信息的智能化加工 课件（19PPT）
文档属性
| 名称 | 信息的智能化加工 课件（19PPT） |  | |
| 格式 | zip | ||
| 文件大小 | 1.2MB | ||
| 资源类型 | 教案 | ||
| 版本资源 | 沪教版（2019） | ||
| 科目 | 信息技术（信息科技） | ||
| 更新时间 | 2022-11-27 14:09:07 | ||
图片预览
文档简介
(共19张PPT)
11 信息的智能化加工
信息的智能化加工，就是利用人工智能技术加工信息。
实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
一、模式识别
模式识别是利用计算机对语音、文字、图像等进行自动识别的技术。
1、光学字符识别，简称OCR
是一种可以使你转换不同文档的技术，比如将扫描纸质文档,PDF文件或者数码相机拍摄的图片转换成可以编辑的文档。
2、人脸识别
应用：公安刑侦破案、门禁系统、摄像监视系统、身份辨识、支付系统等
01.
手写汉字
使数字化
03.
预处理
特征库
05.
特征匹配
02.
信息读入
除噪、规范化
04.
笔画识别
06.
显示汉字
手写输入汉字的工作流程：
二、自然语言理解
自然语言理解主要是研究如何使计算机能够理解和生成自然语言的技术。
自然语言理解过程可以分为三个层次：词法分析、句法分析和语义分析。
活动：在线翻译网站
白日依山尽，
黄河入海流。
欲穷千里目，
更上一层楼。
活动：在线翻译网站
白日依山尽，The sun beyond the mountain glows;
黄河入海流。The Yellow River seawards flows.
欲穷千里目，You can enjoy a great sight;
更上一层楼。By climbing to a greater height.
三、与机器人对话（智能助理）
包含了三个部分：语言理解、思考和语言生成。当我们输入一段话，机器人首先要理解这段话的意思，然后根据并利用它所具有的知识，生成一段文字，给出回答。
例如：Siri、小度、小娜、小冰、天猫精灵、在线客服等
四、计算机博弈
机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。国际象棋的计算机博弈已经有了很长的历史，并且经历了一场波澜壮阔的"搏杀"，"深蓝"计算机的胜利也给人类留下了深刻印象。
活动：http://www.wuziqi./
五、专家系统
是一个或一组能在某些特定领域内，应用大量的专家知识和推理方法求解复杂问题的一种人工智能计算机程序。
例如：飞机发动机故障诊断专家系统 、在线机器人客服等
原理-机器学习
研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能；
使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
例如：旧版Alpha Go需要先学习数百万份人类棋谱，还要经过几个月的密集训练，从而进行自我训练，实现超越。
活动：http://jiqie./5/35/
原理：人工智能的基本策略就是学习，在写诗之前当然需要学习各种不同类型的风格或不同主题的诗歌，学习获得了诗歌的一些基本特征规律，然后基于这些知识进行诗歌生成
如果我们想以自然现象景观为主题，来构造诗歌生成器
1、收集尽可能多的关于该主题的诗歌集。例如，柳宗元的《江雪》、李白的《望庐山瀑布》等等都是很好的素材。当然作为原始素材需要尽可能多，越多越好。
2、对这些素材进行处理，获得语言的基本组成及其关系。对于“千山鸟飞绝，万径人踪灭”，最基本的语言单位是字，就是千、山、鸟、飞、绝、万、径、人、踪、灭这些。中文文本的分词技术，也是大数据分析关键技术。
如果我们想以自然现象景观为主题，来构造诗歌生成器
3、把组成部分之间的关系表达出来，机器学习到的特征规律就更加准确，比如“飞”是“鸟”所具有的一种动作。这部分的处理难度较大，涉及到语义问题。
4、选择合适的模型，将每篇诗歌以合适的形式表示出来。例如最简单可以用向量空间模型来表示，每个维度就是上述的特征词汇，到了这个步骤，我们获得到所有诗歌的表示，只是把诗歌素材处理为可计算的数据。此为，可以选择不同的模型来表达诗歌。
5、选择合适的模型把诗歌素材中的特征规律进行推理运算。这些特征规律包括词汇使用的频次，比如鸟可能会比鱼用得多。目前可用的模型除了上述的向量空间模型外，LDA模型、PLSA模型等等也都是常用的，模型学习就是要拟合出模型的参数。此为关键技术四。
7、复杂一些的优化方法可以引入遗传算法等智能算法，在某种目标函数下产生更好的结果，当然结合人工选择导向就会更合适。
如果我们想以自然现象景观为主题，来构造诗歌生成器
6、获得模型之后，根据学习到的模型本身的机制，按照一定方式随机生成。以下是一些未经优化的生成结果，大概围绕着江湖和旁边的花草树木、高冷的山川。此为关键技术五。
原理-神经网络
例如：AlphaGo Zero强化学习下的自我对弈。经过几天的训练，AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后，已经可以超越人类，并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称，Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。
利用设备或机器，用人工的方法对人脑的思维过程进行模拟，当设备或机器的功能与脑功能大体相当时，就可以认为它具有某种程度的人工智能（AI）。
对象 过程 结果
一般处理工具 有固定算法的问题 重复计算 确定的
智能处理工具 没有固定算法的问题 推理控制 不确定的
练习
1、人工智能的目的是让机器能够( ) ，以实现某些脑力劳动的机械化。
A、具有智能
B、和人一样工作
C、完全代替人的大脑
D、模拟、延伸和扩展人的智能
2、被誉为国际“人工智能之父”的是：（ ）
A、图灵（Turing） B、费根鲍姆（Feigenbaum）
C、傅京孙（K.S.Fu） D、尼尔逊（Nilsson）
练习
3.王老师想把书上的文字，扫描到电脑中并转换成可编辑的文字，你认为她应选择（ ）工具。
A．手写板
B．照像机
C．摄像机
D．扫描仪及OCR软件
4、（判断）与聊天机器人艾丽丝(ALICE)对话的活动应用了人工智能的自然语言理解技术。（ ）
11 信息的智能化加工
信息的智能化加工，就是利用人工智能技术加工信息。
实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
一、模式识别
模式识别是利用计算机对语音、文字、图像等进行自动识别的技术。
1、光学字符识别，简称OCR
是一种可以使你转换不同文档的技术，比如将扫描纸质文档,PDF文件或者数码相机拍摄的图片转换成可以编辑的文档。
2、人脸识别
应用：公安刑侦破案、门禁系统、摄像监视系统、身份辨识、支付系统等
01.
手写汉字
使数字化
03.
预处理
特征库
05.
特征匹配
02.
信息读入
除噪、规范化
04.
笔画识别
06.
显示汉字
手写输入汉字的工作流程：
二、自然语言理解
自然语言理解主要是研究如何使计算机能够理解和生成自然语言的技术。
自然语言理解过程可以分为三个层次：词法分析、句法分析和语义分析。
活动：在线翻译网站
白日依山尽，
黄河入海流。
欲穷千里目，
更上一层楼。
活动：在线翻译网站
白日依山尽，The sun beyond the mountain glows;
黄河入海流。The Yellow River seawards flows.
欲穷千里目，You can enjoy a great sight;
更上一层楼。By climbing to a greater height.
三、与机器人对话（智能助理）
包含了三个部分：语言理解、思考和语言生成。当我们输入一段话，机器人首先要理解这段话的意思，然后根据并利用它所具有的知识，生成一段文字，给出回答。
例如：Siri、小度、小娜、小冰、天猫精灵、在线客服等
四、计算机博弈
机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。国际象棋的计算机博弈已经有了很长的历史，并且经历了一场波澜壮阔的"搏杀"，"深蓝"计算机的胜利也给人类留下了深刻印象。
活动：http://www.wuziqi./
五、专家系统
是一个或一组能在某些特定领域内，应用大量的专家知识和推理方法求解复杂问题的一种人工智能计算机程序。
例如：飞机发动机故障诊断专家系统 、在线机器人客服等
原理-机器学习
研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能；
使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
例如：旧版Alpha Go需要先学习数百万份人类棋谱，还要经过几个月的密集训练，从而进行自我训练，实现超越。
活动：http://jiqie./5/35/
原理：人工智能的基本策略就是学习，在写诗之前当然需要学习各种不同类型的风格或不同主题的诗歌，学习获得了诗歌的一些基本特征规律，然后基于这些知识进行诗歌生成
如果我们想以自然现象景观为主题，来构造诗歌生成器
1、收集尽可能多的关于该主题的诗歌集。例如，柳宗元的《江雪》、李白的《望庐山瀑布》等等都是很好的素材。当然作为原始素材需要尽可能多，越多越好。
2、对这些素材进行处理，获得语言的基本组成及其关系。对于“千山鸟飞绝，万径人踪灭”，最基本的语言单位是字，就是千、山、鸟、飞、绝、万、径、人、踪、灭这些。中文文本的分词技术，也是大数据分析关键技术。
如果我们想以自然现象景观为主题，来构造诗歌生成器
3、把组成部分之间的关系表达出来，机器学习到的特征规律就更加准确，比如“飞”是“鸟”所具有的一种动作。这部分的处理难度较大，涉及到语义问题。
4、选择合适的模型，将每篇诗歌以合适的形式表示出来。例如最简单可以用向量空间模型来表示，每个维度就是上述的特征词汇，到了这个步骤，我们获得到所有诗歌的表示，只是把诗歌素材处理为可计算的数据。此为，可以选择不同的模型来表达诗歌。
5、选择合适的模型把诗歌素材中的特征规律进行推理运算。这些特征规律包括词汇使用的频次，比如鸟可能会比鱼用得多。目前可用的模型除了上述的向量空间模型外，LDA模型、PLSA模型等等也都是常用的，模型学习就是要拟合出模型的参数。此为关键技术四。
7、复杂一些的优化方法可以引入遗传算法等智能算法，在某种目标函数下产生更好的结果，当然结合人工选择导向就会更合适。
如果我们想以自然现象景观为主题，来构造诗歌生成器
6、获得模型之后，根据学习到的模型本身的机制，按照一定方式随机生成。以下是一些未经优化的生成结果，大概围绕着江湖和旁边的花草树木、高冷的山川。此为关键技术五。
原理-神经网络
例如：AlphaGo Zero强化学习下的自我对弈。经过几天的训练，AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后，已经可以超越人类，并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称，Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。
利用设备或机器，用人工的方法对人脑的思维过程进行模拟，当设备或机器的功能与脑功能大体相当时，就可以认为它具有某种程度的人工智能（AI）。
对象 过程 结果
一般处理工具 有固定算法的问题 重复计算 确定的
智能处理工具 没有固定算法的问题 推理控制 不确定的
练习
1、人工智能的目的是让机器能够( ) ，以实现某些脑力劳动的机械化。
A、具有智能
B、和人一样工作
C、完全代替人的大脑
D、模拟、延伸和扩展人的智能
2、被誉为国际“人工智能之父”的是：（ ）
A、图灵（Turing） B、费根鲍姆（Feigenbaum）
C、傅京孙（K.S.Fu） D、尼尔逊（Nilsson）
练习
3.王老师想把书上的文字，扫描到电脑中并转换成可编辑的文字，你认为她应选择（ ）工具。
A．手写板
B．照像机
C．摄像机
D．扫描仪及OCR软件
4、（判断）与聊天机器人艾丽丝(ALICE)对话的活动应用了人工智能的自然语言理解技术。（ ）
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