人工智能概论课件第五章 人工智能让生活更便捷(上)
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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。
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。
人工智能及其应用5课件
图像分割
图像分割是将图像划分为若干 个区域或对象的过程，它是计 算机视觉中的基础技术之一。 常用的图像分割方法包括阈值 分割、边缘检测、区域生长等 。
03
目标检测
04
目标检测是从图像中识别并定位 出特定对象的过程，它是计算机 视觉中的重要应用之一。常用的 目标检测算法包括Haar特征分 类器、HOG+SVM分类器、深 度学习目标检测算法等。
人工智能的应用领域
医疗健康
人工智能在医疗影像诊 断、疾病辅助诊断和治 疗方案推荐等方面发挥
着重要作用。
金融科技
人工智能在风险控制、 智能投顾、反欺诈等领
域得到广泛应用。
智能交通
人工智能在自动驾驶、 交通流量管理、智能停 车等方面具有巨大潜力
。
教育科技
人工智能在个性化教学 、智能评估和在线教育 等方面提供了新的解决
21世纪初，随着大数据技术的兴起， 机器学习、深度学习等算法逐渐成为 主流，人工智能开始在语音识别、图 像识别等领域取得突破。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示 、推理等技术逐渐成熟，广泛应用于 医疗、金融等领域。
感知智能阶段
近年来，随着传感器、云计算等技术 的发展，人工智能在语音、图像、自 然语言处理等领域取得了显著进展。
。
自然语言处理的应用场景
机器翻译
利用NLP技术实现快速、准确的机器翻译， 提高翻译效率。
智能问答
通过自然语言处理技术实现智能问答系统， 自动回答用户的问题。
信息抽取
从大量文本中提取关键信息，如新闻摘要、 事件抽取等。
情感分析
对文本进行情感倾向性分析，用于舆情监控 、产品评价等领域。
CHAPTER 04
《人工智能应用概论》课件第5章-智能语音技术
1.2 语音识别发展历程
20世纪60年代初，Faut和Stevens等人对语音生成的理论方法进行了探索性研究。 1962年，东京大学的Doshita和Sakai通过分析语音的过零率识别不同的音素，设计开 发了一种硬件实现的音素识别系统，同期，他们推出了对近30年来的语音识别技术产 生了巨大影响的三个研究项目。RCA实验室的研究人员Martin提出了基于语音信号端 点检测的时间归一化方法和能够解决语音信号非匀速问题的实用方法，显著降低了语 音识别得分的变化；Reddy在连续语音识别领域进行的开创性研究在连续语音识别系 统领域至今仍处于领先地位。
1.2 语音识别发展历程
20世纪80年代的标志性成果就是统计建模方法，研究重点由模板匹配方法逐步向统 计建模方法转变，特别是HMM被广泛应用到语音识别研究中。20世纪80年代中期，HMM 模型被世界各国的语音识别研究者所熟悉和采纳，神经网络也成为了一个新的研究方 向，该时期对神经网络技术的优点和局限性以及该技术与经典的信号分类方法之间的 关系有了深刻的理解，由此促进了神经网络技术在语音识别领域的应用。20世纪80年 代后期，人们开始研制大词汇量连续语音识别系统，主要研究成果多得益于美国 DAPRA的支持，研究机构主要有CMU、林肯实验室、SRI、MIT和ATT贝尔实验室。
1.1 智能语音技术的概念
1.1.3 语音合成（Text to Speech,TTS)
语音合成，又称文语转换（Text to Speech） 技术，能将任意文字信息实时转化为标准 流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上 了人工嘴巴。
1.1 智能语音技术的概念
1.1.4 机器翻译
源语言->目标语言。 产品形态主要有三大类；翻译机、翻译手 机和翻译耳机。
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
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。
人工智能在生活中的应用ppt
Logo/Company
科技时代,人工智能 在生活中的应用
汇报人：XXX 202X.XX.XX
目 录
01
人工智能在家庭生活中的应用
02
人工智能在医疗健康领域的应用
03
人工智能在教育领域中的应用
04
人工智能在交通出行中的应用
05
人工智能在娱乐产业中的应用
人工智能在家庭生活中
01. 的应用
智能家居系统：通过互联网连接各种家 庭设备，实现远程控制和自动化管理。
Learn more
人工智能在医疗健康领
02. 域的应用
诊断辅助工具：利用人工智能技术分 析医学影像数据，辅助医生进行诊断。
人工智能辅助诊断工具提高了诊断准确率。 根据一项研究，使用AI辅助诊断工具的医生在分析医学影像数据时的准确 率达到了95%，而未使用AI的医生的准确率为80%。 人工智能辅助诊断工具减轻了医生工作负担。 AI辅助诊断工具可以自动分析大量医学影像数据，帮助医生更高效地完成 诊断任务，从而让医生可以将更多精力投入到病患的治疗和护理中。 人工智能辅助诊断工具有助于提高医疗资源利用效率。 AI辅助诊断工具可以实现对医学影像数据的快速分析，有助于提高医疗资 源的利用效率。在资源紧张的情况下，这种高效率的诊断方式具有重要意 义。
无人机快递：利用无人机和人工智能技术实现快速、高效的快递配送服务。
无人机快递提高配送效率 根据Statista数据，2019年全球快递市场规模达8300亿美元，预计2027年将增长至1.4万亿美元。无人机快递以其快速、高效的优势，有望在未来几年内占据越来越大的市场份额。 无人机快递降低运输成本 相较于传统的人工配送方式，无人机快递可以大幅减少人力成本。据统计，美国联邦快递公司（FedEx）使用无人机进行快递配送后，每件包裹的运输成本降低了约50%。 无人机快递解决偏远地区配送难题 在偏远地区或交通不便的地区，传统快递配送面临诸多困难。而无人机快递则可以轻松穿越山区、森林等复杂地形，为这些地区提供便捷、快速的配送服务。
科技时代,人工智能 在生活中的应用
汇报人：XXX 202X.XX.XX
目 录
01
人工智能在家庭生活中的应用
02
人工智能在医疗健康领域的应用
03
人工智能在教育领域中的应用
04
人工智能在交通出行中的应用
05
人工智能在娱乐产业中的应用
人工智能在家庭生活中
01. 的应用
智能家居系统：通过互联网连接各种家 庭设备，实现远程控制和自动化管理。
Learn more
人工智能在医疗健康领
02. 域的应用
诊断辅助工具：利用人工智能技术分 析医学影像数据，辅助医生进行诊断。
人工智能辅助诊断工具提高了诊断准确率。 根据一项研究，使用AI辅助诊断工具的医生在分析医学影像数据时的准确 率达到了95%，而未使用AI的医生的准确率为80%。 人工智能辅助诊断工具减轻了医生工作负担。 AI辅助诊断工具可以自动分析大量医学影像数据，帮助医生更高效地完成 诊断任务，从而让医生可以将更多精力投入到病患的治疗和护理中。 人工智能辅助诊断工具有助于提高医疗资源利用效率。 AI辅助诊断工具可以实现对医学影像数据的快速分析，有助于提高医疗资 源的利用效率。在资源紧张的情况下，这种高效率的诊断方式具有重要意 义。
无人机快递：利用无人机和人工智能技术实现快速、高效的快递配送服务。
无人机快递提高配送效率 根据Statista数据，2019年全球快递市场规模达8300亿美元，预计2027年将增长至1.4万亿美元。无人机快递以其快速、高效的优势，有望在未来几年内占据越来越大的市场份额。 无人机快递降低运输成本 相较于传统的人工配送方式，无人机快递可以大幅减少人力成本。据统计，美国联邦快递公司（FedEx）使用无人机进行快递配送后，每件包裹的运输成本降低了约50%。 无人机快递解决偏远地区配送难题 在偏远地区或交通不便的地区，传统快递配送面临诸多困难。而无人机快递则可以轻松穿越山区、森林等复杂地形，为这些地区提供便捷、快速的配送服务。
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
(完整版)人工智能介绍PPT课件
智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别， 虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信 息感应与辨证处理。
谢谢
主条目：GOFAI
基于逻辑不像艾伦 纽厄尔和赫伯特 西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟 人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的 算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表 示，智能规划和机器学习。致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他 地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如 马文 闵斯基和西摩尔 派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题， 需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行 为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" 。常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一 个复杂的概念。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控 制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能， 如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这 些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协 会会议。直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再 次提出这些原理。 符号处理
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是 那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究 者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可 以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。 范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出 一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系 统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号 AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的 SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。
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作业无人化 运营数字化 决策智能化
习题
单选题
实现顾客在查询商品和结算缴费时，无需逐个扫描，实现自动结算的技术基 础是：（ ）
A. NFC技术
B. RFID技术 C.移动支付技术
正确答案：B
D. NLP技术
02
智能阅读
智能阅读
（一）现状
背景
用户在信息时代面临着大量的信息和数据，信息过载问题逐渐困 扰着我们，在面对海量信息时常常无法从中获得对自己真正有用 信息，信息的有效性反而降低了。
习题
单选题
帮助用户在大量繁杂的信息中获取真实有用信息的人工智能应用是（ ）。
A.智能购物 B.智能阅读 C.智能翻译 D.智能语音助手
正确答案：B
03
智能出行
智能出行
（一）现状
设备数量增加后，设备故障问题尤其突出 智能交通系统规模扩大后，系统可靠性与 稳定性也需要保证 数据质量不高限制了智能交通业务高水平 的扩展应用 信息安全隐患
讨论 分别从商家和消费者的角度，谈一谈智能购物车的优势？
智能购物
（三）应用案例——魔镜
“魔镜”是一台“58英寸的等离子显示器”， 借助3D技术来判断顾客的身材和离摄像机的 远近，为镜前的顾客在镜中“穿”上他想试 穿的衣服。
技术
运动感应器和增强现实技术
智能购物
（三）应用案例——京东无人仓
京东无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与 配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、 大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主 的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分 拣、运输、出库等环节实现自动化。
《人工智能概论》
第五章 人工智能让生活更便捷（上）
主讲教师：XXX
目录
智能购物
01 02
智能阅读
智能出行
03 04 智能健康管理
智能语音助手 05 06
智能翻译
01
智能购物
情景导入
你身边哪些设备上存在有芯片？ 讨论：对未来购物有哪些憧憬？
智能购物
智能购物指的是一切可以让购物行为变得更便捷、更智能的人工智能技 术展现形式。
无人超市 消费端的智能体验暂时没有普及
智能购物
（二）智能购物的技术原理—RFID
不同的智能购物展现形式背后所应用的技术各有不同，以智能购物车自动结算为 例，了解一下RFID的工作原理。
定义
RFID（射频识别）是一种无线通信技术，可以通过无 线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别 系统与特定目标之间建立机械或者光学接触。
智能出行
（二）智能出行的技术原理
从产业变革的角度出发，如科技谷推出的智能出行大脑，依托于丰富的民航和铁路 大数据领域知识，运用人工智能技术，实现旅客和航线知识的学习、推理、迁移和 管理的大型行业应用。
智能出行
（二）智能出行的技术原理
从交通工具的角度出发，无论是飞机的自动驾驶，还是汽车的自动驾驶，都具备一 个基本的技术概念模型，包括了感知单元、决策单元、控制单元。
比较典型的是 构建领域本体， 或者是建立一 定的规则进行 推荐
则会融合以上 方法，以加权 或者串联、并 联等方式融合
查一查，想一想：与人工推荐相比，智能推荐有哪些优势？
智能阅读
（三）应用案例——今日头条智能推荐
今日头条的个性化推荐引擎，能够根
据用户的兴趣、位置等多个维度进行个性 化推荐，推荐内容包括新闻、音乐、电影、 游戏、购物等等。
优点
非接触识别，阅读速度极快
查一查，想一想：RFID技术在哪些领域得到了应用，其主要优点和缺点分别是什么？
智能购物
（二）智能购物的技术原理—RFID
智能购物
（三）应用案例——智能购物车
智能购物车以芯片为核心控制系统，由阅 读器、重量传感器模块、无线通信模块和 语音模块等构成，完成定位导航、商品查 询、即时支付、个性化推荐等功能，嵌入 式系统的液晶触摸屏则提供人机交互服务
协同过滤算法
基于歌曲
基于歌曲就是将用 户对一首歌的偏好 作为向量计算单曲 之间的相似度，比 对相似度后，根据 这个用户历史偏好 为另一位用户推荐 单曲。
智能阅读
（三）应用案例——搜狗AI主播
2019年现身于央视的AI主播名叫“姚小 松”，是由搜狗AI成功与央视合作开发的。 这位AI主播的形象和声音以央视主持人姚 雪松为原型，与真人并无二异。在我们大 众看来，他不仅能像真人一样播报新闻， 甚至毛发牙齿都清晰可见。
原理
今日头条的个性化推荐算法是基于投票的方法，其核心理念就是投 票。个性化推荐并不是机器给用户推荐，而是用户之间在互相推荐
智能阅读
（三）应用案例——网易音乐歌单智能推荐
基于用户
基于用户就是如果 用户间收藏的歌单 相似度很高，那么 在判断用户口味相 似的基础上，可以 给对方推荐己方歌 单里他没收藏过的 单曲。
信息过滤系统，预测用户行为 基于用户画像对用户做出的一系列反馈
智能阅读
（二）智能阅读的技术原理——智能推荐
1
2
3
4
基于内容的 推荐算法
协同过滤算 法
基于知识的 推荐算法
混合推荐算 法
原理是在用户 喜欢和自己关 注过的项目的 基础上推荐内 容类似的项目。
原理是用户喜 欢那些具有相 似兴趣的用户 喜欢过的商品
大型购物超市室内定位导航。 嵌入式系统为顾客提供个性化商品推荐 RFID技术，轻松查询商品和结算缴费
智能购物
（一）现状
人工智能融入购物的背景下，消费者可以同时体验到现场挑选的乐趣和网上购物 的便捷，零售商店乃至整个供应链也可以实现多种商品及客户管理需求。 改变了商品的分销结构和供应链
智能分析消费者行为数据，智能推送