智能信息处置导论优质课件专业知识讲座
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智能科学导论上课PPT课件
5、人是怎样产生情绪、情感的？
（神经系统的心理过程） … 19 第19页/共88页
自然智能系统，指：自然进化所造就的智能系统。
人，地球上智能程度最高的自然智能系统； 动物，智能程度较高的自然智能系统； 植物，智能系统较低的自然智能系页
----智能等级和智能空间
30
第30页/共88页
如果还需要测试被测对象利用视频信号的感知能力和传递接受物体的行为能力， 即所谓的完全图灵测试，则计算机还应该具有如下能力：
⑤计算机视觉：可以感知物体。 ⑥机器人技术：可以操纵和移动物体。
31
第31页/共88页
类人行为方法
Turing测试
测试主持人
能分辨出来的概 率小于50%吗？
13
第13页/共88页
形象思维（直感思维）基于形象概念，根据感 性形象认识材料对客观现象进行处理的一种思 维方式。例如，图像、景物识别等。 ➢特点：依据直觉。
14
第14页/共88页
顿悟思维（灵感思维）：是一种显意识和潜意 识相互作用的思维方式。例如，因灵感而顿时 开窍。 特点
不定期的突发性。 独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
所表现出的综合能力。
18
第18页/共88页
----智能的现象 智能(自然智能)问题： 1、人是怎样思考问题的？
例如：树上还有几只鸟？（常识推理）
2、人是怎样横穿马路的？
（常识推理和逻辑问题的形象处理）
3、人是怎样识别景物的？
例如：小孩的妈妈是谁？（形象思维）
4、人是怎样实现感知、学习、思维等的？
（神经系统的心智活动）
16
第16页/共88页
④ 行为能力（表达能力）
含义：是人们对感知到的外界信息作出动作 反应的能力。 信息来源：由感知直接获得的外界信息经过 思维加工后的信息。 实现过程：通过脊髓来控制由语言、表情、 体姿等来实现 。
（神经系统的心理过程） … 19 第19页/共88页
自然智能系统，指：自然进化所造就的智能系统。
人，地球上智能程度最高的自然智能系统； 动物，智能程度较高的自然智能系统； 植物，智能系统较低的自然智能系页
----智能等级和智能空间
30
第30页/共88页
如果还需要测试被测对象利用视频信号的感知能力和传递接受物体的行为能力， 即所谓的完全图灵测试，则计算机还应该具有如下能力：
⑤计算机视觉：可以感知物体。 ⑥机器人技术：可以操纵和移动物体。
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类人行为方法
Turing测试
测试主持人
能分辨出来的概 率小于50%吗？
13
第13页/共88页
形象思维（直感思维）基于形象概念，根据感 性形象认识材料对客观现象进行处理的一种思 维方式。例如，图像、景物识别等。 ➢特点：依据直觉。
14
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顿悟思维（灵感思维）：是一种显意识和潜意 识相互作用的思维方式。例如，因灵感而顿时 开窍。 特点
不定期的突发性。 独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
所表现出的综合能力。
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----智能的现象 智能(自然智能)问题： 1、人是怎样思考问题的？
例如：树上还有几只鸟？（常识推理）
2、人是怎样横穿马路的？
（常识推理和逻辑问题的形象处理）
3、人是怎样识别景物的？
例如：小孩的妈妈是谁？（形象思维）
4、人是怎样实现感知、学习、思维等的？
（神经系统的心智活动）
16
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④ 行为能力（表达能力）
含义：是人们对感知到的外界信息作出动作 反应的能力。 信息来源：由感知直接获得的外界信息经过 思维加工后的信息。 实现过程：通过脊髓来控制由语言、表情、 体姿等来实现 。
人工智能导论课件第6章第1节
6.1.2 五个技能获取阶段
• 例如，你可能用VCR录制过电视节目。你学到了必要的步骤——我们可以从 VCR上的控件直观地得到这些步骤，也知道电视应当被设置到特定的频道，可 以执行和理解这些必需的步骤来录制电视节目（专有技术）。但是，这是很久 以前的事了。当人们有了DVD，系统已经改变了。因此，你可能不得不承认自 己已经失去了如何录制电视节目的专有技术。
6.1.1 在自己的领域里作为专家
• 人们会使用3种截然不同的方法： – （1）使用信息（收据上的号码、票据以及停车场里提供的信息）。通过这 种方法，人类并没有使用任何智能，就像可以借助汽车的导航系统到达目 的地一样，不需要对要去的地方有任何地理上的理解。 – （2）使用所提供的票据上的信息，以及有关汽车及其位置的某些模式的组 合。例如，票据上显示车停在7B区，同时你也记得这距离目前的位置不是 很远、车是亮黄色的，并且尺寸比较大。没有很多大型的黄车，这使得你 的汽车从其他的汽车中脱颖而出（见图6-5）。
6.1.2 五个技能获取阶段
• 伯克利的两位哲学家兄弟胡伯特·德雷福斯和斯图尔特·德雷福斯提出了这样一 条评判想法：在机器上，人们很难解释或发展人类的“专有技术”。虽然我们 知道如何骑自行车、如何开车，以及许多其他基本的事情（如走路、说话等）， 但是在解释如何实现这些动作时，我们的表现会大打折扣。德雷福斯兄弟将 “知道什么事”与“知道如何做”区分开来。知道什么事指的是事实知识，例 如遵循一套说明或步骤，但是这不等同于“知道如何做”。获得“专有技术” 后，这就变成了隐藏在潜意识中的东西。我们需要通过实践来弥补记忆的不足。
• 阶段2：熟手开始从经验中学到更多的知识，并能够使用上下文线索。例如， 当学习用咖啡机制作咖啡时，我们遵循说明书的规则，但是也用嗅觉来告诉自 己咖啡何时准备好了。换句话说，在任务环境中，我们可以通过所感知到的线 索来学习。
走进人工智能中小学人工智能讲座PPT课件
可选取的动作 （ action ）
可以和决策主体 进行交互 的环 境 （ environment ）
令在行动中 学习
小结
人工智能这一新兴科技正 在改变我们的世界并影响 着我们的生活,但这仅仅 只是个开始,人工智能过 去的发展为我们展现了一 个令人激动的前景,这个 更美好的时代需要我们共 同努力去创造。
人工智能的出现及发展
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。
何为人工智能？
通俗的说法
人工的方法在机器（计算机） 上实现的智能
人工智能（Artificial intelligence，AI）
它是研究、开发用于模拟、延 伸和扩展人的智能的理论。
“智能+”未来 | 人工智能的出现及发展 | 人工智能的应用 | 机器学习的方法
人工智能的出现及发展
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。它 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论。
2
2、自 动 找 到 视 频 中 异常的行为，并及 时发出带有具体地 点方位信息的警
3
3、自 动 判 断 人 群 的 密度和人流的方向， 提前发现过密人群 带来的潜在危险， 帮助工作人员引导 和管理人流。
人工智能的应用
医 疗为 解 决 “ 看 病 难 " 的 何 题 提 供 了 新 的 思 路 。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人 的智能的理论。它是研究、开发用于模拟、 延伸和扩展人的智能的理论。它是研究、 开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理 论。
智能信息处理导论PPT第10章_信息融合
适应信号处理、多抽样信号处理等； 统计学：随机过程、统计信号检测与估计理论； 系统与控制； 人工智能和专家系统。
10.2.2 多源信息融合算法概述
在信息融合领域使用的主要数学工具或方法有概率论、 推理网络、模糊理论和神经网络等，其中使用较多的 是概率论、模糊理论、推理网络。当然，除了这几种 常有的方法之外，还有其他很多解决途径。
概率论 推理网络 模糊理论 神经网络
10.3 贝叶斯信息融合方法
10.3.1 贝叶斯统计理论概述
10.3.2 基于贝叶斯统计理论的信息融合
10.3.1 贝叶斯统计理论概述
Bayes统计学派和古典统计学派的基本观点是对立的， 它对古典统计学派的批判有如下几点：
（1）古典统计仅能估计两个假设，即假设 H 0 和与其相对的备选假设 H1 。
10.5.1 Dempster-Shafer证据理论概述
定义 3 命题的似然函数 Pl：
Pl： 2 [0,1]
Pl A 1 Bel(A)，对所有的 A
Pl 函数也称为上限函数或不可驳斥函数，表示对 A 非假设的信任程度，即表示对 A 似 乎可能成立的不确定性度量。
容易证明，信任函数和似然函数有如下关系：
Bayes融合识别算法的主要步骤为：
（1）将每个传感器关于目标的观测转化为目标属性的分类与说明 D1,D2 , ,Dm 。
（2）计算每个传感器关于目标属性说明或判定的不确定性，即 P(Dj | Oi ), j 1,2,
,m;i 1,2, ,n 。
（3）计算目标属性的融合概率：
P(Oi | D1,D2 , ,Dm )
（2）古典统计将参数 看作一个固定的数值，只知道它属于参数空间，在抽样之前， 对它一无所知，不考虑 的先验信息，这对于先验信息确实存在的情形是十分可惜的。
10.2.2 多源信息融合算法概述
在信息融合领域使用的主要数学工具或方法有概率论、 推理网络、模糊理论和神经网络等，其中使用较多的 是概率论、模糊理论、推理网络。当然，除了这几种 常有的方法之外，还有其他很多解决途径。
概率论 推理网络 模糊理论 神经网络
10.3 贝叶斯信息融合方法
10.3.1 贝叶斯统计理论概述
10.3.2 基于贝叶斯统计理论的信息融合
10.3.1 贝叶斯统计理论概述
Bayes统计学派和古典统计学派的基本观点是对立的， 它对古典统计学派的批判有如下几点：
（1）古典统计仅能估计两个假设，即假设 H 0 和与其相对的备选假设 H1 。
10.5.1 Dempster-Shafer证据理论概述
定义 3 命题的似然函数 Pl：
Pl： 2 [0,1]
Pl A 1 Bel(A)，对所有的 A
Pl 函数也称为上限函数或不可驳斥函数，表示对 A 非假设的信任程度，即表示对 A 似 乎可能成立的不确定性度量。
容易证明，信任函数和似然函数有如下关系：
Bayes融合识别算法的主要步骤为：
（1）将每个传感器关于目标的观测转化为目标属性的分类与说明 D1,D2 , ,Dm 。
（2）计算每个传感器关于目标属性说明或判定的不确定性，即 P(Dj | Oi ), j 1,2,
,m;i 1,2, ,n 。
（3）计算目标属性的融合概率：
P(Oi | D1,D2 , ,Dm )
（2）古典统计将参数 看作一个固定的数值，只知道它属于参数空间，在抽样之前， 对它一无所知，不考虑 的先验信息，这对于先验信息确实存在的情形是十分可惜的。
人工智能导论全套课件
计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展，计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来，计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性，同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策，以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用，知识产权保护是一个重要问题，需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展，跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式，构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差，反向调整每个神经元的权重， 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等，提供 了丰富的深度学习算法和工具，方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等，用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略，适用于机器 人控制、游戏等领域。
人工智能导论教学课件U5
2.不确定性的表示在确定一种量度方法及其范围时，应注意以下几点：
(1)证据不确定性的表示
证据不确定性的表示通常为一个数值，用以表示相应证据的不确定性
程度。对于由观测所得的初始证据，其值一般由用户或专家给出而对
于用前面推理所得结论作为当前推理的证据，其值则是由推理中的不
确定性传递算法得到。
(2)知识不确定性的表示
上式中,P(Bi)是事件Bi的先验概率,先验概率是在不考虑任何证据的情
况下专家凭经验给出的.P(A|Bi)是在事件Bi发生条件下事件A的条件
概率,P(Bi|A)是事件A发生条件下Bi的条件概率.贝叶斯公式的意义在
于将P(Bi|A)的概率计算转化为对P(A|Bi)和P(Bi)的计算。
不确定性的传递算法
4.你对于人工智能的应用有哪些看法？
算法和结论不确定性的更新或合成算法。
假设以CF(E)表示证据E的不确定性程度，而以CF(H，E)表示知识规则
E→H的不确定性程度，则要解决的问题即是：
(1)不确定性传递问题
(2)证据不确定性的合成问题
不确定性推理方法分类
由于客观世界的复杂性和人类对客观世界认知的不完备性，不确定
性存在于世界的各个领域，成为人类生活中不可回避的问题，对不
不确定性推理
不确定性推理概述
不确定性及其类型
为了解决实际问题，必须对不确定性知识的表示、推理过程等进行
研究，这就是不确定性推理方法。
目前，不确定性方法可以分为两大类，一类称为模型方法，另一类
称为控制方法。
不确定性推理要解决的基本问题
1.不确定性的量度
在确定一种量度方法及其范围时，应注意以下几点：
识框架为Θ={A,B}，基于防空雷达观测到的目标特征为E。
(1)证据不确定性的表示
证据不确定性的表示通常为一个数值，用以表示相应证据的不确定性
程度。对于由观测所得的初始证据，其值一般由用户或专家给出而对
于用前面推理所得结论作为当前推理的证据，其值则是由推理中的不
确定性传递算法得到。
(2)知识不确定性的表示
上式中,P(Bi)是事件Bi的先验概率,先验概率是在不考虑任何证据的情
况下专家凭经验给出的.P(A|Bi)是在事件Bi发生条件下事件A的条件
概率,P(Bi|A)是事件A发生条件下Bi的条件概率.贝叶斯公式的意义在
于将P(Bi|A)的概率计算转化为对P(A|Bi)和P(Bi)的计算。
不确定性的传递算法
4.你对于人工智能的应用有哪些看法？
算法和结论不确定性的更新或合成算法。
假设以CF(E)表示证据E的不确定性程度，而以CF(H，E)表示知识规则
E→H的不确定性程度，则要解决的问题即是：
(1)不确定性传递问题
(2)证据不确定性的合成问题
不确定性推理方法分类
由于客观世界的复杂性和人类对客观世界认知的不完备性，不确定
性存在于世界的各个领域，成为人类生活中不可回避的问题，对不
不确定性推理
不确定性推理概述
不确定性及其类型
为了解决实际问题，必须对不确定性知识的表示、推理过程等进行
研究，这就是不确定性推理方法。
目前，不确定性方法可以分为两大类，一类称为模型方法，另一类
称为控制方法。
不确定性推理要解决的基本问题
1.不确定性的量度
在确定一种量度方法及其范围时，应注意以下几点：
识框架为Θ={A,B}，基于防空雷达观测到的目标特征为E。
《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
《人工智能导论》课件
深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
强化学习在决策优化、游戏等领域的应用 将更加广泛，实现更高效的学习和决策。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及，边缘计算将与人 工智能结合，实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安 全问题将更加受到关注，需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用，它能够识别和理解人类语音，并 作出相应的回应。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用，可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用，它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如，工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用，提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用，它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境，并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响，导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失，需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全，需要加强监管和法律约束 。
智能计算导论课件 第一讲(计算智能导论)
人工智能的萌芽（56年以前）
人工智能的诞生（56-61年）
人工智能的发展（61年后）
人工智能的萌芽阶段
亚里斯多德(Aristotle 384-322 BC)，主要贡献为形而上 学(metaphysics)和逻辑学两方面的思想。 亚氏在逻辑主要成就包括主谓命題(statement in subject-predicate form)及关于此类命題的逻辑推理方 法，特別是三段论证(syllogism)。
Turing图灵与人工智能
1950年，图灵来到曼彻斯特大学任教，并被指定 为该大学自动计算机项目的负责人。就在这年10 月， 他的又一篇划时代论文《计算机与智能》 发 表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》
Can a machine think？
图灵试验
试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智 能。图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控 制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个是 机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是 人还是机器。 图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好 地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不 是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。” 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没 有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如 果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难 的事情。
“深蓝”的技术指标： 32个CPU 每个CPU有16个协处理器 每个CPU有256M内存 每个CPU的处理速度为200万步/秒 每秒行棋速度：卡斯帕罗夫2步，“深蓝”2亿步。
人工智能（AI）伴随着电脑诞生，在风风雨雨 中走过了半个多世纪的艰难历程，已但经是枝繁叶 茂、郁郁葱葱！
人工智能导论课件
04
计算机视觉
VS
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它利用计算机和算法来模拟人类视觉系统的功能，实现对图像和视频的感知、理解和分析。
详细描述
计算机视觉在人工智能领域中扮演着至关重要的角色，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是实现自动化和智能化的一项关键技术。计算机视觉的应用范围非常广泛，包括但不限于工业自动化、安全监控、医疗诊断、智能交通、农业智能化等。
就业变革
人工智能技术的应用可能引发隐私保护问题，需要加强法律法规的制定和执行，保护个人隐私和数据安全。
隐私问题
人工智能技术的普及和应用可能加剧社会不公和贫富差距，需要关注弱势群体的利益和ANKS
感谢观看
在监督学习中，我们为机器提供了一组带有标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来预测新数据的标签。例如，在图像分类任务中，我们提供了一组带有标签的图像，让机器学习如何将新图像分类到相应的类别中。
在无监督学习中，我们只提供一组未带标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来发现隐藏的模式或结构。例如，在聚类任务中，我们提供了一组数据点，让机器将这些数据点自动分成几个不同的组或簇。
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。在半监督学习中，我们提供了一部分带有标签的训练数据和另一部分未带标签的训练数据，让机器结合两者来提高学习性能。
强化学习与监督学习和无监督学习不同，它关注的是如何基于环境的反馈来选择或优化行为的问题。在强化学习中，智能体通过与环境交互并从中获得奖励或惩罚信号来学习如何做出最优决策。
详细描述
总结词
语音识别和自然语言生成是自然语言处理的两个重要方面，前者是将语音转换为文本，后者是将文本转换为语音。
详细描述
语音识别是自然语言处理的一个重要方面，它是指将人类语音转换为文本的过程。通过语音识别技术，计算机可以自动地识别和转写人类的语音，从而实现语音到文本的转换。自然语言生成则是将文本转换为人类语音的过程，它使得计算机能够以人类可理解的方式生成语音输出。
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。
第1章 智能信息处理导论
模糊系统和进化计算结合；神经网络与近代信号处理方法 小波、分形结合；专家系统与模糊逻辑、神经网络的结 合，以便有效地模拟人脑的思维机制，使人工智能导向生 物智能。
21 20
1.3 研究内容
图像处理，如实现医学图像(CT图像、超声图像等)的图像分割、三维 重建、诊断分类建模、辅助诊断等；如对卫星和航拍的遥感图像进行 纹理分析和建模，用于军事、自然灾害预报、资源勘探等； 计算智能(人工神经网络、遗传算法等)、人工智能 数据挖掘，综合运用人工智能、计算智能、数理统计等技术从大量数 据中挖掘有价值和隐含的知识，如聚类分析； 数据融合，利用不同信息源数据的互补性和冗余性提供信息处理的精 确性，如目标识别； 数据可视化，将数据转换为图像显示出来； 。。。
20 19
模糊理论是能够处理信息不确定性的方法。它模仿人脑
的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或 不能确定的描述系统，以及非线性的控制对象，应用模 糊集合和模糊规则进行推理，解决难于处理的模糊信息 问题。
综上，基于人工神经网络、进化计算和模糊理论的现代
智能信息处理方法，借鉴生物智能的研究成果，运用现 代计算方法，能实现自适应、并行、高度非线性的智能 信息处理系统。
个扮演猎物的角色，猎手对猎物进行跟踪和捕捉。(机器 人的控制系统采用基于神经网络的控制结构，机器人之间 的竞争进化采用基于复数的遗传算法实现)
7
五、课程设置
理论课16学时，考核方式：闭卷考试；
实验课16学时，实验报告； 成绩：平时、考试、实验。 书籍
《智能信息处理与应用》 2010年电子工业出版社 李明 《智能信息处理技术基础》2008年天津大学出版社 张炳达 《智能信息处理技术》2003年高等教育出版社，王耀南 《智能信息处理》2012年国防工业出版社，熊和金等编著
人工智能导论分析课件
通过NLP技术对文本进行情感倾向性分析，判断文本所表达的情感是积极还是消极，应用于舆情监控、产品评价等领域。
智能客服
利用NLP技术实现智能问答、自动回复等功能，提高客户服务的质量和效率。
04
计算机视觉
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的科学。它通过图像处理、图像识别、图像理解等技术，使计算机具备了像人一样观察、理解和分析图像的能力。
特征提取是从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，这些特征可以用于后续的识别和分类。
特征提取
分类器设计是指根据提取出的特征，设计出能够自动识别和分类的算法。常见的分类器有支持向量机、神经网络等。
分类器设计
三维重建是指通过多幅图像或视频，重建出三维场景或物体的几何形状和纹理信息。
三维重建
深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在计算机视觉领域取得了很大的成功。深度学习通过构建深度神经网络，自动学习图像中的特征表示，提高了分类和识别的准确率。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示、推理等技术在企业、医疗等领域得到广泛应用。
智能制造
智慧医疗
智慧金融
智慧教育
01
02
03
04
实现自动化生产线、智能物流等，提高生产效率和产品质量。
辅助医生诊断疾病、预测病情发展，提高医疗服务的准确性和效率。
实现智能投顾、风险评估、反欺诈等，提升金融服务的智能化水平。
总结词
深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型进行学习和预测。深度学习的基本原理是通过构建多层次的神经网络结构，将输入数据逐步抽象和转化，最终实现复杂的数据分类和识别任务。
详细描述
深度学习基于神经网络模型，通过模拟人脑神经元的连接方式进行信息处理。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并输出处理结果。深度学习的关键在于构建多层神经网络结构，每一层神经元将前一层的输出作为输入，并输出到下一层。通过逐层传递和转化，深度学习能够自动提取数据的特征并进行分类或识别。训练过程中，通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，以最小化预测误差。
智能客服
利用NLP技术实现智能问答、自动回复等功能，提高客户服务的质量和效率。
04
计算机视觉
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的科学。它通过图像处理、图像识别、图像理解等技术，使计算机具备了像人一样观察、理解和分析图像的能力。
特征提取是从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，这些特征可以用于后续的识别和分类。
特征提取
分类器设计是指根据提取出的特征，设计出能够自动识别和分类的算法。常见的分类器有支持向量机、神经网络等。
分类器设计
三维重建是指通过多幅图像或视频，重建出三维场景或物体的几何形状和纹理信息。
三维重建
深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在计算机视觉领域取得了很大的成功。深度学习通过构建深度神经网络，自动学习图像中的特征表示，提高了分类和识别的准确率。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示、推理等技术在企业、医疗等领域得到广泛应用。
智能制造
智慧医疗
智慧金融
智慧教育
01
02
03
04
实现自动化生产线、智能物流等，提高生产效率和产品质量。
辅助医生诊断疾病、预测病情发展，提高医疗服务的准确性和效率。
实现智能投顾、风险评估、反欺诈等，提升金融服务的智能化水平。
总结词
深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型进行学习和预测。深度学习的基本原理是通过构建多层次的神经网络结构，将输入数据逐步抽象和转化，最终实现复杂的数据分类和识别任务。
详细描述
深度学习基于神经网络模型，通过模拟人脑神经元的连接方式进行信息处理。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并输出处理结果。深度学习的关键在于构建多层神经网络结构，每一层神经元将前一层的输出作为输入，并输出到下一层。通过逐层传递和转化，深度学习能够自动提取数据的特征并进行分类或识别。训练过程中，通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，以最小化预测误差。
智能信息处理技术导论
智能信息处理技术导论在当今数字化、信息化的时代，智能信息处理技术如同一场无声的革命，悄然改变着我们的生活和社会的运行方式。
它就像一位智慧的精灵，在海量的数据海洋中穿梭，迅速而精准地提取出有价值的信息，并将其转化为我们能够理解和利用的知识。
那究竟什么是智能信息处理技术呢？简单来说，它是一种能够让计算机像人类一样对信息进行感知、理解、分析和处理的技术手段。
它不仅仅是简单的数据计算和存储，更是涉及到对复杂信息的深度挖掘和智能应用。
想象一下，当你在网上购物时，系统能够根据你的浏览历史和购买记录，为你推荐符合你喜好和需求的商品；当你使用搜索引擎时，它能迅速理解你的问题，并给出最相关、最准确的答案；当医生面对海量的病历数据时，智能信息处理技术能够帮助他们快速诊断病情、制定治疗方案。
这些都是智能信息处理技术在我们日常生活中的实际应用。
智能信息处理技术的实现离不开多种关键技术的支持。
首先要提到的就是数据采集技术。
就如同建造高楼大厦需要坚实的地基一样，丰富而准确的数据是智能信息处理的基础。
通过传感器、网络爬虫、数据接口等多种方式，我们能够从各种各样的来源获取大量的数据，包括文本、图像、音频、视频等等。
有了数据之后，数据预处理技术就派上了用场。
原始数据往往是杂乱无章、充满噪声和错误的。
数据清洗、数据转换、数据集成等操作能够将这些数据变得规整、干净，为后续的处理做好准备。
接下来是特征提取与选择技术。
这就好比从一堆杂物中挑选出最有价值的宝贝。
通过提取数据中的关键特征，我们可以降低数据的维度，减少计算量，同时提高处理的效率和准确性。
在信息处理的过程中，模式识别技术发挥着重要作用。
它能够让计算机识别出数据中的各种模式和规律，比如图像中的物体、语音中的语言模式等等。
机器学习技术则是智能信息处理的核心之一。
通过让计算机从大量的数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测和分类。
智能信息处理技术在众多领域都取得了显著的成果。
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1.1 智能信息处理概念
1、信息处理：
数 信息 据 源 抽取
信息 传输
信息 处理
知识 应用
随着人类认识世界过程的深入，人类的知识也在不断丰富和更新， 出现不完全、不可靠和不确定的特性，传统技术无法满足信息处理 的需求。
智能信息改变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识
和信息的过程和方法，就是利用对不精确性、不确定性的容忍来达
到问题的可处理和鲁棒性。
9
本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。文档如有不
不确定性：真当之实处性，不请能联完系本全人肯或定网，站而删除只。能对其为真的可 能性给出某种估计，“如果头疼发烧，则大概患了感冒”
二、开设智能信息处理课程的必要性：
(1) 国家信息化发展的需要：国家《2006—2020年国家信息化发展战 略》规划中指出，信息化是充分利用信息技术，开发利用信息资源， 促进信息交流和共享，提高经济增长质量，推动经济社会发展转型的 历史进程。
(2) 信息学科理论发展的需要：计算机处理的知识显现出不确定、不完 全、不精确的特性，传统信息处理技术无法满足信息处理的需要。
于图像的人机交互、多媒体信息的编码与理解、大规模高维数据可视化等。 大连理工：互联网科学、智能计算、搜索引擎、数据挖掘、优化算法、机器
学习。
4
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四、研究内容 当之处，请联系本人或网站删除。 智能信息处理方法 不确定性信息处理（模糊集与粗糙集理论）、 人工神经网络、进化计算（遗传算法）、 群体智能（蚁群算法、粒子群算法）、 人工免疫、量子算法、 数据挖掘（分类、聚类分析）、 混沌信息处理、分形信息处理、 信息融合技术； 智能信息处理技术的应用
出现只有一个真实目标却检测到多个目标点迹的情形，即 目标冗余。目标冗余处理可以准确提取目标数目和目标位 置，是目标识别的关键技术之一。(模糊聚类分析) 手写文字识别 (粗糙集理论) 仿真试验：两个移动机器人，一个扮演猎手的角色，另一 个扮演猎物的角色，猎手对猎物进行跟踪和捕捉。(机器 人的控制系统采用基于神经网络的控制结构，机器人之间 的竞争进化采用基于复数的遗传算法实现)
特点： 海量的； 类型繁多(异构的，不同形式，如文本、图像、视频等)； 用途多样(渗透到多领域，金融、食品、医疗、交通、军事等); 快速获得(实时信息多).
价值： 数据处理； 统计和分析； 数据挖掘：关联规则分析、分类、聚类； 对未来趋势与模式的可预测分析：模型预测、机器学习等。
应用： 淘宝用户行为分析——推荐商品；移动互联网分析上网记录——热门
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• 随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经累积到了一个开始引 发变革的程度。
• 移动互联(微博)、社交网络(facebook)、电子商务(淘宝)、物联网、车 联网、GPS等极大的拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速 膨胀变大。————大数据
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第1章 概述
智能信息处理概念 智能信息处理的产生与发展 研究内容 本课程讲述的主要技术 展望
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话题；
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课程说明 当之处，请联系本人或网站删除。
一、智能信息处理
智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性 学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技 术。
智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与 应用研究等多个层次。
理联合实验室、成都信息工程大学智能信息处理实验室。
主要研究方向 复旦大学：知识科学、文本处理、算法分析、语义网、认知科学、网格计算、
量子计算、图像识别、机器学习； 南开大学：图像/视频处理、音频/语音信息处理、信息检索、计算语言学
（自然语言处理）； 中科院：知识网格、智能科学、大规模知识处理、自然语言理解和翻译、基
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五、课程设置 当之处，请联系本人或网站删除。
理论课16学时，考核方式：闭卷考试；
实验课16学时，实验报告；
成绩：平时、考试、实验。 书籍 《智能信息处理与应用》 2010年电子工业出版社 李明 《智能信息处理技术基础》2008年天津大学出版社 张炳达 《智能信息处理技术》2003年高等教育出版社，王耀南 《智能信息处理》2012年国防工业出版社，熊和金等编著 《智能信息处理导论》 2013年清华大学出版社 孙红主编 《智能信息处理方法导论》 2004年机械工业出版社 高隽编著
(3) 培养高素质信息处理人才的需要
3
本三文、档国所内提主供要的科信研息机仅构当供之参处考，之请用联，系不能本作人为或科网学站依删据除，。请勿模仿。文档如有不
吉林大学智能信息处理、知识工程、计算智能； 中国科学院智能信息处理重点实验室、复旦大学上海市智能信息处理重点实验
室、南开大学智能信息处理实验室、大连理工大学智能信息处理实验室； 西南交通大学智能信息处理实验室、中国矿业大学---中国科学院智能信息处
智能通信、机器人、模式识别、图像处理、工业控制、聚类 分析、计算机视觉、目标识别、智能交通、智能医疗等
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实例
当之处，请联系本人或网站删除。
高速公路限速控制器 (神经网络——RBF神经网络) 雷达天线对复杂背景下的雷达目标进行扫描搜索时，可能
1、信息处理：
数 信息 据 源 抽取
信息 传输
信息 处理
知识 应用
随着人类认识世界过程的深入，人类的知识也在不断丰富和更新， 出现不完全、不可靠和不确定的特性，传统技术无法满足信息处理 的需求。
智能信息改变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识
和信息的过程和方法，就是利用对不精确性、不确定性的容忍来达
到问题的可处理和鲁棒性。
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不确定性：真当之实处性，不请能联完系本全人肯或定网，站而删除只。能对其为真的可 能性给出某种估计，“如果头疼发烧，则大概患了感冒”
二、开设智能信息处理课程的必要性：
(1) 国家信息化发展的需要：国家《2006—2020年国家信息化发展战 略》规划中指出，信息化是充分利用信息技术，开发利用信息资源， 促进信息交流和共享，提高经济增长质量，推动经济社会发展转型的 历史进程。
(2) 信息学科理论发展的需要：计算机处理的知识显现出不确定、不完 全、不精确的特性，传统信息处理技术无法满足信息处理的需要。
于图像的人机交互、多媒体信息的编码与理解、大规模高维数据可视化等。 大连理工：互联网科学、智能计算、搜索引擎、数据挖掘、优化算法、机器
学习。
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四、研究内容 当之处，请联系本人或网站删除。 智能信息处理方法 不确定性信息处理（模糊集与粗糙集理论）、 人工神经网络、进化计算（遗传算法）、 群体智能（蚁群算法、粒子群算法）、 人工免疫、量子算法、 数据挖掘（分类、聚类分析）、 混沌信息处理、分形信息处理、 信息融合技术； 智能信息处理技术的应用
出现只有一个真实目标却检测到多个目标点迹的情形，即 目标冗余。目标冗余处理可以准确提取目标数目和目标位 置，是目标识别的关键技术之一。(模糊聚类分析) 手写文字识别 (粗糙集理论) 仿真试验：两个移动机器人，一个扮演猎手的角色，另一 个扮演猎物的角色，猎手对猎物进行跟踪和捕捉。(机器 人的控制系统采用基于神经网络的控制结构，机器人之间 的竞争进化采用基于复数的遗传算法实现)
特点： 海量的； 类型繁多(异构的，不同形式，如文本、图像、视频等)； 用途多样(渗透到多领域，金融、食品、医疗、交通、军事等); 快速获得(实时信息多).
价值： 数据处理； 统计和分析； 数据挖掘：关联规则分析、分类、聚类； 对未来趋势与模式的可预测分析：模型预测、机器学习等。
应用： 淘宝用户行为分析——推荐商品；移动互联网分析上网记录——热门
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• 随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经累积到了一个开始引 发变革的程度。
• 移动互联(微博)、社交网络(facebook)、电子商务(淘宝)、物联网、车 联网、GPS等极大的拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速 膨胀变大。————大数据
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本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。文档如有不 当之处，请联系本人或网站删除。
第1章 概述
智能信息处理概念 智能信息处理的产生与发展 研究内容 本课程讲述的主要技术 展望
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话题；
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一、智能信息处理
智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性 学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技 术。
智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与 应用研究等多个层次。
理联合实验室、成都信息工程大学智能信息处理实验室。
主要研究方向 复旦大学：知识科学、文本处理、算法分析、语义网、认知科学、网格计算、
量子计算、图像识别、机器学习； 南开大学：图像/视频处理、音频/语音信息处理、信息检索、计算语言学
（自然语言处理）； 中科院：知识网格、智能科学、大规模知识处理、自然语言理解和翻译、基
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理论课16学时，考核方式：闭卷考试；
实验课16学时，实验报告；
成绩：平时、考试、实验。 书籍 《智能信息处理与应用》 2010年电子工业出版社 李明 《智能信息处理技术基础》2008年天津大学出版社 张炳达 《智能信息处理技术》2003年高等教育出版社，王耀南 《智能信息处理》2012年国防工业出版社，熊和金等编著 《智能信息处理导论》 2013年清华大学出版社 孙红主编 《智能信息处理方法导论》 2004年机械工业出版社 高隽编著
(3) 培养高素质信息处理人才的需要
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本三文、档国所内提主供要的科信研息机仅构当供之参处考，之请用联，系不能本作人为或科网学站依删据除，。请勿模仿。文档如有不
吉林大学智能信息处理、知识工程、计算智能； 中国科学院智能信息处理重点实验室、复旦大学上海市智能信息处理重点实验
室、南开大学智能信息处理实验室、大连理工大学智能信息处理实验室； 西南交通大学智能信息处理实验室、中国矿业大学---中国科学院智能信息处
智能通信、机器人、模式识别、图像处理、工业控制、聚类 分析、计算机视觉、目标识别、智能交通、智能医疗等
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高速公路限速控制器 (神经网络——RBF神经网络) 雷达天线对复杂背景下的雷达目标进行扫描搜索时，可能