AI人工智能PPT
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映了计算机“思维”的创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类 更加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基 本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化， 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
THREE
第三部分 发展成果
3
三 发展成果
发
➢ 人机对弈：
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程：
猎鹰系统等
➢ 模式识别：
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程：
专家系统，智能搜索引 擎等
FOUR
第四部分 发 展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点：人工智能是否会引发技术爆炸？
发展争议 人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类，但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力，或者将不同的信息联系起来而做超越
人工智能课件(PPT 85页)
第一章 概述
• 1.1 什么是人工智能？ 人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动， 如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划 和编程，甚至驾车骑车等，都需要智能。 如果机器能够完成这些任务的一部分， 那么就可以认为机器已经具有某种程度 的“人工智能”。
什么是人工智能？
• 从思维基础上讲，它是人们长期以来探 索研制能够进行计算、推理和其它思维 活动的智能机器的必然结果；从理论基 础上讲，它是信息论、控制论、系统工 程论、计算机科学、心理学、神经学、 认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果；从物质和技术基础上讲，它 是电子计算机和电子技术得到广泛应用 的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人 的思维过程的话，那么联结主义则 试图从微观上解决人类的认知功能， 以探索认知过程的微观结构。联结 主义从人脑模式出发，建议在网络 层次上模拟人的认知过程。所以， 联结主义本质上是用人脑的并行分 布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义（Logicis）、心理学 派 （ Psychlogism） 或 计 算 机 学 派 （Computerism）。该学派认为人工智能源于数 理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展，到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生 以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代 表的成果为启发式程序LT（逻辑理论家），人们 使用它证明了38个数学定理，从而表明了人类可 利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能？
• 1983年 Elaine Rich “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推
理、规划、设计、思考、学习等思维活动，解 决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson
人工智能介绍ppt课件
能的发展。
➢ 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,麦卡锡建立行动规划咨询系统 ➢ 1960年纽厄尔等研制通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智能
人工智能简介
2024/9/9
1
➢目录
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
3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明“机器学习”这个词，将其定义
为“不显式编程地赋予计算机能力的研究
领域”。而能够进行机器学习的便是人工智
能。
2024/9/9
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
2024/9/9
5
1
人工智能是什么？
➢ 定义小结
➢是研究、开发用于模拟、延伸和扩
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实现帮忙用 户解决问题，其主要是帮忙用户解决生活类问题。
2024/9/9
10
Part 3 人工智能面临的问题
2024/9/9
11
3
人工智能面临的问题
➢ 人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关于伦理、 道德的大讨论，这有可能会在一定时间内阻碍机 器人的发展，但总的来说，科技是第一生产力， 左右着人类的进程，至于伦理、道德体系只是科 技的衍生物，大不了推倒重建，更何况，我们已 有了如此成熟的法律监管制度，估计不会把自己 搞瘫痪。如此看来，对人工智能技术伦理问题的 研究也就成为重中之重，机器人伦理问题近年来 也引起许多学者和社会大众的关注 [1]
(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。
人工智能最新版ppt课件
介绍基于传统方法和深度学习的目标检测算法，如HOG+SVM、Faster踪的基本原理和实现方法，如光流法、Mean Shift、CamShift等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
人工智能介绍ppt课件
应对策略：需要建立多元化的数据收集与处理方法，不断 提高模型的可解释性，加强隐私保护与安全性，构建以人 为中心的设计理念，以及加强跨学科研究与合作。
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
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4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
《人工智能AI》课件
自然语言处理
01
02
03
自然语言处理定义
自然语言处理是人工智能 的一个子领域，它研究如 何让计算机理解和生成人 类语言。
自然语言处理技术
自然语言处理的技术包括 词法分析、句法分析、语 义理解和文本生成等。
自然语言处理应用
自然语言处理的应用非常 广泛，如智能客服、机器 翻译、语音助手等。
计算机视觉
《人工智能AI》PPT 课件
目录
• 引言 • 人工智能技术基础 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 结论
01
引言
人工智能的定义
01
人工智能：指让计算机模拟人类 的思考和行为过程，实现人机交 互，提升机器的智能化水平，为 人类提供更好的服务。
02
人工智能涉及多个学科领域，包 括计算机科学、数学、控制论、 语言学、心理学等。
深度学习
深度学习定义
深度学习是机器学习的一个分支 ，它利用深度神经网络来处理大
规模数据并实现复杂的功能。
深度学习原理
深度学习的原理是通过构建多层 次的神经网络结构，将输入数据 逐步抽象和表示，最终实现高级
别的任务。
深度学习应用
深度学习的应用非常广泛，包括 语音识别、图像识别、自然语言
处理、推荐系统等。
人工智能的发展将带动相关产业的发展，促进经济的增长。
我们如何适应和利用人工智能
培养人工智能人才
加强人工智能领域的教育和培 训，培养具备专业知识和技能
的人才。
制定合理政策
政府应制定合理的人工智能政 策，规范其发展，保护公众利 益。
鼓励企业创新
鼓励企业加大人工智能技术的 研发和应用，推动技术创新和 产业升级。
AI人工智能技术介绍PPT
不断提高传统行业的技术水平和市场竞争力，并与 光电子、计算机、信息技术等融合和创新，不断创 造和形成新的经济增长点和管理战略哲理
自动化 技术
AI人工智能
智能科学发展趋势
智能属于哲学问题，智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科
脑科学从分子水平、神经回路、行为实验研究自然智能机理， 目的在于阐明人类大脑的结构与功能，以及人类行为与心理 活动的物质基础 认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人 脑心智活动过程的科学，是心理学、信息学、神经科学和 自然哲学的交叉
互联网时代
• 人工智能 • 机器人
AI人工智能
来悄
临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
AI人工智能
• 人工智能相关技术刚刚越过曲线高峰（处于狂热期），是推动透明化身临其境体验技术发展的 主要动力
• 涉及透明化身临其境体验的人本技术（如智能工作空间、互联家庭、增强现实、虚拟现实、脑 机接口）是拉动另外两大趋势的前沿技术 • 数字平台在曲线上处于快速上升期，其中的量子计算和区块链将在今后5—10年带来变革性的 影响
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
复 杂 度
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
自动化 技术
AI人工智能
智能科学发展趋势
智能属于哲学问题，智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科
脑科学从分子水平、神经回路、行为实验研究自然智能机理， 目的在于阐明人类大脑的结构与功能，以及人类行为与心理 活动的物质基础 认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人 脑心智活动过程的科学，是心理学、信息学、神经科学和 自然哲学的交叉
互联网时代
• 人工智能 • 机器人
AI人工智能
来悄
临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
AI人工智能
• 人工智能相关技术刚刚越过曲线高峰（处于狂热期），是推动透明化身临其境体验技术发展的 主要动力
• 涉及透明化身临其境体验的人本技术（如智能工作空间、互联家庭、增强现实、虚拟现实、脑 机接口）是拉动另外两大趋势的前沿技术 • 数字平台在曲线上处于快速上升期，其中的量子计算和区块链将在今后5—10年带来变革性的 影响
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
复 杂 度
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
AI人工智能技术介绍课件
基础资源支 撑
基础资源层：主要是计 算平台和数据中心，属于 计算智能；
技术层：通过机器学习 建模，开发面向不同领域 的算法和技术，包含感知 智能和认知智能；
应用层：主要实现人工 智能在不同场景下的应用。
人工智能系统的技术架构
智能终端
智能云平台
第一节
人工智能的新革命
• 人工智能简述 • 深度学习算法 • 知识图谱
逻辑学
自动定理证明
有关学科 图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉
计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
启发式 搜索
图论
AI系统 和语言
自然语言系统
心理学
语言学
符号操作 管理科学
博弈
现代控制理论
常识性推理演 绎、问题求解
系统程序设计
控
信息处理心理学
制 理
逻辑
心理学
逻辑
论
近期主要应用领域
AI人工智能技术介绍PPT
2021/12/26
自动化技术发展趋势
自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性系统工 程，其对象为大规模、复杂的工程和非工程系统
广义内涵包括三方面的含义：代替人体力劳动的机器人；代替 或辅助人脑力劳动的程序；对人机进行协调、管理、控制和优 化的智能系统
研究内容包括自动控制和信息处理两方面，应用包括过程自 动化、机械制造自动化、管理自动化和家庭自动化等
人类个体比其他动物没有多大优势，掌握 了符号语言，人类社会的结构发生了突变， 有了一个连接在一起的集体大脑。这种物 种之间相互关联、相互作用的方式，才是 我们和其他物种的真正区别
AI学科结构
基础资源层：主要是计 算平台和数据中心，属于 计算智能；
技术层：通过机器学习 建模，开发面向不同领域 的算法和技术，包含感知 智能和认知智能；
应用层：主要实现人工 智能在不同场景下的应用。
人工智能系统的技术架构
智能终端
智能云平台
第一节
人工智能的新革命
• 人工智能简述 • 深度学习算法 • 知识图谱
逻辑学
自动定理证明
有关学科 图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉
计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
启发式 搜索
图论
AI系统 和语言
自然语言系统
心理学
语言学
符号操作 管理科学
博弈
现代控制理论
常识性推理演 绎、问题求解
系统程序设计
控
信息处理心理学
制 理
逻辑
心理学
逻辑
论
近期主要应用领域
AI人工智能技术介绍PPT
2021/12/26
自动化技术发展趋势
自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性系统工 程，其对象为大规模、复杂的工程和非工程系统
广义内涵包括三方面的含义：代替人体力劳动的机器人；代替 或辅助人脑力劳动的程序；对人机进行协调、管理、控制和优 化的智能系统
研究内容包括自动控制和信息处理两方面，应用包括过程自 动化、机械制造自动化、管理自动化和家庭自动化等
人类个体比其他动物没有多大优势，掌握 了符号语言，人类社会的结构发生了突变， 有了一个连接在一起的集体大脑。这种物 种之间相互关联、相互作用的方式，才是 我们和其他物种的真正区别
AI学科结构
40套人工智能PPT模板
D
2024/1/24
14
04 计算机视觉技术与应用
2024/1/24
15
计算机视觉基本概念及原理
2024/1/24
计算机视觉定义
通过图像传感器获取场景图像，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，实现对场景的 感知、认知和决策。
计算机视觉原理
基于图像处理、模式识别、机器学习等技术，对图像中的目标进行检测、识别、跟踪和行 为分析，实现对场景的感知和理解。
机器学习的工作流程
数据预处理、特征提取、模型训练、 评估与优化。
2024/1/24
8
常见机器学习算法及应用场景
线性回归、逻辑回归等 回归算法：用于预测连 续值，如股票价格、销 售额等。
K近邻、决策树、随机 森林等分类算法：用于 分类问题，如垃圾邮件 识别、疾病诊断等。
聚类算法如K均值、层 次聚类等：用于无监督 学习任务，如客户细分 、图像分割等。
安防领域
利用计算机视觉技术对监控视频进行处理和分析，实现人 脸识别、行为分析、异常检测等功能，提高安防监控的效 率和准确性。
自动驾驶领域
通过计算机视觉技术对车载摄像头获取的图像进行处理和 分析，实现车道线检测、车辆检测、行人检测等功能，为 自动驾驶系统提供感知和决策支持。
医疗领域
利用计算机视觉技术对医学影像进行处理和分析，实现病 灶检测、辅助诊断等功能，提高医疗诊断的准确性和效率 。
03
深度学习的应用场景
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著 成果，推动了人工智能的发展。
10
自然语言处理技术与应用
03
2024/1/24
11
自然语言处理基本概念及原理
自然语言处理定义
人工智能AIPPT(24张)
2020/10/5
投融资--企业巨头抢滩人工智能产业链
• 谷歌在2013年收购8家机器人公司，2014斥资6亿美元收购人工智 能初创企业
• 雅虎收购深度学习公司lookflow和图像标注公司iqengine • Facebook收购语音识别及机器翻译公司mobile technologies • IBM投资10亿美元组建Watson人工智能部门
2000 第二次AI冬天
真正爆发 的前夜
In China
• 1981年，中国人工智能学会艰难成立，2004，挂靠中国科学技术 学会
• 1986-2000 专著面世，把智能控制和智能自动化列入国家科技攀 登计划
• 2001-- 人工智能发展得到各方支持，并上升为国家战略 （2014.06 机器人革命有望成为新一轮工业革命的一个切入点和重 要增长点；2015.03 中国制造2025 ；2015.07 国务院印发 《关于积 极推进互联网+行动指导意见》）
规则
1
对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每 次只能下一子。
2
猜先。这时围棋开始时一个必须的步骤，因为围棋 的先手占有很大的优势。
3
目的就是尽量多的占领棋盘上有限的地盘。古语云： 金角银边。
4 吃子：必须将对方棋子所有的气都堵上。
2020/10/5
2020/10/5
柯洁
1
2
3
4
1997
2003
AI 人工智能
沙特公民-Sophie
2020/10/5
目 录
人工智能
AlphaGo
科研伦理
2020/10/5
2020/10/5
1
人工智能
Artificial Intelligence
投融资--企业巨头抢滩人工智能产业链
• 谷歌在2013年收购8家机器人公司，2014斥资6亿美元收购人工智 能初创企业
• 雅虎收购深度学习公司lookflow和图像标注公司iqengine • Facebook收购语音识别及机器翻译公司mobile technologies • IBM投资10亿美元组建Watson人工智能部门
2000 第二次AI冬天
真正爆发 的前夜
In China
• 1981年，中国人工智能学会艰难成立，2004，挂靠中国科学技术 学会
• 1986-2000 专著面世，把智能控制和智能自动化列入国家科技攀 登计划
• 2001-- 人工智能发展得到各方支持，并上升为国家战略 （2014.06 机器人革命有望成为新一轮工业革命的一个切入点和重 要增长点；2015.03 中国制造2025 ；2015.07 国务院印发 《关于积 极推进互联网+行动指导意见》）
规则
1
对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每 次只能下一子。
2
猜先。这时围棋开始时一个必须的步骤，因为围棋 的先手占有很大的优势。
3
目的就是尽量多的占领棋盘上有限的地盘。古语云： 金角银边。
4 吃子：必须将对方棋子所有的气都堵上。
2020/10/5
2020/10/5
柯洁
1
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1997
2003
AI 人工智能
沙特公民-Sophie
2020/10/5
目 录
人工智能
AlphaGo
科研伦理
2020/10/5
2020/10/5
1
人工智能
Artificial Intelligence
ai人工智能人工智能介绍PPT
2 、三大要素与智能 人类的智能：物质(碳)+能量(生物电)→ (生物)信息 人造的智能：物质(硅)+能量(物理电)→ (电子)信息
一 、人工智能的基本内容
3 、信息 、知识和智能
信息 是由数据表达的
客观事实
知识 是由智力对信息进行 加工后所形成的对客 观世界规律性的认识
智能 是指人类在认识客观世界 中， 由思维过程和脑力活 动所表现出的综合能力
洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)， 贝尔实验室信息部数学研究员
参加人 会议结果
莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学
· 对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示 ，进一步认识
二 、AI的定义及其研究目标
（一 ）AI的定义
2 、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动 ，智能的核 心是思维 ，人的一切知识都是思 维的产物 。可望通过对思维规律 和思维方法的研究 ，来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度 。一个系统所具有的可运用知识越
古希腊伟大的哲学家和思想家 ，创立了演绎法。 德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化 ， 奠定了数理逻辑的基础。
图灵 （ 1912—— 1954）
莫克利 （ 1907—— 1980）
英国数学家 ， 1936年创立了自动机理论 ， 自动机理论亦称图灵机 ，是一个理论计算机 模型。
美国数学家、 电子数字计算机的先驱 ，他与埃克特(J.P.Eckert)合作 ， 1946年研制成 功了世界上第一 台通用电子计算机ENIAC
一 、人工智能的基本内容
3 、信息 、知识和智能
信息 是由数据表达的
客观事实
知识 是由智力对信息进行 加工后所形成的对客 观世界规律性的认识
智能 是指人类在认识客观世界 中， 由思维过程和脑力活 动所表现出的综合能力
洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)， 贝尔实验室信息部数学研究员
参加人 会议结果
莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学
· 对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示 ，进一步认识
二 、AI的定义及其研究目标
（一 ）AI的定义
2 、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动 ，智能的核 心是思维 ，人的一切知识都是思 维的产物 。可望通过对思维规律 和思维方法的研究 ，来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度 。一个系统所具有的可运用知识越
古希腊伟大的哲学家和思想家 ，创立了演绎法。 德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化 ， 奠定了数理逻辑的基础。
图灵 （ 1912—— 1954）
莫克利 （ 1907—— 1980）
英国数学家 ， 1936年创立了自动机理论 ， 自动机理论亦称图灵机 ，是一个理论计算机 模型。
美国数学家、 电子数字计算机的先驱 ，他与埃克特(J.P.Eckert)合作 ， 1946年研制成 功了世界上第一 台通用电子计算机ENIAC
人工智能(ArtificialIntelligence)PPT课件
• 在20世纪60年代AI的专家转向到研制感知 机或类似的人工神经网络，但感知机由于 是两层网络，其局限性只具有能进行“线 性分类”的功能，曾遭受到明斯基等人不 公正的批评。
AI 专家的惊愕
• 80年代人们对人工神经网络的热情增大，致力于 构建“人工神经网络模型”过程中，习惯于传统 人工智能方法的一些AI 专家感到惊愕。
• 这两个阶段往往称为传统的AI时期。
一件令震惊的事件
• 一件令人工智能研究领域中震惊的事件是 1991年8月在澳洲悉尼举行的国际人工智能 联合会议，世界上有23个国家的近1500人 参加了这次会议。
• 在这次会议上，美国MIT 的年轻教授布鲁 克斯(R. Brooks)获得了大会授予的“计算 机与思维”项目奖，他在会上做了题为 “没有推理的智能”的学术报告，提出人 工智能的一些新观点，与传统的看法大相 径庭。
• 对特定论域而言，即将输入模式中各抽象概念转 化为神经元网络的输人数据，并根据论域特点适 当解释神经元网络的输出数据。
从模拟人的思想的角度来考虑
• 当时有的学者把AI的研究途径概括为以符号处理 为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制 （Connectionism）方法。
• 人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维 （直感思维）。
• 这是AI最早的模型。早期以逻辑为基础的 AI研究，可以概括为符号表达、启发式编 程、逻辑推理或者称为“深思熟虑”ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ思 维的模型，这可以说是AI研究的最初阶段， 或称传统的AI时期。
“Perceptron”（感知机）
• 在AI发展的过程中，由康奈尔大学的心理 学家Rosenblatt设计的“Perceptron” （感知机），通过训练可以对图像进行分 类。感知机代表了一种全新的AI研究方法。
AI 专家的惊愕
• 80年代人们对人工神经网络的热情增大，致力于 构建“人工神经网络模型”过程中，习惯于传统 人工智能方法的一些AI 专家感到惊愕。
• 这两个阶段往往称为传统的AI时期。
一件令震惊的事件
• 一件令人工智能研究领域中震惊的事件是 1991年8月在澳洲悉尼举行的国际人工智能 联合会议，世界上有23个国家的近1500人 参加了这次会议。
• 在这次会议上，美国MIT 的年轻教授布鲁 克斯(R. Brooks)获得了大会授予的“计算 机与思维”项目奖，他在会上做了题为 “没有推理的智能”的学术报告，提出人 工智能的一些新观点，与传统的看法大相 径庭。
• 对特定论域而言，即将输入模式中各抽象概念转 化为神经元网络的输人数据，并根据论域特点适 当解释神经元网络的输出数据。
从模拟人的思想的角度来考虑
• 当时有的学者把AI的研究途径概括为以符号处理 为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制 （Connectionism）方法。
• 人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维 （直感思维）。
• 这是AI最早的模型。早期以逻辑为基础的 AI研究，可以概括为符号表达、启发式编 程、逻辑推理或者称为“深思熟虑”ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ思 维的模型，这可以说是AI研究的最初阶段， 或称传统的AI时期。
“Perceptron”（感知机）
• 在AI发展的过程中，由康奈尔大学的心理 学家Rosenblatt设计的“Perceptron” （感知机），通过训练可以对图像进行分 类。感知机代表了一种全新的AI研究方法。
人工智能技术简介(PPT 25页)
就像省略号一样，毫无休止地忙下去 ，翻开 历史的 长卷， 我们看 到牛顿 在忙着 他的实 验；爱 迪生在 忙着思 考；徐 霞客在 忙着记 载游玩 ；李时 珍在忙 着编写 《本草 纲目》 。再看 那位以 笔为刀 枪的充 满着朝 气与力 量的文 学泰斗 鲁迅， 他正忙 着用他 独有的 刀 和枪在不停地奋斗。忙是省略号，确 定了一 个目标 那么就 一直忙 下去吧!这样的 忙一定 会忙出 生命灵 动的色 彩。 忙是惊叹号。世界上的人都在忙着自 己的事 ，大自 然亦如 此，小 蜜蜂在 忙，以 蜂蜜为 回报。 那么人 呢?居 里夫人 的忙， 以放射 性元素 的发现 而 得到了圆满的休止符；爱因斯坦在忙 ，以相 对论的 问世而 画上了 惊叹号 ；李白 的忙， 以那豪 放的诗 歌而有 了很大 的成功 ；张衡 的忙， 因为那 地动仪 的问世 而让世 人仰慕 。每个 人都应 该有效 率的忙 ，而不 是整天 碌碌无 为地白 忙。人 生是有 限的、 短暂的 ， 因此，每个人都应该在有限的生命里 忙出属 于他的 惊叹号 ；都应 在有限 的生命 里忙出 他的人 生精彩 篇章。 忙是万物、世界、人生中都不可缺 少的一 部分。 作为这 世上最 高级动 物的我 们，我 们在忙 什么呢 ?我们 要忙得 有意义 ，有价 值，我 们要忙 出属于 我 们的精彩。我们的忙不能永远是问号 ，而应 是省略 号和感 叹号。 忙就要 忙得精 彩，忙 得不亦 乐乎。 解剖：本文将生活中的一句口头禅 “忙得 不亦乐 乎”机智 翻新， 拟作标 题，亮 出一道 美丽的 风景。 并据此 展开述 说，让 人神清 气爽。 文章开 篇扣题 ，亮出 观 点：忙，是人生中一个个步骤，不能 碌碌无 为地白 忙，要 忙就忙 得精彩 ，忙得 不亦乐 乎。然 后，作 者分别 用问号 、省略 号、惊 叹号巧 妙设喻 ，抓住 这三种 标点符 号的特 征，摆 实事， 讲道理 ，入情 入理， 入理入 心。深 刻地阐 明人生 忙，忙 要像问 号一样 ， 经常问问自己，不能盲目，不能瞎忙 ，要忙 得有意 义；人 生如四 季一样 是有规 律的， 要选准 目标， 像省略 号一样 ，毫无 休止地 忙下去 ，忙出 生命灵 动的色 彩；而 人生有 限，每 个人都 应有限 的生命 里忙出 属于他 的惊叹 号，忙 出人生 精彩的 篇章。 结尾， 作 者用一个段落总结全文，照应开头， 照应题 目，有 力收束 。【精 题解析 】阅读 下面的 材料， 根据要 求作文 。在一 处地势 十分险 恶的峡 谷，谷 底奔腾 着咆哮 的急流 ，峡谷 间有一 座索桥 ，几根 光秃秃 、晃悠 悠的铁 索横在 峡谷间 ，它是 通过这 个地方 的唯一 路 径，这里经常有人因为失足而跌入深 谷。有 一天， 有三个 人来到 了这里 。一个 聋子， 一个瞎 子，还 有一个 健康的 人。聋 子看看 这座桥 ，很害 怕，但 是他听 不到急 流的声 音，他 用眼睛 看着脚 下步伐 ，很顺 利地过 去了。 瞎子不 知峡谷 的险恶 ，他心 平气和 ， 十分稳妥地通过了。第三个人是健康 人，一 直犹豫 不敢走 这索桥 ，可是 又没有 其他路 可走。 于是， 他十分 紧张地 硬着头 皮走上 索桥， 到了桥 中央， 他看到 脚下万 丈深渊 ，云雾 升腾， 听到谷 底急流 咆哮， 早已两 腿颤颤 ，面如 土色， 一不小 心跌下 桥去。 请 就“不要把困难看得太明白”为话题写 一篇文 章。[注 意]①所 写内容 必须在 话题范 围之内 。试题 引用的 材料， 考生在 文章中 可用也 可不用 。②立 意自定 。③文 体自选 。④题 目自拟 。⑤不 少于800字。 ⑥不得 抄袭。 解析： 有时候 ，把困 难看得 太明白 ，分析 拟人脑思维，现在大约已经相当于 2~3岁孩子的智力水平。深度学习（即一种）。
人工智能介绍ppt课件
的就业机会和经济增长点。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集，训练集用于训练模型，测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征，作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配， 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术，
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估，衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集，训练集用于训练模型，测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征，作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配， 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术，
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估，衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
第8课走近人工智能(共24张PPT+视频)
回顾小结
人工智能的具体应用
人工智能的发历程
人工智能的概念认知
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
体验一：自然语言处理/语音识别
体验二：机器学习
AI 写诗
小冰师承1920年以来的519位中国现代诗人，学习了他们的上千首诗，每学习一轮需要0.6分钟，经过1万次的迭代学习，100个小时后，她获得了创作现代诗的能力。如果让人类把这些诗读1万遍，大概需要100年。
体验三：文字识别
体验四：图像识别
动物识别：
植物识别：
1.蓝凤冠鸠 2.海豹 3.耳廓狐 4.猫鼬
1.黄丽 2.延药睡莲 3.黄秋英 4.生石花
测试：这两张人像你们觉得哪张是真正的人？
人工智能合成
真人
第一次人工智能浪潮（1956年-1976年）：思维过程符号化阶段 人类对于人工智能的理解是：智能=（ ）。第二次人工智能浪潮（1976年-2006年）：神经网络发展阶段 人类对于人工智能的理解是：智能=（ ）第三次人工智能浪潮（2006年至今）：机器学习发展阶段 人类对于人工智能的理解是：智能=（ ）
这些生活中的细节你发现了吗？
汽车开入停车场，无人控制的栏杆会自动抬起。你的行程码和健康码记录着你的行程信息和健康信息。使用人脸解锁手机、支付、进车站。你父母手机上同一个软件，打开后推荐的东西却是不一样的。。。。。。。
走进人工智能
人工智能（artificial intelligence），英文缩写为AI，它是以机器为载体，模拟、延伸和扩展人类智能的一门科学，研究领域包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等
人工智能的具体应用
人工智能的发历程
人工智能的概念认知
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
体验一：自然语言处理/语音识别
体验二：机器学习
AI 写诗
小冰师承1920年以来的519位中国现代诗人，学习了他们的上千首诗，每学习一轮需要0.6分钟，经过1万次的迭代学习，100个小时后，她获得了创作现代诗的能力。如果让人类把这些诗读1万遍，大概需要100年。
体验三：文字识别
体验四：图像识别
动物识别：
植物识别：
1.蓝凤冠鸠 2.海豹 3.耳廓狐 4.猫鼬
1.黄丽 2.延药睡莲 3.黄秋英 4.生石花
测试：这两张人像你们觉得哪张是真正的人？
人工智能合成
真人
第一次人工智能浪潮（1956年-1976年）：思维过程符号化阶段 人类对于人工智能的理解是：智能=（ ）。第二次人工智能浪潮（1976年-2006年）：神经网络发展阶段 人类对于人工智能的理解是：智能=（ ）第三次人工智能浪潮（2006年至今）：机器学习发展阶段 人类对于人工智能的理解是：智能=（ ）
这些生活中的细节你发现了吗？
汽车开入停车场，无人控制的栏杆会自动抬起。你的行程码和健康码记录着你的行程信息和健康信息。使用人脸解锁手机、支付、进车站。你父母手机上同一个软件，打开后推荐的东西却是不一样的。。。。。。。
走进人工智能
人工智能（artificial intelligence），英文缩写为AI，它是以机器为载体，模拟、延伸和扩展人类智能的一门科学，研究领域包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等
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CONTENTS
目
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12
2020/3/25
1 LOREM IPSUM DOLOR 2 LOREM IPSUM DOLOR 3 LOREM IPSUM DOLOR
CONTENTS
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2020/3/25
1 LOREM IPSUM DOLOR 2 LOREM IPSUM DOLOR 3 LOREM IPSUM DOLOR 4 LOREM IPSUM DOLOR
LOREM IPSUM DOLOR
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LOREM IPSUM DOLOR
LOREM IPSUM DOLOR
LOREM IPSUM DOLOR
LOREM IPSUM DOLOR
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因为“今日头条”在你使用的时候，已经开始不断地
学习，不断地了解你的兴趣爱好，以至于你发现她
越来越懂你了。
2020/3/25
4
当你使用手机淘宝时，你可能有类似的经历，那就 是推荐购买商品，你会发现其实在那里也有你想买 的东西。这也是手机淘宝在学习着你的兴趣爱好， 它将你日常的浏览印迹记录到云数据库，通过大数 据分析了解你意向。
LOREM IPSUM DOLOR
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LOREM IPSUM DOLOR
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LOREM IPSUM DOLOR
LOREM IPSUM DOLOR
LOREM IPSUM DOLOR
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LOREM IPSUM DOLOR
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LOREM IPSUM DOLOR
LOREM IPSUM DOLOR
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Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.
CONTENTS
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1 LOREM IPSUM DOLOR 2 LOREM IPSUM DOLOR 3 LOREM IPSUM DOLOR 4 LOREM IPSUM DOLOR 5 LOREM IPSUM DOLOR
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1 LOREM IPSUM DOLOR 2 LOREM IPSUM DOLOR 3 LOREM IPSUM DOLOR 4 LOREM IPSUM DOLOR 5 LOREM IPSUM DOLOR 6 LOREM IPSUM DOLOR
2
1
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可
能超过人的智能。
2020/3/25、眼镜）、智能手机……
手机应用：淘宝、今日头条、美艳相机、新浪 微博……
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为什么呢？
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit.
2020/3/25
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Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incIPSUM DOLOR
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2020/3/25
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LOREM IPSUM DOLOR
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit.
2020/3/25
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1 LOREM IPSUM DOLOR
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1 LOREM IPSUM DOLOR 2 LOREM IPSUM DOLOR
ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.
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