1.1初探人工智能-粤高教版九年级信息技术下册PPT课件

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人工智能课件(PPT 85页)

第一章概述
• 1.1 什么是人工智能？人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动，如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划和编程，甚至驾车骑车等，都需要智能。如果机器能够完成这些任务的一部分，那么就可以认为机器已经具有某种程度的“人工智能”。
什么是人工智能？
• 从思维基础上讲，它是人们长期以来探索研制能够进行计算、推理和其它思维活动的智能机器的必然结果；从理论基础上讲，它是信息论、控制论、系统工程论、计算机科学、心理学、神经学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗透的结果；从物质和技术基础上讲，它是电子计算机和电子技术得到广泛应用的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人的思维过程的话，那么联结主义则试图从微观上解决人类的认知功能，以探索认知过程的微观结构。联结主义从人脑模式出发，建议在网络层次上模拟人的认知过程。所以，联结主义本质上是用人脑的并行分布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义（Logicis）、心理学派（ Psychlogism）或计算机学派（Computerism）。该学派认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展，到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代表的成果为启发式程序LT（逻辑理论家），人们使用它证明了38个数学定理，从而表明了人类可利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能？
• 1983年 Elaine Rich “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推
理、规划、设计、思考、学习等思维活动，解决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson

走进人工智能PPT课件

5、人是怎样产生情绪、情感的？（神经系统的心理过程）
…
定义智能的困难
从结构上，人脑有1011-12 量级的神经元，广泛分布并行的巨复杂系统
从功能上，人脑具有记忆、思维、观察、分析等能力
3
有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识
1.1.1 何谓智能
2.智能的不同观点和层次结构
认识智能的不同观点思维理论：智能来源于思维活动，智能的核心是思维，人的一切知识都是
2008年11月16日，在中国科协成立50周年的新闻发布会上，经2000多万公众网上投票，评出的10项引领未来的科学技术如下：
1．基因修饰技术
2．未来家庭机器人 3．新型电池 4．人工智能技术 5．超高速交通工具
6．干细胞技术
7．光电信息技术
8．可服用诊疗芯片
9．感冒疫苗
13
10．无线能量传输技术
无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构造智
能机器
需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究
18
第1章人工智能概述
1.1 AI的基本概念
1.2 AI研究的基本内容
1.3 AI的历史回顾
孕育期（1956年以前）
形成期（1956----1970年）
知识应用期（1970---- 20世纪80年代末）
亚里斯多德（公元前384——322）：古希腊伟大的哲学家和思想家，创立
了演绎法。
莱布尼茨(1646——1716)：德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化，奠定了
数理逻辑的基础
图灵(1912——1954)：英国数学家，1936年创立了自动机理论，自动机理论
亦称图灵机，是一个理论计算机模型。
莫克利(1907——1980)：美国数学家、电子数字计算机的先驱，他与埃克

(2024年)(完整版)人工智能介绍课件

多层感知器（MLP）
由多个神经元组成的多层网络，具有强大的分类和回归能力。
2024/3/26
12
卷积神经网络（CNN）
01
02
03
卷积层
通过卷积核提取输入数据的局部特征，实现参数共享和稀疏连接。
2024/3/26
池化层
降低数据维度，提高模型泛化能力，如最大池化、平均池化等。
全连接层
将卷积层和池化层提取的特征进行整合，输出最终结果。
13
循环神经网络（RNN）
01
循环神经单元
具有记忆功能，能够处理序列数据，如LSTM、GRU等。
02
时间步
将序列数据按照时间顺序输入到循环神经单元中，实现信息的传递和积累。
03
序列到序列（ Seq2Seq）
由编码器和解码器组成的模型结构，实现输入序列到输出序列的映射。
2024/3/26
14
深度确定性策略梯度（ Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG ）
10
2024/3/26
03
CATALOGUE
深度学习技术与应用
11
神经网络模型
神经元模型
模拟生物神经元结构和功能，实现输入到输出的非线性映射。
激活函数
引入非线性因素，提高神经网络的表达能力，如ReLU、Sigmoid等。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发展和大数据时代的到来，机器学习、深度学习等算法取得重大突破，人工智能开始进入快速发展阶段。
第三次浪潮
21世纪初至今，人工智能技术在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得显著成果，并开始渗透到金融、医疗、教育等各行各业。

3.1《初探人工智能》课件粤高教A版(2021)信息技术九年级

拓展延伸
人工智能发展历程
真正的爆发是在2012年,在全球最著名的 ImageNet 大规模图像识别挑战赛中,被誉为深度学习之父的多伦多大学 Hinton 教授的学生通过深度学习方式,将图像识别错误率降低到 15.3%,远超当时的第二名,表现了深度学习的惊人能力,引爆了这一次人工智能的热潮。目前, 人工智能在图像识别、语音识别、棋类等方面的深度学习上已经表现出超过人或者接近人的水平。
探究实践
(1)华裔女科学家李飞飞在极度困难的情况下坚持研究，终于建立了全球最大的图像识别数据库 ImageNet，为机器学习和深度学习的突破做出了极大贡献。试了解人工智能领域有哪些杰出学家，他们有什么精彩故事?以小组为单位，通过网络、图书馆、访问专业人士等多种方式收集资料，汇总你们的发现，分享你们的感悟。
新知导入
人工智能是科学家最伟大的梦想之一。今天，人工智能已经逐步融入我们的现实生活中。如：城市智能交通指挥系统、无人超市、无人公共汽车等让智慧城市成为现实，人脸识别、指纹识别、语音控制、自动导航、自动翻译等各种应用，以及各个行业使用的机器人，等等。这些都离不开人工智能的功劳。人工智能的发展经历了很多低谷，是科学家们的坚定信念和不懈努力让我们拥有了今天越来越智能的社会。
新知讲解
什么是图灵测试？它是如何运作的？
新知讲解
新知讲解
新知讲解
起步发展期 1956年一20 世纪60年代初
• 1956年8月，达特茅斯会议正式提出“人工智能”这一概念后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如西洋跳棋程序、逻辑理论机等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
反思发展期 20世纪60年代一70年代初
探究实践
机器学习是人工智能的一个重要方法，它通过让计算机自动学习数据中的规律来提高计算机的智能。在这个例子中，Alphago打败了所有围棋国际大师，就是通过机器学习技术，让Alphago自动学习大量的围棋棋谱和比赛数据，从而提高了它的围棋水平。

高中信息技术课件：人工智能的基本内容课件

人工智能的应用领域
人工智能主要应用在哪？
自然语言处理图像处理数据挖掘
未来五年人工智能的发展大势所趋
TWO
第二部分发展阶段
2
第一阶段计算阶段
什么是计算？
计算是将各种运算方法与数据结合并得出结论的行为。这种行为存在于社会
生活的方方面面。
智能机器人的计算
借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。物理学、化学、数学、生物学、心理学、生理学、神经科学和计算机科学等学科的现象与规律都可能成为计算智能算法的基础和思想来源。
计算智能阶段智能设备特点
“能存会算” ——快速计算与存储
第二阶段感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内部、外部的状态和变化，理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
?
简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941 年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在1956年 Dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从50年前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。
粤教版选修五
人工智能第二讲
再论人工与智能

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

初探人工智能ppt课件

挑战。
04
计算机视觉
单击此处添加文本具体内容
1. 计算机视觉概述
4. 3. 2. 1.
解够计
释从算
三图机
维像视
环和觉境视是
定
的频使义
科中计
学理算
。解机
和能
诊互图计
断、像算
、自和机
无动视视
人驾频觉机驶处已
应
技、理广用
术医、泛
等疗人应
。图机用
像交于
景率计
时、算
仍动机
面态视
临、觉巨遮在
挑
大挡处战
01 1. 定义
02 2. 重要性
03 3. 技术应用
自然语言处理是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、生成和处理自然语言，实现人机交互。
自然语言处理对于机器翻译、语音识别、信息检索、智能客服等领域具有重要意义，为人们带来更便捷的生活和工作方式。
自然语言处理包括文本分类、情感分析、信息提取、机器翻译、语音识别、知识图谱等多个方向。
挑等理战复低Fra bibliotek。杂分
场辨
用推增深
。动强度
计学学
算习习
机等、视技计
发
觉术算展
的的机广发视
趋
泛展觉势
应正和
2. 图像分类、目标检测与图像分割
2. 图像分类
这是计算机视觉的基础任务，目标是对图像进行语义分割，从而确定图像中的物体或场景类别。分类算法如CNN （卷积神经网络）广泛
应用于此。
3. 目标检测
03
4.3 生成对抗网络（GAN）：GAN包括生成器与判别器两个部分。生成器负责生成虚假数据，判别器负责区分真实数据与生成数据。通过不断优化生成器与判别器，GAN 能够生成高质量的假图像或假声音。在图像生成、风格迁移等任务中取得突破性进展。

1.1 人工智能初体验课件-初中信息技术第六册课件青岛版(2024)

体验智能对话功能—语音助手智能家具车载娱乐
手机应用
体验智能对话功能 — 聊天机器人
活动一：打开聊天机器人链接与机器人聊天并回答以下问题
你觉得这个机器人聪明吗？
它是否出现了答非所问的情况？它有什么优点和缺陷？
体验智能对话功能 — 聊天机器人
聊天机器人
聊天机器人能够读懂我们发送的文字消息，是运用了语义识别技术，对文字进行处理分析，然后给出文字和语音应答，运用了语音合成技术将文字合成语音。
目录
体
验
体
体
智
验
验
能
智
智
图
能
能
像
对
识
处
话
别
理
功
功
软
能
能
件
人工智能
“人工智能”一词最初是在1956 年提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），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。
模式识别还包括：文字识别、语音识别、图像识别等
体验智能识别功能 — 人脸识图功能图像识别技术原理
输入图片
数据库
提取特征信息
匹配比对
结果输出
探究
体三验智能图像处理软件
体验智能图像处理软件
“美图秀秀”是一款广泛采用的图像处理软件，它使用了多种人工智能技术来提供更便捷、智能的编辑功能。智能滤镜技术
和便利。
02
我们能看到人工智能巨大的发展潜力，同

(完整版)人工智能介绍PPT课件

智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。
谢谢
主条目：GOFAI
基于逻辑不像艾伦纽厄尔和赫伯特西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示，智能规划和机器学习。致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文闵斯基和西摩尔派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" 。常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议。直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。符号处理
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号 AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的 SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。

人工智能讲稿ppt课件

第一节问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径，树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节问题求解与问题表示
2、状态空间表示一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间，或称状态图。
状态空间图中：有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系；节点代表问题的状态。
第二节人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力（2）思维能力（3）行为能力（4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度，当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判断是否为目标——宽度优先搜索当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮

走进人工智能2022年中小学生人工智能讲座PPT课件

利用学习得到的模型来指导行动比如下棋，时关注的不是某个判断是否准确，而是行动过程中能否带来最大效益，又称为强化学习强化学习模型结梅
可动态变化的状态 (state ）
回报 (reward) 规则
可选取的动作（ action ）
可以和决策主体进行交互的环境（ environment ）
3.如何保留替换图片的动画效果？
如果图片是在幻灯片上单独存在，可选中修改目标图片，单击鼠标右键选择“更改图片”，这样就不会丢失原有的动画效果。
如果图片是以图形填充的方式存在（在图片上单击右键不会出现“更改图片”选项），可选中修改目标图片，单击鼠标右键选择“设置图片格式”-“填充”-“图片或文理填充 ”-“插入自文件”即可。
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。
人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的学科,通过几十年的努力,人工智能已经获得了长足的发展,且在多个行业得到了成功的应用。
人工智能从何而来？
声专家系统：
基于人工定义的规则来回答特定间题（局限性声机器学习（ machine learning ）
通过学习（ learning ）来获得进行预测或判断的能力，这样的方法已经成为人工智能的主流方法。
人工智能如何言动做出判断或预测
“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
对企业来说，这样的系统不仅能够提高回应客户的效率，还能自动的对客户的需求和问题进行统计和分折，为之后的决策提供数据。

粤教版高中信息技术选修：人工智能的基本内容_课件

人工智能的基本内容
主要内容
1 第一部分总论 2 第二部分发展阶段 3 第三部分发展成果 4 第四部分发展争议
ONE
第一部分总论
1
第一部分总论简史
人工智能的由来是什么？
定义
人工智能的定义是什么？
应用领域人工智能可以用来干什么?
由来人工智能(Artificial Intelligence)的
III. 2003年2月Garry Kasparov 3:3战平 “小深”(Deep Junior)。
IV. 2003年11月Garry Kasparov 2:2战平 “X3D德国人”(X3D-Fritz)。
V. 2016年谷歌围棋人工智能AlphaGo 4:1 胜李世石。
模式识别
主要有2D识别引擎、3D识别引擎，驻波识别引擎以及多维识别引擎。
感知就是具有能够感觉内部、外部的状态和变化，理解这些变化的某种内在含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过各种感觉器官和中枢神经系统来感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是通过对传感器信息的处理来获得的。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类更加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
不我
拘愿
一天
谢谢
格公降重
人抖
才擞
。，
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。