6.1人工智能及其应用 ppt课件-2023新粤教版(2019)《高中信息技术》必修第一册.pptx
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1、普通高中教科书通用教学设计什么是人工智能认识人工智能l人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。l可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超 出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。l必从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。什么是人工智能什么是
2、人工智能模拟人的行为学习规划推理思考认识人工智能什么是人工智能什么是人工智能 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义人工智能是关于知识的学科一一怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。认识人工智能l它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术
3、及应用系统的一门新的技术科学;即对人的思维、意识的信息模拟过程。l人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。l人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”什么是人工智能人工智能概念什么是人工智能认识人工智能什么是人工智能人工智能的强弱分类什么是人工智能l强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(REASONING)和解决问题(PROBLEM_SOLVING)的智能机器,并且,这样
4、的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。强人工智能可以有两类:l类人的人工智能,即机器的思考和推理就像人的思维一样。l非类人的人工智能,即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识,使用和人完全不一样的推理方式。类人的人工智能类人的人工智能非类人的人工智能非类人的人工智能认识人工智能什么是人工智能人工智能的强弱分类什么是人工智能l 弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(REASONING)和解决问题(PROBLEM_SOLVING)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。l 主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强
5、人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。人工智能的出现及发展认识人工智能人工智能的出现及发展人工智能的出现及发展19501950年年19551955年年19511951年年艾伦图灵(Alan Turing)在他的论文中提出了著名的“图灵测试”(Turing Test)被广泛认为是测试机器智能的重要标准。图灵测试:一位人类测试员会通过文字与密室里的一台机器和一个人对话。如果测试员无法分辨与之对话的两个实体谁是人谁是机器,参与对话的机器就被认为通过图灵测试。1951年,研究生马文闵斯基(Marvin Minsky)建立了世界上第一个神经网路机器SNARC。人们第一次模拟了神经信号的传递,为人工智能奠
6、定了深远的基础。艾伦纽厄尔(Alan Newell)、赫伯特西蒙(Herbert Simon)和克里夫肖(Cliff Shaw)建立了“逻辑理论家”计算机程序来模拟人类解决问题的技能此项工作开创了一种日后被广泛应用的方法:搜索推理(reasoning)。认识人工智能1956年闵斯基、约翰麦卡锡(John McCarthy)、克劳的香农和纳撒尼尔罗切斯特在美国达特茅斯学院组织了一次会议,此会议宣告了“人工智能”作为一门新学科的诞生。人工智能的出现及发展人工智能的出现及发展认识人工智能人工智能的出现及发展人工智能的第一次发展浪潮(1956-1974)人工智能的出现及发展l 1963年,美国高等研究
7、计划局投入两百万美元给麻省理工学院,培养了早期的计算机科学和人工智能人才。l 1964-1966年,约瑟夫维森鲍姆(Joseph Weizenbaum)教授建立了世界上第一个自然语言对话程序ELIZA,可以通过简单的模式匹配和对话规则与人聊天。l 70年代中期,人工智能还是难以满足社会对这个领域不切实际的期待,因此进入了第一个冬天。认识人工智能人工智能的出现及发展人工智能的第二次发展浪潮(上世纪80年代)人工智能的出现及发展8080年代年代由于专家系统和人工神经网络的新进展,人工智能浪潮再度兴起。19861986年年反向传播算法被广泛用于人工神经网络的训练。19801980年年卡耐基梅隆大学为
8、迪吉多公司开发了一套名为XCON的专家系统1982年,约翰霍普菲尔德提出了一种新型的网络形式8080年代后期年代后期人工智能的发展再度步入冬天。这个阶段人工只能主要依靠符号与推理为主,这个阶段人工只能主要依靠符号与推理为主,如如IBM的沃森就是居于符号进行推理的沃森就是居于符号进行推理认识人工智能人工智能的出现及发展人工智能的第三次发展浪潮(2011-现在)人工智能的出现及发展21世纪,人类迈入了“大数据”时代,此时电脑芯片的计算能力高速增长,人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学工具,为人工智能打造更坚实的数学基础。在数学的驱动下,一大批新的数学模型和算法被
9、发展起来,逐步被应用于解决实际问题,让科学家看到了人工智能再度兴起的曙光。2012年全球的图像识别算法竞赛ILSVRC(或称ImageNet挑战赛)中,多伦多大学开发的多层神经网络Alex Net取得了冠军,且大幅超越传统算法的亚军,引起了人工智能学界的震动。从此,多层神经网络为基础的深度学习被推广到多个应用领域。2016年谷歌通过深度学习训练的阿尔法狗(AlphaGo)程序战胜围棋世界冠军李世石。深度学习深度学习是这个时期的佼佼者,深度学习又以是这个时期的佼佼者,深度学习又以“多层神经网络多层神经网络”最为典型最为典型了解人工智能的常见工作原理认识人工智能人工智能工作原理人工智能的主要研究方
10、法人工智能工作原理l认为学习或者其它只能特征原则上均可以被符号精确的描述,从而被及其仿真。l如定义一个这是汽车,或者这不是汽车。l如“微笑”、“仁慈”就很难用符号描述。l控 制 论 学 派,它 是 从“交互-反馈”的角度来理解智能。l通过不断的与环境进行交互来学习。l如扫地机器人遇到障碍就退后,就是行为主义学派。l即仿生学派,通过模仿人类大脑的神经元之间的复杂交互往来进行推理认知。l需要海量的数据公神经元来模仿刻画l现在流行的深度学习就是这个学派认识人工智能人工智能工作原理模式识别人工智能工作原理模式识别又常称作模式分类,它是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。其中环境与客体
11、统称为“模式”。认识人工智能人工智能工作原理模式识别人工智能工作原理模式识别的典型应用:人脸识别、指纹识别等认识人工智能人工智能工作原理自然语言处理人工智能工作原理自然语言处理(NLP)研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。认识人工智能人工智能工作原理自然语言处理人工智能工作原理自然语言处理主要应用:机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。认识人工智能人工智能工作原理人工神经网络人工智能工作原理人工神经网络是由大量的简单处理单元经广泛并行互连形成的一
12、种网络系统。它是对人脑系统的简化、抽象和模拟,具有人脑功能的许多基本特征。认识人工智能人工智能工作原理人工神经网络人工智能工作原理虽然神经元的形态各不相同,但是都由细胞体和突起两大部分组成,而突起又分树突和轴突。神经元中的细胞体相当于一个初等处理器,它对来自其他各个神经元的信号进行总体求和,并产生一个神经输出信号。细胞体轴突树突连接其它神经元认识人工智能人工智能工作原理人工神经网络人工智能工作原理细胞体轴突树突当一个神经元的当一个神经元的所有所有输入输入(树突的信号树突的信号)总效应达到某个阈值电位时总效应达到某个阈值电位时,该细胞变为活性细胞(激,该细胞变为活性细胞(激活),其膜电位将自发地
13、急剧升高产生一个电脉冲。这个电脉冲又会活),其膜电位将自发地急剧升高产生一个电脉冲。这个电脉冲又会从细胞体出发沿轴突到达神经从细胞体出发沿轴突到达神经末梢末梢,并经与其他神经元连接的突触,将这一电脉冲传给相应的神经元。,并经与其他神经元连接的突触,将这一电脉冲传给相应的神经元。连接其它神经元突触的信息传递特性可变,因此细胞之间的连接强度可变,这是一种柔性连接,也称为神经元结构的可塑性,这正是神经元之间传递信息的奥秘之一。认识人工智能人工智能工作原理人工神经网络人工智能工作原理x1x2xny12n 在如图所示的模型中,在如图所示的模型中,x1x1,x2x2,xnxn表示某一神经元的表示某一神经元
14、的n n个个输入输入;ii表示第表示第i i个输入的连接强度,个输入的连接强度,称为连接称为连接权值权值;为神经元的为神经元的阈值阈值;y y为神经元的为神经元的输出输出。可以看出,人工神经元是一个具有多输入,单输。可以看出,人工神经元是一个具有多输入,单输出的非线性器件。出的非线性器件。神经元模型的输入是神经元模型的输入是 ii*xi xi (i=1,2,n)(i=1,2,n)输出是输出是 y y=f()=f(=f()=f(ii*xi xi )其中其中f f 称之为称之为神经元功能函数(作用函数,转移函数,传递函数,激活函数)。神经元功能函数(作用函数,转移函数,传递函数,激活函数)。认识人
15、工智能人工智能工作原理人工神经网络人工智能工作原理人工神经元之间通过互连形成的网络称为人工神经网络。在人工神经网络中,神经元之间互连的方式称为连接模式或连接模型。它不仅决定了神经元网络的互连结构,同时也决定了神经网络的信号处理方式。认识人工智能人工智能工作原理人工神经网络人工智能工作原理人工神经网络的运行一般分为学习和工作两个阶段。人工神经网络的学习过程就是它的训练过程。人工神经网络的人工神经网络的运行一般分为学习和工作两个阶段。人工神经网络的学习过程就是它的训练过程。人工神经网络的功能特性由其连接的拓扑结构和突触连接强度(即连接权值)来确定。神经网络训练的实质是通过对样本集的输入功能特性由其
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