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人工智能基础-PPT课件Artificial intelligence人工智能基础21 世纪技能创新型人才培养系列教材·人工智能系列contents绪论人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、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学科。
20 世纪40 年代和50 年代，来自不同领域（数学、心理学、工程学、经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。
学习目标1. 了解人工智能的定义、发展简史。
2. 熟悉人工智能的研究与应用领域。
3. 认识人工智能未来的发展趋势。
1.1.1 像人类一样思考1.1.2 像人类一样行动“像人类一样思考”的核心是认知心理学科学中的发现，该发现测试了感知（感官感知，物体识别）、注意力、记忆（短期和永久性）、抽象思维、面向目标的行为（决策、发起和监视行为）、情绪、社会关系、意识和自由意志。
AI 系统建模以使其受大脑功能启发的方式构成了一种创建行为类似于人类的解决方案。
人工智能手臂概念图如图1-2 所示。
1.1.3 理性思考逻辑定律是理性思考的基础，并已被发现和发展了数千年。
1.1.4 理性行动理性主体是行为合理的主体。
特定时刻行为的合理性取决于以下几点：（1）定义成功标准的效率度量。
（2）代理对背景的了解。
（3）代理当前可能采取的行动。
（4）迄今为止代理已经获取的有关环境的信息序列。
1.2.1 孕育期一般认为 AI 的最早工作是伦·麦克卡洛克（Warren McC ulloch）跟沃特·皮特斯（Walter Pitts）完成的。
1.2.2 形成期人工智能诞生于 1956 年一次历史性的聚会。
1.2.3 知识应用期1977 年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了知工程的概念。
1.2.4 综合集成期在专家系统方面，从 20 世纪 80 年代末开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。
人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共页人工智能（AI）原理及其应用人工智能（AI）是一门研究如何使计算机能够智能地执行任务的学科。
它涉及到模拟人类智能的各种方面，如学习、推理、问题解决、识别、感知、语言理解和决策制定等。
近年来，人工智能的发展迅猛，各个领域纷纷将其应用于实践中，带来了巨大的变革和突破。
一、人工智能的原理人工智能的核心原理包括机器学习、神经网络和深度学习等。
机器学习是AI中的重要分支，其基本思想是让计算机通过分析和理解数据来学习，并根据学习结果做出相应的决策。
神经网络是一种模拟人脑结构和功能的数学模型，它通过多个节点（也称为神经元）之间的连接和信息传递来实现模式识别和决策制定。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多个层次的神经网络，进行更加复杂和深入的学习和推理。
二、人工智能的应用领域1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，主要研究计算机如何理解和处理自然语言的能力。
它包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动问答和文本分类等内容。
例如，语音识别技术可以实现语音助手和智能家居等智能设备的控制，机器翻译技术可以实现不同语言之间的实时翻译。
2. 机器视觉机器视觉是指让计算机能够模拟人类视觉系统进行图像和视频的分析和理解。
它涉及到图像识别、目标检测、图像生成和图像处理等方面。
例如，人脸识别技术可以应用于身份验证和安全监控，无人驾驶技术可以实现智能汽车的自主导航和避障。
3. 智能机器人智能机器人是将人工智能技术应用于机器人领域，使机器人能够感知环境、学习和决策，并执行相应的任务。
智能机器人广泛应用于工业生产、医疗护理、军事作业和家庭服务等领域。
例如，工业机器人可以实现自动化生产线的操作和控制，医疗机器人可以在手术中辅助医生进行精确操作。
4. 增强现实和虚拟现实增强现实（AR）和虚拟现实（VR）是人工智能的前沿领域，它们通过模拟和扩展人类的感知能力，实现与虚拟世界的交互。
人工智能基础知识和应用介绍第一章人工智能的概念和基础知识人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够智能地模拟和代替人类的思维和行为的科学和技术。
其研究领域包括机器学习、知识处理、自然语言处理、图像和声音识别等。
人工智能的发展经历了几个重要的阶段，包括推理，知识表达和推理，自然语言处理，机器学习和深度学习等。
人工智能的基础知识包括概率论和统计学、优化算法、线性代数、计算机科学和工程等。
第二章人工智能的经典应用领域人工智能在各个领域都有广泛的应用。
其中最著名的应用领域之一是机器学习。
机器学习是指通过数据和经验不断改进计算机系统的能力。
在机器学习中，有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的方法。
另一个重要的应用领域是自然语言处理。
自然语言处理是指计算机理解和生成人类语言的能力，包括语音识别、机器翻译和情感分析等。
此外，计算机视觉也是人工智能的一个重要应用领域，包括图像识别、目标检测和图像生成等。
第三章人工智能在工业和生活中的应用随着人工智能技术的发展，越来越多的公司和组织开始运用人工智能技术来改善工作效率和生活质量。
在工业领域，人工智能可以应用于自动化生产线、质量检测和设备维护等。
例如，在汽车制造业中，机器人可以替代人工完成重复性的工作，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，人工智能可以用于医疗图像诊断、药物研发和医疗机器人等。
在日常生活中，人工智能技术也得到了广泛应用。
例如，智能音箱可以通过语音识别和自然语言处理与人进行交流，智能家居系统可以自动控制家电设备，无人驾驶技术将改变交通运输方式。
第四章人工智能的挑战和未来发展趋势虽然人工智能已经取得了许多令人瞩目的成就，但仍然面临着一些挑战。
首先，人工智能的应用依赖于大量的数据，缺乏数据和隐私保护是一个重要问题。
其次，人工智能系统的决策过程缺乏透明度和解释性，这可能导致不可预测的结果和负面影响。
此外，人工智能技术还面临着伦理和法律的挑战，如人工智能在武器系统中的应用和责任认定等。
第10章人工智能开放平台应用重点知识A KEYAI开放平台介绍百度AI开放平台应用更多AI开放平台实践内容导航CONTENTSAI开放平台介绍百度AI开放平台应用更多AI开放平台实践4第10章 人工智能开放平台应用10.1 AI 开放平台介绍p AI开放平台是一些企业推出的人工智能接口，开发者无须了解人工智能的算法、网络以及训练过程，只需按照特定的方式接入，就可以使用接口提供的产品。
p AI开放平台大多都可以实现Web API，即在线使用这些平台接口，完成功能实现，不过该过程需要调用接口的设备能够上网。
AI 开放平台百度AI 开放平台腾讯AI 开放平台阿里AI 开放平台京东AI 开放平台小爱AI 开放平台讯飞AI 开放平台表10-1 部分AI开放平台第10章 人工智能开放平台应用5 内容导航CONTENTSAI开放平台介绍百度AI开放平台应用更多AI开放平台实践p百度AI开放平台的开放能力如图10-1所示。
图10-1 百度AI开放平台的开放能力百度AI开放平台支持的接口语言有Java、PHP、Python、C++、C#、Node.js，支持的平台有PC、Android、iOS以及嵌入式Linux平台。
1．密钥申请图10-2 通用图像分析界面（1）登录并使用（2）创建应用图10-3 “创建新应用”界面（3）记录密钥图10-4 应用详情界面（4）下载SDK图10-5 SDK下载界面2．调用API实现识别图10-6 图像识别用到的文件SDK目录下的aip目录下还有其他文件，用于其他识别，图像识别用到的文件如图10-6所示。
在交互界面输入（联网状态）“pip install baidu-aip”命令，安装baidu-aip。
在Python目录下新建baidu_api目录，解压下载好的SDK，在baidu_api下新建baidu_api_image目录，AipImageClassify是图像识别的Python SDK客户端，为使用图像识别的开发人员提供了一系列的交互方法，在baidu_api_image目录下新建一个image_predict.py文件，baidu_api_image目录如图10-7所示。
