人工智能概述(PPT 59张)

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人工智能概述ppt课件

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加密技术
使用加密算法保护数据传 输和存储过程中的隐私安 全。
安全性挑战及防范措施
人工智能系统的脆弱性
AI系统可能受到恶意攻击和欺骗,导致系统失效或被利用。
数据安全与保护
防止数据泄露、篡改和破坏,确保AI系统的数据完整性和可用性。
人工智能监管与政策
制定相关法规和政策,规范AI技术的研发和应用,保障社会安全和 公共利益。
符号系统与连接主义结合可以充分发挥各自优势,实现更高效、更智能 的人工智能系统。例如,在深度学习模型中融入符号处理机制,可以提 高模型的可解释性和泛化能力。
05
伦理、隐私和安全问 题探讨
伦理道德问题在AI中体现
数据偏见与歧视
01
算法训练数据可能包含社会和文化偏见,导致不公平的决策和
歧视。
人工智能的决策透明度
人才培养与生态建设
加强人工智能人才培养与引进,构建良好创新生 态,推动人工智能持续发展与进步。
THANKS
感谢观看
均方误差、均方根误差 用于评估回归模型的性能,衡量模型 预测值与实际值之间的差距。
时间复杂度和空间复杂度 用于评估算法的运行效率和存储开销, 是选择算法时需要考虑的重要因素之 一。
04
数据驱动与知识表示 方法
数据驱动思想在AI中体现
数据驱动是人工智能的重要思想,强 调从数据中学习规律,挖掘潜在知识。
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。

模式识别与人工智能ppt课件

模式识别与人工智能ppt课件
42
模式识别的基本方法
四、人工神经网络法
模式描述方法: 以不同活跃度表示的输入节点集(神经元)
模式判定: 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习
建立起记忆,然后将未知模式判决为其最接近的 记忆。
43
模式识别的基本方法
理论基础:神经生理学,心理学 主要方法:BP模型、HOP模型、CNN 主要优点:
系统实例
数据采集、特征提取:
长度、宽度、磁性、磁性的位置,光反射亮度、 光透射亮度等等
特征选择:
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别:
确定纸币的面额及真 伪
28
系统实例
训练集:是一个已知样本集,在监督学习方 法中,用它来开发出模式分类器。
测试集:在设计识别和分类系统时没有用过 的独立样本集。
系统评价原则:为了更好地对模式识别系统 性能进行评价,必须使用一组独立于训练集 的测试集对系统进行测试。
单的子图(背景、物体)。 构成 一个多级树结构:
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模式识别的基本方法 在学习过程中,确定基元与基元之间的关系
,推断出生成景物的方法。 判决过程中,首先提取基元,识别基元之间
的连接关系,使用推断的文法规则做句法分 析。若分析成立,则判断输入的景物属于相 应的类型。
39
模式识别的基本方法
理论基础:形式语言,自动机技术 主要方法:自动机技术、CYK剖析算法、Early算法、
22模式识别系统数据采集特征提取二次特征提取与选择分类识别对象识别结果数据采集特征提取改进分类识别规则二次特征提取与选择训练样本改进采集提取方法改进特征提取与选择制定改进分类识别规则人工干预正确率测试当二次电子数最少为一个时可代替初始电子的作用继续不断从阴极发出电子形成不依赖外界因素的初始电子从而产生自持放电

人工智能ppt课件模板

人工智能ppt课件模板
自动驾驶汽车是一种能够自主驾驶的汽车,具有先进的传感器和算法,能够识别道路标志、障碍物和其他车辆。据统计,到2020年,将有超过100万辆自动驾驶汽车上路。这将大大减少交通事故和人为错误,提高道路安全。
AI技术正在改变医疗诊断。使用深度学习算法,AI可以从大量的医疗图像中自动检测疾病,例如癌症。据预测,到2025年,AI将使医疗诊断的准确性提高30%。这将极大地提高医疗服务的效率和质量。
人工智能技术在教育领域的应用也越来越广泛。据统计,全球范围内有超过20家公司正在研发人工智能教育产品,其中包括智能辅导、智能学习助手、智能考试机器人等。其中,智能辅导可以通过视频聊天的方式为学生提供个性化的辅导服务,并且可以根据学生的学习情况和需求来制定个性化的学习计划。此外,智能学习助手可以通过大数据分析来帮助学生发现学习中的问题和弱点,并且可以提供个性化的学习建议和资源。
人工智能的发展依赖于大量的数据,但数据的收集、存储和使用可能会侵犯个人隐私。据统计,2021年全球有53%的人担心他们的个人数据被滥用,而52%的人认为数据隐私是人工智能伦理问题的最大方面。
为了解决这个问题,一些国家和地区已经制定了相关的隐私法规。例如,欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)就是一个重要的里程碑。此外,一些公司也在采取措施来保护用户数据,例如加密、匿名化和限制访问。
人工智能伦理的挑战和对策
06
人工智能发展
Development of Artificial Intelligence
3. 计算机视觉:计算机视觉技术能够让机器识别图像和视频,这广泛应用于视频监控、无人驾驶等领域。据统计,到2025年,全球计算机视觉市场规模将达到170亿美元。
三、人工智能的伦理问题
随着人工智能技术的快速发展,伦理问题也日益突出。例如,人们担心AI可能导致失业,也有人担心AI可能会被用于恶意目的。据统计,全球有超过60%的人担心AI技术会带来负面影响。

人工智能引论课件

人工智能引论课件
35
13.5.2 认知Agent
Agent 内部状态 知识库 目标
传感器 信息融合
规划
动作 效应器
环 境
36
认知Agent程序
function Cognitive-Agent(percept) returns action static: environment, /* 描述当前世界环境 */ kb, /* 知识库 */
10
Agent概念的出现
面向过程的方法 面向实体的方法 面向对象的方法 面向Agent的方法 软件开发方法的进化
11
Agent的定义
在计算机和人工智能领域中, Agent可以看作是一个实体,它通过传 感器感知环境,通过效应器作用于环境。
12
Agent的强定义
基于某种场景,并具有灵活、自主 的行为能力,以满足设计目标的计算机 系统。
7
分布式问题求解系统中协作的分类
按节点间协作量的多少,协作分为三类: ▪ 全协作系统 ▪ 无协作系统 ▪ 半协作系统
常用的通信方式有: ▪ 共享全局存储器 ▪ 信息传递 ▪ 黑板模型
8
13.3 智能Agent及多Agent系统
多Agent系统主要研究在逻辑上或 物理上分离的多个Agent协调其智能行 为,即知识、目标、意图及规划等,实 现问题求解。可以看作是一种由底向上 设计的系统。
重新 规划
规划 决策生成
规划 目标
40
建模模块
建模 模型库
世界的模型 (包括其他 Agent的模型)
规划
模型生成和维护
预测
决策生成
感知
通信
41
通信模块
语言生成
词法库
Байду номын сангаас

人工智能课件1105

人工智能课件1105

• 1952年曾被捕入狱
25
• 1953-54年,从事物理和生物学研究
人工智能孕育期(1943~1955)(5)
1946年美国Mauchly(莫克利)、Eckert(埃克特)研制第一台电 子计算机 “ENIAC” ,为人工智能研究奠定了物质基础
美国著名数学家、控制论创始人维纳1948年创立了控制论。 控制论向AI的渗透,形成了现在的AI行为主义学派。
• AI是最新兴的学科之一,也是激动人心的学科: “我最想参与的研究领域”;不同于物理学,AI还 有出现几个爱因斯坦的余地
3
第1章 人工智能概述
绪论
• AI的研究包含了许许多多不同的子领域,涵盖的 范围从通用领域,比如学习和感知,到特定的任 务,诸如下国际象棋、数学定理证明、诗歌写作 和疾病诊断。
• 1936年,提出“图灵机”的构想(24岁)
• 1940年-1942年,成功破译了德军U-潜艇密码,主要 贡献者
• 1947年-1948年,同时在神经网络和人工智能领域做 出开创性的理论研究
• 1950年,发表论文“计算机器与智能”, 人工智能科学的开创性构思 / 提出著名的 “图灵测试”理论
• 1951年,从事生物的非线性理论研究 / 当 选英国皇家学会会员,时年39岁
•* CAN YOU THINK OF A SPECISL EXAMPLE.
•** Well, my boyfriend made me come here.
•* YOUR BOYFRIEND MADE YOU COME HERE.
•** He says I’m depressed much of the time .
美国数学家Shannon (香农) 1948年创立“信息论” 。对AI 的主要贡献:信息论认为人的心理活动可通过信息的形式 加以研究,并提出了描述人的心理活动的数学模型。

人工智能PPT

人工智能PPT
言处理。
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争,生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中, 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息,如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本,并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力,能够 进行复杂的思维活动,解决各种问题,并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题,分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题,简单问题 可以通过基于规则的方法解决,而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习,以实现长期目标

迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务

深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式, 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ,能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理,如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中,如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人

人工智能简介

人工智能简介
lr表示为学习率, 表征梯度下降的速率。如果学习率设置过小, 参数更新会很 慢, 如果学习率设置过大, 参数更新可能会跳过最小值
- 16 -
一般而言, 用户可以利用过 去的经验(或其他类型的 学习资料)直观地设定学 习率的最佳值。因此, 想得 到最佳学习速率是很难做 到的, 左图演示了配置学习 速率时可能遇到的不同情 况。
人工智能简介
1
人工智能介绍
All For Ecology All For Environment
什么是人工智能?
艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing)
1912年6月23日-1954年6月7日, 英国数学家、逻辑学家, 被称为计算机科学之 父, 人工智能之父。 1950年在论文《机器能思考吗? 》中提出了图灵测试,一种用于判定机器是否具有智 能的试验方法:提问者和回答者隔开,提问者通过一些装置(如键盘)向机器随意提问。 多次测试,如果有超过30%的提问者认为回答问题的是人而不是机器,那么这台机器就 通过测试,具有了人工智能。也就是工智能的概念:“用机器模拟人的意识和思维”。 图灵在论文中预测: 在2000年,会出现通过图灵测试具备人工智能的机器。然而直到2014年6 月,英国雷丁大学的聊天程序才成功冒充了13岁男孩,通过了图灵测试。这一事件比图灵的预 测晚了14年。
深度学习
All For Ecology All For Environment
什么是深度学习(深层神经网络)
-8 -
人脑神经网络
神经元
All For Ecology All For Environment
生物学中的神经元
树突具有接受刺激并将冲动传入细胞体的功 能, 是神经元的输入
轴突的主要功能是将神经冲动由胞体传至其他 神经元, 是神经元的输出

(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。
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Professor Rodman signed. He slid the tome to Teer; she too signed, and then slid it in front of Hart. Hart didn't move. "Ed?" Rodman said.
Hart still sat motionless. Dave felt slightly dizzy. "Edward, are you going to sign?" Later, Hart sat alone in his office in his big leather chair, saddened by Dave's failure. He tried to think of ways he could help Dave achieve his dream.
人工智能导论
福州大学软件学院
jrchen@
一、课程的性质,内容
人工智能是一门涉及面较宽的综合性学科,与数学、
计算机科学、思维科学、神经生理学、心理学等多 种学科都有密切的联系,需要多方面的知识。人工 智能是一门不断有新理论、新思想涌现的前沿性学 科。
通过学习掌握人工智能的基本理论知识、了解人工
智能各个领域内容及其的发展状况;掌握各种推理 策略和方法、人工智能的知识表示方法;了解并掌 握智能计算主要观点与算法;掌握机器学习概念及 其算法、了解数据挖掘的基本概念和内容。
二、参考资料
《人工智能导论》马少平,朱小燕著 清华大学出版社 《人工智能:一种现代的方法(第二版)》罗素,诺维格 著 清华
Well before the defense, Striver gave Hart a penultimate copy of his thesis. Hart read it and told Dave that it was absolutely first rate, and that he would gladly sign it at the defense. They even shook hands in Hart's book-lined office. Dave noticed that Hart's eyes were bright and trustful, and his bearing paternal. At the defense, Dave thought that he eloquently summarized chapter 3 of his dissertation. There were two questions, one from Professor Rodman and one from Dr. Teer; Dave answered both, apparently to everyone's satisfaction. There were no further objections.


பைடு நூலகம்

大学出版社 《人工智能-复杂问题求解的结构和策略》(第四版) George F.Luger 机械工业出版社 《人工智能及其应用》(第三版) 蔡自兴等 清华大学出 版社 《知识发现》 史忠植 清华大学出版社 《游戏开发中的人工智能》 David M.Bourg & Glenn Seemann著 东南大学出版社
背叛
戴夫· 斯特赖维尔喜爱这所大学。他喜爱校园 里爬满常青藤的钟楼,那古色古香而又坚固的砖 块,还有那洒满阳光的碧绿草坪和热情的年轻人。 使他感到欣慰的还有这样一件事,即大学里完全 没有商场上那些冷酷无情的考验——但事实恰恰 并非如此:做学问也要通过考试,而且有的考试 与市场上的考验一样不留情面。最好的例子就是 论文答辩:为了取得博士学位,为了成为博士, 博士生必须通过论文的口试,爱德华· 哈特教授就 喜欢主持这样的答辩考试。
云松 銮仙玉骨寒, 松虬雪友繁。 大千收眼底, 斯调不同凡。
(无题)
家住闽山东复东, 其中岁岁有莺啼。 如今不在莺啼处, 莺在旧时啼处啼。
(无题)
白沙平舟夜涛声, 春日晓露路相逢。 朱楼寒雨离歌泪, 不堪肠断雨乘风。
Betrayal
Dave Striver loved the university. He loved its ivy-covered clocktowers, its ancient and sturdy brick, and its sun-splashed verdant greens and eager youth. He also loved the fact that the university is free of the stark unforgiving trials of the business world - only this isn't a fact: Academia has its own tests, and some are as merciless as any in the marketplace. A prime example is the dissertation defense: To earn the PhD, to become a doctor, one must pass an oral examination on one's dissertation. This was a test Professor Edward Hart enjoyed giving. Dave wanted desperately to be a doctor. But he needed the signatures of three people on the first page of his dissertation, the priceless inscriptions that, together, would certify that he had passed his defense. One of the signatures had to come from Professor Hart, and Hart had often said - to others and to himself - that he was honored to help Dave secure his wellearned dream.
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