数字媒体导论与前沿
可视化导论
第一课: 可视化简史
16世纪: 图表萌芽
第一张显示地磁线的世界地图
17世纪: 物理测量
产生了基于真实数据的可视化测量方法
18世纪: 图形符号
时间线图 (1765)
世界上第一幅饼图
折线图
19世纪: 可视化应用
拿破仑进军莫斯科 (1869)
天气图 (1861)
火车时刻表 (1888)
1900 - 1987: 信息可视化
图形符号学 奠定了信息可视化的基础
图形符号与表示
多变量数据的脸谱编码
多维数据可视化方法
平行坐标
星型图
马赛克图
1987 - 2004: 科学可视化
二十世纪八十年代科学可视化诞生
相机拍摄的组织切片
2004 - 至今: 可视分析学
可视化软件:
Palantir
Weaver
未来
待续…
第二课
数据可视化
科学可视化
标量场可视化
向量场可视化
张量场可视化
标量可视为0阶张量
向量可视为1阶张量
信息可视化
可视分析
视觉感知
感知与认知
感知
(待完成
认知
认知是人们
记忆在人类认知过程中起到极为有限的作用
第三课 视觉通道
可视化编码
将数据映射为可视化元素的方法
标记
编码数据类型
视觉通道
编码数据值
数据
类别型数据
有序型数据
数值型数据
视觉通道
定性/分类型
形状
位置
定量/定序型
亮度
分组型
适合将
类型
位置接近
颜色相似
显式连接
包围
两个要求
表现力
含义
选用方便用户理解的视觉通道
标准
精确性
描述对原始数据的吻合程度:史蒂文斯幂次法则
可辨性
直线宽度$\rightarrow$面积
可分离性
避免视觉通道之间发生干扰
视觉突出
仅仅以来感知的直接视觉即可察觉视觉通道的值的变化
有效性
表现力更高的视觉通道编码更重要的信息
人工智能导论
第一课
人工智能的基本概念
自然界四大奥秘
物质的本质
宇宙的起源
生命的本质
智能的发生
智能的概念
对智能还没有确切的定义, 主要流派有:
- 思维理论
- 知识阈值理论
- 进化的理论
智能是知识与智力的总和
知识是一切智能行为的基础
智力是获取知识并应用知识求解问题的能力
智能的特征
感知能力:
通过感觉器官感知外部世界的能力
80%以上通过视觉得到, 10%信息通过听觉得到.
记忆与思维能力
记忆:
存储有感知器官感知到的外部信息一级有思维所产生的知识
思维:
逻辑思维:
思维过程是串行的
容易形式化
思维过程具有严密性, 可靠性
形象思维
直觉依据思维过程是并行协同式的
形式化困难
在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果
顿悟思维
不定期的突发性
模糊性
人工智能的发展简史
孕育(1956年之前)
亚里士多德: 三段论
培根: 归纳法
神经网络模型
人工智能的诞生
1956年, 10名年轻学者在达特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会, 讨论机器智能问题.
会上经麦卡锡提议正式采用人工智能这一名称, 标志着人工智能学科正式诞生. 麦卡锡因而被称为人工智能之父.
人工智能研究的基本内容
知识表示:
将人类知识形式化或者模型化.
机器感知
计算机视觉
计算机听觉
机器思维
对通过感知得来的外部信息及机器内部的分钟工作信息进行有目的的处理
机器学习
研究如何使计算机具有类似于人的学习能力, 使它能通过学习自动地获取知识.
监督学习(有教师学习)
强化学习(再励学习或增强学习)
非监督学习(无教师学习)
机器行为
计算机的表达能力, 即”说”, “写”, “画”等能力.