《计算思维与智能计算基础》人工智能基础.pptx下载

weixin_39821746 2023-03-19 09:00:09
计算思维与 智能 计算基础 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第1页。 第9章 人工智能基础 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第2页。 本章主要内容 1.人工智能概述 2.人工智能的研究领域 3.人工智能的典型应用案例 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第3页。 1.人工智能概述 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是20世纪50年代中期兴起的一门边缘学科,是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,是在计算机科学、自动化、控制论、信息论、仿生学、神经心理学、生物学、哲学、语言学等多学科基础上研究发展起来的交叉学科。 1.1 人工智能的概念和判定 1.2 人工智能的发展历程 1.3 人工智能的主流研究学派 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第4页。 1.1 人工智能的概念和判定 人工智能的概念 智能指学习、理解并用逻辑方法思考事物,以及应对新的或者困难环境的能力。智能分为自然智能和人工智能。 人工智能就其本质而言就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,也称为机器智能(Machine Intelligence),其主要是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、且能思维、会学习并能在诸多变化情况下去解决面临的各种实际问题的一门学科。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第5页。 1.1 人工智能的概念和判定 人工智能的判定——图灵测试 "图灵测试"是由计算机、被测试者和提问者组成。测试过程如下: 计算机与被测试者分开回答提问者提出的同一问题; 将计算机和被测试者的答案告诉提问者; 若提问者无法区别出答案是由计算机给出的答案还是被测试者给出的答案,那么就认为计算机与人的智力相当。 艾伦·图灵 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第6页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能的发展大致可归纳为形成及第一个高峰、第一次低谷、第二个高峰、第二次低谷、稳步发展期和蓬勃发展期等阶段。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第7页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能形成及第一个高峰(1956年至20世纪60年代末) 1956年达特茅斯会议参会者 1956年夏,在美国达特茅斯学院召开了一次关于机器智能的问题的学术研讨会,会上经麦卡锡提议正式采用了"人工智能"这一术语,这次会议标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第8页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能形成及第一个高峰(1956年至20世纪60年代末) 在机器学习方面,Rosenblatt于1957年研制成功了感知机,推动了连接机制的研究; 在模式识别方面,Roberts于1965年编制出了可分辨积木构造的程序; 在人工智能语言方面,麦卡锡于1960年研制出了人工智能语言LISP,成为建造专家系统的重要工具。 1969年成立的国际人工智能联合会议(International Joint Conferences On Artificial Intelligence, IJCAI)则是人工智能发展史上的重要里程碑,其标志着人工智能这门学科已经得到了世界的认可,掀起了人工智能发展的第一个高峰。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第9页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能第一次低谷( 20世纪60年代中至70年代中) 人工智能如其他新兴学科一样,其发展也并非一路平坦。在形成及第一个高峰期和后面的第二个高峰期之间,交叠存在一个人工智能的暗淡期。由于当时对人工智能的未来做出过高的预言,而这些预言的失败,最终给人工智能的声誉造成重大伤害。比如对于机器翻译的研究就比原先想象的要困难,若缺乏足够的专业知识,就会无法正确处理语言,以致产生错误的翻译。因此,当时多个国家就中断了对大部分机器翻译项目的资助。同样,连在人工智能研究方面颇有影响的IBM也被迫取消了该公司的所有人工智能研究。接二连三的失败和预期目标的落空,使人工智能的发展走入第一个低谷。 《计算思维与智能计算基础》人工智能基础全文共73页,当前为第10页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能第二个高峰( 20世纪70年代初至80年代中) 费根鲍姆研究小组从1965年起开始研究专家系统,并于1968年成功研究出第一个专家系统DENDRAL(用于帮助化学家判断某待定物质的分子结构),随后又开发出MYCIN医疗专家系统(用于抗生素药物治疗)。 费根鲍姆于1977年在第五届国际人工智能联合会议上提出了"知识工程"的概念,人工智能的研究又迎来了以知识为中心的发展 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87504737?utm_source=bbsseo
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计算思维智能 计算基础计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第1页。 第9章 人工智能基础计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第2页。 本章主要内容 1.人工智能概述 2.人工智能的研究领域 3.人工智能的典型应用案例 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第3页。 1.人工智能概述 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是20世纪50年代中期兴起的一门边缘学科,是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,是在计算机科学、自动化、控制论、信息论、仿生学、神经心理学、生物学、哲学、语言学等多学科基础上研究发展起来的交叉学科。 1.1 人工智能的概念和判定 1.2 人工智能的发展历程 1.3 人工智能的主流研究学派 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第4页。 1.1 人工智能的概念和判定 人工智能的概念 智能指学习、理解并用逻辑方法思考事物,以及应对新的或者困难环境的能力。智能分为自然智能人工智能人工智能就其本质而言就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,也称为机器智能(Machine Intelligence),其主要是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、且能思维、会学习并能在诸多变化情况下去解决面临的各种实际问题的一门学科。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第5页。 1.1 人工智能的概念和判定 人工智能的判定——图灵测试 "图灵测试"是由计算机、被测试者和提问者组成。测试过程如下: 计算机与被测试者分开回答提问者提出的同一问题; 将计算机和被测试者的答案告诉提问者; 若提问者无法区别出答案是由计算机给出的答案还是被测试者给出的答案,那么就认为计算机与人的智力相当。 艾伦·图灵 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第6页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能的发展大致可归纳为形成及第一个高峰、第一次低谷、第二个高峰、第二次低谷、稳步发展期和蓬勃发展期等阶段。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第7页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能形成及第一个高峰(1956年至20世纪60年代末) 1956年达特茅斯会议参会者 1956年夏,在美国达特茅斯学院召开了一次关于机器智能的问题的学术研讨会,会上经麦卡锡提议正式采用了"人工智能"这一术语,这次会议标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第8页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能形成及第一个高峰(1956年至20世纪60年代末) 在机器学习方面,Rosenblatt于1957年研制成功了感知机,推动了连接机制的研究; 在模式识别方面,Roberts于1965年编制出了可分辨积木构造的程序; 在人工智能语言方面,麦卡锡于1960年研制出了人工智能语言LISP,成为建造专家系统的重要工具。 1969年成立的国际人工智能联合会议(International Joint Conferences On Artificial Intelligence, IJCAI)则是人工智能发展史上的重要里程碑,其标志着人工智能这门学科已经得到了世界的认可,掀起了人工智能发展的第一个高峰。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第9页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能第一次低谷( 20世纪60年代中至70年代中) 人工智能如其他新兴学科一样,其发展也并非一路平坦。在形成及第一个高峰期和后面的第二个高峰期之间,交叠存在一个人工智能的暗淡期。由于当时对人工智能的未来做出过高的预言,而这些预言的失败,最终给人工智能的声誉造成重大伤害。比如对于机器翻译的研究就比原先想象的要困难,若缺乏足够的专业知识,就会无法正确处理语言,以致产生错误的翻译。因此,当时多个国家就中断了对大部分机器翻译项目的资助。同样,连在人工智能研究方面颇有影响的IBM也被迫取消了该公司的所有人工智能研究。接二连三的失败和预期目标的落空,使人工智能的发展走入第一个低谷。 《计算思维智能计算基础人工智能基础全文共73页,当前为第10页。 1.2 人工智能的发展历程 人工智能第二个高峰( 20世纪70年代初至80年代中) 费根鲍姆研究小组从1965年起开始研究专家系统,并于1968年成功研究出第一个专家系统DENDRAL(用于帮助化学家判断某待定物质的分子结构),随后又开发出MYCIN医疗专家系统(用于抗生素药物治疗)。 费根鲍姆于1977年在第五届国际人工智能联合会议上提出了"知识工程"的概念,人工智能的研究又迎来了以知识为中心的发展

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