2017年人工智能简述学习课件模板.pptx
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1、2017年人工智能简述完整版学习精品ppt课件目录引言人工智能的技术基础人工智能的应用场景人工智能的未来展望结论CONTENTS01引言CHAPTER0102人工智能的定义人工智能的核心在于机器学习,即通过大量数据和算法训练,使机器能够自主地识别、分类和预测数据。人工智能:指通过计算机程序和算法,使机器能够模拟人类的感知、思考、学习和行动等智能行为,实现人机交互和自主决策。20世纪50年代,人工智能概念开始出现,机器开始模拟人类的某些简单智能行为。起步阶段20世纪70年代,人工智能发展遭遇瓶颈,人们开始反思其发展方向和目标。反思阶段20世纪80年代,人工智能开始应用于实际场景,如专家系统、机器
2、人等。应用阶段21世纪初,随着大数据和计算能力的提升,深度学习算法逐渐兴起,人工智能技术取得了突破性进展。深度学习阶段人工智能的发展历程人工智能的应用领域利用计算机视觉、传感器等技术实现车辆自主驾驶。通过语音识别、自然语言处理等技术实现人机语音交互。利用自然语言处理、知识图谱等技术实现智能问答和推荐。利用视频监控、人脸识别等技术提高安全防范水平。自动驾驶智能语音助手智能客服智能安防02人工智能的技术基础CHAPTER监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三种主要类型。支持向量机、决策树、随机森林和梯度提升等是常见的机器学习算法。机器学习是人工智能的一个重要分支,通过从大量数据中提取规律和模
3、式,让机器能够自我学习和改进。机器学习深度学习是机器学习的一个子集,通过构建深度神经网络来模拟人脑的神经元网络,实现更高级别的认知功能。卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等是常见的深度学习模型。深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。深度学习 自然语言处理自然语言处理是让计算机理解和生成人类语言的能力。分词、词性标注、句法分析、情感分析等是自然语言处理的常见任务。循环神经网络和注意力机制等深度学习方法在自然语言处理中得到了广泛应用。计算机视觉是让计算机具备像人一样的视觉感知能力。目标检测、图像分类、人脸识别等是计算机视觉的常见应用
4、场景。卷积神经网络在计算机视觉领域取得了巨大成功,广泛应用于图像分类、目标检测等领域。计算机视觉03人工智能的应用场景CHAPTER智能语音助手是一种利用人工智能技术实现语音交互的应用。它们能够识别用户的语音指令,并执行相应的任务,如播放音乐、查询信息、设置提醒等。智能语音助手在智能家居、车载娱乐等领域有广泛应用。智能语音助手的优势在于方便快捷,用户可以通过简单的语音指令快速获取所需信息或完成相关操作,而无需手动输入或操作。此外,智能语音助手还可以提高语音识别精度和自然语言处理能力,使交互更加自然流畅。智能语音助手智能机器人是一种能够自主完成复杂任务的自动化机器。它们利用人工智能技术实现感知、
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