人工智能导论课件2.1 机器学习理论与方法_2020
合集下载
人工智能：机器学习与深度学习原理与实践培训ppt
机器学习与深度学习的关系
机器学习是人工智能的一个分支，通过训练模型 01 从数据中学习规律和模式。
深度学习是机器学习的一种，通过构建深度神经 02 网络模型进行学习。
深度学习在图像、语音和自然语言处理等领域取 03 得了显著成果，成为人工智能发展的重要方向。
02
机器学习原理
监督学习
总结词
监督学习是一种通过已知输入和输出数据来训练模型的方法。
卷积神经网络的应用
探讨卷积神经网络在图像 分类、目标检测和语义分 割等领域的实践。
池化层
解释池化层如何降低数据 的维度，提高计算效率和 模型泛化能力。
循环神经网络
序列建模
循环神经网络的应用
介绍循环神经网络如何处理序列数据 ，通过记忆单元捕捉序列间的依赖关 系。
探讨循环神经网络在自然语言处理、 语音识别和机器翻译等领域的实践。
人工智能：机器学习
与深度学习原理与实
践培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
• 人工智能概述 • 机器学习原理 • 深度学习原理 • 人工智能实践应用 • 人工智能伦理与法规 • 总结与展望
01
人工智能概述
人工智能的定义与历史
人工智能的定义
人工智能是指让计算机模拟人类的思考和行为过程，实 现人机交互的技术。
长短期记忆网络
阐述长短期记忆网络（LSTM）的结 构和工作原理，以及如何解决梯度消 失问题。
深度学习算法实践
深度学习框架
介绍TensorFlow和PyTorch等深 度学习框架的使用方法，包括模 型定义、数据加载、训练和评估
。
实战案例
通过图像分类、自然语言处理和推 荐系统等案例，演示深度学习算法 的实际应用。
人工智能导论全套ppt课件
（1）逻辑思维（抽象思维）
依靠逻辑进行思维。 思维过程是串行的。 容易形式化。
思维过程具有严密性、可靠性。
（2）形象思维（直感思维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。 o 形式化困难。 o 在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。
8
1.1.2 智能的特征
（3）顿悟思维（灵感思维）
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论 培根（F. Bacon）：归纳法 莱布尼茨（G. W. Leibnitz）：万能符号、推理计算 布尔（G. Boole）：用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年，图灵：图灵机 1943年，麦克洛奇（W. McCulloch）、匹兹(W. Pitts)： M－P模型
获取知识并应用知识求解问题 的能力
6
1.1.2 智能的特征
1. 感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官 感知外部世界的能力。 80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
2. 记忆与思维能力
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维 所产生的知识
对记忆的信息进行处理
7
1.1.2 智能的特征
1981年，日本宣布第五代计算机发展计划，并在1991年展出 了研制的PSI－3智能工作站和由PSI－3构成的模型机系统。
我国自1978年开始把“智能模拟”作为国家科学技术发展规 划的主要研究课题。1981年成立了中国人工智能学会。
现在，人工智能已经成为计算机、航空航天、军事装备、工 业等众多领域的关键技术。
16
第1章 绪论
不定期的突发性。 非线性的独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
依靠逻辑进行思维。 思维过程是串行的。 容易形式化。
思维过程具有严密性、可靠性。
（2）形象思维（直感思维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。 o 形式化困难。 o 在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。
8
1.1.2 智能的特征
（3）顿悟思维（灵感思维）
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论 培根（F. Bacon）：归纳法 莱布尼茨（G. W. Leibnitz）：万能符号、推理计算 布尔（G. Boole）：用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年，图灵：图灵机 1943年，麦克洛奇（W. McCulloch）、匹兹(W. Pitts)： M－P模型
获取知识并应用知识求解问题 的能力
6
1.1.2 智能的特征
1. 感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官 感知外部世界的能力。 80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
2. 记忆与思维能力
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维 所产生的知识
对记忆的信息进行处理
7
1.1.2 智能的特征
1981年，日本宣布第五代计算机发展计划，并在1991年展出 了研制的PSI－3智能工作站和由PSI－3构成的模型机系统。
我国自1978年开始把“智能模拟”作为国家科学技术发展规 划的主要研究课题。1981年成立了中国人工智能学会。
现在，人工智能已经成为计算机、航空航天、军事装备、工 业等众多领域的关键技术。
16
第1章 绪论
不定期的突发性。 非线性的独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
人工智能与机器学习应用培训ppt
人工智能与机器学习 应用培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
目 录
• 人工智能与机器学习基础 • 机器学习的主要算法 • 人工智能与机器学习的应用领域 • 人工智能与机器学习的伦理问题 • 人工智能与机器学习的未来发展 • 实际操作与实践案例
01
人工智能与机器学习基础
人工智能定义与历史
总结词
反歧视措施
制定和实施反歧视政策，确保所有人 都能平等地受益于人工智能和机器学 习技术。
AI决策透明度与可解释性
决策透明度
提供足够的透明度，让用户了解人工 智能和机器学习系统的决策过程和逻 辑。
可解释性
设计算法和模型，使其能够提供易于 理解的结果解释，帮助用户理解系统 是如何做出决策的。
05
人工智能与机器学习的未来发展
计算机视觉
总结词
计算机视觉是使计算机具有像人类一样的视觉感知能力的一 门科学。
详细描述
计算机视觉的应用包括图像识别、目标检测、人脸识别、自 动驾驶等。通过计算机视觉技术，计算机可以识别和理解图 像中的信息，为各种应用提供支持。
语音识别
总结词
语音识别是使计算机能够理解和识别人类语音的技术。
详细描述
模型优化：学习正则 化、集成学习、迁移 学习等技术，提高深 度学习模型的泛化能 力。
使用R进行自然语言处理实践
01
02
总结词：R语言在自然语 言处理领域具有丰富的 资源和工具包，通过实 践R语言，学员可以掌握 文本处理、情感分析、 信息提取等技术。
详细描述
03
04
05
文本处理：学习分词、 词干提取、词性标注等 基本文本处理技术，为 后续自然语言处理任务 提供基础。
汇报人：可编辑
2023-12-23
目 录
• 人工智能与机器学习基础 • 机器学习的主要算法 • 人工智能与机器学习的应用领域 • 人工智能与机器学习的伦理问题 • 人工智能与机器学习的未来发展 • 实际操作与实践案例
01
人工智能与机器学习基础
人工智能定义与历史
总结词
反歧视措施
制定和实施反歧视政策，确保所有人 都能平等地受益于人工智能和机器学 习技术。
AI决策透明度与可解释性
决策透明度
提供足够的透明度，让用户了解人工 智能和机器学习系统的决策过程和逻 辑。
可解释性
设计算法和模型，使其能够提供易于 理解的结果解释，帮助用户理解系统 是如何做出决策的。
05
人工智能与机器学习的未来发展
计算机视觉
总结词
计算机视觉是使计算机具有像人类一样的视觉感知能力的一 门科学。
详细描述
计算机视觉的应用包括图像识别、目标检测、人脸识别、自 动驾驶等。通过计算机视觉技术，计算机可以识别和理解图 像中的信息，为各种应用提供支持。
语音识别
总结词
语音识别是使计算机能够理解和识别人类语音的技术。
详细描述
模型优化：学习正则 化、集成学习、迁移 学习等技术，提高深 度学习模型的泛化能 力。
使用R进行自然语言处理实践
01
02
总结词：R语言在自然语 言处理领域具有丰富的 资源和工具包，通过实 践R语言，学员可以掌握 文本处理、情感分析、 信息提取等技术。
详细描述
03
04
05
文本处理：学习分词、 词干提取、词性标注等 基本文本处理技术，为 后续自然语言处理任务 提供基础。
人工智能导论(ppt 155页)
版) 2000（中文版）
• 学习资料:
Web搜索、包括课件、文章等等。 IJCAI国际人工智能大会 Artificial Intelligence（期刊） AAAI（美国人工智能联合会）
• 考核
– 成绩评定方法：期末考试＋大作业 – 考试方式：闭卷。 – 各教学环节占总分的比例：期末考试占考试成绩的80%，大作业占20%。
• Luger和Stubblefield,1993：人工智能是计算机 科学中，与智能行为的自动化有关的一个分支。
What can AI do for you?
人工智能的基础
人工智能的基础
• 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文 缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、 信息论、语言学、神经生理学、心理学、 数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起 来的综合性新学科。自问世以来AI经过波 波折折，终于作为一门边缘新学科得到世 界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。
– 二元论 • 意识（灵魂、精神）的一部分是超脱于自然之外的， 不受物理定律的影响
• 动物不具有这种属性，它们可以被当做机器对待 – 唯物主义
• 大脑依照物理定律运转而构成意识 • 自由意志是对出现在选择过程中可能选择的感受方式
• 结论：两种选择：二元论和唯物主义
• 知识从哪里来？
– 关于知识的来源：Francis Bacon(培根)《新工具论》 开始了经验主义运动
– 这实际上就是回归规划系统，2300年后，1972年 Newell&Simon研制了第一个能够拟人类问题解决的 计算机程序——GPS程序（General Problem Solver program ）当多个行动可以达到目标时或根本无法到 达目标时，如何行事？
• 学习资料:
Web搜索、包括课件、文章等等。 IJCAI国际人工智能大会 Artificial Intelligence（期刊） AAAI（美国人工智能联合会）
• 考核
– 成绩评定方法：期末考试＋大作业 – 考试方式：闭卷。 – 各教学环节占总分的比例：期末考试占考试成绩的80%，大作业占20%。
• Luger和Stubblefield,1993：人工智能是计算机 科学中，与智能行为的自动化有关的一个分支。
What can AI do for you?
人工智能的基础
人工智能的基础
• 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文 缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、 信息论、语言学、神经生理学、心理学、 数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起 来的综合性新学科。自问世以来AI经过波 波折折，终于作为一门边缘新学科得到世 界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。
– 二元论 • 意识（灵魂、精神）的一部分是超脱于自然之外的， 不受物理定律的影响
• 动物不具有这种属性，它们可以被当做机器对待 – 唯物主义
• 大脑依照物理定律运转而构成意识 • 自由意志是对出现在选择过程中可能选择的感受方式
• 结论：两种选择：二元论和唯物主义
• 知识从哪里来？
– 关于知识的来源：Francis Bacon(培根)《新工具论》 开始了经验主义运动
– 这实际上就是回归规划系统，2300年后，1972年 Newell&Simon研制了第一个能够拟人类问题解决的 计算机程序——GPS程序（General Problem Solver program ）当多个行动可以达到目标时或根本无法到 达目标时，如何行事？
人工智能全套课件.
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本原理，掌握主要的分类和回归算法。
2. 学习神经网络的架构，了解深度学习在多个领域的应用。
三、教学难点与重点教学难点：神经网络的结构与训练过程，深度学习的具体应用。
教学重点：机器学习的基本概念，各类算法的原理及实现。
四、教具与学具准备1. 电脑及投影设备，用于展示课件和实例。
3. 笔记本和教材，供学生记录重点内容。
五、教学过程2. 理论讲解：介绍机器学习的基本概念，讲解各类算法原理。
3. 实例演示：以图像识别为例，展示神经网络的构建与训练过程。
4. 随堂练习：让学生运用所学知识，完成简单的分类和回归任务。
5. 深度学习应用：介绍深度学习在自然语言处理等领域的应用案例。
六、板书设计1. 机器学习基础：分类算法、回归算法。
2. 神经网络与深度学习：结构、训练、优化。
3. 应用案例：图像识别、自然语言处理。
七、作业设计1. 作业题目：（1）简述机器学习的基本概念及其应用。
（2）比较线性回归和逻辑回归的异同点。
2. 答案：（1）机器学习是指让计算机通过数据学习，不断提高性能的过程。
应用领域包括：搜索排名、推荐系统、语音识别等。
（2）线性回归和逻辑回归的异同点：同：都是回归算法，通过优化目标函数求解参数。
异：线性回归适用于连续型输出，逻辑回归适用于二分类输出。
（3）神经网络训练过程：输入数据、前向传播、计算损失、反向传播、更新权重。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的参与度，及时解答疑问，提高教学效果。
2. 拓展延伸：鼓励学生深入学习相关领域知识，如计算机视觉、自然语言处理等，提高实际应用能力。
组织课外实践活动，让学生在实际项目中锻炼技能。
重点和难点解析：1. 教学难点：神经网络的结构与训练过程。
2. 实例演示：以图像识别为例，展示神经网络的构建与训练过程。
3. 作业设计：神经网络训练过程的详细解答。
详细补充和说明：一、神经网络的结构与训练过程1. 初始化：为神经网络中的权重和偏置赋予随机值。
人工智能导论全书课件完整版ppt全套教学教程最全电子教案教学设计最新
人工智能是研究使计算机模拟人类的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能的特点
人工智能经历了六十多年的发展，现在已进入AI 2.0阶段
人工智能的分类
斯图尔特·罗素
斯图尔特·罗素（Stuart Russell），世界经济论坛（WEF）人工智能委员会副主席、加州大学伯克利分校人工智能中心创始人。
斯蒂芬·威廉·霍金
斯蒂芬·威廉·霍金（Stephen William Hawking），著名物理学家，被誉为继爱因斯坦之后最杰出的理论物理学家。他曾经指出：强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。
自1956年诞生以来，人工智能研究已经取得了许多令人兴奋的成果，并在多个领域得到了广泛的应用，极大地改变了人们的社会生活。本节将对人工智能的概念作简单的介绍。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
2017年8月3日，腾讯公司正式发布了人工智能医学影像产品——腾讯觅影。同时，还宣布成立人工智能医学影像联合实验室。
2017年10月11日，阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。达摩院的成立，代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的研发行列。
从细分的研究领域来看，最受国际人工智能人才青睐的领域为机器学习、数据挖掘和模式识别，中国人工智能人才则倾向于投入遗传算法、神经网络和故障诊断方面。
1950年，一位名叫马文·明斯基（Marvin Lee Minsky，后被称为“人工智能之父”）的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙（Dean Edmunds）一起，建造了世界上第一台神经网络计算机，被看作是人工智能的一个起点。
人工智能导论 课件 PPT -《人工智能导论》课程标准
人工智能
《人工智能应用基础》课程标准
一、课程定位
“人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，开设《人工智能应用基础》课程是十分必要的。
《人工智能应用基础》作为一门必修课程，其中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。
开设本课程的目的是培养学生的“智能”观念；了解人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高智能产品的使用能力，为今后的工作中的智能设备使用打下坚实的基础。
先修课程：《计算机应用基础》
二、课程目标
（一）知识目标
1.了解人工智能产业的发展现状与市场需求；
2.了解人工智能对现代生活的改变和影响；
3.了解人工智能定义、研究领域、发展、社会价值和应用领域、未
来与展望；
4.了解知识表示、知识图谱、机器学习、人工神经网络与深度学习、
智能识别、自然语言理解、专家系统及智能体与智能机器人的相关概念及应用。
（二）能力目标
1、培养人工智能的应用能力，开拓学生的科技视野；
2、能够熟练使用生活中常用的人工智能产品；
3、熟悉人工智能对工业、医疗、安防、社交、机器人、无人驾驶、。
第一讲(人工智能导论)
– 不完备性定理还可以表述为，整数的某些函数 无法用算法表示，即不可计算。
– Turning试图精确地刻画哪些函数是能够被计 算的但，计算或有效过程的概念是无法给出形 式化定义的。
– 图灵说明了一些函数没有对应的图灵机，没有 通用的图灵机可以判定一个给定的程序，对于 给定的输入能否返回答案或者永远运行下去。
2
深蓝
• 1997年5月11日北京时间早晨4时50分，一台名叫 “深蓝”的超级电脑在棋盘C4处落下最后一颗棋 子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将 车”！这场举世瞩目的“人机大战”，终于以机 器获胜的结局降下了帏幕。
• “深蓝”是一台智能电脑，是人工智能的杰作。 新闻媒体以挑衅性的标题不断地发问：电脑战胜 是一个人，还是整个人类的智能？连棋王都认了 输，下一次人类还将输掉什么？智慧输掉了，人 类还剩些什么？于是，人工智能又一次成为万众 关注的焦点，成为电脑科学界引以自豪的学科。
• John Watson领导的行为主义认为，内省不能提供 可靠的证据，拒绝任何涉及精神过程的理论，只研 究动物的感知及其反应
• 认知心理学的主要特征是，把大脑当做信息处理装 置，Frederic Bartlett领导的剑桥大学应用心理小组 使得认知模型得以繁荣
• 心理学家普遍认为，认知理论就应该像计算机程序 • 结论：人类思考和活动应该是一个信息处理过程
计算机工程：如何制造能干的计算机？
• 结论：知识来源于实践
• 知识是如何导致行动的？
– Aristotle:行动是通过目标与关于行动结果的知识之间 的逻辑联系来判定的。
– 他进一步指出，要深思的不是结局而是手段，假设了 结局并考虑如何以及通过什么手段得到结局，结局是 否容易是否最好，手段在分析顺序中是最后一个，在 生成顺序中是第一个
– Turning试图精确地刻画哪些函数是能够被计 算的但，计算或有效过程的概念是无法给出形 式化定义的。
– 图灵说明了一些函数没有对应的图灵机，没有 通用的图灵机可以判定一个给定的程序，对于 给定的输入能否返回答案或者永远运行下去。
2
深蓝
• 1997年5月11日北京时间早晨4时50分，一台名叫 “深蓝”的超级电脑在棋盘C4处落下最后一颗棋 子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将 车”！这场举世瞩目的“人机大战”，终于以机 器获胜的结局降下了帏幕。
• “深蓝”是一台智能电脑，是人工智能的杰作。 新闻媒体以挑衅性的标题不断地发问：电脑战胜 是一个人，还是整个人类的智能？连棋王都认了 输，下一次人类还将输掉什么？智慧输掉了，人 类还剩些什么？于是，人工智能又一次成为万众 关注的焦点，成为电脑科学界引以自豪的学科。
• John Watson领导的行为主义认为，内省不能提供 可靠的证据，拒绝任何涉及精神过程的理论，只研 究动物的感知及其反应
• 认知心理学的主要特征是，把大脑当做信息处理装 置，Frederic Bartlett领导的剑桥大学应用心理小组 使得认知模型得以繁荣
• 心理学家普遍认为，认知理论就应该像计算机程序 • 结论：人类思考和活动应该是一个信息处理过程
计算机工程：如何制造能干的计算机？
• 结论：知识来源于实践
• 知识是如何导致行动的？
– Aristotle:行动是通过目标与关于行动结果的知识之间 的逻辑联系来判定的。
– 他进一步指出，要深思的不是结局而是手段，假设了 结局并考虑如何以及通过什么手段得到结局，结局是 否容易是否最好，手段在分析顺序中是最后一个，在 生成顺序中是第一个
《人工智能导论》课件
深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
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。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及，边缘计算将与人 工智能结合，实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安 全问题将更加受到关注，需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用，它能够识别和理解人类语音，并 作出相应的回应。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用，可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用，它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如，工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用，提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用，它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境，并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响，导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失，需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全，需要加强监管和法律约束 。
Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件
第五节 AI的发展简史
第一阶段：孕育期（1956年以前） 第 二 阶 段 ： AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 ： AI 发 展 和 实 用 阶 段 （ 专 家 系 统 ） 1971— 1980 第四阶段：知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段：智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今，
英国天才数学家图灵（A.M.Turing）1950年提出了著名的图灵验， 对智能标准作了简单的说明：
构成：{试验用计算机、被测试的人，主持测试的人} 方法：
（1）试验用计算机和被测试的人分开去解相同的问题。 （2）计算机和人的答案告诉主持人。 （3）结论：主持人若不能区别开答案哪个是计算机回答的和
人回答的。这时就认为被测计算机和人的智力相当。 问题：Turing测试存在如下问题
英国自然杂志主编坎贝尔博士说：目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势，比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理，需要利用信息技术模拟实现这种机理。 （参考文献：李凡长、佘玉梅：Agent的遗传算法研究，《计 算机科学》）
3.行为主义（Actionism）：
又 称 进 化 主 义 （ Evolutionism ） 或 控 制 论 学 派 （Cyberneticisism）。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟，代表人物：布鲁克斯等。
Artificial Intelligence 《人工智能》
立
树
智
雄
能
原
技
应
心
丰
理
术
用
壮
碑
志
世界
李凡长 主讲
苏州大学