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人工智能ppt课件免费

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人工智能的未来趋势
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

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。

人工智能简介-课件(PPT演示)

人工智能简介-课件(PPT演示)
11
AI的定义
何谓人工智能(2/2) Turing测试
小于50%?
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期(1956年以前) • 形成期(1956----1970年) • 知识应用期(1970---- 20世纪80年代末) • 从学派分离走向综合(20世纪80年代末到本世纪初) • 智能科学技术学科的兴起(本世纪初以来) • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能(自然智能)
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能(简称智能) • 指人类在认识客观世界中,由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一:宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构:1011-12 量级的神经元,分布并行 • 功能:记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示,进一步认识 6
16
知识应用期(1971—1980)
挫折和教训 • 失败的预言: • 60年代初,西蒙预言:10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面,塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时,5局败了4局。 • 在定理证明方面,发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时,推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面,对于不良结构,会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面,发现并不那么简单,甚至会闹出笑话。例如,把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语,再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的,肉变质了” • 在神经生理学方面,研究发现人脑有1011-12以上的神经元,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。 • 在其它方面,人工智能也遇到了不少问题。在英国,剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局,也是庸人自扰” 。从此,形势急转 17 直下,在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。

人工智能PPT课件 (4)全文

人工智能PPT课件 (4)全文
人工智能同样如此,如果理性地使用它,它将造 福良多;当它脱离了人类的掌控,后果将不堪设想。
2024/8/18
23
2024/8/18
11
工业机器人:
语言识别
日本发那科(FANUC)
2器人(希腊神话中的大力神),是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米,体重150千克,由头部、躯干和四肢组成,像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON(魔爪小型移动机器人),曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸, 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人, 可以实现自主双腿行走,并规划行走路线, 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
6
大忽悠:强人工智能即将实现
强人工智能,是真正的像人类的 思考和决策,目前的典型例子都 是在电影里。
实际上,目前所有的人工智能领 域取得进展的领域都是在弱人工 智能上。
2024/8/18
7
2024/8/18
8
问题:谈谈你对人工智能发展及应用 的认识?
2024/8/18
9
科技
二、人工智能发展成果
3
2024/8/18
谷歌人工智能AlphaGo 战胜围棋冠军
1997年,国际象棋AI第一次打败顶尖的人类;2006年, 人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。此后欧美传统 里的顶级人类智力试金石,在电脑面前终于一败涂地, 应了四十多年前计算机科学家的预言。 这一刻,全世界都震惊了。这可是围棋!人类最复杂 的博弈游戏,变化方式超过了宇宙中的原子数。自 2006年人类在国际象棋上败给AI以来,围棋被视为人 类智慧坚守的最后一块阵地。

(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。

以人工智能为主题的ppt

以人工智能为主题的ppt
综上所述,机器学习是一种基于数据和统计学的方法,通过学习输入和预期输出之间的关系,推导出能够准确预测新的输入的模型。在了解《机 器学习简介》时,我们需要了解机器学习的分类、算法和应用领域,以便更好地应用于实际场景。
自然语言处理与语音识 别
Natural Language Processing and Speech Recognition.
计算机视觉与图像识别
Computer vision and image recognition.
计算机视觉基础
图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一。该任务的目标是将图像分配到 预定义的类别中。现代计算机视觉中常用的图像分类方法主要基于卷积神经 网络(CNN)。使用深度学习技术,能够有效的提取图像特征,从而实现准 确快速的图像分类。 目标检测是计算机视觉中更高级的任务。它的目标是在图像中找出感兴趣的 物体,并进行定位和分类。现代目标检测算法常采用的方法是基于锚框的算 法,如Faster R-CNN、YOLO和SSD等。这些方法不仅具有高精确度,而且 在实际应用中也具有较好的鲁棒性和实时性。 图像分割是将图像分成不同区域的任务。该任务可以用于图像识别、人工智 能游戏、自动驾驶等领域。现代图像分割算法主要采用基于深度学习的方法 ,如Mask R-CNN、FCN、UNet和SegNet等。这些方法结合了卷积神经网 络和循环神经网络的优势,能够实现高效准确的图像分割。
语音信号处理பைடு நூலகம்术介绍
1. 声音识别技术:声音识别是一种基于语音信号处理的技术,可以将人类语音转化为文本或命令。该技术广泛应 用于智能助手、智能家居、智能车载等领域。目前,声音识别技术已经得到了大量研究和发展,可以实现高准确 率的中文语音识别,并具备一定的上下文理解和语音交互能力。 2. 语音合成技术:语音合成是一项将文字转化为语音的技术,可以实现计算机自动生成语音,为人机交互提供自 然的语音输出。该技术也广泛应用于智能助手、语音导航、广播电台、智能游戏等领域。随着深度学习、自然语 言处理等关键技术的不断发展,语音合成技术已经越来越贴近自然语言,呈现出更加自然、流畅的语音输出效果。

人工智能演讲稿(PPT 22页)

人工智能演讲稿(PPT 22页)
具有社会性。 • (3)人工智能不具有人类意识所特有的创
造性。
树上有10只鸟,猎人开枪打死一只,树 上还有几只?
0只!
9只!
THANKS!
在美国拉斯韦
加斯举行的国际 消费电子展上, 本田技研工业公 司研制的ASIMO 机器人在进行跑 步表演。该机器 人每小时能跑6英 里,几乎与人类 跑步的速度相同。 它跑步时与人一 样能双脚同时离 开地面。
能说会道的推销员:身高165厘米的机器人 被日本香水进口商“聘请”在圣诞购物季担任推 销工作。
卡斯帕罗夫
1997年, 在第二 局输棋之后。
卡斯帕罗夫就曾表 示有一“上帝之手”在 助“深蓝”一臂之力, 认为电脑不可能有那几 步超人的应对。
那么深蓝计算机 为什么能够战胜卡斯帕罗夫?
a.32个大脑(微处理器)
b.存储了一百多万局棋谱,可以看 12步棋,每秒钟可以计算2亿次,下 一步棋可从10120中选出一个最佳方 案。
一直在纽约观战的 国际象棋专家认为, 卡斯帕罗夫虽然1996 年以4:2胜出,但此 次似乎准备不足。第 二局将可以和棋的棋 下输后,他又摆脱不 了阴影,对计算机的 戒惧感加重,身心俱 疲,最后导致输棋。
卡斯帕罗夫 • 每秒思考3步棋 • 象棋知识丰富 • 有经验与直觉 • 可能遗忘 • 容易疲劳 • 有感情 • 对策因人而异 • 能评价对手 • 34岁
人工智能
什么是人工智能
• 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 一门新的技术科学。
1956年,被认为是 人工智 能之父的美国学者麦卡锡 (John McCarthy)组织了 一次学会,将许多对机器智 能感兴趣的一批数学家、 信息学家、心理学家、神 经生理学家、计算机科学 家和专家学者聚集在一起 进行了长达二个月的讨论。 邀请他们参加 “达特矛斯 Dartmouth人工智能夏季研 究会”。从那时起,这个领 域被命名为 “人工智能”

(完整版)人工智能介绍PPT课件

(完整版)人工智能介绍PPT课件

(John McCarthy)
• 萨缪尔发明了“机器学习”这个词,将其定 义为“不显式编程地赋予计算机能力的研 究领域”。而能够进行机器学习的便是人工 智能。
2021/5/31
1 人工智能是什么?
计算机学家们对人工智能的定义:
2021/5/31
1
人工智能是什么?
定义小结
• 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2021/5/31
人工智能视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2021/5/31
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文,推动了人工智 能的发展。
3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
The future of Artificial Intelligence
Part 1 人工智能是什么
2021/5/31
பைடு நூலகம்
1 人工智能是什么?
• 名字由来:1956年,萨缪尔应 麦卡锡之邀,参加达特茅斯会 议,介绍机器学习工作。 “Artificial Intelligence” 这个 词被首次提出
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”,可以自动启动、加速、刹车,可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下,它的“大脑”能随机应变,自动选择 最佳方案,指挥汽车正常、顺利地行驶。
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(2)不确定性
知识的不确定性包括不完备性、不确定性与模糊性:
• 知识的不完备性是指在解决问题时不具备解决该问题 所需要的全部知识。 • 知识的不确定性是指知识所具有的既不能完全被确定 为真,又不能完全被确定为假的特性。 •知识的模糊性是指知识的“边界”不明确的特性。
(3)矛盾性和相容性
• 矛盾性是指同一个知识集中的不同知识之间相互对立或不 一致,即从这些知识出发,会推出不一致的结论。 • 相容性是指同一个知识集中的所有知识之间互相不矛盾。
人工智能ppt演示文稿
优选人工智能ppt
➢ 知识是一切智能行为的基础,也是人工智能的重要 研究对象。要使计算机具有智能,就必须使它具有知 识,而要使计算机具有知识,首先必须解决知识的表 示问题。
➢ 知识表示包括知识表示的概念和知识表示方法。对 知识表示方法,又可根据所表示知识的确定化程度, 分为确定性知识表示和不确定性知识表示。
信息之间关联的形式可以多种多样,其中最常用的一种 形式是:
如果……,那么……。 例如,“如果他学过人工智能课程,那么他应该知道什 么叫知识”。
1).知识的属性:
(1)真假性与相对性
• 真假性是指可以通过实践或推理来证明知识为真 或为假。
• 相对性是指知识的真与假是相对于某些条件、环 境及时间而言的,即知识一般不是无条件的真或无条 件的假,而是相对于一定条件的。
✓ 通常,人们对客观世界的描述是通过数据和信息来实 现的。
✓ 数据和信息是两个密切相关的概念。数据是信息的载 体和表示,信息是数据在特定场合下的含义,或者说信息 是数据的语义。
▪ 知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性 的认识。
▪ 把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。
▪ “信息”与“关联”是构成知识的两个要素。
内容提要
1. 知识与知识表示的概念 2. 状态空间法 3. 问题规约法 4. 谓词逻辑法 5. 语义网络法 6. 框架表示法
1. 知识与知识表示的概念
一. 知识 1).知识的属性 2).知识的类型
二.知识表示 1).知识表示的要求 2).知识表示观点 3).知识表示的方法
一. 知识
✓ 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识 和经验。
• 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 • 剧本表示法 • 过程表示法 • 面向对象表示法
一是知识表示范围的广泛性; 二是领域知识表示的高效性; 三是对非确定性知识表示的支持程度。
(2)可利用性
知识的利用是指使用知识进行推理,以求得问题的 解。知识的可利用性包括对推理的适应性和对高效算法 的支持性。
(3)可组织性与可维护性
知识的组织是指把有关知识按照某种方式组成一种知 识结构。知识维护是指在保证知识的一致性与完整性的前 提下对知识所进行的增加、删除、修改等操作。
•确定性知识:是可以给出其真值为“真”或“假”的知识。 这些知识是可以精确表示的知识。
•不确定性知识:是指具有“不确定”特性的知识。不确定 性的概念包含不精确、不完备和模糊。
(6)按知识的结构及表现形式
• 逻辑性知识:是反映人类逻辑思维过程的知识,例如人 类的经验性知识。它对应着逻辑思维。
• 形象性知识:是通过事物的形象建立起来的知识,它对 应着形象思维。例如,一个人的相貌,要用文字来描述非 常困难,但要亲眼见到这个人,就很容易在头脑中形成这 个人的概念。
• 领域性知识:是指面向某个具体专业的专业性知识,这些 知识只有该领域的专业人员才能够掌握和运用它。
(3)按知识的作用
• 事实性知识:也称叙述性知识,是用来描述问题或事物的概 念、属性、状态、环境及条件等情况的知识。
• 过程性知识:是用来描述问题求解过程所需要的操作、演算 或行为等规律性的知识,它指出在问题求解过程中如何使用那 些与问题有关的事实性知识,即用来说明在那些叙述性知识成 立的时候该怎么办。
(4)可表示性与可利用性
• 可表示性是指知识可以用适当的形式表示出来。例如语言 、文字、图形、神经元网络等。 • 可利用性是指知识可以被用来解决各种各样的问题。
2).知识的类型:
(1)按知识的性质:
• 概念 • 命题 • 公理 • 定理 • 规则 • 方法
(2)按知识的作用范围:
• 常识性知识:是指通用通识的知识。即人们普遍知道的、 适应于所有领域的知识。
(2)过程性观点
过程性知识表示(Procedural knowledge representation)是指以程序(亦称为过程)的方式把知识 表示出来,即把知识寓于程序之中,把知识表示和运用知识 结合起来。
3).知识表示方法:
知识表示方法又称为知识表示技术,其表示形式被称为 知识表示模式。目前,使用较多的知识表示方法有:
(4)可实现性
所谓可实现性是指知识表示要便于在计算机上实现,便 于直接由计算机对其进行处理。
(5)自然性与可理解性
自然性是指知识表示形式要符合人们的日常习惯和思维 方式。可理解性是指所表示的知识应易读、易懂、易获取、 易维护。
2).知识表示观点:
(1)陈述性观点
陈述性知识表示(Declarative knowledge representation)是指以陈述的方式把知识用一定的数据结 构表示出来,即把知识看作一种特殊的数据,知识表示说明 描述的对象是什么,不涉及如何运用知识的问题。
二. 知识表示
所谓知识表示是对知识的一种描述,即用一些约定的符 号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。所谓知识 表示过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
同一知识可以有多种不同的表示形式,而不同表示形式 所产生的效果又可能不一样。
1).知识表示的要求
(1)表示能力
知识表示能力是指能否正确、有效地将问题求解所需要 的各种知识表示出来。知识表示能力包括以下三个方面:
• 控制性知识:也称元知识或超知识,是关于如何运用已有知 识进行问题求解的知识,因此,也称为关于知识的知识。
(4)按知识的层次
•表层知识是指客观事物的现象以及这些现象与结论之间关 系的知识。
•深层知识是指事物本质、因果关系内涵、基本原理之类的 知识。例如,理论知识、理性知识等。
(5)按知识的确定性
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