5.2 探秘人工智能-揭秘智能算法 课件 2022—2023学年教科版(2019)高中信息技术必修1

2023-02-19
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普通

资源信息

学段 高中
学科 信息技术
教材版本 高中信息技术教科版必修1 数据与计算
年级 高一
章节 5.2 探秘人工智能
类型 课件
知识点 -
使用场景 同步教学
学年 2023-2024
地区(省份) 全国
地区(市) -
地区(区县) -
文件格式 PPTX
文件大小 4.00 MB
发布时间 2023-02-19
更新时间 2025-08-12
作者 进击的小黄
品牌系列 -
审核时间 2023-02-19
下载链接 https://m.zxxk.com/soft/37604352.html
价格 0.50储值(1储值=1元)
来源 学科网

内容正文:

人工智能——揭秘智能算法 /人工智能/机器学习/神经网络 / 深度学习/ 5.2 讲课人: 时间: 1 学习目标 03 02 01 了解人工智能技术发展的新趋势。 了解人工神经网络在人工智能中的基本应用。 了解什么是机器学习。 2 人工智能 Artificial Intelligence 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 人工创造出来的智能, 使机器能够模拟人类的思维能力,让它能够像人一样去感知、思考甚至决策 3 人工智能(Artificial Intelligence) 语音 助手 在线 客服 信息 推送 自动 驾驶 智能 管家 人脸 识别 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 4 机器学习 Machine Learning 人工智能的核心 技术之一。使计算机能模拟或实现人类的学习行为,获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,从而不断完善自身性能 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 5 Bird Dog Elephant Cat 机器学习(Machine Learning) 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 6 Bird Dog Elephant Cat Bird 机器学习(Machine Learning) 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 7 机器学习(Machine Learning) 数字: 123 01111011 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 8 机器学习(Machine Learning) 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 9 机器学习(Machine Learning) 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 10 机器学习(Machine Learning) 100px 100px 100*100=1000 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 11 机器学习(Machine Learning) 0 1 2 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 12 机器学习(Machine Learning) f ( x ) 7 T-Shirt 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 神经元芯片 智能传感器 13 机器学习(Machine Learning) Bird Dog Elephant Cat f ( x ) Training训 练 7 T-Shirt 模型 Model 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 14 神经网络 Artificial Neurons Network 人工神经网络, 是一种模仿动物神经网络行为特征,并进行信息处理的算法模型 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 15 神经元 Neurons 人的大脑中含有一千多 亿个神经元,相互连接的神经元形成一个庞大的网络,我们就是用这个复杂的网络来侦察外部环境的变化来控制和调节自身的行为,以及内环境的稳态。 人工神经网络(Artifical Neural Network) 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 16 人工神经网络(Artifical Neural Network) 当天气寒冷时,分布于全身的感觉神经元 就能通过这个巨大的网络将寒冷的信号传递给中枢神经系统。 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 17 轴突 Axon 树突 Dendrite 人工神经网络(Artifical Neural Network) 突触 Synapse 信息传递: 突触将一个神经元接受的信号传递给另一个神经元,信号能否继续传递取决于神经元收到信号的强度,及突触是否对该信号进行抑制或者加强。而突触的强度有强有弱,可通过训练改变,有可塑性。 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 强化学习 总结 18 输入层 隐藏层 输出层 T-Shirt 人工神经网络(Artifical Neural Network) 7

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