人工智能概述 PPT课件

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2024版《人工智能》PPT课件

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《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。

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人工智能概述ppt 课件
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
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。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科,包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛,推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理,研究隐私保护算法与技术, 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性,降低对特定数据或场 景的依赖,人工智能伦理问题,建立监管机制与标准规 范,促进人工智能健康发展。
在自然语言处理中,数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据,实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域,数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型,使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式,如逻辑表示法 、语义网络、框架表示法等。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等,以得出新的知识和结论。
在专家系统中,知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。

人工智能PPT

人工智能PPT
言处理。
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争,生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中, 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息,如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本,并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力,能够 进行复杂的思维活动,解决各种问题,并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题,分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题,简单问题 可以通过基于规则的方法解决,而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习,以实现长期目标

迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务

深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式, 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ,能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理,如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中,如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人

人工智能PPT课件

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21世纪初,随着大数据和 云计算技术的普及,人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
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。

(完整版)人工智能介绍PPT课件全

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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

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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 )
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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

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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。

人工智能简介PPT学习课件

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机器学习传统的算法包括关联规则、决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。机器学习已广泛应用于 数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场 分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
规则:牛肉—>鸡肉,购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习:一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支,它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功,进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点,“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例,支持高强度、复杂繁琐的办公业务,以帮助企业降低风险和成本。如,如机 器翻译是对文本数据的处理;使用自然语言处理和OCR(光学字符识别)技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口,它可以执行语音指令,降低温控器或打开电视频道,如Siri。再如,接收病人入院,或推荐产品和服务, 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务,通过学习到的认知参与人类互动。
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研制第一台电子计算机的序幕,就这样在一戏剧性的场面中开始了。 经过三年的努力,于1946年,一台名叫“埃尼亚克”的电子计算机正式 诞生了。从此,就有了电子计算机的历史,而“埃尼亚克”也作为一座 丰碑载入了电子计算机的发展史。后来,经美籍匈牙利科学家、后来被 誉为“电子计算机之父”的冯.诺伊曼教授的改进,奠定了今天的计算机 科学的基础。
目前,人工智能技术正向着大型分布式人工智能、大型分布式多 专家协同系统、广义知识表达、综合知识库、并行推理、多种专 家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境及多智能体协同 系统等方向发展。
从目前来看,人工智能仍处于学科发展的早期阶段,其 理论、方法和技术都不太成熟,人们对它的认识也比较 肤浅。还有待于人们的长期探索。
人工智能的产生与发展—孕育期(1956年以前)
在人工智能诞生之前,一些著名的科学家就已经创立了数理逻辑、自 动机理论、控制论和信息论,并发明了通用电子数字计算机。这些为人工 智能的产生准备了必要的思想、理论和物质技术条件。
亚里斯多德:演绎法; 培根:归纳法; 莱布尼茨:把形式逻辑符号化,使得人们可以对思维进行运算和推理,奠定了数
人工智能研究的基本内容及特点(3)
人工智能研究的特点
目前的计算机系统的结构和工作方式与人脑的组织 结构和思维功能有很大差别。要缩小这种差别,要靠人 工智能技术。从长远来看,需要彻底改变计算机的体系 结构,研制智能计算机。但目前还主要靠智能程序系统 来提高现有计算机的智能化程度。智能系统与传统的程 序系统相比有如下特点: 重视知识 重视推理 采用启发式搜索 采用数据驱动方式 用人工智能语言建造系统
万步还未推出。 在问题求解方面,处理结构不良的问题时,会产生组合爆炸。 在机器翻译方面,闹出了许多笑话。 在神经心理学方面,研究发现人脑的神经元多达1011,在现有技术
条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 在人工智能的本质、理论、思想及机理方面,人工智能受到来自哲
学、心理学、神经生理学等社会各界的责难、怀疑和批评。
机器行为
所谓机器行为就是让机器能够具有象人那样的行动和表达能 力。机器人学作为人工智能的一个研究领域,包含了机器行 为方面的研究。
智能系统和智能计算机
无论是人工智能的近期目标还是远期目标,都需要建立智能 系统或构造智能机器,因此需要开展对系统模型、构造技术、 构造工具及语言环境等方面的研究。
计算机视觉和机器人,自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示,不精确推理,人工智能语言等方面也有重大
进展。 1977年,在第5届国际人工智能联合会议上,费根鲍姆正是
提出了知识工程的概念。
专家系统的成功,使得人们更清楚地认识到人工智 能系统应该是一个知识处理系统,而知识表示、知识 获取、知识利用则是人工智能系统的三个基本问题。
思维理论——智能来源于思维活动 知识阈值理论——智能取决于可运用的知识 进化理论——知识可由逐步进化来实现 智能层次结构。 高层智能——以大脑皮层为主,主要完成记忆和思维等活动。 中层智能——以丘脑为主,主要完成感知活动。 智能低层——以小脑、脊髓为主,主要完成动作反应。 智能所包含的能力 感知能力;记忆与思维能力;学习与自适应能力;行为能力。
人工智能概述
人工智能的定义及研究目标 人工智能的产生与发展 人工智能研究的基本内容及其特点 人工智能的研究和应用领域 人工智能研究的不同学派及其争论 人工智能的近期发展分析
人工智能的定义及其研究目标(1)
人工智能的定义
什么是智能?
智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 认识智能的不同观点。
能够运用知识去处理问题,能够模拟人类的智能行为。
人工智能的产生与发展
人工智能术语1956年正式提出,并作为 一个学科的名称使用至今有近50年的历史。 其产生与发展过程大致可分为: 孕育期(1956年以前) 形成期(1956年—1970年) 知识应用期(1971年—80年代末) 综合集成期(80年代末—今)
人工智能研究和应用领域(一)
目前,人工智能还未形成一个统一的理论,很多研究和应用工作都是 结合具体领域来进行。其中最主要的研究和应用领域包括:
机器学习 自然语言理解 专家系统 模式识别 计算机视觉 机器人学 搏弈 自动定理证明 自动程序设计 智能控制 智能决策支持系统 人工神经网络 知识发现和数据挖掘 分布式人工智能
心理学小组:1957年,纽厄尔、肖、西蒙等人的心理学小组研制了一个 称为逻辑理论机的数学定理证明程序(LT)。开创了用机器研究人类思维 活动规律的工作。
IBM工程课题小组:1956年,塞缪尔研制成功了一个具有自学习、自组 织和自适应能力的西洋跳棋程序。主要贡献在于发现了启发式搜索是表 现智能行为的最基本机制。
人工智能研究的基本内容及特点(2)
人工智能研究的基本内容
机器学习
所谓机器学习,就是让计算机能够象人那样自动的获取新知 识,并在实践中不断完善自我和增强能力。机器学习是机器 具有智能的根本途径,也是人工智能研究的核心问题之一。 目前,人们已经研究出不少机器学习的方法,如机械学习, 类比学习,归纳学习,发现学习,遗传学习,连接学习等。
人工智能的产生与发展—知识应用期(1971-80年 代末)(1)
人工智能在经过形成期的快速发展之后,很快遇到了许 多困难,遭受到很大的挫折。人们从反思中总结经验教 训,很快走出了一条以知识为中心,面向应用开发的研 究道路。
挫折和教训
在博弈方面,塞缪尔的下棋程序与世界冠军对弈,5局败了4局。 在定理证明方面,发现归结原理能力有限,一个简单的问题推了数
主要研究如何使得计算机能够理解和生成自然语言。 自然语言理解通常又叫自然语言处理,采用人工智能的理论和
技术将设定的自然语言机理用计算机程序表达出来,构造能够 理解自然语言的系统。通常可以分为以下几种情况:
书面语言的理解;口语(声音)的理解系统;手书文字识别;机 器翻译等。
关于自然语言的理解的详细讨论,将在第10章进行。
理逻辑的基础。 帕斯卡:制造了第一台加法器。 巴贝奇:发明了差分机和分析机; 布尔:布尔代数; 图灵:自动机理论; 冯•诺依曼:存储程序的概念; 莫克利和埃克特:第一台通用电子计算机,为机器智能的研究与实现提供了物质
基础。 维纳:控制论;信息论:香农; 克洛奇和皮兹:第一个神经网络模型(MP模型)。
在众多的挫折面前,人工智能的研究陷于了困境,处于低谷。
人工智能的产生与发展—知识应用期(1971-80年 代末)(2)
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下,人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
MIT小组:1958年,麦卡斯建立了行动规划咨询系统;1960年,麦卡斯 又研制了人工智能语言LISP;1961年,明斯基发表了“走向人工智能 的步骤”的论文。
其它方面:1965年,鲁宾逊提出了归结原理;1965年,费根鲍姆成功 的研制了第一个专家系统;1969年,成立了国际人工智能联合会议。
人工智能的产生与发展—综合集成期(80年代末-今)
随着专家系统应用的不断深入和计算机技术的飞速发 展,专家系统本身存在应用领域狭窄、缺乏常识性知识、 知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能 访问现存数据库等问题暴露出来。要摆脱困境,必须走 综合集成的发展道路。
在专家系统方面,从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。
计算机的诞生
1943年,世界反法西斯战争出现了历史性的转折,美、英等盟国加 紧准备开辟反法西斯的“第二战场”。就在这一年,美国宾夕法尼亚大 学莫尔电机系同阿拉伯丁试跑厂联合执行一次任务:为各种型号和口径 的火炮计算导弹表。任务紧迫,而计算量又相当繁重。阿拉伯丁试跑厂 启用一台大型的模拟机器,这是美国工程师布什在30年代发明的,全部 由机械齿轮组成。另外,还雇佣了100多名姑娘做辅助计算。但工作结果 仍不能令人满意,大家都非常着急。这时,一份由莫尔电机系36岁的物 理学家莫希来和24岁的工程师埃克特合写的关于制造电子计算的报告, 由陆军军械部派出的联络官格尔斯坦中尉提交到了军械部召开的一次专 家会议上。当时,军械部的科学顾问、著名的数学家维伯伦仰靠在座椅 上沉思片刻,突然站起身来,对试跑厂导弹实验室的负责人西蒙上校大 声说:“西蒙,给他这笔经费。”随即离开了会议室。
人工智能的产生与发展——形成期(1956-1970)
1956年,在一次有关为使得计算机变得更“聪明”的学术研讨会上, 麦卡斯正式采用了“人工智能”这一术语。从此一个研究以机器来 模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。之后,形成了三个 研究小组:心理学小组、IBM工程课题研究小组、MIT小组。人工智 能在诞生后十余年很快在定理证明、问题求解、博弈等领域取得了 重大进展。主要研究大致包括以下几个方面:
人工智能研究和应用领域(三)
专家系统
专家系统是一个能在某特定的领域内,以专家水平去解决 该领域中困难问题的计算机程序。
专家系统是人工智能中最活跃的分布式专家系统 发展。
有关专家系统的详细讨论将在第8章进行。
模式识别
所谓模式识别是使得计算机能够对给定的事物进行鉴别, 并把它归于与其相同或相似的模式中。
根据给出的标准模式不同,模式识别技术可由多种不同的 识别方法。常用的有: 模板匹配法;统计匹配法;句法匹配法;模糊模式法;神 经网络法等。
人工智能研究和应用领域(四)
计算机视觉
计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉 功能的新兴学科。其主要研究目标是使得计算机 具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能?
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