人工智能介绍课件.ppt

人工智能介绍ppt课件目录人工智能概述机器学习原理及应用自然语言处理技术计算机视觉技术语音识别与合成技术智能推荐系统设计与实现01人工智能概述ABDC定义人工智能（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。萌芽期20世纪50年代，人工智能的概念被提出，并开始进行基础性的研究。发展期20世纪60-80年代，专家系统、自然语言处理、计算机视觉等领域取得重要进展。成熟期20世纪90年代至今，机器学习、深度学习等技术的出现和不断发展，使得人工智能在多个领域实现广泛应用。定义与发展历程技术原理人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。核心思想人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。技术原理及核心思想应用领域与前景展望人工智能已经渗透到社会的各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶、智慧医疗、智慧金融等。这些应用不仅提高了工作效率，也改善了人们的生活质量。应用领域随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。例如，在智能制造、智慧城市等领域，人工智能将推动产业升级和转型；在医疗、教育等领域，人工智能将提供更加个性化、高效的服务。同时，人工智能的发展也将带来新的就业机会和经济增长点。前景展望02机器学习原理及应用数据集划分特征提取模型训练模型评估监督学习算法原理01020304将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。从原始数据中提取出对预测结果有影响的特征，作为模型的输入。利用训练集数据，通过最小化损失函数来学习模型的参数。使用测试集数据对训练好的模型进行评估，衡量模型的预测性能。数据预处理特征学习聚类分析降维处理非监督学习算法原理对数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。将数据划分为不同的簇或类别，使得同一簇内的数据相似度高，不同簇间的数据相似度低。通过无监督的方式学习数据的内在结构和特征表示。通过减少数据的维度来降低计算的复杂度和提高数据的可解释性。构建包含多个隐藏层的神经网络模型，每层包含多个神经元节点。将输入数据通过神经网络逐层传递，计算每一层的输出值。根据输出层与真实值之间的误差，反向逐层调整神经网络的权重参数。采用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，提高模型的预测性能。神经网络结构前向传播算法反向传播算法优化算法深度学习算法原理图像分类、目标检测、人脸识别等。机器学习在各领域应用案例计算机视觉情感分析、机器翻译、智能问答等。自然语言处理语音转文字、语音合成、语音情感分析等。语音识别与处理个性化推荐、广告投放、用户画像等。推荐系统信用评分、股票预测、风险管理等。金融领域疾病诊断、药物研发、基因测序等。医疗领域03自然语言处理技术010203分词技术基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言文本切分为独立的词汇单元。词性标注为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等，以揭示其在句子中的语法功能。命名实体识别识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等，并进行分类标注。词法分析技术研究句子中词语之间的结构关系，构建短语结构树以表示句子的语法结构。短语结构分析依存句法分析深层句法分析通过分析词语之间的依存关系，揭示句子中的主谓关系、动宾关系等语法关系。探究句子中更深层次的语法结构，如句子中的逻辑关系、修饰关系等。030201句法分析技术根据上下文语境，确定多义词在特定语境下的具体含义。词义消歧将文本中的命名实体链接到知识库中的对应实体，以获取更丰富的语义信息。实体链接识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于情感计算和情感智能等领域。情感分析语义理解技术基于特定主题或关键词，生成结构合理、语义通顺的自然语言文本。文本生成在对话系统中，根据用户输入生成自然、流畅的回复，实现人机对话。对话生成自动提取文本中的重要信息，生成简洁明了的摘要，便于用户快速了解文本内容。摘要生成自然语言生成技术04计算机视觉技术图像识别技术基于深度学习的图像识别通过训练深度神经网络模型，实现对图像中物体的自动识别和分类。特征提取与匹配利用图像特征提取算法，提取图像中的关键特征，并与已知模式进行匹配，实现图像识别。光学字符识别（OCR）将图像中的文字转换