人工智能(全套课件739P)

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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。

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辑推理和证明。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初,深度学习算法的突破性进展, 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代,随着计算机技术和大数据 的快速发展,机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术,实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程,从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文,有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础(如概率统计 、线性代数、微积分等)和 编程基础(如Python、R等 )。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少,对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持,如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为,对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题,如机器人权利、道德责任等,需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论,如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛, 将所学知识应用到实际问题 中,提高解决实际问题的能 力。

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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。

(完整版)人工智能介绍PPT课件全

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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版人工智能教学PPT课件

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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。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法,如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式,包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
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。

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2024/1/17 Nhomakorabea11
工业机器人:
语言识别
日本发那科(FANUC)
2024/1/17
12
阿特拉斯机器人
阿特拉斯机器人(希腊神话中的大力神),是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米,体重150千克,由头部、躯干和四肢组成,像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
2024/1/17
19
特斯拉CEO伊隆·马斯克提出警告, 最少只需5年,智能机器可能就会带来 极端危险。他认为,人工智能就像“召 唤恶魔”是人类“最大的生存威胁”。他说: “我认为我们对人工智能应该保持高度 警惕。如果让我猜测人类生存的最大威 胁,那可能就是人工智能。”
马斯克甚至投资了1000万美元, 用于研究如何让机器智能处于控制之下。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON(魔爪小型移动机器人),曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸, 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人, 可以实现自主双腿行走,并规划行走路线, 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
在安德森癌症中心这一全球最好的肿 瘤医院里,有一个超级“助理医生”— —“沃森”,它是一台超级计算机。 “沃 森”就像躺在口袋里的专家,医生在它 的界面中输入病人的信息,几秒钟之 内,它就会结合最新研究为病人量身 定制出多种诊疗方案,供医生参考。 “沃森”能力超强:30个医生夜以继日 做上一个月的研究,它9分钟就能搞定; 它15秒就能吃透的病,人类医生即使 每天看150份病人的资料,也要花费一 万个星期。

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02
机器学习与深度学习
机器学习原理及算法
原理
机器学习是一种通过计算机程序从数据中自动提取知识、提 升性能和完成任务的学科。它基于对数据的统计规律进行分 析,通过算法对模型进行训练和优化,从而实现对未知数据 的预测和分析。
算法
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随 机森林、支持向量机等。这些算法通过对数据的特征进行提 取和选择,建立模型并优化模型参数,从而提高模型的预测 精度和泛化能力。
03
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理原理及技术
自然语言处理定义
自然语言处理是一门研究如何使 计算机理解和生成人类语言的学
科。
自然语言处理原理
自然语言处理主要基于语言学、 计算机科学和人工智能等领域的 知识,通过分析语言的语法、语 义和上下文等信息,实现对自然
语言的理解和生成。
自然语言处理技术
05
人工智能的伦理与法律问题
人工智能的伦理问题
人工智能的道德决策
01
如何确保人工智能在决策过程中遵循道德原则,避免偏见和歧
视。
人工智能与人类价值观
02
人工智能的发展是否符合人类的价值观,如何平衡人工智能的
创新与人类道德伦理的关系。
人工智能对人类劳动力的影响
03
人工智能的发展可能导致部分职业的消失,如何应对由此带来
的社会和经济问题。
人工智能的隐私与安全问题
人工智能的数据隐私
人工智能需要大量的数据来训练模型,如何保护个人隐私,避免 数据被滥用。
人工智能的安全漏洞
随着人工智能技术的广泛应用,如何防范和应对网络攻击、病毒等 安全问题。
人工智能的失误和事故
如何确保人工智能系统的稳定性和安全性,避免因失误和事故造成 的不良影响。

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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。
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• 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?
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2018/11/24
人工智能
10
3.广义智能观
何华灿教授认为:“广义智能是信息系统感知环境 及其变化,通过自身结构和功能的改变,恰当而有效 地对其做出反映,以适应环境,达到系统生存目标的 能力”; 钟义信教授则认为:“广义智能是一切可以把信息 转化为知识,把知识转化为智力的机制”。

2018/11/24
人工智能
第 1章
绪论
1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的研究内容 1.3 人工智能的研究目标 1.4 人工智能的研究途径和方法 1.5 人工智能的研究领域 1.6 人工智能的发展概况
2018/11/24 人工智能 2
1.1 什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence”,AI) 人工智能技术成功的代表:
不同学者给出不同的定义
2018/11/24
人工智能
5
学者们从不同的角度、不同的层面给出了各自 的定义: (1)人工智能是那些与人的思维相关的活动,诸如 决策、问题求解和学习等的自动化(Bellman, 1978)。 (2)人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推理、 规划、设计、思考、学习等思维活动,解决至今认 为需要由专家才能处理的复杂问题(Elaine Rich, 1983)。 (3)人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人 才能做得好的事情(Rich Knight,1991)。
(3)个体免疫层面:在生物的免疫系统中,存在一 种自然智能——免疫机制,它一般都能保证一个生 物个体在存在大量有害微生物入侵的环境中平安地 生存下去。如,种牛痘可以预防感染天花等。 (4)神经网络层面:在动物的大脑存在一种自然智 能——神经机制,它一般都能认识生存环境,对环 境的变化做出恰当地反映,保证自身更好地生存下 去。如,动物认识巢穴和伙伴联合捕捉猎物、巧妙 地趋利避害等。
1.1.1 人工智能 1.1.2 智能 1.1.3 人工智能的测试
2018/11/24
1.1.1 人工智能
人工智能概念一般描述
人工智能(Artificial Intelligence),简称AI,又称机器智 能(Machine Intelligence,MI),主要研究用人工的方法 和技术开发智能机器或智能系统,以模仿、延伸和扩展人的 智能、生物智能、自然智能,实现机器的智能行为。
2018/11/24
人工智能
14
(5)抽象思维层面:人类的抽象思维能力是一种自然 智能——思维机制,它的基本功能是记忆、联想、 问题求解、学习和发现等。思维机制的模拟导致了 人工智能的诞生和早期发展,然而,经典数理逻辑 无法解决现实中不良结构问题,是导致狭义人工智 能出现理论危机的直接原因。 (6)群体协作层面:在生物的群体行为中,存在一种 自然智能——协作机制,它一般能保证生物群体的 能力高于任何单一个体的能力,使整个群体能够更 好地生存繁衍下去,如,蚁群、蜂群、猴群和人类 社团等。 (7)生态系统层面:在生态系统中,存在一种自然智 能——平衡机制,它一般能保证整个生态系统相对 于其生存环境处在一个最佳的平衡状态中。如,生 物群落间的相互制约、相互依存关系,使生态系统 2018/11/24 15 处于相对平衡状态。 人工智能
像人一样思考的系统 像人一样行动的系统 理性地思考的系统 理性地行动的系统
2018/11/24 人工智能 7
涂序彦教授概括了“广义人工智能GAI”的涵义:
(1)“广义人工智能”是兼容多学派的“多学派人 工智能”,模拟、延伸与扩展“人的智能”及其他动 物智能,既研究“机器智能”,也研究“智能机器”。 (2)“广义人工智能”是多层次结合的“多层次人 工智能”;
宏观角度
智能系统通常包括感知、记忆与思维、应三大部分。甚至更狭义的理解认为:智能系统主要完成思 维活动。
人工智能
2018/11/24
9
2.从知识工程的角度认识智能
知识和智能密不可分 从内涵上 智能=知识+思维; 从外延上 智能就是发现规律、运用规律的能力和分析问 题、解决问题的能力(或者说获取知识、处理知 识、运用知识的能力)。
人工智能
11

自然智能的全面概括
(1)系统发育层面 (2)个体发育层面 (3)个体免疫层面 (4)神经网络层面 (5)抽象思维层面 (6)群体协作层面
(7)生态系统层面
2018/11/24
何华灿教授对存在于自然界中的自然智能的表现进行 了较为全面的概括:
(1)系统发育层面:在生物的系统发育过程中,存在 一种自然智能——进化机制,它一般都能使生命不断 适应生存环境的时空变化,最大限度地保存自己。如, 生物通过遗传、变异、和选择等过程使物种得以生存 下来等。 (2)个体发育层面:生物个体发育过程中,存在一种 自然智能——生长机制,它一般都能使一个生物个体 适应生存环境进行生长发育,达到最佳的生存状态。 如,植物的根系必须绕开石头向着有水肥的地方生长 等。 2018/11/24 13 人工智能
(4)人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能 的计算的研究(Winston, 1992)。
(5)广义地讲,人工智能是关于人造物的智能行为, 而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂 环境中的行为(Nilsson,1998)。 (6)Stuart Russell和Peter Norvig(2003)则把已 有的一些人工智能定义分为4类:
(3)“广义人工智能”不仅研究个体的、单机的、 集中式的人工智能,而且研究群体的、网络的、多智 能体、分布式人工智能。
2018/11/24
人工智能
8
1.1.2 智能
1.从微观和宏观的角度认识智能
微观角度
人 的 智 能 产 生 于 人 的 大 脑 , 而 人 脑 是 一 个 由
1011~1012 个神经元连接形成的巨系统,结构和活动 规律都极其复杂,智能产生仍然作为自然界四大奥 秘之一(物质的本质,宇宙的起源,生命的本质,智能的产生)。
1997年,IBM超级电脑“深蓝”
战胜了国际象棋世界冠
军卡斯帕罗夫;
2011年2月17日,在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目
《危险边缘》(Jeopardy)中,IBM超级电脑“沃森” (Watson)击败该节目历史上两位最成功的选手肯-詹宁 斯和布拉德-鲁特.
2018/11/24
人工智能
3
1.1 什么是人工智能
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