人工智能技术介绍PPT完整版(人工智能概述、围棋、象棋、人工智能3.0等)
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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。
人工智能技术介绍人工智能概述围棋人工智能等
20世纪70年代，经历“ 十年冷落”，提出“知 识工程”概念。
20世纪80年代，平稳发 展，提出“方法学派” 和“工程学派”。
20世纪90年代中期开始 ，进入商业运作阶段。
2006年至今，基于神经 网络的深度学习算法取 得突破性进展。
人工智能的分类
• 按智能程度分类：弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。 • 弱人工智能：只具备某一方面或几方面的能力，如人脸识别、语音识别、翻译等。 • 强人工智能：具备相当程度的人类智慧，如理解能力、分析能力、创新能力等。 • 超强人工智能：在所有方面都超过人类智慧水平，具备全面的感知能力、记忆能力、学习能力、推理能力
理解
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。
人工智能的历史和发展
起步发展
反思发展
平稳发展
蓬勃发展
深度学习阶段
20世纪50年代起步， 1956年首次提出“人工 智能”。
人工智能技术介绍
xx年xx月xx日
contents
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 围棋人工智能 • AI应用案例 • AI未来展望
01
人工智能概述
人工智能的定义
定义
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）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。
社交应用
社交应用可以利用人脸识 别技术进行好友推荐、人 脸滤镜等功能，提高用户 体验。
推荐系统
电商推荐
根据用户的购买历史、浏览记 录等信息，推荐相似的商品或
(完整版)人工智能介绍PPT课件全
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。
• 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
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 ）
10
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。
人工智能技术介绍PPT(人工智能概述、围棋、人工智能3.0等)
人工智能技术介绍PPT
一、人工智能的基本概念
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。 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，
技术，它能运用特定领域中专 家提供的专门知识和经验，通 过智能推理求和，便可解决只
数据挖掘与分析
面临大数据深度挖掘与分 析时，通常采用机器学习，是
人机交互
主要运用到的技术包括机 器人学和模式识别技术，机器 人可以模拟人的行为，而模式
有专家才能解决的问题。
基于人工神经网络的深度学习。
可针对海量数据进行分析计算， 并创建相应模型。
知识和创新是推动人类发展的动力
基因：人和大猩猩的基因，有98.4%都是完 全一样的，只有1.6%有区别
“符号语言”（口头语言和书面文
字）：传递、保存、共享知识
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。
自动化技术发展趋势
自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性系统工 程，其对象为大规模、复杂的工程和非工程系统
广义内涵包括三方面的含义：代替人体力劳动的机器人；代替 或辅助人脑力劳动的程序；对人机进行协调、管理、控制和优 化的智能系统 研究内容包括自动控制和信息处理两方面，应用包括过程自 动化、机械制造自动化、管理自动化和家庭自动化等
识别则能使用计算机模拟人类
01
器官对外界的各种感知。
核心技术
03
人工智能应用领域 四、人工智能的应用领域
模式识别
是在多层神经网络发展的深 度学习和深度神经网络的基 础上，被运用于虹膜识别、
一、人工智能的基本概念
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。 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，
技术，它能运用特定领域中专 家提供的专门知识和经验，通 过智能推理求和，便可解决只
数据挖掘与分析
面临大数据深度挖掘与分 析时，通常采用机器学习，是
人机交互
主要运用到的技术包括机 器人学和模式识别技术，机器 人可以模拟人的行为，而模式
有专家才能解决的问题。
基于人工神经网络的深度学习。
可针对海量数据进行分析计算， 并创建相应模型。
知识和创新是推动人类发展的动力
基因：人和大猩猩的基因，有98.4%都是完 全一样的，只有1.6%有区别
“符号语言”（口头语言和书面文
字）：传递、保存、共享知识
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。
自动化技术发展趋势
自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性系统工 程，其对象为大规模、复杂的工程和非工程系统
广义内涵包括三方面的含义：代替人体力劳动的机器人；代替 或辅助人脑力劳动的程序；对人机进行协调、管理、控制和优 化的智能系统 研究内容包括自动控制和信息处理两方面，应用包括过程自 动化、机械制造自动化、管理自动化和家庭自动化等
识别则能使用计算机模拟人类
01
器官对外界的各种感知。
核心技术
03
人工智能应用领域 四、人工智能的应用领域
模式识别
是在多层神经网络发展的深 度学习和深度神经网络的基 础上，被运用于虹膜识别、
《人工智能介绍》PPT课件
2023REPORTING 《人工智能介绍》PPT课件•人工智能概述•机器学习技术•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•人工智能伦理、法律与社会影响目录20232023REPORTINGPART01人工智能概述定义第一次浪潮（20世纪60年代-7…第二次浪潮（20世纪80年代-9…第三次浪潮（21世纪初至今）萌芽期（20世纪50年代-60年…发展历程人工智能（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。
人工智能的发展大致经历了以下几个阶段人工智能的概念被提出，并出现了一些早期的理论和方法。
基于符号逻辑的专家系统得到广泛应用，但由于技术限制和理论缺陷，人工智能进入低谷期。
机器学习算法的兴起，尤其是神经网络技术的快速发展，为人工智能的复苏奠定了基础。
深度学习技术的突破，以及大数据、云计算等技术的支持，使得人工智能在各个领域取得了显著成果。
定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能的技术原理主要包括感知、认知和行动三个层面。
感知层面通过传感器等设备获取外部环境信息；认知层面通过算法对获取的信息进行处理和分析，实现知识的表示、学习和推理；行动层面则根据认知结果做出相应的决策或行为。
核心思想人工智能的核心思想在于模拟人类的智能行为，包括学习、推理、决策等。
通过不断地学习和优化算法，提高机器的智能化水平，使其能够自主地完成复杂的任务。
应用领域人工智能已经渗透到各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能制造、智慧城市等。
其中，自然语言处理使得机器能够理解和生成人类语言；计算机视觉使得机器能够识别和理解图像和视频；智能机器人则能够自主完成各种复杂任务。
前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。
例如，在医疗领域，人工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在交通领域，自动驾驶技术将改变人们的出行方式；在金融领域，智能投顾和风险管理将提高金融服务的效率和质量。
2024版人工智能概述ppt课件
02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度，难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失，引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的 个人标识符，保护用户隐 私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随 机噪声，使得攻击者无法 推断出特定个体的信息。
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。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练，提升模型在少 样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别 等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业 自动化等。
随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉 技术的应用领域也在不断扩展，未来将有更 多的创新应用涌现。
人工智能技术PPT
04
人工智能技术的挑战与未 来发展
技术挑战
01
数据质量问题
人工智能技术依赖于大量高质量的数据进行训练和优化，然而数据的获
取、处理和标注等过程往往面临诸多挑战，如数据不完整、数据噪声等
。
02
算法可解释性
许多人工智能算法的决策过程往往缺乏透明度，导致难以解释其决策依
据和结果，这在某些领域如医疗、金融等需要高度可解释性的场景中是
迁移学习
将一个模型在某个任务上学到的知识，迁移 到另一个任务上。
深度学习
神经网络
模拟人脑神经元的结构，构建多层网 络来处理复杂的数据。
卷积神经网络
专门用于处理图像数据，通过局部连 接和共享权重来减少参数数量。
循环神经网络
用于处理序列数据，通过记忆单元来 捕捉序列中的长期依赖关系。
自编码器
通过对输入数据进行编码和解码，来 学习数据的有效表示。
立体视觉
通过多张图片来恢复物体的三维结构。
03
人工智能技术开发的机器 人案例
佳佳：智能服务机器人
总结词
佳佳是中国科学技术大学开发的智能服务机器人，具有自然语言处理、语音识 别和人脸识别等功能，能够提供智能导览、客户服务、教育咨询等服务。
详细描述
佳佳机器人拥有高度智能化的操作系统和强大的计算能力，能够自主导航、识 别和交互，提供高效便捷的服务。此外，佳佳还具备自主学习和自我优化的能 力，能够不断提升服务质量和效率。
华智冰：人工智能艺术创作机器人
总结词
华智冰是中国科学院自动化研究所开发的机器人艺术家，利 用深度学习和计算机视觉等技术进行艺术创作，涵盖绘画、 音乐、文学等多个领域。
详细描述
华智冰机器人通过学习和分析大量的艺术作品和文化素材， 能够自主创作出具有独特风格和内涵的艺术作品。其作品涵 盖了绘画、音乐、文学等多个领域，并受到了广泛的认可和 赞誉。
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乐观思潮
人工智能
孕育期
电子计算机 机
器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
1956
1974
1980
1987
1993
2006
2016
所有的AI程序 都只是“玩具” 运算能力 计算复杂性 常识与推理
未达预期
大数据 计算能力
削减投入
应用增多
经网络
人工智能核心技术
知识和数据智能处理
知识处理时通常使用专家
来悄
临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
复 杂 度
有关学科 教学、科学和 工程辅助
图论
博弈
AI的几大门派
模拟人的心智 模拟脑的结构 模拟人的行为
进化学派 类推学派 贝叶斯学派 符号学派 联结学派 行为学派
感知
知识表示 神经网络 机器人
深度学习
聪明的AI
有学识的AI
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
20世纪初
1970年代初
今天
时间
AI将催生“无用阶层”吗？
• 人工/脑力劳动：翻译、记者...
• 人工/体力劳动：保安、保姆...
什么是人工智能(AI)?
人工智能：国家战略(2017年政府工作报告)
• 全面实施战略性新兴产业发展规划，加快人工智能 等技术的研发和转化，做大做强产业集群 • 把发展智能制造作为主攻方向，推进国家智能制造 示范区、制造业创新中心建设
图像识别
和物体检测。在围绕图像内 容的信息检索、广告投放、 用户分析、商品推荐等互联 网应用在应用广泛。
主要目标是让机器能够识别、 在工业、农业、商务、科技、 其两个核心问题是图像分类
步态识别、身份识别等方面。 搜索及人机交互等。
手机中的AI
AI处于什么阶段？
• 人工智能相关技术刚刚越过曲线高峰（处于狂热期），是推动透明化身临其境体验技术发展的 主要动力
识别则能使用计算机模拟人类
02 01
器官对外界的各种感知。
核心技术
03
人工智能应用领域 四、人工智能的应用领域
模式识别
是在多层神经网络发展的深 度学习和深度神经网络的基 础上，被运用于虹膜识别、
自然语言处理
操作人类语言，主要包括信 息抽取、机器翻译、摘要、
专家系统
教育、服务等领域被广泛应 用，如农业方面的作物病虫 预测专家系统等。
• 涉及透明化身临其境体验的人本技术（如智能工作空间、互联家庭、增强现实、虚台在曲线上处于快速上升期，其中的量子计算和区块链将在今后5—10年带来变革性的 影响
AI Roadmap
国人为什么要关注AI？
为什么人类能成为地球的主宰？
《时间地图：大历史导论》
知识和创新是推动人类发展的动力
基因：人和大猩猩的基因，有98.4%都是完 全一样的，只有1.6%有区别
“符号语言”（口头语言和书面文
字）：传递、保存、共享知识
“集体知识”：人类的大脑可以相互
共享信息，交换知识
人类个体比其他动物没有多大优势，掌握 了符号语言，人类社会的结构发生了突变， 有了一个连接在一起的集体大脑。这种物 种之间相互关联、相互作用的方式，才是 我们和其他物种的真正区别
脑容量：历史上的“尼安德特人”和我们 的祖先脑容量是一样的。但后来尼安德特 人就没留下来，只有我们这一支留下来了
AI学科结构
计算原理 算法分析 自动程序设计 逻辑 数学 逻辑学 图示学 自动定理证明 运筹学 启发式 搜索 系统程序设计 心理学 图示学 认识论 心理学 机器视觉 知识的模型化 和表示 计算机语言 AI系统 和语言 系统程序设计 信息处理心理学 心理学 基本方法和技术 逻辑 近期主要应用领域 光学 自然语言系统 心理学 符号操作 管理科学 现代控制理论 逻辑 近期主要应用领域 常识性推理演 绎、问题求解 语言学 控 制 理 论 模式识别 声学 语音学 控制理论 空间研究 机器人 工业自动化
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。 • 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。 • 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可 能超过人的智能。
技术，它能运用特定领域中专 家提供的专门知识和经验，通 过智能推理求和，便可解决只
数据挖掘与分析
面临大数据深度挖掘与分 析时，通常采用机器学习，是
人机交互
主要运用到的技术包括机 器人学和模式识别技术，机器 人可以模拟人的行为，而模式
有专家才能解决的问题。
基于人工神经网络的深度学习。
可针对海量数据进行分析计算， 并创建相应模型。
人工智能有那些类型？
• 弱人工智能，包含基础的、特定场景下角色型的任 务，如Siri等聊天机器人和AlphaGo等下棋机器人；
• 通用人工智能，包含人类水平的任务，涉及机器的 持续学习； • 强人工智能，指比人类更聪明的机器；
人工智能发展历程
AI的诞生
1956达特矛斯 会议，“人工智 能”正式诞生 搜索式推理 聊天机器人 专家系统 知识工程 五代机 神经网络重生 摩尔定律 统计机器学习 AI广泛应用 深度学习
基础资源支 撑
基础资源层：主要是计 算平台和数据中心，属于 计算智能； 技术层：通过机器学习 建模，开发面向不同领域 的算法和技术，包含感知 智能和认知智能； 应用层：主要实现人工 智能在不同场景下的应用。
人工智能技术介绍PPT
目录 content
第一节
第二节 第三节 第四节 人工智能技术概述 深度学习与智能围棋 深度学习与国际象棋 人工智能3.0
第一节
人工智能的新革命
• 人工智能技术简述 • 深度学习算法 • 知识图谱
人工智能将引领人类第四次工业革命 – 智能化
互联网时代
• 人工智能 • 机器人