人工智能导论 课件 PPT -《人工智能导论》课程标准

人工智能在金融领域的应用
投资决策
在市场预测、风险控制和交易 方面，人工智能已成为创新性 的投资解决方案之一。
自动化
人工智能技术可用于开发智能 柜员机和自助银行，改进金融 服务的效率，并实现全天候服 务。
区块链技术
人工智能和区块链技术可以使 风险收益的平衡更有效，同时 降低运营成本。
人工智能在智能制造领域的应用
深度学习基础
1 定义
深度学习是一种机器学 习方法，它通过构建人 工神经网络来对数据进 行建模和分析。
2 应用
深度学习被广泛应用于 图像和语音识别、自然 语言处理等领域。
3 算法
深度学习的常见算法包 括卷积神经网络和循环 神经网络。
自然语言处理技术
文本分类
降噪、归一化，快速提取文本 特征，广泛应用于垃圾邮件分 类等方面。
我们可以期待更多出色表现的人工智能技 术，未来的发展前景十分广阔。
人工智能的分类
弱人工智能
又称为狭义人工智能，仅在一种或少数 领域内拥有智能，如语音识别或图像识 别。
强人工智能
是指能够在几乎所有情况下都弥补人类 智能的智能，目前仍然是一个远期目标。
对立人工智能
这指的是一种会有意识地与人类对立的人工智能，目前仍然是我们不愿意看到的一种情况。
1
生产线自动化
人工智能可以实现设备和数据的互联，提高制造效率和质量。
2
智能制造质量管理
整合传感器数据、物联网和人工智能算法，以提供更好的质量控制和预测。
3
智能制造网络安全
人工智能技术是实现革命性制造企业安全的关键，能够检测潜在的网络安全漏洞。
保障
为了减轻对隐私和安全的 担忧，必须确保人工智能 是安全且受保护的。

13
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室 信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论 培根（F. Bacon）：归纳法 莱布尼茨（G. W. Leibnitz）：万能符号、推理计算 布尔（G. Boole）：用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年，图灵：图灵机 1943年，麦克洛奇（W. McCulloch）、匹兹(W. Pitts)： M－P模型
12
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝 瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机 “ 阿 塔 纳 索 夫 － 贝 瑞 计 算 机 （ Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。
人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机） 或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一 个测试，用以说明人工智能的概念。
智者
询问者
10
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
✓ 1.2 人工智能的发展简史

1.6.6 自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲，就
是只要给出关于某程序要求的非常高级的描述，计算机就 会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。所以， 这相当于给机器配置了一个“超级编译系统”，它能够对高 级描述进行处理，通过规划过程，生成所需的程序。但这 只是自动程序设计的主要内容，它实际是程序的自动综合 。自动程序设计还包括程序自动验证，即自动证明所设计 程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题，包括 智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问 题。在这些难题中，有些是组合数学理论中所称的NP（ Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式）问题或 NP完全（Nondeterministic Polynomial Complete, NPC ）问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出 多项式界，但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全 问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能（Statistical Intelligence） 利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能（Interactional Intelligence） 通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将 问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模 拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
1.5.2 生理模拟，神经计算
从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行 为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网 络的工作过程，实现人工智能。

计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展，计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来，计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性，同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策，以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用，知识产权保护是一个重要问题，需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展，跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式，构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差，反向调整每个神经元的权重， 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等，提供 了丰富的深度学习算法和工具，方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等，用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略，适用于机器 人控制、游戏等领域。

深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
强化学习在决策优化、游戏等领域的应用 将更加广泛，实现更高效的学习和决策。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及，边缘计算将与人 工智能结合，实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安 全问题将更加受到关注，需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用，它能够识别和理解人类语音，并 作出相应的回应。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用，可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用，它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如，工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用，提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用，它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境，并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响，导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失，需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全，需要加强监管和法律约束 。

智能体的PEAS分析
智能体
性能
环境
执行器
传感器
无人驾驶汽 安全性、时间、 道路、其他 转向、加速器、 相机、声呐、GPS、速度计、
车
合法驾驶、舒适 汽车、行人、 制动器、信号、 里程计、加速度计、引擎传感
性
路标
喇叭、显示器 器、操作盘
网上购物
价格、质量、合 网站、厂商、 商品展示、跟随 网页（文本、图像、脚本）
8.2.1多智能体协商
在多智能体系统中，如果每个智能体都是自利的(使 自身获利最大)，那么每个智能体的最优策略组合未 必是多智能体系统的最优策略。这反映了多智能体系 统中个体利益与集体利益相冲突的矛盾本质。
1、纳什均衡
纳什均衡
假设有两个小偷A和B一起私闯民宅偷盗被警察抓获。警方将两 人分别置于不同的两个房间内进行审讯，针对每一个犯罪嫌疑人， 警方给出的政策是： ➢ 如果一个犯罪嫌疑人坦白了罪行，交出了赃物，于是证据确凿，
完全 单个 确定 阵发 半动态 连续
网上购物 部分 单个 随机 顺序 半动态 离散
8.1.2智能体的结构
智能体的结构是建构智能体的方法学，即将智能体分 为不同的模块并描述模块之间的交互关系。
1、智能体的抽象结构
智能体的抽象结构
2、智能体的分类
智能体的分类
简单反射智能体
基于模型的反射智能体
智能体的定义
著名智能体理论研究学者Wooldridge（伍德里奇）博士等在 讨论智能体时，则提出“弱定义”和“强定义”二种定义方法： 弱定义智能体是指具有自治性、反应性、主动性、社会性和进化 性等基本特性的智能体；强定义智能体是指不仅具有弱定义中的 基本特性，而且具有移动性、通信能力、理性或其它特性的智能 体。

04
计算机视觉
VS
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它利用计算机和算法来模拟人类视觉系统的功能，实现对图像和视频的感知、理解和分析。
详细描述
计算机视觉在人工智能领域中扮演着至关重要的角色，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是实现自动化和智能化的一项关键技术。计算机视觉的应用范围非常广泛，包括但不限于工业自动化、安全监控、医疗诊断、智能交通、农业智能化等。
就业变革
人工智能技术的应用可能引发隐私保护问题，需要加强法律法规的制定和执行，保护个人隐私和数据安全。
隐私问题
人工智能技术的普及和应用可能加剧社会不公和贫富差距，需要关注弱势群体的利益和ANKS
感谢观看
在监督学习中，我们为机器提供了一组带有标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来预测新数据的标签。例如，在图像分类任务中，我们提供了一组带有标签的图像，让机器学习如何将新图像分类到相应的类别中。
在无监督学习中，我们只提供一组未带标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来发现隐藏的模式或结构。例如，在聚类任务中，我们提供了一组数据点，让机器将这些数据点自动分成几个不同的组或簇。
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。在半监督学习中，我们提供了一部分带有标签的训练数据和另一部分未带标签的训练数据，让机器结合两者来提高学习性能。
强化学习与监督学习和无监督学习不同，它关注的是如何基于环境的反馈来选择或优化行为的问题。在强化学习中，智能体通过与环境交互并从中获得奖励或惩罚信号来学习如何做出最优决策。
详细描述
总结词
语音识别和自然语言生成是自然语言处理的两个重要方面，前者是将语音转换为文本，后者是将文本转换为语音。
详细描述
语音识别是自然语言处理的一个重要方面，它是指将人类语音转换为文本的过程。通过语音识别技术，计算机可以自动地识别和转写人类的语音，从而实现语音到文本的转换。自然语言生成则是将文本转换为人类语音的过程，它使得计算机能够以人类可理解的方式生成语音输出。

2.2.3 智慧城市与智能城市
• 智能城市是在城市数字化和网络化发展基础上的智能升级，是城市由局部智慧 走向全面智慧的必经阶段。智能城市应是当前智慧城市发展的重点阶段。通过 智能技术赋能城市发展，实现惠民服务、城市治理、宜居环境和基础设施的智 能水平提升；同时智能城市建设最重要的内容是推进产业经济的智能化，一方 面包括智能技术和传统产业融合，以推进传统产业变革，实现转型提升；另一 方面要通过科技成果转化和示范性应用，加速推进智能产业突破发展。
2.2.2 智慧城市与数字城市
• 数字城市是数字地球的重要组成部分，是传统城市的数字化形态。数字城市是 应用计算机、因特网、多媒体等技术将城市地理信息和城市其他信息相结合， 数字化并存储于计算机网络上所形成的城市虚拟空间。数字城市建设通过空间 数据基础设施的标准化、各类城市信息的数字化整合多方资源，从技术和体制 两方面为实现数据共享和互操作提供基础，实现了城市一体化集成和各行业、 各领域信息化的深入应用。数字城市的发展积累了大量的基础和运行数据，也 面临诸多挑战，包括城市级海量信息的采集、分析、存储、利用等处理问题， 多系统融合中的各种复杂问题以及技术发展带来的城市发展异化问题。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
第2章 人工智能+领域应用
【导读案例】动物智能：聪明的汉斯
• 讨论：
1
关于智慧地球
2
智慧城市+智慧交通
3
智能家居、智慧医疗
4
智慧教育、智慧新零售
5
智能客户服务
第1节
2.1 关于智慧地球
• 2008年，IBM公司首席执行官彭明盛在《智慧地球：下一代领导议程》中首次 提出“智慧的地球”概念。他指出，智能技术正应用到生活的各个方面，如智 慧的医疗、智慧的交通、智慧的电力、智慧的食品、智慧的货币、智慧的零售 业、智慧的基础设施甚至智慧的城市，这使地 球变得越来越智能化。

=> (~S ~T) Q => (~S Q) (~T Q)
=> {~S Q, ~T Q}
第九页，共四十九页。
子句集： (1) P
(2) ~P ~Q R (3) ~S Q (4) ~T Q (5) T (6) ~R（目标求反）
归结： (7) ~P ~Q
(8) ~Q (9) ~T (10) nil
(2, 6)
第二十七页，共四十九页。
4.5 基于规则的正向演绎系统
• 问题：
– 归结方法不自然
– 可能会丢失蕴涵关系中所包含的控制信息
• 例：
以下蕴涵式：
~A ~B C
~C A B
~A ~C B
~A C B
~B ~C A
~B A C
均与子句(A B C)等价，但显然上面的蕴
涵式信息更丰富。
第二十八页，共四十九页。
求证：( x)AT(Fido, x) 子句集： ~AT(John, x1) AT(Fido, x1) AT(John, School) ~AT(Fido, x2)
第二十页，共四十九页。
子句集： ~AT(John, x1) AT(Fido, x1) AT(John, School) ~AT(Fido, x2)
事实表达式的与或形及其表达
• 与或形
– 无量词约束 – 否定符只作用于单个文字 – 只有“与”、“或”
• 例：
( u)( v)(Q(v, u) ~((R(v) P(v)) S(u, v)))
=>( u)( v) (Q(v, u) (~R(v) ~P(v ) ~S(u, v ) =>Q(v, A) (~R(v) ~P(v ) ~S(A, v ) Skolem化 => Q(w, A) (~R(v) ~P(v ) ~S(A, v )

通过NLP技术对文本进行情感倾向性分析，判断文本所表达的情感是积极还是消极，应用于舆情监控、产品评价等领域。
智能客服
利用NLP技术实现智能问答、自动回复等功能，提高客户服务的质量和效率。
04
计算机视觉
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的科学。它通过图像处理、图像识别、图像理解等技术，使计算机具备了像人一样观察、理解和分析图像的能力。
特征提取是从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，这些特征可以用于后续的识别和分类。
特征提取
分类器设计是指根据提取出的特征，设计出能够自动识别和分类的算法。常见的分类器有支持向量机、神经网络等。
分类器设计
三维重建是指通过多幅图像或视频，重建出三维场景或物体的几何形状和纹理信息。
三维重建
深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在计算机视觉领域取得了很大的成功。深度学习通过构建深度神经网络，自动学习图像中的特征表示，提高了分类和识别的准确率。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示、推理等技术在企业、医疗等领域得到广泛应用。
智能制造
智慧医疗
智慧金融
智慧教育
01
02
03
04
实现自动化生产线、智能物流等，提高生产效率和产品质量。
辅助医生诊断疾病、预测病情发展，提高医疗服务的准确性和效率。
实现智能投顾、风险评估、反欺诈等，提升金融服务的智能化水平。
总结词
深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型进行学习和预测。深度学习的基本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转化，最终实现复杂的数据分类和识别任务。
详细描述
深度学习基于神经网络模型，通过模拟人脑神经元的连接方式进行信息处理。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并输出处理结果。深度学习的关键在于构建多层神经网络结构，每一层神经元将前一层的输出作为输入，并输出到下一层。通过逐层传递和转化，深度学习能够自动提取数据的特征并进行分类或识别。训练过程中，通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，以最小化预测误差。

即单个神经元所反应的一定范围的输入刺激区域。
• 以视觉为例， 直接或间接影响某一特定神经细胞的光感受器细胞的全体
为该特定神经细胞的感受野；视觉感受野往往呈现中心兴奋、周围抑制
或者中心抑制、周围兴奋的同心圆结构。
• 1980年，福岛邦彦在感受野概念的基础上提出了“神经认知”模型用于模
式识别任务，该模型是一种层次化的多层人工神经网络。
第7章 深度学习
主要内容
• 深度学习的历史和定义
• 几种深度学习模型
• 深度学习主要开发框架
• 深度学习的应用
• 深度学习的展望
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 1957年，感知机
• 1980年代，BP算法
• 2006年，Hinton和Salakhutdinov提出了深度信念网络（Deep Belief
• 深度学习的定义
• 和传统的机器学习（称之为浅层学习）相比较，深度学习更接近人类处
理信息的方式。
• 深度学习通过构造深层结构的人工神经网络，模拟这种多层表示，每层
对应于一类特定特征，高层特征取决于底层特征，每类特征由一个隐含
层表示，隐含层从最初的几层发展到十多层，甚至目前的上千层。
• 以图像处理为例，低层提取边缘特征，更高层在此基础上形成简单图形，
Network, DBN）模型——深度学习元年。
• 2009年，Bengio又提出了堆叠自动编码器（Stacked Auto-Encoder,
SAE），用自动编码器来代替受限玻尔兹曼机构造深度网络，取得了很
好的效果。
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 2011年，微软研究院和Google的语言识别研究人员先后采用深度学习技

04
循环神经网络（RNN）
循环结构
网络具有记忆功能，能够处理序列数据。
门控循环单元（GRU）
简化LSTM结构，提高计算效率。
长短期记忆（LSTM）
解决RNN在处理长序列数据时出现的梯度消 失或爆炸问题。
经典模型
RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Bi-LSTM 等。
生成对抗网络（GAN）
生成器与判别器
02
深度学习特征
03
特征编码与表示
利用卷积神经网络（CNN）等深 度学习模型自动学习图像特征， 具有更强的表征能力。
将提取的特征进行编码和表示， 以便于后续的图像分类、识别等 任务。
目标检测与跟踪
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
，以及Faster R-CNN、 YOLO等经典目标检测模型。
02
分析句子中词语之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等，
有助于理解句子的语义。
常见算法
03
基于短语结构语法的算法、基于依存语法的算法和基于深度学
习的算法。
语义理解与情感分析
语义理解
研究文本中词语、短语和句子的含义，以及它们之间的语义关系。
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于情感计算和情感智能等领域。
K均值聚类（K-means Clustering）：将数据划 分为K个簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而 不同簇间的数据尽可能不同。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：通过正交变换将原始特征空间中的线性 相关变量变为线性无关的新变量，用于降维和可 视化。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据真伪。

人工智能导论教学课件人工智能1、用回溯策略求解如下所示二阶梵塔问题，画出搜索过程的状态变化示意图。

对每个状态规定的操作顺序为：先搬1柱的盘，放的顺序是先2柱后3柱；再搬2柱的盘，放的顺序是先3柱后1柱；最后搬3柱的盘，放的顺序是先1柱后2柱。

答：为了方便起见，我们用((AB)()())这样的表表示一个状态。

这样得到搜索图如下：2、滑动积木块游戏的棋盘结构及某一种将牌的初始排列结构如下：其中B表示黑色将牌，W表示白色将牌，E表示空格。

游戏的规定走法是：（1）任意一个将牌可以移入相邻的空格，规定其耗散值为1；（2）任意一个将牌可相隔1个或2个其他的将牌跳入空格，规定其耗散值等于跳过将牌的数目；游戏要达到的目标是使所有白将牌都处在黑将牌的左边（左边有无空格均可）。

对这个问题，定义一个启发函数h(n)，并给出利用这个启发函数用算法A求解时所产生的搜索树。

你能否辨别这个h(n)是否满足下界范围？在你的搜索树中，对所有的节点满足不满足单调限制？提示：可定义h为：h＝B右边的W的数目设j节点是i节点的子节点，则根据走法不同，h(i)-h(j)的值和C(i,j)分为如下几种情况：（1）B或W走到了相邻的一个空格位置，此时：h(i)-h(j)=0,C(i,j)=1；（2）W跳过了1或2个W，此时h(i)-h(j)=0,C(i,j)=1或2；（3）W向右跳过了一个B（可能同时包含一个W），此时：h(i)-h(j)=-1,C(i,j)=1或2；（4）W向右跳过了两个B，此时：h(i)-h(j)=-2,C(i,j)=2；（5）W向左跳过了一个B（可能同时包含一个W），此时：h(i)-h(j)=1,C(i,j)=1或2；（6）W向左跳过了两个B，此时：h(i)-h(j)=2,C(i,j)=2；（7）B跳过了1或2个B，此时h(i)-h(j)=0,C(i,j)=1或2；（8）B向右跳过了一个W（可能同时包含一个B），此时：h(i)-h(j)=1,C(i,j)=1或2；（9）B向右跳过了两个W，此时：h(i)-h(j)=2,C(i,j)=2；（10）B向左跳过了一个W（可能同时包含一个B），此时：h(i)-h(j)=-1,C(i,j)=1或2；（11）B向左跳过了两个W，此时：h(i)-h(j)=-2,C(i,j)=2；纵上所述，无论是哪一种情况，具有:h(i)-h(j)≤C(i,j)且容易验证h(t)=0，所以该h是单调的。