人工智能及其应用6PPT课件
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人工智能技术及应用研究培训ppt
习效果。
智能评估
利用人工智能技术对学生的作业、 考试等进行自动批改和评估，减轻 教师负担。
智能推荐学习资源
利用人工智能技术根据学生的学习 情况和兴趣，推荐合适的学习资源 。
交通领域
智能交通管理
利用人工智能技术对交通数据进 行实时监测和分析，优化交通流
。
自动驾驶
利用人工智能技术实现车辆的自 主驾驶，提高交通安全性。
人工智能技术及应用研究培 训
汇报人：可编辑
2023-12-23
• 人工智能技术概述 • 人工智能关键技术解析 • 人工智能在各领域的应用研究 • 人工智能的伦理与法律问题探讨 • 人工智能的未来展望与挑战
01
人工智能技术概述
人工智能的定义与分类
人工智能的定义
人工智能是研究、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。
断力。
人工智能的未来发展方向
跨领域应用
人工智能技术将进一步拓展到医疗、金融、交通等领域，实现更广泛 的应用。
可解释性和透明度
未来的人工智能模型将更加注重可解释性和透明度，提高人们对模型 决策过程的信任度。
伦理和法律规范
随着人工智能应用的普及，相关的伦理和法律规范将逐步建立和完善 ，保障人工智能技术的可持续发展。
金融领域
智能风控
利用人工智能技术对金融 交易数据进行分析，识别 和预防潜在的金融风险。
智能投顾
利用人工智能技术为客户 提供个性化的投资建议和 资产配置方案。
智能客服
利用人工智能技术提供24 小时在线客服服务，提高 客户满意度。
教育领域
智能教学
利用人工智能技术为学生提供个 性化的学习资源和辅导，提高学
智能评估
利用人工智能技术对学生的作业、 考试等进行自动批改和评估，减轻 教师负担。
智能推荐学习资源
利用人工智能技术根据学生的学习 情况和兴趣，推荐合适的学习资源 。
交通领域
智能交通管理
利用人工智能技术对交通数据进 行实时监测和分析，优化交通流
。
自动驾驶
利用人工智能技术实现车辆的自 主驾驶，提高交通安全性。
人工智能技术及应用研究培 训
汇报人：可编辑
2023-12-23
• 人工智能技术概述 • 人工智能关键技术解析 • 人工智能在各领域的应用研究 • 人工智能的伦理与法律问题探讨 • 人工智能的未来展望与挑战
01
人工智能技术概述
人工智能的定义与分类
人工智能的定义
人工智能是研究、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。
断力。
人工智能的未来发展方向
跨领域应用
人工智能技术将进一步拓展到医疗、金融、交通等领域，实现更广泛 的应用。
可解释性和透明度
未来的人工智能模型将更加注重可解释性和透明度，提高人们对模型 决策过程的信任度。
伦理和法律规范
随着人工智能应用的普及，相关的伦理和法律规范将逐步建立和完善 ，保障人工智能技术的可持续发展。
金融领域
智能风控
利用人工智能技术对金融 交易数据进行分析，识别 和预防潜在的金融风险。
智能投顾
利用人工智能技术为客户 提供个性化的投资建议和 资产配置方案。
智能客服
利用人工智能技术提供24 小时在线客服服务，提高 客户满意度。
教育领域
智能教学
利用人工智能技术为学生提供个 性化的学习资源和辅导，提高学
第六章 人工智能及其应用 课件(共16张PPT).ppt
什么是人工智能？
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
4、智能交通 智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物， 它借助现代科技手段和设备，将各核 心交通元素联通，实现信息互通与共 享，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
4、智能交通 智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物， 它借助现代科技手段和设备，将各核 心交通元素联通，实现信息互通与共 享，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。
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。
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。
人工智能与应用PPT课件
未来的计算机将有自动获取知识的能力
它们直接由书本学习，通过与人谈话学习，通过观 察环境学习
它们通过实践自我完善，克服人的局限性 →有必要对这一前景给以关注
4
机器学习 — 概述
争论：机器的能力是否能超过人的能力？
否定意见：机器是人造的，其性能和动作完全是由 设计者来规定的，因此无论如何其能力也不会超过 设计者本人
学习环节
是核心模块，是和外部交互的接口 学习部分对环境提供的信息整理、分析、归纳或
类比，生成新的知识元或利用这些信息修改知识 库，以增进系统执行部分完成任务的效能 学习环节从执行环节得到执行结果的反馈信号， 进行学习修正，进一步改善执行环节的行为 执行环节的复杂性、反馈和透明度都对学习环节 有影响。复杂的任务需要更多的知识
即可以完成任意复杂的分类任务66神经网络学习前馈型人工神经网络bp网络不仅有输入层节点输出层节点而且还有隐层节点可以是一层或多层对于输入信号要先向前传播到隐节点经过转移函数后再把隐节点的输出信息传播到输出节点最后给出输出结果节点的转移函数通常选取s型函数如67神经网络学习前馈型人工神经网络在正向传播过程中输入信息从输入层经隐节点单元逐层处理并传向输出层每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态如果在输出层不能得到期望的输出则转入反向传播过程将误差信号沿原来的连接通路返回通过修改各层神经元的连接权值使得误差信号递减至最小68神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法的流程图69神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法存在的问题
三定律在科幻小说中大放光彩，一些其他作者 的科幻小说中的机器人也遵守这三条定律
三定律也具有一定的现实意义，在三定律基础 上建立新兴学科“机械伦理学”旨在研究人类 和机械之间的关系
截至2006年，三定律在现实机器人工业中没有 应用，但目前很多人工智能和机器人领域的技 术专家也认同这个准则
它们直接由书本学习，通过与人谈话学习，通过观 察环境学习
它们通过实践自我完善，克服人的局限性 →有必要对这一前景给以关注
4
机器学习 — 概述
争论：机器的能力是否能超过人的能力？
否定意见：机器是人造的，其性能和动作完全是由 设计者来规定的，因此无论如何其能力也不会超过 设计者本人
学习环节
是核心模块，是和外部交互的接口 学习部分对环境提供的信息整理、分析、归纳或
类比，生成新的知识元或利用这些信息修改知识 库，以增进系统执行部分完成任务的效能 学习环节从执行环节得到执行结果的反馈信号， 进行学习修正，进一步改善执行环节的行为 执行环节的复杂性、反馈和透明度都对学习环节 有影响。复杂的任务需要更多的知识
即可以完成任意复杂的分类任务66神经网络学习前馈型人工神经网络bp网络不仅有输入层节点输出层节点而且还有隐层节点可以是一层或多层对于输入信号要先向前传播到隐节点经过转移函数后再把隐节点的输出信息传播到输出节点最后给出输出结果节点的转移函数通常选取s型函数如67神经网络学习前馈型人工神经网络在正向传播过程中输入信息从输入层经隐节点单元逐层处理并传向输出层每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态如果在输出层不能得到期望的输出则转入反向传播过程将误差信号沿原来的连接通路返回通过修改各层神经元的连接权值使得误差信号递减至最小68神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法的流程图69神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法存在的问题
三定律在科幻小说中大放光彩，一些其他作者 的科幻小说中的机器人也遵守这三条定律
三定律也具有一定的现实意义，在三定律基础 上建立新兴学科“机械伦理学”旨在研究人类 和机械之间的关系
截至2006年，三定律在现实机器人工业中没有 应用，但目前很多人工智能和机器人领域的技 术专家也认同这个准则
人工智能与应用PPT课件
语音识别与合成技术 及应用
2024/1/30
25
语音识别基本原理和方法
声学模型
将声音转化为可识别的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC ）等。
语言模型
利用统计语言模型来描述语音的上下文关系，提高识别准确率。
2024/1/30
解码器
将声学模型和语言模型结合，搜索最可能的文字序列作为识别结果 。
26
2024/1/30
问答系统
通过自然语言处理技术理 解用户提出的问题，并从 知识库中检索相关信息， 生成简洁、准确的答案。
机器翻译
利用自然语言处理技术实 现不同语言之间的自动翻 译，促进国际交流和合作 。
19
自然语言生成技术探讨
2024/1/30
自然语言生成技术
01
研究如何将非结构化的数据或信息转化为人类可读的自然语言
人工智能与应用 PPT课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 人工智能概述 • 机器学习原理与实践 • 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 • 智能推荐系统原理与实践 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
人工智能概述
2024/1/30
6
02
机器学习原理与实践
2024/1/30
7
监督学习算法介绍
2024/1/30
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、股票 价格等。
8
监督学习算法介绍
2024/1/30
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 。
2024/1/30
25
语音识别基本原理和方法
声学模型
将声音转化为可识别的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC ）等。
语言模型
利用统计语言模型来描述语音的上下文关系，提高识别准确率。
2024/1/30
解码器
将声学模型和语言模型结合，搜索最可能的文字序列作为识别结果 。
26
2024/1/30
问答系统
通过自然语言处理技术理 解用户提出的问题，并从 知识库中检索相关信息， 生成简洁、准确的答案。
机器翻译
利用自然语言处理技术实 现不同语言之间的自动翻 译，促进国际交流和合作 。
19
自然语言生成技术探讨
2024/1/30
自然语言生成技术
01
研究如何将非结构化的数据或信息转化为人类可读的自然语言
人工智能与应用 PPT课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 人工智能概述 • 机器学习原理与实践 • 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 • 智能推荐系统原理与实践 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
人工智能概述
2024/1/30
6
02
机器学习原理与实践
2024/1/30
7
监督学习算法介绍
2024/1/30
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、股票 价格等。
8
监督学习算法介绍
2024/1/30
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 。
人工智能及其应用(PPT 33张)
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.1.2 人工智能的起源与发展（3）
知识应用期（1971——20世纪80年代末，低潮期） •挫折和教训 博弈方面：塞缪尔的下棋程序与世界冠军的战绩：5战4负 定理证明：鲁滨逊归结法的能力有限：用归结原理证明两个连续函数之和还是 连续函数时，推了10万步也没证出结果 问题求解方面：理想的良结构问题，现实的不良结构问题，产生组合爆炸 机器翻译：如，把“心有余而力不足”的英语句子“The spirit is willing but the flesh is weak”翻译成俄语，然后再翻译回来时竟变成了“酒是好 的，肉变质了”，即英语句子为“The wine is good but the meat is spoiled”. •以人工智能为目标的3个研究小组 在神经生理学方面，研究发现人脑由1011~1012个神经元组成，在现有技术条件 下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 人工智能的本质、理论、思想和机理受到了来自哲学、心理学、神经学等社会 各界的责难、怀疑和批评。
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.1.2 人工智能的起源与发展（5）
智能科学技术学科的兴起（本世纪初到现在） •由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成 智能为一体的协同智能研究； •由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学等 学科的交叉研究 •由多个不同学派的分立研究走向多学派的综合研究 •由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.1.2 人工智能的起源与发展（2）
形成期（1956——1970年）
•1956年夏季，达特茅斯（Dartmouth）大学数学家、计算机专家麦卡锡和 他的3位朋友：哈佛大学数学家、神经学家明斯基，IBM公司信息中心负责 人洛切斯特，贝尔实验室信息部数学研究员香农共同发起在达特茅斯大学 举行了一个为期两个月的夏季学术研讨会（用机器模拟人类智能）—— 人 工智能诞生 •以人工智能为目标的3个研究小组 纽厄尔和西蒙的卡内基-兰德小组（心里学小组） 塞缪尔的IBM公司工程课题研究小组 明斯基和麦卡锡的MIT研究小组 •3个小组取得的成就领域 定理证明、问题求解、博弈
人工智能及其应用完整版本ppt课件
精选ppt
32
2.2 问题规约法
梵塔问题归约图
•数据结构介绍
（111）（333）
•思考题：四圆盘问题
（111）（122） （122）（322）
（）（333）
（111）（113） （113）（123） （123）（122） （322）（321） （321）（331） （331）（333）
精选ppt
精选ppt
19
解题过程
将原始问题归约为一个较简单问题集合 将原始梵塔难题归约（简化）为下列子
难题
– 移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题 – 移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题 – 移动圆盘A和B至柱子3的双圆盘难题
详细过程参看下图
精选ppt
20
2.2 问题规约法
解题过程（3个圆盘问题）
123
123
叫做从节点ni1至节点nik的长度为k的路径
代价 用c（ni，nj）来表示从节点ni指向节点nj
的那段弧线的代价。两点间路径的代价等于连
接该路径上各节点的所有弧线代价之和.
精选ppt
6
图的显示说明 对于显式说明，各节点及其具
有代价的弧线由一张表明确给出。此表可能列出 该图中的每一节点、它的后继节点以及连接弧线 的代价
问题归约的实质：
–从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立 子问题以及子问题的子问题，直至最后把初 始问题归约为一个平凡的本原问题集合。
精选ppt
18
2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 （Problem Reduction Description）
梵塔难题
1
2
3
A B C
思考：用状态空间法有多少个节点？为什么？
人工智能的应用课件
介绍AI安全风险识别与评估的方法和工具，如漏洞扫描、渗透测试、风
险评估等，以及这些方法和工具在AI安全风险防范中的应用。
02
AI安全风险防范技术
阐述AI安全风险防范的技术手段，如数据加密、访问控制、安全审计等，
以及这些技术在保障AI系统安全中的作用。
03
AI安全风险防范策略与管理
探讨AI安全风险防范的策略和管理措施，如制定完善的安全管理制度、
06
深度学习算法与应用
深度学习算法原理及框架介绍
深度学习算法原理
通过组合低层特征形成更加抽象的高 层表示属性类别或特征，以发现数据 的分布式特征表示。
深度学习框架
介绍TensorFlow、PyTorch等主流深 度学习框架的使用方法和特点。
卷积神经网络、循环神经网络等关键技术
卷积神经网络（CNN）
人工智能的应用课件
contents
目录
• 人工智能概述 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 语音识别与合成技术 • 机器学习算法与应用 • 深度学习算法与应用 • 人工智能伦理与安全问题探讨
01
人工智能概述
定义与发展历程
定义
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和 扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
卷积神经网络是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，如图像数据。 其关键技术包括卷积层、池化层、全连接层等。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络，其关键技术包括循环层、长短期记 忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
Hale Waihona Puke 图像分类、自然语言生成等应用案例
人工智能的应用ppt
谢谢观看
物流与交通
在物流与交通领域，人工智能的应用主要涵盖了智能配送、智能调度和智能交通等方面。其中，针对配送环 节的智能算法可以大幅提升企业的效率和降低成本； 而基于交通数据的分析和预测，则有助于优化城市交通流量并减少拥堵。同时，物流与交通领域中的人工智 能应用也包括聊天机器人等新技术，这些技术可用于提高客户服务水平以及加强对车辆运行状况和维护情况 的监管。针对具体场景，为实现这些目标，我们可以采取多种方法和流程； 例如，在智能调度方面，我们可以利用数据分析和机器学习算法来实现自动化调度，并不断优化算法以适应 人工智能技术实现自然语言交互的应用程序。它可 以在多个领域发挥作用，如客服、销售、教育等。对于聊天机器人的开发 ，主要分为三个步骤：数据收集、自然语言处理和响应生成。其中，数据 收集是非常关键的一步，需要通过爬虫或手动方式收集大量的问题与答案 ，以供机器学习建模使用。自然语言处理可以帮助聊天机器人理解用户输 入的意图，并给出准确的回答。响应生成则是根据用户的意图和上下文信 息来生成回答。 在开发聊天机器人时，我们需要考虑用户体验、性能及可靠性等因素。
探索人工智能的应用之路
主讲人：XXX
目录
1.教育领域 2.金融领域 3.医疗保健 4.制造业 5.农业智能化 6.物流与交通 7.聊天机器人 8.游戏与娱乐
教育领域
在教育领域中，人工智能已经得到了广泛的应用。其中包括基于数据分析 的学生表现评估方法，个性化学习路径推荐和智能化监控系统等。作为一 个可执行的方案，我们可以建立一个智能化教学辅助平台，采用自然语言 处理技术和机器学习算法，根据学生的学习轨迹、表现数据和课程内容等 因素，动态调整教学策略和内容，并提供相关数据统计和分析结果以帮助 教师优化授课效果。这些技术将有助于提高教育质量和学生表现，并为未 来的教育发展奠定基础。
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。
高中信息技术必修课件第六章人工智能及其应用
深度学习方法
通过预先定义的规则对文本进行处理，如 模板匹配、正则表达式等。
利用大量语料库进行统计学习，如隐马尔 可夫模型、条件随机场等。
通过神经网络模型对文本进行表征学习， 如循环神经网络、卷积神经网络等。
自然语言处理的应用案例
01
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。
02
情感分析
自然语言处理的基本任务
词法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处理 。
语义理解
分析文本中词语、短语和句子的含义， 以及它们之间的关联。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，如主 谓关系、动宾关系等。
信息抽取
从文本中提取出关键信息，如实体、事 件、关系等。
自然语言处理的技术与方法
03
基于规则的方法
基于统计的方法
目标检测
在图像中定位并识别出感 兴趣的目标，通常使用矩 形框标注目标的位置。
图像分割
将图像划分为具有相似性 质的区域或对象，包括语 义分割和实例分割等任务 。
计算机视觉的技术与方法
特征提取
通过设计或学习特定的特征提取方法 ，从图像中提取有用的信息，例如 SIFT、HOG等手工特征或深度学习中 的卷积神经网络特征。
识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达。
03
智能问答
根据用户提出的问题，自动检 索相关信息并生成简洁明了的
回答。
04
文本摘要
自动提取文本中的关键信息， 生成简洁的摘要。
04
计算机视觉
计算机视觉的基本任务
01
02
03
图像分类
将输入的图像划分到预定 义的类别中，例如识像分析
人工智能最新版ppt课件
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。
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。
52人工智能的应用ppt课件
27
教育行业：个性化教育、智能评估等
个性化教育
通过人工智能技术，对学生的学 习能力、兴趣爱好等进行评估和 分析，提供个性化的学习资源和
教学方案，提高教学效果。
2024/1/27
智能评估
运用自然语言处理、机器学习等技 术，对学生的学习成果进行自动评 估和反馈，为教师提供更加客观、 准确的教学评价工具。
2024/1/27
17
计算机视觉概述
1 2 3
计算机视觉定义
通过图像传感器等设备获取图像或视频，并利用 计算机对图像或视频进行处理、分析和理解，以 模拟人类视觉功能的技术。
计算机视觉发展历程
从早期的图像处理、模式识别，到近年来的深度 学习等技术的广泛应用，计算机视觉技术不断取 得突破性进展。
计算机视觉研究内容
包括图像分类、目标检测、图像分割、场景理解 等多个方面。
2024/1/27
18
图像识别、目标检测等核心技术
图像识别技术
通过提取图像中的特征，将图像 划分到不同的类别中。常用的图 像识别算法包括基于纹理、形状 、颜色等特征的传统算法，以及 基于深度学习的卷积神经网络（ CNN）等算法。
目标检测技术
从图像或视频中检测出感兴趣的 目标，并确定其位置和类别。目 标检测算法通常包括基于滑动窗 口、区域提议网络（RPN）、 YOLO、SSD等。
语音识别
将待识别的语音特征向量 输入到训练好的声学模型 中，通过搜索算法找到最 可能的词序列作为识别结 果。
2024/1/27
22
语音合成方法介绍
2024/1/27
基于规则的方法
利用语言学规则和声学规则来合成语音，如基于音素拼接的语音 合成方法。
基于统计的方法
教育行业：个性化教育、智能评估等
个性化教育
通过人工智能技术，对学生的学 习能力、兴趣爱好等进行评估和 分析，提供个性化的学习资源和
教学方案，提高教学效果。
2024/1/27
智能评估
运用自然语言处理、机器学习等技 术，对学生的学习成果进行自动评 估和反馈，为教师提供更加客观、 准确的教学评价工具。
2024/1/27
17
计算机视觉概述
1 2 3
计算机视觉定义
通过图像传感器等设备获取图像或视频，并利用 计算机对图像或视频进行处理、分析和理解，以 模拟人类视觉功能的技术。
计算机视觉发展历程
从早期的图像处理、模式识别，到近年来的深度 学习等技术的广泛应用，计算机视觉技术不断取 得突破性进展。
计算机视觉研究内容
包括图像分类、目标检测、图像分割、场景理解 等多个方面。
2024/1/27
18
图像识别、目标检测等核心技术
图像识别技术
通过提取图像中的特征，将图像 划分到不同的类别中。常用的图 像识别算法包括基于纹理、形状 、颜色等特征的传统算法，以及 基于深度学习的卷积神经网络（ CNN）等算法。
目标检测技术
从图像或视频中检测出感兴趣的 目标，并确定其位置和类别。目 标检测算法通常包括基于滑动窗 口、区域提议网络（RPN）、 YOLO、SSD等。
语音识别
将待识别的语音特征向量 输入到训练好的声学模型 中，通过搜索算法找到最 可能的词序列作为识别结 果。
2024/1/27
22
语音合成方法介绍
2024/1/27
基于规则的方法
利用语言学规则和声学规则来合成语音，如基于音素拼接的语音 合成方法。
基于统计的方法
人工智能的应用PPT
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PART 06
人工智能在物流大 数据分析和优化中 的应用
物流运输智慧化
一、自动调度系统的应用
自动调度系统可以使用人工智能技术来智能规划车辆路径和运输计划，提高路线的效率和运输的准确性，降 低物流成本和时间。同时，能够对运输中出现的问题及时预警，并做出相应的应对措施，确保货物安全和快速送 达目的地。
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人工智能在货物配送中的应用
智能路线规划
Intelligent route planning
1. 智能的车辆调度：基于人工智能技术，可以快速分析车辆的实时运营情况 ，并自动进行最优化的路线规划、资源调度、任务分配等操作，提高了物流 配送效率和精度。 2. 精准的路线规划：利用人工智能技术运用地图与重要物流节点的数据，可 以为快递员精准规划路线，在满足时间和效率需求的情况下避开拥堵、避免 被限行等问题，从而进一步提高了配送效率。 3. 风险预测与减少：运用人工智能技术分析历史数据，根据天气、时间、线 路等元素，直接预测配送中的风险，从而进行风险防范，减少配送异常的概 率和损失。人工智能还可以通过大数据分析，识别和预测货物盗窃的概率， 并提供安全防范策略，减小了物流行业的风险。
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PART 05
基于人工智能的智 能快递柜与最后一 公里解决方案
人工智能控制智能快递柜
可应用于物流行业中的快递管理。通过人工智能技术，对快递柜的使用进行智能化管理，包括快递的 存储、取出、投递等操作。系统可以自动识别快递单号、收件人信息等，实现快递的自助存取。此外， 系统还能根据用户的存储需求和快递柜空闲情况，智能地分配快递柜资源，提高物流效率，并增加了 快递柜的利用率。应用，不仅提高了物流行业的自助服务水平，还可为用户提供更加方便的快递管理 体验。
PART 06
人工智能在物流大 数据分析和优化中 的应用
物流运输智慧化
一、自动调度系统的应用
自动调度系统可以使用人工智能技术来智能规划车辆路径和运输计划，提高路线的效率和运输的准确性，降 低物流成本和时间。同时，能够对运输中出现的问题及时预警，并做出相应的应对措施，确保货物安全和快速送 达目的地。
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人工智能在货物配送中的应用
智能路线规划
Intelligent route planning
1. 智能的车辆调度：基于人工智能技术，可以快速分析车辆的实时运营情况 ，并自动进行最优化的路线规划、资源调度、任务分配等操作，提高了物流 配送效率和精度。 2. 精准的路线规划：利用人工智能技术运用地图与重要物流节点的数据，可 以为快递员精准规划路线，在满足时间和效率需求的情况下避开拥堵、避免 被限行等问题，从而进一步提高了配送效率。 3. 风险预测与减少：运用人工智能技术分析历史数据，根据天气、时间、线 路等元素，直接预测配送中的风险，从而进行风险防范，减少配送异常的概 率和损失。人工智能还可以通过大数据分析，识别和预测货物盗窃的概率， 并提供安全防范策略，减小了物流行业的风险。
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PART 05
基于人工智能的智 能快递柜与最后一 公里解决方案
人工智能控制智能快递柜
可应用于物流行业中的快递管理。通过人工智能技术，对快递柜的使用进行智能化管理，包括快递的 存储、取出、投递等操作。系统可以自动识别快递单号、收件人信息等，实现快递的自助存取。此外， 系统还能根据用户的存储需求和快递柜空闲情况，智能地分配快递柜资源，提高物流效率，并增加了 快递柜的利用率。应用，不仅提高了物流行业的自助服务水平，还可为用户提供更加方便的快递管理 体验。
人工智能技术的应用ppt模板
人工智能技术在智能交通信号控 制中的应用
人工智能技术可提高交通效率 在智能交通信号控制中，人工智能技术能够实时分析车流、人流等数据， 调整信号灯时长，提高交通效率。据统计，采用AI技术的交通信号控制， 能够降低交通拥堵30%以上。 人工智能技术可降低交通事故率 通过AI技术，可以实时监测道路情况，预测车辆碰撞风险，及时调整信号 灯时长，有效降低交通事故率。一项研究显示，采用AI技术的交通信号控 制，能够降低交通事故率20%以上。
人工智能技术提高特殊教育效率 人工智能技术可以通过智能辅助系统，对特殊儿童进行个性化的学习规 划，还可以根据学生的学习习惯，进行精准教学资源的推送，实现个性 化的教学。 人工智能技术促进特殊教育公平 通过人工智能技术，可以实现远程教育，让特殊儿童在家中也能接受到 优质的教育资源，从而缩小了城乡之间的教育差距，促进了教育的公平。
THANK YOU
汇报人：XXX
20XX.XX.XX
人工智能技术在药物研发中的应用
人工智能技术能提高药物研发效率 在药物研发过程中，人工智能技术可以通过数据分析、机器学习等方法，帮助科研 人员快速筛选出有潜力的候选药物，减少研发成本和时间。 人工智能技术有助于个性化药物研发 利用人工智能技术，可以根据患者的基因、病情等数据，为患者量身定制最合适的 治疗方案，提高药物研发的精准度和治疗效果。 人工智能技术有助于发现新药 通过人工智能技术，可以分析大量的药物化合物成分，预测其可能的治疗效果，有 助于发现新药并降低研发成本。 人工智能技术可以提高药物研发安全性 通过人工智能技术对药物进行安全性评估，可以更准确地预测药物对人体的不良反 应，提高药物研发的安全性。
人工智能技术带来的挑
02. 战
人工智能技术对就业市场的影响
人工智能技术及应用课件pptx
01人工智能概述Chapter人工智能的定义与发展定义发展历程人工智能的技术体系机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉人工智能的应用领域智能机器人通过集成传感器、控制器和执行器等设备，实现自主导航、语音识别、人脸识别等功能，广泛应用于家庭服务、工业生产等领域。
自动驾驶利用计算机视觉、雷达传感器和深度学习等技术，实现车辆在复杂交通环境中的自动导航和驾驶。
智慧医疗通过人工智能技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗效率和准确性。
智能家居将人工智能技术应用于家居设备，实现远程控制、语音识别、智能推荐等功能，提高家居生活的便捷性和舒适性。
02机器学习技术Chapter定义常见算法应用场景030201监督学习无监督学习定义常见算法应用场景强化学习定义智能体通过与环境进行交互，根据获得的奖励或惩罚来学习如何做出最佳决策。
常见算法Q-learning、策略梯度、深度强化学习（如DQN）等。
应用场景机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。
常见模型卷积神经网络（CNN ）、循环神经网络（RNN ）、生成对抗网络（GAN ）等。
定义利用深度神经网络模型，通过逐层抽象和组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
应用场景图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
深度学习03自然语言处理技术Chapter词汇的附加信息词汇的基本形式包括词汇的拼写、读音、词源、词义等方面的信息。
词汇间的关系句子的结构句子的类型句法分析的方法1 2 3词汇的语义句子的语义篇章的语义语义理解01020304识别文本中的人名、地名、机构名等命名实体。
命名实体识别抽取文本中实体之间的关系，如人物关系、事件关系等。
关系抽取识别文本中的事件及其参与者、时间、地点等要素。
事件抽取分析文本中所表达的情感倾向和情感强度。
情感分析信息抽取04计算机视觉技术Chapter01020304图像分类图像增强图像分割图像生成图像识别与处理目标检测与跟踪目标检测01目标跟踪02行为识别03三维重建与虚拟现实三维重建从二维图像中恢复三维结构，如SFM（结构从运动恢复）、多视图立体几何等虚拟现实创建和体验虚拟世界，如VR头盔、3D渲染技术等增强现实将虚拟信息叠加到真实世界中，如AR眼镜、AR应用等视频分析与理解对视频进行自动分类和标注，如场景识别、事件检测等提取视频中的关键信息和精彩片段，生成视频摘要或预告片理解视频中的高层语义信息，如情感分析、故事情节理解等对视频进行剪辑、合成和特效处理，如非线性编辑、视频特效等视频分类视频摘要视频语义理解视频编辑与合成05智能语音技术Chapter声学模型语言模型解码器文本预处理声学建模波形合成自然语言生成与对话系统自然语言生成对话系统智能客服智能家居智能车载智能翻译智能语音应用06人工智能在各领域的应用Chapter智能机器人与自动化工业机器人服务机器人特种机器人智能交通与无人驾驶智能交通系统无人驾驶汽车无人机配送远程医疗健康管理医疗机器人通过互联网技术实现远程诊断和治疗，缓解医疗资源紧张问题。
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18
6.1 专家系统概述
2. 专家系统的建造步骤
问题
再设计
改进
知识化
知识
概念化
概念
结构
形式化 规则化
规则
合法化
形式
重新阐述
图6.3建立专家系统的步骤
19
6.1 专家系统概述
特点 –系统应具有快速反应能力 –系统发出的警报要有很高的准确性 –系统能够动态地处理其输入信息
例子 粘虫测报专家系统
10
6.1 专家系统概述
7. 控制专家系统 (expert system for control)
任务 自适应地管理一个受控对象或客体的全 面行为，使之满足预期要求
特点 控制专家系统具有解释、预报、诊断、 规划和执行等多种功能
任务 通过对已知信息与数据的分析与解释， 确定它们的涵义；
特点 – 数据量很大，常不准确、有错误、不完全 – 能从不完全的信息中得出解释，并能对数 据做出某些假设 – 推理过程可能很复杂和很长
例子 语音理解、图象分析、系统监视、化学 结构分析和信号解释等
5
6.1 专家系统概述
2. 预测专家系统 (expert system for prediction)
任务 通过对过去与现在已知状况的分析，推 断未来可能发生的情况。
特点
– 系统处理的数据随时间变化，且可能是不准确和 不完全
– 系统需要有适应时间变化的动态模型
例子 有气象预报、军事预测等
6
6.1 专家系统概述
3. 诊断专家系统 (expert system for diagnosis)
任务 根据观察到的情况(数据)来推断出某个对象 机能失常(即故障)的原因
3
6.1 专家系统概述
6.1.2 专家系统的类型
▪ 解释专家系统 ▪ 预测专家系统 ▪ 诊断专家系统 ▪ 设计专家系统 ▪ 规划专家系统
▪ 监视专家系统 ▪ 控制专家系统 ▪ 调试专家系统 ▪ 教学专家系统 ▪ 修理专家系统
4
6.1 专家系统概述
1.解释专家系统 (expert system for interpretation)
推理机
图6.1专家系统结构简图
15
解释器
事实 规则
知识库
计划
执行器
议程
中间解 黑板
调度器 协调器
图6.2则为理想专家系统的结构图
16
6.1 专家系统概述
一般应用程序与专家系统的区别：
一般应用程序
专家系统
把其应用领域的问题
把问题求解的知识 求解知识单独组成一
隐含地编入程序。
特点
–从多种约束中得到符合要求的设计 –系统需要检索较大的可能解空间 –能试验性地构造出可能设计，易于修改 –能够使用已有设计来解释当前新的设计
例子 VAX计算机结构设计专家系统等
8
6.1 专家系统概述
5.规划专家系统 (expert system for planning)
任务 寻找出某个能够达到给定目标的动作 序列或步骤
定义：是一个含有大量的某个领域专家水平的知识 与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的 知识和解决问题的方法来处理该领域问题；专家系 统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序 系统。
2
6.1 专家系统概述
6.1.1 专家系统特点
专家系统具有一些共同的特点和优点 –专家系统具有下列3个特点： •启发性 •透明性 •灵活性 – 专家系统的优点存在八个方面
第6章 专家系统
6.1 专家系统概述
6.5 新型专家系统
6.2 基于规则的专家系统 6.6 专家系统设计
6.3 基于框架的专家系统 6.7 专家系统开发工具
6.4 基于模型的专家系统 6.8 小结
6.1 专家系统概述
专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃 和最广泛的课题之一,是目前AI应用研究的主要领域 之一。
例子 空中交通管制、商业管理、自主机器人 控制、作战管理、生产过程控制和生产质量 控制等
11
6.1 专家系统概述
8. 调试专家系统 (expert system for debugging)
任务 对失灵的对象给出处理意见和方法
特点 同时具有规划、设计、预报和诊断等 专家系统的功能
例子 在这方面的实例还比较少见
特点 –所要规划的目标可能是动态的或静态的， 需要对未来动作做出预测 –所涉及的问题可能很复杂
例子 军事指挥调度系统、ROPES机器人规划 专家系统、汽车和火车运行调度专家系统等。
9
6.1 专家系统概述
6.监视专家系统 (expert system for monitoring)
任务 对系统、对象或过程的行为进行不断观 察，并把观察到的行为与其应当具有的行为 进行比较，以发现异常情况，发出警报
任务 对发生故障的对象(系统或设备)进行 处理，使其恢复正常工作
功能 有诊断、调试、计划和执行等功能
例子 ACI电话和有线电视维护修理系统
14
6.1 专家系统概述
6.1.3专家系统的结构 和建造步骤
定义：指专家系统各组成部分的构造方法和 组织形式
专家系统结构图
专家知识 知识库
输入或提问
答案
个实体。即为知识库。
把知识组织为两级： 将知识组织成三级；
数据级和程序级。
数据、知识库和控制。
17
专家系统的主要组成部分
知识库（Knowledge Base） 综合数据库（Global Database） 推理机（Reasoning Machine） 解释器（Explanator） 人机接口（Interface）
特点 –能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特性 以及它们之间的联系 –能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象 –能够向用户提出测量的数据，并从不确切信息 中得出尽可能正确的诊断
例子 有医疗诊断等
7
6.1 专家系统概述
4. 设计专家系统 (expert system for design)
任务 寻找出某个能够达到给定目标的 动作序列或步骤
12
6.1 专家系统概述
9. 教学专家系统 (expert system for instruction)
特点 – 同时具有诊断和调试等功能 – 具有良好的人机界面
例子 MACSYMA符号积分与定理证明系统， 计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助 教学系统等
13
6.1 专家系统概述
10. 修理专家系统 (expert system for repair)
6.1 专家系统概述
2. 专家系统的建造步骤
问题
再设计
改进
知识化
知识
概念化
概念
结构
形式化 规则化
规则
合法化
形式
重新阐述
图6.3建立专家系统的步骤
19
6.1 专家系统概述
特点 –系统应具有快速反应能力 –系统发出的警报要有很高的准确性 –系统能够动态地处理其输入信息
例子 粘虫测报专家系统
10
6.1 专家系统概述
7. 控制专家系统 (expert system for control)
任务 自适应地管理一个受控对象或客体的全 面行为，使之满足预期要求
特点 控制专家系统具有解释、预报、诊断、 规划和执行等多种功能
任务 通过对已知信息与数据的分析与解释， 确定它们的涵义；
特点 – 数据量很大，常不准确、有错误、不完全 – 能从不完全的信息中得出解释，并能对数 据做出某些假设 – 推理过程可能很复杂和很长
例子 语音理解、图象分析、系统监视、化学 结构分析和信号解释等
5
6.1 专家系统概述
2. 预测专家系统 (expert system for prediction)
任务 通过对过去与现在已知状况的分析，推 断未来可能发生的情况。
特点
– 系统处理的数据随时间变化，且可能是不准确和 不完全
– 系统需要有适应时间变化的动态模型
例子 有气象预报、军事预测等
6
6.1 专家系统概述
3. 诊断专家系统 (expert system for diagnosis)
任务 根据观察到的情况(数据)来推断出某个对象 机能失常(即故障)的原因
3
6.1 专家系统概述
6.1.2 专家系统的类型
▪ 解释专家系统 ▪ 预测专家系统 ▪ 诊断专家系统 ▪ 设计专家系统 ▪ 规划专家系统
▪ 监视专家系统 ▪ 控制专家系统 ▪ 调试专家系统 ▪ 教学专家系统 ▪ 修理专家系统
4
6.1 专家系统概述
1.解释专家系统 (expert system for interpretation)
推理机
图6.1专家系统结构简图
15
解释器
事实 规则
知识库
计划
执行器
议程
中间解 黑板
调度器 协调器
图6.2则为理想专家系统的结构图
16
6.1 专家系统概述
一般应用程序与专家系统的区别：
一般应用程序
专家系统
把其应用领域的问题
把问题求解的知识 求解知识单独组成一
隐含地编入程序。
特点
–从多种约束中得到符合要求的设计 –系统需要检索较大的可能解空间 –能试验性地构造出可能设计，易于修改 –能够使用已有设计来解释当前新的设计
例子 VAX计算机结构设计专家系统等
8
6.1 专家系统概述
5.规划专家系统 (expert system for planning)
任务 寻找出某个能够达到给定目标的动作 序列或步骤
定义：是一个含有大量的某个领域专家水平的知识 与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的 知识和解决问题的方法来处理该领域问题；专家系 统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序 系统。
2
6.1 专家系统概述
6.1.1 专家系统特点
专家系统具有一些共同的特点和优点 –专家系统具有下列3个特点： •启发性 •透明性 •灵活性 – 专家系统的优点存在八个方面
第6章 专家系统
6.1 专家系统概述
6.5 新型专家系统
6.2 基于规则的专家系统 6.6 专家系统设计
6.3 基于框架的专家系统 6.7 专家系统开发工具
6.4 基于模型的专家系统 6.8 小结
6.1 专家系统概述
专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃 和最广泛的课题之一,是目前AI应用研究的主要领域 之一。
例子 空中交通管制、商业管理、自主机器人 控制、作战管理、生产过程控制和生产质量 控制等
11
6.1 专家系统概述
8. 调试专家系统 (expert system for debugging)
任务 对失灵的对象给出处理意见和方法
特点 同时具有规划、设计、预报和诊断等 专家系统的功能
例子 在这方面的实例还比较少见
特点 –所要规划的目标可能是动态的或静态的， 需要对未来动作做出预测 –所涉及的问题可能很复杂
例子 军事指挥调度系统、ROPES机器人规划 专家系统、汽车和火车运行调度专家系统等。
9
6.1 专家系统概述
6.监视专家系统 (expert system for monitoring)
任务 对系统、对象或过程的行为进行不断观 察，并把观察到的行为与其应当具有的行为 进行比较，以发现异常情况，发出警报
任务 对发生故障的对象(系统或设备)进行 处理，使其恢复正常工作
功能 有诊断、调试、计划和执行等功能
例子 ACI电话和有线电视维护修理系统
14
6.1 专家系统概述
6.1.3专家系统的结构 和建造步骤
定义：指专家系统各组成部分的构造方法和 组织形式
专家系统结构图
专家知识 知识库
输入或提问
答案
个实体。即为知识库。
把知识组织为两级： 将知识组织成三级；
数据级和程序级。
数据、知识库和控制。
17
专家系统的主要组成部分
知识库（Knowledge Base） 综合数据库（Global Database） 推理机（Reasoning Machine） 解释器（Explanator） 人机接口（Interface）
特点 –能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特性 以及它们之间的联系 –能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象 –能够向用户提出测量的数据，并从不确切信息 中得出尽可能正确的诊断
例子 有医疗诊断等
7
6.1 专家系统概述
4. 设计专家系统 (expert system for design)
任务 寻找出某个能够达到给定目标的 动作序列或步骤
12
6.1 专家系统概述
9. 教学专家系统 (expert system for instruction)
特点 – 同时具有诊断和调试等功能 – 具有良好的人机界面
例子 MACSYMA符号积分与定理证明系统， 计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助 教学系统等
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6.1 专家系统概述
10. 修理专家系统 (expert system for repair)