人工智能及其应用ppt课件

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未来人工智能教育的发展趋势
Chapter
人工智能技术不断发展，推动教育领域的创新与变革
人工智能技术在教育领域的应用 不断拓展，如智能辅助教学、智
能评估、智能推荐等。
未来，人工智能技术将进一步实 现个性化教学、智能化评估等，
提高教育质量和效率。
人工智能技术将推动教育模式的 创新，如在线教育、混合式教育 等，突破时间和空间的限制，使
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人工智能基础知识
Chapter
机器学习算法
支持向量机（SVM） 线性支持向量机 非线性支持向量机
机器学习算法
软间隔支持向量机 决策树
基础决策树
机器学习算法
随机森林 AdaBoபைடு நூலகம்st
K最近邻算法（KNN）
机器学习算法
K值的选择
分类和回归问题
距离度量方法
机器学习算法
贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类器 隐马尔可夫模型（HMM）
人工智能分类
人工智能可按照技术类型分为弱人工智能和强人工 智能，其中弱人工智能指的是只能完成特定任务的 智能，而强人工智能则指的是可以胜任人类所有工 作的智能。
人工智能的发展历程
第一阶段
第二阶段
第三阶段
第四阶段
起步发展期（1956年 -20世纪60年代）。 这一阶段人工智能技 术开始起步，出现了 基于规则的专家系统 ，如医疗专家系统 MYCIN。
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Adam优化算法
深度学习算法
RMSProp优化算法 卷积神经网络（CNN）及其应用领域 LeNet模型
深度学习算法
AlexNet模型 GoogLeNet模型
VGGNet模型 ResNet模型
自然语言处理（NLP）

膜电位： 极化 去极化 超极化
5.2.1 生物神经元
5.2.1 生物神经元
二、信息的传递与接收
轴突
突触前 突触后
突触间隙 树突或胞体
5.2.1 生物神经元
三、信息的整合
空间整合： 同一时刻产生的刺激所引起的膜电位变化，大致
等于各单独刺激引起的膜电位变化的代数和。
时间整合： 各输入脉冲抵达神经元的时间先后不一样。总的
面的需求，极大地刺激了机器学习的研究和发展，示例归纳学习系统是当时的 研究主流，自动知识获取是当时的应用研究目标。
人工智能及其应用
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5.1.1 知识学习概述
4、连接学习和混合型学习： • 这一阶段开始于20世纪80年代中期。在此之前的十多年中，虽然神经元模型研究
落入了低潮，但仍有一部分学者在潜心研究。在他们的艰苦努力下，终于克服了 神经元模型的局限性，提出了多层网络的学习算法，再加上超导技术、生物技术、 光学技术等的发展与支持，神经元网络研究又在一个新的起点上再度兴起，从而 使机器学习进人了连接学习的研究阶段。 • 连接学习是一种以非线性、大规模并行处理为主流的神经网络研究，这一研究目 前还方兴未艾，并向传统的符号学习提出了挑战。
这一阶段最具有代表性的工作是罗森勃拉特(F.Rosenblatt)1957年提出的感知机模型， 它由阈值性神经元组成，试图模拟人脑的感知及学习能力。但遗憾的是，大多数想产 生某些复杂智能系统的企图都失败了。
人工智能及其应用
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5.1.1 知识学习概述
不过，这一阶段的研究工作导致了模式识别这个新兴学科的诞生和判别函数 法这种重要机器学习方法的产生。
第一，学习是一种综合性的心理活动； 第二，学习是一种具有多侧面的现象； 第三，从事学习研究的学者多来自不同的学科。 结论：学习的定义: ❖有明确目的的知识获取过程； ❖内在行为：获取知识、积累经验、发现规律； ❖外在表现：系统性能得到改进、系统实现自我优化、

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AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
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人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
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AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 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。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
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知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。

劳动力市场失衡
人工智能的发展可能导致劳动力市场出现失衡现象，一些高技能岗位需求增加， 而低技能岗位则面临更大的就业压力。需要采取措施促进劳动力市场的均衡发展 。
算法偏见与歧视
数据偏见
人工智能算法在训练过程中可能受到数据偏见的影响，导致 算法决策存在不公平和歧视现象。需要采取措施确保数据来 源的多样性和公正性，以及在算法设计过程中考虑公平性和 公正性。
模型透明度
通过可视化、解释性算法等方式提高AI模型的透明度，帮 助人们更好地理解AI决策过程。
因果推理
利用因果推理方法，探索AI决策背后的因果关系，提高AI 决策的可信度和可靠性。
AI与人类的和谐共生
AI与人类的和谐共生
未来的人工智能技术将更加注重与人类的和谐共生，而非简单地 替代人类。
人类与AI的协同工作
AI技术可以支持在线课程、远程教育 等模式，打破地域限制，让更多人接 受优质教育资源。
AI技术可以辅助教师进行教学管理、 作业批改等日常工作，减轻教师负担。
个性化学习
在线教育
教育评估
智能助教
AI算法可以根据学生的学习习惯、能 力水平等信息，为学生提供个性化的 学习方案。
AI算法可以分析学生的学习成果、能 力表现等信息，为教育评估提供客观、 准确的数据支持。
通过发展人机协同技术，实现人类和AI的共同协作，提高工作效率 和创造力。
AI伦理与法律
为确保AI与人类的和谐共生，需要制定相应的AI伦理和法律规范， 保障人类的权益和利益。
THANKS
感谢观看
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机器学习技术不断发展，深度学习、强化学习等技术在解决复杂问题 方面表现出色。
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机器学习面临数据隐私、算法公平性等问题，需要加强伦理和法律监 管。