资源简介

(共28张PPT)
华智冰
2021.6.1
清华大学迎来了一位
“特殊”的学生
智商和情商出众很有艺术细胞
中国原创虚拟学生
认识人工智能
1.人工智能的产生与发展
2.感受人工智能的魅力
第一盘棋
第二盘棋子
第三盘棋
1956年计算机技术的先驱萨缪尔，在计算机上编写出了世界上第一款国际跳棋程序
人机博弈--“三盘棋”
第一次高潮
第二次高潮
第三次高潮
第一款国际跳棋程序中使用的“机器学习”概念至今仍然对人工智能程序设计有着重要的影响。
人工智能发展--三次高潮
第一盘棋
第二盘棋子
第三盘棋
1956年计算机技术的先驱萨缪尔，在计算机上编写出了世界上第一款国际跳棋程序
1997年人工智能系统——深蓝首次正式在比赛中战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能发展史上的一个里程碑。
人机博弈--“三盘棋”
第一次高潮
第二次高潮
第三次高潮
第一款国际跳棋程序中使用的“机器学习”概念至今仍然对人工智能程序设计有着重要的影响。
深蓝将知识库结合搜索等机器学习算法引入人工智能，让机器在数据中进行学习，获得知识。
人工智能发展--三次高潮
第一盘棋
第二盘棋子
第三盘棋
1956年计算机技术的先驱萨缪尔，在计算机上编写出了世界上第一款国际跳棋程序
1997年人工智能系统——深蓝首次正式在比赛中战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能发展史上的一个里程碑。
2016年阿尔法围棋程序在于围棋世界冠军李世石及逆行的围棋人机对弈中以4:1的总比分获胜，这是人工稚智能发展史上有一个新的里程碑。
人机博弈--“三盘棋”
第一次高潮
第二次高潮
第三次高潮
第一款国际跳棋程序中使用的“机器学习”概念至今仍然对人工智能程序设计有着重要的影响。
深蓝将知识库结合搜索等机器学习算法引入人工智能，让机器在数据中进行学习，获得知识。
阿尔法围棋推动了深度学习作为人工智能继续前进的核心技术。
人工智能发展--三次高潮
什么是人工智能？
1
2
人工智能这一术语是1956年在美国达特茅斯学院举行的一次学术研讨会上被提出的
利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并利用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
------中国电子技术标准化研究院组织编写的
《人工智能标准化白皮书》中对人工智能的定义。
人工智能在生活中的应用举例
认识人工智能
1.人工智能的产生与发展
2.感受人工智能的魅力
人工智能
人脸识别
手写识别
语音识别
。。。
智能推荐
机器翻译
人工智能
人机交互
图像识别与生物特征识别
自然语言处理
机器学习
深度学习
人机交互
主要研究人与计算机之间的信息交互。
人机交互
借助键盘、鼠标、话筒、操纵杆、压力笔、数据手套、服装、眼动跟踪器等设备，用手、脚、声音、姿势、动作、眼睛、脑电波等
打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音响等
人机交互
基本交互
图形交互
语音交互
体感交互
情感交互
脑机交互
一种高效的交互方式，人以自然语音或机器合成语音同计算机进行交互的综合性技术。
人类沟通和获取信息最自然、便捷的手段
语音交互
02
语音识别
语音信息到机器可识别的文本信息转换
01
语音采集
音频的获取采样及编码
03
语义理解
根据语音识别转换后的文本字符或命令完成相应的操作
04
语音合成
文本信息到音频信息的转换
语音交互
智能电视
智能导航
智能家居
图像识别与生物特征识别
利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术
图像识别
生物特征识别
图像识别
以图像的主要特征为基础
眼动研究表明：视线通常是集中在图像的主要特征上--图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方（信息量最大）。
01
02
A
P
K
生物特征识别
利用生物特征进行识别（指纹、掌纹、虹膜、
人脸、脉搏、步态等）
对生物特征进行取样
提取唯一特征并转换成相应的代码
将这些代码组合成具有代表性的特征模板
识别系统获取的生物特征
与具有代表性特征的模板进行比对
给出判断
01
02
03
识别过程设计图像处理、计算机视觉、语音识
别、机器学习等多项技术
自然语言处理
主要研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信、交流的各种理论和方法
机器翻译
语义理解
问答系统
自然语言处理
问答系统
语义理解
机器翻译
利用计算机技术实现从一种自然语言到另外--种自然语言的翻译，机器翻译的一般过程包括源语言文字的输人、识别与分析、生成与综合和目标语言的输出。
利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关的问题。语义理解更注重对上下文的理解及对答案精准程度的把控。
让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术，人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。
机器学习
研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。
基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。
机器学习
历史数据
新的数据
位置属性
模型
锻炼
预测
输入
训练产生模型
模型指导预测
深度学习
“深度神经网络的学习”
实质是通过构建具有较多隐层的网状学习模型和海量的训练数据来学习更有用、更高阶的特征，从而提升分类和预测的准确性。
机器学习的一个重要领域
练一练：
1.什么是人工智能？
2.人工智能主要应用于哪些方面？
3.人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。

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