AIGC应用基础课件 (1).pptx

智慧之源：人工智能2025ChapterOne时间：2025.03主讲教师：

第一章思维导图1

01人工智能概述02人工智能的原理与技术03人工智能的应用

分析AI在特定领域的应用过程运用AI工具进行简单数据分析、模式识别等能力目标树立终身学习理念，适应技术迭代激发创新思维，探索技术潜能素质目标掌握人工智能的定义、特点、核心技术了解发展阶段、工作原理及产业链架构知识目标学习目标

本章导读案例引入：AlphaGovs.李世石→AlphaZero的自我进化关键点：从模仿到创造，深度学习与算法优化的突破政策背景：中国《新一代人工智能发展规划》核心问题：人工智能是什么？如何工作？对未来有何影响？2016年，人工智能阿尔法狗（AlphaGo）首次挑战并击败了世界围棋冠军李世石，引发了全球震动。阿尔法狗凭借海量学习，展现了AI战略思维的飞跃。一年以后，阿尔法狗的进化版本——阿尔法元（AlphaZero）横空出世，它无须人类经验，仅仅通过游戏规则和自我对弈，不断试错与学习，实现了对阿尔法狗100∶0的超越，树立了人工智能自我学习与进化的里程碑。从阿尔法狗到阿尔法元的跨越，是人工智能从模仿到自我创造的华丽转身，证明了深度学习、强化学习与算法优化的无限潜力，预示着一个由智能引领的未来已经到来。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能产业放在国家战略层面进行部署。人工智能成为当今最热门的话题之一。那么，人工智能到底是什么，它是如何工作的，它对我们的未来又有着怎样的影响呢？导读

PART01人工智能概述智慧之源：人工智能

人工智能是模拟、延伸和扩展人类智能的技术，能够像人类一样感知环境、解决问题、识别模式、生成自然语言等。从简单的自动化任务到复杂的决策支持，人工智能的应用范围广泛，涵盖了医疗、金融、教育等多个领域。模拟人类智能的技术定义人工智能的定义认识人工智能

人工智能的特点自主性与自适应性基于数据驱动优化，系统可自主调整行为以适应环境变化，如智能推荐系统根据用户行为自动优化推荐内容。知识表达与持续学习系统能表达知识并持续学习，生成新知识，如智能教育系统根据学生学习情况生成个性化学习计划。自然交互与人机协同借助语音、视觉技术，实现人机自然交互，如智能语音助手通过语音识别与用户沟通，提供便捷服务。跨媒体认知与群体智能整合多模态数据，如图像、文本、语音等，实现更全面的认知。多个智能体协同工作，形成群体智能

按智能化程度弱AI：专注于特定任务，如语音识别、图像分类等，已在多个领域广泛应用，为人们生活和工作带来便利。

强AI：具备类人智能，能像人类一样思考和解决问题，目前仍处于研究和探索阶段，面临诸多技术挑战。

超强AI：超越人类智能，具有更强大的学习、推理和创造能力，其发展将对人类社会产生深远影响，但也引发诸多伦理和安全问题。按功能特点感知智能：通过语音/图像识别技术，使机器具备感知能力，如智能安防系统通过图像识别实现人脸识别和行为分析。

认知智能：专注于自然语言处理，让机器理解人类语言，如智能客服系统通过自然语言处理理解用户问题并提供准确回答。

决策智能：应用于自动驾驶等领域，使机器能根据环境信息做出决策，如自动驾驶汽车通过传感器和算法实现安全驾驶。按模型特点决策式AI：侧重于预测与判断，为决策提供依据，如金融风险预测模型通过分析数据预测风险，帮助金融机构做出决策。

生成式AI：专注于内容创作，如生成文本、图像、音乐等，为创意产业带来新的机遇，如AI绘画工具可根据用户描述生成艺术作品。人工智能的分类

人工智能的起源1950年，图灵测试提出，为人工智能的发展奠定了理论基础，开启了人工智能的研究之路。

1956年，达特茅斯会议召开，标志着人工智能学科的正式诞生，吸引了众多科学家投身其中。发展阶段应用发展期（70年代-80年代中期）：人工智能在专家系统等领域取得突破，开始应用于实际问题。

低迷发展期（80年代中期-90年代中期）：由于技术瓶颈和资金问题，人工智能发展进入低谷。发展阶段起步发展期（1956-60年代初）：早期的人工智能研究取得了一些初步成果，如逻辑理论机的诞生。

反思发展期（60年代-70年代初）：人们开始反思人工智能的局限性，探索新的研究方向。发展阶段稳步发展期（90年代中期-2010年）：随着计算能力的提升和数据量的增加，人工智能逐渐恢复发展。

蓬勃发展期（2011年至今）：深度学习等技术的出现推动了人工智能的飞速发展，使其在多个领域取得了重大突破。人工智能的发展历程

人工智能的发展历程发展历程

PART02人工智能原理与技术智慧之源：人工智能

人工智能的原理算法算法是人工智能的智力核心，如深度学习