人工智能清华大学课件教学提纲96页PPT
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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。
人工智能 ppt课件
（2）自然数都是大于等于零的整数。 定义谓词如下： N(x):x是自然数。 I(x):x是整数。 GZ(x):x大于等于零。 （x)(N(x)→(GZ(x）∧I(x))）
(3) 西安市的夏天既干燥又炎热。 定义谓词： SUMMER(x):x处于夏天。 DRY(x):x很干燥。 HOT(x):x很炎热。
f4：从B瓶往C瓶倒油， 把C瓶倒满。
f5：从B瓶往A瓶倒油， 把B瓶倒空。
f6：从B瓶往C瓶倒油， 把B瓶倒空。
f1 f5 f7 0,0
f7
f1 f5
f7：从C瓶往A瓶倒油，
5,2
f4 f2
f3
4,3 f1 5,3
f7 f3
f8
4,0
f4
f5
0,1
f6 f8
f1
1,0
f7 f3
1,3
把C瓶倒空。
f8：从C瓶往B瓶倒油， 把C瓶倒空。
0,1,0 L(0,1)
L(1,0) L(0,1)
2,2,0
3,1,0
L(1,1)
R(1,1)L(0,2) R(0,2)
3,3,1
R(1,0) R(0,1)
1,1,1
0,2,1
L(1,1)R(0,2)
R(1,1)
L(0,2)
0,0,0
L(0,1) R(0,1)
R(0,1) L(0,1)
3,2,0
0,1,1
➢例1：设有下列事实性知识： 张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢 编程序。李晓鹏比他父亲长得高。
请用谓词公式表示这些知识。
（1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。
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课件_OK
30
• 局部最优问题
存在的问题
31
解决方法
• 每次并不一定选择邻域内最优的点，而是依据一定的概率，从邻域内选择一个点，指 标函数优的点，被选中的概率比较大，而指标函数差的点，被选中的概率比较小。
32
• 设求最大值：
选择概率的计算
Pmax (xi )
f (xi ) f (x j )
x j N(x)
并按照式（3）或者式（4）计算每一个点 x的概率 5， 依计算的概率值，从P中随机选择一个点 xn，xb ＝ xn，P = N(xb)，转2 6，End 7，输出计算结果 8，结束
35
• 步长问题
存在的问题
搜索到的最优解 初始值
36
• 变步长
解决方法
初始值
搜索到的最 优解
37
局部搜索算法2（Local Search 2） 1，随机的选择一个初始的可能解x0∈D，xb=x0，
20
第二次循环
从P中选择一个元素， 假设xn = (a, d, c, b, e), f(xn) = 45, f(xn) > f(xb), P = P – {xn}
= {(a, e, c, d, b), (a, b, d, c, e), (a, b, e, d, c), (a, b, c, e, d)}
19
第一次循环
从P中选择一个元素， 假设xn = (a, c, b, d, e), f(xn) = 42, f(xn) > f(xb), P = P – {xn}
= {(a, d, c, b, e), (a, e, c, d, b), (a, b, d, c, e), (a, b, e, d, c), (a, b, c, e, d)}
• 局部最优问题
存在的问题
31
解决方法
• 每次并不一定选择邻域内最优的点，而是依据一定的概率，从邻域内选择一个点，指 标函数优的点，被选中的概率比较大，而指标函数差的点，被选中的概率比较小。
32
• 设求最大值：
选择概率的计算
Pmax (xi )
f (xi ) f (x j )
x j N(x)
并按照式（3）或者式（4）计算每一个点 x的概率 5， 依计算的概率值，从P中随机选择一个点 xn，xb ＝ xn，P = N(xb)，转2 6，End 7，输出计算结果 8，结束
35
• 步长问题
存在的问题
搜索到的最优解 初始值
36
• 变步长
解决方法
初始值
搜索到的最 优解
37
局部搜索算法2（Local Search 2） 1，随机的选择一个初始的可能解x0∈D，xb=x0，
20
第二次循环
从P中选择一个元素， 假设xn = (a, d, c, b, e), f(xn) = 45, f(xn) > f(xb), P = P – {xn}
= {(a, e, c, d, b), (a, b, d, c, e), (a, b, e, d, c), (a, b, c, e, d)}
19
第一次循环
从P中选择一个元素， 假设xn = (a, c, b, d, e), f(xn) = 42, f(xn) > f(xb), P = P – {xn}
= {(a, d, c, b, e), (a, e, c, d, b), (a, b, d, c, e), (a, b, e, d, c), (a, b, c, e, d)}
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。
2024版人工智能教学PPT课件
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。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
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。
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。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
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。
《人工智能》大学课件-PPT(精)
✓ 具有行为能力（系统输出）：对外界的智能化反应
11
两个界定：图灵测试和中文屋子
12
图灵测试 Turing Test
英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing) 提出了现称为“图灵测 试”(Turing Test)的方法。简单来讲, 图灵测试的做法是: 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用 电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个是人, 哪一个是 计算机。如果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人, 哪一个 是计算机, 则可以认为这台被测的计算机具有智能。
记载，“公输子（鲁班）削竹木以为 鹊”，“三日不下” 。他还造了能载 人的大木鸢，在战争中担任侦查的任 务。
➢ 指南车：东汉张衡
➢ 木牛流马：鲁班？诸葛亮？
25
人工智能的发展概况
孕育期（1956年以前）
• 亚里斯多德（Aristotle，公元前384——322）：古希腊伟大的哲学家和思想 家，创立了演绎法。给出了形势逻辑的基本规律
• 1960年研制了通用问题求解(General Problem Solving) 程序。该程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始 的，不依赖于具体领域。在它能处理的有限类别的问题 中，它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次 序，与人类求解同样问题是类似的。因此，GPS是第一
个实现了“像人一样思考”方法的程序。
27
人工智能的发展概况
孕育期（1956年以前）
• 麦克洛奇(W.McCulloch)和皮兹(W.Pitts)：美国神经生理学 家，于1943年建成了第一个神经网络模型(MP模型)。
• 维纳(N.Wiener，1874—1956) ：美国著名数学家、控制 论创始人。1948年创立了控制论。控制论向人工智能的渗 透，形成了行为主义学派。
11
两个界定：图灵测试和中文屋子
12
图灵测试 Turing Test
英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing) 提出了现称为“图灵测 试”(Turing Test)的方法。简单来讲, 图灵测试的做法是: 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用 电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个是人, 哪一个是 计算机。如果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人, 哪一个 是计算机, 则可以认为这台被测的计算机具有智能。
记载，“公输子（鲁班）削竹木以为 鹊”，“三日不下” 。他还造了能载 人的大木鸢，在战争中担任侦查的任 务。
➢ 指南车：东汉张衡
➢ 木牛流马：鲁班？诸葛亮？
25
人工智能的发展概况
孕育期（1956年以前）
• 亚里斯多德（Aristotle，公元前384——322）：古希腊伟大的哲学家和思想 家，创立了演绎法。给出了形势逻辑的基本规律
• 1960年研制了通用问题求解(General Problem Solving) 程序。该程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始 的，不依赖于具体领域。在它能处理的有限类别的问题 中，它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次 序，与人类求解同样问题是类似的。因此，GPS是第一
个实现了“像人一样思考”方法的程序。
27
人工智能的发展概况
孕育期（1956年以前）
• 麦克洛奇(W.McCulloch)和皮兹(W.Pitts)：美国神经生理学 家，于1943年建成了第一个神经网络模型(MP模型)。
• 维纳(N.Wiener，1874—1956) ：美国著名数学家、控制 论创始人。1948年创立了控制论。控制论向人工智能的渗 透，形成了行为主义学派。
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
2024版《人工智能》课件
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念和分类，了解各种学习方法的应用场景。
2. 掌握监督学习和无监督学习的基本原理，能够运用所学知识解决实际问题。
3. 了解神经网络的构成和工作原理，认识不同类型的神经网络及其应用。
三、教学难点与重点重点：机器学习的基本概念、分类和原理；监督学习、无监督学习；神经网络的构成和工作原理。
难点：理解机器学习的核心算法；掌握神经网络的训练和应用。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT课件、黑板、粉笔。
2. 学具：教材、笔记本、计算器。
五、教学过程2. 理论讲解：a. 介绍机器学习的基本概念、分类和原理。
b. 详细讲解监督学习和无监督学习的原理及其应用场景。
c. 简要介绍神经网络的构成、工作原理和主要类型。
3. 实践演示：a. 演示监督学习中的线性回归算法。
b. 演示无监督学习中的Kmeans算法。
c. 演示神经网络的构建和训练过程。
4. 例题讲解：针对每个知识点，讲解典型例题，引导学生掌握解题方法。
5. 随堂练习：布置相关练习题，检验学生对知识点的掌握程度。
六、板书设计1. 机器学习的分类、原理及应用场景。
2. 监督学习和无监督学习的原理及例题。
3. 神经网络的构成、工作原理和主要类型。
七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习和无监督学习的区别与联系。
b. 应用线性回归算法解决实际问题。
c. 简述神经网络的构成及工作原理。
2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输入的输出。
无监督学习：在无标签的数据中，寻找潜在规律和结构。
b. 略。
c. 神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，通过学习输入和输出之间的映射关系，实现对未知数据的预测。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和原理掌握程度较好，但在实践操作中，部分学生对算法的理解和应用还存在困难，需要在课后加强练习。
重点和难点解析1. 机器学习的分类和原理的理解。
《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。
《人工智能清华大学》课件
清华大学人工智能 科研成果转化
清华大学人工智能研究院：负责科研成果的转化和推广 清华大学科技园：提供创业孵化和投资支持 清华大学校友会：提供校友资源和人脉支持 清华大学与政府、企业合作：共同推动科研成果的转化和应用
案例：清华大学研发的智能 语音助手“小冰”，已广泛应 用于手机、智能家居等领域
清华大学人工智能研究院在自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域取得了重 要成果
清华大学与国内外知名企业合作，推动人工智能技术的应用和发展
清华大学在人工智能领域的研究成果多次获得国际奖项和认可
学科历史悠久，底 蕴深厚
师资力量雄厚，拥 有众多知名教授和 学者
科研实力强大，拥 有多个国家级重点 实验室和研究机构
清华大学在人工智能领域的研究：清华大学在人工智能领域有着深厚的研究基础和实力，特别 是在自然语言处理方面，有着许多重要的研究成果和突破。
研究方向：图像处 理、模式识别、计 算机视觉等
研究内容：图像分 类、目标检测、图 像分割、三维重建 等
研究成果：在CVPR 、ICCV、ECCV等顶 级会议上发表多篇 论文
清华大学人工智能 未来发展
加强人工智能基础 研究，推动人工智 能理论创新
建设人工智能创新 平台，推动人工智 能技术应用
培养人工智能人才 ，推动人工智能产 业发展
加强人工智能国际 合作，推动人工智 能全球发展
自然语言处理：研究语言理解和生成技术， 提高机器与人类的交互能力
计算机视觉：研究图像和视频识别技术， 提高机器对环境的感知能力
清华大学举办 了多次国际人 工智能学术会
议和论坛
清华大学与国 际知名高校和 企业开展了多 项人工智能领 域的联合研究
项目
跨学科融合：人工智能与其他学科的交叉融合，培养复合型人才 实践导向：注重实践能力的培养，提高学生的动手能力和创新能力 国际化视野：加强国际交流与合作，培养具有国际视野的人才 产学研结合：加强产学研合作，培养适应市场需求的人才
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
教学课件：第八章-人工智能
智能医疗
人工智能技术应用于医疗影像 诊断、辅助手术等方面，提高
医疗效率和准确性。
02
机器学习与深度学习
机器学习的基本概念
机器学习定义
机器学习是人工智能的一个子领 域，它利用算法使计算机系统从 数据中学习并改进，而无需进行
明确的编程。
机器学习的应用
机器学习在许多领域都有应用，包 括但不限于语音识别、图像识别、 自然语言处理、推荐系统和预测分 析。
机器学习的类型
根据学习方式的不同，机器学习可 以分为监督学习、无监督学习、半 监督学习和强化学习等类型。
深度学习的基本概念
深度学习的定义
深度学习是机器学习的一个分支，它 利用神经网络模型来模拟人脑的深度 学习过程。
深度学习的应用
深度学习的优势
与传统的机器学习方法相比，深度学 习能够处理大规模高维度的数据，并 能够自动提取和抽象特征，提高了模 型的准确性和泛化能力。
自然语言处理的技术
词法分析
将文本分解成单个的词 语或符号，识别词性、 词义等基本语言单位。
句法分析
语义分析
文本生成
研究句子中词语之间的 结构关系，建立词语之
间的依存关系。
理解句子所表达的含义， 包括实体识别、关系抽
取、情感分析等。
根据特定要求或主题， 自动生成符合语法和语
义要求的文本。
自然语言处理的应用
基于深度学习的方法
利用深度神经网络对大量语音数据进行训练，自动学习语音特征和生成模型，生 成自然语音。
06
人工智能的未来发展
人工智能的挑战与问题
1 2 3
数据隐私和安全
随着人工智能技术的广泛应用，数据隐私和安全 问题日益突出，需要加强数据保护和加密技术的 研究和应用。