并采取措施来减少这些影响。
随着超级智能的发展，人类可能面临失去对人工智能系统的控制的风险，一旦失去控制，人工智能系统可能会对人类社会造成巨大威胁。
05
CHAPTER
未来的人工智能发展
物联网技术为人工智能提供了丰富的数据来源，而人工智能则为物联网提供了智能化的解决方案。
未来AI与物联网的结合将更加紧密，实现各种设备的互联互通和智能化管理。
THANKS
感谢您的观看。
社会影响
02
人工智能正在改变我们的生活方式，从日常生活中的各种便利设施，如智能家居、智能交通，到更广泛的社会问题，如数据隐私和安全、人工智能的道德和伦理问题。
科技发展
03
人工智能的发展推动了其他领域的技术进步，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术的发展又进一步推动了人工智能的发展，形成了一个良性循环。
教育和培训
就业结构调整
人工智能算法的训练数据来源于人类社会，如果数据存在偏见或歧视，那么算法也可能会继承这些偏见和歧视，导致不公平的结果。
数据偏见
为了防止算法偏见和歧视，需要提高算法的透明度，让人们了解算法的工作原理和决策依据，以便及时发现和纠正偏见和歧视问题。
算法透明度
不可预测性
超级智能的人工智能系统可能具备高度自主性和学习能力，但其行为可能变得不可预测，甚至可能违反人类的价值观和伦理原则。
政策制定
政府需要制定相应的政策和法规，以规范AI的发展和应用。这包括数据隐私、AI的道德和伦理问题等。
教育
我们需要培养更多的AI人才，以适应这个快速发展的领域。同时，我们也需要提高公众对AI的认识和理解，以便更好地利用这项技术。
创新和应用
我们应该鼓励更多的创新和应用，以充分利用AI的潜力。同时，我们也需要关注AI的负面影响，并采取措施来减少这些影响。
(完整版)人工智能介绍PPT课件全
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
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？
人工智能技术简介ppt课件
“成功创造人工智能将是人类历史最大事件，若不懂如何 避开风险，这也将是最后的大事。”——霍金
2024/2/8
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
未来发展
人工智能的重新认识
实际上，人工智能将帮助我们更好地理解我们起 初所说的智能的意思。过去，我们可能会说只有 那种超级聪明的人工智能产品才能开车，或是在 “危险边缘”节目以及国际象棋大赛中战胜人类。 而一旦人工智能做到了那些事情，我们就会觉得 这些成就明显机械又刻板，并不能够被称为真正 意义上的智能。人工智能的每次成功，都是在重 新定义自己。
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
What’s the meaning?
The spirit is willing but the flesh is weak.
机器翻译：酒是好的，肉变质了。 实际意思：心有余而力不足。
实际应用
PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积， 价值超过1亿美元。
DENDRL系统的性能已超过一般专家的水Байду номын сангаас， 可供数百人在化学结构分析方面的使用。
MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗 方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对 患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提 供治疗方案已超过了这方面的专家。
➢集成发展期（1986-）
人工智能研究进入稳步增长的阶段，人工智能技术和方法 论的发展始终保持较高的速度，实用化进程也步入成熟阶 段。
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
人工智能介绍ppt课件
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。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
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
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。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
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
《人工智能介绍》PPT课件
前景展望
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能 将在未来发挥更加重要的作用。例如，在医疗领域，人 工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在 交通领域，自动驾驶技术将改变人们的出行方式；在金 融领域，智能投顾和风险管理将提高金融服务的效率和 质量。同时，人工智能的发展也将带来一些挑战和问题， 如数据安全、隐私保护、伦理道德等，需要我们在发展 过程中加以关注和解决。
第三次浪潮（21世纪初至今）
深度学习技术的突破，以及大数据、云计算等技术的支持， 使得人工智能在各个领域取得了显著成果。
技术原理及核心思想
技术原理
人工智能的技术原理主要包括感知、认知和行动三个层面。感知层面通过传感器等设备获取外部环境信息；认知 层面通过算法对获取的信息进行处理和分析，实现知识的表示、学习和推理；行动层面则根据认知结果做出相应 的决策或行为。
隐私权和商业利益的平衡 在AI应用中，隐私权与商业利益之间往往存在冲突，如何 平衡二者关系，确保个人隐私得到尊重和保护，是一个亟 待解决的问题。
算法偏见和歧视现象剖析
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见，导致AI算法在决策时也可能产生偏 见，如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现 象的出现。
2023
PART 06
人工智能伦理、法律与社 会影响
REPORTING
数据隐私保护问题探讨
数据收集和使用透明度不足
很多AI系统需要大量用户数据来训练和改进，但数据的收 集和使用过程往往缺乏透明度，容易引发隐私泄露问题。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据，如个人身份信息、健康 记录等，一旦数据泄露或被滥用，将对个人隐私造成严重 威胁。
人工智能PPT课件
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。
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。
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
人工智能介绍ppt课件
摘要生成
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
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
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
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
- 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)。
ANYmal 瑞士ANYbotics公司创造的一款自动四脚机器人，专 门为困难地形检查和执行任务所设计，它身上独特 的传感器可以让他扫描并绘制环境地形以此来避开 障碍物，并且它可以在雨雪天气、大风天气以及潮 湿的环境进行各种任务。而且他的腿部可以完全旋 转并且攀爬，在一些狭窄空间也能来去自如，另外 乘坐电梯这种事情对它来说也是轻而易举。
目标检测
关注图片中特定的目标。
图像分割
把图像分割成具有相似的颜色或纹理特性的若干子区域，并使它们对 应不同的物体或物体的不同部分的技术。
目标跟踪
视频中运动目标的跟踪。
图像检索
图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术。
图像增强
增强图像中的有用信息，改善图像的视觉效果。
风格化
将任意的图像转换为不同的画作风格.
稀疏编码
在大量的数据集中，选取很小 部分作为元素来重建新的数据。
深信度网络
深度信念网络是一个概率生成 模型
循环神经网络
以序列数据为输入，在序列的演进方向 进行递归且所有节点按链式连接的递归
神经网络
5Hale Waihona Puke AlphaGoAlphaGo是第一个击败 人类职业围棋选手、第 一个战胜围棋世界冠军 的人工智能机器人，其 主要工作原理是“深度 学习”。
文档分类
利用计算机系统对大量的文档按照一定的分类标准实 现自动归类。
自动文摘
利用计算机自动地从原始文献中提取文摘，文摘是全 面准确地反映某一文献中心内容地简单连贯的短文。
9
语音识别
嘿，Siri
小爱同学
10
计算机视觉
Computational Vision
计算机视觉
图像分类
将不同的图像，划分到不同的类别，实现最小的分类误差。
在这样五个限制条件下的人工智能，就是照章办事，不 需要任何的灵活性，显然这样的人工智能不是真正的人
工智能。
21
人工智障
22
Thanks
8
自然语言处理应用
机器翻译
利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自 然语言(目标语言)的过程。
信息检索
在一大堆非结构化的信息里面（通常是文本），找到 符合需求的信息。
文字识别
通过计算机系统对印刷体或手写体等文字进行自动识 别，将其转换为计算机可以出来的电子文本。
NLP
语音识别
将输入计算机的语音信号转换成书面语表示。
电商猜你喜欢和推荐引擎：基于协同过滤
根据浏览历史记录精准推荐，产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。
搜索引擎的搜索量和股价波动：基于预测模型
该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者 关注的程度。
20
人工智能发展限制
首先必须有丰富的数据或者丰富的知识，如果这两件东 西没有，或者很少，你不用来谈人工智能，因为你无法 实现无米之炊。人工智能唯一的两个资源，一个是数据， 一个是知识。其它还有确定性信息、完全信息、静态的、 单任务和有限领域。这五个条件里面任何一个条件不满 足，现在的人工智能做起来就会非常困难。
17
数据挖掘
Data mining
数据挖掘
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于 其中信息的过程。
数据预处理
数据挖掘需要涉及相对较大的数据量，需要对无效的数据进 行过滤。
数据挖掘
确定模型。
后处理
模型应用。
19
数据挖掘的应用
1 2
3
垃圾邮件的判别：基于分类模型
它的主要原理是，根据邮件正文中的单词，是否经常出现在垃圾邮 件中，进行判断。
语音分析
根据音位规则，从语音流中区分出一个 个独立的音素，再根据音位形态规则找 出音节及其对应的词素或词。
句法分析
对句子和短语的结构进行分析，目的是 要找出词、短语等的相互关系以及各自 在句中的作用。
语义分析
运用各种机器学习方法，学习与理解一 段文本所表示的语义内容。
语用分析
研究语言所存在的外界环境对语言使用 者所产生的影响。
三维重建
建立真实世界的三维模型。
12
计算机视觉应用领域
人脸识别
人脸识别是人工智能视觉与图像领域中最热门的 应用
视频/监控分析
对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速 检索、查询
自动驾驶
无人驾驶
AR、VR
增强现实、虚拟现实
13
计算机视觉
14
智能机器人
smart robot
智能机器人三要素
感觉要素
人工智能
Artificial Intelligence
什么是人工智能？
AI
人工智能是计算机科学的一个分支，缩写 为AI。它是研究、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。
Artificial
人工：即是人工制造。
Intelligence
智能：涉及到诸如意识、自 我、思维等等。
3
深度学习
Deep Learning
深度学习
深度学习是基于现有的数据进行学习 操作，是机器学习研究中的一个新的 领域，旨在于建立、模拟人脑进行分 析学习的神经网络，
它模仿人脑的机制来解释数据，例如 图像，声音和文本。
卷积神经网络
擅长处理图像特别是大图像的 相关机器学习问题。
自动编码器
自动编码器被用于降维或特征 学习。
2
算法（Algorithm）
人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成 的任务，其核心是算法。
算法是什么
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的 描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表 着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
算法是利用计算机解决问题的处理步骤，简而言 之，算法就是解决问题的步骤。
6
自然语言处理
natural language processing
自然语言处理
自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支 学科，研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人 类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替 人的部分脑力劳动。
用来认识周围环境状态。
运动要素
对外界做出反应性动作。
思考要素
根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。
16
智能机器人
Atlas 阿特拉斯 目前世界上最敏捷的机器人，它可以快速奔跑并且 保持平衡，最牛的技巧当属跳跃和后空翻。其身高 150厘米，重量仅有75公斤，由美国波士顿动力公司 于2016年设计创造，电力驱和液压驱动的它可以进 行高强度大重量的工作。