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
总计1038词汇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
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/d317150035.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。
人工智能的研究方向和应用领域 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作出反应的智能机器，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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.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。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
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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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…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
1、人工智能诞生的标志： 1956年夏季，来自数学、心理学、神经生理学、信息论和计算机方面的十位专家，在美国达特莫斯大学召开一次历时两个月的研讨会，讨论了关于机器智能的有关问题，会上达特莫斯大学的麦卡锡提议正式采用“人工智能”一次，标志人工智能学科的正式诞生。 2、状态空间图中三元素分别代表什么？ 状态空间常记为三元组：，S为初始状态的集合，F为操作的集合，G为目标状态的集合。 3、与或图的定义是？ 与或图中节点代表问题：子节点为与关系的节点为与节点，子节点为或关系的节点为或节点，在与或图中无子节点的节点称为端节点。包含与或节点的图称之为与或图。 4、产生式系统推理中的三个推理定义： （1）正向推理：从事实出发，向目标方向进行推理； （2）反向推理：从目标出发，向事实方向进行推理； （3）双向推理：同时从事实和目标出发进行推理。 5、人工智能的学派： 传统划分方法：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派； 现代划分方法：符号智能流派、计算智能流派、群体智能流派。 6、归结策略有哪些：1、删除策略 2、支持集策略 3、线性归结策略 4、单元归结策略 5、语义归结策略祖先过滤型策略；除此之外还有锁归结策略、输入归结策略。 7、不确定性的类型：（1）随机不确定性（2）模糊不确定性（3）不完全性（4）不一致性 简答： ①人工智能的研究领域： 1、博弈 2、自动定理证明 3、专家系统 4、模式识别 5、机器学习 6、计算智能 7、自然语言处理 8、分布式人工智能 9、机器人。 ②子句集的8个步骤： （1）消去蕴含词“->”和等值词“<->”。 （2）缩小否定词的作用范围，使否定词仅作用于原子公式。 （3）变量标准化。适当改名，使得不同量词指导变量不同。 （4）消去存在量词，同时要进行变量替换。 （5）消去所有全称量词。 （6）将公式化为合取范式。 （7）适当改名，使子句之间不含同名的指导变量。 （8）消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。 1、状态空间图：状态、操作、状态空间图、求解 2、状态空间图的盲目搜索算法的概念和步骤：深度优先、广度优先（教材30-32页） 3、状态空间图的启发式搜索算法的概念：以启发性知识为导航的搜索就是启发式搜索。 按照考察节点的选择范围不同，算法分为全局择优和局部择优两种。 4、A算法：启发式搜索算法中同时考虑初始节点到当前节点已经付出的代价和当前节点到目标节点的代价，即引入估价函数f(x)=g(x)+h(x) 5、 A*算法：A*算法是一种启发式搜索方法，搜索时对扩展节点的选择方法做了一些限制。要求根据估价函数 f(x)=g(x)+h(x) 对OPEN表中的节点进行排序，并且要求启发函数 h(x) 是 h*(x) 的一个下界，即 h(x)<=h*(x)。h*(x) 是从x节点到目标节点的最小代价路径上的代价。 A* 算法和A算法的区别就是A算法不要求启发函数h(x) 是 h*(x) 的一个下界，即不限制条件h(x)<=h*(x)。A*算法具有可采纳性（如果问题有解，该算法一定能够在有限步内找到一条最优解）、单调性（启发函数值单调递增）、信息性（启发函数的值越大，搜索效率越高） 6、与或图：与或图中节点代表问题：子节点为与关系的节点为与节点，子节点为或关系的节点为或节点，在与或图中无子节点的节点称为端节点。包含与或节点的图称之为与或图。
关于机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究 摘要：机械、电子以及网络信息等新兴科技的发展，促进了我国机械工程技术的进步，在机械电子工程阶段升级的基础上，将进一步融合先进的人工智能技术，从而提高机械电子工程的数字化和自动化水平，并向智能化方向快速发展。在机械电子工程中融合人工智能技术，对于推动人类社会的进步具有十分重要的意义，同时也是机械工程的一次重要变革。因此相关研究人员应加大对整合人工智能和机械电子工程思路的研究，促进二者深入融合与发展。 关键词：机械电子工程;人工智能;整合思路 随着各种高新技术的快速发展，电子技术在传统机械工程中广泛应用，实现机电一体化的机械电子工程，提高机械工程的现代化水平。同时，以网络信息技术为基础的人工智能技术目前已经成为科技发展的主要趋势之一，因此在机械电子工程中也要加强与人工智能技术的融合，提高机械电子工程的自动化和数字化水平，促使机械电子工程加快智能化发展的速度，从而更好地适应时代发展的需要，为我国经济建设和社会生活提供更加便捷高效的智能化机械电子产品，也能够为机械电子企业创造更大的经济效益。机械电子工程与人工智能的整合将促使社会生产力发生重大的变革，相关企业和研究人员应加大机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究力度。 1 概述人工智能以及机械电子工程 1.1 概述机械电子工程特点 随着科技的发展，目前机械电子工程已经成为融合机械工程技术和电子工程技术的综合性系统工程，计算机技术是机械电子工程中的重要组成部分，而电子工程技术和计算机技术与传统机械工程技术的结合极大丰富了机械电子产品的功能，同时也使结构更加简洁，扩大机械电子产品的应用范围，因此机械电子工程具有广阔的发展前景[1]。 1.2 概述人工智能技术 随着计算机以及网络信息技术的发展，目前人工智能技术已经进入到快速发展阶段。人工智能技术在数据处理分析等方面功能更加强大，在机械制造等工业生产中可以完成模型构建，并進行故障预警以及故障排除等，对于全面提高机械电子工程的现代化水平和智能化程度具有十分重要的作用。 2 关于整合机械电子工程以及人工智能的思路构建研究 2.1 分析人工智能技术与机械电子工程之间的关系 传统的机械电子工程在稳定性方面有所欠缺，特别是主要采用的数学方程推
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。
2019年度人工智能与健康考试答案91分 1.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（ 2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：B√答对 2.对于神经退行性疾病，（）将成为主要的检测手段。（2.0分） A.X光 B.计算机断层扫描 C.核磁共振成像 D.内窥镜 我的答案：C√答对 3.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（2.0分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压
D.肺原性心脏病 我的答案：C√答对 4.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重 我的答案：A√答对 6.瓦普尼克&泽范兰杰斯理论（VC理论）的目标是很好地（）事件。（2.0分） A.预测 B.统计 C.分析 D.回顾 我的答案：A√答对
7.“计算机器能够思维”的观点是由（）提出来的。（2.0分） A.冯·诺依曼 B.图灵 C.诸葛亮 D.公输班 我的答案：B√答对 8.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%。（2.0分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案：A√答对 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（2.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对
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，
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.（）是普遍推广机器学习的第一人。（ 2.0分） A.约翰·冯·诺依曼 B.约翰·麦卡锡 C.唐纳德·赫布 D.亚瑟·塞缪尔 我的答案：C√答对 2.当我们需要寻求健康咨询服务时，应该拨打的热线电话是（）。（2.0分） A.12315 B.12301 C.12345 D.12320 我的答案：D√答对 3.（）由于产品全球化市场竞争加剧和信息技术革命的推动,围绕提高制造业水平的新概念和新技术不断涌现,在此背景下,将新兴的人工智能技术应用于制造领域使“智能制造”的概念孕育而生,并促进了智能制造技术和智能制造系统的研究。（2.0分） A.20世纪70年代 B.20世纪80年代 C.20世纪90年代 D.21世纪初 我的答案：C√答对 4.我国于（）年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。（2.0分） A.2016 B.2017 C.2018 D.2019 我的答案：B√答对
5.在农业领域的（）环节，智能的农业机器人可以利用图像识别技术获取农作物的生长状况，判断哪些杂草需要清除，判断哪里需要灌溉、施肥、打药，并立即执行。（2.0分） A.产前 B.产中 C.产后 D.全程 我的答案：B√答对 6.（）是人工智能发展的硬道理，没有它的人工智能是没有用的。（2.0分） A.数据 B.应用 C.逻辑 D.算法 我的答案：B√答对 7.新生儿的正常脉搏为每分钟（）次。（2.0分） A.60～80 B.70～90 C.80～100 D.90～120 我的答案：D√答对 8.2016年8月，日本电视台报道称，东京大学医学研究所通过运用IBM的人工智能平台Watson仅 用10分钟就诊断出了资深医师难以判别出来的（）。（2.0分） A.甲状腺癌 B.胰腺癌 C.淋巴癌 D.白血病 我的答案：C×答错
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 ………………………………………………
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