人工智能课件

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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。

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》大学课件PPT

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《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 。

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。

人工智能ppt课件

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控制问题
随着超级智能的发展,人类可能面临失去对人工智能系统的控制的风险,一旦失去控制,人工智能系统可能会对人类社会造成巨大威胁。
05
CHAPTER
未来的人工智能发展
物联网技术为人工智能提供了丰富的数据来源,而人工智能则为物联网提供了智能化的解决方案。
未来AI与物联网的结合将更加紧密,实现各种设备的互联互通和智能化管理。
THANKS
感谢您的观看。
社会影响
02
人工智能正在改变我们的生活方式,从日常生活中的各种便利设施,如智能家居、智能交通,到更广泛的社会问题,如数据隐私和安全、人工智能的道德和伦理问题。
科技发展
03
人工智能的发展推动了其他领域的技术进步,如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术的发展又进一步推动了人工智能的发展,形成了一个良性循环。
教育和培训
就业结构调整
人工智能算法的训练数据来源于人类社会,如果数据存在偏见或歧视,那么算法也可能会继承这些偏见和歧视,导致不公平的结果。
数据偏见
为了防止算法偏见和歧视,需要提高算法的透明度,让人们了解算法的工作原理和决策依据,以便及时发现和纠正偏见和歧视问题。
算法透明度
不可预测性
超级智能的人工智能系统可能具备高度自主性和学习能力,但其行为可能变得不可预测,甚至可能违反人类的价值观和伦理原则。
政策制定
政府需要制定相应的政策和法规,以规范AI的发展和应用。这包括数据隐私、AI的道德和伦理问题等。
教育
我们需要培养更多的AI人才,以适应这个快速发展的领域。同时,我们也需要提高公众对AI的认识和理解,以便更好地利用这项技术。
创新和应用
我们应该鼓励更多的创新和应用,以充分利用AI的潜力。同时,我们也需要关注AI的负面影响,并采取措施来减少这些影响。

2024年度《人工智能介绍》PPT课件

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技术与教育的融合问题
如何将AI技术与教育实践有效融合, 避免技术滥用和误用,是AI在教育领 域面临的挑战之一。
26
202感谢观看
2024/3/23
27
2024/3/23
6
2023 PART 02
机器学习技术
2024/3/23
REPORTING 7
监督学习原理及应用举例
• 监督学习原理:通过训练数据集学习出一个模型,该模型能够对新的输入数据做出预测或分类。训练数据集中的每个样本 都包含输入和对应的输出(标签),模型通过不断调整自身参数来最小化预测值与真实值之间的差异。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据,如个人身份信息、健康 记录等,一旦数据泄露或被滥用,将对个人隐私造成严重 威胁。
隐私权和商业利益的平衡 在AI应用中,隐私权与商业利益之间往往存在冲突,如何 平衡二者关系,确保个人隐私得到尊重和保护,是一个亟 待解决的问题。
24
算法偏见和歧视现象剖析
声学模型
01
HMM、DNN、RNN、Transformer等
语言模型
02
N-gram、RNNLM、TransformerLM等
模型优化方法
03
模型融合、自适应训练、迁移学习等
21
多模态交互和智能语音助手设计
多模态交互
语音、文本、图像等多模态信息的融合和处理
智能语音助手设计
对话管理、自然语言理解、知识图谱等技术的应 用
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见,导致AI算法在决策时也可能产生偏 见,如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现 象的出现。

(完整版)人工智能介绍PPT课件全

(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。

(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 )
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。
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第一章 概述
什么是人工智能?
❖ 从思维基础上讲,它是人们长期以来探 索研制能够进行计算、推理和其它思维 活动的智能机器的必然结果;从理论基 础上讲,它是信息论、控制论、系统工 程论、计算机科学、心理学、神经学、 认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果;从物质和技术基础上讲,它 是电子计算机和电子技术得到广泛应用 的结果。
❖ 在物理符号的假设下,符号主义认为,人的 认知是符号,人的认知过程是符号操作过程。 人就是一个物理符号系统,计算机也是一个 物理符号系统,因此,我们就能够用计算机 来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操 作来模拟人的认知过程。这实质就是认为, 人的思维是可操作的。
人工智能
❖ 课程的特点:理论性、抽象性比较强
❖ 参考书: ❖ 人工智能原理 朱福喜等 武汉大学出版社 2002年 ❖ 人工智能原理与应用 张仰森 高等教育出版社
2004年 ❖ 人工智能教程 王士同 电子工业出版社 2001年 ❖ 人工智能原理与应用 王文杰等 人民邮电出版社
2004年 ❖ 。。。。。。
什么是人工智能?
什么是人工智能?
什么是人工智能?
❖ Michael和Nilsson关于人工智能的定义 引出了科学人工智能和工程人工智能的 概念。
❖ 科学人工智能的目的是发展概念和词汇, 以帮助我们了解人和其他动物的智能行 为。
什么是人工智能?
❖ 工程人工智能研究的是建立智能机器的概念、理 论和实践。例如:
❖ 知识是用人们对于可重复信息之间的联系的 认识,知识也就是被认识了的信息和信息之 间的联系,它是信息经过加工整理、解释、 挑选和改造而形成的。
什么是人人工智能?
❖ 总而言之, 智力看作个体的各种认识能力的综 合,特别强调解决新问题的能力,抽象思维、 学习能力、对环境适应能力。
AI的产生及主要学派
❖ 符号主义将符号系统定义为如下三部分组成:
u 一组符号:对应于客观世界的某些物理模 型。
u 一组结构:它是由以某种方式相关联的符 号的实例所构成。
u 一组过程:它作用于符号结构上而产生另 一些符号结构,这些作用包括:创建、修改、 消除等。
AI的产生及主要学派
❖ 一个物理符号系统就是能够逐步生成一组符 号的产生器。
1.2 AI的产生及主要学派
❖ AI的起源可以追溯到丘奇(Church)、图 灵(Turing)和其他一些学者关于计算本 质的思想萌芽。早在20世纪30年代,他们 就开始探索形式推理概念与即将发明的计 算机之间的联系,建立起了关于计算和符 号处理的理论。
AI的产生及主要学派
❖ 早在计算机产生之前,丘奇和图灵就 已发现,数值计算并不是计算的主要 方面,被称为“人工智能之父”的图 灵,不仅仅创造了一个简单的非数字 计算模型,而且直接证明了计算机可 能以某种智能的方式进行工作,这就 是人工智能的思想的萌芽。
AI的产生及主要学派
❖ McCarthy提出了“Artificial Intelligence”一词,尔后Allen Newell 和H. A. Simon提出了物理符号系统假 设,从而创建了AI这一学科。主张系统 符号假设的学派形成了AI研究的主要学 派,即符号主义学派。
AI的产生及主要学派
❖ 人工智能的主要有以下三个学派。
1.符号主义(Symbolicism)学派
符 号 主 义 又 称 为 逻 辑 主 义 ( Logicis)、 心 理 学 派 ( Psychlogism) 或 计 算 机 学 派 (Computerism)。该学派认为人工智能源于数 理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展,到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生 以后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统,其代 表的成果为启发式程序LT(逻辑理论家),人们 使用它证明了38个数学定理,从而表明了人类可 利用计算机模拟人类的智能活动。
u 专家系统:在专门的领域(医疗、探矿、财务 等领域)内的咨询服务系统。
u 自然语言处理:在有限范围内的问题回答系统。 u 程序验证系统:通过定理证明途径验证程序的
正确性。 u 智能机器人:人工智能研究计算机视觉和智能
机。
什么是人工智能?
❖ 人工智能似乎还有一个比较模糊的定义, 那就是“如果某个问题在计算机上没有解 决,那么这个问题就是人工智能问题”, 因为一旦解决了的某个问题,也就有了解 决这个问题的模型或算法,因而也就划分 到某个学科或某个学科的分支去了。因此, 从某种意义上讲,人工智能永远是一个深 奥而永无止境的追求目标。
❖ 有了知识和智力的定义后,一般将智能定义 为:智能 = 知识集 + 智力。所以智能主要指 运用知识解决问题的能力, 推理、学习和联想 是智能的重要因素。
什么是人工智能?
❖ 至 于 人 工 智 能 , 其 英 文 是 Artificial Intelligence, 简 称 AI。 字 面 上 的 意 义 是智能的人工制品。它是研究如何将人 的智能转化为机器智能,或者是用机器 来模拟或实现人的智能。
什么是人工智能?
❖ 什么是人的智能?什么是人工智能? 人的智能 与人工智能有什么区别和联系?
我们首先看看什么是信息。信息与物质及能量 构成整个宇宙。
❖ 为了了解人工智能,先熟悉一下与它有关的 一些概念,这些概念涉及到信息、认识、知 识、智力、智能。不难看出,这些概念在逐 步贴近人工智能。
什么是人工智能?
❖ 我们首先看看什么是信息。信息与物质及能 量构成整个宇宙。
❖ 人们不能直接认识物质和能量,而是通过物 质和能量的信息来认识它们。
❖ 人的认识过程为:信息经过感觉输入到神经 系统,再经过大脑思维变为认识。
什么是人工智能?
❖ 认识就是用符号去整理研究对象,并确定其 联系。由认识可以继续探讨什么是知识、什 么是智力。
AI的产生及主要学派
❖人工智能作为一门学科而出现的突出标 志是:1956年夏,在美国达特茅斯 (Dartmouth)大学由当时美国年轻的数 学 家 John-McCarthy 和 他 的 朋 友 明 斯 基 ( Minsky )、纽维尔(Newell)、西蒙 (Simon)、香侬(Shannon)、塞缪尔 ( Saumel)、 莫 尔 ( More) 等 数 学 、 心 理学、神经学、信息论、计算机科学方面 的学者,举办了一个长达2个月的研讨会。
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