2024年度《人工智能介绍》课件课件.pptx

《人工智能介绍》PPT课件2023REPORTING12024/3/23

人工智能概述机器学习技术自然语言处理技术计算机视觉技术语音识别与合成技术人工智能伦理、法律与社会影响目录CATALOGUE202322024/3/23

PART01人工智能概述2023REPORTING32024/3/23

定义第一次浪潮（20世纪60年代-7…第二次浪潮（20世纪80年代-9…第三次浪潮（21世纪初至今）萌芽期（20世纪50年代-60年…发展历程人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、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。人工智能的发展大致经历了以下几个阶段人工智能的概念被提出，并出现了一些早期的理论和方法。基于符号逻辑的专家系统得到广泛应用，但由于技术限制和理论缺陷，人工智能进入低谷期。机器学习算法的兴起，尤其是神经网络技术的快速发展，为人工智能的复苏奠定了基础。深度学习技术的突破，以及大数据、云计算等技术的支持，使得人工智能在各个领域取得了显著成果。定义与发展历程42024/3/23

人工智能的技术原理主要包括感知、认知和行动三个层面。感知层面通过传感器等设备获取外部环境信息；认知层面通过算法对获取的信息进行处理和分析，实现知识的表示、学习和推理；行动层面则根据认知结果做出相应的决策或行为。技术原理人工智能的核心思想在于模拟人类的智能行为，包括学习、推理、决策等。通过不断地学习和优化算法，提高机器的智能化水平，使其能够自主地完成复杂的任务。核心思想技术原理及核心思想52024/3/23

应用领域人工智能已经渗透到各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能制造、智慧城市等。其中，自然语言处理使得机器能够理解和生成人类语言；计算机视觉使得机器能够识别和理解图像和视频；智能机器人则能够自主完成各种复杂任务。前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。例如，在医疗领域，人工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在交通领域，自动驾驶技术将改变人们的出行方式；在金融领域，智能投顾和风险管理将提高金融服务的效率和质量。同时，人工智能的发展也将带来一些挑战和问题，如数据安全、隐私保护、伦理道德等，需要我们在发展过程中加以关注和解决。应用领域与前景展望62024/3/23

PART02机器学习技术2023REPORTING72024/3/23

监督学习原理：通过训练数据集学习出一个模型，该模型能够对新的输入数据做出预测或分类。训练数据集中的每个样本都包含输入和对应的输出（标签），模型通过不断调整自身参数来最小化预测值与真实值之间的差异。图像识别：通过训练大量的图像样本，使模型能够识别出不同的物体、场景或文字。语音识别：将语音信号转换为文本或命令，应用于语音助手、语音有哪些信誉好的足球投注网站等领域。信用评分：根据历史信贷数据训练模型，预测借款人的违约风险。监督学习原理及应用举例82024/3/23

在没有标签的情况下，通过挖掘数据内在的结构和特征来学习模型。常见的非监督学习任务包括聚类、降维和异常检测等。非监督学习原理通过对消费者行为数据的聚类分析，发现不同的消费群体和市场细分。市场细分识别社交网络中的社区结构、关键节点和信息传播路径。社交网络分析通过异常检测算法，自动识别监控视频中的异常事件。视频监控非监督学习原理及应用举例92024/3/23

深度学习技术：一种基于神经网络的机器学习方法，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的模型结构通常包含多个隐藏层，能够学习到更加复杂的非线性关系。推荐系统：利用深度学习技术构建用户画像和物品画像，实现个性化推荐。自然语言处理：通过深度学习模型对文本进行语义理解、情感分析和机器翻译等任务。计算机视觉：应用深度学习技术实现图像分类、目标检测和图像生成等任务。深度学习技术及其在网络中的应用102024/3/23

PART03自然语言处理技术2023REPORTING112024/3/23

研究单词的内部结构，包括词性标注、词形还原等技术，为后续任务提供基础数据。词法分析句法分析语义理解研究句子中词语之间的结构关系，构建词语之间的依存关系或短语结构树，理解句子的基本构成。在词法和句法分析的基础上，进一步理解句子的含义，包括词义消歧、实体识别、关系抽取等技术。030201词法分析、句法分析及语义理解方法122024/3/23

识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于产品评论、社交媒体等领域的情感分析和挖掘。情感分析根据特定主题或要求，自动生成结构合理、语义通顺的文本，如摘要生成、作文生成等。文本生成将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本，实现跨语言交流和信息传递。机器