2024年度-(完整版)人工智能介绍课件

(完整版)人工智能介绍课件1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与应用计算机视觉技术与应用人工智能伦理、法律和社会影响contents目录2人工智能概述01CATALOGUE3定义第一次浪潮第二次浪潮第三次浪潮萌芽期发展历程人工智能（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20世纪50年代至60年代，人工智能的概念被提出，并开始进行一些基础性的研究。20世纪70年代至80年代，专家系统、知识工程等技术得到广泛应用，但由于技术限制和应用场景狭窄，人工智能的发展陷入低谷。20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发展和大数据时代的到来，机器学习、深度学习等算法取得重大突破，人工智能开始进入快速发展阶段。21世纪初至今，人工智能技术在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得显著成果，并开始渗透到金融、医疗、教育等各行各业。定义与发展历程4人工智能的技术原理主要包括算法、算力和数据三个方面。算法是人工智能的“大脑”，用于处理和分析数据；算力是人工智能的“肌肉”，提供强大的计算能力；数据则是人工智能的“燃料”，为算法提供训练和优化所需的素材。技术原理人工智能的核心思想在于模拟人类的智能行为，通过学习和训练不断提高自身的智能水平。具体来说，人工智能通过机器学习、深度学习等算法对大量数据进行学习和分析，从而掌握一定的规律和知识，进而实现自主决策和智能行为。核心思想技术原理及核心思想5应用领域人工智能目前已经渗透到各个行业和领域，如金融、医疗、教育、交通、安防等。在金融领域，人工智能可以帮助银行和保险公司进行风险评估和信用评级；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；在教育领域，人工智能可以为学生提供个性化学习资源和辅导服务；在交通领域，人工智能可以实现智能交通管理和自动驾驶等功能；在安防领域，人工智能可以通过人脸识别、行为分析等技术提高安全保障水平。前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能的前景非常广阔。未来，人工智能将在以下几个方面取得更大的突破和发展：一是算法的创新和优化，提高人工智能的智能水平和决策能力；二是算力的提升和成本的降低，使得更多的人和企业能够享受到人工智能带来的便利；三是数据的丰富和多样化，为人工智能提供更广泛的训练和优化素材；四是应用场景的拓展和深化，使得人工智能能够更好地服务于人类社会。应用领域与前景展望6机器学习原理及算法02CATALOGUE7逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTrees）梯度提升树（GradientBoostingTrees,GBRT）线性回归（LinearRegression）支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）随机森林（RandomForests）010203040506监督学习算法8自编码器（Autoencoders）层次聚类（HierarchicalClustering）K均值聚类（K-meansClustering）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）无监督学习算法01030204059强化学习算法Q学习（Q-learning）演员-评论家算法（Actor-CriticMethods）深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG）策略梯度（PolicyGradients）10深度学习技术与应用03CATALOGUE11

神经网络模型神经元模型模拟生物神经元结构和功能，实现输入到输出的非线性映射。多层感知器（MLP）由多个神经元组成的多层网络，具有强大的分类和回归能力。激活函数引入非线性因素，提高神经网络的表达能力，如ReLU、Sigmoid等。12通过卷积核提取输入数据的局部特征，实现参数共享和稀疏连接。卷积层池化层全连接层降低数据维度，提高模型泛化能力，如最大池化、平均池化等。将卷积层和池化层提取的特征进行整合，输出最终结果。030201卷积神经网络（CNN）13循环神经单元具有记忆功能，能够处理序列数据，如LSTM、GRU等。时间步将序列数据按照时间顺序输入到循环神经单元中，实现信息的传递和积累。序列到序列（Seq2Seq）由编码器和解码器组成的模型结构，实现输入序列到输出序列的映射。循环神经网络（RNN）03020114自然语言处理技术与应用04CATALOGUE15基于规则、统计或深度学习等方法对文本进行分词处理，是自然语言处理的基础任务之一。分词技术为每个词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等，有助于理解词语在句子中的角色。词性标注识别文本中的特定实体，如人名、地名、机构名等，对于信息抽取和问答系统具有重要意义。命名实体识别词法分析技术1603深层句法分析探究句子中更深层次的句法结构，如语义角色标注等，有助于更深入地理解句子含义。01短语结构分析研究句子中词语之间的结构关系，构建短语结构树，揭示句子的层次结构。02依存句法分析通过分析词语之间的依存关系，揭示句子中词语之间的修饰、补充等关系。句法分析技术17词义消歧实体链接情感分析问答系统语义理解技术确定多义词在特定上下文中的确切含义，消除歧义。识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于产品评论、社交媒体分析等领域。将文本中的实体链接到知识库中的对应实体，实现知识的共享和复用。根据用户的问题，自动检索相关信息并生成简洁明了的回答，是自然语言处理的重要应用之一。18计算机视觉技术与应用05CATALOGUE19通过训练模型识别图像中的不同类别，例如动物、植物、建筑等。图像分类在图像中定位并识别特定物体的位置，例如人脸、车辆、文字等。物体检测将图像分割成不同的区域或对象，以便进行更精细的分析和处理。图像分割图像识别技术20目标定位在视频或图像序列中跟踪和定位移动物体，例如行人、车辆等。目标识别识别并分类移动物体的类型，例如识别车辆的品牌和型号。行为分析分析目标物体的行为模式，例如检测异常行为或预测未来行为。目标检测技术21通过去除视频中的冗余信息来减小文件大小，以便更高效地存储和传输。视频压缩对视频进行剪辑、合并、添加特效等操作，以制作更具吸引力的视频内容。视频编辑提取视频中的有用信息，例如目标检测、行为分析、场景理解等，以支持各种应用需求。视频分析视频处理技术22人工智能伦理、法律和社会影响06CATALOGUE23数据泄露风险由于技术漏洞或人为因素，人工智能系统可能导致数据泄露，给用户和企业带来严重损失。恶意攻击黑客可能利用人工智能系统的漏洞进行攻击，窃取数据或破坏系统正常运行。数据收集和使用人工智能系统需要大量数据来训练和改进，但数据的收集和使用必须符合隐私法规，确保用户数据的安全和保密。数据隐私和安全问题24自动化取代人力同时，人工智能的发展也将创造新的就业机会，如数据分析师、AI工程师等。创造新的就业机会就业市场变革人工智能将改变就业市场的需求和结构，要求劳动者具备更高的技能和素质。人工智能和自动化技术可能取代一些重复性、简单的工作，导致部分岗位消失。人工智能对就业市场的影响25人工智能在教育和医疗领域的应用人工智能可以