人工智能及其应用5课件•人工智能概述•机器学习与深度学习•自然语言处理•计算机视觉目录•语音识别与合成CHAPTER人工智能概述人工智能的定义人工智能人工智能的层次指通过计算机程序和算法，让机器能够模拟人类的感知、思考、学习和行动等能力，实现人机交互的技术。弱人工智能、强人工智能和超强人工智能，分别对应着解决特定问题、模拟人类智慧和超越人类智慧的能力。人工智能的核心让机器具备自主学习和决策的能力，以解决复杂问题。人工智能的发展历程起步阶段知识工程阶段数据挖掘阶段感知智能阶段人工智能的应用领域医疗健康金融科技智能交通教育科技人工智能在医疗影像诊断、疾病辅助诊断和治疗方案推荐等方面发挥着重要作用。人工智能在风险控制、智能投顾、反欺诈等领域得到广泛应用。人工智能在自动驾驶、交通流量管理、智能停车等方面具有巨大潜力。人工智能在个性化教学、智能评估和在线教育等方面提供了新的解决方案。CHAPTER机器学习与深度学习机器学习的基本概念123深度学习的基本概念深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型来模拟人脑的复杂处理过程。深度神经网络通过多层次的抽象将低层次的特征组合成高层次的特征表示，从而实现对复杂数据的理解和分类。深度学习的应用场景包括图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI和自动驾驶等。机器学习和深度学习的关系机器学习是更广泛的领域，而深度学习是机器学习中的一个子领域。深度学习是机器学习的一种实现深度学习在处理复杂数据和抽象概念方面具有优势，而传统的机器学习方法在某些任务上可能更简单、更快速。方式，通过深度神经网络模型进行特征学习和分类。机器学习和深度学习的应用场景深度学习在图像和语音识别方面取得了显著成果，例如人脸识别、语音助手、智能客服等。同时，在游戏AI和自动驾驶等领域也有广泛应用。CHAPTER自然语言处理自然语言处理的基本概念NLP技术涉及多个学科领域，包括语言学、计算机科学、数学等，需要综合运用这些学科的知识来解决自然语言处理中的问题。自然语言处理（NLP）：是指利用计算机对人类自然语言进行识别、理解和生成的技术。自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，旨在实现人机交互的智能化和高效化。自然语言处理的技术词法分析语义分析。句法分析文本生成自然语言处理的应用场景机器翻译信息抽取智能问答情感分析CHAPTER计算机视觉计算机视觉的基本概念计算机视觉定义图像处理模式识别人工智能计算机视觉的技术0301特征提取02目标检测04图像分割图像识别计算机视觉的应用场景安全监控自动驾驶计算机视觉在安全监控领域中有着广泛的应用，例如人脸识别、行为分析、异常检测等，可用于公共安全、工业安全等领域。计算机视觉在自动驾驶领域中发挥着至关重要的作用，例如车辆检测、行人识别、交通标志识别等，可以提高驾驶安全性及交通效率。智能制造医疗诊断计算机视觉在智能制造领域中可用于产品质量检测、生产线自动化控制等，可以提高生产效率及产品质量。计算机视觉在医疗诊断领域中可用于医学影像分析、病灶检测等，可以提高诊断准确率及效率。CHAPTER语音识别与合成语音识别与合成的基本概念语音识别语音合成是指将文本转换为语音输出的过程，使机器能够发出人类语音。语音识别与合成的技术。语音识别与合成的应用场景智能客服智能家居通过语音识别和合成技术，实现智能化的客户服务。通过语音识别和合成技术，实现智能家居设备的控制和交互。智能车载虚拟助手通过语音识别和合成技术，实现智能车载系统的控制和交互。通过语音识别和合成技术，实现个人助理的智能化。WATCHING
