人工智能基础01--绪论54页PPT文档
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人工智能基础-PPT课件
人工智能基础-PPT课件Artificial intelligence人工智能基础21 世纪技能创新型人才培养系列教材·人工智能系列contents绪论人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、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学科。
20 世纪40 年代和50 年代，来自不同领域（数学、心理学、工程学、经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。
学习目标1. 了解人工智能的定义、发展简史。
2. 熟悉人工智能的研究与应用领域。
3. 认识人工智能未来的发展趋势。
1.1.1 像人类一样思考1.1.2 像人类一样行动“像人类一样思考”的核心是认知心理学科学中的发现，该发现测试了感知（感官感知，物体识别）、注意力、记忆（短期和永久性）、抽象思维、面向目标的行为（决策、发起和监视行为）、情绪、社会关系、意识和自由意志。
AI 系统建模以使其受大脑功能启发的方式构成了一种创建行为类似于人类的解决方案。
人工智能手臂概念图如图1-2 所示。
1.1.3 理性思考逻辑定律是理性思考的基础，并已被发现和发展了数千年。
1.1.4 理性行动理性主体是行为合理的主体。
特定时刻行为的合理性取决于以下几点：（1）定义成功标准的效率度量。
（2）代理对背景的了解。
（3）代理当前可能采取的行动。
（4）迄今为止代理已经获取的有关环境的信息序列。
1.2.1 孕育期一般认为 AI 的最早工作是伦·麦克卡洛克（Warren McC ulloch）跟沃特·皮特斯（Walter Pitts）完成的。
1.2.2 形成期人工智能诞生于 1956 年一次历史性的聚会。
1.2.3 知识应用期1977 年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了知工程的概念。
1.2.4 综合集成期在专家系统方面，从 20 世纪 80 年代末开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。
人工智能导论-第一章绪论
法律问题
涉及知识产权保护、责任归属、监 管机制等。
社会问题
人工智能的发展对就业、教育、社 会公平等方面产生的影响，以及如 何确保人工智能的可持续发展。
02 认知科学与人工智能关系
认知科学基本概念及研究方法
认知科学是研究人类心智和智能的科学，包括心理学、语言学、哲学等多个学科领 域。
认知科学的研究方法包括实验、观察、调查和建模等，旨在揭示人类心智和智能的 本质和规律。
目标检测
在图像中定位并识别出感兴趣的目标物体，通常包括绘制物体的边界框并给出物体的类别标签。 目标检测在智能监控、自动驾驶等领域有广泛应用。
目标跟踪
在视频序列中跟踪感兴趣的目标物体，获取物体的运动轨迹。目标跟踪是计算机视觉中的重要研 究方向，也是实现智能视频监控、人机交互等应用的关键技术之一。
三维重建和虚拟现实技术
当前研究热点与未来趋势
研究热点
深度学习、强化学习、生成对抗网络、迁移学习等。
未来趋势
人工智能将更加注重可解释性、鲁棒性、隐私保护、公平性等方面的研究，同 时，人工智能与物联网、区块链等技术的结合也将成为未来发展的重要趋势。
伦理、法律及社会问题探讨
伦理问题
包括数据隐私、算法偏见、人工 智能决策的可解释性和透明度等。
任务
计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标 检测、图像分割、场景理解等。这些任务的 核心是提取图像中的特征信息，并利用这些
特征信息进行高层次的推理和决策。
图像分类、目标检测和跟踪
图像分类
将图像划分为若干个预定义的类别，如猫、狗、汽车等。图像分类是计算机视觉中最基础的任务 之一，也是其他复杂任务的基础。
三维重建
利用计算机视觉技术从二维图像中恢复出三维物体的形状和结构。三维重建技术广泛应 用于文物保护、医学影像处理、工业检测等领域。
人工智能基础课程 ppt课件
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特征与分类器
分类的基本概念和流程
分类器（Classifier）：能完成分类任务的人工智能系统 构建该系统的流程：
➢ 首先提取鸢尾花的特征 ➢ 然后将这些特征输入到训练好的分类器中 ➢ 分类器根据特征做出预测，输出鸢尾花的品种
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特征与分类器
提取特征的方法
特征（feature）：对事物的某方面的特点进行刻画的数 字或者属性
70年代中期，人工智能还是难以满足社会对这个
领域不切实际的期待，因此进入了第一个冬天。
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人工智能的出现及发展
人工智能的第二次浪潮（1980-1987）
80年代，由于专家系统和人工神经网络的新进展，人工智能 浪潮再度兴起。
1980年，卡耐基梅隆大学为迪吉多公司开发了一套名为 XCON的专家系统，这套系统当时每年可为迪吉多公司节省 4000万美元。XCON的巨大价值激发了工业界对人工智能尤 其专家系统的热情。
与对话的机器就被认为通过图灵测试。
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图灵测试
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人工智能的出现及发展
人工智能的横空出世
1951年，研究生马文・闵斯基 （Marvin Minsky）建立了世界上 第一个神经网路机器SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator）。人 们第一次模拟了神经信号的传递，为 人工智能奠定了深远的基础。
智能+未来
家庭 城市 汽车…….
什么是智能? 帮你算数学?帮你洗衣服? 帮你…
人工智能学家 or 数学家、物理 学家、科学家跟我们想的是一 样的吗?
知识的表达与推理 智慧
2024版《人工智能》PPT课件
《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。
人工智能基础课件资料PPT
人工智能基础课件资料 PPT
一个引人入胜的课件资料，介绍人工智能的基本概念、领域、算法及未来发 展方向。提供丰富的细节和实用的实例，适用于开展人工智能基础培训。
人工智能介绍
探索人工智能的定义、历史背景及应用领域。了解人工智能的重要性和发展 对于未来的影响。
机器学习开发环境
介绍机器学习开发环境的概念和工具，包括Python、Anaconda、Jupyter Notebook等。帮助学员搭建和配置他 们自己的开发环境。
3
特征选择
选择最相关和有益的特征，以减少模型 复杂性和提高性能。
模型调优
学习如何优化机器学习模型的参数和超参数，以提高性能和准确性。
人工神经网络
前馈神经网络
理解基于层级结构的前馈神经网 络模型。
循环神经网络
探索能够处理序列数据的循环神 经网络模型。
卷积神经网络
了解处理图像和计算机视觉任务 的卷积神经网络模型。
计算机视觉
图像识别
学习如何使用计算机视觉技术识 别和分类图像。
目标检测
探索如何使用计算机视觉技术检 测和定位图像中的对象。
图像分割
了解如何使用计算机视觉技术将 图像分割成不同的部分。
数据预处理
1
数据清洗
清除数据集中的错误、重复或不一致的
特征缩放
2
数据。
将数据特征缩放到相似的范围，以学习
通过已有的标记数据训练模 型，用于预测和分类。
非监督学习
从未标记的数据集中发现模 式，用于聚类和降维。
强化学习
通过试错学习法来优化决策 和行为。
深度学习
深入研究神经网络的概念和工作原理，探索卷积神经网络（CNN）和循环神 经网络（RNN）等深度学习模型。
一个引人入胜的课件资料，介绍人工智能的基本概念、领域、算法及未来发 展方向。提供丰富的细节和实用的实例，适用于开展人工智能基础培训。
人工智能介绍
探索人工智能的定义、历史背景及应用领域。了解人工智能的重要性和发展 对于未来的影响。
机器学习开发环境
介绍机器学习开发环境的概念和工具，包括Python、Anaconda、Jupyter Notebook等。帮助学员搭建和配置他 们自己的开发环境。
3
特征选择
选择最相关和有益的特征，以减少模型 复杂性和提高性能。
模型调优
学习如何优化机器学习模型的参数和超参数，以提高性能和准确性。
人工神经网络
前馈神经网络
理解基于层级结构的前馈神经网 络模型。
循环神经网络
探索能够处理序列数据的循环神 经网络模型。
卷积神经网络
了解处理图像和计算机视觉任务 的卷积神经网络模型。
计算机视觉
图像识别
学习如何使用计算机视觉技术识 别和分类图像。
目标检测
探索如何使用计算机视觉技术检 测和定位图像中的对象。
图像分割
了解如何使用计算机视觉技术将 图像分割成不同的部分。
数据预处理
1
数据清洗
清除数据集中的错误、重复或不一致的
特征缩放
2
数据。
将数据特征缩放到相似的范围，以学习
通过已有的标记数据训练模 型，用于预测和分类。
非监督学习
从未标记的数据集中发现模 式，用于聚类和降维。
强化学习
通过试错学习法来优化决策 和行为。
深度学习
深入研究神经网络的概念和工作原理，探索卷积神经网络（CNN）和循环神 经网络（RNN）等深度学习模型。
人工智能概论课件完整版
自然语言处理
研究如何让计算机理解和生成人类自然语言 文本。
深度学习
研究如何构建和训练深度神经网络模型，以 模拟人脑处理信息的方式。
人工智能的应用领域
智能家居
通过人工智能技术实现家庭设备 的自动化和智能化控制，提高生
活便利性和舒适度。
智能交通
利用人工智能技术提高交通系统 的效率和安全性，如自动驾驶汽 车、智能交通信号控制等。
05
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护问题
01
数据采集与使用的透明度不足
在人工智能应用中，大量个人数据被采集和使用，但很多时候用户并不
清楚自己的数据是如何被使用的，于网络安全威胁和技术漏洞的存在，人工智能系统所处理的数据可能
面临泄露和滥用的风险，对个人隐私造成侵害。
人工智能概论课件完整版
目录
• 人工智能概述 • 人工智能基础知识 • 人工智能算法与模型 • 人工智能技术应用 • 人工智能伦理与安全问题 • 人工智能发展趋势与挑战
01
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义
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。
恶意使用风险
人工智能技术可能被恶意使用，如用于网络攻击、欺诈行为或制造虚假信息，这对社会和个 人都构成了安全威胁。
人工智能与人类未来关系探讨
劳动力市场变革
人工智能的发展将导致劳动力市 场的深刻变革，一些传统职业可 能会消失，而新的职业和就业机 会将出现。
社会伦理挑战
随着人工智能技术的广泛应用， 社会将面临一系列伦理挑战，如 人类与机器的权利关系、责任归 属以及道德准则的制定等。
第一章人工智能绪论
28
14
第一章 人工智 研究的核心课题
1、 知识的模型化及其表示； 2、知识的组织、积累和管理； 3、知识的推理与问题的求解； 4、启发式搜索及其控制策略； 5、神经网络、人脑的结构及其工作原理； 6、人工智能系统及其开发语言。
15
第一章 人工智能绪论
23
第一章 人工智能绪论
概念及发展 学科范畴 研究目标、途径及领域
➢ 1.3.3 研究的领域
3、 模式识别 模式识别的主要目标就是用计算机来模拟人的各种识别
能力，当前主要是对视觉能力和听觉能力的模拟，并且主要 集中于图形识别和语音识别。
模式识别的过程大体是先将摄像机、送话器或其它传感 器接受的外界信息转变成电信号序列，计算机再进一步对这 个电信号序列进行各种预处理，从中抽出有意义的特征，得 到输入信号的模式，然后与机器中原有的各个标准模式进行
➢ 1.1.1 基本概念
2. 人工智能（ “Artificial Intelligence”，AI ） 顾名思义，用人工的方法在计算机上模拟人类的智能，
或人工智能就是人造智能。
定义：人工智能是一门研究如何构造智能计算机，使它 能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。即具体来讲，就是要 使计算机具有看、听、说、写等感知和交互功能，具有联想、 推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题、解决 问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人一样
概念及发展 学科范畴 研究目标、途径及领域
➢ 1.1.1 基本概念
1、智能：就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能 力。即是知识和智力的总和。 智能的特征： （1） 感知能力； （2） 记忆与思维能力； （3） 学习能力及自适应能力； （4） 行为能力。
《人工智能基础》第一章课件
人工智能基础 第一章 绪论
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人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习 等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的 激动人心的新尝试。
Page .
AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
Page .
麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的 学科。
定义8 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。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为
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人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习 等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的 激动人心的新尝试。
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AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
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麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的 学科。
定义8 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。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为
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→俄→The wine is good but the meat is spoiled
1971年 詹姆士综合报告 ，“人工智能即使不是骗局，也是 庸人自扰”
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
4. 知识应用时期（1970~1988年）
人工智能原理
合肥工业大学
计算机与信息 学院
王浩 合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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主要教材与参考书
人工智能基础(第2版)
蔡自兴、蒙祖强 编著 高等教育出版社
人工智能导论 王万良编著 高等教育出版社 人工智能——复杂问题求解的结构和策略（第4版）
George F. luger 著 史忠植等译 机械工业出版社 人工智能 Nils J. Nilsson著 郑扣根等译机械工业出版社 智能科学 史忠植著 清华大学出版社
定义1.1 智能（Intelligent ）
人的智能是他们理解和学习事务的能力。智能是思 考和理解能力而不是本能的做事能力。
定义1.2 智能机器（Intelligent Machine） 智能机器是一种能够呈现人类智能行为的机器。
合肥工3
1.1 人工智能的定义和发展
2019年人机中国象棋大战
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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1.1 人工智能的定义和发展
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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1.1 人工智能的定义和发展
定义1.3 人工智能（Nilsson）
人工智能是关于知识的科学（知识的表示、知识的 获取以及知识的运用）。
定义1.4 人工智能(学科)
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
3. 暗淡时期（1966~1974年）
盲目乐观：机器翻译，定理证明（数学原理）、跳棋程序、 模式识别（字符、积木结构）、通用解题程序（GPS）
预言：2000年机器智能超过人类 巨大困难：神经元数目1010, The spirit is willing but the flesh is weak（心有余而力不足）
1965年 Feigenbaum 专家系统 DENDRAL 1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。 1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI) 创刊。
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章
绪论 知识表示 搜索技术 推理技术 机器学习 专家系统 自动规划系统 自然语言理解 智能控制 人工智能程序设计
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
Intelligence.” Mind, Vol. 59,
No. 236, pp. 433-460提出图灵测试
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
1. 孕育时期（1956年前）
公元前384-322 亚里士多德（Aristotle） 形式逻辑 三段论 20世纪30~40年代
数理逻辑 维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发 展数理逻辑学科的贡献
计算模型 丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本 质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。 1943年 麦卡洛克和皮茨 神经网络模型 →连接主义学派 1948年 维纳 控制论 →行为主义学派
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1.1.2 人工智能的起源和发展
5. 集成发展时期（1986年至今）
专家系统问题：缺乏常识知识、应用领域狭窄、知识获取困 难、推理机制单一、缺少学习能力、未能分布处理。
机器学习、计算智能（神经计算、进化计算、自然计算、 免疫计算、群计算）、智能体（Agent）、网络智能
三大流派：综合集成、优势互补、共同发展
能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知 、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等 思维活动。
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1.1 人工智能的定义和发展
The Turing Test
•1950: Alan Turing的文章 “Computing Machinery and
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1.1 人工智能的定义和发展
21世纪最具有发展前景和最具影响力的 两大带头学科群：
生命科学群； 信息科学群；
人工智能：是上述两个学科群中最重 要、最精彩、且最具前景的交叉领域
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.1 人工智能的定义
人工智能——Artificial Intelligence ，AI
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1.2 人工智能的各种认知观
人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和 应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究 用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关 理论和技术。
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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1.1 人工智能的定义和发展
定义1.5 人工智能(能力) 人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智
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1.1 人工智能的定义和发展
1.1.2 人工智能的起源和发展
2. 形成时期（1956~1976年）
1956年夏季，McCarthy、Minsky、Lochester、Shannon， 人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯 (Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。
Feigenbaum 专家系统 1968年，DENDRAL 1972~1976年 MYCIN 1977年 第五届人工智能联合会议 知识工程（Knowledge
Engineering） 1981年 日本 第五代智能计算机计划
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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1.1 人工智能的定义和发展