人工智能概论郭福春课件

人工智能概论郭福春课件单击此处添加副标题汇报人：XX目录壹人工智能基础贰人工智能技术叁人工智能应用实例肆人工智能的挑战伍人工智能的未来趋势陆人工智能伦理与法规人工智能基础第一章定义与概念AI基本定义人工智能是模拟人类智能的科学与技术。核心概念解析涵盖机器学习、深度学习等关键技术。发展历史70年代及80年代末遭遇寒冬，后复兴两次寒冬与复兴1956年达特茅斯会议后第一次发展高峰1940s起，经图灵测试等奠基起源与早期发展应用领域AI辅助诊断、个性化治疗等。医疗健康自动化生产、智能质检等。智能制造智慧金融风险评估、智能投顾等。人工智能技术第二章机器学习基于数据训练，构建预测或分类模型，实现智能决策。算法模型机器通过数据反馈，不断优化模型，提升性能与准确性。自主学习深度学习构建深度学习模型的核心组件，模拟人脑神经元工作原理。神经网络基础深度学习在图像识别领域展现强大能力，如人脸识别、物体检测。图像识别应用自然语言处理01语义理解技术让机器理解文本含义，实现智能对话和文本分析。02情感分析应用分析文本情感倾向，应用于舆情监控、客户服务等领域。人工智能应用实例第三章智能家居通过智能设备实现家居环境自动化控制，提升生活便捷性。家居自动化01利用摄像头、传感器等设备，实现家庭安全监控和预警。智能安防02自动驾驶01环境感知技术利用传感器融合，实时识别道路与障碍物。02路径规划与决策通过AI算法，动态规划路径，实现安全驾驶。03实际应用案例特斯拉Autopilot、自动驾驶卡车及无人机等。医疗诊断AI分析医学影像，提高诊断效率和准确率。影像辅助诊断整合临床数据，为医生提供个性化治疗建议。智能辅助决策人工智能的挑战第四章道德与法律问题AI决策可能引发伦理争议，需建立道德准则指导其发展。伦理道德挑战现有法律体系难以全面覆盖AI应用，需加快法律更新与监管。法律监管滞后安全性问题AI系统易遭攻击，可能导致用户数据隐私泄露，引发信任危机。数据隐私泄露01算法设计不当易产生偏见，影响决策公平性，需加强监管与审计。算法偏见风险02技术局限性AI决策高度依赖训练数据，数据质量影响结果。依赖特定数据集AI模型难以适应新场景，迁移学习受限。场景迁移困难人工智能的未来趋势第五章技术发展方向聚焦降低数据依赖，提升自主推理，硬件自主化打破国外垄断。算法硬件协同AI推动制造业智能化，医疗精准化，城市治理智能化变革。产业深度融合行业应用前景01智能制造AI优化工艺流程，提升生产效率，推动制造业智能化转型。02智慧医疗AI辅助诊断，精准医疗，提升医疗服务质量和效率。人机协作展望人与技术结合任务增多，机器承担更多重复性高、规则明确工作。任务分配变化AI助理进入教育，与教师协同教学，提供个性化学习建议，提升教学效率。教育领域应用随着技术发展，部分职业消失或转型，新职业涌现，需政策与企业支持。职业结构转型010203人工智能伦理与法规第六章伦理原则保护人权，决策过程透明化尊重透明增进福祉，确保无歧视偏见有益公正法律框架2021年国家发布《新一代人工智能伦理规范》，为AI提供伦理指引。《伦理规范》发布包括增进福祉、公平公正、隐私安全、可控可信等六项基本伦理要求。主要法律要求国际合作与标准01全球治理框架推动形成共识框架