高中信息技术课件：人工智能的基本内容
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初识人工智能-说课ppt课件-高中信息技术独家精品
[知识与技能]
1. 了解人工智能的概念。 2. 了解人工智能的主要应用领域。 3. 了解“图灵测试”。
[过程与方法]
1. 通过参与人工智能的实践活动及教师的讲解，学生能够表述人工智能 的概念。
2. 通过探究活动、完成信息作品及作品交流，学生能够采用适当的工具 及方式呈现和表述人工智能的主要应用领域。
[情感与态度]
1. 感受人工智能的丰富魅力，对人工智能有初步认识，脱掉人工智能神 秘的外衣。
教材分析学情目标方法过程知识与技能] [
[教学重点] 1. 人工智能的概念。 2. 人工智能的主要应用领域。 [教学难点] 1. 人工智能的概念。
教材分析学情目标方法过程重点] [
启发式教学法 任务驱动法
初识人工智能
内容概要
本课内容为中国地图出版社出版的普通高中课程标准实 验教科书《信息技术基础》(必修)中的第二单元第一节中 相关内容。
本部分主要涉及以下几个知识内容：1.人工智能的概念； 2.人工智能的主要应用领域；3.图灵测试。
人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一，同 时也是信息技术课程选修模块之一，该部分知识旨在使 学生体验与了解人工智能的相关基础概念，感受和关注 人工智能技术，并为选修模块的学习打下伏笔。
学习者为普通高中高一年级学生。 人工智能是研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性
学科，对于学习者来说既神秘又有诱惑力，同时人工智能 学科本身理论性很强，如果采用理论灌输式教学，很难被 学习者所接受。 拟创设一些学生能够接受的、有兴趣的实践活动。通过活 动让学生进行思考，并让学生得出相关结论。在这个过程 中提升学生对人工智能的认识，感受人工智能技术的丰富 魅力，关注人工智能技术。
Got your thinking
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。
(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。
高中信息技术课件：人工智能的基本内容共38页文档
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！
高中信息技术课件是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
人工智能简介PPT学习课件
机器学习传统的算法包括关联规则、决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。机器学习已广泛应用于 数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场 分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
4.1认识人工智能 课件 2023—2024学年人教_中图版(2019)高中信息技术必修1
阿拉斯加
采集特征
哈士奇
输入
判断
特征库对比
识别狗品种
4.1.2 感受人工智能的魅力
② 图像识别与生物特征识别
• 生物特征识别技术是在图像识别的基础上发展起来的，是利 用生物特征（指纹、虹膜和人脸）进行识别。
• 生物特征识别技术：通过对个体生物特征或行为特征对个体身份进行 识别认证的技术，主要对生物特征进行取样，从中取得其唯一的特征， 并转换成相应的代码，并进一步将这些代码的组合成具有代表性的特
服务机器人
4.1.2 感受人工智能的魅力
猜猜你的内心：AI是否能读懂你的内心？
4.1.2 感受人工智能的魅力
① 人机交互
主要研究人与计算机之间的信息交换，包括人到计 算机和计算机到人的信息交换两部分。
输出设备：打 印机、绘图仪、 显示器、音箱 等
输入设备：键盘、 鼠标、话筒、操纵 杆、数据手套、眼 动跟踪器、位置跟 踪器等
4.1.1 人工智能的产生与发展
➢ 人工智能的产生
图灵，是发明计算机的先驱者， 被称为计算机之父、人工智能之父。 为了纪念他，计算机界的最高奖项被 命名为“图灵奖”。
1950年，图灵发表一篇论文《计算 机器与智能》，提出测试机器智能的 方法，就是著名的“图灵测试”。
4.1.1 人工智能的产生与发展
➢ 人工智能的产生
人工智能 （ArtificialIntelligence），简称AI， 这一术语是在1956年在美国的达特茅斯学 院举行的一次学术会议上被提出的。它现 在包括一系列技术，例如： 机器学习：实现人工智能的方法； 深度学习：实现机器学习的利器； 大数据：人工智能的基石。
4.1.1 人工智能的产生与发展
• 完成教材138页的实践活动：体验“机器翻译” 技术。
教科版高中信息技术选修五：人工智能初步全册课件
什么是人工智能
思考： 1、什么是人工智能？ 2、为什么需要人工智能？ 3、人工智能的目标是什么？
体验人工智能
打开桌面“巧读心机”图标，打开页面后选择简体中 文版、性别、填写年龄。点击开始游戏。通过游戏体验人工 智能。 游戏规则：想象一个对象，人工智能程序将通过询问 简单的问题，猜出您想象的对象。 您所想象的对象必须为 大多数人所熟悉，但是绝不能是特定的人物、地点或事件。
智能手术刀
智能家用电器
车辆导航系统
谢谢！
了解Prolog
学习目标： 1、了解Prolog的基本语句 2、理解Prolog的运行机理
一、谓词逻辑——Prolog的理论基础
1、人们在日常生活中经常会有意无意地用到这种逻 辑推理。那么，如何让计算机也能够推理呢？ 在Prolog语言中使用了谓词逻辑来实现这个目标。 谓词：指用来描述对象的状态、性质及对象之间的关 系的词。 逻辑：指食物的因果关系。
五、智能代理
智能代理技术是当前人工智能领域的一个热门方向。所 谓“代理”，指的是一种具有智能的实体，这种实体具有自主 性、反应性、适应性和社会性等基本特征。它可以在环境中搜 集信息，进行分析推理，并能随环境的变化调整自己，还可以 和其他Agent通信和协调工作。
六、其他应用
1、智能家用电器 2、车辆导航系统 3、智能游戏程序 4、智能手术刀
二、 Prolog的运行机理
1、例化 2、匹配 3、搜索与回顾
玩迷宫游戏
三、 Prolog程序
Prolog程序一般由一组事实、规则和目标组成。 Prolog程序的例子——找朋友
课后作业
实践：阅读以下 Prolog，求程序的输出结果。
谢谢！
使用Prolog
学习目标： 1、了解Prolog的编程环境 2、掌握简单的Prolog程序的编写方法 3、使用Turbo Prolog求解简单的问题
思考： 1、什么是人工智能？ 2、为什么需要人工智能？ 3、人工智能的目标是什么？
体验人工智能
打开桌面“巧读心机”图标，打开页面后选择简体中 文版、性别、填写年龄。点击开始游戏。通过游戏体验人工 智能。 游戏规则：想象一个对象，人工智能程序将通过询问 简单的问题，猜出您想象的对象。 您所想象的对象必须为 大多数人所熟悉，但是绝不能是特定的人物、地点或事件。
智能手术刀
智能家用电器
车辆导航系统
谢谢！
了解Prolog
学习目标： 1、了解Prolog的基本语句 2、理解Prolog的运行机理
一、谓词逻辑——Prolog的理论基础
1、人们在日常生活中经常会有意无意地用到这种逻 辑推理。那么，如何让计算机也能够推理呢？ 在Prolog语言中使用了谓词逻辑来实现这个目标。 谓词：指用来描述对象的状态、性质及对象之间的关 系的词。 逻辑：指食物的因果关系。
五、智能代理
智能代理技术是当前人工智能领域的一个热门方向。所 谓“代理”，指的是一种具有智能的实体，这种实体具有自主 性、反应性、适应性和社会性等基本特征。它可以在环境中搜 集信息，进行分析推理，并能随环境的变化调整自己，还可以 和其他Agent通信和协调工作。
六、其他应用
1、智能家用电器 2、车辆导航系统 3、智能游戏程序 4、智能手术刀
二、 Prolog的运行机理
1、例化 2、匹配 3、搜索与回顾
玩迷宫游戏
三、 Prolog程序
Prolog程序一般由一组事实、规则和目标组成。 Prolog程序的例子——找朋友
课后作业
实践：阅读以下 Prolog，求程序的输出结果。
谢谢！
使用Prolog
学习目标： 1、了解Prolog的编程环境 2、掌握简单的Prolog程序的编写方法 3、使用Turbo Prolog求解简单的问题
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
高中信息技术必修课件大数据与人工智能
诊断和治疗水平。
金融行业风险评估和预测
信贷风险评估
01
通过大数据分析，评估借款人的信用状况和还款能力，降低信
贷风险。
市场预测与投资决策
02
利用大数据和人工智能技术，分析市场趋势和投资者行为，为
投资决策提供支持。
金融欺诈检测
03
基于大数据挖掘和分析，识别潜在的金融欺诈行为，保护投资
者和金融机构的利益。
02
大数据技术基础
数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫、传感器数据收集、日志文件 收集等
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值检 测与处理等
数据转换
数据格式转换、数据标准化、数据离散 化等
特征提取
基于领域知识、统计方法、机器学习等 方法进行特征提取
数据存储与管理技术
分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS等
数据仓库
Hive、HBase等
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra、Redis等
数据流处理
Apache Kafka、Apache Flink等
数据分析与挖掘方法
统计分析
数据可视化
机器学习
深度学习
描述性统计、推断性统 计等
折线图、柱状图、散点 图、热力图等
分类、回归、聚类、降 维等算法
人工智能发展历程
03
萌芽期
发展期
成熟期
20世纪50年代至60年代，人工智能处于 萌芽期，主要进行基础理论和算法研究。
20世纪70年代至80年代，人工智能进入 发展期，专家系统、自然语言处理等领域 取得重要进展。
20世纪90年代至今，人工智能进入成熟 期，机器学习、深度学习等算法不断涌现 ，并在图像识别、语音识别等领域取得突 破性进展。
金融行业风险评估和预测
信贷风险评估
01
通过大数据分析，评估借款人的信用状况和还款能力，降低信
贷风险。
市场预测与投资决策
02
利用大数据和人工智能技术，分析市场趋势和投资者行为，为
投资决策提供支持。
金融欺诈检测
03
基于大数据挖掘和分析，识别潜在的金融欺诈行为，保护投资
者和金融机构的利益。
02
大数据技术基础
数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫、传感器数据收集、日志文件 收集等
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值检 测与处理等
数据转换
数据格式转换、数据标准化、数据离散 化等
特征提取
基于领域知识、统计方法、机器学习等 方法进行特征提取
数据存储与管理技术
分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS等
数据仓库
Hive、HBase等
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra、Redis等
数据流处理
Apache Kafka、Apache Flink等
数据分析与挖掘方法
统计分析
数据可视化
机器学习
深度学习
描述性统计、推断性统 计等
折线图、柱状图、散点 图、热力图等
分类、回归、聚类、降 维等算法
人工智能发展历程
03
萌芽期
发展期
成熟期
20世纪50年代至60年代，人工智能处于 萌芽期，主要进行基础理论和算法研究。
20世纪70年代至80年代，人工智能进入 发展期，专家系统、自然语言处理等领域 取得重要进展。
20世纪90年代至今，人工智能进入成熟 期，机器学习、深度学习等算法不断涌现 ，并在图像识别、语音识别等领域取得突 破性进展。
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。
4.1 初识人工智能 课件(共37张PPT) 人教版高中信息技术必修1.ppt
图像识别
车牌识别技术
人脸识别技术
自然语言处理
电子邮件筛选器 垃圾邮件筛选器，可以发现指示垃圾邮件信息的某些字词或短语。 预测性文本 根据键入的内容预测要说的话，然后完成后面的内容或建议相关内容。自动更正有 时甚至会更改字词，使整体信息更有意义。
语言翻译
1 什么是人工智能？ 2 人工智能的实际应用
PART ONE
什么是人工智能？
人类智能
感觉器官
大脑
肢体
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写 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。
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。
人工智能只能进行对程序的 精准运行与输出，其反应形 式完全理性化
PART TWO
人工智能的实际应用
机器人 语言（语音）识别 图像识别 自然语言处理
机器人
机
服务机器人
器
工业机器人
人
的
医学机器人
种
类
教育机器人
语言（语音）识别
1.文字输入 2.语音转换 3.会场速记 4.录音整理 6.字幕转换 7.聊天机器人 8.智能音箱 9.智能声控 10.人机交互
人工智能பைடு நூலகம்人类智能的不同
认知方式不同 人类在进行思维活动时，理 性+情感、情绪、感知条件 等多重感性因素 人工智能：针对不同的服务 目的，设置不同的智能程序。
物质载体不同
人类智能来源于意 识；人工智能以机 器作为其物质载体。
反应形式不同
4.1 认识人工智能 课件 高中信息技术
神经网络 第一个高潮期
联结学派对大脑进行逆向分析 灵感来自于神经科学和物理学 产生的是“黑箱”模型 神经
网络可归置此类
基于符号知识表示 通过演绎推理技术
符号学派将学习看作逆向演绎 并从哲 学、心理学、逻辑学中寻求洞见 代表
包括决策树和基于逻辑的学习
基于符号知识表示 通过 获取和利用领域知识 建
立专家系统
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
基础资 源支撑
基础资源层：主要是计算平台和 数据中心，属于计算智能；
技术层：通过机器学习建模，开 发面向不同领域的算法和技术，包 含感知智能和认知智能；
应用层：主要实现人工智能在不 同场景下的应用。
智能交互
人机交互技术主要研究人与计算机之间的信息交互。包括人到计算机和计算机到人的信 息交换两部分。 语音交互功能探究与思考
神经网络第二个高潮 NP(non-deterministic polynomial-time)难题 中获重大进展 助力大
量现实问题
神经网络以深度学 习之名再次崛起
大幅提升感知智能 准确率
人工智能的三个研究阶段 1950s
推理期
1970s
知识期
机器学习期
1980s
90s中期
2017
给以下场景中的机器学习方式分分类：
【原理探究】 1. 语音采集 完成音频的获取、采样、编码 2. 语音识别 语音信息转换为机器可识别的文本信息 3. 语意理解 根据识别转换成的文本或命令完成相应的操作 4. 语音合成 完成文本信息到语音信息的转换
【应用实践】 智能电器、智能导航、智能家居（如：智能音箱、手机智实践】语音控制、siri、小娜、小爱音箱
高一信息技术必修课件认识人工智能
ERA
语音识别技术
语音信号预处理
特征提取
声学模型
语言模型
包括预加重、分帧、加窗等 步骤，以消除语音信号中的 噪声和干扰，提高语音识别
的准确性。
从语音信号中提取出反映语 音特征的关键参数，如梅尔 频率倒谱系数（MFCC）、线
性预测系数（LPC）等。
建立声学模型以描述语音信 号与音素、词等语言单位之 间的对应关系，常用的声学 模型有隐马尔可夫模型（ HMM）、深度学习模型等。
深度学习已广泛应用于计算机视觉、 自然语言处理、语音识别、推荐系统 和智能交互等领域，并取得了显著的 成果。例如，卷积神经网络（CNN） 在图像识别领域取得了突破性进展， 而循环神经网络（RNN）则在自然语 言处理等领域有着广泛应用。
03
自然语言处理技术
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
计算机视觉的应用实例
人脸识别
自动驾驶
机器人视觉
人脸识别是计算机视觉中的一个重要 应用实例，它利用图像处理和计算机 视觉等技术对人脸进行特征提取和比 对，从而实现身份识别和安全控制等 应用。人脸识别技术已经广泛应用于 公共安全、金融、教育等领域。
自动驾驶是计算机视觉中的另一个重 要应用实例，它利用计算机视觉技术 对道路和交通环境进行感知和理解， 从而实现车辆的自动导航和驾驶。自 动驾驶技术需要解决复杂的场景理解 、目标检测和跟踪等问题，是计算机 视觉领域的一个研究热点。
非监督学习
非监督学习是指在没有已知输出数据的情况下，通过挖掘输入数据之间的相似性或关联性 来发现数据的内在结构和规律的方法。常见的非监督学习算法有聚类分析、降维和异常检 测等。
监督学习与非监督学习的比较
监督学习需要标注数据，而非监督学习不需要；监督学习适用于预测和分类任务，而非监 督学习适用于聚类和降维等任务。
语音识别技术
语音信号预处理
特征提取
声学模型
语言模型
包括预加重、分帧、加窗等 步骤，以消除语音信号中的 噪声和干扰，提高语音识别
的准确性。
从语音信号中提取出反映语 音特征的关键参数，如梅尔 频率倒谱系数（MFCC）、线
性预测系数（LPC）等。
建立声学模型以描述语音信 号与音素、词等语言单位之 间的对应关系，常用的声学 模型有隐马尔可夫模型（ HMM）、深度学习模型等。
深度学习已广泛应用于计算机视觉、 自然语言处理、语音识别、推荐系统 和智能交互等领域，并取得了显著的 成果。例如，卷积神经网络（CNN） 在图像识别领域取得了突破性进展， 而循环神经网络（RNN）则在自然语 言处理等领域有着广泛应用。
03
自然语言处理技术
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
计算机视觉的应用实例
人脸识别
自动驾驶
机器人视觉
人脸识别是计算机视觉中的一个重要 应用实例，它利用图像处理和计算机 视觉等技术对人脸进行特征提取和比 对，从而实现身份识别和安全控制等 应用。人脸识别技术已经广泛应用于 公共安全、金融、教育等领域。
自动驾驶是计算机视觉中的另一个重 要应用实例，它利用计算机视觉技术 对道路和交通环境进行感知和理解， 从而实现车辆的自动导航和驾驶。自 动驾驶技术需要解决复杂的场景理解 、目标检测和跟踪等问题，是计算机 视觉领域的一个研究热点。
非监督学习
非监督学习是指在没有已知输出数据的情况下，通过挖掘输入数据之间的相似性或关联性 来发现数据的内在结构和规律的方法。常见的非监督学习算法有聚类分析、降维和异常检 测等。
监督学习与非监督学习的比较
监督学习需要标注数据，而非监督学习不需要；监督学习适用于预测和分类任务，而非监 督学习适用于聚类和降维等任务。
6.1 认识人工智能【新教材】粤教版(2019)高中信息技术必修一 课件
探究活动
讨论 查阅资料，与同学讨论图 灵测试的操作过程，并分析图灵测试的意又。
在20世纪50年代，有几位 科学家提出想做台能够像 人那样认知， 思考和学习 的机2，也就是用计算机来 模拟人的智能。他们列举 了几个准备去攻克的难点。 包括系统计算机，用程序 对计算机进行编程、神经 网络、计算的复杂性，自 我学习与提高、抽象等。 从此，人工智能便迈上了 它的征途，人工智能发展 历程大致分为三个阶段， 如图6-7所示。
在互联网时代，人们“遇上新问题，就上网搜索，寻找出答案”已 成为一种习惯。然而，一般的信息搜索需要人们在搜索引擎上输人 些关键字，然后在返回的无数个相关网页中，一个一个地打开查看 网页内容是否含自己所需要的信息。这种搜索方式非常耗时，严 重影响查找信息的效率。如何快速准确地获取所需要的信息，成为 人们亟待解决的问题。
探究活动
体验
利用教科书配套学 习资源包提供的虚 拟仿真系统，体验 某空调生产企业的 智能客服机器人所 提供的服务，如图 6-4所示。
上述的空调企业智能客服机器人是一款领域知识智能同答机器人。 它是在某领域知识范围内实现人机自动同答的智能信息系统，是t 种新颖的信息检索系统。它可以准确理解人们的信息检索意图，并 通过语料库检索出相关文档和答案，最后从相关的候选答案中提取 最接近问题的结果。使用智能问答机器人时，人们可以不采用输人 关键字的方式提间，而是直接使用自然语言组成的问句进行提问。 因为智能问答机器人采用的自然语言处理技术，可以根据相关领域 知识，对人们的提问做必要处理后返回结果，且返回的结果不同于 一般搜索引擎返回成千 上万的网页，而是通过对答案的抽取，直 接从成干上万的网页中快速、准确地检索出所需结果。
(3)计算交集元索的数量和并集元素的数量的比值。交集元素的数量为4, 并集元素的数量为7. 交集元素的数量和并集元素的数量的比值为4÷7=0.57。因此，将0.57作为语句A和问句B的相 似度系数。
(新教材)教科版高中信息技术必修一 52 探秘人工智能 课件(共24张PPT)+素材
路径规划也是启发式搜索 的一种典型应用，如卫星定位、 无人驾驶汽车等。
人工智能
人工智能：利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸 和扩展人的智能，感知环境，获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、 方法、技术及应用系统。
弱人工智能一般指实现特定功能的专用智能设备，不能真正实现推 理和解决问题。强人工智能是指真正能思考、有知觉、有自我意识的人 类级别的智能机器。
人工智能
自动驾驶、车牌识别及刷脸支付等，都是人工智能技术在生活中不 同的应用。
人工智能
很多人工智能技术己快速地介入我们的衣食住行，刷新我们的生 活，人工智能到底有哪些应用呢？同学交流，完成课本P129的表5.2.2
功能 儿童及病人陪伴 搬家公司重体力劳动
人工智能体现形式 健康伴侣机器人、聊天机器人、
第5单元 数据分析与人工智 能
5.2 探秘人工智能
学习目标
1.了解人工智能技术的相关概念与应用领域。 2.了解人工智能技术发展的新趋势。 3.认识了解人工智能在信息社会中的重要作用。
人工智能技术的相关概念与应用领域。（重点） 人工智能技术发展的新趋势（难点）
任务一 认识人工智能 活动一 探问最强大脑 请大家打开“围棋.exe”，小试身手吧，体 验人工智能技术在我们生活中的应用。
机器
对战实录
深蓝（Deep Blue）
战胜国际象棋世界冠军加里 • 卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）
沃森（IBM Waston）
在综艺节目《危险边缘》中战胜了最高奖金得主和连胜纪 录保持者
阿尔法围棋（AlphaGo）
战胜世界围棋冠军李世石
2017
准星数学高考机器人 （AI-MATHS）
2017 2018
2024新高考浙江版高中信息技术专题四 人工智能及应用知识点归纳讲解PPT
1-2 1959年华裔科学家王浩用计算机证明了《数学原理》中全部150条 一阶逻辑以及200条命题逻辑定理,其应用的人工智能方法属于 ( ) A.符号主义 B.联结主义 C.行为主义 D.自由主义 答案 A
考向二 人工智能的应用与人工智能对社会的影响 判断某案例是否属于人工智能 判断是不是人工智能案例的关键:在案例处理过程中,计算机系统有没有 参与较复杂的识别判断过程。例如扫描图片、录音等不是智能处理,图 像识别或语音识别过程是人工智能。需要了解的还有:简单的机器人应 用,如智能小车巡线、避障等应用不属于人工智能。此外,扫描二维码等 简单应用也不属于人工智能。
2-1 (2022温州期末,2)下列不属于人工智能技术应用的是 ( ) A.人脸识别 B.金属探测仪 C.人 (2022诸暨期末,5)下列有关人工智能应用的说法错误的是 ( ) A.依赖于领域知识和数据的人工智能被称为领域人工智能 B.跨领域人工智能不再依赖于已有数据和规则,只专注于知识和技能的 获取 C.混合增强智能将人的作用或人的认知模型引入人工智能系统 D.在智能叠加协调的回路中,人类智能是智能回路的总开关 答案 B
考向突破
考向一 人工智能的产生与发展 人工智能与人类智能的区别 人工智能只能从行为结果上来模仿、替代人类活动,虽然有一定的学习 能力,但必须在确定的,知识和信息完全的,特定而封闭化的环境中才能有 用武之地。综合来说,目前人工智能还无法真正像人类一样思考,还不具 备意识、情绪、情感等。
例1 (2022绍兴柯桥期末,2)下列关于人工智能说法正确的是 ( ) A.人工智能促进经济发展,不会对劳动力市场产生影响 B.人工智能技术对人类的影响都是正面的 C.某“在线翻译”系统将英文文章翻译成中文,应用了人工智能技术 D.人工智能目前已经具备像人类一样的意识、情绪,可以像人类一样思考 解析 本题主要考查人工智能的描述。人工智能研究包括机器人、语 音识别、文字识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智 能促进经济发展,会对劳动力市场产生影响;人工智能技术对人类的影响 并非都是正面的;某“在线翻译”系统将英文文章翻译成中文,应用了人 工智能技术;人工智能目前还未具备像人类一样的意识、情绪,不能像人 类一样思考。 答案 C
ai人工智能人工智能介绍PPT
（三）人工智能新技术
计算智能
神经计算； 模糊计算； 进化计算； 自然计算
01
02
人工生命
人工脑； 细胞自动机
03
分布智能 多Agent , 群体智能
04
数据挖掘 知识发现； 数据挖掘
一、人工智能的基本内容
（四）物质、能量、信息、知识和智能
1、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
AI的定义 Turing测试
AI的研究目标
二、AI的定义及其研究目标
（一）AI的定义
1、AI的一般解释 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能
人工智能的严格定义依赖于对智能的定义
AI无形式化 定义的理由
即要定义人工智能，首先应该定义智能
但智能本身也还无严格定义
二、AI的定义及其研究目标
1976年，斯坦福大学的杜达(R.D.Duda)等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR 这一时期，与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人，自然语言理解与机 器翻译等。 新的问题： 专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没 有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐渐暴露出来。
对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识
二、AI的定义及其研究目标
（一）AI的定义
2、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动，智能的核 心是思维，人的一切知识都是思 维的产物。可望通过对思维规律 和思维方法的研究，来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度。一个系统所具有的可运用知识越
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智能机器人的认知
机器人的认知分为三个步骤： 1.获得数据 2.对数据进行加工整合得出结果 3.自我学习，自我完善
认知智能阶段智能设备
具有自主学习的能力,只需要给 出基本的反射式行为,所有的高 级认知能力都可以通过自主学 习得到,不需重新编程。各模块 之间互相依赖并且可以同时学
习,具有实时的学习能力。
?
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
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
再论，人工智能的由来是什么？
定义
二论，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
知识工程
以知识本身为处理对象，研究如何运用人工智
能和软件技术，设计、构造和维护知识系统
I.
专家系统
II. 智能搜索引擎
III. 计算机视觉和图像处理
IV. 机器翻译和自然语言理解
V. 数据挖掘和知识发现
FOUR
第四部分 发 展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点：人工智能是否会引发技术爆炸？
"我们的未来不是再经 历进化，而是要经历 爆炸。"
--瑞·库茨维尔
2001年，瑞·库茨维尔提出摩尔定律的扩展定理， 即（Kurzweils Lawof Accelerated Return）。 该定理指出，人类出现以来所有技术发展都是以 指数增长。后来发展为奇点理论，奇点理论认为 很多技术处于指数增长中，如芯片的计算能力， DNA技术，数据的储存等等。他预测技术在突 破一个称之为奇点的临界点后爆发性增长，在 2045年左右会出现自己思考的人工智能。
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。
通过对传感器信息的处理来获得的。
感知智能阶段智能设备
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手写识
别、图像识别
第三阶段 认知阶段
什么是认知？
认知是指对客观事物的特 征及事物间联系的反映,其 对象是有关问题、资料等 具体的信息,其过程是对这 些信息进行的编码、储存、 提取、应用等具体操作
发展争议 人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
发展争议 人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
发展争议 人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类，但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力，或者将不同的信息联系起来而做超越
人类的事情，而这一点非常重要”。
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”
谢谢同学们三年以来 的耐心聆听 ！
不我 拘愿 一天 格公 降重 人抖 才擞 。，
众所周知，计算机语言在历史发展上经历了机器语言、汇编语言 和高级语言，我们把最低级、最原始的计算机语言称为机器语言。机 器语言是用二进制代码表示的计算机能够直接识别的指令集合，它反
映了计算机“思维”的原理，也反映了人工智能的原理。0和1两个 数字能构成世间万物的一切逻辑，却无法创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
II. 1997年5月3～11日， Garry Kasparov以2.5：3.5输于改进后的 “深蓝”。
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-
人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence）， 英文缩写为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。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。人工智能从诞生以来， 理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大， 可以设想，未来人工智能带来的科技产品， 将会是人类智慧的“容器”。 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。
THREE
第三部分 发展成果
3
三 发展成果
发
➢ 人机对弈：
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程：
猎鹰系统等
➢ 模式识别：
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程：
专家系统，智能搜索引 擎等
人机对弈
I. 1996年2月10～17日， Garry Kasparov以4：2战胜“深蓝” （Deep Blue）。
马克.扎克伯格 Facebook 创始人
vs
埃隆.马斯克 SpaceX 太 空探索技术公司CEO
只要你认可AI技术会不断发展，我 们会在智力上远远落后于AI，以至
于最终成为AI的宠物。
我们从计算机语言原理和人工智能发展史中可以得到答案：迄今为 止AI的所有智能化表现仅仅在模仿人类左半脑的理性思维模式，而完 全不具备右半脑的感性思维，且将来亦是如此。
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
Fritz）。 V. 2016年 谷歌围棋人工智能AlphaGo4:1胜李世石。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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。 目前，2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别 ，文字识别， 图像识别 ，车牌识别；驻波识别引擎已推出语音识别。
自动工程
I.自动驾驶（OSO系统） II.印钞工厂（￥流水线） III.猎鹰系统（YOD绘图）