现代科技概论人工智能课件contents目录• 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• 语音识别与合成• 人工智能的未来发展与挑战01人工智能概述指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类的思维、学习和推理过程，从而完成复杂任务的技术。人工智能弱人工智能、强人工智能和超强人工智能，分别代表了不同程度的人工智能技术水平。人工智能的层次人工智能的定义20 世纪 50 年代，人工智能概念开始出现，机器开始模拟人类的某些简单思维过程。起步阶段反思阶段应用阶段20 世纪 70 年代，人工智能发展遭遇瓶颈，人们开始反思人工智能的定义和发展方向。20 世纪 80 年代至今，随着计算机技术和大数据的快速发展，人工智能在各个领域得到广泛应用。030201人工智能的发展历程如 Siri 、 Alexa 等，能够实现语音识别、自然语言处理等功能。智能语音助手在制造业、服务业等领域替代人类完成重复性劳动。智能机器人通过传感器和算法实现车辆自主驾驶。自动驾驶汽车辅助医生诊断疾病、制定治疗方案等。智能医疗人工智能的应用领域02机器学习与深度学习机器学习是人工智能的一个子领域，通过从数据中自动提取知识，使计算机系统能够自我学习和改进。机器学习的应用范围广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。机器学习的基本原理是通过训练和优化算法，使计算机系统能够从数据中学习并做出准确的预测或决策。机器学习的基本概念深度学习是机器学习的一种，通过构建深度神经网络来模拟人类神经系统的结构和功能。深度学习的特点是能够自动提取数据的特征，并能够处理高维度的数据。深度学习的应用范围广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。深度学习的基本概念适用于图像识别和分类任务，能够自动提取图像中的特征。卷积神经网络（ CNN ）适用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理。循环神经网络（ RNN ）通过生成器和判别器之间的竞争，生成高质量的数据。生成对抗网络（ GAN ）一种用于降维和特征提取的深度学习模型。深度信念网络（ DBN ）常见的深度学习模型03自然语言处理 自然语言处理的基本概念自然语言处理（ 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。自然语言处理的目标实现人机交互的自然语言通信，使机器能够理解和运用人类语言。自然语言处理的领域语音识别、机器翻译、文本分析、智能客服等。对文本进行分词、词性标...
