人工智能导论课件
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2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能导论课件第6章第4-5节
• 机械装置往往会有数百个零件，非常复杂。这将需要专业的领域知识来诊断和 维修机械。决策表（DT）是一种紧凑、快速、准确的求解问题的方法（见第7 章中的CarBuyer示例）。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• VIBEX专家系统结合了决策表分析（DTA）和DT，决策表分析是通过已知案 例来构建的，而DT是为了做出分类，使用归纳式知识获取过程来构建。 VIBEX DT与机器学习技术相结合，比起ⅤIBEX（VIBration Expert）TBL方 法在处理振动原因和发生概率较高的案例时，其诊断更有效率。人类专家合作 构建DTA，这最终得到了由系统知识库组成的规则集。然后，人们使用贝叶斯 算法计算出规则的确定性因子。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• 专家系统的重要作用之一是用于故障诊断。在昂贵、高速、关键机械运转的情 况下，故障的早期准确检测非常重要。在机械运转的情况下，异常情况的常见 指标是旋转机械的振动。检测到故障后，维护工程师能够识别症状信息，解释 各种错误信息和指示，并提出正确的诊断。换句话说，识别可能导致故障的组 件以及组件失败的原因。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
• （1）规划——在这个阶段，根据所有可能的原子构型的集合中和质谱推导出 的约束一致的原子构型集合，还原出答案。应用约束，选择必须出现在最终结 构中的分子片段，剔除不能出现的分子片段。
• （2）生成——使用名为CONGEN的程序来生成可能的结构。“它的基础是组 合算法（具有数学证明的完整性以及非冗余生成性）。组合算法可以产生所有 在拓扑上合法的候选结构。通过使用‘规划’过程提供的约束进行裁剪，引导 生成合理的集合（即满足约束条件的集合），而不是巨大的合法集合。”
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• VIBEX专家系统结合了决策表分析（DTA）和DT，决策表分析是通过已知案 例来构建的，而DT是为了做出分类，使用归纳式知识获取过程来构建。 VIBEX DT与机器学习技术相结合，比起ⅤIBEX（VIBration Expert）TBL方 法在处理振动原因和发生概率较高的案例时，其诊断更有效率。人类专家合作 构建DTA，这最终得到了由系统知识库组成的规则集。然后，人们使用贝叶斯 算法计算出规则的确定性因子。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• 专家系统的重要作用之一是用于故障诊断。在昂贵、高速、关键机械运转的情 况下，故障的早期准确检测非常重要。在机械运转的情况下，异常情况的常见 指标是旋转机械的振动。检测到故障后，维护工程师能够识别症状信息，解释 各种错误信息和指示，并提出正确的诊断。换句话说，识别可能导致故障的组 件以及组件失败的原因。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
• （1）规划——在这个阶段，根据所有可能的原子构型的集合中和质谱推导出 的约束一致的原子构型集合，还原出答案。应用约束，选择必须出现在最终结 构中的分子片段，剔除不能出现的分子片段。
• （2）生成——使用名为CONGEN的程序来生成可能的结构。“它的基础是组 合算法（具有数学证明的完整性以及非冗余生成性）。组合算法可以产生所有 在拓扑上合法的候选结构。通过使用‘规划’过程提供的约束进行裁剪，引导 生成合理的集合（即满足约束条件的集合），而不是巨大的合法集合。”
人工智能导论课件第5章
5.1.2 知识表示方法
• “知识表示”是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和 理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础。下面我们从内涵和外延方法方 面进行思考，从而了解表示方法的选择、产生式系统、面向对象等概念。
• 知识的表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机 可以接受的用于描述知识的数据结构，是能够完成对专家的知识进行计算机处 理的一系列技术手段。从某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的 综合： 表示 = 数据结构 + 处理机制
• 其缺点是不能直接执行，需要其他程序解释它的含义，因此执行速度较慢。
5.1.2 知识表示方法
• 2. 过程式表示法 • 将知识用使用它的过程来表示，即过程式表示描述规则和控制结构知识，给出
一些客观规律，告诉怎么做，一般可用一段计算机程序来描述。 • 例如，矩阵求逆程序，其中表示了矩阵的逆和求解方法的知识。这种知识是隐
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
第5章 知识表示
【导读案例】“x0后”网络形象报告：成长为中坚一代
• 讨论：
1
什么是知识表示
2
图形草图与图问题
3
搜索树（决策树）
4
产生式系统、面向对象
5
框架法、语义网络
5.1 什么是知识表示
• 在信息时代，有许多可以处理和存储大量信息的计算机系统。信息 （information）包括数据（data）和事实（fact）。数据、事实、信息和知识 （knowledge）之间存在着层次关系。最简单的信息片是数据，从数据中，我 们可以建立事实，进而获得信息。人们将知识定义为“处理信息以实现智能决 策”，这个时代的挑战是将信息转换成知识，使之可以用于智能决策。
Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件
认为智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而 表现出来，因此用符号主义和联接主义来进行模拟。智能显得 有些不和事实相吻合。
第三节 人工智能的研究目标
AI的研究目标分近期目标和远期目标：
近期目标：研究如何使计算机去做那些过去只有靠
人的智力才能完成的工作。
远期目标：研究如何利用自动机去模拟人的某些思
可用模型 进行评价
2.智能的要素：
最重要的要素包括：适应环境、适应偶然性事件、能分 辩模糊的或矛盾的信息，在孤立的情况中找出相似性，产生新 概念和新思想。
3.智能的分类：
自然智能 有规律的智能行为：计算机能解决
人工智能 无规律的智能行为：如洞察力、创造力。 关于这些问题：计算机还不能解决。
三、如何判定智能？
第五节 AI的发展简史
第一阶段：孕育期（1956年以前） 第 二 阶 段 ： AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 ： AI 发 展 和 实 用 阶 段 （ 专 家 系 统 ） 1971— 1980 第四阶段：知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段：智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今，
英国自然杂志主编坎贝尔博士说：目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势，比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理，需要利用信息技术模拟实现这种机理。 （参考文献：李凡长、佘玉梅：Agent的遗传算法研究，《计 算机科学》）
3.行为主义（Actionism）：
又 称 进 化 主 义 （ Evolutionism ） 或 控 制 论 学 派 （Cyberneticisism）。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟，代表人物：布鲁克斯等。
第三节 人工智能的研究目标
AI的研究目标分近期目标和远期目标：
近期目标：研究如何使计算机去做那些过去只有靠
人的智力才能完成的工作。
远期目标：研究如何利用自动机去模拟人的某些思
可用模型 进行评价
2.智能的要素：
最重要的要素包括：适应环境、适应偶然性事件、能分 辩模糊的或矛盾的信息，在孤立的情况中找出相似性，产生新 概念和新思想。
3.智能的分类：
自然智能 有规律的智能行为：计算机能解决
人工智能 无规律的智能行为：如洞察力、创造力。 关于这些问题：计算机还不能解决。
三、如何判定智能？
第五节 AI的发展简史
第一阶段：孕育期（1956年以前） 第 二 阶 段 ： AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 ： AI 发 展 和 实 用 阶 段 （ 专 家 系 统 ） 1971— 1980 第四阶段：知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段：智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今，
英国自然杂志主编坎贝尔博士说：目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势，比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理，需要利用信息技术模拟实现这种机理。 （参考文献：李凡长、佘玉梅：Agent的遗传算法研究，《计 算机科学》）
3.行为主义（Actionism）：
又 称 进 化 主 义 （ Evolutionism ） 或 控 制 论 学 派 （Cyberneticisism）。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟，代表人物：布鲁克斯等。
(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。
• 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。
人工智能导论第9章 智能体与多智能体系统-PPT课件
8
9.1 智能体的概念与结构
9.1.4 反应式Agent
反应式Agent是一种具备对当时处境的实时反应能
力的Agent。
Agent
环境
传感器
9
9.1 智能体的概念与结构
9.1.5 慎思式Agent
慎思式Agent是一种基于知识的系统，包括环境描
述和丰富的智能行为的逻辑推理能力。
统可以协作求解单一专家系统难以解决的问题。
15
9.2 多智能体系统的概念与结构
13
第9章 智能体与多智能体系统
9.1 智能体的概念与结构
9.2多智能体系统的概念与结构
9.3 多智能体系统的通信
9.4 多智能体系统的协调
9.5 多智能体系统的协作
9.6 多智能体系统的协商
14
9.2 多智能体系统的概念与结构
9.2.1 多智能体系统的特点
MAS中每个智能体具有独立性和自主性。
紧急和 简单情 况
通信
动作
决策生成
建模
一般 情况
请求/应答信息
执行器
反射
感知器
环境
其他Agent
11
9.1 智能体的概念与结构
9.1.7 Agent的应用
（1）电信。利用Agent的特性解决复杂系统和网络管理方面的 任务，包括负载均衡、故障预测、问题分析和信息综合等。
（2）兴趣匹配。Agent更多应用于商业网站向用户提供建议。
（3）用户助理。用Agent协助用户更好地完成特定的任务。 （4）组织结构。由多个Agent构造一个类似于人类组织的系统， 不同的Agent代表着系统内的不同角色，通过这些Agent之间的 通信和协作来完成具体的任务。目前主要应用于电子商务。
9.1 智能体的概念与结构
9.1.4 反应式Agent
反应式Agent是一种具备对当时处境的实时反应能
力的Agent。
Agent
环境
传感器
9
9.1 智能体的概念与结构
9.1.5 慎思式Agent
慎思式Agent是一种基于知识的系统，包括环境描
述和丰富的智能行为的逻辑推理能力。
统可以协作求解单一专家系统难以解决的问题。
15
9.2 多智能体系统的概念与结构
13
第9章 智能体与多智能体系统
9.1 智能体的概念与结构
9.2多智能体系统的概念与结构
9.3 多智能体系统的通信
9.4 多智能体系统的协调
9.5 多智能体系统的协作
9.6 多智能体系统的协商
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9.2 多智能体系统的概念与结构
9.2.1 多智能体系统的特点
MAS中每个智能体具有独立性和自主性。
紧急和 简单情 况
通信
动作
决策生成
建模
一般 情况
请求/应答信息
执行器
反射
感知器
环境
其他Agent
11
9.1 智能体的概念与结构
9.1.7 Agent的应用
（1）电信。利用Agent的特性解决复杂系统和网络管理方面的 任务，包括负载均衡、故障预测、问题分析和信息综合等。
（2）兴趣匹配。Agent更多应用于商业网站向用户提供建议。
（3）用户助理。用Agent协助用户更好地完成特定的任务。 （4）组织结构。由多个Agent构造一个类似于人类组织的系统， 不同的Agent代表着系统内的不同角色，通过这些Agent之间的 通信和协作来完成具体的任务。目前主要应用于电子商务。
人工智能导论 第4章 不确定性推理方法(导论) 1-41
（1）分别对每一条知识求出CF（H）：
CF1(H ) =CF(H , E1)× max{0,CF(E1)} CF2(H ) =CF (H , E2 )× max{0,CF (E2 )}
19
4.2 可信度方法
5. 结论不确定性的合成算法
（2）求出E1与E2对H的综合影响所形成的可信度 CF1,2(H )：
教材：
王万良《人工智能导论》（第4版） 高等教育出版社，2017. 7
第4章 不确定性推理方法
现实世界中由于客观上存在的随机性、模糊性，反 映到知识以及由观察所得到的证据上来，就分别 形 成了不确定性的知识及不确定性的证据。因而 还必 须对不确定性知识的表示及推理进行研究。 这就是 本章将要讨论的不确定性推理。
3
第4章 不确定性推理方法
✓4.1 不确定性推理中的基本问题
4.2 可信度方法 4.3 证据理论 4.4 模糊推理方法
4
4.1 不确定性推理中的基本问题
推理：从已知事实（证据）出发，通过运用相 关 知识逐步推出结论或者证明某个假设成立或 不成 立的思维过程。
不确定性推理：从不确定性的初始证据出发， 通 过运用不确定性的知识，最终推出具有一定 程度 的不确定性但却是合理或者近乎合理的结 论的思 维过程。
r1 : CF1(H ) 0.8 max{0,CF(E1 )}
0.8 max{0,0.35} 0.28
23
4.2 可信度方法
解： 第一步：对每一条规则求出CF（H）。
r2 : CF2 (H ) 0.6 max{0,CF(E2 )}
0.6 max{0,0.8} 0.48
r3 : CF3(H ) 0.5 max{0,CF(E3 )}
4. 不确定性的传递算法
CF1(H ) =CF(H , E1)× max{0,CF(E1)} CF2(H ) =CF (H , E2 )× max{0,CF (E2 )}
19
4.2 可信度方法
5. 结论不确定性的合成算法
（2）求出E1与E2对H的综合影响所形成的可信度 CF1,2(H )：
教材：
王万良《人工智能导论》（第4版） 高等教育出版社，2017. 7
第4章 不确定性推理方法
现实世界中由于客观上存在的随机性、模糊性，反 映到知识以及由观察所得到的证据上来，就分别 形 成了不确定性的知识及不确定性的证据。因而 还必 须对不确定性知识的表示及推理进行研究。 这就是 本章将要讨论的不确定性推理。
3
第4章 不确定性推理方法
✓4.1 不确定性推理中的基本问题
4.2 可信度方法 4.3 证据理论 4.4 模糊推理方法
4
4.1 不确定性推理中的基本问题
推理：从已知事实（证据）出发，通过运用相 关 知识逐步推出结论或者证明某个假设成立或 不成 立的思维过程。
不确定性推理：从不确定性的初始证据出发， 通 过运用不确定性的知识，最终推出具有一定 程度 的不确定性但却是合理或者近乎合理的结 论的思 维过程。
r1 : CF1(H ) 0.8 max{0,CF(E1 )}
0.8 max{0,0.35} 0.28
23
4.2 可信度方法
解： 第一步：对每一条规则求出CF（H）。
r2 : CF2 (H ) 0.6 max{0,CF(E2 )}
0.6 max{0,0.8} 0.48
r3 : CF3(H ) 0.5 max{0,CF(E3 )}
4. 不确定性的传递算法
人工智能导论全书课件完整版ppt全套教学教程最全电子教案教学设计最新
人工智能是研究使计算机模拟人类的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人工智能的特点
人工智能经历了六十多年的发展，现在已进入AI 2.0阶段
人工智能的分类
斯图尔特·罗素
斯图尔特·罗素（Stuart Russell），世界经济论坛（WEF）人工智能委员会副主席、加州大学伯克利分校人工智能中心创始人。
斯蒂芬·威廉·霍金
斯蒂芬·威廉·霍金（Stephen William Hawking），著名物理学家，被誉为继爱因斯坦之后最杰出的理论物理学家。他曾经指出：强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。
自1956年诞生以来，人工智能研究已经取得了许多令人兴奋的成果，并在多个领域得到了广泛的应用，极大地改变了人们的社会生活。本节将对人工智能的概念作简单的介绍。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
2017年8月3日，腾讯公司正式发布了人工智能医学影像产品——腾讯觅影。同时，还宣布成立人工智能医学影像联合实验室。
2017年10月11日，阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。达摩院的成立，代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的研发行列。
从细分的研究领域来看，最受国际人工智能人才青睐的领域为机器学习、数据挖掘和模式识别，中国人工智能人才则倾向于投入遗传算法、神经网络和故障诊断方面。
1950年，一位名叫马文·明斯基（Marvin Lee Minsky，后被称为“人工智能之父”）的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙（Dean Edmunds）一起，建造了世界上第一台神经网络计算机，被看作是人工智能的一个起点。