“智能科学与技术”专业情况介绍PPT课件
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01人工智能概述Chapter人工智能的定义与发展定义发展历程人工智能的技术体系机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉人工智能的应用领域智能机器人通过集成传感器、控制器和执行器等设备,实现自主导航、语音识别、人脸识别等功能,广泛应用于家庭服务、工业生产等领域。
自动驾驶利用计算机视觉、雷达传感器和深度学习等技术,实现车辆在复杂交通环境中的自动导航和驾驶。
智慧医疗通过人工智能技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定,提高医疗效率和准确性。
智能家居将人工智能技术应用于家居设备,实现远程控制、语音识别、智能推荐等功能,提高家居生活的便捷性和舒适性。
02机器学习技术Chapter定义常见算法应用场景030201监督学习无监督学习定义常见算法应用场景强化学习定义智能体通过与环境进行交互,根据获得的奖励或惩罚来学习如何做出最佳决策。
常见算法Q-learning、策略梯度、深度强化学习(如DQN)等。
应用场景机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。
常见模型卷积神经网络(CNN )、循环神经网络(RNN )、生成对抗网络(GAN )等。
定义利用深度神经网络模型,通过逐层抽象和组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
应用场景图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
深度学习03自然语言处理技术Chapter词汇的附加信息词汇的基本形式包括词汇的拼写、读音、词源、词义等方面的信息。
词汇间的关系句子的结构句子的类型句法分析的方法1 2 3词汇的语义句子的语义篇章的语义语义理解01020304识别文本中的人名、地名、机构名等命名实体。
命名实体识别抽取文本中实体之间的关系,如人物关系、事件关系等。
关系抽取识别文本中的事件及其参与者、时间、地点等要素。
事件抽取分析文本中所表达的情感倾向和情感强度。
情感分析信息抽取04计算机视觉技术Chapter01020304图像分类图像增强图像分割图像生成图像识别与处理目标检测与跟踪目标检测01目标跟踪02行为识别03三维重建与虚拟现实三维重建从二维图像中恢复三维结构,如SFM(结构从运动恢复)、多视图立体几何等虚拟现实创建和体验虚拟世界,如VR头盔、3D渲染技术等增强现实将虚拟信息叠加到真实世界中,如AR眼镜、AR应用等视频分析与理解对视频进行自动分类和标注,如场景识别、事件检测等提取视频中的关键信息和精彩片段,生成视频摘要或预告片理解视频中的高层语义信息,如情感分析、故事情节理解等对视频进行剪辑、合成和特效处理,如非线性编辑、视频特效等视频分类视频摘要视频语义理解视频编辑与合成05智能语音技术Chapter声学模型语言模型解码器文本预处理声学建模波形合成自然语言生成与对话系统自然语言生成对话系统智能客服智能家居智能车载智能翻译智能语音应用06人工智能在各领域的应用Chapter智能机器人与自动化工业机器人服务机器人特种机器人智能交通与无人驾驶智能交通系统无人驾驶汽车无人机配送远程医疗健康管理医疗机器人通过互联网技术实现远程诊断和治疗,缓解医疗资源紧张问题。
全国智能科学与技术专业引言全国智能科学与技术专业是指在智能科学与技术领域开展的高等教育专业。
随着人工智能和智能科技的快速发展,智能科学与技术专业的重要性日益凸显。
本文将介绍智能科学与技术专业的背景和意义,以及相关的培养目标和课程设置。
1.背景和意义智能科学与技术专业的发展与人工智能和智能科技的迅猛发展密不可分。
智能科学与技术专业旨在培养具备智能科学与技术领域知识和能力的高级专门人才,满足社会对智能科技人才的需求。
在当前信息化和数字化时代,智能科学与技术专业的培养具有重要意义。
该专业可以为各行各业提供智能化解决方案和创新技术,推动的转型升级和社会的可持续发展。
同时,智能科学与技术专业也是应对未来挑战和推动科技进步的重要领域。
2.培养目标智能科学与技术专业的培养目标主要包括以下几个方面:系统掌握智能科学与技术的基础理论和方法,具备扎实的数学、计算机和工程等相关基础知识;具备深入理解和分析智能科学与技术问题的能力,能够独立进行科学研究和创新工作;具备设计、开发和应用智能系统和技术的能力,能够解决实际问题并推动技术的创新与应用;具备团队合作和跨学科交叉工作的能力,能够在多领域合作中发挥领导和协调作用;具备良好的职业道德和社会责任感,能够适应国家和社会的需求,为社会进步和发展做出贡献。
3.课程设置智能科学与技术专业的课程设置通常包括以下几个方面:数学和基础科学课程:如高等数学、线性代数、概率论与数理统计等,为后续学习提供必要的数学基础。
计算机科学和技术课程:如计算机程序设计、数据结构与算法、人工智能基础等,为后续智能科学与技术领域的深入学习打下基础。
智能科学与技术核心课程:如智能信息处理、机器学习与数据挖掘、模式识别与人工智能等,重点培养学生在智能科学与技术领域的专业知识和能力。
专业选修课程:根据学生的兴趣和需求,提供多样化的选修课程,如计算机视觉、自然语言处理、智能控制等,拓宽学生的专业视野。
实践教学环节:包括实验课程、项目实训和实习等,培养学生的动手能力和实际应用能力。