人工智能导论课件第1章第2节
24页1、人工智能导论课件第1章第2节人工智能的定义与历史人工智能的技术基础人工智能的应用领域人工智能的伦理与社会影响人工智能的未来展望人工智能的定义与历史01 人工智能的定义人工智能(AI)是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,其研究领域包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。人工智能旨在让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的历史发展01人工智能的发展历史可以大致分为三个阶段:符号主义、连接主义和深度学习。02符号主义认为人工智能源于对人类思维的研究,尤其是语言和逻辑。其代表成果有专家系统、知识工程等。03连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思维过程。其代表成果有神经网络、感知机等。04深度学习是连接主义的延伸,通过构建多层神经网络来模拟人脑的思维过程。其代表成果有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。研究如何让计算机从数据中学习规律,并用于预测或决策。其应用领域包括数据挖掘、自然语言处理、图像识别等。机器学习研究如何构建和训练深度神经网络,以模
2、拟人脑的思维过程。其应用领域包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。深度学习研究如何让计算机理解和生成人类语言。其应用领域包括机器翻译、情感分析、智能问答等。自然语言处理研究如何让计算机从图像或视频中获取信息,并进行分析和理解。其应用领域包括人脸识别、目标检测、图像分类等。计算机视觉人工智能的研究领域人工智能的技术基础02了解计算机硬件组成、指令集、CPU、内存、I/O等基本概念。计算机体系结构掌握操作系统的基本原理和功能,如进程管理、内存管理、文件系统、设备管理等。操作系统熟悉至少一门编程语言,理解算法的基本概念、分类和设计方法。编程语言与算法计算机科学基础03最优化理论理解最优化问题的基本形式和求解方法,如梯度下降、牛顿法等。01线性代数掌握向量、矩阵、线性变换等基本概念和运算,理解线性方程组的解法。02概率论与数理统计了解概率空间、随机变量、分布函数、数理期望、方差等基本概念,掌握基本的概率计算方法和统计推断方法。数学基础神经科学了解神经元、突触、神经网络等基本概念和原理,理解大脑结构和功能的基本知识。人类智能与机器学习理解人类智能的特点和优势,以及机器学习模拟人类智能的方法和局
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