目录
人工智能概念、应用、实现方法
生活案例出发：身边的人工智能
核心概念
人工智能发展阶段
人工智能实现方法：符号人工智能&机器学习（Symbolic Artificial Intelligence & Machine learning)
机器学习与深度学习的关系
机器学习概念、应用、实现方法
机器学习应用与概念
机器学习应用场景
四大学习方法
人工智能概念、应用、实现方法
生活案例出发：身边的人工智能
人脸识别、自动驾驶、医疗图片诊断智能机器人、AlphaGo多语言翻译、智能客服、情感分类日常股票交易
核心概念
人工智能—维基百科定义
人工智能，亦称智机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。
人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等
人工智能—核心关键词
Intelligence:“The capacity to learn and solve problems ”
(自主学习及解决问题的能力)
Artificial Intelligence: The simulation of human intelligence by machines
(机器对人类智能的模仿)
人工智能—核心定义
人工智能就其本质而言，是机器对人的思维或行为过程的模拟，让它能像人一样思考或行动从过去的信息中寻找规律（经验），将规律或经验吸收，并为未来的判断或决策提供依据。
核心点：学习、优化、决策
部分应用场景
人工智能发展阶段
通用人工智能（“强”人工智能）：具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。
目前AI技术无法达到通用人工智能无法判断离通用人工智能还有多远
非通用人工智能（“弱”人工智能）：不需要具有人类完整的认知能力，甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力
可处理特定问题，在特定应用中很厉害目前AI处于此阶段
人工智能实现方法：符号人工智能&机器学习（Symbolic Artificial Intelligence & Machine learning)
符号学习
基于逻辑与规则的学习方法，用一些特定的符号来表示现实的事物或者观念(符号 不局限于图像文字，还包括了既定的逻辑、规则等）
➢ 根据既定的逻辑和顺序告诉机器 接下来做什么
➢ 遵循if…then…原则
𝑎 = 10, 𝑏 = 20 𝑐 = 𝑎 + 𝑏, 𝑖𝑓 𝑎 > 𝑏； 𝑐 =𝑎 − 𝑏, 𝑖𝑓 𝑎 < 𝑏
𝑐 = ? ?
需要先知道或假设信息的逻辑、规律
机器学习
从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测或用于解决实际问题的方法。
➢从数据中学习规律，实现对原有推 理的更新，实现“自我优化”
➢ 现阶段主流的AI学习算法
只要将数据给机器，机器会自动寻找a b c之间的关系。
未来发展趋势：符号学习+机器学习
机器学习与深度学习的关系
机器学习是一种实现人工智能的方法， 深度学习是一种实现机器学习的技术。
机器学习：从数据中自动分析获得规律，并利 用规律对未知数据进行预测或用于解决实际问 题的方法。
深度学习：机器在对数据进行分析时，将引入 类人类神经结构模型，实现对复杂数据的理解 与推理，通常可应用于更为复杂的任务中。
机器学习概念、应用、实现方法
现实问题思考：营业额预测
店铺A第一周营业额为5000，每周增长10%，第10周是多少？
现实问题思考--股票怎么买
小张是个金融小白，想在股市中赚钱，他该怎么做？
传统办法: 找一位有经验的前辈、老师，学习经验与知识，然后再选股
现实问题思考—自动图像分类
目标：以下六组图片，按照自己喜爱的方式分成两组
分组一：站着或非站着
分组二：白色或黄色
分组三：吐舌头或不吐舌头
机器学习应用与概念
机器学习是一种实现人工智能的方法。 从数据中寻找规律、建立关系，根据建立的关系去解决问题。
机器学习应用场景
实现人工智能的主流方法！
四大学习方法
• 监督学习 （Supervised Learning）
• 无监督学习（Unsupervised Learning）
• 半监督学习 (Semi-supervised Learning)
• 强化学习 (Reinforcement Learning)
监督、无监督、半监督学习
强化学习
程序初始化 →根据执行效果给与奖励/惩罚（分数）
→程序逐步寻找获得高分的方法
四大学习方法应用场景
延申阅读资料
1、浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一 /dingyahui123/article/details/78446329
2、5分钟了解人工智能/watch?v=2ePf9rue1Ao
3、比较符号学习与机器学习/understanding-difference-symbolic-ai-non-symbolic-ai/
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