人工智能概述概论
人工智能概论的四种类型
人工智能概论的四种类型人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具备智能的学科。
随着技术的不断进步，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。
在人工智能的研究中，可以根据不同的任务类型将其分为四种类型：感知型人工智能、认知型人工智能、反应型人工智能和创造型人工智能。
感知型人工智能是指通过感知和理解环境中的信息，使计算机能够模仿人类的感知能力。
感知型人工智能的典型应用包括图像识别、语音识别和自然语言处理。
通过模式识别和机器学习等技术，感知型人工智能可以识别和理解图像中的物体、识别语音中的语音指令，以及理解和翻译自然语言。
感知型人工智能的发展使得计算机能够模仿人类的感知能力，从而更好地与人类进行交互。
认知型人工智能是指通过模拟人类的认知过程，使计算机能够具备类似于人类思维的能力。
认知型人工智能的典型应用包括专家系统、推理和决策等。
通过知识表示和推理机制，认知型人工智能可以模拟人类的思维过程，从而解决复杂的问题。
例如，在医学领域，认知型人工智能可以模拟医生的知识和经验，帮助诊断疾病和制定治疗方案。
反应型人工智能是指使计算机能够根据外部环境的变化做出适应性的反应。
反应型人工智能的典型应用包括机器人和自动驾驶等。
通过感知和学习机制，反应型人工智能可以根据环境的变化做出相应的决策和行动。
例如，在自动驾驶领域，反应型人工智能可以通过感知环境中的交通标志和其他车辆，做出适应性的驾驶决策。
创造型人工智能是指使计算机能够具备创造性思维和创新能力。
创造型人工智能的典型应用包括自动设计和创作等。
通过生成模型和进化算法，创造型人工智能可以自动生成新的设计和创意。
例如，在艺术领域，创造型人工智能可以生成独特的艺术作品，展现出创造性的思维和创新能力。
总结起来，人工智能可以根据不同的任务类型分为感知型人工智能、认知型人工智能、反应型人工智能和创造型人工智能。
感知型人工智能通过感知和理解环境中的信息，模仿人类的感知能力；认知型人工智能通过模拟人类的认知过程，具备类似于人类思维的能力；反应型人工智能根据外部环境的变化做出适应性的反应；创造型人工智能具备创造性思维和创新能力。
《人工智能概论》课程笔记
《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。
智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。
人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。
人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。
1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。
1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。
1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。
人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。
代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。
（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。
代表性成果包括产生式系统、框架等。
（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。
代表性成果包括决策树、神经网络等。
（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。
1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。
符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。
（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。
连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。
（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。
行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
人工智能专业概论
人工智能专业概论引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、认知心理学、哲学等多学科的交叉学科，旨在研究和开发智能机器。
随着科技的不断进步和人们对智能的需求不断增加，人工智能专业也逐渐成为热门的学科之一。
本文将从人工智能的定义、发展历程、应用领域和未来发展趋势等方面对人工智能专业进行概述。
一、人工智能的定义人工智能是研究、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学科。
它通过研究和模拟人类智能的特点和行为，使计算机具备某种程度的人类智能，能够像人类一样进行学习、推理、决策和交流。
二、人工智能的发展历程人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始探索如何让计算机具备智能。
经过几十年的发展，人工智能取得了许多重要的突破，如专家系统、机器学习、自然语言处理等。
特别是近年来，随着大数据、云计算和深度学习等技术的兴起，人工智能进入了一个快速发展的阶段。
三、人工智能的应用领域人工智能在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在金融领域，人工智能可以用于风险控制和投资决策；在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理和自动驾驶技术；在教育领域，人工智能可以个性化地辅助学生学习。
此外，人工智能还被广泛应用于智能家居、智能机器人、智能音箱等领域。
四、人工智能专业的学习内容人工智能专业的学习内容包括数学、计算机科学、机器学习、模式识别、自然语言处理等方面的知识。
学生需要具备扎实的数学基础，熟悉常用的编程语言和算法，掌握机器学习和深度学习的原理和方法。
此外，学生还需要进行实际项目的实践，培养解决实际问题的能力。
五、人工智能专业的就业前景随着人工智能技术的不断发展和应用的广泛推广，人工智能专业的就业前景非常广阔。
毕业生可以在高科技企业、科研院所、大数据公司等行业就业，从事人工智能算法研发、数据分析、智能系统设计等工作。
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。
《计算与人工智能概论》计算与人工智能概述
智能移动机器人路径规划问题分解
子问题1 子问题2
地图的构建与表示 智能移动机器人遇到的状况
左边有墙，前边没有墙 左边没墙
左边有墙，前边也有墙
机器人对环境的记忆 机器人的行动
1.3.1 智能移动机器人路径规划 模式识别
出了计算机应有的主要架构，这为计算机的诞生和发展提供了理论基础
1.1.2 图灵机
基本原理
图灵机的基本原理是用机器来模拟人们 用纸笔进行数学运算的过程。图灵机将一个 无限长的带子作为无限存储，它有一个读写 头，能在带子上读、写和左右移动。图灵机 开始运作时，带子上只有输入串，其他地方 都是空白，如果需要保存信息，则其可以将 相关信息写在带子上。为了读取已经写下的 信息，它可以将读写头往回移动到这个信息 所在的位置。机器不停地计算，直到产生输 出为止。
问题求解策略与算法
用两种不同的算法解决求解机器人行走的最短距路径问题
遍历算法流程图
贪心算法流程图
什么是计算思维？
PART
1.2.1 计算思维的概念
计算思维的概念
2006年
CMU计算机系主任/ 学术事务副校长 NSF信息学部主任 微软研究院副总裁 哥伦比亚大学数据科学研究院主任
周以真教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上给出，并定义的计算思维 （Computational Thinking）：计算思维是运用计算机科 学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理 解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
1.1.2 图灵机
图灵机执行计算的具体案例
利用图灵机执行 “1+2=3”的计算。先定义读头读到“+”之后，依次移动读头两 次并读取格子中的数据；接着读头进行计算，最后把计算结果写入第二个数据 的下一个格子里，
人工智能概论教材参考答案
人工智能概论教材参考答案标题：概论教材参考答案一、教材分析《人工智能概论》是一本全面介绍人工智能领域的入门教材，旨在为学生和初学者提供关于人工智能的基本概念、方法和技术。
本书涵盖了人工智能的各个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等。
此外，本书还介绍了人工智能在实际应用中的案例，以帮助学生和初学者更好地理解人工智能的应用价值。
二、知识点分析本书主要涉及以下知识点：1、人工智能的基本概念，包括机器学习、深度学习等。
2、自然语言处理的基本概念和技术，包括语音识别、自然语言理解和机器翻译等。
3、计算机视觉的基本概念和技术，包括图像处理、目标识别和视频分析等。
4、机器人技术的基本概念和技术，包括机器人感知、运动规划和控制等。
5、人工智能在实际应用中的案例，包括智能客服、智能医疗和自动驾驶等。
三、题目解答以下是本书的一些重点题目及其参考答案：1、什么是人工智能？简要介绍其发展历程。
参考答案：人工智能是一种通过计算机程序和系统模拟人类智能的技术。
它的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机具有类似于人类思维的能力。
随着技术的不断进步和发展，人工智能逐渐应用于各个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等。
2、什么是机器学习？简要介绍其基本原理。
参考答案：机器学习是一种通过计算机程序从数据中学习并改进自身性能的技术。
基本原理是通过对大量数据进行训练，发现数据的内在规律和模式，并利用这些规律和模式对未知数据进行预测和分析。
机器学习的主要方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
3、什么是深度学习？简要介绍其基本原理。
参考答案：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。
基本原理是通过构建多层神经网络来模拟人类的神经网络，并将输入数据逐层转化为更加抽象和复杂的特征表示。
通过训练，深度学习模型可以自动从数据中提取有用的特征，并利用这些特征对未知数据进行预测和分析。
人工智能概论
夏定纯
wistdcx@
1.2. 关于智能
智能
知识 智力
一切智能行为的基础 获取知识并运用知识的能力
智能是一种综合能力
• 感知能力 • 记忆与思维能力
• 学习与适应能力
• 行为能力 • ……，……
13 计算机科学学院 夏定纯 wistdcx@
1.3. 人工智能
1.3. 人工智能 ( Artificial Intelligence )
20
计算机科学学院
夏定纯
wistdcx@
1.4. AI发展
会上经麦卡锡提议，正式采用Artificial Intelligence术语，从而 开创了人工智能作为一门独立学科的研究方向。 这是一次具有历史意义的重要会议，它标志着人工智能作 为一门新兴学科正式诞生。
此次会议之后，形成三个AI研究小组：
发展阶段
• 初期阶段 • 形成阶段 • 发展阶段
17
计算机科学学院
夏定纯
wistdcx@
1.4. AI发展
萌芽阶段(～1956年)
• Aristotle(公元前384～322)：在《工具论》中提出形式逻辑；
• Bacon(1561～1626)：在《新工具论》中提出归纳法； • (德)Leibnitz(1646～1716)：在研制四则计算器时，提出通用符号和 推理计算，使形式逻辑符号化，奠定数理逻辑的基础； • (英)Boole(1815～1864)：创立布尔代数，首次用符号语言描述思维 活动的基本推理规则； • (英)Turning(1912-1954)：提出理想计算模型---图灵机，创立自动 机理论； • (美)W.McCuLoch与W.Pitts(1943年)：提出神经元模型，开创人工神 经网络研究；
AIA1-人工智能概论
自 学 习 技 术
演 化 方 法
模 糊 方 法
时 序 分 析 法
参 考 文 献
涂序彦．人工智能及其应用．电子工业出版社． 李长河．人工智能及其应用．机械工业出版社． 马宪民．人工智能的原理与方法．西北工业大学出版社． 蔡自兴，徐光祜．人工智能及其应用．清华大学出版社．
算法派：主要依靠算法证明。
六、人工智能的研究应用领域
1.问题求解 2.自动定理证明 8.模式识别 9.机器视觉
3.自然语言理解
4.自动程序设计 5.专家系统 6.机器学习 7.人工神经网络
1Hale Waihona Puke .智能机器人11.智能控制 12.智能检索 13.智能调度与指挥 14.系统与语言工具
需要说明的是，各种应用领域不是孤立存在的，而是互相 关联的。大多数人工智能研究课题都涉及多个智能领域。
一、人工智能的基本概念
AI目前没有准确的定义或一般性的定义，其基本含义： AI是用机器(计算机或智能机)来模仿人类的智能行为。 AI也叫机器智能，是研究如何使机器具有认识问题与解 决问题的能力，研究如何使机器具有感知功能、思维功 能、行为功能及学习、记忆等功能。 所以，如果一个计算机系统具有某种学习能力，能够对 有关问题给出正确的答案，而使用的方法与人类相似， 还能解释系统的智能活动，那么，这种计算机系统便认 为具有某种智能。
九、计算智能技术
人工智能与计算智能的关系：
观点一：计算智能是人工智能的子集。
第一层次是生物智能，其基础是大脑。
第二层次是人工智能，其基础是符号系统及其处理。
第三层次是计算智能，由计算机通过数学计算实现。 生物智能包含人工智能，人工智能包含计算智能。
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人工智能基础
举例１：谷歌自主汽车
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❖ 举例２：Leap：手势操作系统
/v_show/id_XNDAwNDk5NTcy.html
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二、人工智能的应用领域
问：下列哪些技术属于计算机视觉的应用？
a) 身份认证——安保中的指纹或人脸身份认证
b) 车牌检测——高速路摄像头自动检测超速车辆车 牌号。
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
举例２：下棋程序
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深蓝(DeepBlue),是IBM第 五代大型机,有256颗CPU, 平均每秒可计算棋局变化 2OO万步。
1997年5月11日, IBM公司生产的世界上第一台超级国际象棋电脑“深蓝”击败了 人类有史以来最伟大的国际象棋棋王卡斯帕罗夫。
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
6、自然语言理解
自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类自然语 言的一个研究领域。
▪ 回答有关提问 ▪ 摘要生成和文本释义 ▪ 机器翻译，即把用某一种自然语言表示的信息自动地翻译为另一
种自然，网址：http://www-ai.ijs.si/eliza/eliza.html
人工智能基础
主讲：江耿豪
人工智能基础
本节要点
一．自然智能与人工智能 二．人工智能的应用领域 三．人工智能的定义 四．人工智能的起源和学派
人工智能基础
一、自然智能与人工智能
人工智能（artificial intelligence, AI）
↓ 自然智能 ＝ 生物智能 →人类智能 问：下列哪些能力是人类智能包含的基本能力？ a) 感知能力 b) 记忆与思维能力 c) 学习和自适应能力 d) 行为能力
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二、人工智能的应用领域
✓ 模式识别 ✓ 计算机视觉 ✓ 问题求解 ✓ 自动定理证明 ✓ 专家系统 ✓ 自然语言理解 ✓ 机器学习 ✓ 机器人学与自动规划 ✓ 人工神经网络
✓ 智能检索
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二、人工智能的应用领域
1、模式识别（pattern recognition）
模式（pattern）——具有某种特定性质的观察对象。
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
2、计算机视觉
计算机视觉是研究为完成在复杂的环境中运动和在复杂 的场景中识别物体，需要哪些视觉信息，以及如何从图像中 获取这些信息的科学领域。
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
两维的图像 → 三维空间的三维对象 图像 → 几何尺寸、形状、距离、
运动速度、
多个对象间的相互关系
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❖ 问题求解技术在教育中的应用
▪ 智能组卷系统 ▪ 智能排课系统
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
4、自动定理证明
①1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙) 设计程序Logic Theorist(逻辑理论家)证明了《数学原
理》第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的 全部五十二条定理，走上了以计算机程序来模拟人类思维的 道路。 ②逻辑程序设计语言PROLOG
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
模式识别是用计算机模拟人的各种识别能力，使计算机能够 对给定的事物进行鉴别，并把它归入与其相似的模式中。
视觉、听觉能力 → 图形图像、语音识别
人工智能基础
人工智能基础
二、人工智能的应） 2、讯飞语音输入法PC版 3、在线网页输入体验 /ime/s.html
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
5、专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统， 它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提 供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程 ，以解决那些需要专家决策的复杂问题。
教学专家系统 智能授导系统（ITS） 智能教学系统
体验汽车故障诊断专家系统：http://210.38.208.139
视频1：机器人舞蹈
人工智能基础
机器人竞赛
目的：研究型探索/教育型普及+娱乐 比赛：
①广茂达杯智能机器人大赛 ②RoboCup（机器人世界杯赛） ③FIRACup（国际机器人足球联盟赛） ④NOC（全国中小学信息技术创新与实践活动）
虚拟机器人足球竞赛
人工智能基础
主要的机器人比赛项目
一个农夫携带一只狼、一头山羊和一筐卷心菜，要从东 岸过河到西岸。岸边有一条小船，只有农夫自己能划船，而过程中，无论什么情况，若农夫不在场时，则不允许狼和山 羊单独相处，否则山羊会遭殃；山羊也不得与卷心菜放在一 起，否则山羊会吃卷心菜。请问，农夫如何才能把它们全部 安全摆渡到西岸？
c) 运动分析——通过对图像序列（视频）的处理， 对其中运动物体的速度、方位等作出预估，即实 现运动物体的跟踪。
d) OCR ——从扫描的图片中提取书面文本。
e) 场景重建——通过输入图像或视频对场景进行3D 建模。
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
3、问题求解
人工智能最早的尝试是求解智力难题和下棋程序。 基本方法：状态搜索、问题归约 举例１：
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
计算机视觉主要的应用领域：
▪ 过程自动控制——工业机器人； ▪ 导航——无人驾驶汽车、移动机器人等； ▪ 检测事件——视频智能监控、人群计数等； ▪ 组织信息——图像序列数据库的检索； ▪ 物体或环境的建模——医学图像分析、地形学建模； ▪ 交互——作为人机交互设备的输入端； ▪ 自动检测——制造业的应用。
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
7、自动规划与机器人学 (１)自动规划
规划是人类生产和社会活动的重要形式。 自动规划旨在为活动实体（人、组织和机器）设计合理 的活动序列。
人工智能基础
二、人工智能的应用领域
7、自动规划与机器人学 (２)机器人学
• 第一代机器人 • 第二代机器人（自适应机器人） • 第三代机器人（智能机器人）