神经机器人培训课件

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AI基础操作专题培训课件

NLP技术体系
包括词法分析、句法分析、语义理解、信息抽取、机器翻译、情
感分析、问答系统等技术。
NLP应用场景
广泛应用于智能客服、智能家居、智能医疗、教育、金融等领域
。
情感分析、文本分类等任务实现方法论述
情感分析
通过对文本进行情感倾向性判断，实现情感分类和情感强度计算。主要方法包括基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
目标检测
通过滑动窗口或区域提议网络（ RPN）等方法在图像中定位目标物体位置，并进行分类和边界框回归。
图像分割
利用像素级别的分类网络或编码器-解码器结构对图像进行像素级别的分类和分割，实现图像中不同物体的精确分割。
案例演示：使用深度学习进行图像识别或生成
图像识别案例
使用CNN对图像进行分类，例如手写数字识别、人脸识别等。通过训练集训练模型，测试集验证模型性能。
特征选择
通过统计检验、互信息等方法评估特征重要性，选择对模型训练有益的特征子集。
降维技巧
采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法降低特征维度，减少计算复杂度和过拟合风险。
案例演示
案例一
案例三
电商推荐系统中的用户行为数据处理和特征工程，包括用户画像构建、行为序列建模等。
图像识别中的图像数据处理和特征工程，涉及图像增强、特征提取和选择等步骤，用于提高图像分类、目标检测等任务的性能。
模型评估指标选取及优化方法探讨
优化方法探讨
输标02入题
特征工程：包括特征选择、特征提取和特征创造等，以提高模型的性能。
01
03
集成学习：通过构建并结合多个基学习器来完成学习任务，常用的集成学习方法包括Bagging、Boosting

人工智能培训课件ppt

人工智能的核心
让机器具备自主学习和决策的能力，以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出现，主要研究领域包括专家系统和自然语言处理。
发展阶段
20世纪80年代，随着计算机技术和算法的进步，人工智能在语音识别、图像识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调，共同制定人工智能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中，应强化伦理意识，尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制，对人工智能的开发和应用进行监管，确保其符合伦理和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，让机器能够模拟人类的感知、思考、学习和行动等能力，实现人机交互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视，导致不公平的结果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时，如何确定责任并进行问责是一个重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规，以确保个人数据的安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策，对人工智能的开发和应用进行监管，以确保其安全、公正和合法。

人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)

AI技术改变了信息传播方式，使得信息获取更加便捷和个性化，但也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问答系统、语义角色标注等。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识

机器人课程PPT课件

•
医疗方面发挥作用。
43
微型飞行器：被认为是未来战场上的重要侦察和攻击武器，能以可接受的成本执行某一有价值的任务。这种飞行器必须能够传输实时图像或执行其它功能，有足够小的尺寸（小于20厘米）、足够的巡航范围（如不小于5公里）和飞行时间（不小于15分钟）。
微型战术无人机：可用于战争危险估计、目标搜索、通信中继，监测化学、核或生物武器，侦察建筑物内部情况。可适用于城市、丛林等多种战争环境。因为其便于携带，操作简单，安全性好的优
62
•
应用领域的进一步扩大
机器人在制造业中的发展是成功的，正逐步涉足非制造业。随着人类改造大自然要求的提高，以及机器人适应特殊环境能力的增强，农业、林业、军事、海洋勘探、太空探索、生物医学工程等行业将是机器人崭露头角的新领域。深入日常生活在人们的日常生活中，各种服务机器人也将向我们走来，娱乐机器人将给我们的生活增添无限乐趣。清洁机器人将减轻我们繁重的家务。保健机器人可为老人和残疾人提供保健帮助，是人
10
即分为示教－存储－再现-操作四
•
示教－再现步进行。
示教：方式有两种：(1) 直接示教－手把手；(2) 间接示教－示教盒控制。存储：保存示教信息。再现：根据需要，读出存储的示教信息向机器人发出重复动作的命令。
7.12.13 控制
顺序信息：各种动作单元（包括机械手和外围设备）按动作先后顺序的设定、检测等。位置信息：作业之间各点的坐标值，包括手爪在该点上的姿态，通常总称为位姿（ POSE）。时间信息：各顺序动作所需时间，即机器人完成各个动作的速度。
•
执4 行机构：机器人的足、腿、手、臂、腰及关节等，它是机器人运动和完成某项任务所必不可少的组成部分。
5 控制器：是机器人的核心，它负责对机器人的运动和各种动作控制及对环境的识别。现代工业机器人的控制器都是由计算机控制系统组成，控制方式主要有示教再现、可编程控制、遥控和自主控制等多种方式。

机器人介绍 PPT课件

机器人介绍
1
内容提要
• 机器人定义 • 机器人的发展历程 • 机器人的特点 • 机器人的分类 • 机器人系统的基本结构 • 机器人学的研究领域 • 机器人的发展方向
2
机器人定义
国际标准化组织(ISO)的定义：“机器人是一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机器，这种机器具有几个轴，能够借助于可编程序操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行种种任务。”
12
机器人学的研究领域
➢自动规划与调度 ❖环境模型的描述 ❖任务规划与路径规划 ❖协调操作与运动规划 ❖任务协商与调度 ❖制造（加工）系统中的机器人调度 ❖非结构环境下的规划
13
机器人学的研究领域
➢计算机系统 ❖智能机器人控制计算机系统的体系结构 ❖通用与专用的机器人计算机语言 ❖神经计算机与并行处理 ❖人机通讯 ❖多智能体系统
10
机器人系统的基本结构
关节式机械系统内
变速机构传
感
执行装置
器
交互作用
外
环境
传感
器
内传感信息计控算制机器
外传感信息
)
(
机器人模型环境模型工作任务控制算法
计算机语言
任务
任务
内传感信息
控制器
执行机构
外传感信息
环境
11
机器人学的研究领域
➢驱动、建模与控制 ❖超低惯性驱动电机 ❖直接驱动与交流驱动，伺服驱动 ❖控制机理（理论）：分级递阶控制、专家控制、神经网络控制、预测控制等 ❖控制系统：结构体系、控制器 ❖在线控制与实时控制 ❖视觉控制与声音控制、语音控制等
❖运用传感器感测环境的能力； ❖分析任务空间和执行操作规划的能力； ❖自动指令模式能力。

第12课机器人的“大脑”课件

（2）机器人大脑的作用：机器人的大脑也就是机器人组件中的主控器，是机器人的控制中心，它能记忆知识、进行运算、逻辑判断，进行简单的联想预测，能控制、指挥机器人的行为。
（3）机器人大脑的特点：有超快的计算速度和超强的记忆能力；它是由机械和电子器件构成，它自己不能思考，不能和人脑一样随机应变。
（4）主控器上有各种按钮：主控器上有各种开关按钮、选择程序按钮、程序运行按钮；还有连接各种优越感器的输入接口和连接运动器官的输出接口等。
机器人战胜中国能人王健就是一个鲜明的例证。机器人之所以能够模仿人类的行为，是因为它也有一个类似于人的“大脑”。思考：机器人大脑的作用是什么？它能像人脑一样真正思考吗？
机器人的工作原理
（1）电脑与机器人的关系：在电脑被发明民前，机器人可以说没有大脑，机器人只不过是机械手，根本谈不上是机器人，电脑的发明，终于使机械手进化成机器人，机器人的大脑就是一台灵活的微电脑。
2、主题活动任务：
（1）你心目中未来的机器人应该是什么样的，请把你的想法写出来，将你所构思的机器人样子画出来。
（2）从因特网或其他途径查阅资料，进一步了解机器人的工作原理。
（3）搭建一个简易的机器人，检验它是否能在程序控制下自动进行工作。
机器人的程序
机器人的大脑相当于一台微电脑，它也是由机械和电子器件构成的它自己不能思考，必须按人们编制的程序来进行活动。思考：
机器人的程序有什么作用？它是如何传输到主控器中的？
机器人的程序
（1）机器人程序相当于机器人“大脑”中的思想，“大脑”通过对程序的执行，才能输出信息，发出指令，指挥和控制机器人的行动。
闽教版信息技术教育六年级下册
第十二课机器人的“大脑”
了解机器人的工作原理

神经机器人课件

文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
汇报要点
1.研究背景 2.当前主要研究内容 3.国内外主要研究团队介绍 4.拟展开的研究内容
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1.研究背景
作为神经科学与机器人的交叉点，神经机器人技术是一门具体的自主神经系统的科学与技术。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
1.研究背景
据此，发育和外成机器人技术领域的很多研究者提出了一系列模型，在这些模型中智能体一方面基本上是一个中心的组合体，另一方面包括一套使其发育的稳定过程以及一套实时变化的可变体包膜（variable body envelopes）。
这种新观点推翻了传统的固定身体的观点。传统观点认为：在体内不同的软件可以被用来构建一个固定身体的软件，这个固定软件能用在不同的智能体上，可能也能随时发生变化。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
1.研究背景
神经机器人技术的实验促进了我们对以下问题的理解：
二元论已使两类人（建立智能程序的人工智能研究者、构建精细身体的机器人专家）之间产生了一种走向极端的分歧。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
1.研究背景
在上世纪80年代，少数研究人员尽力从当时出现的技术死胡同解脱出来，以具体化的人工智能或者新人工智能的名义提出了智能重新组合的观点。他们认为躯体和控制系统从本质上来讲是不分家的，好比同一硬币的两面。
早期在杂种系统上的研究都关注对共生的生物—人工系统的研究，而该系统在更早以前仅仅在科幻小说中出现过。

2024全新机器人ppt课件

面临的法律问题
探讨机器人产业面临的法律挑战，如知识产权保护、数据安全和隐私保护、产品责任等问题。
社会接纳度及舆论环境分析
社会接纳度分析
调查公众对机器人的认知和态度，分析不同人群对机器人的接纳
程度及其影响因素。
舆论环境分析
梳理媒体和社交平台上的机器人相关话题和讨论，分析舆论对机器人产业发展的影响。
分类
根据应用场景和功能，机器人可分为工业机器人、服务机器人、特种机器人等。
国内外机器人发展现状
国内发展现状
中国机器人产业在近年来得到了快速发展，已经成为全球最大的工业机器人市场。同时，服务机器人和特种机器人领域也在不断取得突破。
国外发展现状
美国、日本和欧洲等发达国家在机器人领域具有领先地位。它们不仅拥有先进的机器人技术，还在不断推动机器人产业的发展和创新。
• 人机协作与智能交互：未来机器人将更加注重与人的协作和智能交互，通过自然语言处理、情感计算等技术，实现更加自然、高效的人机交互方式，提升用户体验和机器人应用效果。
• 机器人应用场景拓展：随着技术的不断进步和应用需求的不断扩展，未来机器人将在更多领域得到应用，如医疗、教育、娱乐等，为人们的生活和工作带来更多便利和创新。
用户体验
03
从用户角度出发，评价机器人的易用性、智能性、安全性等方
面的表现。
创新点及市场前景分析
创新点总结
对展示的机器人产品的创新点进行归纳和总结，如先进的导航技术、智能语音交互等。
市场前景展望
分析机器人市场的未来发展趋势，包括市场规模预测、新兴应用领域拓展等。
挑战与机遇
探讨机器人产业发展面临的挑战和机遇，如技术瓶颈突破、政策环境优化等。
• 加强技术研发与标准制定：为推动机器人产业的健康发展，需要加强技术研发和标准制定工作，提升机器人技术的创新能力和核心竞争力，同时制定相应的行业标准和规范，确保机器人的安全、可靠使用。

人工智能与机器人培训课件.ppt

vv
1950年，美国作家埃萨克·阿西莫夫在他的科幻小说《I，Robot》中首次使用了“Robotics” ，即“机器人学”。机器人三定律Three Laws of Robotics
A robot may not injure a human being or, through inaction, allow a human being to come to harm. 机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观。
vv
1773年,在当时的自动玩偶中，最杰出的要数瑞士的钟表匠杰克·道罗斯和他的儿子利·路易·道罗斯。他们连续推出了自动书写玩偶、自动演奏玩偶等，他们创造的自动玩偶是利用齿轮和发条原理而制成的.
现在保留下来的最早的机器人是瑞士努萨蒂尔历史博物馆里的少女玩偶，它制作于二百年前，两只手的十个手指可以按动风琴的琴键而弹奏音乐，现在还定期演奏供参观者欣赏，展示了古代人的智慧。
A robot must obey orders given it by human beings except where such orders would conflict with the First Law. 在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令。 A robot must protect its own existence as long as such protection does not conflict with the First or Second Law. 在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。
1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。
vv
1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。

人工智能培训课程课件PPT

符号处理
子符号法
统计学法
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
集成方法
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
智能模拟
大脑模拟
大脑模拟
条目：控制论和计算神经科学
20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理
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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
能源技术
新能源技术是高技术的支柱，包括核能技术、太阳能技术、燃煤、磁流体发电技术、地热能技术、海洋能技术等。其中核能技术与太阳能技术是新能源技术的主要标志，通
二〇二〇年作品二〇二〇年作品
人工智能
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一，这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了
2003年2月 GARRY KASPAROV 3:3战平 “小深”（DEEP JUNIOR）
2003年11月 GARRY KASPAROV 2:2战平 “X3D德国人” (X3D-FRITZ）

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神经机器人
9
1.研究背景
在上世纪80年代，少数研究人员尽力从当时出现的技术死胡同解脱出来，以具体化的人工智能或者新人工智能的名义提出了智能重新组合的观点。他们认为躯体和控制系统从本质上来讲是不分家的，好比同一硬币的两面。
神经机器人
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1.研究背景
恢复对完整智能体的设计确实使人们取得了一些成就，这些成就能比较明显地体现在运动、感觉运动的学习和在未知复杂环境中的导航方面。
然而，即使这种整体性的方法证明它对复杂适应性行为的设计是有效的，他们也不足以能对机器人的学习进步过程进行
透彻的说明。
例如，在小孩几个月大时，他们学会爬、站立、行走、跳跃、蹦跳、奔跑等等。当他们以持续递增的方式学会这些新技能后，他们在感觉运动空间上的变化使自己去尝试探索新的领域。人的这种能力在使用工具或者获取交流技能方面会体现的更明
神经机器人
13
1.研究背景
神经机器人技术的实验促进了我们对以下问题的理解：
神经元学习动力；作为物理化身的机器人与环境因素的交互如何影响机
器人系统在特殊方式下的成长轨迹；同时，在一些情况下导致机器人对技能的开放式习得
，但在其他情况下又表现出异常的成长轨迹。
神经机器人
14
1.研究背景
此外，神经机器人技术有望为一个新品种的自我发育装置提供技术支持，该机器人也能以连续的以及开放性的方式获取新的特有技能。
对自我发育装置设计方式的理解以及这些装置对我们日常活动的影响是今后几年的研究重点。
神经机器人
15
2.当前主要研究内容
2.1 神经网络系统研究 2.2 硬件设计与开发 2.3 数据获取与处理 2.4 综合研究
神经机器人
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2.1 神经网络系统研究
自主心智发育。如连接主义网络、人工强化神经网络算法。
自主心智发育算法（如：连接主义网络、人工强化神经网络）
生物神经网络的计算模型（如：神经网络微电路的大规模仿真）
真实生物系统（如：体内和体外的神经网络）
神经机器人
4
1.研究背景
这样的神经系统能在考虑力学、气压、电磁或者任何其他物理形式的机械设备中或者虚拟驱动装置中得到实际应用。
这包括机器人、假肢、穿戴式系统、虚拟现实环境，也包括小规模的微机械装置和大规模的装置（furniture）和基础设施（infrastructures）。
早期在杂种系统上的研究都关注对共生的生物—人工系统的研究，而该系统在更早以前仅仅在科幻小说中出现过。
神经机器人
7
1.研究背景
神经机器人最大的挑战是建立一个有事实依据的具体实验科学。单独地讲，神经系统倾向于表现出切实通用、可塑和功能齐全的特点。
然而，一旦神经系统用于实践且与所给内部或者外部的环境形成某种联系，那么他们会得到具体化且能适应这种环境。
杂种生物人工系统：作为具体的神经系统，但是几乎没有自主性
神经机器人
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1.研究背景
近一些年来，上述这几个方向的研究都取得了很大的进展。大多数高级计算机现在均能仿真大型且逼真的神经网络。
同时，在这种外成机器人上进行了一些有前景的实验，其实验内容从神经系统对孤立任务使用传统方式的学习转移到神经系统开放的成长轨迹上。
生物神经网络的计算模型。如神经网络微电路的数学建模与大规模仿真。
神经机器人
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2.1 神经网络系统研究
真实生物系统研究。如：体内和体外的神经网络。研究内容包括以下几个方面。
神经元学习和记忆的神经生物学神经网络的视觉功能和运动功能组合记忆的障碍与扰乱正常记忆系统的方法重新构造心智能力逐渐丧失的状态的方法对神经组织如何退化或者处理这种退化的研究神经元学习和记忆经验的方法
神经机器人技术通过用实验变量表示神经系统和具体环境这一新方法来理解神经系统与环境相互作用的过程。
神经机器人
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1.研究背景
上世纪50年代以来，机器人基本上被看成固定的躯体，在躯体上能植入不同的程序，就像一台计算机的软件与硬件一样。
二元论已使两类人（建立智能程序的人工智能研究者、构建精细身体的机器人专家）之间产生了一种走向极端的分歧。
神经机器人
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2.3 数据获取与处理
实时神经信号获取与处理（时延与光学记录）
实时机器人视觉信息获取与处理、相关记录和处理软件的开发
神经机器人
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3.国内外主要研究团队介绍
3.1 英国雷丁大学Dr Ben Whalley博士和 Kevin Warwick教授团队
3.2 美国乔治亚州理工学院神经工程实验室Potter研究组
神经机器人
5
1.研究背景
神经机器人技术是不同研究方向的汇合点，这些研究方向从20世纪80年代和90年代就已经从原有学科中分离出来。形成了以下研究方向。
人工神经网络和计算神经科学模型：这些模型描述的是神经系统但没有得到具体应用
用于实践的发育机器人系统：得到了具体应用，机器人富有自主性，但不是类脑机器人
神经机器人
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3.1 英国雷丁大学Dr Ben Whalley博士和Kevin Warwick教授团队
该团队于2008年8月开出了一款由人工培养的神经元组成的生物大脑控制的机器人。这个世界领先的研究是检验记忆如何出现在大脑中，以及大脑如何储存某些信息的第一步。
神经机器人
汇报要点
1.研究背景 2.当前主要研究内容 3.国内外主要研究团队介绍 4.拟展开的研究内容
神经机器人
2
1.研究背景
作为神经科学与机器人的交叉点，神经机器人技术是一门具体的自主神经系统的科学与技术。
神经机器人
3
1.研究背景
神经机器人技术的神经系统研究包括以下内容：
显。
神经机器人
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1.研究背景
据此，发育和外成机器人技术领域的很多研究者提出了一系列模型，在这些模型中智能体一方面基本上是一个中心的组合体，另一方面包括一套使其发育的稳定过程以及一套实时变化的可变体包膜（variable body envelopes）。
这种新观点推翻了传统的固定身体的观点。传统观点认为：在体内不同的软件可以被用来构建一个固定身体的软件，这个固定软件能用在不同的智能体上，可能也能随时发生变化。