大学生人工智能介绍PPT
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科...
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它结合了计算机科学、数学、心理学、哲学等多学科的理论和技术，旨在使计算机具有像人类一样的思维、学习、决策等能力。人工智能的基本概念人工智能的基本概念可以分为两个部分：弱人工智能和强人工智能。弱人工智能指的是那些只具有某一方面或某几方面的人类智能的计算机系统，比如语音识别、自然语言处理、计算机视觉等。这些系统虽然已经取得了很大的进展，但它们的能力范围仍然受到限制，不能像人类一样具有广泛的智能。强人工智能指的是具有类似于人类的全面智能的计算机系统，具有推理、抽象思维、理解自然语言、学习、规划、感知情感和意识等方面的能力。目前，强人工智能尚未实现，但它是人工智能领域的研究重点之一。人工智能的应用人工智能目前已经应用到了许多领域。其中，一些应用包括但不限于以下：语音识别例如苹果的Siri，谷歌助手和亚马逊的Alexa等智能语音助手，它们可以理解人类语言，并回答问题、执行任务和提供信息机器翻译比如谷歌的翻译工具，可以快速将文本翻译成另一种语言人脸识别例如手机上的解锁功能，通过人脸识别技术进行安全验证自动驾驶许多汽车制造商正在开发自动驾驶技术，使汽车能够自己控制加速、刹车和转向等操作游戏AI也用于创建智能对手或帮助玩家在游戏中学习新的策略医疗AI可用于诊断疾病、预测疾病进程等。例如，IBM的Watson医疗助手已经能够帮助医生进行诊断和治疗建议金融服务AI用于风险评估、信用评级、交易预测等制造业在生产过程中使用AI进行预测性维护、优化生产和质量控制等教育AI可以辅助教师进行教学、评估学生的学习进度并提供个性化的学习计划等零售业AI用于销售预测、库存管理和价格优化等人工智能的发展历程人工智能的发展可以分为以下几个阶段：起步发展期1943年—20世纪60年代，这一时期科学家们开始研究用机器模拟人类的学习、感知等等。不过这个时期并没有形成完整的学科反思发展期20世纪70年代—80年代初。这个时期大劫持出现了很多对人工智能研究的反思。很多科学家开始对之前的理论和假设进行质疑和反思。这些质疑和反思无疑促进的人工智能的进一步发展应用发展期20世纪80年代—90年代初。这个时期的人工智能开始被应用在很多领域，比如机器翻译、模式识别等领域开始应用人工智能技术。同时出现了很多专门研究人工智能的学术杂志和机构。这些都促进了人工智能的发展和应用网络发展期20世纪90年代—至今。这个时期随着互联网的发展，人工智能开始进入网络空间发展，被应用在很多领域比如网络安全、数据挖掘等等领域。同时人工智能也开始出现了很多新的技术和理论，比如机器学习等等。这些都促进了人工智能的发展和应用人工智能的主要流派人工智能的主要流派包括符号主义、连接主义和进化计算等。符号主义（Symbolic AI）认为人类智能是由符号组成的表示和推理过程所决定的。符号主义的代表方法包括基于规则的专家系统（rule-based expert systems）、基于模糊逻辑的神经网络（fuzzy logic-based neural networks）和基于逻辑推理的系统（system based on logical reasoning）等。符号主义的优点是具有可解释性和可理解性，但缺点是难以适应大规模数据的处理和高精度的预测模型。连接主义（Connectionism）认为人类智能是由神经元之间的连接所决定的，这些连接形成了一个复杂的网络结构。连接主义的代表方法包括深度学习（deep learning）、自组织映射（self-organizing map）和递归神经网络（recurrent neural network）等。连接主义的优点是能够适应大规模数据的处理和高精度的预测模型，但缺点是难以理解和解释其内部工作原理。进化计算（Evolutionary Computation）是一种利用生物进化原理来优化计算问题的算法，包括遗传算法（genetic algorithm）、遗传编程（genetic programming）、演化策略（evolutionary strategy）和差分进化（differential evolution）等。进化计算的优点是能够高效地处理复杂和非线性的优化问题，但缺点是需要大量的时间和资源来优化模型参数。人工智能的主要技术人工智能的主要技术包括机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉
