大學生信息技術-拓展模塊 課件 項目6 人工智能 任務2 人工智能技術簡介

大學生信息技術——拓展模塊項目6

人工智能項目知識框架思維導圖人工智能技術簡介任務2內容提要1.自然語言生成2.圖像識別3.計算機視覺4.機器學習5.生物特征識別6.人機交互7.數(shù)據(jù)挖掘8.神經網絡任務2

人工智能技術簡介

自然語言生成研究能實現(xiàn)人與機器人之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。任務2

人工智能技術簡介——自然語言生成

圖像識別技術是一種人工智能技術，用于識別和理解圖像中的對象、場景和特征。它利用計算機視覺和機器學習算法來分析圖像的像素信息，從而實現(xiàn)自動化的圖像分類、目標檢測、物體識別等任務。任務2

人工智能技術簡介——圖像識別

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫(yī)療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。任務2

人工智能技術簡介——計算機視覺

機器學習是人工智能的主要技術，機器不斷地學習在特定情況人的做法，不斷的積累，從而在出現(xiàn)情況需要決策時，機器會從學習的經驗庫中提取做法解決問題。自動駕駛、智能醫(yī)療等領域均需要該技術。機器學習研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術的核心。任務2

人工智能技術簡介——機器學習

任務2

人工智能技術簡介——機器學習

機器學習分類根據(jù)學習模式監(jiān)督學習無監(jiān)督學習強化學習根據(jù)學習方法傳統(tǒng)機器學習深度學習根據(jù)常見算法遷移學習主動學習演化學習生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。生物特征識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。任務2人工智能技術簡介——生物特征識別

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現(xiàn)實技術等密切相關的綜合學科。傳統(tǒng)的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。任務2人工智能技術簡介——人機交互

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲（干擾、不規(guī)則、無意義）的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的信息過程。它包括機器學習、數(shù)理統(tǒng)計、神經網絡、數(shù)據(jù)庫、模式識別、粗糙集、模糊數(shù)學等相關技術。數(shù)據(jù)挖掘可粗略地理解為三步曲：數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘，以及結果的解釋評估。任務2人工智能技術簡介——數(shù)據(jù)挖掘

神經網絡在文獻中也稱為人工神經網絡、神經計算，連接主義人工智能，并行分布處理等。一個神經網絡是一個由簡單處理元構成的規(guī)模宏大的并行分布處理器，具有存儲經驗知識和使之可用的特性。神經網絡從兩個方面上模擬大腦。（1）神經網絡獲取的知識是從外界環(huán)境中學習得來的。（2）內部神經元的連接強度，即突觸權值，用于儲存獲取的知識。任務2人工智能技術簡介——神經網絡

任務2

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