《人工智能清华大学》PPT课件
人工智能ppt课件免费

随着算法、算力和数据的发展,人工 智能将在各个领域发挥更大的作用, 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用,把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用,为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,使机 器能够模拟人类的智能行为,实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性,减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用, 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例,辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析,自动识别病变和异常情 况,提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为,实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
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。
21世纪初至今,人工智能技术广泛应 用于各个领域,包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代,随着计算 机技术和大数据的发展,人工智能技 术逐渐成熟,机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
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》大学课件PPT

contents
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 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支,旨在研究和开发能够 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。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言,例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练,通过机器学习算法找到语言的内在 规律,例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代,需要关注由此产生的失业 问题,并采取措施进行缓解。
创造就业
同时,人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会,需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时,应具备足够的透明度,以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理,例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务,自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息,例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
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人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术,实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术,实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术,实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一,通过从数据中自动学习模型和规律,实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型,其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习,无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作,强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用,可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好,自动推荐学习资源和 课程计划,提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统,自动评估学生的学习成果 和提供改进建议,帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式,提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化,对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ,采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及,新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能,以适应 新的就业市场需求。
2024版人工智能教学PPT课件

二分类问题,如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面,使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题,如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇,使得簇内距离最小,簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离,将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法,如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式,包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态,共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差,求解最优参数。
应用
预测连续型数值,如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间,表示概率。
《人工智能》大学课件-PPT(精)

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两个界定:图灵测试和中文屋子
12
图灵测试 Turing Test
英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing) 提出了现称为“图灵测 试”(Turing Test)的方法。简单来讲, 图灵测试的做法是: 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用 电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个是人, 哪一个是 计算机。如果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人, 哪一个 是计算机, 则可以认为这台被测的计算机具有智能。
记载,“公输子(鲁班)削竹木以为 鹊”,“三日不下” 。他还造了能载 人的大木鸢,在战争中担任侦查的任 务。
➢ 指南车:东汉张衡
➢ 木牛流马:鲁班?诸葛亮?
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人工智能的发展概况
孕育期(1956年以前)
• 亚里斯多德(Aristotle,公元前384——322):古希腊伟大的哲学家和思想 家,创立了演绎法。给出了形势逻辑的基本规律
• 1960年研制了通用问题求解(General Problem Solving) 程序。该程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始 的,不依赖于具体领域。在它能处理的有限类别的问题 中,它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次 序,与人类求解同样问题是类似的。因此,GPS是第一
个实现了“像人一样思考”方法的程序。
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人工智能的发展概况
孕育期(1956年以前)
• 麦克洛奇(W.McCulloch)和皮兹(W.Pitts):美国神经生理学 家,于1943年建成了第一个神经网络模型(MP模型)。
• 维纳(N.Wiener,1874—1956) :美国著名数学家、控制 论创始人。1948年创立了控制论。控制论向人工智能的渗 透,形成了行为主义学派。
《人工智能》课件

交通领域:自动驾驶、智 能交通系统、智能物流等
制造业:智能制造、智能 生产、智能检测等
金融领域:智能投资、风 险控制、智能客服等
家居领域:智能家居、智 能家电、智能安防等
人工智能的技术原 理
机器学习
概念:一种通过数据训练模型,使 模型能够自动学习并预测未知数据 的技术
应用:广泛应用于图像识别、语音 识别、自然语言处理等领域
智能机器人
工业生产:用于生产线上的自动化操作 服务行业:用于酒店、餐厅等场所提供接待、引导等服务 医疗领域:用于手术、康复等医疗操作 家庭生活:用于家务、陪伴等家庭服务
智能安防
智能监控:实时监 控,自动识别异常 情况
智能门禁:人脸识 别,提高安全系数
智能报警:自动报 警,及时响应紧急 情况
智能巡逻:自动巡 逻,提高巡逻效率
概念:人工智能是指由人制造出来的系统能够理解、学习、适应并执行人类的某些特定任 务。
起源:人工智能起源于20世纪50年代,由美国科学家约翰·麦卡锡提出。
发展:人工智能经历了三次发展浪潮,分别是20世纪50年代、80年代和21世纪初。
应用:人工智能广泛应用于各个领域,如医疗、金融、教育、交通等。
人工智能的发展阶段
添加标题
添加标干预,能够自动 学习并预测未知数据
技术:包括监督学习、无监督学习、 强化学习等
深度学习
概念:一种模拟人 脑神经网络的学习 方法
特点:多层次、非 线性、自适应
应用:图像识别、 语音识别、自然语 言处理等领域
发展:近年来深度 学习技术取得了显 著进展,成为人工 智能领域的重要分 支
1956年,达特茅斯会 议提出人工智能概念, 标志着人工智能的诞
生
1960年代,人工智能 进入黄金时期,出现 了许多重要的研究成
2024版人工智能(全套课件)

•人工智能概述•机器学习基础•自然语言处理技术•计算机视觉技术•强化学习及优化方法•知识图谱与推理技术•人工智能伦理、法律和社会影响目录01人工智能概述定义与发展历程定义发展期发展历程低谷期萌芽期复苏期技术原理及核心思想技术原理核心思想应用领域与前景展望应用领域前景展望02机器学习基础逻辑回归(梯度提升树(Linear Regression )Random Forests )010203040506监督学习算法非监督学习算法深度学习原理及实践神经网络基础(Neural NetworkBasics)循环神经网络(RecurrentNeural Networks)生成对抗网络(GenerativeAdversarial Networks)卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Networks)深度学习优化算法(DeepLearning OptimizationAlgorithms)03自然语言处理技术词法分析与句法分析词法分析01句法分析02词汇语义分析03语义理解情感分析观点挖掘030201语义理解与情感分析机器翻译与对话系统01020304机器翻译对话系统多轮对话管理自然语言生成04计算机视觉技术1 2 3传统图像识别方法深度学习图像识别方法图像分类数据集图像识别与分类方法目标检测与跟踪技术目标检测方法介绍基于滑动窗口、区域提议网络(RPN)等目标检测方法。
目标跟踪方法探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实应用三维重建技术虚拟现实技术三维重建与虚拟现实融合05强化学习及优化方法MDP 基本概念介绍马尔可夫决策过程(MDP )的定义、组成要素以及基本性质。
贝尔曼方程详细推导贝尔曼方程,解释值函数和策略函数的含义及计算方法。
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R(1,1)
L(0,2)
0,0,0
L(0,1) R(0,1)
R(0,1) L(0,1)
3,2,0
精选ppt
0,1,1
17
由上述状态空间图,可见从初始状态 (3,3,1)到目标状态(0,0,0)的任何一条通路都是 问题的一个解。
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11
第三步: 求解过程:
f1:从A瓶往B瓶倒油,
把B瓶倒满。
f7
2,0
f6 f5
0,2
f4
2,3
f1f15ff,7105ff,3530,ff017f05,ff3363,f08
f5
f3 f8
f8 f1
0,3
f7
f5
f1 f3
f7 f3
3,3
f4 f2
5,1
f2:从C瓶往B瓶倒油, 把B瓶倒满。
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9
解:第一步: 定义问题状态的描述形式: 设Sk=(b,c)表示B瓶和C瓶中的油量的状态。
其中: b表示B瓶中的油量。 c表示C瓶中的油量。 初始状态集:S={(0,0)} 目标状态集:G={(4,0)}
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第二步: 定义操作符:
操作:把瓶子倒满油,或把瓶子的油倒空。 f1:从A瓶往B瓶倒油,把B瓶倒满。 f2:从C瓶往B瓶倒油,把B瓶倒满。 f3:从A瓶往C瓶倒油,把C瓶倒满。 f4:从B瓶往C瓶倒油,把C瓶倒满。 f5:从B瓶往A瓶倒油,把B瓶倒空。 f6:从B瓶往C瓶倒油,把B瓶倒空。 f7:从C瓶往A瓶倒油,把C瓶倒空。 f8:从C瓶往B瓶倒油,把C瓶倒空。
人工智能及其应用
清华大学
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1
第1章 绪论
1、重点掌握人工智能的几种定义。 2、掌握目前人工智能的三个主要学派及
其认知观。 3、一般了解人工ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ能的主要研究范围和
应用领域。
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2
定义2 人工智能(学科)
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。
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第二步:定义算符。 算符R(i, j)表示划船将i个传教士和j个野
人送到左岸的操作。 算符L(i, j)表示划船从左岸将i个传教士和j
个野人带回右岸的操作。 由于过河的船每次最多载两个人,所以
i+j≤2。这样定义的算符集F中只可能有如下10 个算符。 F:R(1,0), R(2,0), R(1,1), R(0,1), R(0,2)
定义3 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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3
人工智能的三大学派及其认知观: (1)符号主义 认为人工智能起源于数理逻
辑。 (2)连接主义 认为人工智能起源于仿生学,
特别是对人脑模型的研究。 (3)行为主义 认为人工智能起源于控制论。
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4
第2章 知识表示方法
重点掌握用状态空间法、问题归约 法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表 示法来描述问题,解决问题;
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5
2.1 状态空间法
➢ 许多问题求解方法是采用试探搜索方 法的。也就是说,这些方法是通过在某 个可能的解空间内寻找一个解来求解问 题的。这种基于解答空间的问题表示和 求解方法就是状态空间法,它是以状态 和算符(operator)为基础来表示和求解 问题的。
7
2.1 状态空间法
➢由上可知,对一个问题的状态描述, 必须确定3件事: (1) 该状态描述方式,特别是初始状态 描述; (2) 操作符集合及其对状态描述的作用; (3) 目标状态描述的特性。
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8
例2:(分油问题) 有A、B、C三个不带刻度的 瓶子,分别能装8kg, 5kg和3kg油。如果A瓶 装满油,B和C是空瓶,怎样操作三个瓶,使 A中的油平分两份?(假设分油过程中不耗油)
L(1,0), L(2,0), L(精1选,1ppt), L(0,1), L(0,2) 16
第三步:求解过程。
R(2,0)
1,1,0 R(1,1)
L(2,0) 3,1,1 L(0,1) R(0,1)
3,0,0 L(0,2) R(0,2)
L(1,1) 2,2,1
L(2,0) R(2,0)
L(1,0)
0,2,0
0,3,1
R(0,1)
L(0,2) R(0,2)
R(1,0)
3,2,1
R(0,1) L(1,0)
0,1,0 L(0,1)
L(1,0) L(0,1)
2,2,0
3,1,0
L(1,1)
R(1,1)L(0,2) R(0,2)
3,3,1
R(1,0) R(0,1)
1,1,1
0,2,1
L(1,1)R(0,2)
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14
解:第一步: 定义问题状态的描述形式:
设Sk=(M,C,B)表示传教士和野人在河右岸 的状态。
其中:
M表示传教士在右岸的人数。
C表示野人在右岸的人数。
B用来表示船是不是在右岸。
(B=1表示在右岸,B=0表示在左岸)。
初始状态集:S={(3,3,1)}
目标状态集:G={(0,精0选,0pp)t }
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6
2.1 状态空间法
➢状态空间法三要点
(1) 状态(state):表示问题解法中每 一步问题状况的数据结构;
(2) 算符(operator):把问题从一种状 态变换为另一种状态的手段;
(3) 状态空间方法:基于解答空间的问
题表示和求解方法,它是以状态和算符
为基础来表示和求解问题的。
精选ppt
1,0
f7 f3
1,3
精选ppt
把C瓶倒空。 f8:从C瓶往B瓶倒油,
把C瓶倒空。
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由上述状态空间图,可见从初始状态(0,1) 到目标状态(4,0)的任何一条通路都是问题的一 个解。其中:
{f1, f4, f7, f6, f1, f4, f7}是算符最少的解之一。
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例:设有3个传教士和3个野人来到河边, 打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的 负载能力为两人。在任何时候,如果野人 人数超过传教士人数,那么野人就会把传 教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地 把所有人都渡过河去?
f3:从A瓶往C瓶倒油, 把C瓶倒满。
f4:从B瓶往C瓶倒油, 把C瓶倒满。
f5:从B瓶往A瓶倒油, 把B瓶倒空。
f6:从B瓶往C瓶倒油, 把B瓶倒空。
f1 f5 f7 0,0
f7
f1 f5
f7:从C瓶往A瓶倒油,
5,2
f4 f2
f3
f5
0,1
f6 f8
4,3 f1 5,3
f7 f3
f8
4,0
f4
f1