信息技术基础与人工智能应用 课件 模块五 人工智能基础

工业和信息化精品系列教材信息技术基础与人工智能应用（微课版）人工智能基础模块五目录人工智能概述

了解人工智能核心技术

熟悉人工智能技术应用任务5.1任务5.2任务5.3

探索人工智能未来发展趋势任务5.42024年，诺贝尔奖的物理学奖和化学奖都授予了与人工智能紧密相关的研究成果，这一结果不仅揭示了人工智能的迅猛发展态势，更证实了人工智能举足轻重的地位。为了更好地认识人工智能，理解人工智能，本次任务将对人工智能进行探索和了解，全面认识人工智能的概念、流派和要素。任务洞察任务洞察人工智能概述任务5.1知识赋能知识赋能（一）人工智能的概念（二）人工智能的流派（三）人工智能的要素人工智能概述任务5.1（一）人工智能的概念人工智能（ArtificialIntelligence，AI）这一概念被首次提出是在1956年美国达特茅斯学院（DartmouthCollege）的一次研讨会上，提出者为美国计算机科学家约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）等人，他们将人工智能定义为“拥有模拟能够被精确描述的学习特征或智能特征的能力的机器”。这个定义将人工智能描述为一类具有高级模拟能力的机器。人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它旨在通过计算机系统和算法，使机器能够执行通常需要人类智慧才能完成的任务，包括学习、推理、感知、理解和创造等活动。综上所述，可定义为美国人工智能协会前主席尼尔斯·约翰·尼尔森认为：人工智能是一门关于如何表达知识、如何获取知识和使用科学知识的学科。麻省理工学院教授帕特里克·温斯顿则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；中国科学院张钹院士则认为人工智能是用机器模仿人的智能行为。不同学者的观点（二）人工智能的流派流派可以理解为某种特定的风格、方法或系统，在某一领域内被一群人所遵循或发展。人工智能从诞生到现在，主要出现了三大流派：符号主义符号主义认为，人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。该流派主张人工智能是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此能够用计算机来模拟人的智能行为，即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。联结主义联结主义也叫连接主义，其理论基础主要来源于神经网络和认知科学，强调通过模拟人脑神经元的联结方式来实现智能，它的核心在于从大量数据中学习并优化网络连接以实现智能行为。行为主义行为主义又叫进化主义，最初是心理学的一个流派，它强调对行为的客观研究和环境对行为的影响。在人工智能领域，行为主义关注于让机器通过与环境交互来学习和改进其行为，认为智能行为可以通过对环境的刺激和反应来进行模拟和实现。（二）人工智能的要素人工智能的要素是指那些对于构建、运行和优化人工智能系统至关重要，直接影响其性能和效果的因素。数据在人工智能领域，数据被视为训练的“燃料”。无论是机器学习还是深度学习，都需要大量的数据来训练模型，使其能够识别模式、做出预测或进行决策。没有足够的数据，人工智能系统就无法有效地学习和优化。高质量和多样性的数据对于人工智能的发展至关重要。算法算法是人工智能的“大脑”，它决定了人工智能如何处理和解析数据。没有先进的算法，就无法实现复杂的任务，如图像识别，需要算法能够处理和分析大量的数据，从中提取有用的信息，并做出准确的预测或决策。算法的创新和优化更是推动人工智能技术进步的关键。算力算力即计算能力，是人工智能的“动力源泉”。它是支撑算法运行和数据处理的基础设施，是实现高效、准确的人工智能项目的物质基础。随着半导体技术的不断进步，计算机系统的处理器性能不断提升，这为人工智能算力的发展提供了坚实的硬件基础。

任务实现——判断属于人工智能的事件人工智能不同于一般的机械技术、信息技术，为了让大家进一步巩固人工智能的概念，表中罗列了一些在日常生活中常见的事件，请大家根据自己对人工智能的理解，判断哪些事件是人工智能，哪些事件不是人工智能，并说明理由。事件是否属于人工智能理由手机自动调整屏幕亮度

洗衣机根据衣物重量选择水位

语音助手识别并执行语音指令

闹钟在指定时间自动响铃

自动驾驶汽车识别行人并减速

电梯根据楼层按钮选择升降方向

机器人根据指令完成特定任务

天气预报根据气象数据预测天气

动手演练——体验百度AI开放平台登录百度AI开放平台官方网站，将鼠标指针移至页面上方的“开放能力”选项处，在自动显示的下拉列表中奖鼠标指针移至左侧的“图像技术”选项处，并在自动弹出的子列表中选择“动物识别”选项，上传一张图片文件，看该平台是否能够正确识别出动物的种类。目录人工智能概述

熟悉人工智能技术应用任务5.1任务5.3

探索人工智能未来发展趋势任务5.4了解人工智能核心技术任务5.2人工智能的核心技术围绕数据驱动与算法创新展开，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人等。这些技术需结合高性能算力与大规模标注数据，形成“数据-模型-算力”三位一体的协同体系。本任务将对这些核心技术的知识进行详细介绍，通过学习将进一步对人工智能有更深入的认识。任务洞察任务洞察

了解人工智能核心技术任务5.2知识赋能知识赋能了解人工智能核心技术任务5.2（一）机器学习（二）深度学习（三）计算机视觉（四）自然语言处理（五）机器人（一）机器学习

1．机器学习的类型机器学习可以理解为一类人工智能算法的总称，是指计算机通过对数据、事实或自身经验的自动分析和综合来获取知识的过程。监督学习使用带有已知结果（或标签）的输入数据对模型进行训练半监督学习它利用少量的有标签数据和大量的无标签数据来进行模型训练

无监督学习算法面对的是没有标签或已知结果的数据强化学习强调如何通过与环境的互动来做出决策（一）机器学习

2．机器学习的常见算法类型算法核心思想监督学习线性回归通过最小化预测值与真实值的平方误差，拟合数据间的线性关系决策树递归划分数据为特征阈值定义的规则，生成树状决策结构支持向量机寻找最大间隔超平面以分类数据，支持核技巧处理非线性问题朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，假设特征在给定类别下条件独立，通过计算后验概率实现高效分类随机森林集成多棵决策树，通过投票或平均来降低过拟合风险无监督学习K-Means聚类将数据划分为K个簇，使簇内数据相似度高，簇间差异大主成分分析提取正交的主成分，减少特征冗余，保留最大方差信息半监督学习标签传播通过图结构传递标签信息，利用未标注数据提升模型性能强化学习Q-Learning学习状态-动作价值函数（Q表），通过探索-利用策略（如ε-greedy）优化决策（二）深度学习1．人工神经元深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层的神经网络来模拟人脑的学习过程，可以对复杂的问题进行建模、分类和预测。其核心思想是通过构建和训练深层的神经网络模型，使计算机能够从数据中自动提取特征，并学习数据的复杂模式和规律。人工神经网络则是一种模仿生物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的人工智能算法模型。在人工神经网络中，“处理单元”便是人工神经元，这是对生物神经元的一种形式化描述，通过对生物神经元的信息处理过程进行抽象，并用数学语言描述出来的模型

。（二）深度学习2．单层神经网络和多层神经网络多层神经网络则能表达更抽象、更丰富、更精准的逻辑、行为或现象。设计多层神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，隐藏层则需要设计。单层神经网络也叫“感知器”，主要包括输入层和输出层。输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算；输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。（二）深度学习多层神经网络模型图（二）深度学习3．深度学习的常见算法算法核心思想卷积神经网络

(CNN)通过卷积层提取局部特征，池化层降低维度，实现平移不变性循环神经网络

(RNN)通过循环结构处理序列数据，保留时间步之间的状态信息长短期记忆网络

(LSTM)引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门），解决RNN的长期依赖问题生成对抗网络

(GAN)通过生成器（生成假数据）和判别器（区分真假）的对抗训练实现数据生成图神经网络

(GNN)通过聚合邻接节点信息，学习图结构数据的特征表示残差网络

(ResNet)引入残差连接（跳跃连接），解决深层网络梯度消失问题（三）计算机视觉1．计算机视觉的分类计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉进行模拟的一种技术，通过对采集的图片或视频进行处理以实现对相应场景的多维理解。专注于从二维图像中提取信息，如边缘检测、形状分析、纹理识别等，这种技术适用于静态图像或视频帧的处理。二维计算机视觉处理三维空间中的数据，涉及立体视觉、深度感知、三维重建等，这种技术在机器人导航、自动驾驶等领域有广泛应用。

三维计算机视觉（三）计算机视觉2．计算机视觉的任务计算机视觉的任务是让计算机和其他智能设备能够理解和处理视觉信息，这些任务的核心在于从原始图像数据中提取有用的信息，从而做出决策或达成特定的目标。种类有：图像分类语义分割人脸检测、分析和识别对象检测图像分析光学字符识别(OCR)123456（四）自然语言处理1．自然语音处理的特点自然语言是指人类在日常生活中使用的语言，自然语言处理（NLP）则是利用计算机技术对自然语言进行自动处理，它包括对自然语言的理解、分析、生成和评估等方面。交互性复杂性依赖性动态性ABCD多模态性

智能性EF（四）自然语言处理1．自然语音处理的任务（1）自然语言理解命名实体识别：识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。词性标注：确定文本中每个词的词性，如名词、动词、形容词等。句法分析：识别句子中的语法结构和成分，如主谓宾、定状补等。语义分析：理解句子的真正含义和上下文关系，包括词义消歧、指代消解等，识别出某个歧义词的正确含义，以及确定文本中代词、名词短语等所指代的对象。（四）自然语言处理1．自然语音处理的任务（2）自然语言生成机器翻译：将一种自然语言文本转换为另一种自然语言文本，如将英文翻译为中文，同时保持语义的一致性。文本生成：根据给定的主题、语境或输入数据，生成连贯、自然的文本，如DeepSeek。语音合成：将计算机生成的文本转换为语音，使计算机能够以自然语言与人类进行交互。（五）机器人1．机器人的三要素我国业界对机器人的定义则是，机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。感知：指机器人能够通过各种传感器来识别周围环境的能力。决策：指机器人能够对感知的信息进行加工处理的能力。执行：指机器人将决策转化为物理动作，实现与环境的交互。（五）机器人2．机器人的组成传感器——感知外部环境控制器——机器人的大脑执行器——机器人的动力系统（五）机器人3．机器人的关键技术类别技术/方法描述与应用感知技术传感器技术通过摄像头、激光雷达等获取图像、声音、距离等信息计算机视觉识别物体、跟踪目标、理解场景，用于自主导航、物体抓取等决策技术自然语言处理理解和处理人类语言，实现与人类的交流和对话人工智能算法包括监督学习、无监督学习、强化学习等，从数据中学习规律、识别模式路径规划与决策根据任务需求和当前环境，规划出最优的移动路径和操作策略执行技术运动控制技术控制机器人的运动学、动力学，实现轨迹跟踪、姿态调整等伺服电机与液压系统提供动力和执行能力，适用于精密控制和大型工业机器人机械臂与末端执行器完成抓取、搬运、组装等操作，末端执行器根据任务需求定制多传感器信息融合技术数据融合模型包括功能模型、结构模型和数学模型，描述数据融合的主要功能和数据库融合算法如分布检测、空间融合等，综合处理多个传感器的信息，提高感知精度和可靠性导航与定位技术视觉导航利用摄像头采集图像信息，实现自主导航激光导航利用激光雷达构建环境模型，实现精确定位和导航红外与超声波导航利用红外或超声波测距，实现避障和定位GPS导航在室外或开阔环境中，利用

GPS实现精确定位和导航任务实现任务实现

了解人工智能核心技术任务5.2（一）使用微信扫一扫识别花朵（二）分辨机器人（一）使用微信扫一扫识别花朵计算机视觉技术已经深入我们的日常生活之中，为我们带来了极大的便捷。本任务将通过手机微信扫一扫功能来识别一张花朵图片，体验计算机视觉的应用。1使用微信“扫一扫”功能2开始扫描图片信息3识别结果（二）分辨机器人

本任务需要大家判断出表格中的各个项目，哪些机器或机器人具备智能，哪些机器或机器人没有智能。机器应用场景是否具备智能服务机器人能够接待客人、提供信息、送餐等，具备与人类进行交互的能力，能理解自然语言并做出相应的回应

机械臂能够执行重复性的任务，如焊接、喷涂、装配等，这些任务通常不需要复杂的决策能力

自动驾驶汽车能够利用先进的传感器、摄像头和人工智能算法，感知周围环境、识别障碍物、做出决策并控制车辆的行驶

扫地机器人能够自动在房间内移动，通过吸尘或拖地来清洁地面，可以实现避障和路径规划

割草机器人能够在庭院或草坪上自动割草，无需人工干预

教育机器人能够与学生进行互动，提供个性化的学习体验，并根据学生的学习进度和能力调整教学内容和难度

社交机器人能够与人类进行社交互动，如陪伴、聊天、娱乐等，具备情感识别和表达能力

自动售货机能够在商场、地铁站、电影院等地方为用户提供饮料、零食、票务等自助服务动手演练——使用讯飞智能翻译平台翻译文章讯飞智能翻译平台是一个由科大讯飞推出的快速准确、稳定可靠的人工智能翻译平台，它支持多种语言间的互译以及文档翻译、文本翻译、语音翻译、图片翻译、网页翻译、视频翻译和音频翻译等多种翻译模式。请利用该平台的自然语言处理技术翻译文章，如我国四大名著之一《西游记》第一章的部分内容。目录人工智能概述任务5.1

探索人工智能未来发展趋势任务5.4了解人工智能核心技术任务5.2熟悉人工智能技术应用任务5.3人工智能作为21世纪最具颠覆性的技术之一，正以前所未有的速度改变着各行各业。随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，人工智能的应用场景不断拓展，已成为推动经济社会数字化转型的重要力量。无论是教育、医疗、金融、交通，还是制造行业，人工智能已经成为推动经济社会发展的重要力量，也是未来科技竞争的关键领域。本次任务将对智能教育、智能医疗、智能金融、智能交通、智能制造的内容进行学习，全面了解人工智能在这些行业中的应用情况，为以后深入接触这些行业打下基础。任务洞察任务洞察熟悉人工智能技术应用任务5.3知识赋能知识赋能熟悉人工智能技术应用任务5.3（一）智能教育（二）智能医疗（三）智能金融（四）智能交通（五）智能制造（一）智能教育1．在线教育在线教育是一种利用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理、图像识别等，来个性化定制学习体验的在线教育系统。在线教育是实现个性化学习的重要手段，它可以通过以下几个方面推动个性化学习。学习内容个性化学习路径个性化学习策略个性化学习反馈个性化01020403（一）智能教育2．虚拟助教虚拟助教是利用机器学习、自然语言处理等人工智能技术构建的软件代理或机器人，旨在模拟人类教师的行为和交互，以提供与传统课堂教学相似的学习支持和教育服务，帮助学生获得更好的学习体验。虚拟助教能够很好地理解和处理自然语言，提供更智能、更个性化的学习支持虚拟助教可以回答学生的常见问题，解决学习中的疑惑，提供全天候的学习支持12（一）智能教育3．VR/AR虚拟课程VR即虚拟现实技术（VirtualReality），是一种利用计算机模拟产生一个三维空间的虚拟世界的技术，向用户提供关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟效果，让用户如同身历其境，可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。AR即增强现实技术（AugmentedReality），是一种将真实世界与虚拟世界集成在一起的技术。它可以通过数字技术模拟某些实体信息（如视觉、声音、味道、触觉等），并将其与现实世界叠加在一起，与用户进行交互。（二）智能医疗1．智能问诊智能问诊是一种利用人工智能技术模拟医生问诊过程的医疗辅助手段，它结合了自然语言处理、机器学习、深度学习等先进技术，通过对话式交互，收集患者的症状描述、病史信息等，进而对患者的健康状况进行初步评估和诊断建议。智能问诊的优势在于其便捷性和高效性。智能问诊并不能完全替代医生的角色。（二）智能医疗2．医学影像识别医学影像识别是指利用计算机视觉、图像处理算法等人工智能技术，对医学影像进行分析和处理，以实现对病变、异常情况和解剖结构的自动化识别和判定，辅助医生快速、准确地识别影像情况。主要步骤如下。图像获取预处理特征提取模式识别结果解读12345（二）智能医疗3．智能药物研发传统药物研发过程耗时长、成本高、成功率低，智能药物研发凭借人工智能、大数据等技术的应用，可以显著缩短研发周期，降低研发成本，并提高研发成功率，为医药产业带来革命性的变革。智能药物研发的过程比较繁复，涉及需求分析、靶点识别、药物分子设计与优化、临床前研究、临床试验、审批上市、优化改进等环节。其中，药物分子设计与优化是核心环节之一。人工智能技术在这一过程中发挥了重要作用，它可以通过提高药物设计效率、优化药物分子结构、预测药物疗效和发现新的药物靶点等方式加速和改进药物研发过程。（二）智能医疗4．医疗机器人医疗机器人是应用于医疗领域的机器人技术，它能够辅助医生进行手术、照顾患者、进行实验室工作或完成其他医疗任务。医疗机器人能够提高手术精度和安全性，减少手术中的创伤和出血，缩短患者恢复时间，提高医疗服务的效率，并减轻医护人员的工作负担。（三）智能金融1．智能支付智能支付是智能金融的典型应用，通过将人工智能与支付系统相结合，实现了支付过程的自动化和智能化。在人工智能的加持下，人脸识别支付、指纹识别支付、虹膜识别支付等得以实现与应用。（三）智能金融2．智能风控风控即风险控制，是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的可能性，或减少风险事件发生时所造成的损失。智能风控则是指利用人工智能、大数据、云计算等先进技术对金融业务中的风险进行识别、评估、监控等管理。贷款前：利用人脸识别、指纹识别等技术验证用户身份

贷款中：持续监控用户的交易活动、还款行为等贷款后：自动处理还款流程，制定个性化催收策略（三）智能金融3．智能投顾投顾即投资顾问，是一种为用户提供投资建议的职业。智能投顾则是一种基于算法和模型，为投资者提供自动化投资组合管理、财务规划和投资建议的金融科技服务。其主要特点如下。投资组合再平衡投后管理与附加服务用户画像分析

执行交易与投资组合调整（四）智能交通1．自动驾驶技术自动驾驶技术是一种通过集成人工智能、传感器和导航系统等先进技术，使车辆能够在无需人类驾驶员直接操作的情况下自动行驶的技术。自动驾驶系统通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器实时监测车辆周围的环境，获取道路状况、交通标志、行人、其他车辆等信息，然后基于环境感知信息，系统利用高精度地图和导航数据进行路径规划，确定最优行驶路线。最后，根据规划的路径和即时感知的环境信息做出驾驶决策，并通过车辆控制模块执行加速、减速、转向等。自动驾驶汽车的未来应用场景包括智能物流与配送、公共交通服务和特殊环境应用。（四）智能交通2．智能红绿灯智能红绿灯是一个智能化的交通管理系统，它采用自适应控制算法和大数据分析，根据实时交通状况动态调整红绿灯的配时方案。智能红绿灯的基本工作原理如下。数据采集：通过安装在路口的雷达、摄像头、传感器等设备实时监测数据分析：利用大数据技术和先进的分析算法，对采集到的数据进行分析

信号控制：根据分析结果，智能红绿灯系统动态调整红绿灯的配时方案（五）智能制造

1．智能生产线智能生产线是指通过集成先进的自动化设备、智能控制系统和大数据分析，实现生产过程的自动化、智能化和柔性化的工业生产线。（五）智能制造

2．工业机器人工业机器人是指在工业自动化中使用的，能够自动控制，可以重复编程的多用途机器人。工业机器人通过应用机器学习、深度学习等人工智能算法，可以实现对环境的感知、理解和识别，从而提升其自主决策和行动能力。工业机器人主要由机械主体、传感器系统、驱动系统和控制系统等部分组成。任务实现——讨论智能支付行为的正确性本任务需要大家根据表中列举的各种支付行为，判断其正确性，认为是正确的，请标记“√”号；认为是错误的，请标记“×”号。智能支付行为是否正确用户在咖啡店使用手机上的指纹识别功能进行快速支付

用户为了方便，使用照片或视频进行人脸识别支付

在火车站自助售票机前，用户通过人脸识别技术快速完成车票购买

用户在佩戴隐形眼镜或美瞳的情况下进行虹膜支付

用户使用受损或仿造的指纹进行支付

在超市结账时，用户佩戴口罩进行人脸识别支付

用户在购买商品后，使用对方提供的劣质的指纹识别设备进行支付

在网上商城，用户通过人脸识别进行身份验证后，自动支付完成购买动手演练——对比智能制造的优势智能制造通过先进的技术，实现了生产过程的优化，提高了生产效率和产品质量。请根据自己对智能制造的认识，通过对比传统制造与智能制造的区别进一步了解智能制造的优势，并将相关内容填写到表中。对比维度传统制造智能制造技术水平依赖人工操作和经验，技术更新缓慢

自动化程度手动