《人工智能》PPT课件
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人工智能ppt课件免费
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。
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。
人工智能概述ppt课件
人工智能概述ppt 课件
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》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 。
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
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。
(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。
人工智能最新版ppt课件
介绍基于传统方法和深度学习的目标检测算法，如HOG+SVM、Faster踪的基本原理和实现方法，如光流法、Mean Shift、CamShift等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
人工智能ppt课件
智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断，提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发，缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务，缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议，提高投资收益和风 险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能，使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理，提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析，实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理，提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检，提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象，如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待，引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用，以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时，如何界定责任归属，是使用者、 开发者还是系统本身承担责任？
人工智能介绍ppt课件
应对策略：需要建立多元化的数据收集与处理方法，不断 提高模型的可解释性，加强隐私保护与安全性，构建以人 为中心的设计理念，以及加强跨学科研究与合作。
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
0
3
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5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
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人 工 智 能(2)
2018/11/25
Байду номын сангаас
1
第二章 知识表达技术
课程的基本内容与要求
知识的概念与含义，知识类型和知识模型的变换； 重点介绍几种常用的知识表达法 —— 状态空间表示法、与/或图表 示法、产生式系统、知识的逻辑表达方法、语义网络、框架表达法、 特征表表达法和面向对象的表达法。
掌握知识表达的基本概念，学会划分知识的类型和理解知识模型变 换在解决人工智能问题的过程中的作用与意义； 学会如何将一个具体的问题，用所介绍的知识表达方法来表示； 初步体会在各种知识表达方法中，其知识机构是如何随知识的运用 而变化的。
同构/同态变换
难求解
原始问题
同构变换 (明确)
原始解答
等价
同构问题
同态变换 (简化)
便于求解
同构解答
蕴含
同态问题
易求解
同态解答
2018/11/25
6
第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
【例2．1】方格棋盘分割问题
原始问题:2n×2n方格盘，去掉对顶角上两方格，问能否将它分割为 2n 若干 1×2长方块？
2018/11/25 10
第二章 知识表达技术
2．4 与/或图表达法
超图 树图 与/或树 在求解问题时的两种思维方法： 分解：将复杂大问题分解为一组简单小问题 若所有子问题都解决了，则总问题也解决了，这 是“与”的逻辑关系——“与”树 变换：将较难问题变换为较易等价/等效问题 若一难问题可以等价变换为几个容易问题，则任 何一个容易问题解决了，也就解决了原有难问题， 这是“或”的逻辑关系——“或”树 兼用“分解”和“变换”方法——“与/或”树
初始状态
2n
第一次分割
2 ，0
0 ，0
(a)原始问题
2018/11/25
(b)同构问题
(c)同态问题
7
第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
【例2．1】方格棋盘分割问题
原始问题 :2n×2n 方格盘，去掉对顶角上两方格，问能否将它分割为若干 1×2长方块？ 直接求解 : 考察 (2**(2n))**2 种可能分割方案，且随着 n 增大，会“组合爆 炸” 同构问题:方格相间着色,无论n为何值，对顶角上两方格同色，去掉后白格 与黑格的数目间差值为 2——> 最后剩的必是同色两方格 ——> 因同构问 题无解，果等价的原始问题无解。 同态问题：同态变换——序对<小黑格数，小白格数>。 初始状态：<2n2,2n2-2>， 目标状态：<0,0>。 分割操作：每操作，分割出一长方块，割去一白格和一黑格，使状态变量 都减去1。经过2n2-2次操作后，状态变为<2,0>，不可能达到<0,0>—— >因同态问题无解，蕴含着其原始问题也无解
• 知识的获取能力 • 知识的处理能力 • 知识的运用能力
知识：是人们对自然现象的认识和从中总结出来的规律、经验
2018/11/25 3
第二章 知识表达技术
2．1 知识的概念与含义
知识模式 K = F+R+C
K表示知识项(Knowledge items)
F表示事实(Facts)——人类对客观世界、客观事物 的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系 的描述 R表示规则(Rules)——能表达在前提与结论之间的 因果关系的一种形式 C 表示概念 (Concepts)—— 事实的含义规则语义说 明等
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第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
知识类型
叙述型知识 ——有关系统状态、环境和条件，问题的概念、 定义和事实的知识。 过程型知识 ——有关系统状态变化、问题求解过程的操作、 演算和行动的知识。 控制型知识 ——有关如何选择相应的操作、演算和行动的比 较、判断、管理和决策的知识。
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第二章 知识表达技术
2．3 状态空间表达
【例2．2】八数码问题的状态空间 在一 3×3 方格盘，放 1 到 8 八个数码，另一格为空。 空格四周上下左右数码可移到空格。一布局： 2 3 1 5 8 4 6 7 八数码任何一种摆法就是一个状态，所有的摆法 为状态集S，构成了一个状态空间，其大小为9！ 相应操作算子是数码移动，其操作算子共有4（方 向）×8 （数码） =32 个。可简化为 4 个： Up ， Left ， Down，Right
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第二章 知识表达技术
2．4 与/或图表达法
【例2．3】猴子和香蕉问题
设机器人“猴子”位于a处，目的物“香蕉”挂在c处上方，猴子想 吃香蕉，但高度不够，拿不着。在b处有可移动的台子，若猴子站在台 子上，就可以拿到香蕉。 问题是制定机器人的行动计划，使猴子能拿到香蕉。
1. 2. 3.
1-5节（学时） 7节（学时） 6，8-10节（学时）
重点：5节 重点：7节 重点：8节
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第二章 知识表达技术
2．1 知识的概念与含义 智能行为——知识 ——对知识的获取、表达、搜索、分析、解答等智能 能力 人的智能的核心也在于“知识”
感性知识与理性知识，经验知识与理论知识 智能表现在：
例：对于从北京到上海，是乘飞机还是坐火车的问题。
• 叙述型知识：北京、上海、飞机、火车、时间、费用。 • 过程型知识：乘飞机、坐火车。 • 控制型知识：乘飞机较快、较贵；坐火车较慢、较便宜。
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第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
知识模型变换
同构：问题的解答等价于原始问题的解答 同态：可使问题更加简化，易于求解
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第二章 知识表达技术
2．3 状态空间表达
状态用来表示系统状态,事实等叙述型知识的一组变量或数组 Q=[q1,q2,…qn]t 操作是用来表示引起状态变化的过程型知识的一组关系或函数 F:{f1,f2,…fm} 状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题 的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（ S ， O ，S0 ，G ）： S—状态集合 ;O—操作算子集合 ;S0—初始状态 ,S0S;G—目的 状 态,GS,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描 述) 从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态： O1 O2 O3 Ok S0S1S2……G 其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)
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Байду номын сангаас
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第二章 知识表达技术
课程的基本内容与要求
知识的概念与含义，知识类型和知识模型的变换； 重点介绍几种常用的知识表达法 —— 状态空间表示法、与/或图表 示法、产生式系统、知识的逻辑表达方法、语义网络、框架表达法、 特征表表达法和面向对象的表达法。
掌握知识表达的基本概念，学会划分知识的类型和理解知识模型变 换在解决人工智能问题的过程中的作用与意义； 学会如何将一个具体的问题，用所介绍的知识表达方法来表示； 初步体会在各种知识表达方法中，其知识机构是如何随知识的运用 而变化的。
同构/同态变换
难求解
原始问题
同构变换 (明确)
原始解答
等价
同构问题
同态变换 (简化)
便于求解
同构解答
蕴含
同态问题
易求解
同态解答
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第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
【例2．1】方格棋盘分割问题
原始问题:2n×2n方格盘，去掉对顶角上两方格，问能否将它分割为 2n 若干 1×2长方块？
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第二章 知识表达技术
2．4 与/或图表达法
超图 树图 与/或树 在求解问题时的两种思维方法： 分解：将复杂大问题分解为一组简单小问题 若所有子问题都解决了，则总问题也解决了，这 是“与”的逻辑关系——“与”树 变换：将较难问题变换为较易等价/等效问题 若一难问题可以等价变换为几个容易问题，则任 何一个容易问题解决了，也就解决了原有难问题， 这是“或”的逻辑关系——“或”树 兼用“分解”和“变换”方法——“与/或”树
初始状态
2n
第一次分割
2 ，0
0 ，0
(a)原始问题
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(b)同构问题
(c)同态问题
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第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
【例2．1】方格棋盘分割问题
原始问题 :2n×2n 方格盘，去掉对顶角上两方格，问能否将它分割为若干 1×2长方块？ 直接求解 : 考察 (2**(2n))**2 种可能分割方案，且随着 n 增大，会“组合爆 炸” 同构问题:方格相间着色,无论n为何值，对顶角上两方格同色，去掉后白格 与黑格的数目间差值为 2——> 最后剩的必是同色两方格 ——> 因同构问 题无解，果等价的原始问题无解。 同态问题：同态变换——序对<小黑格数，小白格数>。 初始状态：<2n2,2n2-2>， 目标状态：<0,0>。 分割操作：每操作，分割出一长方块，割去一白格和一黑格，使状态变量 都减去1。经过2n2-2次操作后，状态变为<2,0>，不可能达到<0,0>—— >因同态问题无解，蕴含着其原始问题也无解
• 知识的获取能力 • 知识的处理能力 • 知识的运用能力
知识：是人们对自然现象的认识和从中总结出来的规律、经验
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2．1 知识的概念与含义
知识模式 K = F+R+C
K表示知识项(Knowledge items)
F表示事实(Facts)——人类对客观世界、客观事物 的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系 的描述 R表示规则(Rules)——能表达在前提与结论之间的 因果关系的一种形式 C 表示概念 (Concepts)—— 事实的含义规则语义说 明等
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第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
知识类型
叙述型知识 ——有关系统状态、环境和条件，问题的概念、 定义和事实的知识。 过程型知识 ——有关系统状态变化、问题求解过程的操作、 演算和行动的知识。 控制型知识 ——有关如何选择相应的操作、演算和行动的比 较、判断、管理和决策的知识。
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第二章 知识表达技术
2．3 状态空间表达
【例2．2】八数码问题的状态空间 在一 3×3 方格盘，放 1 到 8 八个数码，另一格为空。 空格四周上下左右数码可移到空格。一布局： 2 3 1 5 8 4 6 7 八数码任何一种摆法就是一个状态，所有的摆法 为状态集S，构成了一个状态空间，其大小为9！ 相应操作算子是数码移动，其操作算子共有4（方 向）×8 （数码） =32 个。可简化为 4 个： Up ， Left ， Down，Right
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2．4 与/或图表达法
【例2．3】猴子和香蕉问题
设机器人“猴子”位于a处，目的物“香蕉”挂在c处上方，猴子想 吃香蕉，但高度不够，拿不着。在b处有可移动的台子，若猴子站在台 子上，就可以拿到香蕉。 问题是制定机器人的行动计划，使猴子能拿到香蕉。
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1-5节（学时） 7节（学时） 6，8-10节（学时）
重点：5节 重点：7节 重点：8节
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第二章 知识表达技术
2．1 知识的概念与含义 智能行为——知识 ——对知识的获取、表达、搜索、分析、解答等智能 能力 人的智能的核心也在于“知识”
感性知识与理性知识，经验知识与理论知识 智能表现在：
例：对于从北京到上海，是乘飞机还是坐火车的问题。
• 叙述型知识：北京、上海、飞机、火车、时间、费用。 • 过程型知识：乘飞机、坐火车。 • 控制型知识：乘飞机较快、较贵；坐火车较慢、较便宜。
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2．2 知识表达技术
知识模型变换
同构：问题的解答等价于原始问题的解答 同态：可使问题更加简化，易于求解
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第二章 知识表达技术
2．3 状态空间表达
状态用来表示系统状态,事实等叙述型知识的一组变量或数组 Q=[q1,q2,…qn]t 操作是用来表示引起状态变化的过程型知识的一组关系或函数 F:{f1,f2,…fm} 状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题 的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（ S ， O ，S0 ，G ）： S—状态集合 ;O—操作算子集合 ;S0—初始状态 ,S0S;G—目的 状 态,GS,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描 述) 从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态： O1 O2 O3 Ok S0S1S2……G 其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)