人工智能导论课件第12章第3节
人工智能(全套课件)
21世纪初至今，随着计算机技术的飞速发展和大数据 时代的到来，人工智能再次焕发出勃勃生机。
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技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语 言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习 、分析和处理，使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本 原理，及其在强化学习中 的应用。
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蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索 算法的原理、流程和实现 细节，包括选择、扩展、 模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索 算法的改进和优化方法， 如UCT算法、RAVE算法等 。
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遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
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知识图谱与推理技术
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知识表示和存储方式
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知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于 语义网等表示方法，用于描述现 实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式，实现 知识的持久化和高效访问。
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目标检测与跟踪技术
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目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
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三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。
人工智能_人工智能导论课件第1章绪论导论
机器学习（machine learning）：研究如何使计算机具有 类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。
1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。 5. 机器行为
机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、 “画”等能力。
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第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
1.4 人工智能的主要研究领域
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1.3 人工智能研究的基本内容
1. 知识表示
知识表示：将人类知识形式化或者模型化。 知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。
符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同 的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一 阶谓词逻辑、产生式等。
连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及顺序 连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义 的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网 络等。
我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代 数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。
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1.4 人工智能的主要研究领域
2. 博弈 下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。 1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。
1991年8月，IBM公司研制的Deep Thought 2计算机 系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）举行了 一场人机对抗赛，以1：1平局告终。
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1.4 人工智能的主要研究领域
8. 专家系统
专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种 问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。 1965 年费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统 —— 分析化 合物分子结构的DENDRAL，1968年完成并投入使用。 1971 年 MIT 开发成功求解一些数学问题的 MYCSYMA 专家系统。 拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。 1972 年斯坦福大学肖特里菲等人开始研制用于诊断和治疗感染 性疾病的专家系统MYCIN。 1976 年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统 PROSPECTOR ， 1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发现了一个钼矿。 1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、 抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。
Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件
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。
智能科学导论上课PPT课件
（神经系统的心理过程） … 19 第19页/共88页
自然智能系统，指：自然进化所造就的智能系统。
人，地球上智能程度最高的自然智能系统； 动物，智能程度较高的自然智能系统； 植物，智能系统较低的自然智能系页
----智能等级和智能空间
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如果还需要测试被测对象利用视频信号的感知能力和传递接受物体的行为能力， 即所谓的完全图灵测试，则计算机还应该具有如下能力：
⑤计算机视觉：可以感知物体。 ⑥机器人技术：可以操纵和移动物体。
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类人行为方法
Turing测试
测试主持人
能分辨出来的概 率小于50%吗？
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形象思维（直感思维）基于形象概念，根据感 性形象认识材料对客观现象进行处理的一种思 维方式。例如，图像、景物识别等。 ➢特点：依据直觉。
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顿悟思维（灵感思维）：是一种显意识和潜意 识相互作用的思维方式。例如，因灵感而顿时 开窍。 特点
不定期的突发性。 独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
所表现出的综合能力。
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----智能的现象 智能(自然智能)问题： 1、人是怎样思考问题的？
例如：树上还有几只鸟？（常识推理）
2、人是怎样横穿马路的？
（常识推理和逻辑问题的形象处理）
3、人是怎样识别景物的？
例如：小孩的妈妈是谁？（形象思维）
4、人是怎样实现感知、学习、思维等的？
（神经系统的心智活动）
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④ 行为能力（表达能力）
含义：是人们对感知到的外界信息作出动作 反应的能力。 信息来源：由感知直接获得的外界信息经过 思维加工后的信息。 实现过程：通过脊髓来控制由语言、表情、 体姿等来实现 。
《人工智能导论》全套教案
知识图谱如何表示呢？ 从 实 际 应 用 的 角 度 出 发 其 实 可 以 简 单 地 把 知 识 图 谱 理 解 成 多 关 系 图 （Multirelational Graph) ,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网 络。 (四） 知识归纳
知识图谱的表示： 从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图
2 、联系实际生活.谈一谈知识图谱在生活中还有哪些应用 六、授课过程 — 、二节 ( _ ) 案例引入
( 1 ) 疾 病 症 状 被 G o o g le 纳入••知识图谱”之中 (2) “度 秘 ” 是 另 一 种 形 式 的 百 度 搜 索 框
(3) IB M 想让机器人沃森和你一起开会
(二）知识归纳 知识： 知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果. 它包括事实、
发展阶段。
2 、 能够联系实际生活.简述人工智能的应 用价值。
2 、 了解人工智能的社会价值和应用领域、3 、 列举出所者到的人工智能应用实例。
人工智能的未来与展望。
三 、教学重点
1、 人工智能的定义和发展 2 、 人工智能的社会价值 四、 教学难点
1 、 “Al+ ”的行业瘦用 2 、 人工智能的未宋与展望 五、 课前任务设计
教学环境
多媒体教室
_ 、学习内容分析
教学方法 情境教学法、任务驱动法、 讲练结合法、小组讨论教学法
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识.智能活动过程其实就是一个获得并运用 知识的过程.要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI) . 则必须以人的知识为基础. 知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中 并被识别运用. 本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定 基础。
人工智能导论
人工智能导论人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机和其他相关技术，模拟或复制人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能的发展涉及计算机科学、心理学、哲学等多个学科领域。
本文将从AI的定义、发展历程、应用领域及挑战等方面展开讨论，并探讨AI在未来的发展前景。
一、AI的定义及发展历程人工智能的定义可以从不同视角进行解释。
从狭义上看，AI指的是计算机系统通过模拟人类智能行为的能力。
从广义上看，AI包括了解决问题、学习、推理、思考等方面的智能行为。
AI的概念最早起源于1956年，当时由达特茅斯会议提出，并逐渐成为独立的学科。
自此以后，AI经历了数次繁荣与停滞的周期，近年来又迎来了新一轮的发展浪潮。
二、AI的应用领域在如今的社会中，AI的应用已经渗透到各个领域。
以下是几个典型的应用领域：1. 无人驾驶技术无人驾驶技术是AI的一个重要应用领域，它通过感知、识别和决策等能力，实现车辆的自动行驶。
无人驾驶技术的研究不仅挑战了计算机视觉、机器学习、路径规划等关键问题，也对交通安全、车辆管理等方面产生了深远影响。
2. 人脸识别技术人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和比对，从而完成身份识别的技术。
它被广泛应用于安全监控、边境管理、移动支付等领域，极大地提升了社会安全和便利性。
3. 语音识别技术语音识别技术是指将人的语音转化为计算机可以识别和理解的文字或指令。
随着语音助手如Siri、Alexa等的普及，语音识别技术在智能家居、语音交互等领域得到了广泛应用，极大地改善了人机交互方式。
4. 机器人技术机器人技术是一门涉及机械、电子、计算机等多学科的交叉技术，其目标是研制出能够模拟人类行为的智能机械设备。
机器人已经广泛应用于工业生产、服务业、医疗保健等领域，释放出巨大的劳动力和创造力。
三、AI面临的挑战尽管AI在各领域有着广泛的应用，但人工智能仍然面临着一些挑战：1. 数据隐私和安全问题随着AI应用的不断增长，个人用户的数据受到更多的关注。
《人工智能导论》概论精讲
《人工智能导论》概论精讲
人工智能导论，是一门前沿的科学领域，是计算机科学的一个分支，
它涉及由软件、硬件、逻辑、心理和算法组成的复杂系统来模拟和增强人
类智能。
它的目的是使用计算机系统来模拟人类思维，使用它来处理计算
机领域的复杂问题。
人工智能导论可以概括为三个层次：技术层面、模型层面和理论层面。
在技术层面，它主要关注技术的发展，各个算法和数据结构的应用，以及
如何利用计算机系统来实现机器的智能行为。
而在模型层面，它关注有关
智能系统如何理解和处理复杂的环境，如何建立和使用数据模型，以及如
何用有意义的方式表达知识。
最后，在理论层面，它探讨智能系统的演化
和发展，以及它们在解决问题的前提下，如何更加灵活地处理知识和信息。
人工智能导论可以分为以下几个方面：机器学习、算法、规划、自然
语言处理、数据挖掘、图像识别、机器人、信息检索、决策理论以及机器
感知等。
机器学习是对数据的分析，用来构建模型来预测未知的新数据，
可以提高系统的自主能力和预测能力。
算法可以用来解决问题，它能够在
一定范围内找到满足条件的最优解决方案。
人工智能导论
人工智能导论一、人工智能研究的基本内容（1）知识表示人工智能研究的目的是要建立一个能模拟人类智能行为的系统，但知识是一切智能行为的基础，因此首先要研究知识表示方法。
只有这样才能把只是存储到计算机中去，供求解现实问题使用。
知识表示方法可分为两类：符号表示法（用各种包含具体含义的符号以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的方法）和连接机制表示法（用神经网络表示知识）。
（2）机器感知所谓机器感知就是使机器（计算机）具有类似于人的感知能力，其中以机器视觉和机器听觉为主。
机器感知是机器获取外部信息的基本途径。
（3）机器思维所谓机器思维是指通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。
（4）机器学习机器学习就是研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动的获取知识。
（5）机器行为机器行为主要是指计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。
对于智能机器人，它还应具有人的四肢功能，即能走路、能取物、能操作等。
二、人工智能的主要研究领域目前，随着智能科学和技术的发展和计算机网络技术的广泛应用，人工智能技术应用到越来越多的领域。
下面简要介绍几个主要领域：（1）自动定理证明自动定理证明是人工智能中最先进行研究并得到成功应用的一个研究领域，同时它也为人工智能的发展起到了重要的推动作用。
实际上，除了数学定理证明以外，医疗诊断、信息检索、问题求解等许多非数学领域问题，都可以转化为定理证明问题。
（2）博弈诸如下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动称为博弈(game playing)。
人工智能研究博弈的目的并不是为了让计算机与人进行下棋、打牌之类的游戏，而是通过对博弈的研究来检验某些人工智能技术是否能实现对人类智慧的模拟，促进人工智能技术的深入研究。
（3）模式识别模式识别（pattern recognition）是一门研究对象描述和分类方法的学科。
分析和识别的模式可以是信号、图象或者普通数据。
《人工智能导论》教学教案
《导论》教学教案第一章：简介1.1 的定义与发展历程1.2 的应用领域1.3 的发展趋势与挑战1.4 伦理与法律问题第二章：机器学习基础2.1 监督学习2.2 无监督学习2.3 强化学习2.4 神经网络简介第三章：深度学习3.1 深度神经网络3.2 卷积神经网络（CNN）3.3 循环神经网络（RNN）3.4 对抗网络（GAN）第四章：自然语言处理4.1 词向量与4.2 语法分析与句法结构4.3 机器翻译4.4 文本与摘要第五章：计算机视觉5.1 图像处理基础5.2 目标检测与识别5.3 图像分割与场景理解5.4 计算机视觉应用案例分析第六章：语音识别与合成6.1 语音信号处理基础6.2 特征提取与模式识别6.3 声学模型与6.4 语音合成技术第七章：人机交互7.1 交互设计原则与方法7.3 手势识别与眼动跟踪7.4 智能界面设计与用户体验第八章：智能8.1 控制系统8.2 机器视觉与感知8.3 导航与规划8.4 服务的应用案例第九章：芯片技术9.1 处理器架构与性能9.2 神经网络加速器9.3 边缘计算与分布式9.4 芯片的发展趋势第十章：应用案例分析10.1 医疗健康领域应用10.2 金融科技领域应用10.3 教育领域应用10.4 智能交通领域应用第十一章：智能决策与优化11.1 概述11.2 线性规划与整数规划11.3 动态规划与随机决策11.4 启发式算法与元启发式算法第十二章：与大数据12.1 大数据的概念与特性12.2 数据挖掘与知识发现12.3 在数据分析中的应用12.4 大数据伦理与隐私保护第十三章：安全与隐私13.1 安全威胁与防护策略13.2 数据隐私与匿名化技术13.3 联邦学习与隐私保护机器学习13.4 伦理与法规遵循第十四章：在自然科学中的应用14.1 物理学中的应用14.2 生物学中的应用14.3 化学中的应用14.4 地球科学中的应用第十五章：与社会影响15.1 与就业15.2 与教育15.3 与伦理道德15.4 与可持续发展重点和难点解析第一章：简介重点：的定义、发展历程、应用领域和发展趋势。
人工智能课件-导论
社會結構變化
技術失控的危險#
思維方式與觀念的變化 引起的法律問題
1.5.3 人工智慧對文化的影響
1.改善人類知識 在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學
家、科學家和人工智慧學家有機會努力解決知 識的模糊性以及消除知識的不一致性。這種努 力的結果，可能導致知識的某些改善，以便能 夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。
人工智慧導論
第一章 緒論
1.1 人工智慧的定義和發展# 1.1.1 人工智慧的定義 什麼是智能？ 什麼是人工智慧？
什麼是智能？
內涵：“知識+思維” 外延：獲取知識、運用知識的能力；
分析問題、解決問題的能力
智能機器 #
定義1 智能機器(intelligent machine) 能夠在各類環境中自主地或交互地執
1.5 人工智慧對人類的影響 1.5.1 人工智慧對經濟的影響
2.人工智慧推動電腦技術發展
人工智慧應用要求繁重的計算，促進了並 行處理和專用集成晶片的開發。演算法發生器 和靈巧的數據結構獲得應用，自動程式設計技 術對軟體開發產生積極影響。
1.5.2 人工智慧對社會的影響
勞務就業問題
心理上的威脅
連結主義（仿生學派、生理學派）：認 為人工智慧源於仿生學，特別是對人腦 模型的研究。
行為主義（進化主義、控制論學派）： 認為人工智慧源於控制論。
1.3.2對人工智慧技術路線的爭論
專用路線 強調研製與開發專用的智能電腦、 人工智慧軟體、專用開發工具、人工智慧語言 和其他專用設備。
通用路線 認為通用的電腦硬體和軟體能夠 對人工智慧開發提供有效的支持，並能夠解決 廣泛的和一般的人工智慧問題。
人工智慧的研究目標
近期目標：