第8课 走近人工智能（课件）2023-2024学年六年级上册信息技术浙江摄影版

第8课 走近人工智能 AI 学习目标 01 02 03 02 能描述人工智能的基本概念，会使用人工智能语言解决简单问题。 了解人工智能的分类和发展历史 知道人工智能对人类学习生活的影响，感受人工智能的丰富魅力，增强对美好未来生活的追求。 初识数字识别技术1 04 2 CONTENTS 01 什么是人工智能？ 02 人工智能的发展 03 人工智能的应用和发展 04 初识数字识别技术 什么人工智能？ 智能扫地机器人 人脸识别系统 智能居家系统 无人驾驶汽车 智能餐厅 定义 （英语：Artificial Intelligence，缩写为AI） 01 人工智能是利用计算机或者计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 6 人工智能分类 （英语：Artificial Intelligence，缩写为AI） 01 人工智能可以按照不同的标准进行分类，以下是两种常见的分类方式： 按智能程度分类： 弱人工智能（Weak AI）：专注于完成某个特定任务的人工智能，例如语音识别、图像识别和翻译等。弱人工智能只能处理特定领域的问题，并且无法真正理解信息。例如，IBM的Watson和谷歌的AlphaGo等。 强人工智能（Strong AI）：具备学习、语言、认知、推理、创造和计划等能力的人工智能系统。强人工智能旨在使机器能够在非监督学习的情况下处理前所未见的细节，并同时与人类开展交互式学习。然而，目前尚未出现真正意义上的强人工智能。 超人工智能（Super AI）：通过模拟人类的智慧，使人工智能具备自主思维意识，形成新的智能群体，能够像人类一样独自地进行思维。超人工智能在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑更聪明，包括科学创新、通识和社交技能等。 7 人工智能分类 （英语：Artificial Intelligence，缩写为AI） 01 按技术实现分类： 认知AI（Cognitive AI）：认知计算是最受欢迎的人工智能分支之一，它负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、自然语言处理（NLP）和智能自动化的经验中学习。认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。 机器学习AI（Machine Learning AI）：机器学习是人工智能的一种实现方式，它使机器能够在没有人类干预的情况下自动学习和改进。机器学习AI可以处理大量数据并从中提取有用的信息，以做出准确的预测和决策。例如，自动驾驶汽车就是机器学习AI的一个典型应用。 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型来模拟人脑神经元的连接方式，从而实现对数据的深层特征提取和学习。深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，是人工智能发展的重要方向之一。 8 人工智能的发展阶段 添加标题 让机器像人那样能记（存）会算 具有快速运算能力和记忆存储能力。 价值 : 机器能存储和快速处理海量数据。 运算智能是感知智能和认知智能的基础。 让机器像人那样感知 具有视觉、听觉、触觉等感知能力。 价值 : 机器能听懂人类语言，看懂世间 万物，帮助人类高效地完成相关工作。 让机器像人那样能理解会思考 具有主动思考并采取行动等能力。 价值 : 机器可以辅助或替代人类工作。 运算智能 感知智能 认知智能 人工智能的分类和应用 02 03 机器学习 机器学习是人工智能的核心研究领域之一，它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，从而不断改善自身的性能。 实际上，机器学习是一门研究学习算法的学问，它利用已有的数据来建立模型，再用模型去解决未知的问题。 和一般计算机程序中的算法不同的是，学习算法具有不断改善自身性能的能力，从而使机器的能力变得越来越强，甚至算法设计者本人也不能预测机器的能力可以达到何种程度。 11 机器学习在各领域中发挥的作用 PART 03 人工智能的作用和影响 数字识别技术 作业不会做时用手机启用某学习软件APP拍下想要解决的问题并上传就会收到帮助信息。 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是指，由扫描仪、数码相机等设备捕获图像，然后用字符识别的方法将图像中的文字辨认出来，成为计算机能够处理的对象。 通俗地说，OCR 就是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人的视觉和阅读能力延伸到机器上。 2：了解机器学习中的数据采集与预处理 机器学习的一般过程为：用采集到的数据进行训练，以建立一个模型，再对模型进行验证和评估，然后投入应用，如图 4-4 所示。 同学