人工智能PPT课件
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第六章 人工智能及其应用 课件(共16张PPT).ppt
什么是人工智能？
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
4、智能交通 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， 它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，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支， 是研究计算机模拟人的某些感知能力、 思维过程和智能行为的学科。人工智能 是引领未来的战略性技术，将深刻改变 人类生产生活方式。人们要保持对人工 智能的控制能力，防范人工智能失控的 风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？ 人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜 世界围棋冠军李世石
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做 机器人 自动驾驶
语音识别 听
机器学习 学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过 自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
揭阳市揭东区第二中学 许家乐 原创课件
4、智能交通 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， 它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，建立安全、高效、便捷和低碳的 交通运输管理系统。
人工智能ppt课件下载
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。
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。
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。
人工智能的发展ppt课件
汇报人：XXX
人工智能的起源
人工智能的概念最早由英国数学家Alan Turing于1950年提出，他设计了一种名 为“图灵测试”的方法，用来测试机器是否Biblioteka 有智能。人工智能的早期发展
在20世纪50年代到60年代，人工智能经 历了初步的发展，但当时的技术限制和 资金困难限制了它的进一步发展。直到 近年来，随着计算机技术的飞速发展和 大数据的出现，人工智能技术才开始逐 步得到广泛的应用和推广。
效果有着至关重要的影响。
数据预处理
在人工智能应用中，数据预处理 是关键的一步，包括数据清洗、 标注、整合等，为模型的训练和
优化提供基础。
数据安全
随着人工智能的广泛应用，数据 安全问题也日益突出，保障数据 的安全和隐私是人工智能发展中
必须重视的问题。
人工智能硬件技术 01
人工智能硬件技术的进步包括GPU、 FPGA和ASIC等在计算能力和能效方面的 显著提升。
随着新算法的研发、硬件技术的提升 和大数据的应用，人工智能的技术瓶 颈有望得到突破。
01
全球合作
人工智能的发展需要全球合作，共同应 对挑战和推动创新。
02
竞争格局
随着人工智能技术的普及，各国之间的 竞争格局将发生深刻变化，争夺人才、 数据和市场份额。
汇报人：XXX
自然语言处理技术的突破
自然语言处理技术
自然语言处理技术是人工智能领域的重要分支，旨 在让计算机理解和生成人类语言。
技术突破
近年来，自然语言处理技术在深度学习等新技术的 推动下，取得了重大突破。
医疗行业
人工智能技术被应用于医学影 像诊断，提高了诊断的准确性
和效率。
金融行业
人工智能技术被应用于风险评 估和客户服务，提供了更加个
人工智能的起源
人工智能的概念最早由英国数学家Alan Turing于1950年提出，他设计了一种名 为“图灵测试”的方法，用来测试机器是否Biblioteka 有智能。人工智能的早期发展
在20世纪50年代到60年代，人工智能经 历了初步的发展，但当时的技术限制和 资金困难限制了它的进一步发展。直到 近年来，随着计算机技术的飞速发展和 大数据的出现，人工智能技术才开始逐 步得到广泛的应用和推广。
效果有着至关重要的影响。
数据预处理
在人工智能应用中，数据预处理 是关键的一步，包括数据清洗、 标注、整合等，为模型的训练和
优化提供基础。
数据安全
随着人工智能的广泛应用，数据 安全问题也日益突出，保障数据 的安全和隐私是人工智能发展中
必须重视的问题。
人工智能硬件技术 01
人工智能硬件技术的进步包括GPU、 FPGA和ASIC等在计算能力和能效方面的 显著提升。
随着新算法的研发、硬件技术的提升 和大数据的应用，人工智能的技术瓶 颈有望得到突破。
01
全球合作
人工智能的发展需要全球合作，共同应 对挑战和推动创新。
02
竞争格局
随着人工智能技术的普及，各国之间的 竞争格局将发生深刻变化，争夺人才、 数据和市场份额。
汇报人：XXX
自然语言处理技术的突破
自然语言处理技术
自然语言处理技术是人工智能领域的重要分支，旨 在让计算机理解和生成人类语言。
技术突破
近年来，自然语言处理技术在深度学习等新技术的 推动下，取得了重大突破。
医疗行业
人工智能技术被应用于医学影 像诊断，提高了诊断的准确性
和效率。
金融行业
人工智能技术被应用于风险评 估和客户服务，提供了更加个
2024版人工智能教学PPT课件
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。
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。
人工智能的发展ppt课件
02
互补优势
人工智能擅长处理海量数据和复杂计算， 而人类则具备创造性思维和情感智能， 二者相辅相成。
01
就业增加
人工智能的发展将创造更多的就业机会， 包括相关产业的发展、需要人工智能技术 的人才需求等。
02
生产效率提升
人工智能技术的应用能够提升生产效率， 减少人力成本，进一步促进经济的发展。
03
生活品质提升
人工智能的未来展望
人工智能技术的 发展前景
研究趋势
深度学习、机器学习和强化学习是人工智能研究的热点， 将会进一步推动技术的进步。
应用领域
人工智能技术将拓展到更多领域，如自动驾驶、医疗诊 断、智能家居等，改善人类生活。
人工智能与人类的共生关系
01
共生关系
在未来，人工智能和人类共同生存、 协作和发展，彼此互为支持。
1950年代
人工智能的定义
人工智能发展的里程碑
计算机时代 01
从1950年代的图灵测试开始，人工智能逐 步进入计算机时代，开始有系统地研究和 开发。
机器学习时代 02
从1980年代开始，人工智能进入机器学习 时代，通过大量数据训练模型，实现更高 效的学习和预测。
人工智能的技术进步
深度学习
深度学习技术使机器能够自动 识别和提取特征，提高了人工 智能的感知能力。
机器翻译技术
机器翻译技术取得了 重大突破，已经能够 实现高质量的自动翻 译，为跨语言交流提 供了极大便利。
人工智能的应用领域
人工智能在家庭助手方面的应用
智能语音助手如Amazon的Echo和Google Home，可以用来控制智能 家居设备、查询信息、设置提醒等。
人工智能在医疗保健方面的应用
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
《人工智能课件PPT——基础入门》
人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）是模拟和延伸人类智能的一门学 科，旨在使机器能够模拟人类的思维和行为，实现自主学习和智能决策。
人工智能的历史与发展
1
20世纪60-70年代
2
人工智能研究进入黄金时期，大量经典
算法诞生。
3
2 1 世纪以来
4
深度学习与大数据催生了人工智能的新 时代。
2 神经网络
借鉴人脑神经元网络结构实现模式识别。
4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ支持向量机
通过找到最优超平面进行分类。
机器学习的基本概念
特征工程
监督学习
无监督学习
选择和提取适当的特征用于建模。 通过标注数据训练模型进行预测。 从无标注数据中发现模式和结构。
人工神经网络的基础知识
人工神经网络是一种模拟和再现生物神经网络的计算模型，通过多层神经元 相互连接来实现特征学习和模式匹配。
自然语言处理技术简述
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，旨在实现计算机对人类语言的理 解、生成和处理，包括机器翻译、情感分析等。
语音识别的原理与发展
语音识别是将音频信号转化为文字的过程，经过多年的发展，语音识别技术已经可以在多种应用场景中实现高 准确度。
人工智能的技术分类
机器学习 自然语言处理 计算机视觉 专家系统
通过数据训练模型实现智能决策和预测。 将自然语言转化为计算机可理解和处理的形式。 让计算机能够理解和分析图像或视频。 利用规则和知识库模拟专家的决策过程。
人工智能算法介绍
1 决策树
采用树状结构进行分类或预测。
3 遗传算法
模拟自然界进化过程寻找最优解。
1956年
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）是模拟和延伸人类智能的一门学 科，旨在使机器能够模拟人类的思维和行为，实现自主学习和智能决策。
人工智能的历史与发展
1
20世纪60-70年代
2
人工智能研究进入黄金时期，大量经典
算法诞生。
3
2 1 世纪以来
4
深度学习与大数据催生了人工智能的新 时代。
2 神经网络
借鉴人脑神经元网络结构实现模式识别。
4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ支持向量机
通过找到最优超平面进行分类。
机器学习的基本概念
特征工程
监督学习
无监督学习
选择和提取适当的特征用于建模。 通过标注数据训练模型进行预测。 从无标注数据中发现模式和结构。
人工神经网络的基础知识
人工神经网络是一种模拟和再现生物神经网络的计算模型，通过多层神经元 相互连接来实现特征学习和模式匹配。
自然语言处理技术简述
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，旨在实现计算机对人类语言的理 解、生成和处理，包括机器翻译、情感分析等。
语音识别的原理与发展
语音识别是将音频信号转化为文字的过程，经过多年的发展，语音识别技术已经可以在多种应用场景中实现高 准确度。
人工智能的技术分类
机器学习 自然语言处理 计算机视觉 专家系统
通过数据训练模型实现智能决策和预测。 将自然语言转化为计算机可理解和处理的形式。 让计算机能够理解和分析图像或视频。 利用规则和知识库模拟专家的决策过程。
人工智能算法介绍
1 决策树
采用树状结构进行分类或预测。
3 遗传算法
模拟自然界进化过程寻找最优解。
1956年