人工智能通识基础：人工智能的工作原理PPT教学课件.pptx

人工智能的工作原理第2章人工智能的核心是让机器模仿人类的智能行为，使机器具备感知、思考、决策甚至是自我学习的能力，为人类解决一系列问题。要想深度理解人工智能，首先需要对其工作原理有所了解，明白人工智能依靠什么来获得相应的能力，又是如何来完成相应的任务。本章主要介绍数据、算力、算法对人工智能的重要作用与影响，机器学习的原理与学习类型，人工智能大模型的开发过程、类型，以及人工智能工具提示的设计技巧。

人工智能的燃料之源：

数据人工智能的智慧之源：

算法人工智能的动力引擎：

算力人工智能的技术逻辑：

机器学录CONTENTS人工智能完成任务的工具：

人工智能大模型05

01人工智能的燃料之源：

数据数据被称为人工智能的燃料，是人工智能进行学习和迭代优化的基础。通过机器学习和深度学习技术，人工智能能够从大量数据中提取模式、规律和决策逻辑，没有数据，人工智能就无法学习和迭代优化，再先进的算法和算力也无法发挥其应有的价值。

2.1.1数据的作用数据是人工智能

学习的基础01数据支持人工智能

进行预测02数据推动人工智能

迭代优化03

2.1.2数据对人工智能的影响影响人工智能模型的准确性影响人工智能模型可靠性影响人工智能模型的性能和效率制约人工智能模型的泛化能力影响人工智能系统的应用效果某地区种植结构识别分析数据的质量

对人工智能的

影响

2.1.2数据对人工智能的影响数据的多样性

对人工智能的

影响影响人工智能模型的准确性影响人工智能模型可靠性影响人工智能模型的性能和效率制约人工智能模型的泛化能力影响人工智能系统的应用效果提升人工智能模型的准确性增强人工智能模型的鲁棒性更好地满足不同领域的需求满足个性化需求推动人工智能模型创新数据的质量

对人工智能的

影响

2.1.2数据对人工智能的影响数据的多样性

对人工智能的

影响影响人工智能模型的准确性影响人工智能模型可靠性影响人工智能模型的性能和效率制约人工智能模型的泛化能力影响人工智能系统的应用效果提升人工智能模型的准确性增强人工智能模型的鲁棒性更好地满足不同领域的需求满足个性化需求推动人工智能模型创新数据的质量

对人工智能的

影响

2.1.2数据对人工智能的影响数据的多样性

对人工智能的

影响影响人工智能模型的准确性影响人工智能模型可靠性影响人工智能模型的性能和效率制约人工智能模型的泛化能力影响人工智能系统的应用效果提升人工智能模型的准确性增强人工智能模型的鲁棒性更好地满足不同领域的需求满足个性化需求推动人工智能模型创新数据的质量

对人工智能的

影响

2.1.2数据对人工智能的影响数据的多样性

对人工智能的

影响影响人工智能模型的准确性影响人工智能模型可靠性影响人工智能模型的性能和效率制约人工智能模型的泛化能力影响人工智能系统的应用效果提升人工智能模型的准确性增强人工智能模型的鲁棒性更好地满足不同领域的需求满足个性化需求推动人工智能模型创新决定人工智能模型学习效果影响人工智能模型性能优化效率影响人工智能模型的准确性影响人工智能模型的稳定性影响人工智能模型的应用效果数据标注数据标注的准

确性对人工智能的影响数据的质量

对人工智能的

影响

2.1.2数据对人工智能的影响数据的数量

对人工智能的影响数据的合规性对人工智能的影响大量的数据为人工智能模型提供了丰富的学习素材。丰富的数据有助于提高人工智能模型的准确性和稳定性。合规的数据处理过程有助于确保人工智能系统的决策是可解释的，并且不会对人类造成伤害。开发者在采集和使用数据时必须遵守隐私保护、数据安全和反歧视等要求。数据的多样性

对人工智能的

影响影响人工智能模型的准确性影响人工智能模型可靠性影响人工智能模型的性能和效率制约人工智能模型的泛化能力影响人工智能系统的应用效果提升人工智能模型的准确性增强人工智能模型的鲁棒性更好地满足不同领域的需求满足个性化需求推动人工智能模型创新决定人工智能模型学习效果影响人工智能模型性能优化效率影响人工智能模型的准确性影响人工智能模型的稳定性影响人工智能模型的应用效果数据标注的准

确性对人工智能的影响数据的质量

对人工智能的

影响

2.1.3人工智能涉及的数据类型

2.1.4数据的采集方式使用网络爬虫抓取数据01使用传感器采集数据02通过开放API获取数据03购买数据集04通过数据库查询数据05通过用户交互获取数据06使用数据分析工具获取数据07

02人工智能的动力引擎：

算力算力是计算机通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。算力是支撑人工智能算法运行和数据处理的基础资源。人工智能的不断发展使其对算力的需求也在不断增加。

2.2.1算力的作用支持人工智能模型的训练与推理01决定人工智能应用的性能和效率02高算力推动技术创新03高算力加速人工智能技术的