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环球体育app:人工智能简介PPT

  人工智能 Artificial Intelligence 什么是人工智能? AI 人工智能是核算机科学的一个分支,缩写 为AI。它是研讨、开发用于仿照、延伸和 扩展人的智能的理论、办法、技能及运用 体系的一门新的技能科学。 Artificial 人工:便是人工制作。 Intelligence 智能:触及到比如知道、自 我、思想等等。 2 算法(Algorithm) 人工智能的界说是让机器完结本来只要人类才干完结 的使命,其间心是算法。 算法是什么 算法(Algorithm)是指解题计划的精确而完好的 描绘,是一系列解决问题的明晰指令,算法代表 着用体系的办法描绘解决问题的战略机制。 算法是运用核算机解决问题的处理进程,简而言 之,算法便是解决问题的进程。 3 深度学习 Deep Learning 深度学习 深度学习是依据现有的数据进行学习 操作,是机器学习研讨中的一个新的 范畴,旨在于树立、仿照人脑进行分 析学习的神经网络, 它仿照人脑的机制来解说数据,例如 图画,声响和文本。 卷积神经网络 拿手处理图画特别是大图画的 相关机器学习问题。 主动编码器 主动编码器被用于降维或特征 学习。 稀少编码 在很多的数据会集,选取很小 部分作为元从来重建新的数据。 深信度网络 深度信仰网络是一个概率生成 模型 循环神经网络 以序列数据为输入,在序列的演进方向 进行递归且一切节点按链式连接的递归 神经网络 5 AlphaGo AlphaGo是第一个打败 人类作业围棋选手、第 一个打败围棋世界冠军 的人工智能机器人,其 首要作业原理是“深度 学习”。 6 自然言语处理 natural language processing 自然言语处理 自然言语处理是用自然言语同核算机进行通讯的一种技能。人工智能的分支 学科,研讨用电子核算机仿照人的言语外交进程,使核算机能了解和运用人 类社会的自然言语如汉语、英语等,完结人机之间的自然言语通讯,以替代 人的部分脑力劳动。 语音剖析 依据音位规矩,从语音流中区分出一个 个独立的音素,再依据音位形状规矩找 出音节及其对应的词素或词。 句法剖析 对语句和短语的结构进行剖析,意图是 要找出词、短语等的相互关系以及各自 在句中的效果。 语义剖析 运用各种机器学习办法,学习与了解一 段文本所表明的语义内容。 语用剖析 研讨言语所存在的外界环境对言语运用 者所发生的影响。 8 自然言语处理运用 机器翻译 运用核算机将一种自然言语(源言语)转换为另一种自 然言语(方针言语)的进程。 信息检索 在一大堆非结构化的信息里边(通常是文本),找到 契合需求的信息。 文字辨认 经过核算机体系对印刷体或手写体等文字进行主动识 别,将其转换为核算机能够出来的电子文本。 NLP 语音辨认 将输入核算机的语音信号转换成书面语表明。 文档分类 运用核算机体系对很多的文档依照必定的分类规范实 现主动归类。 主动文摘 运用核算机主动地从原始文献中提取文摘,文摘是全 面精确地反映某一文献中心内容地简略连接的短文。 9 语音辨认 嘿,Siri 小爱同学 10 核算机视觉 Computational Vision 核算机视觉 图画分类 将不同的图画,划分到不同的类别,完结最小的分类差错。 方针检测 重视图片中特定的方针。 图画切割 把图画切割成具有类似的色彩或纹路特性的若干子区域,并使它们对 应不同的物体或物体的不同部分的技能。 方针盯梢 视频中运动方针的盯梢。 图画检索 图画的色彩、纹路、布局等进行剖析和检索的图画检索技能。 图画增强 增强图画中的有用信息,改进图画的视觉效果。 风格化 将恣意的图画转换为不同的画作风格. 三维重建 树立线 核算机视觉运用范畴 人脸辨认 人脸辨认是人工智能视觉与图画范畴中最抢手的 运用 视频/监控剖析 对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速 检索、查询 主动驾驶 无人驾驶 AR、VR 增强实际、虚拟实际 13 核算机视觉 14 智能机器人 smart robot 智能机器人三要素 感觉要素 用来知道周围环境状况。 运动要素 对外界做出反响性动作。 考虑要素 依据感觉要素所得到的信息,考虑出选用什么样的动作。 16 智能机器人 Atlas 阿特拉斯 现在世界上最灵敏的机器人,它能够快速奔驰而且 坚持平衡,最牛的技巧当属跳动和后空翻。其身高 150厘米,分量仅有75公斤,由美国波士顿动力公司 于2016年规划发明,电力驱和液压驱动的它能够进 行高强度大分量的作业。 ANYmal 瑞士ANYbotics公司发明的一款主动四脚机器人,专 门为困难地势查看和执行使命所规划,它身上共同 的传感器能够让他扫描并制作环境地势以此来避开 障碍物,而且它能够在雨雪气候、劲风气候以及潮 湿的环境进行各种使命。而且他的腿部能够彻底旋 转而且攀爬,在一些狭隘空间也能来去自如,别的 乘坐电梯这种工作对它来说也是垂手可得。 17 数据发掘 Data mining 数据发掘 数据发掘一般是指从很多的数据中经过算法查找躲藏于 其间信息的进程。 数据预处理 数据发掘需求触及相对较大的数据量,需求对无效的数据进 行过滤。 数据发掘 确认模型。 后处理 模型运用。 19 数据发掘的运用 1 2 3 废物邮件的判别:依据分类模型 它的首要原理是,依据邮件正文中的单词,是否常常出现在废物邮 件中,进行判别。 电商猜你喜爱和引荐引擎:依据协同过滤 依据阅读历史记录精准引荐,产品类似性矩阵和用户类似性矩阵。 查找引擎的查找量和股价动摇:依据猜测模型 该理论以为,公司在查找引擎中的查找量,代表了该股票被投资者 重视的程度。 20 人工智能开展约束 首要必须有丰厚的数据或许丰厚的常识,假如这两件东 西没有,或许很少,你不用来谈人工智能,由于你无法 完结无米之炊。人工智能仅有的两个资源,一个是数据, 一个是常识。其它还有确认性信息、彻底信息、静态的、 单使命和有限范畴。这五个条件里边任何一个条件不满 足,现在的人工智能做起来就会十分困难。 在这样五个约束条件下的人工智能,便是照章办事,不 需求任何的灵活性,明显这样的人工智能不是线 Thanks

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