人工智能词汇12.17
常用英语词汇-andrew Ng课程
intensity 强度
Regression 回归
Loss function 损失函数
non-convex 非凸函数
neural network 神经网络
supervised learning 监督学习
regression problem 回归问题处理的是连续的问题
classification problem 分类问题
discreet value 离散值
support vector machines 支持向量机
learning theory 学习理论
learning algorithms 学习算法
unsupervised learning 无监督学习
gradient descent 梯度下降
linear regression 线性回归
Neural Network 神经网络
gradient descent 梯度下降
normal equations
linear algebra 线性代数
superscript上标
exponentiation 指数
training set 训练集合
training example 训练样本
hypothesis 假设，用来表示学习算法的输出
LMS algorithm “least mean squares 最小二乘法算法
batch gradient descent 批量梯度下降
constantly gradient descent 随机梯度下降
iterative algorithm 迭代算法
partial derivative 偏导数
contour 等高线
quadratic function 二元函数
locally weighted regression局部加权回归
underfitting欠拟合
overfitting 过拟合
non-parametric learning algorithms 无参数学习算法
parametric learning algorithm 参数学习算法
activation 激活值
activation function 激活函数
additive noise 加性噪声
autoencoder 自编码器
Autoencoders 自编码算法
average firing rate 平均激活率
average sum-of-squares error 均方差
backpropagation 后向传播
basis 基
basis feature vectors 特征基向量
batch gradient ascent 批量梯度上升法
Bayesian regularization method 贝叶斯规则化方法
Bernoulli random variable 伯努利随机变量
bias term 偏置项
binary classfication 二元分类
class labels 类型标记
concatenation 级联
conjugate gradient 共轭梯度
contiguous groups 联通区域
convex optimization software 凸优化软件
convolution 卷积
cost function 代价函数
covariance matrix 协方差矩阵
DC component 直流分量
decorrelation 去相关
degeneracy 退化
demensionality reduction 降维
derivative 导函数
diagonal 对角线
diffusion of gradients 梯度的弥散
eigenvalue 特征值
eigenvector 特征向量
error term 残差
feature matrix 特征矩阵
feature standardization 特征标准化
feedforward architectures 前馈结构算法
feedforward neural network 前馈神经网络
feedforward pass 前馈传导
fine-tuned 微调
first-order feature 一阶特征
forward pass 前向传导
forward propagation 前向传播
Gaussian prior 高斯先验概率
generative model 生成模型
gradient descent 梯度下降
Greedy layer-wise training 逐层贪婪训练方法
grouping matrix 分组矩阵
Hadamard product 阿达马乘积
Hessian matrix Hessian 矩阵
hidden layer 隐含层
hidden units 隐藏神经元
Hierarchical grouping 层次型分组
higher-order features 更高阶特征
highly non-convex optimization problem
高度非凸的优化问题
histogram 直方图
hyperbolic tangent 双曲正切函数
hypothesis 估值，假设
identity activation function 恒等激励函数
IID 独立同分布
illumination 照明
inactive 抑制
independent component analysis 独立成份分析
input domains 输入域
input layer 输入层
intensity 亮度/灰度
intercept term 截距
KL divergence 相对熵
KL divergence KL分散度
k-Means K-均值
learning rate 学习速率
least squares 最小二乘法
linear correspondence 线性响应
linear superposition 线性叠加
line-search algorithm 线搜索算法
local mean subtraction 局部均值消减
local optima 局部最优解
logistic regression 逻辑回归
loss function 损失函数
low-pass filtering 低通滤波
magnitude 幅值
MAP 极大后验估计
maximum likelihood estimation 极大似然估计
mean 平均值
MFCC Mel 倒频系数
multi-class classification 多元分类
neural networks 神经网络
neuron 神经元
Newton’s method 牛顿法
non-convex function 非凸函数
non-linear feature 非线性特征
norm 范式
norm bounded 有界范数
norm constrained 范数约束
normalization 归一化
numerical roundoff errors 数值舍入误差
numerically checking 数值检验
numerically reliable 数值计算上稳定
object detection 物体检测
objective function 目标函数
off-by-one error 缺位错误
orthogonalization 正交化
output layer 输出层
overall cost function 总体代价函数
over-complete basis 超完备基
over-fitting 过拟合
parts of objects 目标的部件
part-whole decompostion 部分-整体分解
PCA 主元分析
penalty term 惩罚因子
per-example mean subtraction 逐样本均值消减
pooling 池化
pretrain 预训练
principal components analysis 主成份分析
quadratic constraints 二次约束
RBMs 受限Boltzman机
reconstruction based models 基于重构的模型
reconstruction cost 重建代价
reconstruction term 重构项
redundant 冗余
reflection matrix 反射矩阵
regularization 正则化
regularization term 正则化项
rescaling 缩放
robust 鲁棒性
run 行程
second-order feature 二阶特征
sigmoid activation function S型激励函数
significant digits 有效数字
singular value 奇异值
singular vector 奇异向量
smoothed L1 penalty 平滑的L1范数惩罚
Smoothed topographic L1 sparsity penalty 平滑地形L1稀疏惩罚函数
smoothing 平滑
Softmax Regresson Softmax回归
sorted in decreasing order 降序排列
source features 源特征
sparse autoencoder 消减归一化
Sparsity 稀疏性
sparsity parameter 稀疏性参数
sparsity penalty 稀疏惩罚
square function 平方函数
squared-error 方差
stationary 平稳性（不变性）
stationary stochastic process 平稳随机过程
step-size 步长值
supervised learning 监督学习
symmetric positive semi-definite matrix
对称半正定矩阵
symmetry breaking 对称失效
tanh function 双曲正切函数
the average activation 平均活跃度
the derivative checking method 梯度验证方法
the empirical distribution 经验分布函数
the energy function 能量函数
the Lagrange dual 拉格朗日对偶函数
the log likelihood 对数似然函数
the pixel intensity value 像素灰度值
the rate of convergence 收敛速度
topographic cost term 拓扑代价项
topographic ordered 拓扑秩序
transformation 变换
translation invariant 平移不变性
trivial answer 平凡解
under-complete basis 不完备基
unrolling 组合扩展
unsupervised learning 无监督学习
variance 方差
vecotrized implementation 向量化实现
vectorization 矢量化
visual cortex 视觉皮层
weight decay 权重衰减
weighted average 加权平均值
whitening 白化
zero-mean 均值为零
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
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
Bootstrapping 自助法
Break-Event Point／BEP 平衡点
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Zero-data learning 零数据学习
Zero-shot learning 零次学习
approximations近似值
arbitrary随意的
affine仿射的
arbitrary任意的
amino acid氨基酸
amenable经得起检验的
axiom公理，原则
abstract提取
architecture架构，体系结构；建造业
absolute绝对的
arsenal军火库
assignment分配
algebra线性代数
asymptotically无症状的
appropriate恰当的
bias偏差
brevity简短，简洁；短暂
[800 ] broader广泛
briefly简短的
batch批量
convergence 收敛，集中到一点
convex凸的
contours轮廓
constraint约束
constant常理
commercial商务的
complementarity补充
coordinate ascent同等级上升
clipping剪下物；剪报；修剪
component分量；部件
continuous连续的
covariance协方差
canonical正规的，正则的
concave非凸的
corresponds相符合；相当；通信
corollary推论
concrete具体的事物，实在的东西
cross validation交叉验证
correlation相互关系
convention约定
cluster一簇
centroids 质心，形心
converge收敛
computationally计算(机)的
calculus计算
derive获得，取得
dual二元的
duality二元性；二象性；对偶性
derivation求导；得到；起源
denote预示，表示，是…的标志；意味着，[逻]指称
divergence 散度；发散性
dimension尺度，规格；维数
dot小圆点
distortion变形
density概率密度函数
discrete离散的
discriminative有识别能力的
diagonal对角
dispersion分散，散开
determinant决定因素
disjoint不相交的
encounter遇到
ellipses椭圆
equality等式
extra额外的
empirical经验；观察
ennmerate例举，计数
exceed超过，越出
expectation期望
efficient生效的
endow赋予
explicitly清楚的
exponential family指数家族
equivalently等价的
feasible可行的
forary初次尝试
finite有限的，限定的
forgo摒弃，放弃
fliter过滤
frequentist最常发生的
forward search前向式搜索
formalize使定形
generalized归纳的
generalization概括，归纳；普遍化；判断（根据不足）
guarantee保证；抵押品
generate形成，产生
geometric margins几何边界
gap裂口
generative生产的；有生产力的
heuristic启发式的；启发法；启发程序
hone怀恋；磨
hyperplane超平面
initial最初的
implement执行
intuitive凭直觉获知的
incremental增加的
intercept截距
intuitious直觉
instantiation例子
indicator指示物，指示器
interative重复的，迭代的
integral积分
identical相等的；完全相同的
indicate表示，指出
invariance不变性，恒定性
impose把…强加于
intermediate中间的
interpretation解释，翻译
joint distribution联合概率
lieu替代
logarithmic对数的，用对数表示的
latent潜在的
Leave-one-out cross validation留一法交叉验证
magnitude巨大
mapping绘图，制图；映射
matrix矩阵
mutual相互的，共同的
monotonically单调的
minor较小的，次要的
multinomial多项的
multi-class classification二分类问题
nasty讨厌的
notation标志，注释
na?ve朴素的
obtain得到
oscillate摆动
optimization problem最优化问题
objective function目标函数
optimal最理想的
orthogonal(矢量，矩阵等)正交的
orientation方向
ordinary普通的
occasionally偶然的
partial derivative偏导数
property性质
proportional成比例的
primal原始的，最初的
permit允许
pseudocode伪代码
permissible可允许的
polynomial多项式
preliminary预备
precision精度
perturbation 不安，扰乱
poist假定，设想
positive semi-definite半正定的
parentheses圆括号
posterior probability后验概率
plementarity补充
pictorially图像的
parameterize确定…的参数
poisson distribution柏松分布
pertinent相关的
quadratic二次的
quantity量，数量；分量
query疑问的
regularization使系统化；调整
reoptimize重新优化
restrict限制；限定；约束
reminiscent回忆往事的；提醒的；使人联想…的（of）
remark注意
random variable随机变量
respect考虑
respectively各自的；分别的
redundant过多的；冗余的
susceptible敏感的
stochastic可能的；随机的
symmetric对称的
sophisticated复杂的
spurious假的；伪造的
subtract减去；减法器
simultaneously同时发生地；同步地
suffice满足
scarce稀有的，难得的
split分解，分离
subset子集
statistic统计量
successive iteratious连续的迭代
scale标度
sort of有几分的
squares平方
trajectory轨迹
temporarily暂时的
terminology专用名词
tolerance容忍；公差
thumb翻阅
threshold阈，临界
theorem定理
tangent正弦
unit-length vector单位向量
valid有效的，正确的
variance方差
variable变量；变元
vocabulary词汇
valued经估价的；宝贵的
wrapper包装
总计1038词汇
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/a84151240.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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浅谈人工智能与教育 “人工智能”具有全球性、开放性、个性化等特征。它从全方位改变了人们的生活，教师自然也受到它带来的挑战。所以，很多人有提出“人工智能”威胁论的观点，预言未来很多工作都会被“人工智能”所取代，教师也被列在被取代的职业当中。当然，也有专家预言教师职业被取代的可能性还是较低的。不管如何，我们要理性地看待“人工智能”对教师的影响，需要重新思考教师在教育中的职责和功能。个人认为，教师的工作中有部分繁琐、机械、重复的，这些部分可以由“人工智能”来处理，毕竟“人工智能”逻辑和数据处理方面能力更强。人工智能以其超大数据、复杂程序、惊人速度、自我生成、人机对话、机机对话，甚至情感温度，一步步向我们逼近，以至改变我们目前的在校学习、班级授课、教师权威、书本为上、机械练习、死记硬背等现状。人类所具有的同情心、直觉、好奇心、想象力、求知欲、创造力、社交能力等特质是“人工智能”时代人类存在的价值之所在，这是机器所不具备的东西。因此，教师作为一种职业不会被取代，而是会深度融合，从而进入教师用人工智能辅助教学的新时代，各自互相协作，发挥自身优势。 “人工智能”将改变教师的教学方式。在当下“人工智能”时代，教师必须跟紧时代的步伐，及时更新教育教学观念，实现教学转型。死记硬背、大量刷题，机器肯定会秒杀人类。”经过学习和训练之后的“人工智能”机器人可以与学生进行互动，回答学生提出的一些问题，对学
生的学习状况进行评估和诊断，还可以进行作业批阅，评测、辅导学生做练习、模仿性训练等，这些需要教师花费大量时间、精力的工作都将被“人工智能”取代。“人工智能”时代，教师需要很好的运用它获取各种教育资源，利用现成的“大数据”，及时分析教学中的各种案例与问题，进行高效教学。比如，对于数学教学，可以将每个知识点的讲解形成视频资源，或者将某种典型题型的形成视频资源，供同学们反复的学习，这样也可以将教师从中解放出来。包括对于这些典型问题的疑难点解答、解体规范性等都可以通过“人工智能”机器人来实现。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/a84151240.html, 浅议在互联网时代人工智能与教师的关系 作者：程宏亮 来源：《学习与科普》2019年第21期 摘要：人工智能無疑已是当今最热门话题之一。为了进一步促进人工智能与教育的融合发展，北京市教委日前下发了《北京促进人工智能与教育融合发展行动计划》。在计划中，提出了六项具体任务：推动基础教育阶段人工智能素养教育;加强人工智能职业教育和技能培训完善高校人工智能领域人才培养体系;优化高校人工智能领域科技创新体系;推动人工智能在教育领域的应用示范;加强人工智能与教育的国际交流合作。 关键词：互联网;人工智能;核心素养; 可以说，人工智能已经渗透到了我们教育的方方面面。人们已经进入了5G的信息传输的高速公路，5G网络的理论下行速度为10Gb/s，相当于下载速度1.25GB/s，这比现行的4G技术快了100倍。信息的高速传递首先可以实现万物互联，这种互联的状态已经很大程度上改变了我们的生活，简单的人工智能，可以轻松的取代高速公路上的收费人员，银行里的工作人员，餐厅的服务人员。如果人工智能具备了自身学习的能力，需要高级思维能力的翻译家、作家、医生、律师在理论上都可以被取代，AlphaGoMaster3：0完胜柯洁，就是最好的证明。人类现在恐慌的是，要不要持续的开发AlphaGo深度学习的能力，答案是开发AlphaGo的DeepMind团队宣布了AlphaGo “退役”的决定，因为击败人类顶尖棋手已经不再是它的目标。信息的高速传递的人工智能的开发必然会推动文明的进步，作为文明继承者和传播者的教师，从职能上来看，肯定会受到极大的冲击，然而事实是真的如此吗？笔者想从以下几个方面来谈谈自己的观点。在谈自己观点之前，我们先来了解两条信息。 第一个信息是：扎克伯格夫妇在给女儿的信中就预言了未来教育的四大趋势，一是学生将根据自身的兴趣、需要和目标来寻找教师，学习将是个性化、定制化的;二是基于互联网的学习将突破时空限制，同样也不会受到同龄人学习进度的束缚;三是学习将不再是记忆前人的经验、知识，而是掌握可实践的技能，甚至探索前所未有的领域;四是教师将不再是一种全职职业，它将不受年龄、职称、学历的限制，只要某个人在某个领域很牛就可以在这个领域灵活地教学生。 第二个信息是：BBC 基于牛津大学卡尔·佛雷和米歇尔·奥斯本（ Frey & Osborne，2016）的数据系统分析了365种职业在未来的“被淘汰率”，结果显示，电话推销员、打字员、会计、保险业务员、银行职员等，这些职业被替代率均在百分之九十以上。淘汰率比较低的是，艺术家为3. 8%，科学家为6. 2%，律师、法官为3. 5%，牙医、理疗师为2. 1%，建筑师为1. 8%等，这些职业被取代率很低，尤其是教师职业的被取代率只有0. 4%。
《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…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
人工智能就是对人的意识、思维的信息过程的模拟。其外在表现是器械原件，内在表现是人的智慧，包括计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、信息论、控制论等。专业简称“AI”,大众叫它“机器人”。在已经过去的教育信息化1.0时代，我国的人工智能研发和应用已经达到较好水平，但是在基础教育范围内展开对人工智能的信息认知、成果宣传的确还不够充分。进入新时代，人工智能作为机器代替人类完成复杂重复工作的高科技形态，已然渐进地走进学校、走向课堂。随着现代社会的发展，计算机的应用已经融入我们生活的各个方面。“人工智能”是现代计算机应用的一个重要组成部分。近几年来越来越多的人开始了解并接触人工智能，使其有了很大的发展。能够详细的了解人工智能，并把它应用到教育中，以期改变现代教育的形式和效果是近几年来人们一直致力于研究的问题。 在未来，人工智能将对教育行业有极大的帮助,每个教师都希望有一个教学助手，老师只有一双眼睛，一双耳朵，但是机器可以变成千里眼帮老师观察每一个学生。每个学生都有一个机器学习伴侣，可以帮助学生整理学习笔记、发现学习中的问题，帮助学生更有效率地学习。这个机器已经开始做，而且在未来几年中可以做得更好，关键就是数据。所有的教育专家们一定要关注教育的数据，因为有两种数据不可再生，也是别人不可给你期待的，一种就是医疗数据，只有你自己的身体产生，还有一个就是学生学习的数据，只有这个学生的学习是个性化的。比如学生所做的试卷、作业，这是课前和课后衔接的一个重要环节。以前作
业做完就结束了，现在机器可以把做完的作业编成计算机可以处理、分析的数据。 运用人工智能进行教学可以培养学生解决问题的多方面思考的能力，可以实现网络教育的个别化，理想的个别化，计算机可以根据每个学生不同的知识水平和学习习惯制定出最适合学生的教学策略。在学习过程中发现学生存在的问题，并给出解决方法。然而目前计算机教学能实现的个别化只是单纯意义上的空间个别化，在教学方式和教学内容上没有发生根本化。个别化教育是人工智能应用于教育的一个重要组成部分。在未来的智慧课堂上，会配备一些高清的摄像头，它们能捕捉每一个学生的面部表情，根据面部表情分析出这个学生的注意力是不是集中，他对当前的这个知识点掌握的情况如何，然后把这些掌握的数据及时反馈给老师，老师则可以根据这些反馈，调整讲课的节奏、讲课的内容，以达到更好的教学效果。这些反馈，当然不是为了监视学生上课是不是做小动作，而是为了让教与学之间形成良性的互动。老师们也大可不必担心人工智能会最终取代老师，让老师失业，人工智能只会进一步提高教学的效率，可以使老师从繁重的工作中解脱出来，把更多的精力投入到创造性的教育工作中去。但如果只是将课堂教学简单的搬到计算机上，不但没有体现出人工智能应用于教育的优势，反而连传统的课堂教学的优势也被破坏了。但是不管人工智能如何发展，它也只是基于机器的一门技术，无法像人类一样拥有感情，无法实现真正意义上的因材施教。人工智能不具有人类的思维和心理素质，它能实现的思维只是人
为了推动平罗四中教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学，结合石嘴山市互联网+教育和人工智能助推教师队伍建设工作，我校启动实施人工智能助推教师队伍建设行动试点工作。为保证试点工作科学有效开展，特制定如下工作方案：一、工作目标 通过开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，探索人工智能助推教师管理优化、助推教师教育改革、助推教育教学创新，助推教育教学研究精准化，实现教师队伍建设与人工智能的全面融合，逐步达到教师人人想用、人人会用、人人用好人工智能技术的新局面，为在平罗县推开人工智能助推教师队伍建设行动，探索模式，积累经验，奠定基础。 二、组织机构 组长：王学强 副组长：杨贵勇王宏远张强 成员：王学礼朱丽娟任涛王兴华贾尚仁曹华 马成宏王敏李晶杨正国芦学玲魏美凤 三、工作内容 （一）以“三通两平台”为抓手，为人工智能助推教师队伍建设行动保驾护航。2019年年初，我校与中国移动合作，由移动公司承担校内网络教学环境建设，提升网速，实现校园宽带网络全覆盖、优质资源班班通、网络学习人人通，为人工智能助推教师队伍建设行动打下坚实的基础。 （二）以“宁夏教育资源云平台”为依托，提高教师信息化水平和自主筛选、加工、整合教学资源的能力。学校定期统计教师利用网络从事教学活动的频率、课件使用效果和教师自己制作的课件资源的数量，对教师的教学活动及信息技术应用水平进行评价，对学生的学习进展进行统计分析，教学资源收集、大数据分析为学校教学活动提供技术条件支撑。 （三）利用教学助手、希沃授课助手让课堂更精彩。课堂上教师要会用手机控制电脑上的ppt放映，而且会利用手机拍照功能，把学生做的题直接传输到电脑那一端，在大屏幕上显示学生的作业、作品，还有聚光灯的效果，把周围都打上黑光，只有老师想出示的部分是亮的，像一个魔幻的舞台一样，大大的提高学生的注意力。希沃授课助手软件不仅要在有网络的情况下运用，在没有网络或网络突发掉线等情况时依然会用，可以用电脑上的热点解决这个问题，在无网络的情况下，也可以使用这个软件。 (四）利用思维导图，打造高效课堂，撬动课堂教学变革。全校教师认真学习思维导图的理论和实际操作，选派青年教师参加各级各类关于“思维导图”方面的培训，回校后分组传帮带。校内培训抓实抓牢，利用课堂展示、教学研讨、专题讲座等活动，将思维导图与学科课程有机整合，体现思维导图在课堂教学中的高效性。 (五）实施“洋葱数学智慧课堂”，达到以学生为主体，以学习为核心，以会学为标志。遵循以学定教，以人为本；课前推送，自主探究；实时诊断，即时补救；智能管理，学情数据统计，高效交互；资源汇聚，多样呈现。让“洋葱数学”达到课堂知识容量最大化、有效信息交互量最大化、思维活动容量最大化，追求“人人皆全面学会”，实现学校班级的群体教学与学生个性化学习的深度融合。
人工智能技术在教育中应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年 6 月 24日
人工智能技术在教育中应用 摘要:人工智能（AI）以及人工智能科学从诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到应用到教育过程中，促进教育的工作效率、产生新的教学模式。用人工智能技术技术支持教学(过程)的设计、互动分析与评价，进而支持教师及其教学，这已经成为一个重要趋势；本文阐述了教学设计自动化技术、、教学自动测评技术、专家系统、Agent等概念、重点关注的问题，以期为广大教育技术工作者提供一点借鉴. 关键词:人工智能;教学设计自动化;教学自动测评,专家系统，Agent技术 一、教学设计自动化技术 “教学设计自动化”（Automated Instructional Design或Automating Instructional Design，简称AID）是指有效利用计算机技术，为教学设计人员和其他教学产品开发人员在教学设计和教学产品开发过程中提供辅助、指导、咨询、帮助或决策的过程[1]。“教学设计自动化”更为贴切的提法应该是“计算机辅助的教学设计”（Computer Aided Instructional Design，简称CAID） 教学设计是教育技术学最核心的内容之一，教学设计理论的发展为教育技术学的发展奠定了坚实的基础。但是，教学设计仍然是少数教学设计专家的“专利”，在广大教师中普及应用仍然有一定的距离。其原因主要有二，首先教学设计方法需要进一步完善和发展，包括教学设计的过程模式比较复杂、“通用”模式在各种教学情况下的不适应等；其次“设计”的工作量过于繁杂(如内容分析阶段的ABCD方法就是一项复杂的“机械”劳动)。因此，若能让计算机帮助教师完成一些“机械劳动”，让教师把更多的精力关注于学与教的过程和行为，具有非常重要的理论意义和现实意义。 从1984年梅瑞尔首次提出“教学设计自动化”开始，教学设计自动化吸
我认识的人工智能与教师教学 江西省上饶市广丰区东关小学祝志伟 自从Alpha Go陆续战胜了包括李世石、柯洁等在内的围棋世界顶尖高手之后，人工智能瞬间“火”了，火速成为2017年、2018年最火热的话题之一。如今各行各业都在谈人工智能“AI”，那么人人都在谈的AI到底是什么呢? 人工智能就是用计算机来代替人类做一些繁杂的运算。它计算正确率很高，反应也很快。这都源于人类嵌入式储存的知识库。脱离了人类输入的知识库，那么它的创新能力应该是为0。人脑是充分体现人类从学习到运用，再到创新的一个复杂的运算核心。它是我们人类所能运用的最犀利的武器和最突出的代表。没有人脑，我们人类，也就失去了存在的意义。综上所述，人工智能是绝对不能代替人脑的。所谓的人工智能，它的智能并不是真正的智能，还是人工输进去各种程序和知识，使他获得一个正确而迅速的一个应变。所以，或许它可以战胜许多人，但战胜不了创新的人。 而教育，就是人类对于自身成长以及知识的传承、运用和创新。什么是真正的教育？德国著名哲学家雅斯贝尔斯形象地描绘为，用一棵树撼动另一棵树，一朵云推动另一朵云，一颗心灵唤醒另一颗心灵。教师正在努力从教学的主宰者、知识的灌输者向学生的学习伙伴、引导者的方向转变。但是，自人工智能出现起，就存在一种人工智能威胁论，假设未来人工智能不仅在教育的技术层面，而且在知识层面应
用得越来越成熟，那么人工智能是否会取代人类教师呢? 人工智能将会是新时代教师的得力助手。但它永远不可能取代老师。因为老师并不是单纯的授业解惑。“师者，传道授业解惑也。”未来人工智能不会完全替代教师，但是在人工智能时代，教师的角色会发生比较大的变化。“一些比较重复的劳动，像知识的传递，技能的训练，这些是能够被人工智能取代的，教师角色的变化他们可以把精力、才华放在更重要的地方就是育人的部分，就是属于传道的部分。未来人类教师核心价值我觉得更多是在育人。”老师不单单要引导学生的知识与情感。还要引导他们人生观，价值观，世界观。还要培养他们的创新意识，创新能力。以上这些内容之中，人工智能所能做到的，就只是知识的层面。其余的那种人与人之间的，面对生存和情感传递，以及影响和创新，人工智能是完全不可能做到的。就算看起来好像是做到似的，但从我们人类的心理上来说，面对着冷冰冰的机器是绝对不可能有温暖的感觉。那么在潜意识里面，始终是两种完全不同的物种，所以两者交流不可能是欣然和惬意的。更不可能是深层次心悦诚服的那种引领后的追随，追随后的开拓。人工智能说到底，就是披着科学高度的一种高级工具而已。它完全不具备主观能动性。所以，它完全替代不了教师这个教育中最重要的角色。如果哪个国家要用人工智能完全替代老师的角色，我敢断言，他们国家一定正在快速走向了灭亡。 人工智能进入教育的使命应该是让教师腾出更多地时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育变得更好。目前人工智能在教
人工智能与教育 ——调研报告 主要涉及教育机器人、STEAM、创客教室等在教育市场的应用及推广。 导读： 2016年全球服务机器人市场规模达97亿美元，分析机构预计，今后五年将以13%增长率成长，到2020年全球服务机器人市场规模将近160亿美元，而作为服务型机器人重要分支的教育机器人，2016年全球市场总额为1.6亿美元左右，预计到2020年将达到3.4亿美元，以每年20%左右的速度增长。 近几年，机器人产品不仅在工业市场中大放异彩，同时也向民用市场扩张，而教育机器人则是更新颖的领域，随着教育课程改革的深入和人工智能技术的发展，在信息技术教育中加强机器人学科知识与机器人应用前景方面的教育已势在必行。 教育机器人市场前景 教育机器人是指基于教育理论开发，用于教育的有丰富项目开发空间的智能机器人，目前常见的品类目前主要有积木式、移动式、类人式、飞行式等。教育机器人的概念源于1996年能力风暴创始人恽为民博士，经过20年的发展，教育机器人的教育价值被广泛接受和认可。尤其欧美等发达国家，政府对教育机器人高度重视，而教育机器人在青少年中也已相当普及，甚至被列入中小学必修课程。 教育机器人新蓝海一片抢占85亿美元市场刻不容缓 教育机器人新蓝海一片抢占85亿美元市场刻不容缓教育机器人新蓝海一片抢占85亿美元市场刻不容缓 与国外市场相比，我国的教育机器人市场起步稍晚一些，但市场前景还是非常广阔的。重视教育是中国的传统，在北京，平均每个家庭的教育投资占全家总支出的三分之一，好的教育产品在我国必有巨大的市场需求。 二孩政策的放开，将带来每年500万～600万的新增出生人口，这背后是2000
《人工智能》课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：运算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求： 通过本课程学习，使学生对人工智能的进展概况、差不多原理和应用领域有初步了解，对要紧技术及应用有一定把握，启发学生对人工智能的爱好，培养知识创新和技术创新能力。 人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。 人工智能的研究论题包括运算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言明白得、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及运算智能技术等。 此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言明白得方法，运算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够明白什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二.课程内容简介 人工智能的要紧讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述运算智能的差不多知识，包含神经运算、模糊运算、进化运算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的要紧应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言明白得、机器视觉和智能操纵等。关于应用内容，依照学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争辩，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的阻碍，展望人工智能的进展。 以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有专门好的针对性。 三.教学内容和学时安排
人工智能与教育融合 当前我国教育领域中存在诸多难题亟待解决，譬如：教育资源分配不均、教师队伍水平参差不齐、教育实践应试倾向明显等，打造优质均衡教育的探索一直在进行。通过人工智能与教育的融合，发挥人工智能与人类智能各自优势能够为解决这些困境提供契机。 我们认为，人工智能与教育融合所追求的理想形态就是兼具人性化和智慧化特征的智慧教育2.0。 智慧教育指的是依托于教育信息技术所打造的教育信息生态系统，以实现信息技术与教育的深度融合，培育受教育者的智慧。智慧教育的理念对教育实践具有正面的推动作用，但是上述只是智慧教育的第一层次，可以把它称为智慧教育1.0。而智慧教育2.0 则更进一步，它依托于人工智能与人类智能的深度融合，精准高效地促进受教育者的个性化成长。 智慧教育2.0的核心发展就是超越对一般信息技术的整合，直接把高级的信息技术即人工智能完美融合到教育活动中来。由于人工智能发展尚处于弱智能阶段，其发展的具体路径仍需探索，对智慧教育2.0 的现有认识还处在“盲人摸象”阶段。但是基于现有对教育实践、人类智能和人工智能的反思认识，能够勾勒出人工智能与教育融合后生成的智慧教育2.0 的初步理想形态。 一、人工智能与教育融合的智慧教育2.0 目标将侧重学生软素养培育 把个体成长需求的核心素养分为软、硬两类，只是一种粗线条的宏观区分，可以把学生的读、写、算等直观外显的素养称之为“硬素养”，相对地，把学生的自省能力、坚毅品性、人际能力、领导能力、想象力、创造力、情感力、道德力和合理价值观等称之为软素养。 对照2016 年发布的《中国学生发展核心素养》的“基本要点”和“主要表现描述”，研究发现，在国家厘定的这些“关键的”“高级的”“共同的”素养系列中，大多数素养可以归入“软素养”范畴。由此可知，与传统工业社会重视对学生读、写、算等基本的工作领域需要的硬实力培养不同，软素养是当今社会，尤其是进入人工智能时代的当下教育目标的重点。 当前的教育太过强调知识与（考试）技能，工业社会所需的读、写、算培训遮蔽了坚毅品性、人际能力、想象力、创造力、道德价值观等“软素养”的培育，而软素养正是人类区别于人工智能的独一无二的品质。那些耗费大量时间强化的、基于读、写、算的知识记忆和重复性技能，在人工智能时代将会被人工智能轻易取代，因为人工智能不只能做到这些，且比人类更精于此，人工智能完成此类工作会更加精确、快速、稳定，且不知疲倦。
人工智能在教学中的应 用与实现 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
人工智能在教学中的应用与实现 随着现代科技的飞速发展，多媒体计算机在教育领域得到了广泛应用，并对教育、教学过程产生着深刻影响。为了使教学改革能与之相适应，需要引入先进的教学手段，而使用计算机辅助教学系统(Computer Aided Instruction, CAI)可以提供理想的教学环境，容易激发学习者的学习积极性和主动性，从而显著提高教学效果。多媒体技术的日益发展以及与其它领先技术的结合，必然促进CAI的进一步发展。人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。本文针对CAI的发展前景，重点论述人工智能技术对CAI，尤其是对智能化CAI产生的重大影响，并通过一个实例说明实现的思路与设想。 计算机辅助教学系统及其现状 1.计算机辅助教学系统 计算机辅助教学(CAI)即利用计算机代替教师进行教学，把教学内容编成各种“课件”，学习者可以根据自己的程度选择不同的内容进行学习，从而使教学内容多样化、形象化，便于因材施教。如各种教学软件、试题库、专家系统等。CAI无论是在普通教育、高等教育还是在继续教育中都扮演着重要的角色。在国外，CAI课件已经广泛应用于学校和家庭中，并收到了很好的效果。在我国，尽管CAI的研究起步较晚，但发展很快，自上世纪80年代起，已有一批实力雄厚的高等院校把CAI的发展列为重点研究课题。 2.计算机辅助教学的现状 CAI的实现需要应用AI技术及编制复杂的程序，如自然语言理解、知识表示、推理方法等，一些AI技术的特殊应用成果，如代数说明、符号合成、医疗诊断及理论证明等均被应用于CAI 系统，以提高其智能性和实用性。 早期绝大多数CAI课件大都使用决策理论和随机学习的模式，它极大地简化了学习过程的表达形式。例如早期的地质教学系统(SCHOCAR)等。后来，随着人工智能技术的发展，CAI系统中添加了学生的学习行为及训练策略，同时AI技术被应用于建立学习顾问模块(存放所要教课程的问题和技能)。这种方法能控制训练策略并给出适合学生的学习内容。目前为了获取对课程知识表示和控制的灵活性和模块性，有些CAI系统还用AI技术来表示训练计划和策略。例如多数程序设计语言的CAI均属此例。 到目前为止，所使用的绝大多数传统的CAI都是将全部教学信息以编程方式预置于课件中，这样的CAI课件一旦制作完成，任何较大的教学改动都会给维护工作带来极大的不便。因此现有的CAI系统面临许多挑战，它主要存在以下几方面的问题。 （1）缺乏开放性 不具有开放性是目前CAI课件最大的缺点。使用者无法对课件进行任何修改，只能利用已有资源按设定的路线进行教学。其弊端在于：① 固定内容的局限性使课件的适用面狭窄；② 设定的运行路线使授课缺乏自主性；③ 授课的针对性不强；④ 无法利用新出现的资源在较高起点上进行二次开发。 （2）缺乏人机交互能力 现有CAI大多以光盘作为信息的载体，将教材中的内容以多媒体的形式展现出来，教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学习者，学习者使用CAI课件学习是完全被动的。在课堂教学中，一般只能通过教师按预定的课件流程进行操作，无论学生还是教师都不能很好地参与教与学的过程，因此人机交互没有很好地实现。
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