• 1. 人工智能Author
  • 2. 主要 内容1234第一部分 概述第二部分 里程碑第四部分 入门推荐第三部分 应用领域
  • 3. ONE概述
  • 4. 人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence,AI)。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。 是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
  • 5. TWO里程碑
  • 6. 里程碑事件
  • 7. 神经网络的诞生 神经网络(neural networks)是当下最前沿的AI技术,虽然类似深度学习等概念还比较新,但其理论最早可追述到1943年。Warren McCulloch和Walter Pitts在《神经活动中思想内在性的逻辑演算》中,提出了关于精神的机械论理论——神经科学的第一种计算方法,现代计算机逻辑设计以及人工智能的支柱。里程碑事件
  • 8. AI的正式获名 1955年8月31日,“人工智能”这个说法首次出现在一个持续2个月、只有10个人参加的研讨会提案上,参与者包括John McCarthy、 Marvin Minsky、Nathaniel Rochester和Claude Shannon等。经过一年的酝酿,“人工智能”这一新兴学科在1956年的达特茅斯会议上正式诞生。里程碑事件
  • 9. IBM的“深蓝”计算机 1997年AI发展标志性的一年,IBM研发的深蓝计算机首次打败了国际象棋大师Garry Kasparov。这一事件是AI领域的巨大飞跃,并引发了众多讨论和思考。里程碑事件
  • 10. AI参加智力竞赛节目Jeopardy 2011年,IBM计算机系统“沃森(Watson)”与Jeopardy节目最强的两位参赛者(Brad Rutter和Ken Jennings)同场竞技,进行了一场充满看点而又娱乐性十足的对决。最终,沃森战胜人类,得到了第一名的100万美元奖励。里程碑事件
  • 11. AI也是猫奴? 2012年6月,谷歌研究人员进行了一项实验,给一个大型神经网络展示1000万张未标记的网络图像,然后发现神经网络能够识别出一只猫的形象。 如今的交互式图像翻译: https://affinelayer.com/pixsrv/index.html里程碑事件
  • 12. AlphaGo的围棋“人机大战” 2016年,谷歌DeepMind推出的AlphaGo在全世界的关注下,以4:1的比分战胜了韩国冠军李世石,这场载入史册的“人机大战”让我们见证了AI发展的新里程碑。 2017年10月19日,AlphaGo团队在《自然》上发表文章,介绍了AlphaGo Zero。通过自我对弈,AlphaGo Zero在三天内以100比0的比分战胜了AlphaGo Lee,花了21天达到AlphaGo Master的水平,用40天超越了所有旧版本。里程碑事件
  • 13. THREE应用领域
  • 14. 应用领域
  • 15. 智能机器人
  • 16. 机器人AtlasAtlas机器人(英语:Atlas(robot))是一个双足人形机器人,由美国波士顿动力公司为主开发,和由美国国防部国防高等研究计划署(DARPA)的资助和监督。这个身高6-英尺(1.8-米) 的机器人是专为各种搜索及拯救任务而设计,它学习走路的动作、形态态与人类神似,被大家称为“逆天机器人Atlas”。
  • 17. 语音智能——原理
  • 18. 语音智能—咪咕灵犀咪咕灵犀是一款中文人工智能助手。由中国移动咪咕公司与科大讯飞联合推出。 功能简介: 语音操控:语音打电话,发短信,设提醒,打开应用等。 2. 生活服务:查话费,查流量,查天气,查美食,速度记,查星座等生活百科。 3. 休闲娱乐:听音乐,听新闻,查影讯,讲笑话,聊八卦。 4.出行服务: ① 查导航、查机票、订酒店 ② 英语、日语、法语、韩语、西班牙语五国翻译
  • 19. 语音智能—科大讯飞国内最大的智能语音技术提供商,在中文语音合成、语音识别、口语评测等多项技术上拥有国际领先的成果,拥有灵犀语音助手,讯飞输入法等优秀产品。 核心技术: 1、语音合成技术 2、语音识别技术 3、语音评测技术 4、自然语言
  • 20. 计算机视觉
  • 21. 成立时间:2014.11 产业领域 金融领域:刷脸认证 商业领域:身份认证 安防领域:人群检测、对比 互联网+:图像处理领跑企业—商汤科技
  • 22. 优势: 着力打造自由底层核心技术,拥有世界上最复杂的神经网络技术,且自由深度学习框架parrots,从长期看,企业的发展进程自主性会更强,因自主开发架构比较灵活,可以针对应用方向进行调整,不会受到限制。 挑战: 作为创业公司,产业链的运营方式会增大企业的成本压力及企业的短期回报压力,且市场行业落地的同质化严重,随时面临如同旷视科技等公司的压力领跑企业—商汤科技
  • 23. 领跑企业—旷视科技成立时间:2011.10 产业领域 人脸识别:检测、比对、人脸属性分析等 人体识别:检测、抠像、属性分析、手势识别 证件识物:身份证、驾驶证、银行卡等 场景与物体识别
  • 24. 优势: 旷视成立6年一直在做人脸识别,在人脸识别和图像识别领域较有建树,金融和征信领域客户很多(支付宝、招行等)。团队核心技术过硬,细分行业布局较广,背靠阿里,短期来看更能吸引投资,从而快速发展自身。 挑战: 人才压力、短期回报压力、细分行业布局较广导致壁垒难以形成领跑企业—旷视科技
  • 25. 领跑企业—依图科技成立时间:2012.09 产业领域 智能安防:公安应用、海关等动态人像检测和静态人像对比分析 智慧医疗:CT智能辅助诊断 金融:刷脸取款、智能网点、远程核身 城市数据大脑 智能硬件
  • 26. 优势: 在安防领域重点涉足,跟公安有紧密协作。且在医疗领域进军较早,明面上商汤、旷视两家还未涉足医疗行业,长期来看有望在医疗领域一家独大 挑战: 核心技术不够硬,若长期未有数据积累,将被同行插足追赶,医疗数据的难获取或是一个发展瓶颈领跑企业—旷视科技
  • 27. 三家融资状况
  • 28. 专家系统——原理
  • 29. 专家系统 通俗的讲,就是让计算机具有人类专家的知识、经验和技能,能够像人类专家一样解决实际问题。 专家系统实质上是一段计算机程序,它能够以人类专家的水平完成某一专业领域的任务。
  • 30. 专家系统的应用-1
  • 31. 专家系统的应用-2
  • 32. FOUR入门推荐
  • 33. 科普读物 通过这本书可以了解目前人工智能的发展程度,人工智能时代人类需要怎么提升竞争力。 如果对人工智能感兴趣,可以作为科普书籍来阅读,但是书中的观点很多都是预测,并不一定会成为事实,还有很多都是基于当前作者自己的判断,阅读时还是需要有自己的思考。
  • 34. 专业书籍很权威很经典的人工智能教材,已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。 900多页的大部头,关于人工智能的技术都含盖在内。
  • 35. 专业书籍适合初学者,具备基本的微积分、线性代数、概率论的知识即可,每一个概念的来龙去脉都讲得很清楚。 也适合研究者,每一章的后面都提出了技术发展的脉络,及最精炼的参考文献,顺着参考文献看下去就能了解机器学习最前沿最详细的内容。
  • 36. 专业书籍通过实例切入日常工作任务,利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。 可从中学到一些核心的机器学习算法,并将其运用于某些策略性任务中,如分类、预测及推荐等。 适合有编程基础的互联网从业人员学习参考。
  • 37. 电影中的人工智能2015
  • 38. 谢 谢 ! THANK YOU