人工智能7
人工智能发展的七个阶段简述
人工智能发展的七个阶段简述引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是现代科技领域的前沿热点之一，其发展经历了七个重要的阶段。
本文将对这七个阶段进行全面、详细、完整且深入地探讨，以深入了解人工智能的发展历程。
第一阶段：符号推理（Symbolic Reasoning）阶段•20世纪50年代至70年代，符号推理是人工智能研究的主流。
•人们试图通过建立逻辑和知识库，实现计算机的推理能力。
•这一阶段的代表性成果是IBM的Deep Blue超级计算机在1997年击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。
第二阶段：机器学习（Machine Learning）阶段•80年代到90年代，机器学习成为人工智能研究的主要方向。
•通过让计算机从数据中学习，提高其自主学习和决策能力。
•代表性成果包括支持向量机、决策树、人工神经网络等算法的发展。
第三阶段：感知（Perception）阶段•20世纪90年代至21世纪初，人们开始研究让计算机具备感知能力。
•包括图像识别、语音识别等技术，使得计算机可以理解和解析人类的感知信息。
•代表性成果有Microsoft的语音识别软件、Google的图像识别系统等。
第四阶段：知识推理（Knowledge Reasoning）阶段•21世纪初至现在，人们开始探索将知识和推理能力融入到人工智能系统中。
•通过建立知识图谱、推理引擎等技术，使得计算机可以进行复杂的推理和决策。
•代表性成果是IBM的Watson系统在2011年击败《危险边缘》游戏中的冠军。
第五阶段：自我学习（Self-Learning）阶段•这一阶段还处于探索和发展的初期阶段。
•人们试图让计算机具备自我学习和进化的能力，实现真正的智能。
•目前的代表性技术是深度学习算法，可以从大量数据中自动学习和提取特征。
第六阶段：情感和意识（Emotion and Consciousness）阶段•这一阶段是人工智能发展的一个更为超前的研究领域。
人工智能七条规则
人工智能七条规则
1.利益最大化：确保人工智能系统的设计和应用最大化地促进人类的利益，而不是为了服务特定的个体或集体利益。
2.人类控制：确保人类保持对人工智能系统的最终控制权，避免出现无法预测或无法解释的行为。
3.透明度：确保人工智能系统的决策过程和内部机制可解释和可理解，不应该是黑箱操作。
4.完整性和安全性：确保人工智能系统是安全可靠的，并能够处理和应对可能的故障、干扰或攻击。
5.隐私保护：确保人工智能系统尊重和保护个人隐私，不滥用个人数据。
6.公平性：确保人工智能系统的设计和应用避免歧视和不公平对待，不强化社会存在的不平等。
7.合作共享：鼓励人工智能研究者和开发者之间的合作与共享，以促进人工智能技术的进步和应用的发展。
这些规则的目的是确保人工智能的发展和应用能够符合人类的利益和价值观，并避免人工智能可能带来的风险和挑战。
遵守这些规则有助于推动人工智能的可持续发展，并增强公众对人工智能技术的信任和接受度。
人工智能 第七章图形分类
GoogLeNet-v1网络细节
7.2常用模型
• 后期方法 ResNet网络 提出采用残差结构
五种ResNet模型
7.2常用模型
• 后期方法
DenseNet网络
引入dense block的结构
带有三个dense blocks的DenseNet结构图
和原来的卷积网络相比： DenseNet有更少的网络参数，网络更窄；更有 利于信息的传递；在进行反向传播的时候，更 有利于减轻梯度消失的情况
从小白到大神
பைடு நூலகம்
第七章 目标分类
7.1 概述 7.2 常用模型 7.3 实战：CIFAR数据集分类和猫狗分类
7.1概述
什么是目标分类？ 目标分类是给定一张输入图像，根据图像的语义信息判断该图像所属的类别。
目标分类的主要方法有哪些？
1. k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN) 2. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 3. BP神经网络 4. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN) 5. 迁移学习
LeNet-5网络
AlexNet网络
7.2常用模型
• 后期方法
VGGNet网络
VGG不同深度时的网络结构
7.2常用模型
• 后期方法
GoogLeNet网络
Inception架构的主要思想是找出如何用密集成分来近似最优的局部稀疏解
Inception的基本结构
Inception v1的网络结构
7.2常用模型
THANK YOU
7.1概述
• 目标分类的种类： • 跨语义级别的图像分类
• 子类细粒度图像分类
1-7 Artificial Intelligence(AI)
systems that learn new concepts and tasks ,systems that can reason and draw useful conclusions about the world around us, systems that can understand a natural language or perceive and comprehend a visual scene, and systems that perform
确实，在不同地执行某些任 务中它们会实际上超过人的 一些能力。重要的一点是这 些系统都能有效而高效率地 执行智能任务。
Key words: exceed [ɪkˈsi:d] vt. 超过; 超越; 胜过
它具体体现了有意识地和无 意识地通过学习和经验获得 的所有知识和技艺：高度精 确的视觉和听觉感知；思维； 想象；交谈、读、写、驾车、 记忆和回忆事实、表达和感 受情感的能力，以及更多。
Expanded vocabulary: embody [ɪmˈbɒdi] vt. 表现 conscious [ˈkɒnʃəs] adj. 有意识的 refine[rɪˈfaɪn] vt. 提炼; 改善
1-7Artificial Intelligence(AI)
In spite of these impressive achievements,
we still have not been able to produce co-
ordinated, autonomous systems which
1-7Artificial Intelligence(AI)
Can we ever expect to build systems which exhibit these characteristics? The answer to this question is yes! Systems have already been developed to perform many types of intelligent tasks, and expectations are high for near term development of even more impressive systems. We now have systems which can learn from examples, from being told, from past related experiences, and through reasoning.
人工智能7步法
人工智能7步法人工智能(AI)已经渗透到我们日常生活的各个方面，为各个行业带来了显著的改变。
使用AI解决问题时，遵循一套系统的方法是非常重要的。
以下是实施AI项目的七个关键步骤，我们称之为“人工智能7步法”。
一、问题定义在开始任何AI项目之前，首先要清晰地定义问题。
确定你想要解决的具体任务，例如分类、预测或决策等。
对问题的定义应足够明确，以便后续的数据收集、模型设计和评估有明确的指导。
二、数据收集数据是AI的基础。
这一步涉及到从各种来源收集与问题相关的数据。
要确保数据的数量和质量满足项目需求，同时也要考虑数据的可获取性、成本和合规性问题。
三、数据预处理由于原始数据通常是不完美的、有噪声的或者格式不统一，因此需要进行预处理才能用于模型训练。
预处理包括数据清洗、转换、缩放和标准化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
四、特征工程特征工程是AI项目中的关键步骤，涉及到如何从原始数据中提取有意义的特征，以优化模型的性能。
这一步可能包括特征选择、特征构造和特征转换等任务。
好的特征可以显著提高模型的准确性。
五、模型选择与训练选择适合特定任务的模型类型，如线性回归、决策树、神经网络等。
然后使用预处理后的数据对模型进行训练，使其能够学习如何解决定义的问题。
这个过程中通常涉及到超参数调整和模型优化。
六、模型评估与调优为了评估模型的性能，需要使用测试数据集对模型进行评估。
根据评估结果，可能需要回到前面的一些步骤进行迭代优化，如调整特征或调整模型参数等。
目的是找到一个性能优越且具有良好泛化能力的模型。
七、模型部署与监控当模型满足所有性能标准并通过验证后，最后一步是将其实时部署到生产环境中。
这可能涉及到集成到现有的软件系统或硬件设备中，以及确保模型能够持续提供高质量的服务。
在模型部署后，还应持续监控其性能，确保其在长时间内能够维持稳定高效的运行状态。
此外，还应对外部环境的变化保持敏感性，以便及时调整或更新模型以适应新的需求和挑战。
人工智能发展历程中的七个关键事件
人工智能的发展历程中，有七个关键事件：1. 1936年，图灵机的提出：英国数学家图灵在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机，为后来电子数字计算机的问世奠定了理论基础。
2. 1943年，第一个神经网络模型：美国神经生理学家麦克洛奇与匹兹在1943年建成了第一个神经网络模型（M-P模型），开创了微观人工智能的研究领域，为后来人工神经网络的研究奠定了基础。
3. 1941年，第一台电子计算机的诞生：美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机“阿塔纳索夫-贝瑞计算机（Atanasoff-Berry Computer,ABC)”为人工智能的研究奠定了物质基础。
4. 1956年，人工智能学科的诞生：在1956年的达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）和克劳德·香农（Claude Shannon）等科学家共同发起并组织召开了用机器模拟人类智能的专题研讨会，这标志着人工智能学科的正式诞生。
5. 1960年，人工神经网络的重大突破：心理学家罗森布拉特提出了感知机模型，这是一个简单的人工神经网络模型，它的出现标志着人工神经网络的研究进入了新的阶段。
6. 1966年，基于规则的专家系统的出现：基于规则的专家系统是一种能够提供专家级别建议的系统，它利用推理机制对知识库中的规则进行推理，从而提供相应的建议。
这个领域的第一个著名系统是专家系统DENDRAL，它能够提供有关化学领域的建议。
7. 1997年，深蓝战胜国际象棋世界冠军：IBM的深蓝计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，这是人工智能发展历程中的一个重要里程碑，它展示了人工智能在处理复杂问题方面的能力。
人工智能第7章搜索策略(12-09)
第七章搜索策略搜索是人工智能中的一个基本问题，是推理不可分割的一部分，它直接矢系到智能系统的性能与运行效率，因而尼尔逊把它列入人工智能研究的四个核心问题之一。
第七章搜索策略•7 • "I基本概念・73与/或图的搜索第略♦7」博弈树a索24第七章搜索策略]• 7.1吐木概念・7.2欢态空｛11册搜宓览术• 73 I 刀或图的牠索策略X 7.1. 1什么是搜索根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识，从而构造一条代价较少的推理路线，从而使问题匮8 满得到解决的过程称为搜索。
,7」.1什么最搜索 ■ 7 |二状念I 间灰小 > 7J-3 U 咸 THJDidJ.«七章授索彙昭3茎本播念搜索分为盲目搜索利启发式搜索°肓仔如（或称非启发式搜索）是按预定的控制策略进 行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进搜索策 略。
启笈式掇转（或称非盲目搜索）是在搜索中加入了与 问题有矢的启发性信息•用以指导搜索朝着最有希望的方 向前进，加速问题的求解过程井且找到最优解。
-7.1.2状态图表示法K 什么是状态图例题7.1设仆二个钱币，氏初始状态为（反、正、反），欲得的 目标状态为（正、正、正）或（反•反、反）。
目标状态问题是允许每次只能且必须H 转一个钱币，连翻三次， 问能否达到目标状态？初始状态/④止®®®®®®®【解】要求解这个问题■可通过引入一个3维变量将问题表示出来。
设3维变量为：其中:qi=O表示正，qjT表示反(iT,2,3)共有八种组合：Qo=( O3O5O) Q1 ={ 0,0,1)□2= (0,150) □3=(0,1,1)€>4=( 1)0,0)八5= (1 >0,1)Q6 = (lJ5O)Q7={1JJ)每个组合就视为一个芳点。
初始状态为Q5,目表状态为Q济Q?810dJ 图可得解有7个，a ah, aha ,haa , hbh, hcc . ebc , ccb其中：“表示a 的变化.b 表示蚯的变化，C 表示Cb 的变化•-7.1.2状态图表不法把这种描述得到的有向图称为状态（空间）图. 其屮的节点代表一种格局（或称为状态）•而两节点之 间的连线表示两节点之间的联系•它可视为某种操作、规 则、变换等。
《人工智能导论》项目7 自然语言处理
• 自然语言处理的层次理解
（3）句法分析：对句子和短语的结构进行分析，目的是要找出词、短语等的相互关系以 及各自在句中的作用。
例如：“反对│的│是│少数人”，“咬死了|猎人|的|狗” （4）语义分析：找出词义、结构意义及其结合意义，从而确定语言所表达的真正含义或 概念。
NLP被誉为“人工智能皇冠上的珍珠”。
• 自然语言处理应用
我们每天都在享受自然语言处理技术提、欺诈识别等；在 法律领域，案例搜索、判决预测等；在医疗健康领域，病历的辅助录入、医学资料的检索等。
02
思维导图
• 项目五思维导图
• 任务1：智能文本分析
2、技术分析
文本摘要生成：指的是为较长的文本文档创建简短、准确的摘要。目前文本摘要 的生成方式通常可分为生成式、抽取式两类。生成式比抽取式更接近人进行摘要的 过程，这也是本项目采用的文本摘要生成方法。
文本情感分析：指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性 文本进行分析、处理和抽取的过程。目前主要采用的方法有基于情感词典、基于机 器学习的方法，其中基于机器学习的方法是本项目采用的情感分析技术方法。
• 自然语言处理的层次理解
自然语言的理解和分析是一个层次化的过程，许多语言学家把这一过程分为五个层次，可以更 好地体现语言本身的构成，五个层次分别是语音分析、词法分析、句法分析、语义分析和语用 分析。
（1）语音分析：要根据音位规则，从语音流中区分出一个个独立的音素，再 根据音位形态规则找出音节及其对应的词素或词。 （2）词法分析：找出词汇的各个词素，从中获得语言学的信息。词是汉语中 能够独立的最小语言单位，正确的单词切分取决于对文本语义的正确理解， 而单词切分又是理解语言的最初的一道工序。
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实验七神经网络实验群神经网络实验
一、实验目的
理解反向传播网络的结构和原理，掌握反向传播算法对神经元的训练过程，了解
反向传播公式。
通过构建BP网络实例，熟悉前馈网络的原理及结构。
二、实验原理
反向传播(BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值的较为简单的方法。
BP算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。
BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。
输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。
三、实验条件
神经网络可视化实验环境.下图是该环境运行中的典型界面.
四、实验内容
1 通过BP网络各项参数的不同设置，观察BP算法的学习效果。
2观察比较BP网络拓朴结构及其它各项参数变化对于训练结果的影响。
3 观察并分析不同训练数据对相同拓朴结构的BP网络建模的影响.
4 用MLP模拟一个典型的非线性问题.
五、实验步骤
验证性实验
1、进入实验环境；
2、选择相关的实验模块；
3、设置相应地实验参数（如设置初始权值为随机值）；
4、选择实验运行方式；
5、观测运行过程；
6、修改相应地参数重复第1~5步直到满意为止。
设计型实验
1、进入实验环境；
2、进入创建新模型工作窗；
3、创建网络拓朴结构；
4、设置相应的网络参数；
5、输入相应的训练数据集；
6、设置实验环境参数；
7、选择相应的运行方式；
8、观察实验过程；
9、修改相关参数并重复1~8步直至满意为止。
六、实验结论
包括做实验的目的、方法、过程等，具体要写成实验报告,如下图所示（见下页). 1
BP网络的基本结构及BP算法的训练过程。
2
试述阈值函数和权值变化对BP网络推理结果的影响。
3、
训练数据集变化对网络训练结果的影响。