《中科院人工智能》ppt課件目錄人工智能概述機器學習與深度學習自然語言處理計算機視覺人工智能的未來發展01人工智能概述Chapter人工智能指通過計算機程序和系統模擬人類的智能行為，實現人機交互和自主決策的技術。人工智能的核心要素感知、認知、行為和交互。人工智能的分類弱人工智能、強人工智能和超人工智能。人工智能的定義深度學習階段21世紀初至今，深度學習技術的快速發展和應用，推動人工智能進入新的發展階段。集成階段20世紀80年代，人工智能技術逐步成熟，出現智能機器人、智能語音識別等應用。應用階段20世紀70年代，人工智能技術逐漸應用于實際問題，如專家系統、模式識別等。起步階段20世紀50年代，人工智能概念初步形成，機器翻譯、定理證明等研究開始起步。反思階段20世紀60年代，人工智能遭遇技術瓶頸，研究陷入低谷。人工智能的發展歷程實現自動化生產線、智能制造系統等。醫學影像識別、輔助診斷、智能機器人手術等。智能交通、智慧安防等。智能投顧、風險評估、智能客服等。個性化教學、智能評估等。智能制造智慧金融智慧醫療智慧教育智慧城市人工智能的應用領域02機器學習與深度學習Chapter機器學習是人工智能的一個子領域，通過從數據中自動提取有用的信息和知識，使計算機系統具有預測和決策的能力。機器學習算法基于數據訓練，通過不斷優化模型參數，提高對未知數據的預測精度。機器學習可以分為監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等類型，根據不同的任務需求選擇合適的機器學習算法。機器學習的基本概念深度學習是機器學習的一個分支，通過構建深度神經網絡模型，模擬人腦的神經元工作方式，實現對復雜數據的處理和分析。深度學習模型通常包含多個隱藏層，通過逐層傳遞的方式，將低層次的特征組合成高層次的特征表示。深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著的成果，成為人工智能領域的重要研究方向。深度學習的基本概念深度學習基于神經網絡模型，通過大量數據訓練，自動提取特征，實現更高級別的預測和決策能力。機器學習和深度學習在應用中可以相互補充，根據具體任務需求選擇合適的算法。機器學習是深度學習的基礎，深度學習是機器學習的延伸和發展。機器學習和深度學習的關系機器學習和深度學習在金融、醫療、教育、交通等領域都有廣泛的應用。在金融領域，可以通過機器學習和深度學習技術進行風險評估、信用評級等；在醫療領域，可以通過深度學習技術進行醫學影像分析、疾病診斷等；在教育領域，可以通過機器學習技術實現個性化教學、智能評估等。機器學習和深度學習的應用場景03自然語言處理Chapter

自然語言處理的基本概念自然語言處理（NLP）是指利用計算機對人類自然語言進行各種處理，包括理解、生成、轉換等。自然語言處理的目標讓計算機能夠理解和生成人類語言，實現人機交互。自然語言處理的領域語音識別、機器翻譯、文本挖掘、情感分析等。01020304將文本切分成一個個的詞或短語，是自然語言處理的基礎。詞法分析研究句子中詞語之間的結構關系，確定詞語的語法功能。句法分析理解句子所表達的含義，包括實體識別、關系抽取等。語義分析研究語言使用的語境和意圖，例如對話系統中的上下文理解。語用分析自然語言處理的技術原理利用自然語言處理技術分析文本中所表達的情感，例如評論、微博等。從大量文本中提取出關鍵信息，例如事件、人物、時間等。利用NLP技術將一種語言的文本自動翻譯成另一種語言。通過自然語言處理技術實現智能問答系統，自動回答用戶的問題。信息抽取機器翻譯智能問答情感分析自然語言處理的應用場景04計算機視覺Chapter計算機視覺定義計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。計算機視覺應用領域機器人、智能監控、智能交通、虛擬現實及合成動畫等領域。作為一門科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。計算機視覺系統一個典型的計算機視覺系統包括圖像采集、預處理、特征抽取、模式分類、后處理和決策輸出等幾個部分。計算機視覺的基本概念圖像預處理圖像預處理的主要目的是改進圖像的視覺效果，恢復和改善圖像質量，為特征提取和圖像識別做好準備。特征提取特征提取是從圖像中提取有用的數據，以供計算機或人進行分析。特征提取是圖像處理中的一個非常關鍵的步驟，它為后續的高級處理，如識別、分類和跟蹤等提供了重要的信息。圖像識別圖像識別是利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。計算機視覺的技術原理計算機視覺的應用場景在工業領域，計算機視覺技術常被用于檢測生產線上的產品，以確保其質量和安全性。例如，檢測產品的尺寸、形狀、顏色等是否符合標準。農業在農業領域，計算機視覺技術被用于監測作物健康、檢測病蟲害以及自動化種植等。例如，通過分析作物的顏色、紋理等特征，可以判斷其生長狀況和健康狀況。醫療在醫療領域，計算機視覺技術被用于診斷疾病、監測病人以及手術導航等。例如，通過分析醫學影像，可以檢測出病變部位并進行精確的診斷。工業檢測05人工智能的未來發展Chapter隨著計算能力的提升和大數據的普及，深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域的應用將更加廣泛。深度學習強化學習在決策優化、游戲AI等領域的應用將得到進一步發展，實現更高效的學習和決策。強化學習結合人工智能和人類的智能，實現人機協同、相互增強，提高解決問題的效率和準確性?；旌现悄苋斯ぶ悄艿陌l展趨勢123隨著人工智能應用的普及，數據隱私和安全問題日益突出，需要加強數據保護和隱私安全。數據隱私與安全人工智能算法的決策過程往往不透明，需要提高算法的透明度和可解釋性，以增強人們對人工智能的信任。算法透明性與可解釋性人工智能的發展涉及到倫理問題，如責任歸屬、公平性和道德規范等，需要建立相應的倫理規范和監管機制。人工智能倫理人工智能的挑戰與問題03智慧城市人工智能將在城市管理領域發揮重要作用，實現智能交通、智能安防和智能環保等方