《人工智能應(yīng)用導(dǎo)論》第一章：人工智能發(fā)展史1.1

人工智能的誕生1.2

人工智能的發(fā)展1.3

新一代人工智能目

錄目

標(biāo)1、了解人工智能誕生的過(guò)程與人工智能概念2、了解人工智能的發(fā)展階段、關(guān)鍵事件與關(guān)鍵技術(shù)3、了解新一代人工智能的驅(qū)動(dòng)因素與發(fā)展特征重

點(diǎn)1、人工智能的概念與發(fā)展階段第一章：人工智能發(fā)展史難點(diǎn)

1、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

人工智能的誕生1、控制論與早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30年代末到50年代初，一系列科學(xué)進(jìn)展交匯是最初的人工智能研究。神經(jīng)學(xué)研究發(fā)現(xiàn)大腦是由神經(jīng)元組成的電子網(wǎng)絡(luò)，其激勵(lì)電平只存在“有”和“無(wú)”兩種狀態(tài)，不存在中間狀態(tài)。維納的控制論描述了電子網(wǎng)絡(luò)的控制和穩(wěn)定性?？藙诘?/p>

·香農(nóng)提出的信息論則描述了數(shù)字信號(hào)(即高低電平代表的二進(jìn)制信號(hào))。圖靈的計(jì)算理論證明數(shù)字信號(hào)足以描述任何形式的計(jì)算。這些密切相關(guān)的想法暗示了構(gòu)建電子大腦的可能

性。1.1人工智能的誕生這一階段的工作包括一些機(jī)器人的研發(fā)，例如W.Grey

Walter的“烏

龜(turtles)”,還有“約翰霍普金斯獸”

(Johns

Hopkins

Beast)

。這

些機(jī)器并未使用計(jì)算機(jī)，使用純粹的模擬電路控制數(shù)字電路和符號(hào)推理。

最早描述所謂“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的學(xué)者Walter

Pitts和Warren

McCulloch分析了理想化的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，并且指出了它們進(jìn)行簡(jiǎn)單邏輯運(yùn)算的機(jī)制。

他們的學(xué)生馬文

·

閔斯基，1951年他與DeanEdmonds一道建造了第一臺(tái)神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)，稱(chēng)為SNARC

。1953年IBM推出IBM

702,成為第一代AI研究者

使用的電腦，見(jiàn)圖1-1。1.1

人工智能的誕延生圖1-1IBM

702第一代AI研究者使用的電腦1.1

人工智能的誕生2、游戲AI游戲AI一直被認(rèn)為是評(píng)價(jià)AI發(fā)展水平的一種標(biāo)準(zhǔn)。

1951

年，Christopher

Strachey使用曼徹斯特大學(xué)的Ferranti

Mark

1機(jī)器寫(xiě)了一個(gè)西

洋跳棋

(checkers)

程序；

Dietrich

Prinz寫(xiě)了一個(gè)國(guó)際象棋程序。五十年

代中期和六十年代初，

Arthur

Samuel開(kāi)發(fā)的國(guó)際象棋程序的棋力已經(jīng)可

以挑戰(zhàn)具有相當(dāng)高水平的業(yè)余愛(ài)好者。1.1

人工

智

能

的延

生3、圖靈測(cè)試1950

年，圖靈發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代的論文，文中預(yù)言了創(chuàng)造出具有真正智能的機(jī)器的可能性。他提出了著名的圖靈測(cè)試：如果一臺(tái)機(jī)器能夠

與人類(lèi)展開(kāi)對(duì)話(huà)(通過(guò)電傳設(shè)備)而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么稱(chēng)

這臺(tái)機(jī)器具有智能。這一簡(jiǎn)化使得圖靈能夠令人信服地說(shuō)明“思考的機(jī)器”是可能的。論文中還回答了對(duì)這一假說(shuō)的各種常見(jiàn)質(zhì)疑。圖靈測(cè)試

是人工智能哲學(xué)方面第一個(gè)嚴(yán)肅的提案。人

工

智

能的

延4、符號(hào)推理與“邏輯理論家”程序50年代中期，隨著數(shù)字計(jì)算機(jī)的興起，

一些科學(xué)家直覺(jué)地感到可以進(jìn)行數(shù)字操作的機(jī)器也應(yīng)當(dāng)可以進(jìn)行符號(hào)操作，而符號(hào)操作可能是人類(lèi)

思維的本質(zhì)。這是創(chuàng)造智能機(jī)器的一條新路。1955

年，Newell和(后來(lái)榮獲諾貝爾獎(jiǎng)的)Simon

開(kāi)發(fā)了“邏輯理論家”。這個(gè)程序能夠證明《數(shù)學(xué)原理》中前52個(gè)定理中的38個(gè)，其中

某些證明比原著更加新穎和精巧。Simon認(rèn)為他們已經(jīng)“解決了神秘的

心/身問(wèn)題，解釋了物質(zhì)構(gòu)成的系統(tǒng)如何獲得心靈的性質(zhì)?！?.1

人

工

智

能

的

延5

、1956年達(dá)特茅斯會(huì)議：AI的誕生1956年，達(dá)特矛斯會(huì)議的組織者是MarvinMinsky,約翰

·麥卡錫和另兩位資深科學(xué)家ClaudeShannon以及NathanRochester組織了此次會(huì)議。會(huì)上麥卡錫則說(shuō)服與會(huì)者接受“人工智能”一詞作為本領(lǐng)域的名稱(chēng)。從

此AI的名稱(chēng)和任務(wù)得以確定，這一事件標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。1.1

人

工智

能的延人們對(duì)人工智能概念有了更深的認(rèn)知和定義，見(jiàn)圖1-2。人工智能是研究開(kāi)發(fā)能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用

系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)，研究目的是促使智能機(jī)器會(huì)聽(tīng)(語(yǔ)音識(shí)別、

機(jī)器翻譯等)、會(huì)看(圖像識(shí)別、文字識(shí)別等)、會(huì)說(shuō)(語(yǔ)音合成、人

機(jī)對(duì)話(huà)等)、會(huì)思考(人機(jī)對(duì)弈、定理證明等)、會(huì)學(xué)習(xí)(機(jī)器學(xué)習(xí)、

知識(shí)表示等)、會(huì)行動(dòng)(機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車(chē)等)。人工

智

能的

延

生人工智能基本概念研究目的：探尋智能本質(zhì)，研制出具有類(lèi)人智能的智能機(jī)器。研究?jī)?nèi)容：能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的理論、方法、

技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)呈

現(xiàn)

形

式：會(huì)聽(tīng)：語(yǔ)音識(shí)別、

說(shuō)話(huà)人識(shí)別、機(jī)器翻譯會(huì)思考：

人機(jī)對(duì)弈、

定理證明、醫(yī)療診

斷會(huì)學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)、

知識(shí)表示會(huì)

看：圖像識(shí)別、

文字識(shí)別、車(chē)牌識(shí)

別會(huì)

說(shuō)：語(yǔ)音合成、

人機(jī)對(duì)話(huà)會(huì)行動(dòng)：機(jī)器人、

自動(dòng)駕駛汽車(chē)、無(wú)

人機(jī)圖1-2人工智能概念思

考

：人工智能的誕生經(jīng)歷了多年的了理論鋪墊，最初的人工智能定義與現(xiàn)在人工智能定義有什么不同?謝謝大家!《人工智能應(yīng)用導(dǎo)論》第一章：人工智能發(fā)展史1.1

人工智能的誕生1.2

人工智能的發(fā)展1.3新一代人工智能目

錄目

標(biāo)1、了解人工智能誕生的過(guò)程與人工智能概念2、了解人工智能的發(fā)展階段、關(guān)鍵事件與關(guān)鍵技術(shù)3、了解新一代人工智能的驅(qū)動(dòng)因素與發(fā)展特征重

點(diǎn)1、人工智能的概念與發(fā)展階段第一章：人工智能發(fā)展史難點(diǎn)

1、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

1.2

人工智能的發(fā)展1.2.1

人工智能的發(fā)展階段神秘又令人神往的人工智能，它的發(fā)展并不是一帆風(fēng)順的，在充滿(mǎn)未知的探索道路上它經(jīng)歷了興起與低迷，然而，它又以新的面貌迎來(lái)了

新一輪的發(fā)展。我們將人工智能的發(fā)展歷程劃分為以下6個(gè)階段：起步

發(fā)展期、反思發(fā)展期、應(yīng)用發(fā)展期、低迷發(fā)展期、穩(wěn)定發(fā)展期和蓬勃發(fā)

展

期

。反思

應(yīng)用發(fā)展期

發(fā)展期任務(wù)失敗

專(zhuān)家系統(tǒng)遍地開(kāi)花

目標(biāo)落空

人工智能轉(zhuǎn)向?qū)嵱没ヂ?lián)網(wǎng)推動(dòng)人工智深度序習(xí)與能不斷創(chuàng)新和實(shí)用大數(shù)據(jù)興起

帶來(lái)了人工

智能的爆發(fā)人工智能的發(fā)展歷程熱度起步發(fā)展期人工智能誕生圖1-3人工智能發(fā)展歷程低迷發(fā)展期多項(xiàng)研究

發(fā)展緩慢初春19561960初冬1970復(fù)蘇2000爆發(fā)時(shí)間初秋1980寒冬1990蓬勃發(fā)展期穩(wěn)步發(fā)展期20101.2

人

工

智

能

的

友

展1)起步發(fā)展期1956年—20世紀(jì)60年代初。人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序等，掀起人工智能發(fā)

展的第一個(gè)高潮。2)反思發(fā)展期20世紀(jì)60年代一70年代初。人工智能發(fā)展初期的突破性進(jìn)展大大提

升了人們對(duì)人工智能的期望，人們開(kāi)始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并提出

了一些不切實(shí)際的研發(fā)目標(biāo)。然而，接二連三的失敗和預(yù)期目標(biāo)的落空

(例如，無(wú)法用機(jī)器證明兩個(gè)連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)、機(jī)器翻譯鬧

出笑話(huà)等),使人工智能的發(fā)展走入低谷。3)應(yīng)用發(fā)展期20世紀(jì)70年代初—80年代中。20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的專(zhuān)家系統(tǒng)模擬人

類(lèi)專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)解決特定領(lǐng)域的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究

走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專(zhuān)門(mén)知識(shí)的重大突破。專(zhuān)

家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，推動(dòng)人工智能走入應(yīng)用發(fā)

展的新高潮。4)低迷發(fā)展期20世紀(jì)80年代中一90年代中。隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，專(zhuān)家系統(tǒng)存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)獲取困難、推理

方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)兼容等問(wèn)題逐漸暴露出

來(lái)。5)穩(wěn)步發(fā)展期20世紀(jì)90年代中一2010年。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，

加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?997年國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司(簡(jiǎn)稱(chēng)IBM)

深藍(lán)超級(jí)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM

提出“智慧地球”的概念。6)蓬勃發(fā)展期2011年至今。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的

發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計(jì)算平臺(tái)推動(dòng)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代

表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”,

諸如圖像分類(lèi)、語(yǔ)音識(shí)別、知識(shí)問(wèn)答、人機(jī)對(duì)弈、無(wú)人駕駛等人工智能

技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，迎來(lái)爆發(fā)式增

長(zhǎng)的新高潮。1.2

人工智能的發(fā)展1.2.2

人工智能史上的關(guān)鍵事件1946年，全球第一臺(tái)通用計(jì)算機(jī)ENIAC

誕生。1950年，艾倫·

圖靈提出“圖靈測(cè)試”。1956年，“人工智能”概念首次提出。1959年，首臺(tái)工業(yè)機(jī)器人誕生。1964年，首臺(tái)聊天機(jī)器人誕生。1965年，專(zhuān)家系統(tǒng)首次亮相。1968年，首臺(tái)人工智能機(jī)器人誕生。1.2

人工智能的發(fā)展1.2.2

人工智能史上的關(guān)鍵事件1946年，全球第一臺(tái)通用計(jì)算機(jī)ENIAC

誕生。1950年，艾倫·

圖靈提出“圖靈測(cè)試”。1956年，“人工智能”概念首次提出。1959年，首臺(tái)工業(yè)機(jī)器人誕生。1964年，首臺(tái)聊天機(jī)器人誕生。1965年，專(zhuān)家系統(tǒng)首次亮相。1968年，首臺(tái)人工智能機(jī)器人誕生。工業(yè)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人

無(wú)人車(chē)

智能顧問(wèn)…金融安

防醫(yī)療教育

交通

家居…語(yǔ)音識(shí)別

計(jì)視算覺(jué)機(jī)知識(shí)圖譜深度學(xué)習(xí)…卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)決策樹(shù)支持向量機(jī)…TensorFlow

Caffe2PyTorth

Torthnet...數(shù)據(jù)資源

底層數(shù)據(jù)積累…芯片、傳感器研發(fā)云計(jì)算

計(jì)算平臺(tái)…理語(yǔ)言自在人工智能產(chǎn)業(yè)

鏈關(guān)鍵技術(shù)見(jiàn)圖

1-4,

主要分三個(gè)

核心層：基礎(chǔ)層、

技術(shù)層和應(yīng)用層。產(chǎn)品行業(yè)解決

方案通用技術(shù)算法模型學(xué)習(xí)框架1.2.3

人工智能的關(guān)鍵技術(shù)1.2人工智能的發(fā)展應(yīng)用層技

術(shù)

層圖1-4人工智能產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)運(yùn)算力人工智能基礎(chǔ)層1.2

人工智能的發(fā)展1.2.3

人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)1)機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

(ML,machine

Learning),這是一門(mén)涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)

辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)

域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新

的知識(shí)或技能。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分

類(lèi)方法。根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化

學(xué)習(xí)等。根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。1.2人工智能的發(fā)展1.2.3

人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)2)知識(shí)圖譜知識(shí)圖譜主要的目標(biāo)是用來(lái)描述真實(shí)世界中間存在的各種實(shí)體和概

念，以及它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如國(guó)家間的知識(shí)圖譜，見(jiàn)圖1-5。9,634,0571.26億日本東京377835平方公里21889,629,091

平方公里

平方公里……3.1525億北

緯38*53西經(jīng)

17877*02平方公里

圖1-5國(guó)家間知識(shí)圖譜13.5404億北京緯度北緯38*56'國(guó)家美國(guó)華盛頓16410平方公里2069.3

萬(wàn)北緯35*44東經(jīng)140°50東經(jīng)116"20平方公里面積英國(guó)中國(guó)人

口1.2

人工智能的發(fā)展1.2.3

人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)3)自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言處理(NLP)就是開(kāi)發(fā)能夠理解人類(lèi)語(yǔ)言的應(yīng)用程序或服務(wù)，

實(shí)現(xiàn)人機(jī)間的信息交流。自然語(yǔ)言處理機(jī)制涉及兩個(gè)流程，包括自然語(yǔ)

言理解和自然語(yǔ)言生成：自然語(yǔ)言理解是指計(jì)算機(jī)能夠理解自然語(yǔ)言文

本的意義；自然語(yǔ)言生成則是指能以自然語(yǔ)言文本來(lái)表達(dá)給定的意圖。自然語(yǔ)言處理涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯，如譯星、金山

詞霸，有道詞典、百度翻譯，谷歌翻譯；機(jī)器閱讀理解，如百度閱讀理

解；問(wèn)答系統(tǒng)，如tipask、Googleanswer、百度知道、新浪愛(ài)問(wèn)、天涯

問(wèn)答、雅虎知識(shí)堂、果殼、知乎網(wǎng)。1.2

人工智能的發(fā)展1.2.3

人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)4)人機(jī)交互人機(jī)交互(

Human-ComputerInteraction,簡(jiǎn)寫(xiě)HCI):是指人與計(jì)算

機(jī)之間使用某種對(duì)話(huà)語(yǔ)言，以一定的交互方式，為完成確定任務(wù)的人與

計(jì)算機(jī)之間的信息交換過(guò)程。它主要包括人到計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)到人的信

息交換兩部分，人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包

括語(yǔ)音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。人機(jī)交互應(yīng)用潛力巨大，比如智能手機(jī)配備的地理空間跟蹤技術(shù)，

應(yīng)用于可穿戴式計(jì)算機(jī)、隱身技術(shù)、浸入式游戲等的動(dòng)作識(shí)別技術(shù)，應(yīng)

用于虛擬現(xiàn)實(shí)、遙控機(jī)器人及遠(yuǎn)程醫(yī)療等的觸覺(jué)交互技術(shù)，應(yīng)用于呼叫

路由、家庭自動(dòng)化及語(yǔ)音撥號(hào)等場(chǎng)合的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)等等。1.2

人工智能的發(fā)展1.2.3

人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)5)計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指使用計(jì)算機(jī)來(lái)模仿人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)

具備類(lèi)似人類(lèi)提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。目前，

但是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展將面臨以下挑戰(zhàn)：①如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計(jì)算機(jī)視覺(jué)利用大

數(shù)據(jù)來(lái)解決某些問(wèn)題時(shí)，雖已經(jīng)非常智能，但是卻無(wú)法達(dá)到很高的

精

度

；②如何降低開(kāi)發(fā)時(shí)間和人力成本，目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法需要大量的數(shù)

據(jù)和人工標(biāo)注，需要較長(zhǎng)的研發(fā)周期，要達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域的要求，還

是有些難度；③如何加快新型算法的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，多樣化的成像硬件與人工智能芯片

的不斷出現(xiàn)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的算法設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。1.2

人工智能的發(fā)展1.2.3

人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)6)生物識(shí)別生物特征分為生理特征(如指紋、面像、虹膜、掌紋等)和行為特

征(如步態(tài)、聲音、筆跡等)。生物特征識(shí)別技術(shù)，是指通過(guò)計(jì)算機(jī)利

用人體所固有的生理特征(指紋、虹膜、面相、DNA

等)或行為特征(步態(tài)、擊鍵習(xí)慣等)來(lái)進(jìn)行個(gè)人身份鑒定的技術(shù)。目前人們已經(jīng)發(fā)展了指紋識(shí)別、掌紋與掌形識(shí)別、虹膜識(shí)別、人臉

識(shí)別、手指靜脈識(shí)別、聲音識(shí)別、簽字識(shí)別、步態(tài)識(shí)別、鍵盤(pán)敲擊習(xí)慣識(shí)別，甚至DNA

識(shí)別等多種生物識(shí)別技術(shù)，其中指紋機(jī)和手形機(jī)市場(chǎng)占有率最高。目前生物特征識(shí)別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。1.2

人工智能的發(fā)展1.2.3

人工智能史上的關(guān)鍵技術(shù)7)VR/AR虛擬現(xiàn)實(shí)

(VR)/

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)

是使用以計(jì)算機(jī)為核心的新型視

聽(tīng)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸感等方面高度

近似的數(shù)字化環(huán)境。目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個(gè)方面。在硬件平臺(tái)與裝置、核心芯片與器

件、軟件平臺(tái)與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問(wèn)題。

總體來(lái)說(shuō)虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對(duì)象無(wú)縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢(shì)。思

考

：人工智能的發(fā)展也是經(jīng)歷了低迷與蓬勃發(fā)展，你是如何看到每一次的技術(shù)變革給人工智能帶來(lái)的新局面?謝謝大家!《人工智能應(yīng)用導(dǎo)論》第一章：人工智能發(fā)展史1.1

人工智能的誕生1.2

人工智能的發(fā)展1.3

新一代人工智能目

錄目

標(biāo)1、了解人工智能誕生的過(guò)程與人工智能概念2、了解人工智能的發(fā)展階段、關(guān)鍵事件與關(guān)鍵技術(shù)3、了解新一代人工智能的驅(qū)動(dòng)因素與發(fā)展特征重

點(diǎn)1、人工智能的概念與發(fā)展階段第一章：人工智能發(fā)展史難點(diǎn)

1、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

1

.

3新

一

代

人

工

智

能2017年，國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》1.3新一代人工香能1.3.1

新一代人工智能的主要驅(qū)動(dòng)因素1)人機(jī)物互聯(lián)互通成趨勢(shì)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)目前，全球數(shù)據(jù)總量每年都以倍增的速度增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)

到44萬(wàn)億GB,

中國(guó)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將占全球數(shù)據(jù)總量的近20%。海量的數(shù)

據(jù)將為人工智能算法模型提供源源不斷的素材，人工智能正從監(jiān)督式學(xué)習(xí)向無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)演進(jìn)升級(jí)，不斷優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而積累經(jīng)驗(yàn)、發(fā)

現(xiàn)規(guī)律

。2)數(shù)據(jù)處理技術(shù)加速演進(jìn)，運(yùn)算能力實(shí)現(xiàn)大幅提升目前，出現(xiàn)了GPU、NPU、FPGA

和各種各樣的AI-PU專(zhuān)用芯片，他們采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并行計(jì)算”的架構(gòu)，特別擅長(zhǎng)處理視頻、圖像類(lèi)的海量

多媒體數(shù)據(jù)，具有高線性代數(shù)運(yùn)算效率，同時(shí)擁有更低的功耗。1.3新一代人工香能1.3.1

新一代人工智能的主要驅(qū)動(dòng)因素3)深度學(xué)習(xí)研究成果卓著,帶動(dòng)算法模型持續(xù)優(yōu)化目

前

，深度學(xué)習(xí)等算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理以

及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域，并在某些特定領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，從有監(jiān)督

式學(xué)習(xí)演化為半監(jiān)督式、無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)。4)資本與技術(shù)深度耦合，助推行業(yè)應(yīng)用快速興起在技術(shù)突破和應(yīng)用需求的雙重驅(qū)動(dòng)下，人工智能技術(shù)已走出實(shí)驗(yàn)室，

迅速向各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域滲透，產(chǎn)業(yè)化水平大幅提升。在此過(guò)程中，資本成

為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的加速器：一方面，跨國(guó)科技巨頭以資本為杠桿，展開(kāi)投資

并購(gòu)活動(dòng)，不斷完善產(chǎn)業(yè)鏈布局；另一方面，各類(lèi)資本對(duì)初創(chuàng)型企業(yè)的

支持，使得優(yōu)秀的技術(shù)型公司迅速脫穎而出。1.3新一代人工智能1.3.2

新一代人工智能主要發(fā)展特征應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的新一代人工智能跨媒體

群體智能自主智能系統(tǒng)人機(jī)系統(tǒng)個(gè)

1學(xué)術(shù)驅(qū)動(dòng)的早期人工智能符號(hào)學(xué)派

連接學(xué)派

行為學(xué)派(數(shù)理邏輯)

(仿生學(xué))

(控制論)圖1-6新一代人工智能主要發(fā)展特征新一代人工

智能主要發(fā)

展特征見(jiàn)圖

1-6。大數(shù)據(jù)BIGDATA1.3新一代人工智能1.3.2

新一代人工智能主要發(fā)展特征1)大數(shù)據(jù)成為人工智能持續(xù)快速發(fā)展的基石隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算能力、數(shù)據(jù)處理能力和處理

速度極大提升，機(jī)器學(xué)習(xí)算法快速演進(jìn)，大數(shù)據(jù)的價(jià)值逐漸凸顯。新一

代人工智能以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，基于給定的學(xué)習(xí)框架，不斷優(yōu)化參數(shù)設(shè)置及環(huán)境信息，具有高度的自主性。例如，在輸入30萬(wàn)張人類(lèi)對(duì)弈棋譜并

經(jīng)過(guò)3千萬(wàn)次的自我對(duì)弈后，人工智能AlphaGo具備了媲美頂尖棋手的棋力。1.3新一代人工智能1.3.2

新一代人工智能主要發(fā)展特征2)文本、圖像、語(yǔ)音等信息實(shí)現(xiàn)跨媒體交互計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的不斷發(fā)展，在

準(zhǔn)確率及效率方面取得了明顯進(jìn)步，在無(wú)人駕駛、智能搜索等垂直行業(yè)

得到了廣泛應(yīng)用。與此同時(shí)，文本、圖像、語(yǔ)音、視頻等信息突破了各

自的局限，實(shí)現(xiàn)跨媒體交互，智能化搜索、個(gè)性化推薦的需求進(jìn)一步的

發(fā)展。未來(lái)人工智能將逐步向人類(lèi)智能靠近，模仿人類(lèi)綜合利用視覺(jué)、

語(yǔ)言、聽(tīng)覺(jué)等感知信息，實(shí)現(xiàn)識(shí)別、推理、設(shè)計(jì)、創(chuàng)作、預(yù)測(cè)等功能。1.3新一代人工智能1.3.2

新一代人工智能主要發(fā)展特征3)基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能技術(shù)開(kāi)始萌芽隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的快速應(yīng)用及普及，人工智

能研究的焦點(diǎn)，已從打造具有感知智能及認(rèn)知智能的單個(gè)智能體向打造

多智能體協(xié)同的群體智能轉(zhuǎn)變。群體智能充分體現(xiàn)了“通盤(pán)考慮、統(tǒng)籌

優(yōu)化”思想，具有去中心化、自愈性強(qiáng)和信息共享高效等優(yōu)點(diǎn)，相關(guān)的群體智能技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始萌芽并成為研究熱點(diǎn)。例如，我國(guó)研究開(kāi)發(fā)了固

定翼無(wú)人機(jī)智能集群系統(tǒng)，并于2017年6月實(shí)現(xiàn)了119架無(wú)人機(jī)的集群飛

行

。1.3新一代人工智能1.3.2

新一代人工智能主要發(fā)展特征4)自主智能系統(tǒng)成為新興發(fā)展方向在長(zhǎng)期以來(lái)的人工智能發(fā)展歷程中，

一直嘗試與仿生學(xué)的結(jié)合，如

美國(guó)軍方曾經(jīng)研制的機(jī)器騾以及各國(guó)科研機(jī)構(gòu)研制的一系列人形機(jī)器人

等。但受技術(shù)水平的制約和應(yīng)用場(chǎng)景的局限，沒(méi)有在大規(guī)模應(yīng)用推廣。當(dāng)前，隨著生產(chǎn)制造智能化改造升級(jí)的需求日益凸顯，自主智能系統(tǒng)正

成為人工智能的重要發(fā)展及應(yīng)用方向。例如，沈陽(yáng)機(jī)床以i5智能機(jī)床為

核心，打造了若干智能工廠，實(shí)現(xiàn)了“設(shè)備互聯(lián)、數(shù)據(jù)互換、過(guò)程互動(dòng)、

產(chǎn)業(yè)互融”的智能制造模式。1.3新一代人工智能1.3.2

新一代人工智能主要發(fā)展特征5)人機(jī)協(xié)同正在催生新型混合智能形態(tài)人類(lèi)智能在感知、推理、歸納和學(xué)習(xí)等方面具有機(jī)器智能無(wú)法比擬

的優(yōu)勢(shì)，機(jī)器智能則在搜索、計(jì)算、存儲(chǔ)、優(yōu)化等方面領(lǐng)先于人類(lèi)智能，

兩種智能具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。人與計(jì)算機(jī)協(xié)同，互相取長(zhǎng)補(bǔ)短將形成一

種新的“1+1>2”的增強(qiáng)型智能，也就是混合智能，這種智能是一種雙向

閉環(huán)系統(tǒng)，既包含人，又包含機(jī)器組件，人可以接受機(jī)器的信息，機(jī)器

也可以讀取人的信號(hào)，兩者相互作用，互相促進(jìn)。在此背景下，人工智

能的根本目標(biāo)已經(jīng)演進(jìn)為提高人類(lèi)智力活動(dòng)能力，更智能地陪伴人類(lèi)完

成復(fù)雜多變的任務(wù)。思

考

：人工智能的誕生是在多領(lǐng)域的學(xué)者和專(zhuān)家的理論基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，它的發(fā)展也不是一帆風(fēng)順的，那新一代人工智能將有哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)呢?《人工智能應(yīng)用導(dǎo)論》第二章人工智能主要研究方向2.1

機(jī)器感知與模式識(shí)別2.2

自然語(yǔ)言處理與理解2.3

知識(shí)圖譜與知識(shí)工程目

錄1、掌握什么是機(jī)器感知、模式識(shí)別2、掌握什么是機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)別3、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)分類(lèi)的方法4、了解基干深度學(xué)習(xí)的物品檢測(cè)方法1、機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)別、各類(lèi)的特點(diǎn)2、機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)分類(lèi)的方法1、機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)分類(lèi)的方法2、基于深度學(xué)習(xí)的物品檢測(cè)方法目標(biāo)重

點(diǎn)難

點(diǎn)2.

1機(jī)器感知與模式識(shí)別人

工

智

能

體

現(xiàn)

在

哪

里?人

如

何

感

知

圖

像?2.1.1機(jī)器感知機(jī)器感知：

計(jì)算機(jī)直接“感覺(jué)”周?chē)澜?，就像人一樣通過(guò)“感覺(jué)器官”直接從外界

獲取信息，如通過(guò)視覺(jué)器官獲取圖形、圖像信息，通過(guò)聽(tīng)覺(jué)器官獲取聲音信息。人工設(shè)計(jì)圖像特征

自動(dòng)從圖像中學(xué)習(xí)有效的特征特征定義特征匹配圖像識(shí)別2.1.2模式識(shí)別模式識(shí)別

(Pattern

Recognition):研究自然界中存在的大量模式規(guī)律的表達(dá)，對(duì)

表征事物或現(xiàn)象的各種形式的信息進(jìn)行處理和分析，從而達(dá)到對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行

描述、辨認(rèn)、分類(lèi)和解釋的目的。模式識(shí)別系統(tǒng)組成：√

數(shù)據(jù)獲取√

模式分割√

預(yù)處理√

特征生成√

特征選擇√

模式分類(lèi)√

后處理人工智能

(ArtificialIntelligence

AI)機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine

Learning)監(jiān)督式學(xué)習(xí)非監(jiān)督式學(xué)習(xí)半監(jiān)督式學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

(Machine

Learning):不同于模式識(shí)別中人類(lèi)主動(dòng)去描述某些特征給機(jī)

器，機(jī)器從已知的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)(樣本)中，通過(guò)某種特定的方法(算法),自己去

尋找提煉(訓(xùn)練/學(xué)習(xí))出一些規(guī)律(模型),提煉出的規(guī)律就可以用來(lái)判斷一些

未知的事物/事情(預(yù)測(cè))。萼片長(zhǎng)度/厘米萼片寬度/厘米花瓣長(zhǎng)度/厘米花瓣寬度/厘米類(lèi)別5.13.51.40.2山鳶尾4.931.40.2山鳶尾4.73.21.30.2山鳶尾4.63.11.50.2山鳶尾73.24.71.4變色鳶尾6.43.24.51.5變色鳶尾6.93.14.91.5變色鳶尾5.52.341.3變色鳶尾…………

·…>監(jiān)督式學(xué)習(xí)是擁有一個(gè)輸入變量(自變量)和一個(gè)輸出變量(因變量)

,使用某種算法去學(xué)習(xí)從輸入到輸出之間的映射函數(shù)。2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)>非監(jiān)督式學(xué)習(xí)指的是只有輸入變量，沒(méi)有相關(guān)的輸出變量。目標(biāo)是對(duì)數(shù)據(jù)中潛在的結(jié)構(gòu)和分布建模，以便對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的學(xué)習(xí)。相比于監(jiān)督式學(xué)習(xí)，非監(jiān)督式?jīng)]有確切的

答案，學(xué)習(xí)過(guò)程也沒(méi)有監(jiān)督，通過(guò)算法的運(yùn)行去發(fā)現(xiàn)和表達(dá)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。>半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)與非監(jiān)督式學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種學(xué)習(xí)方法。擁有大部分的輸入數(shù)據(jù)(自變量)和少部分的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)(因變量)。>強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以訓(xùn)練程序作出某一決定。程序在某一情況下嘗試所有可能的行動(dòng)，記錄不同行動(dòng)的結(jié)果并試著找出最好的一次嘗試來(lái)做決定。萼片長(zhǎng)度/厘米萼片寬度/厘米花瓣長(zhǎng)度/厘米花瓣寬度/厘米類(lèi)別5.13.51.40.2山鳶尾4.931.40.2山鳶尾4.73.21.30.2山鳶尾4.63.11.50.2山鳶尾73.24.71.4變色鳶尾6.43.24.51.5變色鳶尾6.93.14.91.5變色鳶尾5.52.341.3變色鳶尾……………(a)

(b)

(c)步驟3:測(cè)試數(shù)據(jù)，驗(yàn)證參數(shù)。類(lèi)別的分類(lèi)功能。步驟1:數(shù)據(jù)采集。步驟2:訓(xùn)練數(shù)據(jù)，求解參數(shù)。【任務(wù)描述】:設(shè)計(jì)一個(gè)二分類(lèi)器，實(shí)現(xiàn)對(duì)鳶尾花樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中山鳶尾和變色鳶尾兩種若干個(gè)邊框劃分S*S小塊

最終檢測(cè)若干個(gè)類(lèi)別觀

看

視

頻

https://www.ted.com/talks/joseph

redmon

how

a

computer

learns

to

recognize

objects

instantly一幅炫彩的對(duì)抗圖畫(huà)，貼在肚子

目標(biāo)檢測(cè)界的翹楚YOLOv2,

不光看不出他們是人類(lèi)，連那里有物體存在都發(fā)現(xiàn)不了腦門(mén)貼張紙，“我不是人”!

騙過(guò)Face

ID!2.

1

.

5深

度

學(xué)

習(xí)

的

對(duì)

抗

攻

擊被“終結(jié)者”鎖

定了怎么辦?優(yōu)秀的隱身衣2

.1

.

5

深

度

學(xué)習(xí)

的

對(duì)

抗

攻

擊莫斯科國(guó)立大學(xué)和華為莫斯科研究院的科學(xué)家。他們的符上有特殊紋路，可以迷惑AI,這叫對(duì)抗攻擊。攻擊成本很低，符是普通的彩色打印機(jī)打出來(lái)的。畫(huà)符的算法已

經(jīng)開(kāi)源了，那大家都可以生成欺騙人臉識(shí)別AI

的符了。這是一個(gè)“很容易復(fù)現(xiàn)(EasilyReproducible)”的方法，還不光

對(duì)

ArcFace

這一只AI

有效，可以遷移到其他AI上，騙無(wú)止境。說(shuō)不定有一天，監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)陌生人出沒(méi)，

就沒(méi)有抵抗力了。>

我們終將泄露的人臉數(shù)據(jù)，后果到

底有多可怕?>

人臉數(shù)據(jù)泄露到底有哪些風(fēng)險(xiǎn)呢?

眾多的人臉識(shí)別應(yīng)用會(huì)不會(huì)把我們

的人臉照片賣(mài)給數(shù)據(jù)公司，用作訓(xùn)

練Al的“肥料”呢?謝謝大家!《人工智能應(yīng)用導(dǎo)論》第二章人工智能主要研究方向大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院SchoolofBgData&Articlattntallgence以

匠

心

數(shù)

創(chuàng)

新2.1

機(jī)器感知與模式識(shí)別2.2

自然語(yǔ)言處理與理解2.3

知識(shí)圖譜與知識(shí)工程目

錄2

.

2自然語(yǔ)言處理與理解目

標(biāo)

1、掌握自然語(yǔ)言處理中四個(gè)最基本的任務(wù)2、了解自然語(yǔ)言人機(jī)交互重

點(diǎn)1、自然語(yǔ)言處理中四個(gè)最基本的任務(wù)2、自然語(yǔ)言人機(jī)交互應(yīng)用體驗(yàn)難

點(diǎn)

1、自然語(yǔ)言處理中四個(gè)最基本的任務(wù)觀看視頻-google語(yǔ)2.2.1自然語(yǔ)言

處

理

與

理

解自然語(yǔ)言處理與理解

(NLP&NLU):是計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、語(yǔ)言學(xué)的交叉學(xué)科技術(shù)領(lǐng)域。其技術(shù)目標(biāo)是讓機(jī)器能夠理解人類(lèi)的語(yǔ)言，是人和機(jī)器進(jìn)行交流的

技術(shù)。目前主要應(yīng)用領(lǐng)域有：智能問(wèn)答、機(jī)器翻譯、文本分類(lèi)、文本摘要等。自然語(yǔ)言處理中四個(gè)最基本的任務(wù)：●PN:代詞

VV:

動(dòng)詞

NR:專(zhuān)有名詞Oroot:根節(jié)點(diǎn)

nsubj:主語(yǔ)dobj:

賓語(yǔ)

●0:不是命名實(shí)體

B:是命名實(shí)體命名實(shí)體識(shí)別輸出：

O/O/B自然語(yǔ)言處理示例句子輸人：分詞輸出：詞性標(biāo)注輸出：依存句法分析輸出：我愛(ài)自然語(yǔ)言處理我/愛(ài)/自然語(yǔ)言處理PN/VV/NRdobj自然語(yǔ)言處理rootnsubj我

愛(ài)2.2.2自然語(yǔ)言人機(jī)交互蘋(píng)果Siri、百度度秘、

Google

Allo、微軟小冰、亞馬遜Alexa等智能聊天助理程序的應(yīng)用，正試圖顛覆人們和

手機(jī)交流的根本方式，將手機(jī)變成聰明的小秘書(shū)。>智能聊天助理程序是采用自然語(yǔ)言處理算法來(lái)實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話(huà)。根據(jù)聊天機(jī)器人的智能水平，可以分為“弱人

工智能”聊天助理和“強(qiáng)人工智能”聊天助理。<返回

度秘

《o》百度百科小度度你會(huì)不會(huì)唱歌我當(dāng)然會(huì)唱啦~蟲(chóng)兒飛度秘音樂(lè)電臺(tái)-想靜靜不要唱了唱的難聽(tīng)死了沒(méi)有啊挺好聽(tīng)的按住說(shuō)話(huà)

出

十蘋(píng)果近日被爆聘請(qǐng)合同工對(duì)Siri的錄音定期進(jìn)行監(jiān)聽(tīng)和分析，其中涉

及私人醫(yī)療信息、商品交易等這些錄音還帶著諸如地點(diǎn)、聯(lián)系記

錄和應(yīng)用程序數(shù)據(jù)等用戶(hù)信息。蘋(píng)果宣稱(chēng)這些數(shù)據(jù)只是“被用來(lái)幫

助Siri和聽(tīng)寫(xiě)功能更好地了解你，更準(zhǔn)確地識(shí)別你所說(shuō)的話(huà)”Siri守護(hù)著你信息的隱私和安全。Sn

修過(guò)和心計(jì)，以在你的望信

A

單

常廣該其世加電德了他人天選保國(guó)部2鮮步的組，激連

Apre也不暢分。-7G歸客謝謝大家!《人工智能應(yīng)用導(dǎo)論》第二章人工智能主要研究方向大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院SchoolofBgData&Articlattntallgence以

匠

心

數(shù)

創(chuàng)

新2.1

機(jī)器感知與模式識(shí)別2.2

自然語(yǔ)言處理與理解2.3

知識(shí)圖譜與知識(shí)工程目

錄1、掌握什么是知識(shí)圖譜2、了解知識(shí)圖譜技術(shù)案例3、了解知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)1、什么是知識(shí)圖譜2、知識(shí)圖譜技術(shù)案例1.知識(shí)圖譜技術(shù)案例2.3知識(shí)圖譜與知識(shí)工程重

難目標(biāo)點(diǎn)點(diǎn)>知識(shí)圖譜將信息表達(dá)成更接近人類(lèi)認(rèn)知世界的形式，可以將內(nèi)

容從符號(hào)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可理解和

計(jì)算的語(yǔ)義信息，可以更好地理

解信息內(nèi)容。>知識(shí)工程從大數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)，可以彌合大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)底層特

征與人類(lèi)認(rèn)知的鴻溝。知識(shí)工程四十年歷程1990-2000年代●萬(wàn)維網(wǎng)●人工大規(guī)模知識(shí)庫(kù)●本體概念●智能主體、機(jī)器人MYCINPROSPECTORPROLOGExSy1970-1990年代·專(zhuān)家系統(tǒng)●限定領(lǐng)域·知識(shí)庫(kù)+推理=智能·

腳本、框架等2.3.1知識(shí)工程概述1950-1970年代●●·LISP·產(chǎn)生式規(guī)則、語(yǔ)義

網(wǎng)絡(luò)2006年至今●維基結(jié)構(gòu)化●通用和領(lǐng)域知識(shí)●大規(guī)模知識(shí)獲取●大規(guī)模工業(yè)應(yīng)用2000-2006年代●互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展高峰●語(yǔ)義Web●群體智能：維基知

識(shí)

圖

譜：“知識(shí)圖譜本質(zhì)上是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)

(SemanticNetwork)

的

知

識(shí)

庫(kù)”

,

可以簡(jiǎn)單地把知識(shí)圖譜理解成多關(guān)系圖

(Multi-relationalGraph)。2.3.2

知識(shí)圖譜定義案例：社交網(wǎng)絡(luò)案例：風(fēng)控知識(shí)圖譜公司電話(huà)159x

百度張三

現(xiàn)任職于

技心科貪公司電話(huà)

貪心

131X

科技曾任職于騰訊現(xiàn)任職于李四同事小五小四通話(huà)138X

137X朋友通話(huà)百度為您找到相關(guān)結(jié)果約1,090,000個(gè)了搜索工具曹植父親：曹操曹操(155年-220年3月15日),字孟德，

一名吉利，小字阿瞞，

沛國(guó)譙縣(今安徽亳州)人。東漢末年杰出的政治家、軍事家、文學(xué)家、書(shū)法家，三國(guó)中曹魏政權(quán)的奠基人。曹操…詳情>>來(lái)自百度百科2.3.3知識(shí)圖譜技術(shù)案例已經(jīng)構(gòu)建好的知識(shí)圖譜就像一個(gè)知識(shí)庫(kù)，可以得到廣泛的應(yīng)用，如搜索引擎的智能回答：比如在百度搜索輸入：曹植的父親，百度搜索自動(dòng)推薦的首條記錄就是貼吧

知

道

視頻

音樂(lè)

圖片

地

圖

文

庫(kù)更多》曹植的父親網(wǎng)

頁(yè)

資

訊百度

一

下“

曹操

”2.3.3知識(shí)圖譜技術(shù)案例>結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)>非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)>

實(shí)

體

命

名

識(shí)

別

(Name

Entity

Recognition)>關(guān)系抽取(

Relation

Extraction)

時(shí)

代廣

場(chǎng)>指代消解(Coreference

Resolution)這家酒店是我在紐

附近約最喜歡的希爾頓酒店，它位于時(shí)代廣場(chǎng)附近的42街，紐約位于是

希爾頓

酒店接近維吉爾燒烤靠近所有的地鐵、百老匯演出場(chǎng)所，毗鄰少年奶酪蛋糕，維吉爾燒烤等美食

餐廳。在…哪里酒店接近少年奶

酪蛋糕事件餐廳地點(diǎn)機(jī)構(gòu)接近百老匯

演出場(chǎng)所由于知識(shí)圖譜的圖結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)大量的關(guān)系表，在做查詢(xún)的時(shí)候需要大量的表連接導(dǎo)致速度非常慢，所以知識(shí)圖譜大部分采用的是圖數(shù)據(jù)庫(kù)。2.3.4

知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)排名數(shù)據(jù)庫(kù)22Neo4j(圖數(shù)據(jù)庫(kù))38MarkLogic(XML)49OrientDB(圖，文檔)85Jena(RDF)數(shù)據(jù)庫(kù)使用率增長(zhǎng)

部分圖數(shù)據(jù)庫(kù)排名2013.120137.2014.12014720151

201572016.1

2016.7

2017.1

2017.7

2018.18007006005004003002001000Documemstores◆

RDFstoresTime

Serie

DEMS

+Mative

XMLDM5

÷Mutvalue

DBM5Craph

DBM5Search

engsesКеу—уаме

чогезObjectorientedDBMS

Reationai

DBN5流

行

度

變

化+Wde

colum

sores900謝謝大家!《人工智能導(dǎo)論》第三章：智能識(shí)別大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院SchoolofBg

Data&Arthclal

tntlbnce以

匠

心

數(shù)

創(chuàng)

新3.1

應(yīng)用場(chǎng)景目錄3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)3.3

應(yīng)用實(shí)例：智能翻譯機(jī)3.1應(yīng)用場(chǎng)景目標(biāo)

1、了解智能識(shí)別在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用2、了解智能識(shí)別在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用3、了解智能識(shí)別在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用重

點(diǎn)1、了解智能識(shí)別在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和機(jī)器人識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用。難點(diǎn)

無(wú)3.1應(yīng)用場(chǎng)景

3.1.

1在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用1.醫(yī)學(xué)領(lǐng)域

2.航空領(lǐng)域c～~mv-十心電圖像

航拍圖像3.1應(yīng)用場(chǎng)景3.

1.

1在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用3.衛(wèi)星4.軍事軍事目標(biāo)識(shí)別衛(wèi)星云層圖像3.1應(yīng)用場(chǎng)景

3.1.

1在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用5.公共領(lǐng)域人臉識(shí)別◆語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展語(yǔ)言

讓人類(lèi)可以相互淘通優(yōu)酷8O<快剪輯3.1應(yīng)用場(chǎng)景

3.1.

2在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用◆

隨著機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別以及更多的感知功能，

機(jī)器人正在進(jìn)入越來(lái)越多

的應(yīng)用場(chǎng)景，比如，在智

慧家庭應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中，智

能機(jī)器人可以從事很多專(zhuān)

門(mén)的服務(wù)，像陪伴老人、

下棋、輔導(dǎo)學(xué)生、打掃衛(wèi)

生、安防監(jiān)控等等，帶給

家庭用戶(hù)很多的歡樂(lè)；人

們開(kāi)發(fā)了搜救機(jī)器人，可

以在人不能到達(dá)的地方進(jìn)

行災(zāi)難搶救；制造業(yè)廣泛

應(yīng)用的工業(yè)機(jī)器人，比如

搬運(yùn)、弧焊等。3.1應(yīng)用場(chǎng)景

3.

1.

3在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用圖：銀行用于業(yè)務(wù)咨詢(xún)辦理的智能機(jī)器人謝謝大家!《人工智能導(dǎo)論》第三章：智能識(shí)別大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院SchoolofBg

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數(shù)

創(chuàng)

新3.1

應(yīng)用場(chǎng)景目錄3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)3.3

應(yīng)用實(shí)例：智能翻譯機(jī)3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)目標(biāo)

1、了解智能小區(qū)的應(yīng)用2、掌握人臉識(shí)別、圖像識(shí)別和視頻識(shí)別的技術(shù)體驗(yàn)重

點(diǎn)

1、掌握人臉識(shí)別、圖像識(shí)別和視頻識(shí)別的技術(shù)體驗(yàn)。難點(diǎn)使用百度API開(kāi)放平臺(tái)庫(kù)體驗(yàn)人臉識(shí)別、圖像識(shí)別和圖像審核。3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.

1案例分析◆

什么是智能小區(qū)?智能小區(qū)是指充分利用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)

的集成應(yīng)用，基于信息化、智能化社會(huì)管理與服務(wù)的一種新型管理形態(tài)小區(qū)?！?/p>

智能小區(qū)的“智能”體現(xiàn)在哪些方面?智能小區(qū)以智能化、模塊化、集成化為原則，系統(tǒng)平臺(tái)為核心，以AI人工

智能為方向，集成視頻監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)、智能停車(chē)場(chǎng)、可視對(duì)講、訪客管理、IP廣

播、門(mén)禁、信息發(fā)布、移動(dòng)APP、電子巡更、防盜報(bào)警、電子圍欄等子系統(tǒng)。3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)門(mén)禁管理視頻安防可視對(duì)講

車(chē)輛管理智能小區(qū)/建筑訪客管理

智能家居圖：智能小區(qū)架構(gòu)3.2.

1案例分析如圖所示，智能

小區(qū)具體功能包括人

臉識(shí)別、人臉布控、人臉梯控、車(chē)輛識(shí)別、

視頻結(jié)構(gòu)化、視頻濃

縮摘要、智能分析、

客流統(tǒng)計(jì)、停車(chē)場(chǎng)管

理、周界防護(hù)、電子

地圖、數(shù)據(jù)報(bào)表的信

息統(tǒng)一呈現(xiàn)、協(xié)同聯(lián)

動(dòng)等。3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.2相關(guān)知識(shí)◆

人臉識(shí)別3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.2相關(guān)知識(shí)◆

人臉識(shí)別人臉檢測(cè)

特征定位

特征提取特征比對(duì)

識(shí)別人臉采集

人臉數(shù)據(jù)庫(kù)圖：人臉識(shí)別系統(tǒng)3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)◆

人臉識(shí)別3.2.2相關(guān)知識(shí)3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)◆可視對(duì)講和訪客管理■訪客行為軌跡跟蹤由于訪客的實(shí)際訪問(wèn)地與目的地嚴(yán)重偏移。智慧小區(qū)平臺(tái)通過(guò)自動(dòng)識(shí)別該訪客存在可疑行為。系統(tǒng)及時(shí)提醒保安進(jìn)行核查并跟蹤。

●

訪客的預(yù)期軌跡

●訪客的實(shí)際軌跡3.2.2相關(guān)知識(shí)訪客呼叫業(yè)主業(yè)主可視化對(duì)講確認(rèn)門(mén)禁對(duì)訪客智能記錄門(mén)禁智能識(shí)別3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)◆

視頻安防視頻安防系統(tǒng)主要由監(jiān)控前端、管理中心、監(jiān)控中心、PC客戶(hù)端等設(shè)備組

成。在小區(qū)的各個(gè)出入口、主干道、主要的公共設(shè)施活動(dòng)區(qū)域以及居民聚集點(diǎn)、

停車(chē)場(chǎng)等地方。可根據(jù)需要選擇顯示模式，隨需要控制攝像機(jī)的鏡頭角度，調(diào)

整顯示畫(huà)面的視頻與音頻效果，保證小區(qū)各個(gè)區(qū)域均在監(jiān)視范圍之內(nèi)，二十四小時(shí)無(wú)死角地對(duì)這些地方進(jìn)行監(jiān)控，形

成完善的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，使得管理人員在監(jiān)控室就可以對(duì)小區(qū)得各地方實(shí)施有效監(jiān)控，保證居民的安全。3.2.2相關(guān)知識(shí)圖：小區(qū)安防攝像頭車(chē)輛檢測(cè)

牌照定位牌照字符分割牌照字符識(shí)別圖：車(chē)牌識(shí)別流程系統(tǒng)對(duì)車(chē)輛進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)圖像的采集、處理，快速定位圖片中拍照位置，

對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車(chē)牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最佳的

區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)，通過(guò)圖像分割方法將牌照中的字符分割出來(lái)，最終通過(guò)字符識(shí)別，識(shí)別組成拍照號(hào)碼。3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)◆

車(chē)牌識(shí)別3.2.2相關(guān)知識(shí)3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)◆

智能家居3.2.2相關(guān)知識(shí)●遙控和手機(jī)控制●電話(huà)控制、定時(shí)控制●集中控制、場(chǎng)景控制●網(wǎng)絡(luò)控制●監(jiān)控、報(bào)警功能●共享功能、娛樂(lè)功能●指紋鎖●空氣調(diào)節(jié)、智能安防3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.

3技術(shù)體驗(yàn)1:人臉識(shí)別◆

支付寶刷臉登錄步驟1:

點(diǎn)擊登錄自己的支付寶賬號(hào)，進(jìn)入支付寶應(yīng)用主頁(yè)面，點(diǎn)擊支付寶首頁(yè)中

右下角【我的】;步驟2:進(jìn)入設(shè)置頁(yè)面，點(diǎn)擊生物識(shí)別選項(xiàng)，打開(kāi)功能菜單項(xiàng)。步驟3:

頁(yè)面彈出各種功能項(xiàng)，點(diǎn)擊刷臉設(shè)置。步驟4:

進(jìn)入后，開(kāi)啟刷臉登錄。步驟5:

按照要求，進(jìn)行做臉部動(dòng)作。步驟6:

通過(guò)之后，就打開(kāi)成功了，重新登錄支付寶，就會(huì)有刷臉登錄。步驟7:

按照要求，進(jìn)行臉部動(dòng)作，就可以登錄成功了。設(shè)置支付寶刷臉登錄，相

比密碼輸入登錄，方便快捷。3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.

3技術(shù)體驗(yàn)1:人臉識(shí)別◆百度AI人臉識(shí)別步驟1:微信中打開(kāi)百度AI體驗(yàn)小程序；步驟2:

點(diǎn)擊人臉識(shí)別與人體識(shí)別，進(jìn)入主頁(yè)面；步驟3:

上傳人臉圖片，進(jìn)行人臉識(shí)別；步驟4:上傳人臉圖片，人臉對(duì)比；步驟5:

上傳人臉圖片，進(jìn)行情緒識(shí)別。微信掃一掃：百度AI小程序3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.

3技術(shù)體驗(yàn)1:人臉識(shí)別◆

百度AI開(kāi)放平臺(tái)步驟1:

成為開(kāi)發(fā)者。進(jìn)入百度AI開(kāi)放平臺(tái)并成為開(kāi)發(fā)者，在控制臺(tái)創(chuàng)建人臉識(shí)別應(yīng)用，獲得AppID,API

Key,Secret

Key。步驟2:下載Java

HTTP

SDK。步驟3:在eclipse中新建一個(gè)工程，添加SDK

工具包。步驟4:參考官方說(shuō)明文檔，編寫(xiě)并修改代碼。步驟5:分別運(yùn)行人臉識(shí)別和人臉對(duì)比的程序，查看輸出結(jié)果?！舭俣華I體驗(yàn)中心步驟1:

微信中打開(kāi)百度AI體驗(yàn)小程序；步驟2:

上傳圖像，完成圖像檢測(cè)，得出識(shí)別結(jié)果；步驟3:

上傳圖像，完成動(dòng)物檢測(cè)、植物檢測(cè)；步驟4:

上傳圖像，完成菜品識(shí)別；微信掃一掃：百度AI小程序步驟5:

上傳圖像，完成車(chē)型識(shí)別；步驟6:

上傳圖像，完成地標(biāo)識(shí)別。3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.

4技術(shù)體驗(yàn)2;圖像識(shí)別3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.

4技術(shù)體驗(yàn)2;圖像識(shí)別◆

百度AI開(kāi)放平臺(tái)步驟1:

成為開(kāi)發(fā)者。進(jìn)入百度AI開(kāi)放平臺(tái)并成為開(kāi)發(fā)者，在控制臺(tái)創(chuàng)建人臉識(shí)別應(yīng)用，獲得AppID,API

Key,Secret

Key。步驟2:下載Java

HTTP

SDK。步驟3:在eclipse中新建一個(gè)工程，添加SDK

工具包。步驟4:參考官方說(shuō)明文檔，編寫(xiě)并修改代碼。步驟5:運(yùn)行圖像識(shí)別的代碼，查看輸出結(jié)果。3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.

5技術(shù)體驗(yàn)3;視頻分析◆

百度AI開(kāi)放平臺(tái)步驟1:

成為開(kāi)發(fā)者。進(jìn)入百度AI開(kāi)放平臺(tái)并成為開(kāi)發(fā)者，在控制臺(tái)創(chuàng)建人臉識(shí)別應(yīng)用，獲得AppID,API

Key,Secret

Key。步驟2:下載Java

HTTP

SDK。步驟3:在eclipse中新建一個(gè)工程，添加SDK

工具包。步驟4:參考官方說(shuō)明文檔，編寫(xiě)并修改代碼。步驟5:運(yùn)行圖像審核的代碼，查看輸出結(jié)果。3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.6知識(shí)拓展◆

虹膜識(shí)別虹膜識(shí)別技術(shù)是基于眼睛中的虹膜進(jìn)行身份識(shí)別，應(yīng)用于安防設(shè)備(如門(mén)禁等),以

及有高度保密需求的場(chǎng)所。虹膜圖像

圖像檢測(cè)、

圖像預(yù)處獲取分割

理特征比對(duì)

識(shí)別虹膜采集

虹膜數(shù)據(jù)庫(kù)3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.2.6知識(shí)拓展◆

三維人臉識(shí)別三維人臉識(shí)別是采用3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)，通過(guò)3D結(jié)構(gòu)光內(nèi)的數(shù)萬(wàn)個(gè)光線點(diǎn)對(duì)人臉進(jìn)

行掃描后，從而提供更為精確的面部信息，而這類(lèi)面部信息并不會(huì)受到化妝品比如口

紅、粉底等的影響?！?/p>

視頻分析視頻分析技術(shù)來(lái)源于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，其實(shí)質(zhì)是自動(dòng)分析和抽取視頻源中的關(guān)鍵信息。1.背景減除方法：利用當(dāng)前圖像和背景圖像的差分來(lái)檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域的一種方法。2.時(shí)間差分方法：利用視頻圖像特征，從連續(xù)得到的視頻流中提取所需要的動(dòng)態(tài)目

標(biāo)信息。其實(shí)質(zhì)就是利用相鄰幀圖像相減來(lái)提取前景目標(biāo)移動(dòng)的信息。謝謝大家!《人工智能導(dǎo)論》第三章：智能識(shí)別大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院SchoolofBg

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新3.1

應(yīng)用場(chǎng)景目錄3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)3.3

應(yīng)用實(shí)例：智能翻譯機(jī)3.3應(yīng)用實(shí)例：智能翻譯機(jī)目標(biāo)

1、了解智能語(yǔ)音的應(yīng)用2、掌握語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成和文本處理的技術(shù)體驗(yàn)重

點(diǎn)

1、掌握語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成和文本處理的技術(shù)體驗(yàn)難

點(diǎn)

使用百度API開(kāi)放平臺(tái)提供的示例完成語(yǔ)音識(shí)別、合成和文本處理。3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3,3.

1案例分析◆

什么是智能翻譯，智能翻譯涉及哪些領(lǐng)域?智能翻譯是指在語(yǔ)言服務(wù)領(lǐng)域，人工智能與翻譯相結(jié)合，運(yùn)用人工智能的方法

和手段，通過(guò)計(jì)算機(jī)途徑而非人工的手段，將一種自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成另外一種目標(biāo)

自然語(yǔ)言。主要涉及語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成和文本處理。機(jī)器翻譯語(yǔ)言A翻譯

成語(yǔ)言B語(yǔ)音合成文字合成

聲音語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字圖：智能翻譯機(jī)工作流程你好Hello3.,3.2相關(guān)知識(shí)語(yǔ)音識(shí)別是指

將語(yǔ)音自動(dòng)轉(zhuǎn)換為

文字的過(guò)程。在實(shí)際應(yīng)用中，語(yǔ)音識(shí)

別的結(jié)果是機(jī)器翻

譯的輸入。語(yǔ)音經(jīng)過(guò)采樣以后，在計(jì)

算機(jī)中以波形文件

的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，這種波形文件反映

了語(yǔ)音在時(shí)域上的

變化。3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)◆語(yǔ)音識(shí)別聲學(xué)模型聲學(xué)得分語(yǔ)音解碼和搜索語(yǔ)言

得分語(yǔ)言模型圖：語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的框架語(yǔ)音輸入

特征提取文本輸出3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.,3.2相關(guān)知識(shí)◆

文本處理文本處理模塊是語(yǔ)音合成系統(tǒng)的前端，主要功能是將輸入文本轉(zhuǎn)化為發(fā)音的符

號(hào)化描述，

發(fā)什么音，如何發(fā)音。對(duì)于漢語(yǔ)語(yǔ)音合成系統(tǒng)，文本分析的處理流程通常包括文本預(yù)處理、文本正

則化、文本分詞、詞性標(biāo)注、字音轉(zhuǎn)換等，如圖所示。文本預(yù)處理

文本正則化

文本分詞

詞性標(biāo)注

字音轉(zhuǎn)換圖：文本分析流程3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.3.2相關(guān)知識(shí)◆

機(jī)器翻譯以句子“Populationgrowthhasbeenslowin

rentyears”為例句，翻譯流程如下所示。(1)首先第一個(gè)詞“Population”作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，此時(shí)產(chǎn)生第一個(gè)隱

含狀態(tài)h1,h1包含了該詞的信息。(2)然后第二個(gè)詞“growth”作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，并和h1進(jìn)行融合，此

時(shí)產(chǎn)生第二個(gè)隱含狀態(tài)h2,h2

包含了前兩個(gè)詞“Population

growth”的信息。(3)以此類(lèi)推，將例句中所有的詞輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每輸入一個(gè)詞都會(huì)同前一時(shí)刻的隱含狀態(tài)進(jìn)行融合產(chǎn)生一個(gè)包含當(dāng)前詞信息和前面所有詞信息的新的隱含狀態(tài)

。3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.,3.2相關(guān)知識(shí)◆

語(yǔ)音合成語(yǔ)音合成其主要功能是將任意的輸入文本轉(zhuǎn)換成自然流暢的語(yǔ)音輸出。如圖給出

了一個(gè)基本的語(yǔ)音合成系統(tǒng)框圖。語(yǔ)音合成系統(tǒng)可以以任意文本作為輸入，并相

應(yīng)地合成語(yǔ)音作為輸出。輸入文本

文本分析

韻律處理

聲學(xué)處理

→合成語(yǔ)音輸出圖：語(yǔ)音合成系統(tǒng)框圖3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.3.

3技術(shù)體驗(yàn)1;語(yǔ)音識(shí)別◆百度AI體驗(yàn)中心步驟1:

微信中打開(kāi)百度AI體驗(yàn)小程序；步驟2:

點(diǎn)擊打開(kāi)百度AI體驗(yàn)中心-語(yǔ)音技術(shù)；步驟3:點(diǎn)擊語(yǔ)音識(shí)別，按住錄音鍵錄制步驟4:

錄制一段話(huà)，比如“好好學(xué)習(xí)，天天向上”步驟5:

進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，查看識(shí)別結(jié)果微信掃一掃：百度AI小程序3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.3.

3技術(shù)體驗(yàn)1;語(yǔ)音識(shí)別◆百度AI開(kāi)放平臺(tái)步驟1:進(jìn)入百度AI開(kāi)放平臺(tái)官網(wǎng)。下載語(yǔ)音識(shí)別的speech-demo網(wǎng)址：/Baidu-AIP/speech-demo步驟2:使用eclipse打開(kāi)下載的demo。步驟3:錄制一段音頻，下載音頻轉(zhuǎn)碼工具。使用音頻文件轉(zhuǎn)碼ffmpeg,將

mp3

格式的音頻文件轉(zhuǎn)換為pcm格式。音頻轉(zhuǎn)碼工具下載地址：https://ffmpeg./builds/Cmd命令解讀：ffmpeg-y-iaidemo.mp3-acodecpcm_s16le-fs16le-ac

1-ar

1600016k.pcm

//-acodec

pcm_s16le

pcm_s16le16bits編碼器//-fs16le保存為16bitspcm格式//-ac

1單聲道//-ar1600016000采樣率步驟4:將轉(zhuǎn)換成的pcm文件，復(fù)制到下載的SDK目錄下步驟5:

運(yùn)行程序，輸出結(jié)果。3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)3.3.

3技術(shù)體驗(yàn)1;語(yǔ)音識(shí)別◆

百度AI開(kāi)放平臺(tái)3.2

應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.3.

4技術(shù)體驗(yàn)；語(yǔ)音合成◆百度AI體驗(yàn)中心步驟1:

微信中打開(kāi)百度AI體驗(yàn)小程序；步驟2:

點(diǎn)擊打開(kāi)百度AI體驗(yàn)中心-語(yǔ)音技術(shù)；步驟3:

點(diǎn)擊語(yǔ)音技術(shù)界面中的語(yǔ)音合成步驟4:

輸入一段話(huà)，然后點(diǎn)擊開(kāi)始合成步驟5:

合成結(jié)果，包含男聲、女生設(shè)置，點(diǎn)擊播

放功能進(jìn)行語(yǔ)音播放。微信掃一掃：百度AI小程序3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.3.

4技術(shù)體驗(yàn)；語(yǔ)音合成◆百度AI開(kāi)放平臺(tái)步驟1:進(jìn)入百度AI開(kāi)放平臺(tái)官網(wǎng)。下載語(yǔ)音識(shí)別的speech-demo網(wǎng)址：/Baidu-AIP/speech-demo步驟2:使用eclipse打開(kāi)下載的demo。步驟3:修改代碼，設(shè)置需要語(yǔ)音合成的文本內(nèi)容及發(fā)音人、語(yǔ)速、語(yǔ)調(diào)等信息。步驟4:運(yùn)行程序，輸出結(jié)果result.wav,查看輸出結(jié)果是否正確。3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.3.

5技術(shù)體驗(yàn)3:文本處理◆百度AI體驗(yàn)中心步驟1:

微信中打開(kāi)百度AI體驗(yàn)小程序；步驟2:

點(diǎn)擊打開(kāi)百度AI體驗(yàn)中心-知識(shí)與語(yǔ)義-

詞法分析；步驟3:輸入一段文字。點(diǎn)擊“開(kāi)始分析”;步驟4:

查看分析結(jié)果。微信掃一掃：百度AI小程序3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)

3.3.

5技術(shù)體驗(yàn)3;文本處理◆

百度AI開(kāi)放平臺(tái)步驟1:

成為開(kāi)發(fā)者。進(jìn)入百度AI開(kāi)放平臺(tái)并成為開(kāi)發(fā)者，在控制臺(tái)創(chuàng)建人臉識(shí)別應(yīng)用，獲得AppID,API

Key,Secret

Key。步驟2:下載Java

SDK。步驟3:在eclipse中新建一個(gè)工程，添加SDK

工具包。步驟4:參考官方說(shuō)明文檔，編寫(xiě)并修改代碼。步驟5:

運(yùn)行程序，輸出結(jié)果。3.2應(yīng)用實(shí)例：智能小區(qū)◆騰訊AILab副主任俞棟給出了四個(gè)研究方向前端較少丟失信息后端充分利用有效信息更有效的序列到序列直接轉(zhuǎn)

換模型分析更加準(zhǔn)確

解決多人語(yǔ)音識(shí)別前端與后端聯(lián)

合優(yōu)化持續(xù)預(yù)測(cè)與適

應(yīng)的模型3.3.6知識(shí)拓展快速適應(yīng)預(yù)測(cè)雞尾酒會(huì)問(wèn)題課程思政

智能識(shí)別之垃圾分類(lèi)材料：人民網(wǎng)2019年6月3日?qǐng)?bào)道：中共中央總書(shū)記、國(guó)家主席、中央軍委主席

習(xí)近平近日對(duì)垃圾分類(lèi)工作作出重要指示。習(xí)近平強(qiáng)調(diào)，實(shí)行垃圾分類(lèi)，關(guān)系

廣大人民群眾生活環(huán)境，關(guān)系節(jié)約使用資源，也是社會(huì)文明水平的一個(gè)重要體

現(xiàn)。習(xí)近平十分關(guān)心垃圾分類(lèi)工作。2016年12月，他主持召開(kāi)中央財(cái)經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)小

組會(huì)議研究普遍推行垃圾分類(lèi)制度，強(qiáng)調(diào)要加快建立分類(lèi)投放、分類(lèi)收集、分類(lèi)運(yùn)輸、分類(lèi)處理的垃圾處理系統(tǒng)，形成以法治為基礎(chǔ)、政府推動(dòng)、全民參與、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、因地制宜的垃圾分類(lèi)制度，努力提高垃圾分類(lèi)制度覆蓋范圍。習(xí)近

平還多次實(shí)地了解基層開(kāi)展垃圾分類(lèi)工作情況，并對(duì)這項(xiàng)工作提出明確要求。課程思政

智能識(shí)別之垃圾分類(lèi)測(cè)試1:打印墨盒屬于哪種垃圾?A可降解垃圾

B其他垃圾

C有害垃圾

D

可回收垃圾測(cè)試2:家庭盆栽廢棄的樹(shù)葉屬于哪種垃圾?A有害垃圾

B其他垃圾

C可回收垃圾

D餐廚垃圾測(cè)試3:廢棄熒光燈管屬于哪種哪里?A

玻璃

B可回收垃圾

C有害垃圾

D不可回收垃圾你分類(lèi)正確了嗎?課程思政

智能識(shí)別之垃圾分類(lèi)◆

智能識(shí)別垃圾分類(lèi)的垃圾桶課程思政

智能識(shí)別之垃圾分類(lèi)問(wèn)題1:視頻中的智能垃圾桶使用了哪些智能識(shí)別技術(shù)?圖像識(shí)別、圖像算法、機(jī)器人識(shí)別、傳感技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等問(wèn)題2:在智能垃圾桶沒(méi)有普及的現(xiàn)狀下，你該如何做?“金山銀山不如綠水青山”黨的十九大指出要實(shí)現(xiàn)中華民族永續(xù)發(fā)展必須堅(jiān)持節(jié)約資

源和保護(hù)環(huán)境的基本國(guó)策。①樹(shù)立永續(xù)發(fā)展的觀念，深入學(xué)習(xí)掌握垃圾分類(lèi)知識(shí)，做新風(fēng)尚的堅(jiān)定引領(lǐng)者；②廣泛宣傳垃圾分類(lèi)知識(shí)，吸引身邊人參與垃圾分類(lèi)，做新風(fēng)尚的積極推行者；③隨手撿拾垃圾、正確分類(lèi)垃圾，做新風(fēng)尚的模范踐行者；④主動(dòng)糾正錯(cuò)誤的垃圾分類(lèi)習(xí)慣，做新風(fēng)尚的自覺(jué)擁護(hù)者。謝謝大家!《人工智能應(yīng)用導(dǎo)論》第四章：無(wú)人駕駛大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院SchoolofBg

Data&Arthclal

tntlbnce以

匠

心

數(shù)

創(chuàng)

新4.1

應(yīng)用場(chǎng)景目錄4.2

實(shí)例

一

無(wú)人車(chē)4.3

實(shí)例二無(wú)人機(jī)aH4.4實(shí)例三無(wú)人船1、無(wú)人駕駛的應(yīng)用場(chǎng)景2、無(wú)人駕駛的發(fā)展1、無(wú)人機(jī)駕駛的應(yīng)用領(lǐng)域2、無(wú)人駕駛的發(fā)展無(wú)目標(biāo)重點(diǎn)難點(diǎn)4.1應(yīng)用場(chǎng)景4.1應(yīng)用場(chǎng)景1.公共交通無(wú)人駕駛汽車(chē)通過(guò)環(huán)境感

知獲取環(huán)境參數(shù)機(jī)器車(chē)內(nèi)系統(tǒng)

的實(shí)時(shí)參數(shù)，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)分析進(jìn)

而控制車(chē)輛的出行狀態(tài)，避免

和預(yù)防交通事故的發(fā)生，同時(shí)可以將無(wú)人車(chē)系統(tǒng)相互連接起

來(lái)整體控制，實(shí)現(xiàn)高效的車(chē)流

劃分，交通疏通。4.1應(yīng)用場(chǎng)景2.快遞用車(chē)和工業(yè)出行障礙人士通過(guò)無(wú)人車(chē)上的語(yǔ)音交互系統(tǒng)完成基本車(chē)輛運(yùn)行控

制，車(chē)輛內(nèi)部的環(huán)境感知、交通標(biāo)

識(shí)判斷、路徑規(guī)劃與導(dǎo)航、GPS定位和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)完成車(chē)輛的正常行駛。在智能醫(yī)療的發(fā)展趨勢(shì)下，針對(duì)出

行障礙人士的無(wú)人車(chē)技術(shù)發(fā)展勢(shì)在

必

行

。4.1應(yīng)用場(chǎng)景3.老年人和殘疾人0UwwwikengauC04.1應(yīng)用場(chǎng)景3.航拍、巡檢、安防無(wú)人機(jī)航拍影像具有高清晰、大比例尺、小面積、高現(xiàn)勢(shì)性的

優(yōu)點(diǎn)。特別適合獲取帶狀地區(qū)航

拍影像(公路、鐵路、河流、水庫(kù)、

海岸線等)。且無(wú)人駕駛飛機(jī)為航

拍攝影提供了操作方便，易于轉(zhuǎn)

場(chǎng)的遙感平臺(tái)。起飛降落受場(chǎng)地

限制較小，在操場(chǎng)、公路或其它

較開(kāi)闊的地面均可起降，其穩(wěn)定

性、安全性好，轉(zhuǎn)場(chǎng)等非常容易。4.1應(yīng)用場(chǎng)景5.測(cè)繪、檢測(cè)4.2無(wú)人車(chē)目標(biāo)

1、了解無(wú)人車(chē)相關(guān)技術(shù)2、通過(guò)智能小車(chē)的體驗(yàn)，了解小車(chē)的避障、循跡功能重點(diǎn)

1、無(wú)人車(chē)的相關(guān)技術(shù)2、智能小車(chē)的焊接調(diào)試難點(diǎn)

智能小車(chē)的焊接調(diào)試4.2無(wú)人車(chē)人類(lèi)駕駛員與無(wú)人駕駛汽車(chē)駕駛過(guò)程對(duì)比：1.環(huán)境感知：

無(wú)人駕駛技術(shù)通過(guò)

雷達(dá)、攝像頭感知周?chē)h(huán)境；2.決策與規(guī)劃：通過(guò)建模、計(jì)算機(jī)

技術(shù)、信息與通信技術(shù)及人工智能

技術(shù)等完成決策與規(guī)劃；3.控制與執(zhí)行：通過(guò)線控方式完成

車(chē)輛啟停、避障、路徑規(guī)劃等執(zhí)行

過(guò)程。人類(lèi)駕駛員耳朵、眼睛環(huán)境感知4.2.

1案例分析無(wú)人駕駛汽車(chē)?yán)走_(dá)、攝像頭手、腳

線控控制與執(zhí)行大腦決策與規(guī)劃計(jì)算機(jī)(慣性導(dǎo)航、GPS導(dǎo)航、航跡推算等)5.高精度地圖與車(chē)聯(lián)網(wǎng)V2X云計(jì)勢(shì)《)人(文au(縱向控制、橫向控制)

(高精度地圖、車(chē)聯(lián)網(wǎng)V2X)4.2無(wú)人車(chē)1.環(huán)境感知2.精準(zhǔn)定位4,2.

2相關(guān)知識(shí)3.決策與規(guī)劃he(攝像頭、雷達(dá)、超聲波等)4.控制與執(zhí)行*4.2無(wú)人車(chē)4.2.

3技術(shù)體驗(yàn)1:無(wú)人車(chē)路經(jīng)規(guī)劃1.什么是路徑規(guī)劃?路徑規(guī)劃是指在具有障礙物的環(huán)境中，按照一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，

尋找一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的無(wú)碰撞路徑。2.

常用的路徑規(guī)劃算法有哪些?模糊規(guī)則法，遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，蟻群優(yōu)化算法，A*

算法等。利用pathplan1.1

軟件仿真平臺(tái)，體驗(yàn)任意兩點(diǎn)的路徑規(guī)劃步驟1:添加地圖，加載500*500的點(diǎn)陣地圖區(qū)，其中黃色為障礙物，藍(lán)色為空閑區(qū)。