人工智能介绍 PPT

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人工智能ppt课件免费

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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。

人工智能演示文稿(共35张PPT)

人工智能演示文稿(共35张PPT)
Environment: Patient, hospital, staff 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
➢ 缺点 当达到目标的行为有很多种的时候,需要考虑效率
一个agent的传感器在每个时间点上都能获取环境的部分状态 基于当前的感知选择行动,不关注感知历史
基于模型的反射agent
基于目标的agent
➢ 除了根据感知信息之外,还要根据目标信息来选 择行动
➢ 效率比较低,需要推理
➢ 搜索和规划算法
基于目标的agent
基于效用的agent
➢ 当达到目标的行为有很多种的时候,需要考虑 效率
➢ 环境是部分可观察的和随机的,不确定下的决策 过程可以通过基于效用的agent来实现。
(Environment),agent的执行器(Actuators) 和传感器(Sensors),英文缩写为PEAS ➢ 对于每一个智能agent,必须说明其PEAS参数 ➢ Eg.自动驾驶出租车
➢性能度量
➢ 环境 ➢执行器
➢ 传感器
任务环境
➢ Eg.自动驾驶出租车
➢性度量:安全性,快速性,交通违规,舒适度, 利润
➢ 环境:马路,其他交通工具,行人,乘客 ➢执行器:方向盘,加速油门,刹车,语音合成器
➢传感器:摄像头,红外或声纳,速度表,GPS,键 盘,麦克风
任务环境
➢ Eg.医疗诊断系统
➢ 性能度量:病人的健康性,病人花费 ➢ 环境:病人,医院,工作人员
➢ 执行器:显示屏(询问,测试,诊断,治疗方案) ➢传感器:键盘(输入症状,现场检测,病人的回答)
➢ 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输 入
Agent的表驱动方法

2024版《人工智能》PPT课件

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《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。

人工智能概述ppt课件

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人工智能概述ppt 课件
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
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。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科,包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛,推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理,研究隐私保护算法与技术, 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性,降低对特定数据或场 景的依赖,人工智能伦理问题,建立监管机制与标准规 范,促进人工智能健康发展。
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。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等,以得出新的知识和结论。
在专家系统中,知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。

人工智能简介-课件(PPT演示)

人工智能简介-课件(PPT演示)

形成期(1956--1970年)
早期研究 心理学小组:1957年,纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制 了称为逻辑理论机(简称LT)的数学定理证明程序。 1960年研制了通用问题求解程序。该程序当时可解决11种类型的问题,如 不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人—羊过河等。 IBM工程小组:1956年,塞缪尔在IBM704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。这个程序可以从棋谱中学习,也可 以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习,该程序1959年击败了 塞缪尔本人,1962年又击败了一个州的冠军。 MIT小组:1958年,麦卡西建立了行动规划咨询系统。 1960年,麦卡锡又研制了人工智能语言LISP。 1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文,推动了人工智能 的发展。 其他方面:1965年,鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了归结(消解)原理。 1965年,费根鲍姆开始研究化学专家系统DENDRAL。
2
物质、能量、信息、知识和智能
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 三大要素与智能 人类的智能:物质(碳)+能量(生物电)→(生物)信息 人造的智能:物质(硅)+能量(物理电)→(电子)信息 信息、知识和智能 信息:是由数据表达的客观事实 知识:是由智力对信息进行加工后所形成的对客观世界规律性的认识 智能:是指人类在认识客观世界中,由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力 三者之间的关系 信息:是形成知识的原料,是智能的加工对象 知识:是信息的关联,是由智能加工后的产品 智能:是信息到知识的一个加工器 产业革命和信息革命及其意义 产业革命:是物质与能量领域的革命,放大了人的体能 信息革命:是信息与智能领域的革命,需要放大人的智能

(完整版)人工智能介绍PPT课件

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Part 3 人工智能面临的问题
2023/11/27
3
人工智能面临的问题
人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关 于伦理、道德的大讨论,这有可能会在 一定时间内阻碍机器人的发展,但总的 来说,科技是第一生产力,左右着人类 的进程,至于伦理、道德体系只是科技 的衍生物,大不了推倒重建,更何况, 我们已有了如此成熟的法律监管制度, 估计不会把自己搞瘫痪。如此看来,对 人工智能技术伦理问题的研究也就成为 了重中之重,机器人伦理问题近年来也 引起了许多学者和社会大众的关注 [1]
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2023/11/27
人工智能视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2023/11/27
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文,推动了人工智 能的发展。
2023/11/27
4
人工智能的未来
对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天 ,我们要始终贯彻以人为本的原则,马克 思说过,“人是人的最高本质。”对于人 工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技 术保持同步,要未雨绸缪但要避免过度敏 感。在这条智能走向智慧的路上还会有更 多的问题将接踵而至,而我们要做的就是 不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上 迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
能语言LISP。 1972-1976年,费根鲍姆研制MYCIN专家系统,用于协助内科医生诊断细
菌感染疾病,并提供最佳处方。 1981年,中国人工智能学会在长沙成立 1991年,”弗里茨”问世 1995年,”深蓝”更新程序,新的集成电路将其思考速度达到每秒300万

人工智能技术介绍PPT完整版(人工智能概述、围棋、象棋、人工智能3.0等)

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乐观思潮
人工智能
孕育期
电子计算机 机
器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
1956
1974
1980
1987
1993
2006
2016
所有的AI程序 都只是“玩具” 运算能力 计算复杂性 常识与推理
未达预期
大数据 计算能力
削减投入
应用增多
经网络
人工智能核心技术
知识和数据智能处理
知识处理时通常使用专家
来悄
临悄
• 交通工具(即无人机、无人驾驶等) • VR(虚拟现实)
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术, 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统(CPS)
复 杂 度
有关学科 教学、科学和 工程辅助
图论
博弈
AI的几大门派
模拟人的心智 模拟脑的结构 模拟人的行为
进化学派 类推学派 贝叶斯学派 符号学派 联结学派 行为学派
感知
知识表示 神经网络 机器人
深度学习
聪明的AI
有学识的AI
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
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
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
20世纪初
1970年代初
今天
时间
AI将催生“无用阶层”吗?
• 人工/脑力劳动:翻译、记者...
• 人工/体力劳动:保安、保姆...

《人工智能介绍》PPT课件

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2023REPORTING 《人工智能介绍》PPT课件•人工智能概述•机器学习技术•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•人工智能伦理、法律与社会影响目录20232023REPORTINGPART01人工智能概述定义第一次浪潮(20世纪60年代-7…第二次浪潮(20世纪80年代-9…第三次浪潮(21世纪初至今)萌芽期(20世纪50年代-60年…发展历程人工智能(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。

人工智能的发展大致经历了以下几个阶段人工智能的概念被提出,并出现了一些早期的理论和方法。

基于符号逻辑的专家系统得到广泛应用,但由于技术限制和理论缺陷,人工智能进入低谷期。

机器学习算法的兴起,尤其是神经网络技术的快速发展,为人工智能的复苏奠定了基础。

深度学习技术的突破,以及大数据、云计算等技术的支持,使得人工智能在各个领域取得了显著成果。

定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能的技术原理主要包括感知、认知和行动三个层面。

感知层面通过传感器等设备获取外部环境信息;认知层面通过算法对获取的信息进行处理和分析,实现知识的表示、学习和推理;行动层面则根据认知结果做出相应的决策或行为。

核心思想人工智能的核心思想在于模拟人类的智能行为,包括学习、推理、决策等。

通过不断地学习和优化算法,提高机器的智能化水平,使其能够自主地完成复杂的任务。

应用领域人工智能已经渗透到各个领域,如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能制造、智慧城市等。

其中,自然语言处理使得机器能够理解和生成人类语言;计算机视觉使得机器能够识别和理解图像和视频;智能机器人则能够自主完成各种复杂任务。

前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,人工智能将在未来发挥更加重要的作用。

例如,在医疗领域,人工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在交通领域,自动驾驶技术将改变人们的出行方式;在金融领域,智能投顾和风险管理将提高金融服务的效率和质量。

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3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
The future of Artificial Intelligence
Part 1 人工智能是什么
2020/6/11
1 人工智能是什么?
➢名字由来:1956年,萨缪尔应 麦卡锡之邀,参加达特茅斯会 议,介绍机器学习工作。 “Artificial Intelligence” 这个 词被首次提出
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。
Machine learning
Computer vision
2020/6/11
2 人工智能的发展与应用
➢ 人工智能的应用
1.定理证明
1977年,吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多, 人工智能可以 丰富系统的知识,自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析,提高医疗水平 [1]
能语言LISP。 ➢ 1972-1976年,费根鲍姆研制MYCIN专家系统,用于协助内科医生诊断
细菌感染疾病,并提供最佳处方。 ➢ 1981年,中国人工智能学会在长沙成立 ➢ 1991年,”弗里茨”问世 ➢ 1995年,”深蓝”更新程序,新的集成电路将其思考速度达到每秒300万次 ➢ 2011年,Apple正式推出人工智能计划CALO的Siri语音助理 ➢ 2012年,图灵诞辰100周年的比赛上,以29.2%的成绩险些通过图灵测试
2020/6/11
Part 4 人工智能的未来
2020/6/11
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。
•. [1] 陈晋. 人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.
2020/6/11
3
人工智能面临的问题
➢ 人工智能可控与否
人类发明了核武器,可越来越发 现根本无法控制它所将带来的恐 怖影响。
如果人工智能技术发展继续遵循 武器的发展规律,也必将出现技 术失控的现象,而这门技术将带 来的负面影响要远大于武器,至 于结果,从我们近些年创造的科 幻电影就能看得出。
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2020/6/11
人工智能视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2020/6/11
2
人工智能的发展与应用
➢ 人工智能飞速发展
➢ 1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文,推动了人工智 能的发展。
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2020/6/11 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
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互,实 现帮忙用户解决问题,其主要是帮忙用户 解决生活类问题。
Part 3 人工智能面临的问题
2020/6/11
3
人工智能面临的问题
➢ 人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关 于伦理、道德的大讨论,这有可能会在 一定时间内阻碍机器人的发展,但总的 来说,科技是第一生产力,左右着人类 的进程,至于伦理、道德体系只是科技 的衍生物,大不了推倒重建,更何况, 我们已有了如此成熟的法律监管制度, 估计不会把自己搞瘫痪。如此看来,对 人工智能技术伦理问题的研究也就成为 了重中之重,机器人伦理问题近年来也 引起了许多学者和社会大众的关注 [1]
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明了“机器学习”这个词,将其定 义为“不显式编程地赋予计算机能力的研 究领域”。而能够进行机器学习的便是人工 智能。
2020/6/11
1 人工智能是什么?
➢ 计算机学家们对人工智能的定义:
2020/6/11
1
人工智能是什么?
➢ 定义小结
➢是研究、开发用于模拟、延伸和扩
2020/6/11
4
人工智能的未来
➢ 对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天 ,我们要始终贯彻以人为本的原则,马克 思说过,“人是人的最高本质。”对于人 工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技 术保持同步,要未雨绸缪但要避免过度敏 感。在这条智能走向智慧的路上还会有更 多的问题将接踵而至,而我们要做的就是 不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上 迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
[1]蒋琰,胡涛,杨宁.医学中的人工智能应用[J].现代预防医学,2009,36(08):1580-1583.
吴文俊
பைடு நூலகம்
2 人工智能的发展与应用
➢ 人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”,可以自动启动、加速、刹车,可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下,它的“大脑”能随机应变,自动选择 最佳方案,指挥汽车正常、顺利地行驶。
➢ 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
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