人工智能及其应用ppt课件
人工智能教育PPT课件
05
未来人工智能教育的发展趋势
Chapter
人工智能技术不断发展，推动教育领域的创新与变革
人工智能技术在教育领域的应用 不断拓展，如智能辅助教学、智
能评估、智能推荐等。
未来，人工智能技术将进一步实 现个性化教学、智能化评估等，
提高教育质量和效率。
人工智能技术将推动教育模式的 创新，如在线教育、混合式教育 等，突破时间和空间的限制，使
02
人工智能基础知识
Chapter
机器学习算法
支持向量机（SVM） 线性支持向量机 非线性支持向量机
机器学习算法
软间隔支持向量机 决策树
基础决策树
机器学习算法
随机森林 AdaBoபைடு நூலகம்st
K最近邻算法（KNN）
机器学习算法
K值的选择
分类和回归问题
距离度量方法
机器学习算法
贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类器 隐马尔可夫模型（HMM）
人工智能分类
人工智能可按照技术类型分为弱人工智能和强人工 智能，其中弱人工智能指的是只能完成特定任务的 智能，而强人工智能则指的是可以胜任人类所有工 作的智能。
人工智能的发展历程
第一阶段
第二阶段
第三阶段
第四阶段
起步发展期（1956年 -20世纪60年代）。 这一阶段人工智能技 术开始起步，出现了 基于规则的专家系统 ，如医疗专家系统 MYCIN。
03
Adam优化算法
深度学习算法
RMSProp优化算法 卷积神经网络（CNN）及其应用领域 LeNet模型
深度学习算法
AlexNet模型 GoogLeNet模型
VGGNet模型 ResNet模型
自然语言处理（NLP）
《人工智能cha》PPT课件
膜电位： 极化 去极化 超极化
5.2.1 生物神经元
5.2.1 生物神经元
二、信息的传递与接收
轴突
突触前 突触后
突触间隙 树突或胞体
5.2.1 生物神经元
三、信息的整合
空间整合： 同一时刻产生的刺激所引起的膜电位变化，大致
等于各单独刺激引起的膜电位变化的代数和。
时间整合： 各输入脉冲抵达神经元的时间先后不一样。总的
面的需求，极大地刺激了机器学习的研究和发展，示例归纳学习系统是当时的 研究主流，自动知识获取是当时的应用研究目标。
人工智能及其应用
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5.1.1 知识学习概述
4、连接学习和混合型学习： • 这一阶段开始于20世纪80年代中期。在此之前的十多年中，虽然神经元模型研究
落入了低潮，但仍有一部分学者在潜心研究。在他们的艰苦努力下，终于克服了 神经元模型的局限性，提出了多层网络的学习算法，再加上超导技术、生物技术、 光学技术等的发展与支持，神经元网络研究又在一个新的起点上再度兴起，从而 使机器学习进人了连接学习的研究阶段。 • 连接学习是一种以非线性、大规模并行处理为主流的神经网络研究，这一研究目 前还方兴未艾，并向传统的符号学习提出了挑战。
这一阶段最具有代表性的工作是罗森勃拉特(F.Rosenblatt)1957年提出的感知机模型， 它由阈值性神经元组成，试图模拟人脑的感知及学习能力。但遗憾的是，大多数想产 生某些复杂智能系统的企图都失败了。
人工智能及其应用
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5.1.1 知识学习概述
不过，这一阶段的研究工作导致了模式识别这个新兴学科的诞生和判别函数 法这种重要机器学习方法的产生。
第一，学习是一种综合性的心理活动； 第二，学习是一种具有多侧面的现象； 第三，从事学习研究的学者多来自不同的学科。 结论：学习的定义: ❖有明确目的的知识获取过程； ❖内在行为：获取知识、积累经验、发现规律； ❖外在表现：系统性能得到改进、系统实现自我优化、
人工智能简介-课件(PPT演示)
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
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人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
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AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
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知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
人工智能及其应用2(蔡自兴)
人工智能的发展可能导致劳动力市场出现失衡现象，一些高技能岗位需求增加， 而低技能岗位则面临更大的就业压力。需要采取措施促进劳动力市场的均衡发展 。
算法偏见与歧视
数据偏见
人工智能算法在训练过程中可能受到数据偏见的影响，导致 算法决策存在不公平和歧视现象。需要采取措施确保数据来 源的多样性和公正性，以及在算法设计过程中考虑公平性和 公正性。
模型透明度
通过可视化、解释性算法等方式提高AI模型的透明度，帮 助人们更好地理解AI决策过程。
因果推理
利用因果推理方法，探索AI决策背后的因果关系，提高AI 决策的可信度和可靠性。
AI与人类的和谐共生
AI与人类的和谐共生
未来的人工智能技术将更加注重与人类的和谐共生，而非简单地 替代人类。
人类与AI的协同工作
AI技术可以支持在线课程、远程教育 等模式，打破地域限制，让更多人接 受优质教育资源。
AI技术可以辅助教师进行教学管理、 作业批改等日常工作，减轻教师负担。
个性化学习
在线教育
教育评估
智能助教
AI算法可以根据学生的学习习惯、能 力水平等信息，为学生提供个性化的 学习方案。
AI算法可以分析学生的学习成果、能 力表现等信息，为教育评估提供客观、 准确的数据支持。
通过发展人机协同技术，实现人类和AI的共同协作，提高工作效率 和创造力。
AI伦理与法律
为确保AI与人类的和谐共生，需要制定相应的AI伦理和法律规范， 保障人类的权益和利益。
THANKS
感谢观看
03
机器学习技术不断发展，深度学习、强化学习等技术在解决复杂问题 方面表现出色。
04
机器学习面临数据隐私、算法公平性等问题，需要加强伦理和法律监 管。
人工智能的应用 课件 高中信息技术课件(粤教版2019)必修1
讨论
结合实际，讨论在生活中具体应用人工智能技术的 例子，感受人工智能对社会发展的 影响，并上网了解 更多应用人工智能的其他领域，与同学一起讨论、分享。
பைடு நூலகம்
本章扼要回顾
本章学业评价
1. 单选题
（1）典型的智能问答系统中，主要负责知识的存储的模块是（
6 . 2 . 4 智能交通
图6-12 智能交通示例图
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。ITS 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 通与共享以及各交通元素的彼 此协调、优化配置和高效使用，形成人、车和交通的一个 高效协同环境，建立安全、高 效、便捷和低碳的交通运输管理系统。
例如，通过交通信 息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度 等信息，信息分析 处理系统处理后形成实时路 况，决策系统据此调整道路红绿灯时长，调整 可变车道或潮 汐车道的通行方向等，信息发布 系统将路况推送到导航软件和广播中，让人们合理规划 行驶路线。
通过不停车电子收费系统 （ETC），实现对通过 ETC 入口站的车辆身份 及信息自动 采集、处理、收费和放行，有效提 高通行能力、简化收费管理、降低环境污染。 如图612所示是智能交通示例图。
6 . 2 . 1 智能制造
图6-8 智能汽车工厂作业图
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深 度融合，贯穿于设计、生产、 管理、服务等制造活动的各个 环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功 能的新型生产方式。
智能制造对人工智能的需求主要表现在以下三个方面： 一是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机 床等具体设备，涉及跨媒 体分析推理、自然语言处理、虚拟现实智能建 模及自主 无人系统等关键技术。 二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及 集成优化等具体内 容，涉及跨媒体分析推理、 大数据智能、机器学习等关键技术。 三是智能服务，包括大规模个性化定制、远程维护以及 预测性维护等具体服 务模式，涉及跨媒体分析推理、自然语言处理、大数据智能、高级机器 学习等。
人工智能最新版ppt课件
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。
人工智能概述ppt课件
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
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人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系 统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
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人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
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课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
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人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
2024版人工智能(全套课件)
•人工智能概述•机器学习基础•自然语言处理技术•计算机视觉技术•强化学习及优化方法•知识图谱与推理技术•人工智能伦理、法律和社会影响目录01人工智能概述定义与发展历程定义发展期发展历程低谷期萌芽期复苏期技术原理及核心思想技术原理核心思想应用领域与前景展望应用领域前景展望02机器学习基础逻辑回归（梯度提升树（Linear Regression ）Random Forests ）010203040506监督学习算法非监督学习算法深度学习原理及实践神经网络基础（Neural NetworkBasics）循环神经网络（RecurrentNeural Networks）生成对抗网络（GenerativeAdversarial Networks）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Networks）深度学习优化算法（DeepLearning OptimizationAlgorithms）03自然语言处理技术词法分析与句法分析词法分析01句法分析02词汇语义分析03语义理解情感分析观点挖掘030201语义理解与情感分析机器翻译与对话系统01020304机器翻译对话系统多轮对话管理自然语言生成04计算机视觉技术1 2 3传统图像识别方法深度学习图像识别方法图像分类数据集图像识别与分类方法目标检测与跟踪技术目标检测方法介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实应用三维重建技术虚拟现实技术三维重建与虚拟现实融合05强化学习及优化方法MDP 基本概念介绍马尔可夫决策过程（MDP ）的定义、组成要素以及基本性质。
贝尔曼方程详细推导贝尔曼方程，解释值函数和策略函数的含义及计算方法。
《人工智能介绍》PPT课件
深度学习技术及其在网络中的应用
• 深度学习技术：一种基于神经网络的机器学习方法，通过组合低层特征 形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表 示。深度学习的模型结构通常包含多个隐藏层，能够学习到更加复杂的 非线性关系。
• 推荐系统：利用深度学习技术构建用户画像和物品画像，实现个性化推 荐。
结合自然语言处理技术和机器学习算 法，设计实现更加智能的对话系统， 包括对话管理、意图识别、槽位填充 等技术。
智能问答系统
根据用户提出的问题，在知识库中自 动检索相关信息，并生成简洁明了的 回答，提供高效准确的信息查询服务 。
2023
PART 04
计算机视觉技术
REPORTING
图像识别、目标检测和跟踪算法
非监督学习原理及应用举例
非监督学习原理
市场细分
在没有标签的情况下，通过挖掘数据内在 的结构和特征来学习模型。常见的非监督 学习任务包括聚类、降维和异常检测等。
通过对消费者行为数据的聚类分析，发现 不同的消费群体和市场细分。
社交网络分析
视频监控
识别社交网络中的社区结构、关键节点和 信息传播路径。
通过异常检测算法，自动识别监控视频中 的异常事件。
2023
T 02
机器学习技术
REPORTING
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。
• 图像识别：通过训练大量的图像样本，使模型能够识别出不同的物体、场景或文字。 • 语音识别：将语音信号转换为文本或命令，应用于语音助手、语音搜索等领域。 • 信用评分：根据历史信贷数据训练模型，预测借款人的违约风险。
人工智能ppt课件
定义与发展历程定义第一次浪潮发展历程第二次浪潮萌芽期第三次浪潮人工智能应用领域计算机视觉通过图像处理和计算机图形学等技术，将图像转换为机器可理解的信息，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。
自然语言处理研究计算机理解和生成人类自然语言文本的能力，应用于机器翻译、情感分析、智能问答等领域。
语音识别与合成将人类的语音转换为文本或命令，以及将文本转换为自然的语音输出，应用于智能语音助手、无障碍交流等领域。
智能机器人结合机械、电子、计算机等技术，实现机器人的自主导航、语音识别、人脸识别等功能，应用于家庭服务、工业生产等领域。
基础层技术层应用层030201人工智能产业链结构逻辑回归（梯度提升树（Linear Regression ）Random Forests ）010203040506监督学习算法02030401非监督学习算法K 均值聚类（K-means Clustering ）层次聚类（Hierarchical Clustering ）主成分分析（Principal Component Analysis ）自编码器（Autoencoders ）强化学习算法学习（Q-learning）策略梯度（Gradients神经网络基本原理前向传播神经元模型解释神经网络如何通过前向传播算法计算输出值。
反向传播卷积层池化层CNN应用RNN基本原理01长短期记忆网络（LSTM）02RNN应用03词法分析与词性标注词法分析研究单词的内部结构，包括词根、词缀、词干等，以及单词的形态变化规则。
词性标注为每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等，以便理解单词在句子中的角色和含义。
应用在信息检索、机器翻译、智能问答等领域中，词性标注有助于提高文本处理的准确性和效率。
1 2 3句法分析依存关系抽取应用句法分析与依存关系抽取情感分析和意见挖掘情感分析01意见挖掘02应用03图像分类与目标检测图像分类目标检测评估指标图像分割与场景理解图像分割场景理解评估指标三维重建与虚拟现实三维重建虚拟现实评估指标语音信号特性语音信号预处理语音信号特征提取阐述语音信号的物理特性、时域特性、频域特性以及倒谱特性等。