《人工智能通识》高职人工智能教育全套教学课件.pptx

选用《信息技术课程标准（2021年版）》新型活页式教材我们毕业啦其实是答辩的标题地方人工智能通识第1章课件（人工智能的发展与应用）第2章课件（数据采集和数据标注）第3章课件（3.1机器学习基础）第3章课件（3.2机器学习的应用实践）第4章课件（4.1深度学习的基础）第4章课件（4.2机深度习的应用实践）第5章课件（语音处理）第6章课件（计算机视觉）第7章课件（自然语言处理）第8章课件（8.1AI数字人概述）第8章课件（8.2数字人的技术基础）第9章课件（9.1认识大模型）第9章课件（9.2深入理解大模型）第10章课件（人工智能与社会）全套可编辑PPT课件

选用《信息技术课程标准（2021年版）》新型活页式教材我们毕业啦其实是答辩的标题地方人工智能的发展及应用第1章人工智能定义人工智能定义、技能概述、开发环境搭建

???教学重点：1.人工智能的基本概念及其核心特征。2.人工智能从诞生至今的主要发展阶段及关键技术突破。3.图灵测试互动实验的设计与实施。4.人工智能开发环境的搭建与基本使用。课前答题1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。

课前答题1。。。。。2。。。。。3。。。。。4。。。。。教学重点：1.各发展阶段之间的内在联系和演进逻辑的梳理。2.实践操作的熟练度和编程基础的要求。

走进人工智能的奇妙世界

人工智能核心概念人工智能（AI）定义：一种模拟人类智能的技术，使机器能够执行诸如视觉感知、语言理解、决策制定和翻译之间的语言等复杂任务。原理：通过算法、计算模型、和大量数据，模拟人类认知过程，进行学习、推理和自我修正。机器学习（ML）定义：AI的一个重要分支，它允许计算机系统利用经验改进性能，通过数据学习来自动识别模式，并做出决策。原理：使用统计学方法从数据中学习信息，并利用这些学习到的模式进行预测或决策。类型：包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

人工智能核心概念深度学习（DL）定义：机器学习的一种特殊形式，它通过模拟人类大脑的神经网络结构，处理和学习大量复杂的数据。原理：构建多层（深层）的神经网络，通过层与层之间复杂的节点（神经元）连接学习数据的高级抽象特征。应用：在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域表现出色。

关系机器学习是人工智能的核心技术之一：通过机器学习，人工智能系统能够自动从数据中学习并改进算法模型，从而完成各种复杂的任务。深度学习是机器学习的一个分支：深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。

区别范畴与层次：人工智能是一个广泛的领域，包括机器学习、深度学习等多个子领域。机器学习是人工智能的一个实现方法，而深度学习则是机器学习中的一个更具体的、专注于神经网络的方法。数据处理能力：虽然机器学习能够处理大量的数据，但深度学习在处理大规模数据和复杂任务方面表现出更为出色的能力。深度学习通过构建深层次的神经网络，能够捕捉数据中的深层次特征和模式。模型复杂度：深度学习的模型通常比传统的机器学习模型更为复杂，需要更多的计算资源和数据来进行训练和推理。但这也使得深度学习在处理复杂任务时具有更高的准确性和泛化能力。

技术原理剖析人工智能（AI）技术原理人工智能旨在创造能够模仿人类智能行为的计算机系统，这些系统能够执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、自然语言处理、推理、学习以及解决问题等。其核心在于通过一系列算法和模型对大量数据进行学习、分析和训练，使机器能够自主思考、决策和行动，实现像人一样的智能行为。

技术原理剖析机器学习（ML）技术原理1.数据预处理：包括数据清洗、数据集划分、特征选择等。2.特征工程：选取重要的特征，提高数据的维度，让机器学习的结果更为准确和有效。3.模型选择：选择适合的机器学习算法和模型，如决策树算法、支持向量机算法、神经网络等。4.模型训练：使用训练数据来训练机器学习模型，学习数据中的规律和模式，得到模型参数，从而预测新数据的结果。5.模型评估：评估机器学习模型的准确度和效率，通过测试集或交叉验证等方法来检验模型的预测能力和泛化能力。6.模型调优：根据模型评估结果对模型进行调整和优化，提高模型的性能和预测能力。

技术原理剖析深度学习是机器学习的一个子集，尤其专注于神经网络结构的使用，特别是多层的深层神经网络（DNN）。它通过模拟大脑的神经元结构，自动学习从数据中提取的复杂特征。1.神经网络：深度学习的核心是神经网络，神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收多个输入并产生一个输出，这个输出又成为下一层神经元的输入。神经网络的每一层都对输入数据进行特征抽取和转换，最终输出结果由最后一层神经元生成。2.多层非线性变换：深度学习的原理是通过多层非线性变换的方式，将输入数据映射到输出空间，已实现对输入数据的分类、识别、