安徽大学高级人工智能课件
人工智能 第2讲问题求解PPT课件
式中，fi表示对其右边的当前状态将进行第i个操作。
对一个智能问题全部状态及其操作关系，给予具体 的赋值，就可构成一个状态空间的相互关系有向图， 使用该图，即可进行具体问题求解。
2020/8/1
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
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问题表示及求解
--状态空间图搜索算法
2020/8/1
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
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问题表示及求解
--状态空间图搜索算法
由上述利用状态空间图求解的举例，对具体问题搜索求解 可总结为如下的思路和步骤：
Ee
En
Ep
2020/8/1
合问肥题工业世大界学的人信工智息能环与境数据挖掘研究室
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问题表示及求解
--搜索
（3）未知信息环境En
对于未知信息环境的问题求解，首先要设法变En为部分 已知信息环境Ep来解决。例如，为了探测海洋、极地、 外星球的奥秘，就需要实地探险或发射相应的探测器， 以便取得必要的信息与知识；当进入陌生的地带作战时， 需要派出侦察小分队了解地形地物和侦察敌人火力部署， 或用侦察卫星探测敌情等。
2020/8/1
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
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问题表示及求解
--问题表达及其变换
同构同态变换
原始问题 h
难解
原始解答 h-1
同态问题
同态解答
易解
问题分解法
❖ 与图（树）描述问题分解。 ❖ 或图（树）描述同构同态变换 。
2020/8/1
合肥工业大学人工智能与数据挖掘研究室
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问题表示及求解
用状态空间法搜索求解问题:
首先要把待求解的问题表示为状 态空间图；把问题的解表示为 目标节点Sg。
人工智能课件1105
• 1952年曾被捕入狱
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• 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
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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。
人工智能基础课件资料PPT
一个引人入胜的课件资料，介绍人工智能的基本概念、领域、算法及未来发 展方向。提供丰富的细节和实用的实例，适用于开展人工智能基础培训。
人工智能介绍
探索人工智能的定义、历史背景及应用领域。了解人工智能的重要性和发展 对于未来的影响。
机器学习开发环境
介绍机器学习开发环境的概念和工具，包括Python、Anaconda、Jupyter Notebook等。帮助学员搭建和配置他 们自己的开发环境。
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特征选择
选择最相关和有益的特征，以减少模型 复杂性和提高性能。
模型调优
学习如何优化机器学习模型的参数和超参数，以提高性能和准确性。
人工神经网络
前馈神经网络
理解基于层级结构的前馈神经网 络模型。
循环神经网络
探索能够处理序列数据的循环神 经网络模型。
卷积神经网络
了解处理图像和计算机视觉任务 的卷积神经网络模型。
计算机视觉
图像识别
学习如何使用计算机视觉技术识 别和分类图像。
目标检测
探索如何使用计算机视觉技术检 测和定位图像中的对象。
图像分割
了解如何使用计算机视觉技术将 图像分割成不同的部分。
数据预处理
1
数据清洗
清除数据集中的错误、重复或不一致的
特征缩放
2
数据。
将数据特征缩放到相似的范围，以学习
通过已有的标记数据训练模 型，用于预测和分类。
非监督学习
从未标记的数据集中发现模 式，用于聚类和降维。
强化学习
通过试错学习法来优化决策 和行为。
深度学习
深入研究神经网络的概念和工作原理，探索卷积神经网络（CNN）和循环神 经网络（RNN）等深度学习模型。
2021年Ai人工智能PPT课件(23页)-原创力文档
这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工 智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系 统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工 作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能 行为的基本理论、方法和技术。
√ 这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
06.
Google AlphaGo
1月28日上午消息，谷歌今日召开全球电话会议，旗下Deep Mind 创始人戴密斯:哈萨比斯(Demis Hassabis)宣布了谷歌在人工智能领 域的重要进展: 开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序 AlphaGo,后者能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。将于三月份 同李世豆竞技。分2016年3月9日第一局，李世烹输，10日第二局， 李世夏输，12 日第三局，李世烹输，13日，拿到首胜!必根据之前 的约定，谷歌获胜后将获得“自己的”100万奖金，这些 奖金将捐 赠给联合国儿童基金会(UNICEF)、STEM教育以及围棋慈善机构(Go Charity)。
人脸识别
基于智能人脸分析算法，提供人脸检测、人脸 识别、关键点定位、属性识别和活体检测等一 整套技术方案
深度学习
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学 习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打 造智
机器学习
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实 用的行业大数据解决方案
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行 分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对 话交互
中国科学院院士梅宏:2017人工智能挑站2016年中国高考一本分数线583
梅宏院士在做的一个项目是通过集成人工智能相关的技术，机器能不能通过高考进入人群的前20%。该项目启动两年了，取得了一些阶段性的成果: 目前 该人工智能系统在参加高考可以达到数学110分(150分满分)语文: 90分(150分满分，其中60分作文考了45分);文综: 40 分(100分满分)。目前该系统的知 识库构成还不完善，该项目涉及的技术包括深度学习、知识图谱构建等。
《人工智能》大学课件-PPT(精)
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两个界定：图灵测试和中文屋子
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图灵测试 Turing Test
英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing) 提出了现称为“图灵测 试”(Turing Test)的方法。简单来讲, 图灵测试的做法是: 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用 电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个是人, 哪一个是 计算机。如果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人, 哪一个 是计算机, 则可以认为这台被测的计算机具有智能。
记载，“公输子（鲁班）削竹木以为 鹊”，“三日不下” 。他还造了能载 人的大木鸢，在战争中担任侦查的任 务。
➢ 指南车：东汉张衡
➢ 木牛流马：鲁班？诸葛亮？
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人工智能的发展概况
孕育期（1956年以前）
• 亚里斯多德（Aristotle，公元前384——322）：古希腊伟大的哲学家和思想 家，创立了演绎法。给出了形势逻辑的基本规律
• 1960年研制了通用问题求解(General Problem Solving) 程序。该程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始 的，不依赖于具体领域。在它能处理的有限类别的问题 中，它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次 序，与人类求解同样问题是类似的。因此，GPS是第一
个实现了“像人一样思考”方法的程序。
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人工智能的发展概况
孕育期（1956年以前）
• 麦克洛奇(W.McCulloch)和皮兹(W.Pitts)：美国神经生理学 家，于1943年建成了第一个神经网络模型(MP模型)。
• 维纳(N.Wiener，1874—1956) ：美国著名数学家、控制 论创始人。1948年创立了控制论。控制论向人工智能的渗 透，形成了行为主义学派。
人工智能全套课件.
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本原理，掌握主要的分类和回归算法。
2. 学习神经网络的架构，了解深度学习在多个领域的应用。
三、教学难点与重点教学难点：神经网络的结构与训练过程，深度学习的具体应用。
教学重点：机器学习的基本概念，各类算法的原理及实现。
四、教具与学具准备1. 电脑及投影设备，用于展示课件和实例。
3. 笔记本和教材，供学生记录重点内容。
五、教学过程2. 理论讲解：介绍机器学习的基本概念，讲解各类算法原理。
3. 实例演示：以图像识别为例，展示神经网络的构建与训练过程。
4. 随堂练习：让学生运用所学知识，完成简单的分类和回归任务。
5. 深度学习应用：介绍深度学习在自然语言处理等领域的应用案例。
六、板书设计1. 机器学习基础：分类算法、回归算法。
2. 神经网络与深度学习：结构、训练、优化。
3. 应用案例：图像识别、自然语言处理。
七、作业设计1. 作业题目：（1）简述机器学习的基本概念及其应用。
（2）比较线性回归和逻辑回归的异同点。
2. 答案：（1）机器学习是指让计算机通过数据学习，不断提高性能的过程。
应用领域包括：搜索排名、推荐系统、语音识别等。
（2）线性回归和逻辑回归的异同点：同：都是回归算法，通过优化目标函数求解参数。
异：线性回归适用于连续型输出，逻辑回归适用于二分类输出。
（3）神经网络训练过程：输入数据、前向传播、计算损失、反向传播、更新权重。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的参与度，及时解答疑问，提高教学效果。
2. 拓展延伸：鼓励学生深入学习相关领域知识，如计算机视觉、自然语言处理等，提高实际应用能力。
组织课外实践活动，让学生在实际项目中锻炼技能。
重点和难点解析：1. 教学难点：神经网络的结构与训练过程。
2. 实例演示：以图像识别为例，展示神经网络的构建与训练过程。
3. 作业设计：神经网络训练过程的详细解答。
详细补充和说明：一、神经网络的结构与训练过程1. 初始化：为神经网络中的权重和偏置赋予随机值。
2024年人工智能最新版课件
一、教学内容二、教学目标1. 了解机器学习的基本概念，掌握常用的分类和回归算法。
2. 理解神经网络的基本结构，了解其训练过程。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新意识和团队协作能力。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络的结构与训练过程。
2. 教学重点：机器学习的基本概念和常用算法，以及神经网络的实际应用。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
2. 学具：教材、笔记本电脑、投影仪。
五、教学过程2. 知识讲解（15分钟）：讲解机器学习的基本概念、分类和回归算法。
3. 例题讲解（10分钟）：通过具体实例，引导学生理解算法的应用。
4. 随堂练习（10分钟）：让学生运用所学知识解决实际问题，巩固所学。
5. 神经网络入门（15分钟）：介绍神经网络的基本结构和训练过程。
6. 小组讨论（10分钟）：分组讨论神经网络的优缺点，培养学生的团队协作能力。
六、板书设计1. 板书左侧：列出机器学习的基本概念、分类和回归算法。
2. 板书右侧：展示神经网络的结构和训练过程。
七、作业设计1. 作业题目：运用所学分类算法，对一组数据进行分类。
2. 答案：提供数据集和分类算法的代码框架，学生需填充相关代码。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习和神经网络的掌握程度，调整教学方法。
2. 拓展延伸：鼓励学生深入了解神经网络的进阶知识，如卷积神经网络、循环神经网络等，提高学生的研究能力。
重点和难点解析1. 教学难点与重点的确定。
2. 教学过程中的例题讲解和随堂练习。
3. 板书设计。
4. 作业设计。
5. 课后反思及拓展延伸。
一、教学难点与重点的确定教学难点与重点的确定是课堂教学的关键。
在本节课中，神经网络的结构与训练过程是难点，因为这部分内容较为抽象，学生理解起来可能存在困难。
同时，机器学习的基本概念和常用算法是重点，这是后续深入学习神经网络的基础。
补充说明：1. 在讲解神经网络的结构时，可以使用图示和实际案例，帮助学生形象地理解。
高级人工智能课件
10.07.2020
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人工智能的诞生
三个重要标志：
1、Newell、Simon等合作研制了Logic Theory Machine 程序系统，证明了名著《数学原理》第二章的38条定理， 1958年美籍华人王浩证明了《数学原理》有关命题演算 的全部定理(220条)，谓词演算的85%的定理(150条)
语言翻译
新型智能计算机
神经计算机
量子计算机
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1.2 人类智能和人工智能
1.2.3 人工智能的研究目标
近期目标
建造智能计算机代替人类的部分智 力劳动
远期目标
用自动机模仿人类的思维过程和智 能行为
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1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）主流派别
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1.4 研究及应用
1.4.15 计算智能与进化计算
计算智能
包括神经计算、模糊计算、进化计算等
进化计算的理论基础是生物进化论
1.4.16 数据挖掘与知识发现
知识获取 数据库知识挖掘 数据库中知识发现的四个特征P22
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1.4 研究及应用
1.4.17 人工生命
人工智能
Artificial Intelligence
教材： 蔡自兴，徐光祐. 《人工智能及其应用—研究生用书》 第三版，清华大学出版社
第一章 绪论
1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能的各种认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 1.5 课程概要
10.07.2020
10.07.2020
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