AI_概念学习_Chap5
《ai基础认识》课件
提高公众认知
加强人工智能的科普宣传，提 高公众对人工智能的认识和理
解，促进社会共同参与。
加强国际合作
在全球范围内加强合作和交流 ，共同应对人工智能的挑战和
机遇。
THANKS
感谢观看
计算机视觉的应用
计算机视觉在人脸识别、自动驾驶、智能监控等领域有着广泛的应用，如人脸门 禁、智能安防等。
03
CATALOGUE
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是一种利用人工智能技术，通过语音识别和自然语言处理技术，实现 人机交互的应用。
智能语音助手可以帮助用户查询信息、设置提醒、播放音乐等，为用户提供便利的 服务。
人工智能的发展历程
01
02
03
，机器开始 模拟人类的某些简单思维 和行为。
反思阶段
20世纪70年代，人工智能 发展遭遇瓶颈，人们开始 反思和调整研究方向和策 略。
应用阶段
20世纪80年代至今，随着 计算机技术和大数据的快 速发展，人工智能在各个 领域得到广泛应用。
人工智能可以通过分析大量的医疗数据， 辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定， 提高医疗效率和精度。
02
CATALOGUE
人工智能技术基础
机器学习
机器学习定义
机器学习是人工智能的一个重要分支 ，它利用算法使计算机系统能够从数 据中“学习”并进行自我优化和改进 。
机器学习分类
机器学习的应用
机器学习在语音识别、图像识别、自 然语言处理、推荐系统等领域有着广 泛的应用。
的突破。
强化学习
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。
自主智能系统
AI基础知识图文教程入门知识学习资料
AI基础知识图文教程入门知识学习资料人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机程序实现的智能行为。
它的目标是模仿人类的智能，通过学习、推理和问题解决来完成任务。
人工智能已经应用到各个领域，如机器人、语音识别、图像分析等。
本文将为您提供AI基础知识图文教程入门知识学习资料，帮助您了解人工智能的基本概念和应用。
一、什么是人工智能？人工智能是集计算机科学、哲学和心理学于一体的交叉学科。
它通过构建和设计智能机器，使其能够感知环境、学习知识、理解语言、进行推理以及自主思考等。
人工智能的目标是使机器能够像人类一样思考和工作。
二、人工智能的基本原理1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一。
它通过构建数学模型和使用算法来让机器从数据中学习和推断，进而完成各种任务。
常见的机器学习算法包括决策树、神经网络和支持向量机等。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机理解和处理人类语言的能力。
它包括语音识别、自动翻译、情感分析等技术，为机器与人类之间的沟通提供了重要的支持。
3. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频的能力。
它涉及图像识别、目标检测、图像分割等技术，广泛应用于人脸识别、图像搜索等领域。
4. 专家系统：专家系统是一种基于知识库和推理机制的人工智能应用技术。
通过将领域专家的知识转化为计算机程序，专家系统能够模拟专家的决策和推理能力，为用户提供专业的咨询和决策支持。
三、人工智能的应用领域1. 机器人技术：人工智能在机器人领域的应用越来越广泛。
智能机器人能够感知环境、学习和改进自身，实现自主导航、语音交互、物品抓取等复杂任务。
2. 语音识别：语音识别技术已经成为人工智能的一项重要应用。
它可以将人的语音信息转化为文本或命令，与智能音箱、智能助理等设备进行交互。
3. 图像处理：人工智能在图像处理领域的应用也非常广泛。
通过计算机视觉技术，机器可以识别图像中的物体、场景和人脸，实现人脸识别、图像搜索等功能。
人工智能课件第5章
循环神经网络原理
循环神经网络（RNN）是一种具有循 环结构的神经网络，能够处理序列数据。 它通过在网络中引入循环连接，使得网 络可以记住先前的信息，并将其应用于
当前的任务。
RNN的基本结构包括输入层、隐藏层 和输出层。隐藏层的状态会在每个时间 步长中更新，从而捕捉序列中的动态信
息。
RNN的训练过程采用反向传播算法 （BPTT），通过计算损失函数对模型 参数的梯度来更新模型参数，以最小化
通过不断地试错和学习，使得智能体能够找到一 种最优的行为策略，以最大化获得的累计奖励。
马尔可夫决策过程
马尔可夫决策过程的定义
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）是一种 用于描述强化学习问题的数学模型，具有马尔可夫性质。
马尔可夫决策过程的组成
包括状态集合、动作集合、转移概率、奖励函数和折扣因子等。
Q-Learning算法的应用
可用于解决各种离散状态和动作空间的强化 学习问题，如迷宫寻路、倒立摆控制等。
Policy Gradient算法
Policy Gradient算法的原理
Policy Gradient是一种基于策略迭代的强化学习算法，通过梯度上升法来优化策略参数，使得期 望回报最大化。
Policy Gradient算法的流程
人工智能课件第5章
目录
• 深度学习基础 • 卷积神经网络 • 循环神经网络 • 生成对抗网络 • 强化学习基础 • 人工智能伦理与安全性问题
01 深度学习基础
神经网络概述
神经网络的定义
神经网络的工作原理
一种模拟人脑神经元连接方式的计算 模型，通过多层神经元的组合和连接 实现复杂的功能。
通过前向传播计算输出结果，再根据 误差反向传播调整权重，不断迭代优 化网络参数。
AI基础知识图文教程入门知识学习
AI基础知识图文教程入门知识学习人工智能（AI）是当今科技领域最炙手可热的话题之一。
它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等众多领域，正在改变着我们的生活和工作方式。
本文将为你介绍AI的基础知识，帮助你入门学习。
一、什么是人工智能人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能行为来完成任务的技术和方法。
它涉及计算机科学、机器学习、数据分析等多个领域，并借鉴了神经科学、心理学和哲学等学科的研究成果。
人工智能的目标是使计算机具备感知、理解、学习和决策的能力，以及与人进行智能交互。
二、机器学习机器学习是人工智能的重要分支之一，它通过让计算机自动从数据中学习规律和模式，来改善性能。
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不同类型。
1. 监督学习监督学习是基于标记数据进行训练和预测的机器学习方法。
在监督学习中，算法通过从已有的标记数据中学习模式，来对新的未知数据进行预测。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树和支持向量机等。
2. 无监督学习无监督学习是一种从未标记的数据中学习模式和关系的机器学习方法。
与监督学习不同，无监督学习中没有预先给定的输出标记。
通过无监督学习，计算机可以发现数据中的隐藏模式和结构。
常见的无监督学习算法包括聚类和关联规则挖掘等。
3. 强化学习强化学习是一种通过试错来进行学习的机器学习方法。
在强化学习中，算法通过与环境进行交互，根据不同的行动获得奖励或惩罚，来自动调整其策略以获得最大化的累积奖励。
著名的强化学习算法包括Q-Learning和Deep Q-Network（DQN）等。
三、深度学习深度学习是机器学习的一种特殊形式，它利用人工神经网络模拟人脑的工作方式。
深度学习算法可以从数据中学习多个抽象层次的表示，从而实现更高级的特征提取和模式识别。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。
四、自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
人工智能导论PPT第五章
代码分析
提取语音特征
我们之前学习了如何把时域信号转换成频域信号。频域特征在语音识别系统 中应用得很广泛，但是真实世界的频域特征要更为复杂。一旦我们把一个信 号转换成频域，我们需要确保它可以以特征向量的形式供我们使用。这就涉 及到Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)了。MFCC是一种用于从 给定音频信号中提取频域特征的工具。
这一系列的处理主要包括了采样，量化和编码等步骤。 采样：采样就是在某些特定的时刻对模拟信号进行测量，对模拟信号在
时间上进行量化。具体方法是：每隔相等或不相等的一小段时间采样一 次。 量化：分层就是对信号的强度加以划分，对模拟信号在幅度上进行量化 。具体方法是：将整个强度分成许多小段。 编码：编码就是将量化后的整数值用二进制数来表示。
其中，x表示隐含状态，y—可观察的输出， a—转换概率，b—输出概率。
代码判断解析
小结
在这一章中，我们学习了语音识别相关技术。我们讨论了如何 处理语音信号及相关概念。我们学习了将语音信号可视化，并 通过傅里叶变换将其从时域变为频域。我们还使用一些预定义 的参数来生成了语音信号。最后我们讨论了MFCC特征提取和HMM 模型，并用这些知识构建了一个可以识别口语单词语音识别系 统。
在Markov chain的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态， 也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移，与不同的状态改变相关的概率叫做转于时序的概率模型，是在马尔科夫链的基础上， 增加了观测事件（observed events），即把马尔科夫链原本可见的状态序列 隐藏起来，通过一个可观测的显层来推断隐层的状态信息。其中，隐层映射 到显层通过发射概率（emission probability）或观测概率（observation probability）来计算，隐层状态之间的转移通过转移概率（transition probability）获得。
人工智能基础知识入门
人工智能基础知识入门第一章概述人工智能的定义和应用领域人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指模拟和延伸人类的智能行为的一门科学。
人工智能研究致力于研究、开发以及应用智能机器，使其能够像人类一样思考、学习、理解和解决问题。
人工智能的应用已经渗透到各个领域，包括医疗、金融、交通、教育、安全等。
第二章人工智能基础技术2.1 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它使机器能够通过数据自动学习和改进，而无需明确编程。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习通过已知的输入和输出数据，训练机器进行分类和预测。
无监督学习则通过分析输入数据集的结构和模式，进行聚类和关联分析。
强化学习则是通过奖励和惩罚机制，让机器通过试错来学习和改进。
2.2 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它结合了大规模神经网络和大量数据的训练，以模拟人类的神经网络和认知过程。
深度学习的核心是人工神经网络，它由多个神经元层次组成，通过反向传播算法来训练网络和调整权重。
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
第三章人工智能的应用领域3.1 医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用日益广泛。
通过对海量的医疗数据进行分析和挖掘，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗决策，提高疾病识别和治疗效果。
同时，人工智能还可以应用于医疗影像诊断、基因组学研究等领域，提高医学研究的效率和准确性。
3.2 金融领域人工智能在金融领域的应用能够帮助金融机构提高风险管理和预测能力，实现智能化的客户服务和投资决策。
例如，人工智能可以通过分析金融市场的大数据，预测股票价格和市场趋势；同时，人工智能还可以应用于信用评估、欺诈检测等金融业务中，提高安全性和效率。
3.3 交通运输人工智能在交通运输领域的应用可以提高交通安全、减少交通拥堵，提升交通效率。
例如，智能交通系统可以通过交通监控摄像头识别交通违规行为，提供实时的交通信息，帮助交警和司机及时调整行车路线。
ai相关概念
目录
• AI定义及发展史 • 机器学习 • 深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • AI伦理与法律问题
AI定义及发展史
01
AI定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指使计算机或机器像人一样具备智能 、学习、推理、感知、理解、判断等能力的一门科学。
情感分析：对大量文本数据进行情感分 析，帮助企业了解客户的反馈和情绪。
智能客服：通过NLP技术理解客户的问 题并自动回复，提高客户满意度和服务 效率。
智能推荐：通过分析用户的历史数据和 行为，推荐相关的产品或服务。
计算机视觉
05
计算机视觉的定义和应用领域
定义
计算机视觉是人工智能领域的一个分支 ，旨在让计算机能够像人类一样通过视 觉感知和理解周围环境。它涉及对图像 和视频进行分析、理解和解释，以实现 识别、跟踪和决策等功能。
01
02
自动驾驶
利用计算机视觉技术实现对车辆周围 环境的感知和理解，以实现自动驾驶 功能。
03
医疗影像分析
通过计算机视觉技术对医学影像进行 自动分析和解释，以辅助医生进行诊 断和治疗。
05
04
智能家居
通过计算机视觉技术实现对家居环境 的感知和理解，以实现智能控制和自 动化管理。
AI伦理与法律问题
06
AI伦理和法律问题的应对策略
01
建立多学科交叉的AI伦理与法律研究团队，包括计算
机科学、法学、哲学、社会学等领域的专家学者。
02
加强国际合作与交流，共同研究和制定AI伦理与法律
问题的解决Байду номын сангаас案。
03
建立健全的监管机制，加强对AI技术和应用的监管和
《人工智能》第5章学习智能体-概念学习概念学习
对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程 序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那 么我们称这个计算机程序在从经验E中学习
11
学习问题的标准描述
西洋跳棋学习问题
任务T：下西洋跳棋 性能标准P：比赛中击败对手的百分比 训练经验E：和自己进行对弈
手写识别学习问题
任务T：识别和分类图像中的手写文字 性能标准P：分类的正确率 训练经验E：已知分类的手写文字数据库
Humidity Normal
High High High
Wind Strong Strong Strong Strong
Water Warm Warm Warm Cool
Forecast Same Same Change Change
EnjoySport Yes Yes No Yes
29
概念学习任务
< , , , , , >
// 所有的样例都是反例
30
概念学习任务
形式化描述 已知 实例集X ▪ 每个实例x由6个属性描述，每个属性的取值范围已确定 假设集H ▪ 每个假设h描述为6个属性的取值约束的合取 （∩） 目标概念c ▪ 一个布尔函数，变量为实例，即： c:x->{1,0} 训练样例集D ▪ 目标函数（或目标概念）的正例和反例 求解 H中的一假设h，使对于X中任意x，h(x)=c(x)
问题产生器
以当前的假设作为输入，输出一个新的问题，供执行系统去 探索。
23
小结：设计一个学习系统
基本设计方法和步骤
Step1: 明确任务T、性能度量P Step2: 训练经验E Step3: 选择目标函数及其表示 Step4: 选择目标函数的学习算法 Step5: 最终设计
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28
概念学习任务
Example 1 2 3 4
Sky Sunny Sunny Rainy Sunny
AirTemp Warm Warm Cold Warm
Humidity Normal High High High
Wind Strong Strong Strong Strong
Water Warm Warm Warm Cool
5
待学习的组件
智能体的组件包括
条件-行动规则 世界的演变知识 效用信息 目标 …..
例：训练出租车司机
教官喊刹车 尝试在不同的路面上刹车
6
反馈类型
监督式学习(Supervised learning)
每个实例具有正确的回答
如：物体识别、条件-行动规则
非监督式学习(Unsupervised learning)
问题
递归定义 运算效率低 不可操作
通常要完美地学习V的可操作的形式非常困难
一般地，我们仅希望学习算法得到近似的目标函数V’，因此学习目标函数的过程常称为 函数逼近
17
Step3 选择目标函数及其表示
函数的不同表示方法 状态表 二次多项式函数 神经网络 注意
一方面，我们总希望选区一个非常有表现力的描述，以最大 可能地逼近理想的目标函数 另一方面，越有表现力的描述需要越多的训练数据，使程序 能从它表示的多种假设中选择
11
学习问题的标准描述
西洋跳棋学习问题
任务T：下西洋跳棋 性能标准P：比赛中击败对手的百分比 训练经验E：和自己进行对弈
手写识别学习问题
任务T：识别和分类图像中的手写文字 性能标准P：分类的正确率 训练经验E：已知分类的手写文字数据库
机器人驾驶学习问题
任务T：通过视觉传感器在四车道高速公路上驾驶 性能标准P：平均无差错行驶里程（差错由人类的监督裁定） 训练经验E：注视人类驾驶时录制的一系列图像和驾驶指令
18
Step3 选择目标函数及其表示
一个简单的表示法
对于任何给定的棋盘状态，函数V可以通过以下棋盘参数的 线性组合来计算。 x1，黑子的数量 x2，红子的数量 x3，黑王的数量 x4，红王的数量 x5，被红子威胁的黑子数量 x6，被黑子威胁的红子数量
目标函数
V(b)=w0+w1x1+w2x2+…+w6x6 其中，w0…w6是权值，表示不同棋局特征的相对重要性 至此，问题转化为学习目标函数中的系数（即权值）
问题
这个函数的学习很困难，因为提供给系统的是间接 训练经验
16
Step3 选择目标函数及其表示
更合理的目标函数V
一个评估函数，V: B→R，它为任何给定棋局赋予一个数值评分，给好的棋局赋予较高的 评分
根据V能够轻松地找到当前棋局的最佳走法
对于集合B中的任意棋局b，V(b)定义如下
如果b是一最终的胜局，那么V(b)=100 如果b是一最终的负局，那么V(b)=-100 如果b是一最终的和局，那么V(b)=0 如果b不是最终棋局，那么V(b)=V(b’)，其中b’是从b开始双方都采取最优对弈后可达到的 终局
解答路线 鉴定器
训练样例
22
Step5:最终设计 最终设计
执行系统
用学会的目标函数来解决一系列 训练样例。
泛化器
以训练样例为输入，产生一个输出假设，作为它对目标函数 的估计。
实验生成器
以当前的假设作为输入，输出一个新的问题，供执行系统去 探索。
25
概念学习问题的定义
什么是概念
许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一般概念 概念可被看作一个对象或事件集合，它是从更大的集合中选 取的子集，或在这个较大集合中定义的布尔函数
概念学习问题的定义
给定一个样例集合及每个样例是否属于某个概念的标注，怎 样推断出该概念的一般定义，又称从样例中逼近布尔函数
30
概念学习任务
形式化描述 已知 实例集X 每个实例x由6个属性描述，每个属性的取值范围已确定 假设集H 每个假设h描述为6个属性的取值约束的合取 目标概念c 一个布尔函数，变量为实例 训练样例集D 目标函数（或目标概念）的正例和反例 求解 H中的一假设h，使对于X中任意x，h(x)=c(x)
31
归纳假设的一个基本假定
对于未见实例最好的假设就是与训练数据最佳拟合的假设
归纳学习假设
任一假设如果在足够大的训练样例集中很好地逼近目标函数， 它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。
33
大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
概念学习的定义 一个例子 作为搜索问题的概念学习 FIND-S 候选消除算法
38
大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
概念学习的定义 一个例子 作为搜索问题的概念学习 FIND-S 候选消除算法
39
Find-S：寻找极大特殊假设 ：
使用more_general_than偏序的搜索算法
从H中最特殊假设开始，然后在假设覆盖正例失败时将其 一般化
Find-S算法 1. 将h初始化为H中最特殊假设 2. 对每个正例x – 对h的每个属性约束ai 如果x满足ai 那么不做任何处理 否则将h中ai替换为x满足的另一个更一般约束 3. 输出假设h
语音识别
学习驾驶车辆
ALVINN
学习分类新的天文结构 学习以世界级的水平对弈西洋双陆棋
TD-Gammon
通过百万次的与自己对弈来学习策略
10
什么是机器学习
什么是机器学习
计算机程序通过经验来提高某种任务处理性能的过 程
学习的定义
对于某类任务 任务T和性能度量 性能度量P，如果一个计算机程 任务 性能度量 序在T上以P衡量的性能随着经验 经验E而自我完善，那 经验 么我们称这个计算机程序在从经验 中学习 经验E中学习 经验
26
大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
概念学习的定义 一个例子 作为搜索问题的概念学习 FIND-S 候选消除算法
27
概念学习任务
例子
目标概念
Aldo进行水上运动的日子，表示为布尔函数EnjoySport
给定一个样例集D
每个样例表示为属性的集合
任务目的
基于某天的各属性，预测EnjoySport的值
12
设计一个学习系统
基本设计方法和步骤
Step1: 明确任务T、性能度量P Step2: 训练经验E Step3: 选择目标函数及其表示 Step4: 选择目标函数的学习算法 Step5: 最终设计
13
Step1. 明确任务和性能度量
西洋跳棋学习问题
任务T：下西洋跳棋 性能标准P：击败对手的百分比
学习作为系统的一种构造方法是有用的
把智能体放置在真实环境中而不是写出所有的规则
学习可以修正智能体的决策机制以提高性能
3
学习智能体
执行元件是前面所介绍的各种智能体的整体 学习元件可根据评论元件得出的结论来修正执行元件 设计时： 先设计执行元件，然后才是学习元件
4
学习元件
关注要素
将要学习的是执行元件的哪个组件 可获得的反馈类型 如何表示学习到的知识
Forecast Same Same Change Change
EnjoySport Yes Yes Yes Yes
29
概念学习任务
表示假设的形式（目标函数的表示）
实例的各属性约束的合取式
令每个假设为6个约束（或变量）的向量，每个约束对应一 个属性可取值范围 ？任意本属性可接受的值 明确指定的属性值 φ 不接受任何值 假设的例子 <?, Cold, High, ?, ?, ?> <?, ?, ?, ?, ?, ?> // 所有的样例都是正例 < φ, φ, φ, φ, φ, φ> // 所有的样例都是反例
19
Step4 : 选择目标函数逼近算法
每个训练样例表示成二元对
<b，Vtrain(b)> b是棋盘状态，Vtrain(b)是训练值 比如，<<x1=0,x2=0,x3=1,x4=0,x5=0,x6=0>,100>
训练过程
从学习器可得到的间接训练经验中导出上面的训练样例 调整系数wi，最佳拟合这些训练样例
23
小结： 小结：设计一个学习系统
基本设计方法和步骤
Step1: 明确任务T、性能度量P Step2: 训练经验E Step3: 选择目标函数及其表示 Step4: 选择目标函数的学习算法 Step5: 最终设计
24
大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
概念学习的定义 一个例子 作为搜索问题的概念学习 FIND-S 候选消除算法
训练样例的分布能多好地表示实例分布
最终系统的性能P是通过后者来衡量的
15
Step3 选择目标函数及其表示
目标函数ChooseMove
ChooseMove: B→M
接受合法棋局集合中的棋盘状态作为输入，并从合法走 子集合中选择某个走子作为输出
学习任务转化为学习像ChooseMove这样某个特定 的目标函数
每个实例未给出正确的回答
强化学习(Reinforcement learning)
从强化物中学习
如：旅途结束未收到消费
7
学习的知识表示
博弈中效用函数的线性加权多项式 决策树 贝叶斯网络 神经网络 命题逻辑、一阶逻辑
8
大纲
引言：学习智能体 机器学习基本概念 概念学习
9
机器学习的成功案例
学习识别人类的讲话
记为hj more_general_than_or_equal_to hk，或hj ≥g hk
37
假设的一般到特殊序