《人工智能课件》.pptx

《人工智能课件》

·人工智能概述

●机器学习原理及算法

·深度学习技术与应用

·自然语言处理技术

·计算机视觉技术与应用

·人工智能伦理、法律和社会影响

01

人工智能概述

定义与发展历程

定义

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。

发展历程

人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思维的研究，

连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑，而深度学习则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。

技术原理及核心思想

技术原理

人工智能的技术原理主要包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理等。机器学习通过训练数据自动

找到规律，并应用于新数据。计算机视觉旨在让计算机能够理解和解释图像和视频。自然语言处理则

研究如何让计算机理解和生成人类语言。

核心思想

人工智能的核心思想是模拟人类的智能行为，包括学习、推理、理解、判断和创造等方面的能力。通

过模拟人类的智能行为，人工智能可以自主地完成各种复杂的任务，提高工作效率和质量。

应用领域与前景展望

应用领域：人工智能已经广泛应，如智能家居、自、

在用居领域境以通动过驾意

术供更加智。自动驾驶领域智能可

能实化现的驾

分析医供更加准确的诊在金

大数据技术提供更加精准的投

工智能可以通过智能化生产流程、质量控制等技术提高生效率和

02

机器学习原理及算法

监督学习算法

线性回归逻辑回归

通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学一种广义的线性模型，通过sigmoid函数将线性模

习得到一个线性模型，用于预测连续值。型的输出映射到[0,1]区间，用于解决二分类问题。

支持向量机(SVM)决策树

在特征空间中找到一个超平面，使得不同类别的通过递归地构建决策树，实现对数据的分类或回

样本能够被最大化地分隔开，用于分类和回归问归。每个节点代表一个特征属性上的判断条件，

题。每个分支代表一个可能的属性值，最终叶节点代

表类别