AIGC应用基础课件

智慧之源：人工智能2025

ChapterOne时间：2025.03主讲教师：第一章思维导图101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，如深度学习算法通过神经网络模拟人类大脑学习过程，实现复杂数据模式识别。强化学习算法通过奖励机制让机器自主学习最优行为策略，如机器人通过强化学习掌握复杂任务操作技巧。算力硬件支撑是人工智能的基础，GPU/TPU等专用芯片为算法运行提供强大算力支持，加速模型训练和推理过程。云计算技术提供灵活的算力资源，可根据需求动态调整，降低人工智能应用成本，推动其广泛应用。数据数据是人工智能的训练燃料，结构化与非结构化数据为模型提供丰富学习素材，如文本、图像、语音等数据用于训练不同类型的模型。高质量数据对模型性能至关重要，数据标注和清洗等预处理工作可提高数据质量，提升模型准确性和可靠性。人工智能的工作流程六步流程数据收集：从各种来源收集数据，为模型训练提供基础素材，如通过传感器收集环境数据、从网络爬取文本数据等。数据预处理：对收集的数据进行清洗、归一化等处理，提高数据质量，为后续特征提取和模型训练做好准备。特征提取：从数据中提取关键特征，降低数据维度，提高模型训练效率和性能，如从图像中提取边缘特征、从文本中提取关键词等。模型训练：根据提取的特征和标注的数据，训练模型，调整模型参数，使其具备学习能力，如使用梯度下降法优化模型参数。验证测试：通过验证集和测试集评估模型性能，确保模型在未见数据上具有良好的泛化能力，如计算模型的准确率、召回率等指标。决策预测：将训练好的模型应用于实际场景，根据输入数据做出决策或预测，如智能推荐系统根据用户特征预测用户喜好。监督学习：通过标注数据训练模型，预测新数据的标签，如图像分类、语音识别等任务，广泛应用于实际场景。无监督学习：在无标注数据中发现数据内在结构，如聚类分析、降维等，用于数据探索和预处理。强化学习：通过与环境交互学习最优策略，如机器人控制、游戏AI等，让机器自主学习和决策。CNN：卷积神经网络擅长处理图像数据，通过卷积层、池化层等结构提取图像特征，实现图像识别、目标检测等功能。RNN：循环神经网络适合处理序列数据，如自然语言处理中的文本生成、机器翻译等任务，能捕捉序列数据的时间依赖关系。神经网络：由大量神经元组成，通过学习数据模式实现复杂函数映射，是深度学习的基础，广泛应用于各种人工智能任务。图像识别：通过深度学习算法识别图像中的物体、场景等，如人脸识别、车牌识别等应用，为智能安防、自动驾驶等领域提供技术支持。目标检测：在图像中定位和识别多个目标物体，确定其位置和类别，如智能安防系统中的行为分析、自动驾驶中的障碍物检测等。NLP：使机器理解、生成人类语言，包括词法分析、句法分析、语义理解等技术，让机器与人类进行自然语言交互。BERT模型：基于Transformer架构的预训练语言模型，通过海量文本数据预训练，具备强大的语言理解能力，广泛应用于文本分类、问答系统等任务。机器学习深度学习计算机视觉自然语言处理人工智能的核心技术应用领域语音识别：通过机器学习技术，计算机能够准确识别和理解人类的语音指令，实现语音交互。推荐系统：利用机器学习算法分析用户行为数据，为用户提供个性化的推荐内容。监督学习、无监督学习、强化学习监督学习通过标记数据进行训练，预测新数据的结果；无监督学习发现数据中的模式和结构；强化学习通过奖励和惩罚进行学习。机器学习是人工智能的核心技术之一，广泛应用于语音识别、推荐系统、金融预测等领域。金融预测：机器学习模型可以分析海量金融数据，预测市场趋势和风险，为投资决策提供支持。医疗诊断：在医疗领域，机器学习能够辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。人工智能的核心技术机器学习（ML）深度学习模仿人脑神经元的连接和工作方式，通过多层神经网络实现复杂的特征提取和模式识别。卷积神经网络（CNN）在图像识别领域表现出色，循环神经网络（RNN）则擅长处理序列数据。计算机视觉：深度学习推动了计算机视觉技术的发展，使计算机能够像人类一样“看”懂图像和视频。自然语言处理：在自然语言处理领域，深度学习模型能够理解语言的语义和结构，实现机器翻译和文本生成。医疗诊断：深度学习模型可以分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。智能驾驶：在智能驾驶领域，深度学习技术用于环境感知和决策控制，提高自动驾驶的安全性和可靠性。模拟人脑神经网络的工作方式应用领域应用领域132深度学习（DL）人工智能的核心技术自然语言处理技术能够对文本进行分析和理解，实现语音识别、语言生成和机器翻译等功能。通过自然语言处理，计算机可以与人类进行自然流畅的交流，提高人机交互的体验。文本分析、语音识别、语言生成、机器翻译文本挖掘：自然语言处理技术可以对大量文本数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息。情感分析：通过分析文本中的情感倾向，自然语言处理技术可以用于市场调研和舆情监测。智能助手：自然语言处理技术是智能助手的核心，使其能够理解用户的指令并提供相应的服务。智能客服：在客服领域，自然语言处理技术可以实现自动化的客户服务，提高服务效率和质量。应用领域自然语言处理（NLP）人工智能的核心技术0102图像识别、目标检测、图像生成计算机视觉技术使计算机能够识别和理解图像中的内容，实现图像识别、目标检测和图像生成等功能。通过计算机视觉技术，计算机可以像人类一样“看”懂图像和视频，为多个领域提供支持。应用领域人脸识别：计算机视觉技术广泛应用于人脸识别领域，用于身份验证和安全监控。智能监控：在安防领域，计算机视觉技术可以实现智能监控，自动检测异常行为和事件。无人驾驶：计算机视觉技术是无人驾驶的关键技术之一，用于环境感知和路径规划。医疗影像分析：在医疗领域，计算机视觉技术可以分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断。计算机视觉（CV）人工智能的核心技术PART03人工智能应用智慧之源：人工智能基础层包括智能芯片、传感器和大数据等，为人工智能的发展提供了硬件支持和数据基础。智能芯片的性能不断提升，为人工智能的高效运行提供了强大的计算能力。基础层技术层涵盖了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等核心技术，是人工智能的核心竞争力。机器学习算法的不断优化和创新，推动了人工智能在各个领域的应用。技术层应用层包括智能驾驶、智慧金融和智能家居等领域，是人工智能技术的实际应用。智能驾驶技术的发展提高了交通的安全性和效率，为人们的出行带来了便利。应用层人工智能的产业链架构应用领域信息技术智能客服：通过自然语言处理技术实现自动回答用户问题，提高客户服务效率和质量，降低企业成本。生产优化：利用机器学习算法分析生产数据，优化生产流程，提高生产效率和产品质量，如智能工厂中的生产调度系统。教育个性化学习路径：通过分析学生学习数据，为学生制定个性化学习计划，提高学习效果和效率，如智能教育平台。医疗健康影像诊断：通过计算机视觉技术分析医学影像，辅助医生诊断疾病，提高诊断准确性和效率，如CT影像分析、病理图像识别等。药物研发：利用人工智能算法加速药物研发过程，预测药物活性、筛选药物候选化合物，降低研发成本和时间。智慧城市交通优化：通过分析交通数据，优化交通信号控制、交通流量分配，缓解城市交通拥堵，提高交通效率。能源管理：利用人工智能技术优化能源分配和使用，提高能源利用效率，降低能源消耗，如智能电网系统。金融风控：通过机器学习模型分析用户信用数据，评估信用风险，提高金融机构风险管理能力，如信用卡风险评估、贷款审批等。智能投顾：根据用户财务状况和投资偏好，提供个性化投资建议，帮助用户实现资产增值，如智能投顾平台。其他零售与仓储物流农业与环境保护艺术创作应用案例财务数字化财务