2024年度-(完整版)人工智能介紹課件

(完整版)人工智能介紹課件1人工智能概述機器學習原理及算法深度學習技術與應用自然語言處理技術與應用計算機視覺技術與應用人工智能倫理、法律和社會影響contents目錄2人工智能概述01CATALOGUE3定義第一次浪潮第二次浪潮第三次浪潮萌芽期發(fā)展歷程人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，旨在研究、開發(fā)能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能的發(fā)展大致經(jīng)歷了以下幾個階段20世紀50年代至60年代，人工智能的概念被提出，并開始進行一些基礎性的研究。20世紀70年代至80年代，專家系統(tǒng)、知識工程等技術得到廣泛應用，但由于技術限制和應用場景狹窄，人工智能的發(fā)展陷入低谷。20世紀90年代至21世紀初，隨著計算機技術的飛速發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學習、深度學習等算法取得重大突破，人工智能開始進入快速發(fā)展階段。21世紀初至今，人工智能技術在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域取得顯著成果，并開始滲透到金融、醫(yī)療、教育等各行各業(yè)。定義與發(fā)展歷程4人工智能的技術原理主要包括算法、算力和數(shù)據(jù)三個方面。算法是人工智能的“大腦”，用于處理和分析數(shù)據(jù)；算力是人工智能的“肌肉”，提供強大的計算能力；數(shù)據(jù)則是人工智能的“燃料”，為算法提供訓練和優(yōu)化所需的素材。技術原理人工智能的核心思想在于模擬人類的智能行為，通過學習和訓練不斷提高自身的智能水平。具體來說，人工智能通過機器學習、深度學習等算法對大量數(shù)據(jù)進行學習和分析，從而掌握一定的規(guī)律和知識，進而實現(xiàn)自主決策和智能行為。核心思想技術原理及核心思想5應用領域人工智能目前已經(jīng)滲透到各個行業(yè)和領域，如金融、醫(yī)療、教育、交通、安防等。在金融領域，人工智能可以幫助銀行和保險公司進行風險評估和信用評級；在醫(yī)療領域，人工智能可以協(xié)助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案制定；在教育領域，人工智能可以為學生提供個性化學習資源和輔導服務；在交通領域，人工智能可以實現(xiàn)智能交通管理和自動駕駛等功能；在安防領域，人工智能可以通過人臉識別、行為分析等技術提高安全保障水平。前景展望隨著技術的不斷發(fā)展和應用場景的不斷拓展，人工智能的前景非常廣闊。未來，人工智能將在以下幾個方面取得更大的突破和發(fā)展：一是算法的創(chuàng)新和優(yōu)化，提高人工智能的智能水平和決策能力；二是算力的提升和成本的降低，使得更多的人和企業(yè)能夠享受到人工智能帶來的便利；三是數(shù)據(jù)的豐富和多樣化，為人工智能提供更廣泛的訓練和優(yōu)化素材；四是應用場景的拓展和深化，使得人工智能能夠更好地服務于人類社會。應用領域與前景展望6機器學習原理及算法02CATALOGUE7邏輯回歸（LogisticRegression）決策樹（DecisionTrees）梯度提升樹（GradientBoostingTrees,GBRT）線性回歸（LinearRegression）支持向量機（SupportVectorMachines,SVM）隨機森林（RandomForests）010203040506監(jiān)督學習算法8自編碼器（Autoencoders）層次聚類（HierarchicalClustering）K均值聚類（K-meansClustering）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）生成對抗網(wǎng)絡（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）無監(jiān)督學習算法01030204059強化學習算法Q學習（Q-learning）演員-評論家算法（Actor-CriticMethods）深度確定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG）策略梯度（PolicyGradients）10深度學習技術與應用03CATALOGUE11

神經(jīng)網(wǎng)絡模型神經(jīng)元模型模擬生物神經(jīng)元結構和功能，實現(xiàn)輸入到輸出的非線性映射。多層感知器（MLP）由多個神經(jīng)元組成的多層網(wǎng)絡，具有強大的分類和回歸能力。激活函數(shù)引入非線性因素，提高神經(jīng)網(wǎng)絡的表達能力，如ReLU、Sigmoid等。12通過卷積核提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，實現(xiàn)參數(shù)共享和稀疏連接。卷積層池化層全連接層降低數(shù)據(jù)維度，提高模型泛化能力，如最大池化、平均池化等。將卷積層和池化層提取的特征進行整合，輸出最終結果。030201卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）13循環(huán)神經(jīng)單元具有記憶功能，能夠處理序列數(shù)據(jù)，如LSTM、GRU等。時間步將序列數(shù)據(jù)按照時間順序輸入到循環(huán)神經(jīng)單元中，實現(xiàn)信息的傳遞和積累。序列到序列（Seq2Seq）由編碼器和解碼器組成的模型結構，實現(xiàn)輸入序列到輸出序列的映射。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）03020114自然語言處理技術與應用04CATALOGUE15基于規(guī)則、統(tǒng)計或深度學習等方法對文本進行分詞處理，是自然語言處理的基礎任務之一。分詞技術為每個詞分配一個詞性標簽，如名詞、動詞、形容詞等，有助于理解詞語在句子中的角色。詞性標注識別文本中的特定實體，如人名、地名、機構名等，對于信息抽取和問答系統(tǒng)具有重要意義。命名實體識別詞法分析技術1603深層句法分析探究句子中更深層次的句法結構，如語義角色標注等，有助于更深入地理解句子含義。01短語結構分析研究句子中詞語之間的結構關系，構建短語結構樹，揭示句子的層次結構。02依存句法分析通過分析詞語之間的依存關系，揭示句子中詞語之間的修飾、補充等關系。句法分析技術17詞義消歧實體鏈接情感分析問答系統(tǒng)語義理解技術確定多義詞在特定上下文中的確切含義，消除歧義。識別和分析文本中的情感傾向和情感表達，用于產(chǎn)品評論、社交媒體分析等領域。將文本中的實體鏈接到知識庫中的對應實體，實現(xiàn)知識的共享和復用。根據(jù)用戶的問題，自動檢索相關信息并生成簡潔明了的回答，是自然語言處理的重要應用之一。18計算機視覺技術與應用05CATALOGUE19通過訓練模型識別圖像中的不同類別，例如動物、植物、建筑等。圖像分類在圖像中定位并識別特定物體的位置，例如人臉、車輛、文字等。物體檢測將圖像分割成不同的區(qū)域或對象，以便進行更精細的分析和處理。圖像分割圖像識別技術20目標定位在視頻或圖像序列中跟蹤和定位移動物體，例如行人、車輛等。目標識別識別并分類移動物體的類型，例如識別車輛的品牌和型號。行為分析分析目標物體的行為模式，例如檢測異常行為或預測未來行為。目標檢測技術21通過去除視頻中的冗余信息來減小文件大小，以便更高效地存儲和傳輸。視頻壓縮對視頻進行剪輯、合并、添加特效等操作，以制作更具吸引力的視頻內(nèi)容。視頻編輯提取視頻中的有用信息，例如目標檢測、行為分析、場景理解等，以支持各種應用需求。視頻分析視頻處理技術22人工智能倫理、法律和社會影響06CATALOGUE23數(shù)據(jù)泄露風險由于技術漏洞或人為因素，人工智能系統(tǒng)可能導致數(shù)據(jù)泄露，給用戶和企業(yè)帶來嚴重損失。惡意攻擊黑客可能利用人工智能系統(tǒng)的漏洞進行攻擊，竊取數(shù)據(jù)或破壞系統(tǒng)正常運行。數(shù)據(jù)收集和使用人工智能系統(tǒng)需要大量數(shù)據(jù)來訓練和改進，但數(shù)據(jù)的收集和使用必須符合隱私法規(guī)，確保用戶數(shù)據(jù)的安全和保密。數(shù)據(jù)隱私和安全問題24自動化取代人力同時，人工智能的發(fā)展也將創(chuàng)造新的就業(yè)機會，如數(shù)據(jù)分析師、AI工程師等。創(chuàng)造新的就業(yè)機會就業(yè)市場變革人工智能將改變就業(yè)市場的需求和結構，要求勞動者具備更高的技能和素質。人工智能和自動化技術可能取代一些重復性、簡單的工作，導致部分崗位消失。人工智能對就業(yè)市場的影響25人工智能在教育和醫(yī)療領域的應用人工智能可以