人工智能AI简述概述培训学习课件(完整版)

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人工智能培训讲义课件

人工智能培训讲义课件
IBM公司"深蓝"电脑击败了人类的世界国际象棋 冠军,美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容 的信息高速公路计划,基于Agent技术的Softbot(软机 器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用, 同时,美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的"虚拟 现实"实验室,拟通过数据头盔和数据手套实现更友好 的人机交互,建立更好的智能用户接口。
当一个机器代替了游戏中的A,并且机器将试 图使得C相信它是一个人。如果机器通过了图灵 测试,就认为它是"智慧"的。
阿伦·图灵认为,如果一台计算机能骗过人, 使人相信它是人而不是机器,那么它就应当被 称作有智能。
人工智能培训讲义
6
定义2 人工智能 从学科的界定来定义:
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 的某些智能功能,并开发相关理论和技术。
人工智能培训讲义
3
不同人工智能学派对人工智能的研究方 法问题也有不同的看法。这些问题涉及人 工智能是否一定采用模拟人的智能的方法? 若要模拟又该如何模拟?对结构模拟和行为 模拟、感知思维和行为、对认知与学习以 及逻辑思维和形象思维等问题是否应分离 研究?是否有必要建立人工智能的统一理论 系统?若有,又应以什么方法为基础?
人工智能技术接受检验在“沙漠风暴”行 动中军方的智能设备经受了战争的检验。
人工智能技术被用于导弹系统和预警显示 以及其它先进武器。
AI技术也进入了家庭,智能电脑的增加吸 引了公众兴趣;一些面向苹果机和IBM兼容机 的应用 软件例如语音和文字识别已可买到。 使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备。
对人工智能相关技术更大的需求促使新的

人工智能培训课件ppt

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人工智能的核心
让机器具备自主学习和决策的能 力,以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
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。
发展阶段
20世纪80年代,随着计算 机技术和算法的进步,人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调,共同制定人工智 能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中,应强化 伦理意识,尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制,对人工智能 的开发和应用进行监管,确保其符合伦理 和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人:可编辑 2023-12-24
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力,实现人机交 互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视,导致不公平的结 果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时,如何确定责任并进行问责是一个 重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规,以确保个人数据的 安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策,对人工智能的开发和应 用进行监管,以确保其安全、公正和合法。

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人工智能简述人工智能定义人工智能(Artificial Intelligence ),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科学,涉及到数学、计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

人工智能的主要应用包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能分类人工智能根据技术发展和研究领域可分为两种☐弱人工智能,机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识,主要应用的算法: 1 自动流水线技术和有限状态机、2 模糊状态机、3 决策树和寻路技术、4 博弈论。

☐强人工智能,制造出真正能推理和解决问题的智能机器,现在研究的算法有:1 群聚技术、2遗传算法、3 神经网络技术、4 置信网络弱人工智能☐弱人工智能是人工智能的一个比较流行的定义,也是该领域较早的定义,是由约翰·麦卡锡(John McCarthy|)在1956年的达特矛斯会议(Dartmouth Conference)上提出的:人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样☐弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。

现在,主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。

自动流水线☐自动流水线是生产组织的一种形式,把生产过程划分为在时间上相等或成倍比的若干工序,并将其于按工艺过程顺序排列,各自工作。

☐以一个机器人倒垃圾的程序来说,它的步骤很简单:1.启动;2.电机后退10圈;3.左电机转3圈(转身);4.电机前进5圈;5.翻转垃圾桶,倒垃圾;6.等待2秒后,翻转还原垃圾桶;7.原路返回☐这项技术的缺点也很明显,由于简单,可以说应付不了任何突发情况,而且只要把它放在别人家里,或者更换起点,它就找不到垃圾桶的位置了有限状态机_1☐有限状态机,又称有限状态自动机,简称状态机,是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数字模型从编程的角度来说,就是用许多的IF ELSE来实现,简单的理解就是IF ELSE的多层嵌套☐以倒垃圾机器人举例,就可以有三个状态:1.待命状态;2.移动状态;3.倒垃圾状态☐状态机第一个重要功能:就是可以自定义状态切换的顺序例如这三个状态的切换是这样的1.待命;2.移动;3.倒垃圾;4.移动;5.待命☐状态机第二个重要功能,就是可以赋予每个状态,不同的响应例如,我们可以设置只在待命状态下,如果红外线传感器值<XXX(感知到前方有人手在放垃圾) ,那么跳转到移动状态。

人工智能培训课件

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情感分析与观点挖掘技术应用
情感分析
识别和分析文本中所表达的情感 倾向和情感强度,包括情感分类
、情感极性判断等。
观点挖掘
从文本中挖掘出人们对某个主题 或实体的看法和观点,包括观点 提取、观点聚类、观点演化分析
等。
应用场景
情感分析和观点挖掘技术可以应 用于产品评论、社交媒体、新闻 报道等领域,帮助企业了解用户 需求和市场动态,为决策提供支
常见深度学习算法
卷积神经网络(CNN)、 循环神经网络(RNN)、 生成对抗网络(GAN)等 。
深度学习实践
数据预处理、模型设计、 训练与优化、评估与应用 。
03
自然语言处理技术
词法分析、句法分析及语义理解技术
词法分析
研究单词的内部结构和构词规则 ,包括词性标注、词干提取、词
形还原等。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系, 建立词语之间的依存关系和短语结 构。
核心思想
人工智能的核心思想是使机器能够像人类一样思考、学习和解决问题。这涉及到知识表示、推理、学 习、规划等方面的技术,以及对于人类智能本质和机制的深入理解。
应用领域与前景展望
应用领域
人工智能已经广泛应用于各个领域,如智能家居、自 动驾驶、医疗诊断、金融投资等。智能家居通过语音 识别和自然语言处理技术提供便捷的家庭自动化服务 ;自动驾驶利用计算机视觉和深度学习技术实现车辆 自主导航和驾驶;医疗诊断中的人工智能可以辅助医 生进行疾病诊断和治疗方案制定;金融投资领域则利 用机器学习算法进行风险评估和预测。
语义理解
研究语言所表达的含义和概念,包 括词义消歧、实体识别、关系抽取 等。
信息抽取与知识图谱构建方法
信息抽取
从文本中抽取出关键信息,并将 其转化为结构化数据的过程,包 括命名实体识别、关系抽取、事 件抽取等。

第1章人工智能概述精品PPT课件

第1章人工智能概述精品PPT课件
智能设备: 包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、设施等。如
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。 这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计 算机/处理器系统的设备。 智能网络:
智能化的信息网络。具体来讲,从网络的构建、管理、 控制、信息传输,到网上信息发布和检索以及人机接口 等,都是智能化的。 智能计算机:知识处理功能 智能机器人:具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题:可以用数学模型或者算法精确描述,用传统程序求解; – 不良结构问题:不存在完全确定的数学描述模型,没有现成的算法,或者有算法
但是属于NP完全问题,只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程: 如果这个问题还没有解决,则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章 人工智能概述
人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标: 制造智能机器。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 一样具有自动发现规律和利用规律的能力,或者说具有自动获取知 识和利用知识的能力,从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作,如专家系统的研究与开 发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性: 人的思维机制是什么,能够建造人工智能吗?
第1章 人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化?
n大脑的意识是什么? n计算机能够有自觉性和意识吗?
弱目标:让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具;
图灵测试的意义:研究智能行为----使实验研究成为可能

(完整版)人工智能介绍PPT课件全

(完整版)人工智能介绍PPT课件全
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
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
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 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
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
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。

(2024年)(完整版)人工智能介绍课件

(2024年)(完整版)人工智能介绍课件

多层感知器(MLP)
由多个神经元组成的多层网络,具有 强大的分类和回归能力。
2024/3/26
12
卷积神经网络(CNN)
01
02
03
卷积层
通过卷积核提取输入数据 的局部特征,实现参数共 享和稀疏连接。
2024/3/26
池化层
降低数据维度,提高模型 泛化能力,如最大池化、 平均池化等。
全连接层
将卷积层和池化层提取的 特征进行整合,输出最终 结果。
13
循环神经网络(RNN)
01
循环神经单元
具有记忆功能,能够处理序列数 据,如LSTM、GRU等。
02
时间步
将序列数据按照时间顺序输入到 循环神经单元中,实现信息的传 递和积累。
03
序列到序列( Seq2Seq)
由编码器和解码器组成的模型结 构,实现输入序列到输出序列的 映射。
2024/3/26
14
深度确定性策略梯度( Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG )
10
2024/3/26
03
CATALOGUE
深度学习技术与应用
11
神经网络模型
神经元模型
模拟生物神经元结构和功能,实现输 入到输出的非线性映射。
激活函数
引入非线性因素,提高神经网络的表 达能力,如ReLU、Sigmoid等。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初,随着计算机技术的飞速发展 和大数据时代的到来,机器学习、深度学习等算法取得重 大突破,人工智能开始进入快速发展阶段。
第三次浪潮
21世纪初至今,人工智能技术在语音识别、图像识别、 自然语言处理等领域取得显著成果,并开始渗透到金融、 医疗、教育等各行各业。

人工智能概论课件完整版

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。
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有限状态机UML图
模糊状态机_1
模糊状态机是有限状态机(FSM)的进阶版本,它在有限状态机的基础上加入了模糊逻辑技术 (Fuzzy Logic);如果说有限状态机判断的是 是与非,0或1,那么模糊逻辑判断的就是0.0到 1.0,或者是一个判断集合。
还是以倒垃圾机器人举例: 有限状态机同一时间只能停留在一个状态上面,例如我们的乐高倒垃圾机器人,待命状态就不 能移动,移动状态就不能倒垃圾。
模糊状态机_3
而我们人类则是非常连贯自然的行业,可能在垃圾桶倒完垃圾还没来得及翻转回来时,就开始 了转身移动的行为。在转身移动的过程中,我们才慢慢的把垃圾桶翻转回来。这就是我们人类 的模糊行为 。
如果我们的机器人加入了模糊状态机,那么他倒垃圾的动作,将会变的更加自然,连贯,和一 点点随意,比如倒完垃圾后,就开始向后移动,开始是20%的权重,移动速度比较慢,慢慢的 变成100%移动状态,而倒垃圾的80%状态则慢慢变低,最后结束倒垃圾状态 。
人工智能分类
人工智能根据技术发展和研究领域可分为两种 弱人工智能,机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识,主要应
用的算法: 1 自动流水线技术和有限状态机、2 模糊状态机、3 决策树和寻路技术、4 博弈论。 强人工智能,制造出真正能推理和解决问题的智能机器,现在研究的算法有:1 群聚技术、 2 遗传
模糊状态机_2
而模糊状态机则不然,它可以在同一时间运行多个状态,并且给每个状态分配不同的权重,例 如,20%的移动状态 + 80%的倒垃圾状态。每个状态都可以处理这个权重植,例如20%的移动 状态就是把移动速度降为原有的20%等等。
这样做的好处是什么呢?我们想象一下源自类最自然的行为是怎么样的,我们倒垃圾和走路,不 会说是像军训一样死板,先要立定,然后倒垃圾,一定等到垃圾桶完全还原,然后向后转,齐 步走。这样太机械化。
算法、 3 神经网络技术、4 置信网络
弱人工智能
弱人工智能是人工智能的一个比较流行的定义,也是该领域较早的定义,是由约翰·麦卡锡(John McCarthy|)在1956年的达特矛斯会议(Dartmouth Conference)上提出的:人工智能就是要让机 器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的 智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。 现在, 主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就 。
自动流水线
自动流水线是生产组织的一种形式,把生产过程划分为在时间上相等或成倍比的若干工序,并将 其于按工艺过程顺序排列,各自工作。 以一个机器人倒垃圾的程序来说,它的步骤很简单: 1.启动 ;2.电机后退10圈;3.左电机转3圈(转身);4.电机前进5圈; 5.翻转垃圾桶,倒垃圾;6.等待2秒后,翻转还原垃圾桶;7.原路返回 这项技术的缺点也很明显,由于简单,可以说应付不了任何突发情况,而且只要把它放在别人家 里,或者更换起点,它就找不到垃圾桶的位置了
有限状态机_2
状态机第一个重要功能:就是可以自定义状态切换的顺序 例如这三个状态的切换是这样的 1.待命;2.移动;3.倒垃圾;4.移动;5.待命
状态机第二个重要功能,就是可以赋予每个状态,不同的响应 例如,我们可以设置只在待命状态下,如果红外线传感器值<XXX(感知到前方有人手在放垃圾) , 那么跳转到移动状态。 这样,响应只会在待命状态下生效,而移动过程中,则不受干绕。
模糊状态机_4
另外,有限状态机在条件一定的情况下,状态是必定切换的,百试不爽,例如倒垃圾机器人, 在识别到红外线传感器返回的值在30以下的时候,立刻切换到移动状态。如果我们使用的是模 糊状态机,那么传感器在30以下,有可能不会切换状态,但是有时候确又可以切换,其中的具 体概率由你控制 模糊状态机在状态的切换条件上面有一定的概率性和集合。你可以在一个判断集合中加入两条 以上的条件,来决定是否切到某状态,而且还可以给不同的状态以不同的权重值。
有限状态机_3
状态机第三个重要功能,就是历史记录功能 : 例如在移动状态中,设置如果声音传感器收到了“停”这个声音,那么跳转回待命状态,并记 录当前已经走过的步骤,比如已经后退了10圈,并转身2.5圈。那么在待命状态下,我们又给机 器人放上额外的垃圾,触发机器人的移动状态,这时机器人不会从移动状态的开始进行,而是 从我们刚刚停止的那个位置进行,机器人会知道他已经后退了10圈,并转了一半的身,这时他 们继续转完剩下的一半,然后前进5圈,跳转到倒垃圾状态
有限状态机_1
有限状态机,又称有限状态自动机,简称状态机,是表示有限个状态以及在这些状态之间的转 移和动作等行为的数字模型 从编程的角度来说,就是用许多的IF ELSE来实现,简单的理解就是IF ELSE的多层嵌套
以倒垃圾机器人举例,就可以有三个状态: 1.待命状态;2.移动状态;3.倒垃圾状态
模糊状态机_5
例如机器人感知的红外线并不明显,比如小于40的情况,这时机器人不确定你是否真的伸手放 上了垃圾,有可能是误操作,这时他有可能根据不同的值,分配不同的权重,比如小于40时, 80%的待命状态,20%的移动状态,小于30的时候,30%待命状态,70%的移动状态,这时如 果人喊“停”的话,那么还是可以补救的,因为没有移动多远,如果人类没有进行干预,那么 机器人会慢慢的把移动状态加到100%,而待命状态慢慢的降为0%并结束。也就是我们的机器 人有了一定的误识别补救措施 。
人工智能
AI
Artificial Intelligence
人工智能定义
人工智能 (Artificial Intelligence ),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科学 ,涉及到数学、计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科 。 人工智能的主要应用包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 。
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