人工智能第六章PPT课件

人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2021/5/31 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
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2021/5/31
人工智视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2021/5/31
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智 能的发展。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”，可以自动启动、加速、刹车，可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下，它的“大脑”能随机应变，自动选择 最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
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。
2021/5/31
Part 4 人工智能的未来
2021/5/31
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。

人工智能开启未来科技之旅
主讲人：XXX
目录
1.人工智能简介 2.ai的发展历程 3.人工智能的应用领域 4.智能机器人与自动驾驶 5.ai技术的局限性 6.如何学习ai编程 7.ai伦理和安全问题 8.互动与测试环节
人工智能简介
人工智能是让计算机具备智能的技术。它已经走过了漫长的发展历程， 包括机器学习、深度学习和神经网络等技术。它正在广泛应用于医疗保 健、金融、交通运输等领域。人工智能也与智能机器人和自动驾驶系统 密不可分，这些系统正在改变我们的生活方式。 虽然人工智能拥有很多优点，但它也有着一些局限性。例如，它有时会 出现误判或错误的结果，并且没有完全掌握自然语言处理方面的技术。 因此，学习ai编程成为一种流行趋势，为了掌握这门技术，你需要学习 编程语言和各种ai技术。
智能机器人与自动驾驶
智能机器人与自动驾驶是人工智能技术最令人兴奋的应用之一。机器人 可以在制造、医疗、保安等领域发挥作用，而自动驾驶技术则可以让车 辆实现跨越长距离的出行。机器人和自动驾驶技术的核心是通过传感器 和算法来感知周围环境，并根据数据做出决策。建议学生们多尝试使用 开源平台，如ROS和Autodesk来进行开发，同时也要注意机器人操作 规范和安全问题。对于自动驾驶技术，建议学生们从理论到实践逐步掌 握各种算法和测试方法，并采用模拟器和实地测试相结合的方式进行验 证。
ai技术的局限性
尽管人工智能技术发展迅猛，但其仍存在局限性。主要局限在于数据不 足、想象力的缺乏方法：扩大数据集、增强人工智能的想象力和创造更适合 人工智能的任务。接下来，让我们动起来，在测试中感受一下吧！
如何学习ai编程
想学AI编程？不要慌！我们来一步一步学，先从基础编程语言入手，比 如Python。接着，了解机器学习、深度学习等AI领域的知识和算法。 通过实践编写代码，应用AI模型，提高编程技能。还可以尝试使用开源 框架和云计算平台等工具提升效率。别忘了，互动和测试很重要哦！可 以和小伙伴们一起实现有趣的AI应用，并通过测试不断改进和优化。 Let's AI it!

《人工智能》大学 课件
contents
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 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系 统的一门新的技术科学。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。

P(D|T,L,B)
Dyspnoea
T L B D=0 D=1 0 0 0 0.1 0.9 0 0 1 0.7 0.3 0 1 0 0.8 0.2 0 1 1 0.9 0.1
...
P(A, S, T, L, B, C, D) = P(A) P(S) P(T|A) P(L|S) P(B|S) P(C|T,L) P(D|T,L,B)
贝叶斯方法正在以其独特的不确定性知识 表达形式、丰富的概率表达能力、综合先 验知识的增量学习特性等成为当前数据挖 掘众多方法中最为引人注目的焦点之一。
2020/9/29
史忠植 高级人工智能
3
贝叶斯网络是什么
贝叶斯（Reverend Thomas Bayes 1702-1761） 学派奠基性的工作是贝叶斯的论文“关于几率性 问题求解的评论”。或许是他自己感觉到它的学 说还有不完善的地方，这一论文在他生前并没有 发表，而是在他死后，由他的朋友发表的。著名 的数学家拉普拉斯（Laplace P. S.）用贝叶斯的 方法导出了重要的“相继律”，贝叶斯的方法和 理论逐渐被人理解和重视起来。但由于当时贝叶 斯方法在理论和实际应用中还存在很多不完善的 地方，因而在十九世纪并未被普遍接受。
2020/9/29
史忠植 高级人工智能
6
贝叶斯网络的应用领域
辅助智能决策 数据融合 模式识别 医疗诊断 文本理解 数据挖掘
2020/9/29
史忠植 高级人工智能
7
统计概率
统计概率:若在大量重复试验中，事件A发生的频 率稳定地接近于一个固定的常数p，它表明事件A 出现的可能性大小，则称此常数p为事件A发生的 概率，记为P(A), 即
P(A·B)＝P(A)·P(B|A) 或 P(A·B)＝P(B)·P(A|B)