2024全新關于人工智能課件1人工智能概述與發(fā)展歷程機器學習原理與技術自然語言處理技術及應用計算機視覺技術及應用語音識別與合成技術及應用人工智能倫理、法律和社會影響contents目錄201人工智能概述與發(fā)展歷程3定義人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，旨在研究、開發(fā)能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。分類根據(jù)智力水平的不同，人工智能可分為弱人工智能和強人工智能。弱人工智能能夠模擬人類某個特定領域的智能，而強人工智能則能像人類一樣思考和決策。人工智能定義及分類4起源階段發(fā)展階段停滯階段復興階段發(fā)展歷程回顧20世紀50年代，人工智能的概念被提出，并開始進行基礎性的研究工作。20世紀90年代，由于技術瓶頸和資金短缺等問題，人工智能的發(fā)展陷入停滯。20世紀60年代至80年代，人工智能在專家系統(tǒng)、自然語言處理等領域取得了重要進展。21世紀初至今，隨著深度學習等技術的突破和大數(shù)據(jù)時代的到來，人工智能再次迎來發(fā)展高峰。5應用領域目前，人工智能已廣泛應用于智能家居、自動駕駛、醫(yī)療診斷、金融投資等領域，為人們的生活和工作帶來了極大的便利。趨勢分析未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，人工智能將在更多領域發(fā)揮重要作用。同時，隨著人們對數(shù)據(jù)隱私和安全性的關注度不斷提高，如何在保證數(shù)據(jù)安全的前提下合理利用人工智能技術也將成為未來發(fā)展的重要方向。當前應用領域與趨勢分析602機器學習原理與技術7線性回歸（LinearRegression）邏輯回歸（LogisticRegression）支持向量機（SupportVectorMachines）決策樹與隨機森林（DecisionTreesandRandomForests）01020304監(jiān)督學習算法介紹8K-均值聚類（K-meansClustering）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）層次聚類（HierarchicalClustering）自編碼器（Autoencoders）非監(jiān)督學習算法探討9010204深度學習框架及應用案例卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RecurrentNeuralNetworks）長短期記憶網(wǎng)絡（LongShort-TermMemoryNetworks）生成對抗網(wǎng)絡（GenerativeAdversarialNetworks）031003自然語言處理技術及應用11研究單詞的內部結構和構詞規(guī)則，包括詞性標注、詞干提取、詞形還原等任務。詞法分析研究句子中詞語之間的結構關系，建立詞語之間的依存關系和短語結構，是理解句子意義的重要基礎。句法分析研究語言所表達的含義和概念，涉及實體識別、關系抽取、情感分析等任務，是實現(xiàn)自然語言理解的關鍵技術。語義理解詞法分析、句法分析等核心技術12

情感分析、問答系統(tǒng)等應用場景情感分析利用自然語言處理技術對文本進行情感傾向性分析，廣泛應用于產(chǎn)品評論、社交媒體等領域。問答系統(tǒng)通過自然語言處理技術實現(xiàn)自動問答，為用戶提供準確、簡潔的答案，是智能客服、在線教育等領域的重要應用。機器翻譯利用自然語言處理技術實現(xiàn)不同語言之間的自動翻譯，為跨語言交流提供便利。13挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向數(shù)據(jù)稀疏性自然語言處理領域面臨數(shù)據(jù)稀疏性的挑戰(zhàn)，如何有效利用無監(jiān)督學習、遷移學習等方法緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題是未來發(fā)展的重要方向。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理隨著多媒體數(shù)據(jù)的普及，如何處理圖像、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)中的自然語言信息成為新的挑戰(zhàn)和機遇?？山忉屝耘c魯棒性提高自然語言處理模型的可解釋性和魯棒性，使其在處理復雜、多變的語言現(xiàn)象時更加可靠和有效，是未來發(fā)展的重要趨勢?？缯Z言處理實現(xiàn)跨語言自然語言處理，讓機器能夠理解和處理多種語言，是促進全球信息交流的關鍵技術之一。1404計算機視覺技術及應用15通過算法對輸入的圖像進行特征提取和分類，識別出圖像中的對象、場景或行為。圖像識別目標檢測語義分割在圖像或視頻中定位并識別出感興趣的目標，通常使用邊界框來標注目標的位置和類別。將圖像中的每個像素都劃分到某個預定義的類別中，實現(xiàn)對圖像的精細理解。030201圖像識別、目標檢測等核心技術16通過計算機視覺技術對人臉進行識別和分析，應用于安全監(jiān)控、身份驗證、人臉表情分析等領域。人臉識別利用計算機視覺技術感知周圍環(huán)境，包括道路、車輛、行人等，實現(xiàn)車輛的自主導航和駕駛。自動駕駛輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案制定，如CT、MRI等醫(yī)學影像的自動分析和診斷。醫(yī)療影像分析人臉識別、自動駕駛等應用場景17挑戰(zhàn)多模態(tài)融合模型可解釋性自適應學習挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向01020304包括數(shù)據(jù)獲取和標注、模型泛化能力、計算資源需求等方面的問題。結合文本、語音等多種信息，實現(xiàn)更全面的理解和分析。提高模型的可解釋性，增加人們對模型決策過程的理解和信任。使模型能夠根據(jù)環(huán)境和任務的變化進行自我學習和調整，提高其實用性和適應性。1805語音識別與合成技術及應用19語音信號預處理特征提取聲學模型語言模型語音識別基本原理和方法包括預加重、分幀、加窗等操作，以消除語音信號中的不穩(wěn)定因素和噪聲干擾。將語音信號轉換為特征向量，常用的特征包括梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）、線性預測編碼（LPC）等。基于統(tǒng)計模型的方法，如隱馬爾可夫模型（HMM）、深度學習模型（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN、長短時記憶網(wǎng)絡LSTM）等，對語音特征進行建模和識別。利用語言學知識，對識別結果進行語法和語義上的糾正和優(yōu)化，提高識別準確率。20基于規(guī)則的方法01根據(jù)語言學規(guī)則和語音合成規(guī)則，將文本轉換為語音波形。這種方法需要大量的手工規(guī)則和專業(yè)知識，且合成效果往往不夠自然?；诮y(tǒng)計的方法02利用大量的語音數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計學習的方法訓練出語音合成模型。這種方法可以合成出較為自然的語音，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源?；谏疃葘W習的方法03利用深度學習模型，如生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、Transformer等，對語音合成進行建模和生成。這種方法可以合成出高質量的語音，且具有較好的泛化能力。語音合成技術探討21結合語音識別和語音合成技術，實現(xiàn)智能問答、信息查詢、家居控制等功能。同時，還可以通過自然語言處理技術，理解用戶的意圖和需求，提供更加智能化的服務。智能語音助手利用計算機圖形學、語音合成等技術，創(chuàng)建具有人類特征的虛擬人物。這些虛擬人物可以與用戶進行自然交互，提供娛樂、教育、陪伴等服務。同時，還可以通過情感計算技術，賦予虛擬人物情感和個性，使其更加生動和有趣。虛擬人物智能語音助手和虛擬人物實現(xiàn)2206人工智能倫理、法律和社會影響23數(shù)據(jù)安全問題人工智能系統(tǒng)可能成為黑客攻擊的目標，導致數(shù)據(jù)泄露、篡改或損壞。數(shù)據(jù)隱私泄露風險在人工智能應用中，大量個人數(shù)據(jù)被收集和處理，可能導致隱私泄露風險增加。隱私保護技術探討如何在人工智能應用中實現(xiàn)隱私保護，如差分隱私、聯(lián)邦學習等技術。數(shù)據(jù)隱私和安全問題探討2403消除歧視和偏見的方法研究如何消除人工智能系統(tǒng)中的歧視和偏見，如增加多樣性、改進算法等。01數(shù)據(jù)偏見由于訓練數(shù)據(jù)的不平衡或包含歧視性信息，人工智能系統(tǒng)可能產(chǎn)生歧視和偏見。02算法歧視算法本身的設計或實現(xiàn)可能存在歧視性，導致不公平的結果。AI歧視和偏見問題剖析25