人工智能导论全套课件 (一)
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人工智能课件绪论(PPT 62张)
14
AI的萌芽（续7）
Shannon (香农)
美国数学家 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。 信息论和心理学的结合构成了当代AI研究的一 个重要潮流——宏观人工智能研究 ……
15
1.3 AI的创立和发展
19
1. 早期的热情，巨大的期望 (1952～1969)
自然语言的机器翻译。1953年，美国乔治大学， 1954年IBM公司在701计算机上做俄译英的公开表 演。此时，前苏联、中国也开展机器翻译的研究。 利用计算机证明数学定理。1956年，Newell和 Simon，用程序Logic Theorist证明《数学原理》第 二章中的38条定理，1963年证明全部52条定理。
AI理论应建立在严密的数学基础上 严格的定理、确凿的实验证据，不靠直觉 与现实应用相关，而不是与玩具样例相关 机器学习不应与信息论分离 不确定性推理不应与随机模型分离 搜索不应和经典的优化及控制分离 自动推理不应和形式化方法分离 在方法论上，AI已成为坚实的科学方法 利用Internet和共享测试数据库及代码，AI系统的重复实 验成为可能
21
AI牛人Newell, Simon等早期所吹的“牛皮”
不出10年，计算机将成为世界象棋冠军。 不出10年，计算机将发现和证明重要的数学定理。 不出10年，计算机将能谱写具有优秀作曲家水平 的乐曲。 不出10年，大多数心理学理论将在计算机上形成。 有人甚至断言，20世纪80年代将全面实现AI， 2000年机器智能超过人。
1.3.1 AI的诞生
AI的萌芽（续7）
Shannon (香农)
美国数学家 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。 信息论和心理学的结合构成了当代AI研究的一 个重要潮流——宏观人工智能研究 ……
15
1.3 AI的创立和发展
19
1. 早期的热情，巨大的期望 (1952～1969)
自然语言的机器翻译。1953年，美国乔治大学， 1954年IBM公司在701计算机上做俄译英的公开表 演。此时，前苏联、中国也开展机器翻译的研究。 利用计算机证明数学定理。1956年，Newell和 Simon，用程序Logic Theorist证明《数学原理》第 二章中的38条定理，1963年证明全部52条定理。
AI理论应建立在严密的数学基础上 严格的定理、确凿的实验证据，不靠直觉 与现实应用相关，而不是与玩具样例相关 机器学习不应与信息论分离 不确定性推理不应与随机模型分离 搜索不应和经典的优化及控制分离 自动推理不应和形式化方法分离 在方法论上，AI已成为坚实的科学方法 利用Internet和共享测试数据库及代码，AI系统的重复实 验成为可能
21
AI牛人Newell, Simon等早期所吹的“牛皮”
不出10年，计算机将成为世界象棋冠军。 不出10年，计算机将发现和证明重要的数学定理。 不出10年，计算机将能谱写具有优秀作曲家水平 的乐曲。 不出10年，大多数心理学理论将在计算机上形成。 有人甚至断言，20世纪80年代将全面实现AI， 2000年机器智能超过人。
1.3.1 AI的诞生
人工智能导论第1章人工智能概述
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近年人工智能主要事件
2011年 2013年 2014年
• IBM Waston参加智力游戏《危险边缘》，击败最高奖 金得主Brad Rutter和连胜纪录保持者Ken Jennings；
• 苹果发布语音个人助手Siri
• 深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展
微软亚洲研究院发布人工智能小冰聊天机器人和语音助手 Cortana 发布Deep Speech语音识别系统
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人工智能的未来与展望
人工智能的发展的终极目标是类人脑思考。目前的人工智能 已经具备学习和储存记忆的能力，人工智能最难突破的是人脑的 创造能力。而创造力的产生需要以神经元和突触递质传递为基础 的一种化学环境。目前的人工智能是以芯片和算法框架为基础。 若在未来能再模拟出类似于大脑突触传递的化学环境，计算机与 化学结合后的人工智能，将很可能带来另一番难以想象的未来世 界。
人工智能概述
第一部分 人工智能概述
第二部分 人工智能的社会
价值
第三部分 人工智能的应用
领域
第四部分 人工智能的未来
与展望
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人工智能概述
案例引入
人工智能时代即将来 临，你准备好了吗？
阿尔法鹰眼，情绪识别的 人工智能，让谎言无处可藏
阿里鹿班让设计更美好！
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厦门无人驾驶巴士 在软件园上路！
• 苹果在WWDC上发统，无人驾
驶平台Apollo1.0自动驾驶平台
• 华为发布全球第一款AI移动芯片麒麟970 • iPhone X配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth)，脸
部识别点达到3W个，具备人脸识别、解锁和支付等功 能
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。
人工智能导论分析课件
通过NLP技术对文本进行情感倾向性分析，判断文本所表达的情感是积极还是消极，应用于舆情监控、产品评价等领域。
智能客服
利用NLP技术实现智能问答、自动回复等功能，提高客户服务的质量和效率。
04
计算机视觉
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的科学。它通过图像处理、图像识别、图像理解等技术，使计算机具备了像人一样观察、理解和分析图像的能力。
特征提取是从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，这些特征可以用于后续的识别和分类。
特征提取
分类器设计是指根据提取出的特征，设计出能够自动识别和分类的算法。常见的分类器有支持向量机、神经网络等。
分类器设计
三维重建是指通过多幅图像或视频，重建出三维场景或物体的几何形状和纹理信息。
三维重建
深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在计算机视觉领域取得了很大的成功。深度学习通过构建深度神经网络，自动学习图像中的特征表示，提高了分类和识别的准确率。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示、推理等技术在企业、医疗等领域得到广泛应用。
智能制造
智慧医疗
智慧金融
智慧教育
01
02
03
04
实现自动化生产线、智能物流等，提高生产效率和产品质量。
辅助医生诊断疾病、预测病情发展，提高医疗服务的准确性和效率。
实现智能投顾、风险评估、反欺诈等，提升金融服务的智能化水平。
总结词
深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型进行学习和预测。深度学习的基本原理是通过构建多层次的神经网络结构，将输入数据逐步抽象和转化，最终实现复杂的数据分类和识别任务。
详细描述
深度学习基于神经网络模型，通过模拟人脑神经元的连接方式进行信息处理。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并输出处理结果。深度学习的关键在于构建多层神经网络结构，每一层神经元将前一层的输出作为输入，并输出到下一层。通过逐层传递和转化，深度学习能够自动提取数据的特征并进行分类或识别。训练过程中，通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，以最小化预测误差。
智能客服
利用NLP技术实现智能问答、自动回复等功能，提高客户服务的质量和效率。
04
计算机视觉
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的科学。它通过图像处理、图像识别、图像理解等技术，使计算机具备了像人一样观察、理解和分析图像的能力。
特征提取是从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，这些特征可以用于后续的识别和分类。
特征提取
分类器设计是指根据提取出的特征，设计出能够自动识别和分类的算法。常见的分类器有支持向量机、神经网络等。
分类器设计
三维重建是指通过多幅图像或视频，重建出三维场景或物体的几何形状和纹理信息。
三维重建
深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在计算机视觉领域取得了很大的成功。深度学习通过构建深度神经网络，自动学习图像中的特征表示，提高了分类和识别的准确率。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示、推理等技术在企业、医疗等领域得到广泛应用。
智能制造
智慧医疗
智慧金融
智慧教育
01
02
03
04
实现自动化生产线、智能物流等，提高生产效率和产品质量。
辅助医生诊断疾病、预测病情发展，提高医疗服务的准确性和效率。
实现智能投顾、风险评估、反欺诈等，提升金融服务的智能化水平。
总结词
深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型进行学习和预测。深度学习的基本原理是通过构建多层次的神经网络结构，将输入数据逐步抽象和转化，最终实现复杂的数据分类和识别任务。
详细描述
深度学习基于神经网络模型，通过模拟人脑神经元的连接方式进行信息处理。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并输出处理结果。深度学习的关键在于构建多层神经网络结构，每一层神经元将前一层的输出作为输入，并输出到下一层。通过逐层传递和转化，深度学习能够自动提取数据的特征并进行分类或识别。训练过程中，通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，以最小化预测误差。
《人工智能》课件
人工智能伦理与法规
数据隐私与安全
数据隐私
确保个人数据在收集、存储和使 用过程中的保密性和安全性，防 止数据泄露和滥用。
数据安全
采取措施保护数据免受未经授权 的访问、修改或破坏，确保数据 的完整性和可用性。
人工智能的就业影响
就业机会
人工智能的发展将创造新的就业机会 ，包括人工智能专业人才、技术研发 人员等。
。
人工智能对人类社会的影响
提高生产效率
人工智能技术能够提高 生产效率，降低成本，
促进经济发展。
改善生活质量
人工智能在医疗、教育 、交通等领域的应用能 够改善人们的生活质量
。
改变就业结构
人工智能的发展将改变 就业结构，需要人们不 断更新技能以适应变化
。
推动创新发展
人工智能技术能够激发 创新，推动科技发展， 改变人类社会的面貌。
跨界融合
促进人工智能与其他产业 的融合发展，推动经济转 型升级。
可持续发展
引导人工智能技术在环境 保护、能源利用等领域的 运用，推动可持续发展。
THANKS
感谢观看
《人工智能》ppt课件
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 人工智能伦理与法规 • 人工智能未来展望 • 人工智能的实际应用案例 • 总结与思考
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是研究、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。
人工智能的学科性质
深度学习在计算机视觉中取得了 重大突破，如YOLO、SSD和 Faster R-CNN等目标检测算法 。
语音识别
语音识别是使计算机能够理解和识别 人类语音的能力。
数据隐私与安全
数据隐私
确保个人数据在收集、存储和使 用过程中的保密性和安全性，防 止数据泄露和滥用。
数据安全
采取措施保护数据免受未经授权 的访问、修改或破坏，确保数据 的完整性和可用性。
人工智能的就业影响
就业机会
人工智能的发展将创造新的就业机会 ，包括人工智能专业人才、技术研发 人员等。
。
人工智能对人类社会的影响
提高生产效率
人工智能技术能够提高 生产效率，降低成本，
促进经济发展。
改善生活质量
人工智能在医疗、教育 、交通等领域的应用能 够改善人们的生活质量
。
改变就业结构
人工智能的发展将改变 就业结构，需要人们不 断更新技能以适应变化
。
推动创新发展
人工智能技术能够激发 创新，推动科技发展， 改变人类社会的面貌。
跨界融合
促进人工智能与其他产业 的融合发展，推动经济转 型升级。
可持续发展
引导人工智能技术在环境 保护、能源利用等领域的 运用，推动可持续发展。
THANKS
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《人工智能》ppt课件
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 人工智能伦理与法规 • 人工智能未来展望 • 人工智能的实际应用案例 • 总结与思考
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是研究、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。
人工智能的学科性质
深度学习在计算机视觉中取得了 重大突破，如YOLO、SSD和 Faster R-CNN等目标检测算法 。
语音识别
语音识别是使计算机能够理解和识别 人类语音的能力。
探索智能世界：人工智能导论ppt
谢谢大家
Hale Waihona Puke 机器学习基础机器学习是人工智能的重要分支，它可以让计算机从数据中自动学习出规 律和模式，并用于预测未知的数据。其实现方法包括监督式学习、无监督 式学习和强化学习。在实际应用时，我们需要根据具体情况选择合适的方 法，并进行数据清洗、特征选取、模型训练和评估等流程。通过这些步骤 ，我们可以得到一个可行的模型，从而实现自动化预测或分类任务。
未来趋势预测
随着人工智能技术的不断发展，未来趋势预测将主要集中在以下几个方面 ： 1.人工智能与IoT的融合将加速推进，网络安全成为重要问题。 2.机器学习与深度学习技术将进一步完善，大数据与算法优化将成为关键 。 3.自然语言处理和计算机视觉技术的应用范围将扩大，并可能引起社会变 革。 4.人工智能伦理问题将更多地受到关注和探讨，监管机制逐渐完善。
人工智能的伦理问题
人工智能的伦理问题是一个备受关注的话题。在开发和应用人工智能技术 时，需要严格遵守法律法规和道德标准，以确保不会对人类社会造成负面 影响。其中涉及到数据保护、隐私权、透明度等方面的问题。在解决这些 问题时，需要建立可靠的监管机制和有效的合规措施。 针对这些问题，可以采取一系列措施来保障人工智能技术的合规性和伦理 性。 首先，需要对数据进行安全管理并遵守隐私政策。 其次，在算法开发过程中应该充分考虑用户体验和意愿，并进行透明公开 。
计算机视觉技术
计算机视觉技术是指利用计算机和数字图像处理技术对现实中的图像、视 频等视觉信号进行分析、识别和处理的能力。其主要包括图像处理、模式 识别、目标检测等技术。其中，最常见的应用包括人脸识别、车牌识别和 安防监控。 实现计算机视觉技术主要分为两个阶段。 第一阶段是特征提取，即将原始图像或视频中的信息进行抽象化，提取出 特征信息，以便后续的处理。 第二阶段是分类和识别，即将特征与已知信息进行匹配，达到分类和识别 的目的。
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人工智能导论全套课件 (一)
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指利用计算机技术和数
学模型来探索和实现智能化的过程。
人工智能导论全套课件总共包括
以下几个部分：人工智能概述、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能系统应用等。
下面我们逐一分析这些部分的内容。
一、人工智能概述部分介绍了人工智能的基本概念、历史发展和应用。
其中，基本概念包括人工智能的定义、主要技术和应用领域。
历史发
展包括人工智能的几个发展阶段，如符号主义、连接主义、进化计算等。
应用领域主要分为教育、医疗、金融、制造、交通等领域。
此部
分内容为课程开展的基础，必须理解和掌握，为后续几个部分打下基础。
二、机器学习部分介绍了机器学习的基本概念、应用领域和算法。
其中，基本概念包括监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习等，应用领域则包括图像识别、语音识别、预测等。
此部分算法包括线性
回归、分类树、支持向量机、神经网络等。
学生应该掌握不同机器学
习算法的特点和适用范围。
三、深度学习部分介绍了深度学习的主要模型和算法。
其中，深度学
习模型主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短
期记忆网络（LSTM）等。
算法包括反向传播、梯度下降等。
此部分主
要重点是让学生掌握深度学习模型的原理和应用方法。
四、自然语言处理部分介绍了自然语言处理的基本概念、主要任务和
算法。
其中，基本概念包括语言模型、分词、词性标注、句法分析、
语义分析等。
主要任务包括文本分类、情感分析、文本生成等。
算法
包括朴素贝叶斯、条件随机场、语言模型等。
此部分主要是让学生掌
握自然语言处理的基本知识和算法。
五、计算机视觉部分介绍了计算机视觉的基本概念、主要任务和算法。
其中，基本概念包括图像特征提取、目标检测、目标跟踪等。
主要任
务包括人脸识别、场景分析等。
算法包括Haar特征、HOG特征等。
此
部分主要是让学生掌握计算机视觉的基本知识和算法。
六、智能系统应用部分介绍了智能系统的应用场景、系统架构和未来
发展。
其中，应用场景包括了智慧城市、智能家居、智能医疗、无人
驾驶等。
系统架构包括了传感器、数据处理中心、智能终端等。
未来
发展包括了人工智能的瓶颈和面临的挑战。
此部分主要是为学生提供
对于实际应用场景的认知和思考。
综上所述，人工智能导论全套课件的内容涵盖了人工智能的基本概念、发展历史、应用领域、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机
视觉、智能系统应用等方面的知识点。
The whole set of courseware is very helpful for Students who want to learn about AI from scratch.。