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人工智能與應(yīng)用PPT課件12024/1/30目錄contents人工智能概述機(jī)器學(xué)習(xí)原理與實(shí)踐自然語(yǔ)言處理技術(shù)與應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別與合成技術(shù)及應(yīng)用智能推薦系統(tǒng)原理與實(shí)踐人工智能倫理、法律和社會(huì)影響22024/1/3001人工智能概述32024/1/30人工智能是一種模擬人類(lèi)智能的技術(shù)和系統(tǒng),能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù),包括學(xué)習(xí)、推理、理解自然語(yǔ)言、識(shí)別圖像、語(yǔ)音識(shí)別等。人工智能經(jīng)歷了從符號(hào)主義到連接主義的轉(zhuǎn)變,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展,成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。定義與發(fā)展歷程發(fā)展歷程定義42024/1/30技術(shù)原理人工智能的技術(shù)原理包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等,這些技術(shù)通過(guò)模擬人類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和認(rèn)知過(guò)程,實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜信息的處理和理解。核心思想人工智能的核心思想是讓機(jī)器能夠像人類(lèi)一樣具有智能,能夠自主學(xué)習(xí)、不斷進(jìn)化,并且在各種場(chǎng)景下都能夠靈活應(yīng)用。技術(shù)原理及核心思想52024/1/30應(yīng)用領(lǐng)域人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,包括智能家居、智慧金融、智能醫(yī)療、智慧教育、智能交通等,為人們的生活和工作帶來(lái)了極大的便利和效益。前景展望隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展,人工智能的前景非常廣闊。未來(lái),人工智能將成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和發(fā)展的重要力量,為人類(lèi)創(chuàng)造更加美好的未來(lái)。應(yīng)用領(lǐng)域及前景展望62024/1/3002機(jī)器學(xué)習(xí)原理與實(shí)踐72024/1/30通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的均方誤差,學(xué)習(xí)得到最優(yōu)的線(xiàn)性模型參數(shù)。原理預(yù)測(cè)連續(xù)型數(shù)值,如房?jī)r(jià)、股票價(jià)格等。應(yīng)用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法介紹82024/1/30監(jiān)督學(xué)習(xí)算法介紹原理在特征空間中尋找最大間隔超平面,使得不同類(lèi)別的樣本能夠被正確分類(lèi)。應(yīng)用分類(lèi)問(wèn)題,如圖像識(shí)別、文本分類(lèi)等。92024/1/30通過(guò)遞歸地選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分,構(gòu)建一棵樹(shù)狀結(jié)構(gòu),用于分類(lèi)或回歸。原理分類(lèi)、回歸問(wèn)題,如信用評(píng)分、醫(yī)療診斷等。應(yīng)用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法介紹102024/1/30原理將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇,使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似,不同簇間的數(shù)據(jù)盡可能不同。應(yīng)用市場(chǎng)細(xì)分、圖像壓縮等。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法探討112024/1/30通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度,將數(shù)據(jù)逐層進(jìn)行聚合或分裂,形成樹(shù)狀結(jié)構(gòu)。原理社交網(wǎng)絡(luò)分析、生物信息學(xué)等。應(yīng)用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法探討122024/1/30無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法探討通過(guò)線(xiàn)性變換將原始數(shù)據(jù)投影到低維空間,保留數(shù)據(jù)的主要特征。原理數(shù)據(jù)降維、可視化、異常檢測(cè)等。應(yīng)用132024/1/30VS通過(guò)卷積層、池化層等操作提取圖像特征,利用全連接層進(jìn)行分類(lèi)或回歸。應(yīng)用圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別等。原理深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用142024/1/30通過(guò)循環(huán)神經(jīng)單元捕捉序列數(shù)據(jù)的時(shí)序信息,實(shí)現(xiàn)序列建模。自然語(yǔ)言處理、情感分析、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等。原理應(yīng)用深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用152024/1/30原理通過(guò)生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練,生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相近的新數(shù)據(jù)。要點(diǎn)一要點(diǎn)二應(yīng)用圖像生成、風(fēng)格遷移、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用162024/1/3003自然語(yǔ)言處理技術(shù)與應(yīng)用172024/1/30將文本切分成單詞、詞組等語(yǔ)言基本單位,標(biāo)注其詞性、詞義等信息。詞法分析句法分析語(yǔ)義分析研究句子中詞語(yǔ)之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,建立詞語(yǔ)之間的依存關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)。在詞法和句法分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步理解文本的語(yǔ)義信息,如實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取等。030201詞法分析、句法分析等基礎(chǔ)知識(shí)182024/1/30利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)文本進(jìn)行情感傾向性分析,判斷文本所表達(dá)的情感是積極、消極還是中立。情感分析通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)理解用戶(hù)提出的問(wèn)題,并從知識(shí)庫(kù)中檢索相關(guān)信息,生成簡(jiǎn)潔、準(zhǔn)確的答案。問(wèn)答系統(tǒng)利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同語(yǔ)言之間的自動(dòng)翻譯,促進(jìn)國(guó)際交流和合作。機(jī)器翻譯情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)等典型應(yīng)用192024/1/3003對(duì)話(huà)系統(tǒng)與智能客服通過(guò)自然語(yǔ)言生成技術(shù)構(gòu)建智能對(duì)話(huà)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)的自然語(yǔ)言交互,提供智能客服服務(wù)。01自然語(yǔ)言生成技術(shù)研究如何將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)或信息轉(zhuǎn)化為人類(lèi)可讀的自然語(yǔ)言文本。02文本摘要與自動(dòng)生成利用自然語(yǔ)言生成技術(shù),對(duì)長(zhǎng)文本進(jìn)行自動(dòng)摘要或生成新聞、報(bào)告等文本。自然語(yǔ)言生成技術(shù)探討202024/1/3004計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與應(yīng)用212024/1/30目標(biāo)檢測(cè)在圖像中定位并識(shí)別出感興趣的目標(biāo),通常包括目標(biāo)定位、目標(biāo)分類(lèi)、邊界框回歸等任務(wù)。廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域。圖像識(shí)別指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。包括圖像預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)器設(shè)計(jì)等步驟。基礎(chǔ)知識(shí)包括數(shù)字圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)理論和方法,是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的重要組成部分。圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等基礎(chǔ)知識(shí)222024/1/30人臉識(shí)別01通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),對(duì)輸入的人臉圖像或視頻序列進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別,實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證、門(mén)禁控制、人臉支付等應(yīng)用。場(chǎng)景理解02分析圖像或視頻中的場(chǎng)景信息,包括物體、背景、空間關(guān)系等,實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景分類(lèi)、目標(biāo)跟蹤、行為分析等功能。廣泛應(yīng)用于智能安防、智能家居、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。典型應(yīng)用03除了人臉識(shí)別和場(chǎng)景理解,計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)還廣泛應(yīng)用于文字識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像處理、智能交通等領(lǐng)域,為社會(huì)發(fā)展和人們的生活帶來(lái)便利。人臉識(shí)別、場(chǎng)景理解等典型應(yīng)用232024/1/30利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)物體或場(chǎng)景進(jìn)行三維建模和重建,實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用。包括立體視覺(jué)、結(jié)構(gòu)光、激光掃描等重建方法。三維重建對(duì)視頻序列進(jìn)行分析和理解,提取出關(guān)鍵信息并進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)視頻分類(lèi)、目標(biāo)跟蹤、行為識(shí)別等功能。廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控、視頻檢索、人機(jī)交互等領(lǐng)域。視頻理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)不斷發(fā)展,新的算法和模型不斷涌現(xiàn),包括深度學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿技術(shù),為計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展注入新的活力。前沿技術(shù)三維重建、視頻理解等前沿技術(shù)242024/1/3005語(yǔ)音識(shí)別與合成技術(shù)及應(yīng)用252024/1/30語(yǔ)言模型利用統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型來(lái)描述語(yǔ)音的上下文關(guān)系,提高識(shí)別準(zhǔn)確率。解碼器將聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型結(jié)合,搜索最可能的文字序列作為識(shí)別結(jié)果。聲學(xué)模型將聲音轉(zhuǎn)化為可識(shí)別的特征參數(shù),如梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)等。語(yǔ)音識(shí)別基本原理和方法262024/1/30波形拼接合成通過(guò)拼接預(yù)先錄制的聲音片段來(lái)生成語(yǔ)音,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單但音質(zhì)一般。參數(shù)式合成根據(jù)語(yǔ)音參數(shù)(如音高、音強(qiáng)、音色)來(lái)生成語(yǔ)音,音質(zhì)較高但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)包括自然度、清晰度、可懂度等主觀(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo),以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)。語(yǔ)音合成方法及其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)272024/1/30通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別和合成技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互,如Siri、小愛(ài)同學(xué)等。智能語(yǔ)音助手語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字智能客服有聲讀物制作將會(huì)議、講座等場(chǎng)景中的語(yǔ)音實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為文字,方便記錄和傳播。通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別和合成技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)回答用戶(hù)問(wèn)題,提高客服效率。利用語(yǔ)音合成技術(shù)將文字轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音,制作有聲小說(shuō)、新聞等音頻內(nèi)容。典型應(yīng)用場(chǎng)景分析282024/1/3006智能推薦系統(tǒng)原理與實(shí)踐292024/1/30基于內(nèi)容的推薦算法利用用戶(hù)歷史行為和物品屬性進(jìn)行推薦,適用于文本、圖片等多媒體內(nèi)容。優(yōu)點(diǎn)在于可解釋性強(qiáng),但可能存在冷啟動(dòng)和過(guò)度特化問(wèn)題。協(xié)同過(guò)濾推薦算法基于用戶(hù)或物品之間的相似度進(jìn)行推薦,適用于用戶(hù)行為豐富且物品屬性難以提取的場(chǎng)景。優(yōu)點(diǎn)在于能夠發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的潛在興趣,但可能受到數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)問(wèn)題的影響?;旌贤扑]算法結(jié)合基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過(guò)濾推薦,以提高推薦準(zhǔn)確性和覆蓋率。常見(jiàn)的混合方式包括加權(quán)融合、切換融合和分層融合等。推薦算法分類(lèi)及特點(diǎn)比較302024/1/30收集用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、物品屬性數(shù)據(jù)等,并進(jìn)行清洗、去重、標(biāo)簽化等預(yù)處理操作。數(shù)據(jù)收集與處理從原始數(shù)據(jù)中提取用戶(hù)和物品的特征,如用戶(hù)畫(huà)像、物品標(biāo)簽等,以便后續(xù)算法使用。特征提取與表示根據(jù)具體場(chǎng)景選擇合適的推薦算法,并利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。推薦模型選擇與訓(xùn)練將推薦結(jié)果以合適的方式展示給用戶(hù),并提供必要的交互功能,如反饋、排序調(diào)整等。推薦結(jié)果展示與交互個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)312024/1/30評(píng)估指標(biāo)常用的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC等,用于衡量推薦系統(tǒng)的性能。優(yōu)化策略針對(duì)推薦系統(tǒng)的不足,可以采取以下優(yōu)化策略:增加數(shù)據(jù)源以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量;改進(jìn)特征提取方法以增強(qiáng)特征表達(dá)能力;嘗試不同的推薦算法以尋找最優(yōu)模型;引入用戶(hù)反饋機(jī)制以?xún)?yōu)化推薦結(jié)果等。推薦系統(tǒng)評(píng)估指標(biāo)和優(yōu)化策略322024/1/3007人工智能倫理、法律和社會(huì)影響332024/1/30在人工智能應(yīng)用中,個(gè)人數(shù)據(jù)被廣泛收集和使用,可能導(dǎo)致隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)增加。數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)采用加密、匿名化等技術(shù)手段,確保個(gè)人數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和傳輸。數(shù)據(jù)安全保護(hù)技術(shù)遵守相關(guān)法律法規(guī),確保人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理活動(dòng)合法、公正和必要。法律法規(guī)與合規(guī)性數(shù)據(jù)隱私和安全保護(hù)問(wèn)題探討342024/1/30123AI技術(shù)在某些領(lǐng)域能夠自動(dòng)化完成重復(fù)性、簡(jiǎn)單性任務(wù),可能導(dǎo)致部分傳統(tǒng)職位的消失。自動(dòng)化取代人力AI的發(fā)展也將催生新的職業(yè)和就業(yè)機(jī)會(huì),如數(shù)據(jù)分析師、AI工程師等。創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)為適應(yīng)AI帶來(lái)的就業(yè)市場(chǎng)變革,需要加強(qiáng)教育和培訓(xùn),提高勞動(dòng)者的技能水平和適應(yīng)能力。教育與培訓(xùn)的重要性AI帶來(lái)
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