Letter A
Accumulated error backpropagation 累积误差逆传播
Activation Function 激活函数
Adaptive Resonance Theory/ART 自适应谐振理论
Addictive model 加性学习
Adversarial Networks 对抗网络
Affine Layer 仿射层
Affinity matrix 亲和矩阵
Agent 代理/ 智能体
Algorithm 算法
Alpha-beta pruning α-β剪枝
Anomaly detection 异常检测
Approximation 近似
Area Under ROC Curve／AUC Roc 曲线下面积
Artificial General Intelligence/AGI 通用人工智能
Artificial Intelligence/AI 人工智能
Association analysis 关联分析
Attention mechanism 注意力机制
Attribute conditional independence assumption 属性条件独立性假设Attribute space 属性空间
Attribute value 属性值
Autoencoder 自编码器
Automatic speech recognition 自动语音识别
Automatic summarization 自动摘要
Average gradient 平均梯度
Average-Pooling 平均池化
Letter B
Backpropagation Through Time 通过时间的反向传播Backpropagation/BP 反向传播
Base learner 基学习器
Base learning algorithm 基学习算法
Batch Normalization/BN 批量归一化
Bayes decision rule 贝叶斯判定准则
Bayes Model Averaging／BMA 贝叶斯模型平均
Bayes optimal classifier 贝叶斯最优分类器
Bayesian decision theory 贝叶斯决策论
Bayesian network 贝叶斯网络
Between-class scatter matrix 类间散度矩阵
Bias 偏置/ 偏差
Bias-variance decomposition 偏差-方差分解
Bias-Variance Dilemma 偏差–方差困境
Bi-directional Long-Short Term Memory/Bi-LSTM 双向长短期记忆Binary classification 二分类
Binomial test 二项检验
Bi-partition 二分法
Boltzmann machine 玻尔兹曼机
Bootstrap sampling 自助采样法／可重复采样／有放回采样Bootstrapping 自助法
Break-Event Point／BEP 平衡点
Letter C
Calibration 校准
Cascade-Correlation 级联相关
Categorical attribute 离散属性
Class-conditional probability 类条件概率
Classification and regression tree/CART 分类与回归树Classifier 分类器
Class-imbalance 类别不平衡
Closed -form 闭式
Cluster 簇/类/集群
Cluster analysis 聚类分析
Clustering 聚类
Clustering ensemble 聚类集成
Co-adapting 共适应
Coding matrix 编码矩阵
COLT 国际学习理论会议
Committee-based learning 基于委员会的学习Competitive learning 竞争型学习
Component learner 组件学习器
Comprehensibility 可解释性
Computation Cost 计算成本
Computational Linguistics 计算语言学
Computer vision 计算机视觉
Concept drift 概念漂移
Concept Learning System /CLS 概念学习系统Conditional entropy 条件熵
Conditional mutual information 条件互信息Conditional Probability Table／CPT 条件概率表Conditional random field/CRF 条件随机场Conditional risk 条件风险
Confidence 置信度
Confusion matrix 混淆矩阵
Connection weight 连接权
Connectionism 连结主义
Consistency 一致性／相合性
Contingency table 列联表
Continuous attribute 连续属性
Convergence 收敛
Conversational agent 会话智能体
Convex quadratic programming 凸二次规划
Convexity 凸性
Convolutional neural network/CNN 卷积神经网络
Co-occurrence 同现
Correlation coefficient 相关系数
Cosine similarity 余弦相似度
Cost curve 成本曲线
Cost Function 成本函数
Cost matrix 成本矩阵
Cost-sensitive 成本敏感
Cross entropy 交叉熵
Cross validation 交叉验证
Crowdsourcing 众包
Curse of dimensionality 维数灾难
Cut point 截断点
Cutting plane algorithm 割平面法
Letter D
Data mining 数据挖掘
Data set 数据集
Decision Boundary 决策边界
Decision stump 决策树桩
Decision tree 决策树／判定树
Deduction 演绎
Deep Belief Network 深度信念网络
Deep Convolutional Generative Adversarial Network/DCGAN 深度卷积生成对抗网络Deep learning 深度学习
Deep neural network/DNN 深度神经网络
Deep Q-Learning 深度Q 学习
Deep Q-Network 深度Q 网络
Density estimation 密度估计
Density-based clustering 密度聚类
Differentiable neural computer 可微分神经计算机
Dimensionality reduction algorithm 降维算法
Directed edge 有向边
Disagreement measure 不合度量
Discriminative model 判别模型
Discriminator 判别器
Distance measure 距离度量
Distance metric learning 距离度量学习
Distribution 分布
Divergence 散度
Diversity measure 多样性度量／差异性度量
Domain adaption 领域自适应
Downsampling 下采样
D-separation （Directed separation）有向分离Dual problem 对偶问题
Dummy node 哑结点
Dynamic Fusion 动态融合
Dynamic programming 动态规划
Letter E
Eigenvalue decomposition 特征值分解Embedding 嵌入
Emotional analysis 情绪分析
Empirical conditional entropy 经验条件熵Empirical entropy 经验熵
Empirical error 经验误差
Empirical risk 经验风险
End-to-End 端到端
Energy-based model 基于能量的模型Ensemble learning 集成学习
Ensemble pruning 集成修剪
Error Correcting Output Codes／ECOC 纠错输出码Error rate 错误率
Error-ambiguity decomposition 误差-分歧分解Euclidean distance 欧氏距离
Evolutionary computation 演化计算Expectation-Maximization 期望最大化Expected loss 期望损失
Exploding Gradient Problem 梯度爆炸问题Exponential loss function 指数损失函数Extreme Learning Machine/ELM 超限学习机Letter F
Factorization 因子分解
False negative 假负类
False positive 假正类
False Positive Rate/FPR 假正例率
Feature engineering 特征工程
Feature selection 特征选择
Feature vector 特征向量
Featured Learning 特征学习
Feedforward Neural Networks/FNN 前馈神经网络Fine-tuning 微调
Flipping output 翻转法
Fluctuation 震荡
Forward stagewise algorithm 前向分步算法Frequentist 频率主义学派
Full-rank matrix 满秩矩阵
Functional neuron 功能神经元
Letter G
Gain ratio 增益率
Game theory 博弈论
Gaussian kernel function 高斯核函数Gaussian Mixture Model 高斯混合模型
General Problem Solving 通用问题求解Generalization 泛化
Generalization error 泛化误差Generalization error bound 泛化误差上界Generalized Lagrange function 广义拉格朗日函数Generalized linear model 广义线性模型Generalized Rayleigh quotient 广义瑞利商Generative Adversarial Networks/GAN 生成对抗网络Generative Model 生成模型
Generator 生成器
Genetic Algorithm/GA 遗传算法
Gibbs sampling 吉布斯采样
Gini index 基尼指数
Global minimum 全局最小
Global Optimization 全局优化
Gradient boosting 梯度提升
Gradient Descent 梯度下降
Graph theory 图论
Ground-truth 真相／真实
Letter H
Hard margin 硬间隔
Hard voting 硬投票
Harmonic mean 调和平均
Hesse matrix 海塞矩阵
Hidden dynamic model 隐动态模型
Hidden layer 隐藏层
Hidden Markov Model/HMM 隐马尔可夫模型Hierarchical clustering 层次聚类
Hilbert space 希尔伯特空间
Hinge loss function 合页损失函数
Hold-out 留出法
Homogeneous 同质
Hybrid computing 混合计算
Hyperparameter 超参数
Hypothesis 假设
Hypothesis test 假设验证
Letter I
ICML 国际机器学习会议
Improved iterative scaling/IIS 改进的迭代尺度法
Incremental learning 增量学习
Independent and identically distributed/i.i.d. 独立同分布Independent Component Analysis/ICA 独立成分分析
Indicator function 指示函数
Individual learner 个体学习器
Induction 归纳
Inductive bias 归纳偏好
Inductive learning 归纳学习
Inductive Logic Programming／ILP 归纳逻辑程序设计
Information entropy 信息熵
Information gain 信息增益
Input layer 输入层
Insensitive loss 不敏感损失
Inter-cluster similarity 簇间相似度
International Conference for Machine Learning/ICML 国际机器学习大会Intra-cluster similarity 簇内相似度
Intrinsic value 固有值
Isometric Mapping/Isomap 等度量映射
Isotonic regression 等分回归
Iterative Dichotomiser 迭代二分器
Letter K
Kernel method 核方法
Kernel trick 核技巧
Kernelized Linear Discriminant Analysis／KLDA 核线性判别分析
K-fold cross validation k 折交叉验证／k 倍交叉验证
K-Means Clustering K –均值聚类
K-Nearest Neighbours Algorithm/KNN K近邻算法
Knowledge base 知识库
Knowledge Representation 知识表征
Letter L
Label space 标记空间
Lagrange duality 拉格朗日对偶性
Lagrange multiplier 拉格朗日乘子
Laplace smoothing 拉普拉斯平滑
Laplacian correction 拉普拉斯修正
Latent Dirichlet Allocation 隐狄利克雷分布
Latent semantic analysis 潜在语义分析
Latent variable 隐变量
Lazy learning 懒惰学习
Learner 学习器
Learning by analogy 类比学习
Learning rate 学习率
Learning Vector Quantization/LVQ 学习向量量化
Least squares regression tree 最小二乘回归树
Leave-One-Out/LOO 留一法
linear chain conditional random field 线性链条件随机场
Linear Discriminant Analysis／LDA 线性判别分析
Linear model 线性模型
Linear Regression 线性回归
Link function 联系函数
Local Markov property 局部马尔可夫性
Local minimum 局部最小
Log likelihood 对数似然
Log odds／logit 对数几率
Logistic Regression Logistic 回归
Log-likelihood 对数似然
Log-linear regression 对数线性回归
Long-Short Term Memory/LSTM 长短期记忆
Loss function 损失函数
Letter M
Machine translation/MT 机器翻译
Macron-P 宏查准率
Macron-R 宏查全率
Majority voting 绝对多数投票法
Manifold assumption 流形假设
Manifold learning 流形学习
Margin theory 间隔理论
Marginal distribution 边际分布
Marginal independence 边际独立性
Marginalization 边际化
Markov Chain Monte Carlo/MCMC 马尔可夫链蒙特卡罗方法Markov Random Field 马尔可夫随机场
Maximal clique 最大团
Maximum Likelihood Estimation/MLE 极大似然估计／极大似然法Maximum margin 最大间隔
Maximum weighted spanning tree 最大带权生成树
Max-Pooling 最大池化
Mean squared error 均方误差
Meta-learner 元学习器
Metric learning 度量学习
Micro-P 微查准率
Micro-R 微查全率
Minimal Description Length/MDL 最小描述长度
Minimax game极小极大博弈
Misclassification cost 误分类成本
Mixture of experts 混合专家
Momentum 动量
Moral graph 道德图／端正图
Multi-class classification 多分类
Multi-document summarization 多文档摘要
Multi-layer feedforward neural networks 多层前馈神经网络Multilayer Perceptron/MLP 多层感知器
Multimodal learning 多模态学习
Multiple Dimensional Scaling 多维缩放
Multiple linear regression 多元线性回归
Multi-response Linear Regression ／MLR 多响应线性回归Mutual information 互信息
Letter N
Naive bayes 朴素贝叶斯
Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器
Named entity recognition 命名实体识别
Nash equilibrium 纳什均衡
Natural language generation/NLG 自然语言生成
Natural language processing 自然语言处理
Negative class 负类
Negative correlation 负相关法
Negative Log Likelihood 负对数似然
Neighbourhood Component Analysis/NCA 近邻成分分析Neural Machine Translation 神经机器翻译
Neural Turing Machine 神经图灵机
Newton method 牛顿法
NIPS 国际神经信息处理系统会议
No Free Lunch Theorem／NFL 没有免费的午餐定理Noise-contrastive estimation 噪音对比估计
Nominal attribute 列名属性
Non-convex optimization 非凸优化
Nonlinear model 非线性模型
Non-metric distance 非度量距离
Non-negative matrix factorization 非负矩阵分解
Non-ordinal attribute 无序属性
Non-Saturating Game 非饱和博弈
Norm 范数
Normalization 归一化
Nuclear norm 核范数
Numerical attribute 数值属性
Letter O
Objective function 目标函数
Oblique decision tree 斜决策树
Occam’s razor 奥卡姆剃刀
Odds 几率
Off-Policy 离策略
One shot learning 一次性学习
One-Dependent Estimator／ODE 独依赖估计
On-Policy 在策略
Ordinal attribute 有序属性
Out-of-bag estimate 包外估计
Output layer 输出层
Output smearing 输出调制法
Overfitting 过拟合／过配
Oversampling 过采样
Letter P
Paired t-test 成对t 检验
Pairwise 成对型
Pairwise Markov property 成对马尔可夫性Parameter 参数
Parameter estimation 参数估计
Parameter tuning 调参
Parse tree 解析树
Particle Swarm Optimization/PSO 粒子群优化算法Part-of-speech tagging 词性标注
Perceptron 感知机
Performance measure 性能度量
Plug and Play Generative Network 即插即用生成网络Plurality voting 相对多数投票法
Polarity detection 极性检测
Polynomial kernel function 多项式核函数Pooling 池化
Positive class 正类
Positive definite matrix 正定矩阵
Post-hoc test 后续检验
Post-pruning 后剪枝
potential function 势函数
Precision 查准率／准确率
Prepruning 预剪枝
Principal component analysis/PCA 主成分分析Principle of multiple explanations 多释原则
Prior 先验
Probability Graphical Model 概率图模型
Proximal Gradient Descent/PGD 近端梯度下降Pruning 剪枝
Pseudo-label 伪标记
Letter Q
Quantized Neural Network 量子化神经网络Quantum computer 量子计算机
Quantum Computing 量子计算
Quasi Newton method 拟牛顿法
Letter R
Radial Basis Function／RBF 径向基函数
Random Forest Algorithm 随机森林算法
Random walk 随机漫步
Recall 查全率／召回率
Receiver Operating Characteristic/ROC 受试者工作特征Rectified Linear Unit/ReLU 线性修正单元
Recurrent Neural Network 循环神经网络
Recursive neural network 递归神经网络
Reference model 参考模型
Regression 回归
Regularization 正则化
Reinforcement learning/RL 强化学习
Representation learning 表征学习
Representer theorem 表示定理
reproducing kernel Hilbert space/RKHS 再生核希尔伯特空间Re-sampling 重采样法
Rescaling 再缩放
Residual Mapping 残差映射
Residual Network 残差网络
Restricted Boltzmann Machine/RBM 受限玻尔兹曼机Restricted Isometry Property/RIP 限定等距性
Re-weighting 重赋权法
Robustness 稳健性/鲁棒性
Root node 根结点
Rule Engine 规则引擎
Rule learning 规则学习
Letter S
Saddle point 鞍点
Sample space 样本空间
Sampling 采样
Score function 评分函数
Self-Driving 自动驾驶
Self-Organizing Map／SOM 自组织映射
Semi-naive Bayes classifiers 半朴素贝叶斯分类器
Semi-Supervised Learning 半监督学习
semi-Supervised Support Vector Machine 半监督支持向量机Sentiment analysis 情感分析
Separating hyperplane 分离超平面
Sigmoid function Sigmoid 函数
Similarity measure 相似度度量
Simulated annealing 模拟退火
Simultaneous localization and mapping 同步定位与地图构建Singular Value Decomposition 奇异值分解
Slack variables 松弛变量
Smoothing 平滑
Soft margin 软间隔
Soft margin maximization 软间隔最大化
Soft voting 软投票
Sparse representation 稀疏表征
Sparsity 稀疏性
Specialization 特化
Spectral Clustering 谱聚类
Speech Recognition 语音识别
Splitting variable 切分变量
Squashing function 挤压函数
Stability-plasticity dilemma 可塑性-稳定性困境
Statistical learning 统计学习
Status feature function 状态特征函
Stochastic gradient descent 随机梯度下降
Stratified sampling 分层采样
Structural risk 结构风险
Structural risk minimization/SRM 结构风险最小化
Subspace 子空间
Supervised learning 监督学习／有导师学习
support vector expansion 支持向量展式
Support Vector Machine/SVM 支持向量机
Surrogat loss 替代损失
Surrogate function 替代函数
Symbolic learning 符号学习
Symbolism 符号主义
Synset 同义词集
Letter T
T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding/t-SNE T –分布随机近邻嵌入Tensor 张量
Tensor Processing Units/TPU 张量处理单元
The least square method 最小二乘法
Threshold 阈值
Threshold logic unit 阈值逻辑单元
Threshold-moving 阈值移动
Time Step 时间步骤
Tokenization 标记化
Training error 训练误差
Training instance 训练示例／训练例
Transductive learning 直推学习
Transfer learning 迁移学习
Treebank 树库
Tria-by-error 试错法
True negative 真负类
True positive 真正类
True Positive Rate/TPR 真正例率
Turing Machine 图灵机
Twice-learning 二次学习
Letter U
Underfitting 欠拟合／欠配
Undersampling 欠采样
Understandability 可理解性
Unequal cost 非均等代价
Unit-step function 单位阶跃函数
Univariate decision tree 单变量决策树
Unsupervised learning 无监督学习／无导师学习Unsupervised layer-wise training 无监督逐层训练Upsampling 上采样
Letter V
Vanishing Gradient Problem 梯度消失问题
Variational inference 变分推断
VC Theory VC维理论
Version space 版本空间
Viterbi algorithm 维特比算法
Von Neumann architecture 冯·诺伊曼架构
Letter W
Wasserstein GAN/WGAN Wasserstein生成对抗网络Weak learner 弱学习器
Weight 权重
Weight sharing 权共享
Weighted voting 加权投票法
Within-class scatter matrix 类内散度矩阵
Word embedding 词嵌入
Word sense disambiguation 词义消歧
Letter Z
Zero-data learning 零数据学习
Zero-shot learning 零次学习
---------------------
作者：业余草
来源：CSDN
原文：https://https://www.doczj.com/doc/4615547008.html,/xmtblog/article/details/76537364 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
小论知识与知识表示方法 摘要： 知识是人们在生产生活中经常使用的词汇，知识表示的过程是用一些约定的符号把知识编码成计算机可以接受的数据形式。知识的表示方法例如一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，语义网络表示法，框架表示法和过程规则表示法等等。目前，产生式表示法已经成了人工智能中应用最多的一种知识表示模式，尤其是在专家系统方面，产生式的基本形式P→Q 或者 IF P THEN QP是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题P 满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。 关键字：知识；知识表示；产生式表示法 引言： 知识和知识表示方法是人们生活中必不可少的一部分，知识表示能力是指知识表示方法能否正确、有效地将推理所需要的各种知识表示出来，这是对知识表示方法的最为重要的要求。因为产生式表示方
法的自然性，有效性，一致性获得了所有人的肯定，成为构造专家系统的第一选择的知识表示方法。 正文： 1、知识 1.1知识的定义 知识是经过筛选和整理的信息，是对事物运动变化规律的表述，是人类对客观世界一种较为准确、全面的认识和理解。 1.2知识的特性 1）真假性及其相对性 2）不确定性 3）矛盾性或相容性 4）可表示性与可利用性 1.3知识的分类 1）叙述型知识，有关系统状态、环境、条件和问题的概念、定义和事实的知识。 2）过程型知识，有关系统变化、问题求解过程的操作、演算和运动的知识。 3）控制型知识，有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、判断、管理和决策的知识。 2、知识表示方法——产生式表示方法 “产生式”由美国数学家波斯特（E.POST）在1943年首先提出，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每
人工智能复习重点 一、选择题。(30分) 1、人工智能英文：Artificial Intelligence（注意不是Rengongzhineng!!） 2、任课老师的名字：郑波尽邮箱：zhengbojin@https://www.doczj.com/doc/4615547008.html, 3、据说还会考亚里士多德的功绩……(你们自己去网上查查，老师说是常识来着) 4、可能会出选择题的几个点：黄帝的“指南车”、诸葛亮的“木牛流马”、亚里士多德的形 式逻辑、布莱尼茨的关于数理逻辑的思想、“机器人”一词的来源。 5、AI（人工智能）的本质问题：研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能 活动的能力，以延伸人们智能的科学。 6、研究对象：模拟人类智能 7、研究目标:研究看上去具有人类智能的系统,解决需要人类智能才能解决的问题 二、简答题。 1、图灵测试：三个重点 （1）一个测试者，一个受试者，一台机器 （2）所有交流信息无泄漏 （3）如果提问者区分两者的正确率小于50%,则可以认为机器具有智能 2、希尔勒的中文屋子： 一个对中文一窍不通的，以英语作母语的人被关闭在一只有两个通口的封闭房间中。房间里有一本中英翻译手册。房外的人不断向房间内递进用中文写成的问题。房内的人便按照手册的说明，用中文回答出问题，并将答案递出房间。 （希尔勒中文屋子的实验表明用图灵测试来定义智慧还是远远不够充分的） 3、人工智能的思想流派： （1）基于符号处理的符号主义(Symbolism) 人类思维的基本单元是符号，思维过程是对符号的处理过程，自然语言也是用符号表示的 理论基础: 物理符号系统假设和有限合理性原理. 物理符号系统假设:物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件 有限合理性原理:人类行为表现出有限的合理性 （2）以人工神经网络为代表的连接主义(Connectionism) 人工神经网络是典型代表，其理论基础是脑模型。人工神经网络具有良好的自学习,自适应和自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储和处理的特点.可以处理不确定性问题. （3）以演化计算为代表的演化主义(Evolutionism) 模拟自然界的生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习的问题. 理论基础为达尔文的进化论。 （4）以多智能体系统为代表的行为主义(Actionism) 在没有对简单的智能系统有清楚的了解和大量的实践以前，不可能准确地理解构造更为复杂的人类智能的方法。从简单的系统开始，逐步构造出更为复杂的系统理论基础为控制论Cybernetics 。 三、程序题 1、倒水问题（14分） 一个10升的桶里有10升水，现有3升和4升两个空桶，如何得到5升的水？用程序实现。
人工智能的主要内容和方法 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是50年代兴起的一门新兴边缘学科，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一、AI的主要内容 人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 二、AI的研究方法
人工智能的核心技术是什么？ 《人工智能标准化白皮书（2018）》 1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，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使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 （1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。 无监督学习 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律，最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。 强化学习 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。其在机器人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。 （2）根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 传统机器学习 传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向
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一、判断题(每题 2 分)
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收 集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最 终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
正确
错误
2.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。 正确
错误
3.尽管中国 2015 年全面实施“二孩”政策，但对于人口老龄化的发展趋势是没 有根本改变的。
正确
错误
4.受尊重需求是马斯洛的需求层次理论中的最高层次。 正确
错误
5.养老服务链的形成可以直接使得老年服务商有针对性的布局服务网，提高效 率。
正确
错误
6.在老人生活中安装监控摄像头只是为了能更好的保障老人安全，不会影响日 常独立生活。
正确
错误
7.智慧养老若想实现自身价值，就必须将风险和预警服务结合起来。
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正确 错误 8.当前社会中，最为突出的大数据环境是物联网。 正确 错误 9.日常生活中，我们的一举一动都在制造数据。 正确 错误 10.云计算提供的支撑技术，有效地解决了大数据的分析、研发的问题。 正确 错误 11.以大数据来促进我们健康管理的个性化和多元化。 正确 错误 12.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。 正确 错误 13.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与 管理医疗社保基金。 正确 错误 14.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。
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工业机器人系统操作员岗位介绍及前景 人工智能系张宇琪 工业机器人的出现对制造业来说是一次重要的变革，用机械的力量来处理大量的繁琐的、公式化的人力工作，不仅可以节省人工费，还可以进一步提高工作的效率。有人说工业机器人专业没什么技术含量，也没什么合适的工作岗位。这话现在已经被打脸了，工业机器人系统操作员这一职位已经横空出世，工业机器人专业的学子即将成为就业市场的天之骄子！ ●那什么是工业机器人系统操作员呢？ 工业机器人系统操作员是指使用示教器、操作面板等人机交互设备及相关机械工具对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行调试、装配、编程、工艺参数更改、工装夹具更换及其他辅助作业的人员。 ●工业机器人系统操作员的主要工作任务是什么？ 1、使用示教器、操作面板等人机交互设备进行生产过程的参数设定与修改、菜单功能的选择与配置、程序的选择与切换； 2、进行工业机器人系统工装夹具等装置的检查、确认、更换与
复位； 3、按照工艺指导文件等相关文件的要求完成作业准备； 4、按照装配图、电气图、工艺文件等相关文件的要求，使用工具、仪器等进行工业机器人工作站或系统装配； 5、使用示教器、计算机、组态软件等相关软硬件工具对工业机器人、可编程逻辑控制器、人机交互界面、电机等设备和视觉、位置等传感器进行程序编制、单元功能调试和生产联调； 6、观察工业机器人工作站或系统的状态变化并做相应操作，遇到异常情况执行急停操作等； 7、填写设备装调、操作等记录。 近几年随着智能制造的快速发展，作为智能制造业半壁江山的工业机器人步入一个高速发展的阶段。有数据显示，2018年我国工业机器人市场规模约为62.3亿美元，在庞大的市场规模下工业机器人技术人才却面临用工荒，工业机器人领域出现了“一将难求”的情况。 工业机器人系统操作员就业前景好吗？ 岗位需求大。随着工业机器人销量的不断突破，实况应用下，工业机器人维护人才的缺口较为突出，而机器人工程师的就业薪资也是
人工智能词汇表 (技术文章) 阿天发表于:04-12-08 20:42 1，AI: AI是人工智能英文单词Artificial Intelligence的缩写。 2，人工智能: 人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 3，产生式系统: 产生式系统是Post于1943年提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似于文法的规则，对符号串作替换运算。到了60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，并用它来建立人类认识的模型。到现在产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构，例如目前大多数的专家系统都采用产生式系统的结构来建造。产生式系统由综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）三部分组成，称为产生式系统的三要素。 4，产生式系统的三要素: 产生式系统的三要素是综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）。 5，产生式规则: 产生式规则是知识表示的一种形式，其形式如下： IF <前件> THEN <后件> 其中规则的<前件>表达的是该条规则所要满足的条件，规则的<后件>表示的是该规则所得出的结论，或者动作。规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识，也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。 6，八数码游戏（八数码问题）: 八数码游戏（八数码问题）描述为：在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。 7，传教士和野人问题（M-C问题）: 传教士和野人问题描述为：有N个传教士和N个野人来到河边准备渡河，河岸有一条船，每次至多可供k人乘渡。问传教士为了安全起见，应如何规划摆渡方案，使得任何时刻，在河的两岸以及船上的野人数目总是不超过传教士的数目（允许在河的某一岸或者在船上只有野人而没有传教士）。 8，路径:
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
人工智能专业重要词汇表 1、A开头的词汇： Artificial General Intelligence/AGI通用人工智能 Artificial Intelligence/AI人工智能 Association analysis关联分析 Attention mechanism注意力机制 Attribute conditional independence assumption属性条件独立性假设Attribute space属性空间 Attribute value属性值 Autoencoder自编码器 Automatic speech recognition自动语音识别 Automatic summarization自动摘要 Average gradient平均梯度 Average-Pooling平均池化 Accumulated error backpropagation累积误差逆传播 Activation Function激活函数 Adaptive Resonance Theory/ART自适应谐振理论 Addictive model加性学习 Adversarial Networks对抗网络 Affine Layer仿射层 Affinity matrix亲和矩阵 Agent代理/ 智能体 Algorithm算法 Alpha-beta pruningα-β剪枝 Anomaly detection异常检测 Approximation近似 Area Under ROC Curve／AUC R oc 曲线下面积 2、B开头的词汇 Backpropagation Through Time通过时间的反向传播Backpropagation/BP反向传播 Base learner基学习器 Base learning algorithm基学习算法 Batch Normalization/BN批量归一化 Bayes decision rule贝叶斯判定准则 Bayes Model Averaging／BMA贝叶斯模型平均 Bayes optimal classifier贝叶斯最优分类器 Bayesian decision theory贝叶斯决策论 Bayesian network贝叶斯网络
第1章概述 1、重点掌握人工智能的几种定义。 2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。 3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。 人工智能的三大学派及其认知观： (1)符号主义：认为人工智能起源于数理逻辑。 (2)连接主义：认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。 (3)行为主义：认为人工智能起源于控制论。 第2章确定性知识系统 ?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题，解决 问题； ?重点掌握归结演绎推理方法 谓词逻辑法 ?一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。 ?用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下： （1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。 （2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。 （3）根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。例1：设有下列事实性知识： ?张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。 ?李晓鹏比他父亲长得高。 请用谓词公式表示这些知识。 （1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。 这里涉及的个体有：张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp)，以及函数father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 ?第二步：将这些个体代入谓词中，得到 Computer(zhangxh) ?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) ?第三步：根据语义，用逻辑联结词将它们联结起来，就得到了表示上述知识的谓词 公式。 Computer(zhangxh)∧?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 例2：设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）人人爱劳动。 （2）自然数都是大于零的整数。 （3）西安市的夏天既干燥又炎热。 （4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。 （5）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 （6）他每天下午都去打篮球。
人工智能及其在智能家居领域的应用实践 在百度里输入智能两个字，我们可以得到智能手机、智能手环、智能眼镜等词汇就映入眼中，但智能究竟是什么？人工智能又是什么？人工智能与我们的生活有什么联系呢？我想就这三个话题谈谈我的 一些认识和了解。 百度百科对“智能”下的定义是：从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果就产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称“智能”，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和能力的表现。 智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今仍然没有完全了解，以致智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界四大奥秘。近些年来，随着脑科学、神经心理学等研究的进展，人们对人脑的结构和功能有了初步认识，但对整个神经系统的内部结构和作用机制，特别是脑的功能原理还没有认识清楚，有待进一步的探索。 至于人工智能，维基百科给出的定义是：人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。人工智能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。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能
完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。所谓的智能手机、智能手环、智能眼镜等等，以目前的科技水平来看这些物件本身并不会自主思考，也没有人脑一样一系列的复杂思考过程，它们的智能只是在科技领域的术语，可以相对于三十年前的手机手环和眼镜等，现在的设备在信息处理和与人交互方面有了质的飞跃，我想这可能是冠以智能名义的原因吧。人工智能的研究领域很广，主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。我们比较熟悉的智能家居，就是人工智能衍化的一个细小分支。 智能家居是在互联网的影响之下物联化体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，集系统、结构、服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的居住环境，提供全方位的信息交互功能。帮助家庭与外部保持信息交流畅通，
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作
2019年度人工智能与健康考试答案 1.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（分） 2.到（）年，几乎所有的算法都使用了深度学习的方法。（分） 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 4.生物特征识别技术不包括（）。（分）
A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 6.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。（分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 7.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 8.我国在语音语义识别领域的领军企业是（）。（分） A.科大讯飞 B.图谱科技 C.阿里巴巴 D.华为
9.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。（分） A.语音交互 B.情感交互 C.体感交互 D.脑机交互 10.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 11.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（分） 年 年 年 年 12.在2017年国务院印发的（）中规定了我国到2030年人工智能发展三步走的部署和设想。（分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 C.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 13.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故
关于人工智能的英文 随着科学技术近年来突飞猛进的发展，计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位下面是为你整理的关于人工智能的英文，供大家阅览! 人工智能英文版作文篇一don’t rely too much on computers nowadays, a large number of people are becoming increasingly dependent on their pc. they might use such computer software as qq or fetion to stay in touch with their family and friends. they may surf the internet to find useful information for them or to help their work done. anyway, reasons for relying on computers are uncountable. however, relying excessively on computers can bring about lots of problems. first and for most, computers can make people lazy. computers are faster than human in calculation, more capable in getting things done all at one time. once a person has such an assistant, he or she can be addicted to getting helped. thus, when they run into problems, instead of thinking by themselves and trying their best to figure things out, the lazy version of them may just turn to
1，哈什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston, 1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998） 2，人工智能有哪些研究途径？说明其研究特点。 1.心理模拟，符号推演:模拟人脑的逻辑思维，利用显式的知识和推理来解决问题。 擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟，神经计算:具有高度的并行分布型，很强的鲁棒性和容错性，擅长人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟，控制进化:具有自学习，自适应，自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4.群体模拟，仿生计算：成果可以直接付诸应用，解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴，自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析，数学建模：纯粹用人的智能去实现机器智能 3，给出人工智能的五个应用领域。 难题求解，自动规划、调度与配置，机器定理证明，自动程序设计，机器翻译，智能控制，智能管理，智能决策，智能通信，智能仿真，智能CAD，智能制造，智能CAI，智能人机接口，模式识别，数据挖掘与数据库中的知识发现，计算机辅助创新，计算机文艺创作，机器博弈，智能机器人。 4，枚举出各种搜索策略。 盲目搜索：无向导的搜索，树式盲目搜索就是穷举搜索，不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索，回溯的线式搜索也是穷举式搜索。 启发式搜索：是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略，如全局择优，局部择优，最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5，人工智能的基本技术有哪些？ 表示：符号智能的表示是知识表示，计算智能的表示一般是对象表示 运算：符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作，计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算 搜索：符号智能在问题空间内搜索进行问题求解，计算智能在解空间搜索进行求解6，你认为人工智能未来的发展趋势是什么？ 多种途径齐头并进，多种方法协作互补。 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。 理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。 研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。 7，你认为机器的智能会超过人类吗？为什么？ 8，归结原理进行定理证明的步骤有哪些？归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些？ 证明 1.先求出要证明的命题公式的否定式的子句集S； 2.然后对子句集S（一次或者多次）
2016 人工智能复习重点 题型：选择、填空、简答、推理、计算。各20分 主要内容： AI三大学派、 AI应用领域、 图灵测试、 谓词逻辑表示法 语义网络表示法 产生式表示法 与或树，解树，可解节点的含义及解释、 归结\子句、置换、合一 状态空间\产生式系统 盲目搜索、启发式搜索(求解城市最短路径相关例题要着重看) 演绎推理和归结推理 可信度算法和bayse算法 ID3算法 【第一章绪论】 1、三大学派及其对人工智能发展历史的不同看法 符号主义：认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。 联结主义：认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 行为主义：认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看做新一代的“控制论动物”，是一个基于感知－动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。 2.人工智能的研究及应用领域 人工智能研究及应用领域很多，主要研究领域包括问题求解、机器学习、专家系统、模式识别、自动定理证明、自然语言理解等。 问题求解：人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序，它包含问题的表示、分解、搜索与归约等。 机器学习：学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段；机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径；机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。学习是一个有特定目的的知识获取过程，其内部表现为新知识结构的不断建立和修改，而外部表现为性能的改善。 专家系统：一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。发展
《人工智能》详细教学大纲 《人工智能》教学大纲 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） 1、讲授内容： （1） 人工智能的概念 （2） 人工智能的研究途径和方法 ………………………………………………
人工智能 王兆程161190090 摘要 近几年来，随着技术的不断进步，人工智能领域得到了长足的发展，其范围已经远远的超出了计算机科学的范畴，成为一个独立的科学分支，是近几年来的热门领域。本文主要阐述了人工智能的概念，并分析近几年来人工智能的技术的发展及所遇到的问题。 关键字人工智能机器学习通用智能 1 引言 人工智能领域自出现以来就受到人们的追捧，大型公司像谷歌和facebook已经在这个领域上投入巨大，中国的公司像百度也在进行着积极的探索。但是，尽管人工智能技术已经有了很大的提升，其应用领域却非常狭窄，不能泛化。可以说人工智能领域还处在一个开始阶段，还有很多问题需要解决。 2 人工智能的概念 由于人类对自身智能理解的局限性，所以说很难定义什么是真正人工制造的智能。尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”这也代表了大多数人对人工智能的理解，即人工智能是研究人类所具有的智能，进而使计算机具备人的智能，通过计算来完成以往依靠人力来完成的工作。也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能由计算机技术产生，但现今的人工智能已经涵盖了包括语言学，心理学在内的诸多学科，其范围已经远远超出了计算机技术的范围，拥有自己的体系，成为一个独立的学科分支。 另外，因为人工智能是研究运用人类智能的学科，所以其思维方式不仅仅局限在计算机中常用的逻辑思维，还包括图像思维，灵感思维等，也就是说机器人要对所接触到图像，声音甚至是感觉等，进行思考和运算，以达到和人类通过思考的结果最大程度上相似，甚至更好。就像数学对其他基础学科的作用，数学在人工智能领域也是必不可少的，数学思维及运算是计算机进行“思考”的主要或者是唯一的方法。 3 人工智能的发展 人工智能是计算机科学的一个分支。1950年，阿兰图灵最早在其书籍《计算机与智能》中提及人工智能的思想，之后在1956年由约翰麦卡锡提出人工智能的概念。同年，卡内基梅隆大学研究出第一个人工智能的软件。而在1964年，MIT则研究出了能进行自然语言学习的人工智能软件。之后的1965年，约瑟夫·魏岑研究出了能与人类进行交流的软件。 之后的人工智能有两个发展方向。一种是走向实体，创造出能与人进行交流，