“自然语言处理”实验报告
专业：智能科学与技术
班级：1501
学号：0918150102
姓名：宋晓婷
日期：2018/4/16
目录
实验1 (5)
1、实验目的： (5)
2、实验原理和内容： (5)
3、实验环境和编程语言： (5)
4、主要功能及实现： (5)
5、实验结论 (11)
实验2 中文分词 (11)
1、实验目的和内容 (11)
2、实验原理 (12)
3、实验平台及语言 (13)
4、主要功能及实现 (14)
4.1 算法流程图 (14)
4.2实验结果 (14)
5、实验结论 (16)
实验三中文文本分类 (17)
1、小组成员以及分工 (17)
2、实验目的和内容 (17)
3、实验原理以及数据处理 (17)
4、实验平台和语言 (20)
5、实验结果 (20)
6、实验结论 (21)
四、实验1-3 代码 (21)
实验1
1、实验目的：
本实验学习如何在利用NLTK进行分词\词性分析与句法分析,。通过次实
验项目的练习，增强学生对课堂理论知识的理解，帮助学生以知识获取
与自主实践相结合，学习对英文自然语言信息的处理的实践。
2、实验原理和内容：
NLTK自然语言处理工具包，里面包含了许多处理自然语言的库可以直接
调用，本实验利用NLTK对obama。txt语料库进行对应的分词和词频统
计，再对布朗语料库进行词性和句法分析。
3、实验环境和编程语言：
windows下anaconda3 spyder(python3.6)
4、主要功能及实现：
4.1 怎样载入自己的英文语料库（obama.txt），在自己的语料库中找出responsibility，education和working出现的频率及其他们词干出现的频率。（使用nltk的英文分词函数tokenize和stem）。
①使用open以及read函数读取obama.txt文档，调用nltk里面的word_tokenize()函数，先把文档进行分词，再调用nltk中的FreDist()函数进行词频统计。统计responsibility，education和working出现的频率。结果见表一。
②提取词干的时候，NLTK中提供了三种最常用的词干提取器接口，即 Porter stemmer, Lancaster Stemmer 和Snowball Stemmer。统计词干频率时，先对全文提取词干(whole_stems)，然后在提取的词干中统计三者词干出现的频率，结果见表二。
表一原词以及对应词干频率统计
（全文总词数：3066 全文总词干数：3066）
表二三种词干提取器提取结果
4.2 写程序处理布朗语料库，找到以下答案：
4.2.1 哪些名词常以他们复数形式而不是它们的单数形式出现？（只考虑常规的复数形式，-s后缀形式的）。
①先查看布朗语料库里面包含的类别（如图一）
图一布朗语料库包含类别
②选取其中一个类别的语料库adventure，提取里面的所有NNS标注的复数词放入word_double;提取NN标注而非NNS标注的单数词放入word_single;然后对这两个词表提取词干，比较两个词干表里面相同的词干，同时去除里面重复出现的词干，然后再在复数词表里面找出这些词。
可得常以复数不以单数出现的词有:
4.2.2选择布朗语料库的不同部分（其他目录），计数包含wh的词：
此处我查找新闻（news）类别里面包含wh的词，结果如图二
图二布朗语料库新闻类别中包含wh的词
4.3、输出brown文本集名词后面接的词性，结果如图三
图三brown文本集名词后面接的词性
由统计可知：
名词后面出现频率最高的是ADP（介词和后置词）第二是标点第三是动词依次是名词、连接词、副词、限定词、PRT 、形容词、数量词、代名词、以及其他。
4.4 句法分析演示
使用nltk的句法分析器parser （自底向上）
nltk.app.srparser() 后打开以下窗口，运行step 会逐步演示对my dog saw a man in the park with a statue这句话进行文法分析。结果见图四、图五
图四parser句法分析器
nltk.app.rdparser() 使用递归下降解析器（自顶向下），进行文法分析文法=词
法+句法
图五rdparser递归下降解析器
4.5 对话框系统
nltk里面一共有5个对话框系统，我选择1，情绪分析。结果如图六、图七
图六
图七
5、实验结论
掌握了对语料库的基本操作，分词分句、统计词频以及对词性分析。句
法分析的自顶向上以及自底向下思路简单但是实现起来比较麻烦，回溯
会出现多次。实验中掌握了两种不同的句法分析的流程。nltk的对话框经
测试后觉得有点基础，分析以及人机对话的可用性不是很强。
实验2 中文分词
1、实验目的和内容
a.用最大匹配算法设计分词程序实现对文档分词，并计算该程序分词召回率。
b.可以输入任意句子，显示分词结果。
实验数据：
（1）word_freq_list.txt 分词词典
（2）pku_test.txt 未经过分词的文档文件
（3）pku_test_gold.txt 经过分词的文档文件
2、实验原理
核心思想：最大匹配算法
算法描述：正向最大匹配法算法如下所示：逆向匹配法思想与正向一样，只是从右向左切分，这里举一个例子：
输入例句：S1="计算语言学课程有意思" ；
定义：最大词长MaxLen = 5；S2= " "；分隔符= “/”；
假设存在词表：…，计算语言学，课程，意思，…；
最大逆向匹配分词算法过程如下：
（1）S2=""；S1不为空，从S1右边取出候选子串W="课程有意思"；
（2）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="程有意思"；
（3）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="有意思"；
（4）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="意思"
（5）查词表，“意思”在词表中，将W加入到S2中，S2=" 意思/"，并将W从S1中去掉，此时S1="计算语言学课程有"；
（6）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W="言学课程有"；
（7）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="学课程有"；
（8）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="课程有"；
（9）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="程有"；
（10）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="有"，这W是单字，将W加入到S2中，S2=“/有/意思”，并将W从S1中去掉，此时S1="计算语言学课程"；
（11）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W="语言学课程"；
（12）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="言学课程"；
（13）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="学课程"；
（14）查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W="课程"；
（15）查词表，“意思”在词表中，将W加入到S2中，S2=“课程/ 有/ 意思/”，并将W从S1中去掉，此时S1="计算语言学"；
（16）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W="计算语言学"；
（17）查词表，“计算语言学”在词表中，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ 有/ 意思/”，并将W从S1中去掉，此时S1=""；
（18）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
3、实验平台及语言
windows anconda3 spyder(python3.6)
4、主要功能及实现
4.1 算法流程图
图八正向最大匹配算法实验流程图
4.2实验结果
a、基于上述算法，写代码实现。实现前对词典中的词的最大长度进行计算，可得词典里面词最大词长为4。于是初始化三个空列表来存放词长为2、3、4的词。把原词典里面的词分成三份，这样匹配时可以加快匹配速度。匹配完之后计算召
回率（R）、准确率（P）、F测度，
准确率：P=系统输出正确词的个数/系统输出词的个数（词典词的个数）*100% 召回率：R=系统输出正确词的个数/金标词典中词的个数（词典词的个数）*100% F-测度：F=2*P*R/(P+R)
以下是实现结果，如图九。
图九最大匹配算法性能值
整理成表之后可得表三
表三正向最大匹配算法评价
b、将文本文件改成外部输入，对输入的词自动分词，以下是测试结果：
图十实验2-b测试
5、实验结论
正向最大匹配算法是汉语分词的一个重要算法，思路简单，实验中我将词顺序存储，但是把词长不同的词分开，比较的时候在对应词长的列表里面进行比较，这样大大提高了算法的运行效率。对于逆向匹配算法，虽然思路和正向差不多，但是对我而言实践起来比正向要困难。同时我最后分词的准确率不高，对分词歧义并没有进行消除，这可能是导致歧义的原因之一。
实验三中文文本分类
1、小组成员以及分工
宋晓婷、陈曦
分工：陈曦数据预处理
宋晓婷数据预处理（去html标签以及分词）、特征提取以及分类2、实验目的和内容
对语料库进行数据预处理，利用朴素贝叶斯算法或SVM完成对测试集的文本进行分类。
语料库主要包括健康、财经、教育三个类别，每个类别里面各有6篇文档以及一篇test.txt待测试的文档。
3、实验原理以及数据处理
自然语言处理文本分类的主要步骤如图十一
图十一实验5流程图
预处理部分：去除文档中的html标签，删除文档中多余的空格和换行。这里没
有去除停用词，因为在后续调用sklearn中的算法的时候可以直接利用其中的算法进行停用词去除。
分词：这里调用的是结巴中文分词系统（import jieba）。
结构和表示-构建词向量空间：对于分好词的文档，利用sklearn里面的bunch 数据结构，由于给的test.txt测试集没有标签，在后续对算法测评的时候无法测评，于是把每篇文档中的第五篇5.txt分出来作为测试集。用这三篇文档作为测试集来进行算法测评。Bunch化后训练集以及测试集数据如表四、表五所示。TF-IDF算权重、提取特征：去除测试集和训练集中的停用词，计算数据集里面的词频，把词频大于50%的去掉，因为这些高频词对分类的特异性没有多大作用，而后根据词频，计算每个词的权重，得到权重矩阵（tdm），，并把这些词统一到同一个词向量空间里面提取特征。分类：此处是多分类，调用sklearn中的朴素贝叶斯函数中的伯努利模型和多项式模型，以及svm中的SVC算法，用训练集数据进行训练，利用训练好的算法预测类别。
评价：计算准确率（P），召回率（R），F-测评值
表四Bunch化后训练集数据
重要财务指标财务指标
每股收益...
表五bunch化后测试集数据
4、实验平台和语言
windows anaconda3 spyder(python 3.6)
5、实验结果
表六实验3.1结果
人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用 摘要：如今，随着人工智能的迅速发展，自然语言处理技术已经成为互联网应 用中的一个炙手可热的研究方向，各大公司也都投入巨额资金和高端人力。但是，在高速发展过程中的自然语言处理技术仍然面临着巨大挑战。在这样的背景下， 本文主要探讨了人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用有关内容，可供参考。 关键词：人工智能；自然语言；处理技术；发展应用 1自然语言处理的概述 自然语言处理是使用计算机对自然语言的音，形，义进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成的操作和加工。主要包括自然 语言理解和自然语言生成两个流程。其中自然语言理解是指计算机能够理解自然 语言的意义。自然语言生成是指计算机能够以自然语言来表达给定的意图。 2自然语言处理的相关技术和应用分析 2.1个性化智能推荐 个性化智能推荐以自然语言文本挖掘为基础，具有信息过滤的作用，能够以 用户档案或者历史行为记录为依据，对用户的兴趣爱好进行学习，进而围绕给定 物品岀发，对用户的偏好或者评分进行预测。电子商务发展过程当中，信息处理 面临着信息过载的问题，用户如何在快速增长的资源中对自己所需信息进行准确 定位，是一个重要的问题，正如同商家需要向用户提供精准恰当的服务一般，都 存在一定难度。推荐系统的诞生极大地缓解了这个困难。通过跟踪用户在商城的 浏览、选购、下单等行为，提供基于用户行为的商品推荐，提高商品曝光率和用 户决策效率。“猜你喜欢”、“购买过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、电商、生活服务的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。它改变了商家与用户的沟通方式，加强了和用户之间的交互性。据报道，推荐系 统给亚马逊带来了35%的销售收入，给Netflix带来了高达75%的消费，而且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。在新闻服务领域，以细分化的数据分 析为基础的个性化新闻推送已经成为新闻客户端的重要方式。通过用户个人的信 息阅读内容、时长、评论等偏好，以及社交网络甚至所使用的移动终端设备机型等，综合分析用户所关注的信息源与信息核心词汇，进而进行专业的细化分析， 从而进行新闻整理推送，基本实现了新闻的个人定制服务.让平台更“懂”用户，提 升了用户体验和粘性。 2.2语音识别技术 以机器为支持来对过程进行识别和理解，促进语音信号向文本与命令技术的 转变，这就是语音识别技术的整个过程，从本质上来说，就是确保人类的语言能 够为机器所理解，促进人类语音词汇内容向计算机可读数据的转化，从而满足应 用需求。在这一过程当中，需要将连续讲话进行合理分解，建立规则以准确理解 语义。前端降噪、语音切割分帧等都是语音识别技术的重要流程，可将其框架分 为声学模型、语言模型以及解码这三个方面。在智能家居领域，普通家庭都会有 很多需要红外遥控器控制的家电，由于红外线传输会受到空间位置影响，一个可 将多个遥控设备集中于一体并且可以通过声音控制其常用功能的集成设备，能自 动切断电源，调换频道。双手没有空闲的状态下，可以通过语音来与智能音箱进
创新教育实习报告 学院名称管理学院 专业（班级）XXXXXXX 姓名（学号）XXXX 指导教师XXXXXX
经过我们专业老师的一个星期的努力，五天时间，虽然不能够完全了解创新教育的本质内涵，但是给力我们创新动力，老师都分别针对专业内的方向向我们介绍了运筹学，物流学等相关知识，另一部分被老师给我们讲到了一些生活中的案例以及人工智能的观念，大大激发了我们的创新意识，下面是我在课堂中所感受的重要的观点。 一.现代物流与物流信息化 1.现代物流的概念：现代物流不仅单纯的考虑从生产者到消费者的货物配送问题，而且还考虑从供应商到生产者对原材料的采购，以及生产者本身在产品制造过程中的运输、保管和信息等各个方面，全面地、综合性地提高经济效益和效率的问题。 现代物流基本功能： （1）运输 运输是对物资进行较长距离的空间移动，包括人和物的载运及输送。它的目的是通过运输手段使货物在物流节点之间流动，实现物的空间位移。 （2）储存 储存是指对物品、货物进行保存及对其数量、质量进行管理控制的活动,它是包含库存和储备在内的一种广泛的经济现象，以改变物的时间状态为目的。 （3）装卸搬运 装卸是指物品在指定地点以人力或机械装入运输设备或卸下；搬运是指在同一场所内，对物品进行以水平移动为主的活动。 （4）包装 包装是指在流通过程中为保护产品、方便储运及促进销售，而按一定技术方法所采用的容器、材料及辅助物等的总称。 （5）流通加工 在流通过程中辅助性的加工活动称为流通加工。流通与加工的概念属于不同范畴。加工是改变物质的形状和性质，形成一定产品的活动，而流通则是改变物质的空间状态与时间状态。流通加工则是为了弥补生产过程加工不足，更有效地满足用户或本企业的需要，使产需双方更好地衔接，将这些加工活动放在物流过程中完成，而成为物流的一个组成部分，流通加工是生产加工在流通领域中的延伸。 （6）配送 配送是指在经济合理区域范围内，根据客户要求，对物品进行挑选、加工、包装、分类、组配的作业，并按时送达指定地点的物流活动。配送的本质也是物品的位移，但与运输功能相比，配送又具有其自身的特点，它是面向城区、区域内、短距离、多频率的商品送达服务。 （7）信息处理 物流信息是指与物流活动相关的信息。所谓信息是指能够反映事物内涵的知识、资料、情报、图像、数据、文件、语言、声音等。信息是事物的内容、形式及其发展变化的反映。 2.物流系统 是指在一定的时间和空间里，对其所从事的物流事务和过程作为一个整体来处理，以系统的观点、系统工程的理论和方法，进行分析研究，以实现其时间和空间的经济效益。物流系统是社会经济大系统中的一个子系统或组成部分。（1）物流系统子系统包括：输入，处理，输出
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门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。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
自然语言理解技术，未来人工智能的核动力 摘要：自然语言理解是人工智能研究重要的领域之一，同时也是目前前沿的难题之一。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，是未来人工智能的核动力。因此理解自然语言理解以及自然语言理解技术的含义，阐述自然语言理解的研究及其相关应用，综述自然语言理解技术研究方向变化并对自然语言理解的发展前景进行分析和展望，是十分有意义的。 关键词：自然语言理解技术；智能信息服务； 1.引言： 随着计算机科学的不断发展和成熟，计算机应用开始迈人知识处理、语言理解阶段，人们对计算机的智能提出了新的要求随着社会的日益信息化，人们越来越强烈地希望能更好地同计算机交流。自然语言就是这样一个媒介。 2. 1自然语言理解的含义： 广义的“语言”是任何一种有结构的符号系统。其中, 最重要的两类语言,自然语言和形式语言。而狭义的“语言”是人类在社会牛活中发展出来的用来互相交际的声音符号系统，是“自然语言”。 “自然语言理解”即Natural Language Understanding 俗称人机对话，指的就是使计算机来按照这种语言所表达的意义做出相应反应的机制。它主要研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。这在当前新技术革命的浪潮中占有十分重要的地位。自然语言理解是计算机科学中的一个引人入胜的、富有挑战性的课题。从计算机科学特别是从人工智能的观点看，自然语言理解的任务是建立一种计算机模型，这种计算机模型能够给出象人那样理解、分析并回答自然语言（即人们日常使用的各种通俗语言）的结果。2. 1自然语言理解技术的含义： 首先, 自然语言是极其复杂的符号系统。一个人尽管可以对自己的母语运用自如, 但却无法把自己母语的构成规律、意义的表达规律和语言使用的规律用计算机可以接受的方式彻底说清楚。传统的语言学是在没有计算机参照的条件下发展起来的, 虽然为自然语言理解积累了宝贵的财富, 但那是讲给人的, 真正要让语言学知识变成计算机上可操作的, 绝不是那么简单, 也不能那么模糊。这个目标的实现,需要大量又懂语言学又懂计算机的人在正确的技术路线的指导下一起做非常大规模的基本建设, 绝不是一拍脑袋想出个“绝招”就能解决的。 其次, 自然语言的各个层次上都含有巨大的不确定性。在语音和文字层次上,有一字多
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1 引言 从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作，然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，却很难通过计算机解决，这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。 计算机要想人类一样完成更多的智能工作，就需要掌握关于这个世界的海量知识，很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境，在这些特定环
境下，计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。 为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识，研究人员进行了很多的尝试。其中影响力很大的一个领域就是知识图库（Ontology），WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库，也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库，但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力，另一方面知识图库方式明确定义的知识有限，不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。很大一部分无法明确定义的知识，就是人类的经验，如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识，这就是机器学习需要解决的问题。 卡内基梅隆大学的Tom Michael Mitchell教授在1997年出版的书籍中将机器学习定义为“如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P 也可以随之增加，则称这个程序可以从经验中学习”。逻辑提取算法可以从训练数据中计算出每个特征和预测结果的相关度，在大部分情况下，在训练数据达到一定数量之前，越多的训练数据可以使逻辑回归算法的判断越精确，但是逻辑回归算法有可能无法从数据中学习到好的特征表达，这也是很多传统机器学习算法的共同问题。 对机器学习问题来说，特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上，要通过人工的方式设计有效的特征集合，需要很多的时间和精力，甚至需要整个领域数十年的研究投入。既然人工无法很好地抽取实体中的特征，那么是否有自动的方式呢？深度学习解决的核心问题就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些特征解决问题。 因为深度学习的通用性，深度学习的研究者往往可以跨越多个研究方向，甚至同时活跃于数个研究方向。虽然深度学习受到了大脑工作原理的启发，但现代深度学习研究的发展并不拘泥于模拟人脑神经元和人脑的工作原理，各种广泛应用的机器学习框架也不是由神经网络启发而来的。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，被广泛用作机器学习的入门样例，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据，每一张图片代表了0~9中的一个数字，图片的大小为28x28，且数字会出现在图片的正中间。本文以该数据集为例，基于Matlab来分析BP神经网络的性能。 2 运行环境 本设计在Windows 10 下进行设计、主要利用Matlab工具环境，进行模拟演示。
自然语言处理的关键技术 自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。 一、常用技术分类 1、模式匹配技术 模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。例如计算机的辅导答疑系统，当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时，就会完成自动回答问题的功能。但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答，于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。答疑库中增加了同义词和反义词，当用户输入关键词的同义词或反义词时，计算机同样能完成答疑，这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。 2、语法驱动的分析技术
语法驱动的分析技术是指通过语法规则，如词形词性、句子成分等规则，将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法，其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言，但由于其处理的词句无关上下文，所以对于某些自然语言的分析是不合适的。转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点，其能够利用转换规则重新安排分析树的结构，即能形成句子的表层结构，又能分析句子的深层结构。但其具有较大的不确定性。ATN文法扩充了转移网络，比其他语法加入了测试集合和寄存器，它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言，但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。3、语义文法 语义文法的分析原理与语法驱动相似，但其具有更大的优越性。语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析，能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足。它能够根据句子的语义，将输入的自然语言更通顺地表达出来，除去一些语法正确但不合语义的翻译。但是语义文法分析仍然有不容忽视的缺点，其分析的语句中有时会出现不合语法的现象，并且这类分析较为复杂，语义类难以确定，语义的规则太多……因此，语义文法技术仍需要改进措施。 4、格框架约束分析技术
一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘
自然语言处理的单词嵌入及表征方法 简介 过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。 虽然结果好，我们也必须思考……它们为什么这么好使？ 在这篇文章里，我综述一下在自然语言处理（NLP）上应用深度神经网络得到的一些效果极其显著的成果。我希望能提供一个能解释为何深度神经网络好用的理由。我认为这是个非常简练而优美的视角。 单隐层神经网络 单隐层神经网络有一个普适性（universality）：给予足够的隐结点，它可以估算任何函数。这是一个经常被引用的理论，它被误解和应用的次数就更多了。 本质上这个理论是正确的，因为隐层可以用来做查询表。 简单点，我们来看一个感知器网络（perceptron network）。感知器（perceptron）是非常简单的神经元，如果超过一个阈值它就会被启动，如果没超过改阈值它就没反应。感知器网络的输入和输出都是是二进制的（0和1）。 注意可能的输入个数是有限的。对每个可能的输入，我们可以在隐层里面构建一个只对这个输入有反应的神经元（见注解1）。然后我们可以利用这个神经元和输出神经元之间的连接来控制这个输入下得到的结果（见注解2）。
这样可以说明单隐层神经网络的确是有普适性的。但是这也没啥了不起的呀。你的模型能干和查询表一样的事并不能说明你的模型有任何优点。这只能说明用你的模型来完成任务并不是不可能的罢了。 普适性的真正意义是：一个网络能适应任何你给它的训练数据。这并不代表插入新的数据点的时候它能表现地很理想。 所以普适性并不能解释为什么神经网络如此好用。真正的原因比这微妙得多…为了理解它，我们需要先理解一些具体的成果。 单词嵌入（Word Embeddings） 我想从深度学习研究的一个非常有意思的部分讲起，它就是：单词嵌入（word embeddings）。在我看来，单词嵌入是目前深度学习最让人兴奋的领域之一，尽
专业（班级）档案学20141781 姓名练洪妹学号2014178126 检索报告（综合作业） 一、检索课题：大数据时代下科技情报的发展与创新 二、检索数据库（选中外文数据库至少4个，至少有2个外文数据库，其中外文数据库必须 有一个二次文献数据库） 可选数据库（请在你选择的数据库号码上打钩或将检索的留下，检索时间尽量近几年）：华工购买的数据库： 1、CNKI 中国知网2002-2016 2、维普中文科技期刊全文数据库1989-2016 3、Calis馆际互借与文献传递2012-2015 4、英国科学文摘Inspec 1969-2016 5、美国专利全文数据库1976-2016 三、关键词 中文外文 情报intelligence 大数据big data 科技情报技术工作science and technology information technology work 科技创新science and technology innovation 数据环境data environment 四、检索结果（每库不得少于1篇。每篇至少要显示题目、文献出处、文摘） 例： 1、CNKI 中国知网（2002-2016）
或：主题检索 选2篇文献如下： 科技情报技术发展现状与对策研究 【作者】何葳； 【Author】HE Wei;Beijing Institute of science and Technology Information; 【机构】北京市科学技术情报研究所； 【摘要】随着技术的飞速发展,科技创新手段不断进步,科技创新的周期不断缩短,新知识、新技术、新工艺和新产品层出不穷,重复低效的科研开发不仅浪费宝贵的资源,而且也会丧失或错过良好的发展机遇。面对海量信息和科技创新周期不断缩短的挑战,从新的角度对科技创新的科技情报技术需求进行分析,积极探索面向科技创新全过程的科技情报服务能力建设是十分必要的。本文首先从情报的定义出发,论述了我国的科技情报技术工作现状分析了我国的科技情报技术工作中存在的问题,结合科技创新对科技情报的需求分析,文章最后提 出了创建新时期的科技情报技术工作的具体措施。更多还原
2019人工智能与健康试题及答案 一、单项选择题 1.（）是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。 D.工业机器人 2.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。 B.机器翻译 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。 B.机器学习 4.（）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。 A.语音交互 5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。 A.深度学习 6.（）是研究用计算机系统解释图，像实现类似人类视觉系统理解外部世界的一种技术，所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息，以及如何利用这些信息获得必要的解释。 B.图像理解 7.（）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 A.专家系统 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。 C.循环神经网络 9.（）是一种基于树结构进行决策的算法。 B.决策树 10.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。
C.文本分类 11.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 C.弱人工智能 12.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 B.强人工智能 13.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。 A.超人工智能 14.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A.体感交互 15.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。 C.文本分类 16.（）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”。 C.美国 17.（）中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。 B.2018年10月31日 18.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（） B.基础条件 19.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（） D.根本目的 20.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。 D.长短期记忆模型 21.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（） A.1/4 22.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。 B.50% 23.2017年，卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（）大赛上战胜了四位人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 C.德州扑克 24.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。” B.逻辑 25.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。
精品文档 工作存储器解释器 用户界面 实验报告 课程名称人工智能与专家系统实验名称动物分类专家系统设计 系别电子信息科学学院专业班级指导教师 学号____________姓名____________实验日期2016.4.1 实验成绩___________ 一、实验目的 1、加深理解专家系统的结构原理与实际应用。 2、初步掌握知识获取的基本方法。 3、掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。 4、初步掌握知识库的组建方法。 5、加深理解推理机的算法原理并初步掌握其编程实现方法。 二、实验环境 1 、硬件环境：微机 2 、编程语言不限 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图 1 。其中，知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成－如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互；也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构，并把它解释给用户。 推理机 知识库 用户知识工程师 图1 一个基于规则专家系统的完整结构 开发界面 外部程序
三、实验内容 运用下列规则，设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则 1 ： 如果：动物有毛发 则：该动物是哺乳动物 规则 2 ： 如果：动物有奶 则：该单位是哺乳动物 规则 3 : 如果：该动物有羽毛 则：该动物是鸟 规则 4 ： 如果：动物会飞，且会下蛋 则：该动物是鸟 规则 5 ： 如果：动物吃肉 则：该动物是肉食动物 规则 6 ： 如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方 则：该动物是食肉动物 规则 7 ： 如果：动物是哺乳动物，且有蹄 则：该动物是有蹄动物 规则 8 ： 如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物 则：该动物是有蹄动物 规则 9 ： 如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点 则：该动物是豹 规则 10 ： 如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹 则：该动物是虎 规则 11 ： 如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类 则：该动物是长颈鹿 规则 12 ： 如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物 则：该动物是斑马 规则 13 ： 如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞 则：该动物是鸵鸟 规则 14 ： 如果：动物是鸟，且不会飞，且会游泳，且是黑色的 则：该动物是企鹅 规则 15 ： 如果：动物是鸟，且善飞 则：该动物是信天翁 利用上述15 条规则，可区分7 种动物。 （ 2 ）推理机设计：采用正向推理。
人工智能期末试题及答案 完整版 Prepared on 21 November 2021
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
经典文档下载后可编辑复制 工 作存储器 用户界面 实验报告 课程名称人工智能与专家系统实验名称动物分类专家系统设计 系别电子信息科学学院专业班级指导教师 学号____________姓名____________实验日期2016.4.1 实验成绩___________ 一、实验目的 1、加深理解专家系统的结构原理与实际应用。 2、初步掌握知识获取的基本方法。 3、掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。 4、初步掌握知识库的组建方法。 5、加深理解推理机的算法原理并初步掌握其编程实现方法。 二、实验环境 1 、硬件环境：微机 2 、编程语言不限 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图 1 。其中，知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成－如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互；也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构，并把它解释给用户。 用户知识工程师 图1 一个基于规则专家系统的完整结构 发 外部程序
三、实验内容 运用下列规则，设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则 1 ： 如果：动物有毛发 则：该动物是哺乳动物 规则 2 ： 如果：动物有奶 则：该单位是哺乳动物 规则 3 : 如果：该动物有羽毛 则：该动物是鸟 规则 4 ： 如果：动物会飞，且会下蛋 则：该动物是鸟 规则 5 ： 如果：动物吃肉 则：该动物是肉食动物 规则 6 ： 如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方 则：该动物是食肉动物 规则 7 ： 如果：动物是哺乳动物，且有蹄 则：该动物是有蹄动物 规则 8 ： 如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物 则：该动物是有蹄动物 规则 9 ： 如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点 则：该动物是豹 规则 10 ： 如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹 则：该动物是虎 规则 11 ： 如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类 则：该动物是长颈鹿 规则 12 ： 如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物 则：该动物是斑马 规则 13 ： 如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞 则：该动物是鸵鸟 规则 14 ： 如果：动物是鸟，且不会飞，且会游泳，且是黑色的 则：该动物是企鹅 规则 15 ： 如果：动物是鸟，且善飞 则：该动物是信天翁 利用上述15 条规则，可区分7 种动物。 （ 2 ）推理机设计：采用正向推理。
NLP 培训测试题 一、简答题： 1.人类大脑的信息处理系统具有什么特点： 答：具有平行处理能力、高度非线性、复杂性 2.滤网的基本构成： 答：消除、歪曲、概括 3.V.A.K表象系统的组成有哪些？ 答： 二、问答题： 1.某销售团队实行08:00—20:00的12小时工作制，由4个人同时开始工作。甲在上午的时候经常表现的无精打采，乙在早晨的工作中表现的非常兴奋，丙总是迟到，丁总是在傍晚的时候抱怨下班的时间太晚。如果公司决定调整工作时间，你应该如何制定值班表，并请说明理由。 答：每人上班3小时， 乙值08：00-11:00 丁值11:00-14:00 丙值14:00-17:00 甲值17:00-20:00 五大成功原则 （1）清楚的预计结果：确保调整后的值班更有效率 （2）采取行动：大胆调整工作时间，每个人承担3个
小时的工作时间 （3）拥有敏感的感官观察 甲：上午无精打采---习惯过夜生活 乙：早晨比较兴奋---作息时间较为规律 丙：早晨总是迟到---存在客观原因（交通、距离） 丁：抱怨下班太晚—存在主、客观原因 （4）拥有行为弹性：每人单独值班，能够为你提供足够的时间和精力观察每个人的表现和反应，确保你制定计 划的可执行性，并确保你能及时调整计划。 （5）在身心卓越层面运作：符合每个人得作息时间，并在制定后单独告知每个人，这是按照你观察了解后制定 的。 2.某汽车销售服务公司要招聘1名销售经理。经过层层筛选，两名应征者最终入围。甲，年龄25岁，刚刚从海外名牌大学博士生毕业，主修市场营销，有很强的事业心和进取心。乙，年龄45岁，国内大专毕业，从事汽车销售行业25年，常年工作在销售一线，经验丰富。请你针对上述情况，填写一份客观、公正的招聘意向分析。 答：NLP世界观：消除、歪曲、概括 甲年富力强，具有较高学历，进取心强。但缺乏工作经验，对公司所面临的国内市场情况，缺乏必要的信息。有较大可能运用自身知识，对公司现阶段执行的决策产生歪曲和
内容大概分为：自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。 首先，介绍一下什么是自然语言处理（也叫自然语言理解）： 语言学家刘涌泉在《大百科全书》（2002）中对自然语言处理的定义为：“自然语言处理是人工智能领域的主要内容，即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息（包括口语信息和文字信息）进行各种加工，并建立各种类型的人-机-人系统，自然语言理解是其核心，其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。” 从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。 从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括： ①回答有关提问；计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题 ②提取材料摘要；机器能产生输入文本的摘要 ③同词语叙述；机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息 ④不同语言翻译。机器能把一种语言翻译成另外一种语言 自然语言处理的关键技术 自然语言处理的关键技术包括：词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。 1．词法分析 词法分析的主要目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个词素，并确定其词义。 词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。 不同的语言对词法分析有不同的要求，例如英语和汉语就有较大的差距 汉语中的每个字就是一个词素，所以要找出各个词素是相当容易的，但要切分出各个词就非常难。 如”我们研究所有东西“，可以是“我们——研究所——有——东西”也可是“我们——研究——所有——东西”。
人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司
人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、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。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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。
实验课程·专业实训·学科竞赛金字塔式实践教学-教育技术 学论文 实验课程·专业实训·学科竞赛金字塔式实践教学 李智勇，肖正，岳雄 （湖南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410082） 摘要：针对大学专业教育中普遍存在的高分低能状况，以“用”为出发点，提出实验课程·专业实训·学科竞赛金字塔式实践教学体系，阐述如何打通课程理论之间的联系，自底向上从实践动手、分析综合再到发明创新分层逐步培养和提升学生的专业能力。 关键词：实践教学；实验课程；专业实训；学科竞赛 第一作者简介：李智勇，男，教授，研究方向为智能计算、智能系统、大数据，zhiyong．[emailprotected]．edu．cn。 0 引言 大学作为直接为社会输送人才的机构，将人才“可塑性”和“可用性”作为大学教育的根本目的，因此培养学生的文化素养和专业能力成为大学教育最重要的任务，但由于中国传统教育思想的影响，“高分低能”一直是中国教育面临的一个严峻问题，而这一问题在高等院校更为突出。问题不解决，便达不到“可用性”的目的。 这一问题违背了大学教育尤其是工科类院校的初衷，越来越多的高校逐渐意识到该问题的严重性，开始进一步关注实践教学，压缩理论教学的时间，辅以更多的实践教学课时。“小学期”是这一趋势的典型代表。这一变化将实践教学的质量问题提上日程，如何建立合理有效的实践教学体系和安排实践教学内容是
当前高校不得不思考和亟待解决的问题。 1 教学现状及问题 我们以湖南大学智能科学与技术专业为例分析目前实践教学的现状及存在的问题。 1.1 课程教学体系 湖南大学智能科学与技术专业近3年的教学计划中，要求学生毕业最低总学分为170分，图1给出各类环节所占的学分比例，可以看出，专业实训（含毕业设计）只占总学分的16%，教学计划侧重理论教学，从学时分布来看，此偏重更为明显。图2分析了每个学期的课程教学学时情况，学生几乎需要将所有时间放到课程理论学习上，被严重束缚，实践教学形同虚设。 1.2 现有实践教学体系 在智能科学与技术专业近3年的教学中，实验课程有普通物理实验和人工