科普讲座人工智能.pptxVIP

2024-01-31

科普讲座人工智能

目

录

人工智能基本概念与历程

机器学习原理与技术介绍

自然语言处理技术探讨

计算机视觉在人工智能中地位和作用

人工智能伦理道德问题思考

未来发展趋势与挑战分析

人工智能基本概念与历程

01

人工智能是一种模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，旨在使机器具备像人类一样的感知、思维和行为能力。

定义

人工智能具有自主学习、推理、理解、判断和决策等能力，可以处理海量数据，解决复杂问题，提高工作效率和质量。

特点

以逻辑推理和知识表示为核心，实现了专家系统等应用。

神经网络和深度学习的兴起，推动了人工智能技术的飞速发展。

结合了动态规划与监督学习，实现了从环境中学习并作出决策的能力。

Transformer等算法的出现，极大地提升了自然语言处理等领域的性能。

早期符号主义

连接主义崛起

强化学习突破

跨时代算法

应用领域

人工智能已广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、自动驾驶等领域。

前景展望

未来人工智能将与物联网、区块链、量子计算等技术深度融合，推动智能医疗、智慧城市、智能制造等领域的创新发展，为人类带来更便捷、更高效、更智能的生活方式。

机器学习原理与技术介绍

02

机器学习定义

机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。

机器学习分类

根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型。其中，监督学习和无监督学习是最常见的两种类型。

监督学习是指在有标记的训练数据集中，通过训练得到一个模型，然后利用该模型对新的数据进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等。

监督学习原理

无监督学习是指在没有标记的数据集中，通过算法学习数据中的内在结构和规律，从而对数据进行聚类、降维或异常检测等处理。常见的无监督学习算法包括K-均值、层次聚类、主成分分析等。

无监督学习原理

深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它通过建立多层的神经网络模型来模拟人类神经系统的结构和功能。目前，深度学习领域最流行的技术框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。

深度学习技术框架

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐等领域有着广泛的应用。例如，在图像识别领域，深度学习可以实现人脸识别、物体检测等功能；在语音识别领域，深度学习可以实现语音转文字、语音合成等功能；在自然语言处理领域，深度学习可以实现文本分类、情感分析等功能。

深度学习应用场景

自然语言处理技术探讨

03

03

NLP应用场景

涵盖机器翻译、智能问答、文本摘要、情感分析等多个领域。

01

自然语言处理（NLP）定义

研究计算机与人类语言交互的技术，使计算机能够理解和生成人类语言。

02

NLP技术挑战

包括语言理解、歧义消解、上下文感知、知识表示等问题。

包括文本预处理、特征提取、文本分类、聚类等步骤，用于从大量文本数据中提取有价值的信息。

文本挖掘技术

情感分析技术

实现方法

通过分析文本中的情感词汇、语法结构等因素，判断文本的情感倾向，如积极、消极或中立等。

基于规则的方法、基于统计学习的方法和基于深度学习的方法等。

03

02

01

语音识别技术原理

将人类语音转换为文本数据，包括声学模型、语言模型和解码器等组件。

语音合成技术原理

将文本数据转换为人类语音，包括文本预处理、韵律控制、声学模型等步骤。

语音识别与合成技术应用

广泛应用于智能语音助手、智能客服、语音转写、虚拟主播等领域。

计算机视觉在人工智能中地位和作用

04

研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。

计算机视觉定义

从早期的图像处理到现代深度学习技术的应用，计算机视觉经历了多个阶段的发展，包括特征提取、分类器设计、神经网络等。

发展历程

随着技术的进步，计算机视觉已广泛应用于智能安防、自动驾驶、医疗诊断、工业自动化等领域。

应用领域扩展

图像识别技术

01

基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了显著成果，通过训练大量数据学习图像特征，实现对图像的分类和识别。

目标检测技术

02

目标检测是在图像中识别出特定目标并定位其位置的技术，常用的方法包括R-CNN系列算法、YOLO、SSD等，它们通过不同的方式实现目标检测和定位。

技术挑战与发展趋势

03

尽管图像识别和目标检测技术取得了很大进展，但仍面临一些挑战，如小目标检测、遮挡目标识别等，未来发展趋势包括模型轻量化、实时性提升等。

三维重建技术

三维重建是从二维图像或视频中恢复出三维模型的过程，常用的方法包括立体视觉、结构光、激光扫描等，它们在三维重建中各有优劣。

虚拟现实技