1、学习目标n什么是人工智能n学习人工智能的目的和意义n人工智能的应用n人工智能的分支n人工智能案例什么是人工智能n人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能活动，是计算机科学的一个研究分支，是研究发展的结晶。人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。n（WIKI）In computer science,artificial intelligence(AI),sometimes called machine intelligence,is intelligence demonst
2、rated by machines,in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals.Leading AI textbooks define the field as the study of intelligent agents:any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals.Colloquially,the
3、 term artificial intelligence is often used to describe machines(or computers)that mimic cognitive functions that humans associate with the human mind,such as learning and problem solving.什么是人工智能n人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能活动，是计算机科学的一个研究分支，是研究发展的结晶。人工智能是一门基于计算机科学，生物学，
4、心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。n（WIKI）In computer science,artificial intelligence(AI),sometimes called machine intelligence,is intelligence demonstrated by machines,in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals.Leading AI textbooks define the field as the study of intelligent agen
5、ts:any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals.Colloquially,the term artificial intelligence is often used to describe machines(or computers)that mimic cognitive functions that humans associate with the human mind,such as l
6、earning and problem solving.学习人工智能的目的和意义n要创造出具有智能的机器要创造出具有智能的机器 人工智能会带来大量的新的工作机会，因为人工智能设备替代了重复性的、枯燥的工作，会出现发明、管理、维护人工智能设备的大量岗位，还会带来教育培训、分类管理等工作机会。n弄清人类智能的本质弄清人类智能的本质人工智能的应用n人工智能的行业图谱和行业发展剖析n人工智能结合大数据的行业应用案例人工智能结合大数据的行业应用案例n人工智能在“互联网+”领域的应用n人工智能在制造业领域的应用人工智能在制造业领域的应用n人工智能在金融、消费领域的应用人工智能的行业图谱和行业发展剖析人工智
7、能的应用n人工智能的行业图谱和行业发展人工智能的行业图谱和行业发展剖析剖析n人工智能结合大数据的行业应用案例人工智能结合大数据的行业应用案例n人工智能在“互联网+”领域的应用n人工智能在制造业领域的应用人工智能在制造业领域的应用n人工智能在金融、消费领域的应用人工智能结合大数据的行业应用案例人工智能的应用n人工智能的行业图谱和行业发展剖析n人工智能结合大数据的行业应用案例人工智能结合大数据的行业应用案例n人工智能在“互联网+”领域的应用n人工智能在制造业领域的应用人工智能在制造业领域的应用n人工智能在金融、消费领域的应用人工智能在“互联网+”领域的应用 人工智能在“互联网+”的应用有了电子通信
8、，使得人们可以互相进行及时的沟通与交流，方便了信息的有效传播。并且“互联网+”人工智能下诞生的电子通信产品，使得商业经营者能够及时根据沟通掌握市场行情，可及时的调整自己所经营产品的生产和发展方向，更加了解市场需求，将利益实现到最大化。图1-5 智能互联网进入产业成熟期人工智能的应用n人工智能的行业图谱和行业发展剖析n人工智能结合大数据的行业应用案例人工智能结合大数据的行业应用案例n人工智能在“互联网+”领域的应用n人工智能在制造业领域的应用人工智能在制造业领域的应用n人工智能在金融、消费领域的应用人工智能在制造业领域的应用 传统的机器人只是数控的机械装置，不能适应变化的环境，而智能机器人则能够
9、主动适应生产场景，能够为制造业中多种场景提供解决方案，使大规模定制化成为可能。二是人工智能不仅意味着制造业中完成某一环节工作的实体机器人，也是未来制造业的智能工厂、智能供应链等，相互支撑的智能制造体系。通过人工智能制造体系。通过人工智能将会实现制造业设计过程、制造过程和制造装备的一系列智能化，人工智能赋予制造业更高效率，甚至带来生产和组织模式的颠覆性变革。图1-6 工业智能化人工智能的应用n人工智能的行业图谱和行业发展剖析n人工智能结合大数据的行业应用案例人工智能结合大数据的行业应用案例n人工智能在“互联网+”领域的应用n人工智能在制造业领域的应用n人工智能在金融、消费领域的应用人工智能在金融
10、、消费领域的应用 人工智能在金融领域中有很多应用，例如智能客服，分线上和线下两个方面。线上部分是指在线智能客服，基于语音识别、自然语言处理等技术，实现远程客户业务咨询和办理，使客户能够及时获得答复，降低人工服务压力和运营成本，实现形式包括网页在线客服、微信、电话和App等，线下部分指银行大堂里的智能客服机器人。人工智能的分支n人工智能领域的经典问题和求解方式人工智能领域的经典问题和求解方式n机器学习模型和推理符号模型机器学习模型和推理符号模型n人工智能和大数据n人工智能和机器学习n人工智能和深度学习人工智能领域的经典问题和求解方式人工智能值得关注的趋势有：n由专用走向通用，这是必然的发展趋势；
11、n由机器智能到人机混合智能；n从“人工+智能”到自主智能系统；n学科交叉将成为人工智能的创新源泉；人工智能的分支n人工智能领域的经典问题和求解方式人工智能领域的经典问题和求解方式n机器学习模型和推理符号模型机器学习模型和推理符号模型n人工智能和大数据n人工智能和机器学习n人工智能和深度学习机器学习模型和推理符号模型机器学习的常用模型有：n线性模型，数学形式是：g(X;W)=WTXn神经网络，它是一类典型的非线性模型根据符号和规则来创造智能：n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。运用符号思考的人工智能实质在于模拟人的左脑逻辑思维，通过研究人类认知的原理，进而用符
12、号来模拟人类的认知过程。人工智能的分支n人工智能领域的经典问题和求解方式人工智能领域的经典问题和求解方式n机器学习模型和推理符号模型机器学习模型和推理符号模型n人工智能和大数据n人工智能和机器学习n人工智能和深度学习人工智能和大数据n外推外推：它是在原始观测范围之外，根据变量与其它变量的关系来评估变量的值的过程。n异常检测也被称为异常值检测异常检测也被称为异常值检测：它包括标识不符合预期模式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异常检测可以识别诸如银行欺诈之类的事件。它也适用于几个其它领域，包括：故障检测、系统健康监测、传感器网络和生态系统干扰。n贝叶斯原理贝叶斯原理：在概率论和数理统
13、计学之中，贝叶斯原理描述了一个事件的概率，它是基于与事件相关的条件前验知识。这是基于先前事件来预测未来的一种方式。人工智能的分支n人工智能领域的经典问题和求解方式人工智能领域的经典问题和求解方式n机器学习模型和推理符号模型机器学习模型和推理符号模型n人工智能和大数据n人工智能和机器学习n人工智能和深度学习人工智能和机器学习n机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。n因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。n此外机器学习应用领域十分广泛，例如：数据挖掘、数据分类、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、生物特征识
14、别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等。人工智能的分支n人工智能领域的经典问题和求解方式人工智能领域的经典问题和求解方式n机器学习模型和推理符号模型机器学习模型和推理符号模型n人工智能和大数据n人工智能和机器学习n人工智能和深度学习人工智能和深度学习 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。它使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围，是实现机器学习的技术。它是机器学习中的神经网络算法的延伸，可以理解为包含很多个隐层的神经网络模型。也是机器学习中最热门的算法。在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，如图1-9。深度学习也很好的实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都即将实现。谢谢谢谢
