大数据时代的人工智能应用77页PPT
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人工智能与应用PPT课件
未来的计算机将有自动获取知识的能力
它们直接由书本学习，通过与人谈话学习，通过观 察环境学习
它们通过实践自我完善，克服人的局限性 →有必要对这一前景给以关注
4
机器学习 — 概述
争论：机器的能力是否能超过人的能力？
否定意见：机器是人造的，其性能和动作完全是由 设计者来规定的，因此无论如何其能力也不会超过 设计者本人
学习环节
是核心模块，是和外部交互的接口 学习部分对环境提供的信息整理、分析、归纳或
类比，生成新的知识元或利用这些信息修改知识 库，以增进系统执行部分完成任务的效能 学习环节从执行环节得到执行结果的反馈信号， 进行学习修正，进一步改善执行环节的行为 执行环节的复杂性、反馈和透明度都对学习环节 有影响。复杂的任务需要更多的知识
即可以完成任意复杂的分类任务66神经网络学习前馈型人工神经网络bp网络不仅有输入层节点输出层节点而且还有隐层节点可以是一层或多层对于输入信号要先向前传播到隐节点经过转移函数后再把隐节点的输出信息传播到输出节点最后给出输出结果节点的转移函数通常选取s型函数如67神经网络学习前馈型人工神经网络在正向传播过程中输入信息从输入层经隐节点单元逐层处理并传向输出层每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态如果在输出层不能得到期望的输出则转入反向传播过程将误差信号沿原来的连接通路返回通过修改各层神经元的连接权值使得误差信号递减至最小68神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法的流程图69神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法存在的问题
三定律在科幻小说中大放光彩，一些其他作者 的科幻小说中的机器人也遵守这三条定律
三定律也具有一定的现实意义，在三定律基础 上建立新兴学科“机械伦理学”旨在研究人类 和机械之间的关系
截至2006年，三定律在现实机器人工业中没有 应用，但目前很多人工智能和机器人领域的技 术专家也认同这个准则
它们直接由书本学习，通过与人谈话学习，通过观 察环境学习
它们通过实践自我完善，克服人的局限性 →有必要对这一前景给以关注
4
机器学习 — 概述
争论：机器的能力是否能超过人的能力？
否定意见：机器是人造的，其性能和动作完全是由 设计者来规定的，因此无论如何其能力也不会超过 设计者本人
学习环节
是核心模块，是和外部交互的接口 学习部分对环境提供的信息整理、分析、归纳或
类比，生成新的知识元或利用这些信息修改知识 库，以增进系统执行部分完成任务的效能 学习环节从执行环节得到执行结果的反馈信号， 进行学习修正，进一步改善执行环节的行为 执行环节的复杂性、反馈和透明度都对学习环节 有影响。复杂的任务需要更多的知识
即可以完成任意复杂的分类任务66神经网络学习前馈型人工神经网络bp网络不仅有输入层节点输出层节点而且还有隐层节点可以是一层或多层对于输入信号要先向前传播到隐节点经过转移函数后再把隐节点的输出信息传播到输出节点最后给出输出结果节点的转移函数通常选取s型函数如67神经网络学习前馈型人工神经网络在正向传播过程中输入信息从输入层经隐节点单元逐层处理并传向输出层每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态如果在输出层不能得到期望的输出则转入反向传播过程将误差信号沿原来的连接通路返回通过修改各层神经元的连接权值使得误差信号递减至最小68神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法的流程图69神经网络学习前馈型人工神经网络bp算法存在的问题
三定律在科幻小说中大放光彩，一些其他作者 的科幻小说中的机器人也遵守这三条定律
三定律也具有一定的现实意义，在三定律基础 上建立新兴学科“机械伦理学”旨在研究人类 和机械之间的关系
截至2006年，三定律在现实机器人工业中没有 应用，但目前很多人工智能和机器人领域的技 术专家也认同这个准则
人工智能与应用PPT课件
语音识别与合成技术 及应用
2024/1/30
25
语音识别基本原理和方法
声学模型
将声音转化为可识别的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC ）等。
语言模型
利用统计语言模型来描述语音的上下文关系，提高识别准确率。
2024/1/30
解码器
将声学模型和语言模型结合，搜索最可能的文字序列作为识别结果 。
26
2024/1/30
问答系统
通过自然语言处理技术理 解用户提出的问题，并从 知识库中检索相关信息， 生成简洁、准确的答案。
机器翻译
利用自然语言处理技术实 现不同语言之间的自动翻 译，促进国际交流和合作 。
19
自然语言生成技术探讨
2024/1/30
自然语言生成技术
01
研究如何将非结构化的数据或信息转化为人类可读的自然语言
人工智能与应用 PPT课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 人工智能概述 • 机器学习原理与实践 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 智能推荐系统原理与实践 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
人工智能概述
2024/1/30
6
02
机器学习原理与实践
2024/1/30
7
监督学习算法介绍
2024/1/30
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、股票 价格等。
8
监督学习算法介绍
2024/1/30
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 。
2024/1/30
25
语音识别基本原理和方法
声学模型
将声音转化为可识别的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC ）等。
语言模型
利用统计语言模型来描述语音的上下文关系，提高识别准确率。
2024/1/30
解码器
将声学模型和语言模型结合，搜索最可能的文字序列作为识别结果 。
26
2024/1/30
问答系统
通过自然语言处理技术理 解用户提出的问题，并从 知识库中检索相关信息， 生成简洁、准确的答案。
机器翻译
利用自然语言处理技术实 现不同语言之间的自动翻 译，促进国际交流和合作 。
19
自然语言生成技术探讨
2024/1/30
自然语言生成技术
01
研究如何将非结构化的数据或信息转化为人类可读的自然语言
人工智能与应用 PPT课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 人工智能概述 • 机器学习原理与实践 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 智能推荐系统原理与实践 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
人工智能概述
2024/1/30
6
02
机器学习原理与实践
2024/1/30
7
监督学习算法介绍
2024/1/30
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、股票 价格等。
8
监督学习算法介绍
2024/1/30
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 。
大数据与人工智能解惑PPT课件
新闻及政策预测投资走向
预测流程
特殊过滤
数据收集
数据处理
中文分词
文本向量化
信息抽取 情感分析
分词操作
中文分词
向量表示
词向量表示 1：One-Hot稀疏编码 橙子 [1 0 0 0 0 ] 菠萝 [0 1 0 0 0 ] 2：Embedding稠密编码 橙子 [0.3 0.2]
向量标记训练
词编码训练 （Word2Vec） 1：基于上下文预测词 2：基于词预测上下文 可通过以下实现 1：python Gensim 工具包 2：world2Vec google开源
主题
01 人工智能历史及发展
04
人工智能案例
02
人工智能产品
05
面对人工智能
03
机器学习
人工智能历史及发展
人工智能的历史 1956年达特茅斯会议召开，人工智能正式提上议程 智能时代什么时候来临？ 当机器拥有语音识别、图像识别、自然语音理解等这些 人最本质的智慧能力的时候，那么大数据人工智能 时代已经来临。
智能投资 算法模型 定量分析 多样化 短中期 风险最小化
主观投资 主观经验 定性分析 少数品种 中长期 风险考虑不全
人工智能应用开发流程
数据收集数据清洗源自特征工程数据建模深度学习
卷积神经网络(CNN) (Convolutional Neural Network) 应用场景：图像识别、视频分析
深度学习
循环神经网络(RNN) (Recurrent Neural Network) 应用场景：语音识别、自然语言处理
智能P2P投资系统
投资策略 1：选择项目 2：选择时间 3：风险控制 4：买入项目 5：卖出项目
人工智能应用1-围棋
人工智能的运用ppt
3. 优化决策过程的管理：人工智能还可以通过智能算法和模型，对决策过程进行优化，提高决策流程和效率，减少人为失误和风险，从而提高企业的决策质量和效率。
自动化农业设备
自动化农业设备
运用是人工智能技术在农业领域的一大应用。通过智能化的农机设备，可以实现对种植、喂养、收获等环节的全自动化控制，减少人工操作的繁琐和耗时，并提高作业效率和产量。同时，还可以实现对土地、作物、气象等信息的实时监测和分析，为农业决策和管理提供科学依据。这一技术的应用不仅提高了现代农业生产方式的效率和可持续发展水平，还为农业发展带来了更多的机遇和潜力。
3. 对于可能面临失业的人来说，他们可以通过继续学习和培训，来提高自己的专业技能和知识水平，以适应新的职业需求和市场需求，从而增加自己的竞争力。
机遇：医疗创新
机遇：医疗创新
医疗领域是人工智能运用的一个重要方向。其运用了机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，可以实现医学图像分析、病历分析、药物设计等任务。同时，也可以提高疾病预测和诊断精确度、辅助医生制定治疗方案，并为医学研究提供数据支持。这些应用有助于提高医疗健康服务水平，促进未来医疗创新。
语音科技技术
语音科技技术
1.智能语音识别技术：该技术可以将人类的语音输入转换成电脑可识别的信号，并通过计算机程序来进行语音分析和处理。应用领域广泛，如人机交互、智能客服、智能家居等。
2. 自然语言处理技术：该技术可以使计算机能够理解和处理自然语言。这项技术涉及到语音识别、语音合成、语音翻译等，可以广泛应用于智能客服、智能助手、机器翻译等领域。
机遇：智能家居
NEXT
机遇：智能家居
智能家居是人工智能在生活中的一种运用。它利用智能设备和传感器来监测和控制家庭环境，例如智能温度控制、智能灯光系统、智能安防等。其中，智能家庭设备可以通过互联网实现远程控制，让家庭环境更加智能化、便利化和人性化。相比传统的家庭设备，智能家居不仅可以提高家庭安全性，还能节能减排，让人们更加环保节能。智能家居的普及，不仅可以改善家庭生活质量，也有助于推动智慧城市建设，实现智能化生活。
自动化农业设备
自动化农业设备
运用是人工智能技术在农业领域的一大应用。通过智能化的农机设备，可以实现对种植、喂养、收获等环节的全自动化控制，减少人工操作的繁琐和耗时，并提高作业效率和产量。同时，还可以实现对土地、作物、气象等信息的实时监测和分析，为农业决策和管理提供科学依据。这一技术的应用不仅提高了现代农业生产方式的效率和可持续发展水平，还为农业发展带来了更多的机遇和潜力。
3. 对于可能面临失业的人来说，他们可以通过继续学习和培训，来提高自己的专业技能和知识水平，以适应新的职业需求和市场需求，从而增加自己的竞争力。
机遇：医疗创新
机遇：医疗创新
医疗领域是人工智能运用的一个重要方向。其运用了机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，可以实现医学图像分析、病历分析、药物设计等任务。同时，也可以提高疾病预测和诊断精确度、辅助医生制定治疗方案，并为医学研究提供数据支持。这些应用有助于提高医疗健康服务水平，促进未来医疗创新。
语音科技技术
语音科技技术
1.智能语音识别技术：该技术可以将人类的语音输入转换成电脑可识别的信号，并通过计算机程序来进行语音分析和处理。应用领域广泛，如人机交互、智能客服、智能家居等。
2. 自然语言处理技术：该技术可以使计算机能够理解和处理自然语言。这项技术涉及到语音识别、语音合成、语音翻译等，可以广泛应用于智能客服、智能助手、机器翻译等领域。
机遇：智能家居
NEXT
机遇：智能家居
智能家居是人工智能在生活中的一种运用。它利用智能设备和传感器来监测和控制家庭环境，例如智能温度控制、智能灯光系统、智能安防等。其中，智能家庭设备可以通过互联网实现远程控制，让家庭环境更加智能化、便利化和人性化。相比传统的家庭设备，智能家居不仅可以提高家庭安全性，还能节能减排，让人们更加环保节能。智能家居的普及，不仅可以改善家庭生活质量，也有助于推动智慧城市建设，实现智能化生活。
人工智能的应用课件
介绍AI安全风险识别与评估的方法和工具，如漏洞扫描、渗透测试、风
险评估等，以及这些方法和工具在AI安全风险防范中的应用。
02
AI安全风险防范技术
阐述AI安全风险防范的技术手段，如数据加密、访问控制、安全审计等，
以及这些技术在保障AI系统安全中的作用。
03
AI安全风险防范策略与管理
探讨AI安全风险防范的策略和管理措施，如制定完善的安全管理制度、
06
深度学习算法与应用
深度学习算法原理及框架介绍
深度学习算法原理
通过组合低层特征形成更加抽象的高 层表示属性类别或特征，以发现数据 的分布式特征表示。
深度学习框架
介绍TensorFlow、PyTorch等主流深 度学习框架的使用方法和特点。
卷积神经网络、循环神经网络等关键技术
卷积神经网络（CNN）
人工智能的应用课件
contents
目录
• 人工智能概述 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 语音识别与合成技术 • 机器学习算法与应用 • 深度学习算法与应用 • 人工智能伦理与安全问题探讨
01
人工智能概述
定义与发展历程
定义
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。
卷积神经网络是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，如图像数据。 其关键技术包括卷积层、池化层、全连接层等。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络，其关键技术包括循环层、长短期记 忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
Hale Waihona Puke 图像分类、自然语言生成等应用案例
人工智能的应用ppt
谢谢观看
物流与交通
在物流与交通领域，人工智能的应用主要涵盖了智能配送、智能调度和智能交通等方面。其中，针对配送环 节的智能算法可以大幅提升企业的效率和降低成本； 而基于交通数据的分析和预测，则有助于优化城市交通流量并减少拥堵。同时，物流与交通领域中的人工智 能应用也包括聊天机器人等新技术，这些技术可用于提高客户服务水平以及加强对车辆运行状况和维护情况 的监管。针对具体场景，为实现这些目标，我们可以采取多种方法和流程； 例如，在智能调度方面，我们可以利用数据分析和机器学习算法来实现自动化调度，并不断优化算法以适应 人工智能技术实现自然语言交互的应用程序。它可 以在多个领域发挥作用，如客服、销售、教育等。对于聊天机器人的开发 ，主要分为三个步骤：数据收集、自然语言处理和响应生成。其中，数据 收集是非常关键的一步，需要通过爬虫或手动方式收集大量的问题与答案 ，以供机器学习建模使用。自然语言处理可以帮助聊天机器人理解用户输 入的意图，并给出准确的回答。响应生成则是根据用户的意图和上下文信 息来生成回答。 在开发聊天机器人时，我们需要考虑用户体验、性能及可靠性等因素。
探索人工智能的应用之路
主讲人：XXX
目录
1.教育领域 2.金融领域 3.医疗保健 4.制造业 5.农业智能化 6.物流与交通 7.聊天机器人 8.游戏与娱乐
教育领域
在教育领域中，人工智能已经得到了广泛的应用。其中包括基于数据分析 的学生表现评估方法，个性化学习路径推荐和智能化监控系统等。作为一 个可执行的方案，我们可以建立一个智能化教学辅助平台，采用自然语言 处理技术和机器学习算法，根据学生的学习轨迹、表现数据和课程内容等 因素，动态调整教学策略和内容，并提供相关数据统计和分析结果以帮助 教师优化授课效果。这些技术将有助于提高教育质量和学生表现，并为未 来的教育发展奠定基础。
人工智能技术的应用ppt模板
定义：将一种自然语言自动翻译成另一种自然语言的机器技术
应用场景：跨语言沟通、翻译服务、文学翻译、机器辅助翻译等
技术原理：基于深度学习算法和大数据分析技术，对源语言进行语义分析和语法分析，生成目标语言的翻译结果
自然语言生成技术
定义：自然语言生成技术是指将计算机生成的文本、图像、语音、视频等转化为人类可理解的自然语言的过程。
XXX,a click to unlimited possibilities
人工智能技术的应用ppt模板
目录
Part One
人工智能技术的背景
Part Two
自然语言处理技术
Part Three
计算机视觉技术
Part Four
机器人技术
Part Five
人工智能技术在各领域的应用
Part Six
应用场景：人脸识别技术在安防、金融、教育、娱乐等领域有着广泛的应用
机器人技术
PART FOUR
服务机器人
发展前景：随着技术的不断发展，服务机器人将广泛应用于各个领域
安全隐患：可能会产生数据安全等问题，需要加强管理
应用领域：医院、餐厅、银行等公共场所
功能：提供咨询、导航、迎宾等服务
技术支持：语音识别、图像识别等技术
自然语言处理技术
PART TWO
语音识别技术
技术发展：随着深度学习技术的进步，语音识别技术的准确率越来越高，应用场景也越来越广泛
未来趋势：随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术将会更加成熟，应用领域也将更加广泛
定义：语音识别技术是指将人类语音转换成文本
应用领域：语音助手、智能家居、车载娱乐、手机应用等领域
智能公交：通过智能化调度和管理，提高公交车辆的运营效率和准点率，改善乘客出行体验
大数据和人工智能ppt课件
大数据人工智能大数据带来的历史变革人工智能技术的演变人工智能标志性产品如何构建数据类产品什么是大数据大数据带来的价值变化工厂车间无形资产固定资产大数据的显著特征大数据最核心的特征——预测！大数据的另一个特征——全样本！大数据带来的变革Information Technology Technology Information 过去的20年，我们为客户提供的是支持业务的信息技术。
未来的20年，我们为客户提供的是驱动业务的技术信息。
下一个10年智能经济的浮现工业革命以前，人类认识世界的方法论处在初级阶段，占卜和宗教是人类应对不确定性的重要依据。
工业革命带来了一场革命，基于理论推理、实验验证、模拟择优的科学极大地减少了人类面临的不确定性，为人类带来了百余年的繁荣。
智能经济是使用决策机制去应对不确定性的一种经济形态。
产品、个体、组织、产业、世界都将完成微粒化的解构和智能化的重组。
大数据带来的历史变革人工智能技术的演变人工智能标志性产品如何构建数据类产品人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。
人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。
智能，应该理解为智慧和能力。
机器学习概念介绍机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。
三种主要类型的机器学习：监督学习、非监督学习和强化学习。
监督学习：涉及一组标记数据。
计算机可以使用特定的模式来识别每种标记类型的新样本。
无监督学习：数据是无标签的。
由于大多数真实世界的数据都没有标签，这些算法特别有用。
强化学习：使用机器的个人历史和经验来做出决定。
与监督和非监督学习不同，它更关注性能。
机器学习系统的基本原理机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。
但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
回归模型回归是最流行的机器学习算法，线性回归算法是基于连续变量预测特定结果的监督学习算法。