人工智能学习课件

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人工智能培训课件ppt

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人工智能的核心
让机器具备自主学习和决策的能 力,以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
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。
发展阶段
20世纪80年代,随着计算 机技术和算法的进步,人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调,共同制定人工智 能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中,应强化 伦理意识,尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制,对人工智能 的开发和应用进行监管,确保其符合伦理 和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人:可编辑 2023-12-24
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 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力,实现人机交 互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视,导致不公平的结 果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时,如何确定责任并进行问责是一个 重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规,以确保个人数据的 安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策,对人工智能的开发和应 用进行监管,以确保其安全、公正和合法。

第六章 人工智能及其应用 课件(共16张PPT).ppt

第六章 人工智能及其应用 课件(共16张PPT).ppt
什么是人工智能?
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支, 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术,将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力,防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能? 人工智能的诞生和发展历程是怎样的?
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别

人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域,人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师:主要通过 自然语言处理和语音识别技术,
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法,对学生实施一对一的
教学,并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
4、智能交通 智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物, 它借助现代科技手段和设备,将各核 心交通元素联通,实现信息互通与共 享,建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。

人工智能培训课件ppt

人工智能培训课件ppt

制造业
人工智能可以优化生 产流程、提高产品质
量和降低成本。
人工智能的技术原理
机器学习
通过训练模型学习数据中的规律和模式, 从而进行预测和决策。
自然语言处理
使计算机能够理解和生成人类语言,实现 人机交互。
深度学习
使用神经网络模型模拟人脑的学习过程, 处理复杂的非线性问题。
计算机视觉
使计算机能够识别和理解图像和视频中的 内容。
03 机器翻译与语音识别
利用自然语言处理技术实现不同语言之间的翻译 和语音识别,提高人机交互的效率和准确性。
计算机视觉技术及应用
01 图像识别与物体检测
利用计算机视觉技术对图像进行识别和物体检测 ,实现图像信息的自动处理。
02 视频分析与应用
通过对视频数据的分析和处理,实现目标跟踪、 行为识别等应用。
公众参与
加强公众对人工智能的认 知和理解,提高公众参与 度和决策透明度。
跨界合作
鼓励不同领域和行业的跨 界合作,共同推动人工智 能的发展和应用。
THANKS
感谢观看
法律责任与监管
随着人工智能技术的广泛应用,涉及的法律责任和监管问题日益突出。需要明确人工智能 系统的法律责任归属,建立相应的监管机制,确保人工智能系统的合法性和安全性。
知识产权保护
人工智能技术的发展涉及大量的知识产权问题。需要加强知识产权保护,鼓励创新,促进 人工智能技术的健康发展。
跨国合作与国际法规
技术伦理
人工智能的发展可能带来技术伦理问题,如机器决策的公正性和透 明度。
就业市场
人工智能的发展可能导致部分传统职业的消失,但也将创造新的就 业机会。
如何应对人工智能带来的变革
政策制定

人工智能教学PPT课件

人工智能教学PPT课件
然语言生成等模块。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法,如SIFT、HOG等,以及深度学习中的
卷积神经网络(CNN)特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法,如支持向量机(SVM)、随 机森林(Random Forest)等,以及基于深度学习的图像分类算法, 如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
应用
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。

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。
原理
直接对策略进行建模和优化,通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习,使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。

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。

第9课人工智能中的机器学习课件(共16张PPT)八下信息科技浙教版(2023)

第9课人工智能中的机器学习课件(共16张PPT)八下信息科技浙教版(2023)

二、有监督学习与无监督学习
机器学习的方法主要有:有监督学习和无监督学习。有监督学习要拿一组已经知道类别的数据,即带标签的数据进行学习,之后再利用学习得到的知识去对新的数据进行判断。
三、机器学习的应用
生活中有很多关于机器学习的应用,可能大家正在以某种方式使用它,但却不知道它的存在。例如:虚拟个人助理、智能客服、垃圾邮件过滤等。
人工智能中的机器学习
浙教版八年级下册
第9课 人工智能中的机器学习
学习目标
通过对机器学习的案例探究和应用体验,初步理解机器学习的基础原理和方法。
探究
1.人工智能的学习能力会超过人类的学习能力吗?2.如何让人工智能客服更加聪明,不会答非所问?
建构
机器学习可以使计算机模拟或者实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。从人工智能诞生之初,人们就希望计算机能够像人一样,可以从获取的信息和过往的经验中学习,能实现自我学习与提高能力,从而解决实际问题。
同学们再见!
授课老师:课件创作组
时间:2024年9月1日
一、机器学习的基本原理
在传统计算机编程中,一般是通过程序明确告诉计算机每一步应该做什么。在机器学习中,没有给计算机明确详细的指令,仅给了数据和算法模型,让机器研究问题、解决问题,从而让机器能够适应新问题、不断进化和持续学习。
一、机器学习的基本原理
机器学习是一种基于机器学习模型的计算机程序,通过对大量的数据和经验进行学习,以获得、改善或逼近问题求解模型;随着训练量的增加,能够在遇到错误时进行自我校正,从中获取规律,最后找到解决某类问题的一个最合适的模型。举例来说,在识别一张图片内容是否为猫的机器学习系统中,首先需要输入大量的猫图片,经过对猫特征进行学习后,具有识别图片内容是否为猫的能力,就说明该机器已经学成了一个判断图片内容是否为猫的模型。

人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)

人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
AI技术改变了信息传播方式,使得信息获取更加便捷和个性化,但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面,如智能家居、自动驾驶等,改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练,其中可能包含个人隐私信息,如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响,从而导致不公平的结果,如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征(如SIFT、HOG等)进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络(CNN)自动提取图像特征,实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上,提高识

《人工智能》大学课件PPT

《人工智能》大学课件PPT
《人工智能》大学 课件
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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Artificial Intelligence 人工智能
第8章 人机结合的智能系统
• 8.1计算机的特长与不足 • 8.2人的心智(human mind)的作用 • 8.3集成型模式识别系统的设计 • 8.4人机结合的互联网系统
8.1计算机的特长与不足
• 计算机技术的进展以及合作方法越来越丰富多彩、 巧妙灵活,但计算机所做的一切工作,都是那些 主要靠人脑完成的工作,应该看到计算机也有局 限性,不是什么样的问题都能解决,需要满足如 下条件:所要求解决的问题能用某种形式化的方 法加以描述;已经形式化了的问题能找到一个算 法去解决;这个算法能在计算机上加以实现。究 其原因,就是现在称之为传统的计算机只是一个 能对符号进行处理和运算的机器。
计算机是“死”的,而人是“活” 的
• 如果说Dreyfus是消极地看出用计算机来实现AI的 局限,那么Boden则是从积极方面看到人的意识 的作用,而且她的看法说明在心理学和AI之间相 互有所反馈,是比较辩证的。
• 至于Dreyfus所说的第4个领域,对计算机来说是 难以处理,而人善于处理的是这一领域的问题, 否则人就无法活下去。
性智
• 是一个人把握全局,定性进行预测、判断 的能力,是通过文学、艺术等方面的培养 与训练而形成的,我国古代的读书人所学 的功课中,包括琴、棋、书、画,对一个 人的修身养性起着重要的作用。
• 性智可以说是形象思维的结果,难以用电 脑模拟。人们对艺术、音乐、绘画等方面 的创作与鉴赏能力等都是形象思维的体现。
• ④ 那些非形式化的领域,包括有规律但无规则支 持的,人类的日常活动就属于这一领域。
《计算机不能做什么》
• 对于能够形式化的问题,即使看上去十分 繁复,只要能用数学表达,如几何定量证 明等问题,计算机就能完善地加以解决。
• 那些不能形式化的问题,看上去似乎很简 单,计算机就无能为力,以计算机为工具 解决不了日常生活中所遇到的大量问题。
• 从定性到定量的综合集成技术充分发挥与体现了 人机结合的思想,在综合集成的过程中人始终起 着主导的作用。
• 另外,专家在错综复杂的情况下做出的判断、提 出的假设以及专家的某些“点子”,是专家经验 积累而形成的知识,是人的“心智”的一种体现。
综合集成
• 我们可以认为,综合集成是人用计算机的 软、硬件来综合专家群体的定性认识及大 量专家系统所提供的结论及各种数据与信 息,经过加工处理,从而使之上升为对总 体的定量的认识。
• 综合集成的过程是相当复杂的,即使掌握 了大量的定性认识,也不是通过几个步骤、 几次处理就能达到对全局的定量认识。
结构不良的问题
• 因为复杂的、智能型的问题往往被称为结构不良 的问题(ill structured problem),也就是说目 标、任务范围、计算机允许的操作都不具有明确 的定义,需要一种有反馈的过程来加以解决。
人、机结合的智能计算机体系
• 我国著名科学家钱学森很关心智能计算机 的工作,他在1992年3月给306主题专家组 负责人的信中讲到:“……我只想说一点: 我不以为能造出没有人实时参与的智能计 算机。所以奋斗目标不是中国智能计算机,
而是人、机结合的智能计算 机体系。”
8.2人的心智(human mind)的作用
• 结构不良的另外一种含义是针对被解决的问题而 言的,即所具有的知识是不完备或不一致的。例 如对于同一个问题,两个专家的看法可能完全不 同,发生了矛盾,这就必须靠人参与解决。
• 我们要追求的是人与机器相结合的智能系 统,强调的是人脑与电脑的结合了进一步说清楚人脑与电脑结合的重要 性与合理性,这里介绍我国哲学家熊十力 关于人的智慧的说法,他认为人的智慧, 通常叫做心智;而心智又可以分成两部分, 一部分叫做“性智”,一部分叫做“量 智”,见图。
量智
• 是通过对问题的分析、计算,通过科学的 训练而形成的智慧。
• 人们对理论的掌握与推导,用系统的方法 解决问题的能力都属于量智,是逻辑思维 的体现。分析现在的电脑的体系结构,用 电脑对量智进行模拟是有效的。
• 人工智能的研究表明用电脑模拟逻辑思维 可以取得成功;但是用现在的电脑模拟形 象思维基本上是行不通的。
人脑与电脑相结合
• 总而言之,明智的方法是人脑与电脑相结 合;性智由人来创造与实现,而与量智有 关的则由电脑来实现,这样是合理而又有 实效的途径。
• 从体系上讲,人作为一个成员,综合到整 个系统中去,利用并发挥人类和计算机各 自的长处,把人和计算机结合起来形成新 的体系。
人始终起着主导的作用
• 强调人在未来智能系统中的作用,是对传统人工 智能研究,也是对传统自动化研究目标的革命, 这将带来一系列在研究方向及研究课题上的变革。
• 该书的作者Dreyfus消极地看到了用计算机 来实现人工智能的局限性,那么人工智能 的工作似乎是白费功夫了。
情况并非如此
• 英国的一位计算心理学家Boden 从另外一 个观点来评价人工智能的成就,她认为: “AI的主要成就就在于明确地促使我们鉴赏 到人的心智(human mind)是极其巨大、 丰富与难以捉摸的。人们可以通过AI的途径 来了解人的心智的某些方面,例如人的创 造性的某些方面可以通过建立有关创造性 的计算机模型开始加以了解。”
• 说穿了,人具有意识与思维能力,计算机没有; 电脑(计算机)是“死”的而人脑是“活”的。
完全靠电脑是不够恰当的
• 人们从实践中认识到,以研制完全靠电脑 而不靠人的自主系统为目标,是不够恰当 的,这是以往的人工智能给予大家的教训。
• 1986年我国实施863高技术计划,在这个计 划的信息领域中,安排了“智能计算机” 主题,即306主题。当时863计划306专家 组的成员花了许多功夫讨论究竟能研制成 功具有何种程度的智能计算机。
智能活动分为4类
• 1979年美国出版的《计算机不能做什么》这本书 中指出了用计算机来实现人工智能的局限性。该 书把智能活动分为4类:
• ① 各种形式的初级联想型行为,刺激一反应等心 理学家最熟悉的领域;
• ② 数学思维的领域,问题可加以形式化,并完全 可以计算;
• ③ 复杂形式化系统,原则上可形式化而实际上无 法驾驭的行为,需要启发式规则支持;
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