浙江大学人工智能研究所(以下简称AI)创建于1981年,是专概要
人工智能专业排名前8位的大学
近日，人工智能专业作为战略新兴产业受到关注，高考圈整理了目前人工智能全国排名前十的大学，供家长、考生了解。
中国科学院大学中国科学院的自动化研究所在人工智能领域的研究实力非常强大。
2017年5月，中国科学院大学成立人工智能技术学院。
这是我国人工智能技术领域较早的全面开展教学和科研工作的新型学院。
该学院就是由中国科学院自动化所牵头新成立的。
清华大学2018年6月28日，清华大学人工智能研究院在李兆基科技大楼揭牌成立。
由清华大学计算机系教授、中国科学院院士张钹出任首任院长。
清华大学的智能技术与系统国家重点实验室，称得上是国内在人工智能人才培养和科学研究的重要基地。
北京大学北大的信息科学技术学院下设的智能科学与技术专业由北大学数学系、计算机系、电子学系等10个系(所)于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。
浙江大学浙江大学计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。
在1978年就开始了人工智能领域的科学研究和人才培养，在1982年创建了人工智能研究室(1987年升级为研究所)。
校长吴朝晖院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤院士都是目前学校人工智能研究领域的著名专家学者。
到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。
哈尔滨工业大学哈工大的可谓王牌工科院校，在全国工科高校实力排行榜中位居第二!仅次于清华!在全国高校学科评估中，哈工大的计算机科学与技术学科位列全国第4名，是国家重点一级学科，并进入ESI全球前1%的研究机构行列。
中国科学技术大学中国科学院的自动化研究所在工业自动化、智能设备控制、模式识别、智能信息处理等领域的成就享誉国内外，号称中国人工智能领域的黄埔军校。
另外，中国科学科技大学的科学与技术学院是教育部和国家计委首批批准的国家示范软件学院。
该学院的科研力量主要集中在高性能计算、智能计算与应用、网络计算与可信计算、先进计算机系统四大领域，实力非常强悍。
浙江大学人工智能PPT1
1．2 人工智能研究的发展
• 1956年夏季，麦卡锡(McCarthy)等美国年轻学者 发起首次人工智能研讨会 •发展历程大致可划分为四个阶段：
• • • • 形成、 成长、 快速发展、 稳步增长
1 形成期（1956-1961）
这一时期，基于前人数学逻辑和形式推理方面取得的成果，建立在卡内基-梅 隆大学、麻省理工学院和IBM公司的研究组开始了AI的早期研究工作。这个时 期的成果主要是定理证明程序、GPS（General Problem Solving）、下棋程序、 LISP语言和模式识别系统等。这些早期成果充分表明，AI作为一门新兴的学科 正在茁壮成长。
课程安排
三、教学要求
• 重点掌握： 问题求解的基本方法、 知识表示方法、 KB系统设计、 智能规划的实现方法、 机器学习的实现方法。 • 课程难点 搜索算法、 演绎推理的实现方法、 结构化知识表示、 KB系统的设计、 自动规划技术、 机器学习技术。
课程安排
四、教材
• 人工智能基础，高济等，02年，高教出版社，新世纪计算机学科系列教材之一。 校门口科海书店 • 参考资料：人工智能原理和方法，王永庆，98年，西安交通大学。
• 80年代中期——AI热特别是专家系统热大大降温。
• 人工智能技术的不成熟性，对AI经济效益的期望值太高，结果不免令人失 望； • 更糟糕的是大部分草率上马的专家系统项目均未达实用化程度； • 对AI前景持悲观态度，甚至有人提出AI的冬天已经来临。
发展历程
4 稳步增长期（80年代后期以来）
• • • • 大部份AI研究者都还保持着清醒的头脑，扎实的研究工作； AI技术和方法论的发展始终保持了较高的速度； AI研究进入稳健的线性增长时期； 而人工智能技术的实用化进程也步入成熟时期。
浙江大学人工智能试卷AI_2016-2017Spring
浙江大学2016 –2017 学年春夏学期《Artificial Intelligence》课程期末考试试卷课程号： 21191890 ，开课学院：_计算机科学与技术学院_考试试卷：A卷、B卷（请在选定项上打√）考试形式：闭、开卷（请在选定项上打√），允许带___________入场考试日期： 2017 年 6 月 25 日,考试时间： 120 分钟诚信考试，沉着应考，杜绝违纪。
考生姓名：_____________学号：_____________所属院系：_____________1.Fill in the blanks (30 points)1)Two common structures are used, namely first-in-first-out (FIFO queue) and last-in-first-out (LIFO queue). The breadth-first-search uses a __________queue, depth-first search uses a__________ queue.2)In alpha-beta pruning search, the algorithm maintains two values, alpha and beta, whichrepresents the maximum score that the maximizing player is assured of and the minimum score that the minimizing player is assured of respectively. At the beginning of alpha-beta search, alpha is set to __________ and beta is set to __________, i.e. both players start with their lowest possible score.3) A and B are two random variables. P(A) and P(B) are their probabilities. It is knownthat P(A)+P(B)=0.5, and P(A|B)P(B|A)=14. Then the P(A) is_______.4) In your 10-day vacation in Alaska, you kept the following log on the weather andwhether you saw a bear that day:(rain, bear) 1 day (¬rain, bear) 2 days (rain, ¬bear) 6 days (¬rain, ¬bear)1 daya) Compute the marginal probability P(bear ) = _______b) Compute the conditional probability P(¬bear|rain) = _______5) In the figure, the circles show a plot of a trainingdata set of 10 data points, the dash line shows the function f(x) used to generate the data and solid curve shows the higher order polynomial g(x) fitted to given 10 data points. The fitted curve passes exactly through each data point, so the value of RMS error E RMS = 0 and g(x) gives avery poor representation of the function f(x). This behavior is known as___________________ (please select over-fitting or under-fitting to fill in this blank).6) For a given likelihood function p(x n |θ), if we obtain a data set of observations X ={x 1,x 2,x 3} and these data points are independent and identically distributed (i.i.d.), then p (X |θ)=p(x 1,x 2,x 3|θ)= ____________.7) For multivariate Gaussian distribution N (x|μ, Σ) of the D dimensional input space x,we have __________ independent parameters for μ and Σ. If Σ is a diagonal matrix and 2σ∑=I , the number of total parameters reduces to __________.8) The Linear basis function models involve linear combinations of fixed nonlinearfunctions of the input variables. If given basis functions ϕ(x )=(ϕ0(x ),ϕ1(x ),ϕ2(x ))T, where ϕ0(x )=1 and the model parameters w =(w 0,w 1,w 2)T , then the linear basis function y (x , w ) = ____________.9)In general, a deep convolutional neural network consists of convolutional layer,pooling layer, fully-connected layer and classifier layer, the softmax is usuallyemployed at the __________ layer.10)Reinforcement learning mainly consists of policy, value function and model.A__________ maps a state to an action, and a value function is a prediction of future reward. In Q-value function, discount factor γ is usually used, the range of discount factor γ is __________.2. Multiple Choice (36 points, only one of the options is correct.)1)Consider three 2D points a = (0, 0), b = (0, 1), c = (1, 0). Run k-means with twoclusters. Let the initial cluster centers be (-1, 0), (0, 2). What clusters will k-means learn after one iteration? _____(A) {a}, {b, c}(B) {a, b}, {c}(C) {a, c}, {b}(D) none of the above2)The sigmoid function in a neural network is defined as g(x)=e x1+e x. There isanother commonly used activation function called the hyperbolic tangent function,which is defined as tanh(x)=e x−e−xe x+e−x. How are these two functions related?____________(A) tanℎ(x)=g(x)−1(B) tanℎ(x)=2g(x)−1(C) tanℎ(x)=g(2x)−1(D) tanℎ(x)=2g(2x)−13)Which nodes will be pruned along with their branches by alpha-beta pruning? _____(A) I (B) H, I (C) G, H, I (D) C, H, I4)Consider a 3-puzzle where, like in the usual 8-puzzle game, a tile canonly move to an adjacent empty space. Given the initial state which ofthe following state cannot be reached? _____(A) (B) (C) (D)5)Given two Gaussian distribution N(x|−1,1) and N(x|1,1), which of the followingformula is correct? ______________(A) N(0|−1,1)>N(0|1,1)(B) N(−1|−1,1)>N(−1|1,1)(C) N(0|−1,1)<N(0|1,1)(D) N(−1|−1,1)<N(−1|1,1)6)The Fisher’s criterion is defined to be _________(A)the separation of the projected class means.(B)the separation of the projected class variances.(C)the ratio of the between-class variance to the within-class variance.(D)the ratio of the within-class variance to the between-class variance.7)Suppose we have a data set {x1,…,x N} drawn from the mixture of two 2D Gaussians,which can be written as p(x)=0.5N(x|μ1,Σ1)+0.5N(x|μ2,Σ2). If Σ1=Σ2=σ2I in this model, which of the following figures is consistent with the distribution of data points p(x)? _______________(A) (B) (C) (D)8)Consider a polynomial curve fitting problem. If the fitted curve oscillates wildlythrough each point and achieve bad generalization by making accurate predictions for new data, we say this behavior is over-fitting. Which of the following methods cannot be used to control over-fitting? ________________(A)Use fewer training data(B)Add validation set, use Cross-validation(C)Add a regularization term to an error function(D)Use Bayesian approach with suitable prior9)AlexNet (one of popular multi-layer convolutional neural networks for imageclassification) is trained in a_________ setting, K-means clustering is employed in a _________ setting and Boosting for classification is implemented in a_________ setting , linear regression model for classification is realized in a _________ setting.(A) unsupervised, supervised, supervised, unsupervised(B) supervised, supervised, supervised, supervised(C) supervised, supervised, unsupervised, unsupervised(D) supervised, unsupervised, supervised, supervised10)In linear least square regression model, we can add a regularization term to an errorfunction (i.e., sum-of-squares) in order to control _________. The lasso regularizer will introduce____________ solution compared to quadratic regularizer.(A) over-fitting, dense (B) over-fitting, sparse(C) under-fitting, dense (D) under-fitting, sparse11)We can decompose the expected squared loss of one predict model as follows:expected loss = (bias)2 + variance + noiseIn general, one flexible model (i.e., under-fitting) model will introduce high_________ and one rigid model (i.e., overfitting) model will introduce high _______________.There is a tradeoff between a model's ability to minimize bias and variance.(A) variance, bias (B) bias, bias(C) variance, variance (D) bias, variance12)Which description is not correct in terms of supervised learning, semi-supervisedlearning, unsupervised learning and reinforcement learning?__________(A) Reinforcement learning is one of specific supervised learning methods.(B) Semi-supervised learning falls between unsupervised learning (without anylabeled training data) and supervised learning (with completely labeled training data).(C) Reinforcement learning is neither supervised learning nor unsupervised.(D) Deep reinforcement learning is a combination of deep learning and reinforcementlearning.13)In reinforcement learning, Q-learning defines a function Q(s, a) representing the_______________ when we perform action a in state s, and continue optimally from that point on. The Q-function can be learned iteratively by ______________.(A) The immediate reward plus discounted maximum future reward, Bellman equation(B) Discounted maximum future reward, Markov decision process(C) The immediate reward plus discounted maximum future reward, Markov decisionprocess(D) Discounted maximum future reward, Bellman equation14)When we use one deep convolutional neural network model to classify 101 concepts,which option is not correct in the following description?_________(A)The output of the last fully connected layer can be used as the learning features ofeach concept.(B)The dimension of the classification layer can be 101.(C)The convolutional kernels are pre-defined (i.e., data-independent).(D) Dropout is used to boost the performance.15)Which description is not correct in terms of deep learning?__________(A)Deep learning is essentially a method to learn the features of raw data.(B)Backpropagation is conducted to optimize the weights of deep neural networks sothat the neural network can learn how to correctly map arbitrary inputs to outputs.(C)The achieved performance of deep learning is due to its powerful representationability via many of non-linear mappings.(D)Deep convolutional neural network for classification is employed in an end-to-endmechanism via unsupervised learning.16) Which description is not correct about K-Means clustering?___________(A)K-means clustering can be used for image segmentation and image compression.(B)K is the number of clusters and is generally pre-defined.(C)Each data point can be assigned to more than one cluster.(D)If the dimension of each data points is D, the dimension of cluster centers is D.17)The number of pruned successors in alpha-beta pruning is highly dependent on _____.(A)The moving order(B)The initialized values of alpha and beta(C)The number of terminal nodes(D)Whether breadth-first search or depth-first search is employed18)What description is not correct in terms of AI?(A)Deep learning is one kind of machine learning methods.(B)Machine learning is deep learning.(C)Search is one kind of methods used in AI.(D)In general, LeNet-5 (one of deep convolutional neural networks) maps eachhandwriting images into 0-9 digital character concept space.3.Calculus and Analysis (34 points)1)(Game Playing, 8 points) As shown in the following figure, there is a MINMAXsearch tree with three layers. The utility values for the leaf nodes are respectively displayed at the bottom of the figure.(a) Fill in the blanks for the utility values associated with the tree nodes (i.e., B, C, D) as well as the root node A. (4 points)(b) Draw mark ‘//’ on some branches in the figure to show that they are pruned by the alpha-beta pruning algorithm. (4 points)2) (Boosting, 8 points ) Boosting is a powerful technique for combining multiple “base” classifiers to produce a form of committee whose performance can be significantly better than that of any of the base classifiers. Consider a two-class classification problem, in which the training data comprises 2D input vectors 1,...,N x x along with corresponding binary target variables 1,...,N t t where {1,1}n t ∈+-. Assume that we have trained three base classifiers 12(),()f f x x ,3()f x and the corresponding weighting coefficients 123,,ααα. Please answer:(a) The final classifier learned by boosting can be given by: (4 points)F final (x )=(b) If three base classifiers 12(),()f f x x ,3()f x are shown in the figure and1230.3,0.5,0.7ααα===. Each base classifier partitions the input space into tworegions separated by a linear decision boundary Ωi . The dark regio n with ‘+’ means the target value is +1 and the bright region with ‘-’ means the target value is -1. Three decision boundaries have been put together in the last right figure and separate the space into six sub-regions, please mark the final decision result in the figure with ‘+’ or ‘-’ for each sub -region.(4 points)3) (Image Restoration, 6 points ) Please share several key tricks that effectively improve the performance of your Image Restoration Algorithm in Project 2. (About 100~150 words).4)(Deep learning, 12 points)(a) Convolution is very important in deep convolutional neural network. Please calculate the convolved value of the center pixel in Figure (1) with the given convolutional kernel in Figure (2). (3 points)(b) Given a single depth slice in Figure (3), please give out the average-pooling value of this slice with 2×2 filters and stride 2. (3 points)(c) If we trained a deep convolutional neural network as follows in Figue (4). The sofmax is used to classify five concepts (e.g., car, airplane, truck, ship and person). If we input a car image into the trained deep model, please write out one of likely 5-dimensional outputs by the deep model. (3 points)Figure (4)(d) Please write down the trainable parameters in this model. (3 points)《Artificial Intelligence》Final Examination Answer SheetName： Student ID： Dept.： _1.Fill in the blanks (30 points, 2pt/per)1).______________________, _______________________2). _____________________, _______________________3)._____________________4). _____________________, _______________________5)._____________________6). _____________________7)._____________________, _______________________8)._____________________9)._____________________10).____________________ , _______________________2.Multiple Choice (36 points, 2pt/per)3. Calculus and Analysis (34 points)1) (Game Playing, 8 points)(a) (4 points)(b)(4 points)2) (Boosting, 8 points)(a) (4 points)F final(x)=(b) (4 points)3) (Image Restoration, 6 points)4) (Deep Learning, 12 points)(a)(3 points)(b)(3 points)(c)(3 points)(d)(3 points)。
人工智能概论-浙江大学-控制科学与工程学院
张建明
控制科学与工程学系
杭州 • 浙江大学 • 2013
联系方式
办公室：智能系统与控制研究所222室 Email：jmzhang@ 电话：13588011720，87952233-8222（办）
说明
教材：
• Russell & Norvig. 人工智能：一种现代方法 （第二版）, 人民邮电出版社
深蓝计划源自许峰雄在美国卡内基·梅隆大学修读博士学位时的研究，第 一台电脑名为“晶体测试”，后来又研制了另一台电脑“沉思”。 许峰 雄在1989年加入IBM研究部门。1992年IBM委任谭崇仁为超级电脑研究 计划主管，领导研究小组开发专门用以分析国际象棋的深蓝超级电脑。
深蓝是并行计算的电脑系统，基于RS/6000 SP，另加上480颗特别制造 的VLSI象棋芯片。下棋程式以C语言写成，运行AIX操作系统。 1997年 版本的深蓝运算速度为每秒2亿步棋，是其1996年版本的2倍。
专家系统、游戏、机器学习、机器视觉、自然语言理解、自动程序设计、知 识发现、数据挖掘、网络搜索、定理证明、模式识别等。
说明(续)
（2）组织形式 依据学生的兴趣，组成至多3人的项目小组，每个组确定一个选题。
（3）要求 项目小组依据确定的选题，收集相关资料，综述研究现状，提出研究问 题，设计研究方案，实施研究计划。
沃森是能够使用自然语言来回答问题的人工智能系 统，由IBM公司的首席研究员David Ferrucci所领导 的DeepQA计划小组开发并以该公司创始人托马斯 ·J·沃森的名字命名。
“沃森”
《危险边缘》的题目常常包含微妙含义、反讽、谜语、甚至脑筋急转弯 等种种线索，沃森主要依靠的是它对自然语言的理解和高速的计算。
人工智能的基础知识
人工智能的基础知识近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一个热门话题经常被提及。
人工智能是一门研究如何使机器能够像人一样进行智能决策与行动的科学。
在探索人工智能的世界中，存在着一些基础知识，这些知识是理解和掌握人工智能的基石。
首先，人工智能的核心概念之一是机器学习（Machine Learning）。
机器学习是一种通过从数据中学习经验规律，而无需明确编程来让机器具备学习能力的方法。
机器学习基于数学和统计学理论，通过训练算法来自动发现数据中的模式和规律。
这些训练过程使得机器能够从大量数据中获取知识，并在面对新的情况时作出准确的决策。
随着机器学习的发展，许多应用领域如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等都取得了重大突破。
其次，人工智能领域的另一个重要概念是深度学习（Deep Learning）。
深度学习是机器学习的一种特殊领域，其灵感来源于人脑神经网络的结构。
深度学习通过建立多层神经网络模型来学习和抽取数据中的特征，并利用这些特征进行预测和决策。
深度学习的算法在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域中取得了令人瞩目的成果，从而推动了人工智能的快速发展。
此外，人工智能中还有重要的应用领域，例如自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）。
NLP关注如何使计算机能够理解和处理自然语言，包括语义分析、实体识别、问答系统等。
通过对大量的语言数据进行分析和建模，NLP 能够使计算机能够进行智能文本理解和生成，这对于聊天机器人、智能助手和智能翻译等应用非常重要。
人工智能也与计算机视觉（Computer Vision）有密切的联系。
计算机视觉旨在使计算机能够理解和解释图像和视频数据。
通过使用图像处理、模式识别和机器学习的技术，计算机视觉可以实现图像分类、物体检测和图像生成等任务。
计算机视觉的应用非常广泛，如自动驾驶、人脸识别和视频监控等。
ai人工智能原理
ai人工智能原理AI人工智能原理人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门致力于研究、设计和实现智能化机器的科学与技术。
AI人工智能的发展源于对人类智能的模拟与复制，旨在使机器能够像人一样具备思维、学习、推理和决策等智能能力。
其核心原理主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理和专家系统等。
机器学习是AI人工智能的重要支撑，它是指通过对大量数据的学习和分析，使机器能够从中获取知识和经验，并利用这些知识和经验来解决问题。
机器学习的核心思想是通过建立模型，对输入数据进行分析和预测。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
机器学习的应用广泛，例如在医疗诊断、金融风控和智能推荐等领域都有着重要的作用。
深度学习是机器学习的一个重要分支，它模仿人脑的神经网络结构，构建起多层次的神经网络模型。
深度学习通过多层次的特征提取和抽象，能够自动学习复杂的非线性关系，实现对大规模数据的高效处理和分析。
深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破，推动了AI人工智能的发展。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究如何使机器能够理解和处理人类自然语言的一门学科。
NLP包括文本分析、语义理解、情感分析和机器翻译等技术，通过对语言的分析和处理，使机器能够与人进行自然的对话和交流。
NLP的应用广泛，例如智能客服、智能助手和智能翻译等领域都离不开NLP的支持。
专家系统是一种基于规则和知识的推理和决策系统。
它通过将专家的知识和经验转化为规则或知识库，并利用规则推理和知识推理的方法，实现对问题的分析和解决。
专家系统在医疗诊断、故障诊断和决策支持等领域发挥着重要作用，能够帮助人们快速准确地做出决策。
AI人工智能的发展离不开大数据和计算能力的支持。
大数据提供了海量的数据资源，为机器学习和深度学习提供了数据基础。
计算能力的提升则使得机器能够更加高效地进行计算和处理，加速了AI人工智能的发展进程。
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具有智能行为的学科，旨在模拟人类智能的思维和行为。
它涉及到多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
近些年来，人工智能在各行各业得到了广泛应用，如医疗诊断、智能交通、智能家居等。
一、人工智能的背景与发展人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代，随着计算机科学的发展，人们开始尝试开发能够模拟人类思维的计算机程序。
随着硬件技术与算法的不断进步，人工智能得到了长足的发展，逐渐具备了一定的自主学习和推理能力。
二、人工智能的基本原理与方法1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从大量数据中进行学习和预测，从而使其具备自动识别和分类的能力。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机能够理解和处理自然语言的技术。
它可以用于语音识别、机器翻译、智能客服等领域。
3. 计算机视觉：计算机视觉致力于让计算机能够感知和理解图像和视频内容，从而实现人机交互、图像识别等应用。
三、人工智能的应用领域1. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的突破，能够辅助医生进行疾病诊断、个性化治疗方案制定等。
2. 智能交通：人工智能可以优化交通运输系统，提高路况监测、交通信号控制等效率，减少交通拥堵和事故发生。
3. 智能家居：通过人工智能技术，可以实现家居设备的智能化管理，如语音控制、自动化调控等。
4. 金融领域：人工智能在金融领域的应用非常广泛，可以进行风险评估、投资建议、反欺诈等工作。
四、人工智能的挑战与展望尽管人工智能在许多领域都取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
例如，数据隐私和安全问题、算法的不透明性、伦理和道德问题等。
未来，人工智能将继续发展并与更多领域相结合，为人们创造更多智能化、便捷化的应用。
总结：人工智能是一门致力于实现计算机智能化的学科，经过多年的发展，已经在各个领域得到了广泛应用。
基于专利信息的人工智能技术创新网络图谱研究
基于专利信息的人工智能技术创新网络图谱研究赵程程（上海工程技术大学管理学院，上海201620）摘要：本文使用德温特创新专利引文索引数据库提供的人工智能相关专利数据（2010—2020年），利用知识图谱软件Citespace绘制人工智能技术创新网络图谱，识别出AI创新关键路径及重要节点企业/科研机构、中国人工智能领域最有发展潜力的创新主体和重要创新主体，并对其创新合作特征进行分析。
结论如下：①2010—2020年人工智能关键路径及演化呈现四大特征；②AI创新关键路径重要节点企业/科研机构有15家；③AI最具潜力的创新主体有华为等10家企业，以及中山大学等15家高校/科研院所;④AI重要创新主体有腾讯等10家企业，以及电子科技大学等10家科研机构。
关键词：人工智能；创新网路；专利分析；知识图谱中图分类号：G327.312.6文献标识码：AResearch on Artificial Intelligence Technology Innovation NetworkKnowledge Map Based on Patent InformationZhao Chengcheng(School of Management，Shanghai University of Engineering Science，Shanghai201620，China)\'-I r.ici:Firstly,we use the artificial intelligence(AI)patent data(2010一2020)provided by Derwent Innovations Index.Secondly, AI technology innovation network knowledge map was drawn by the software CiteSpace.Thirdly,AI innovation key path and important nodes were identified.Fourthly,the most potential innovation subjects and important innovation subjects in the field of AI in China are analyzed.The conclusions are as follows.①There are4characteristics of evolution in AI key path in2010一2020.②There are15the keynote enterprises/scientific research institutions on AI technology innovation.③The most potential innovation subjects of AI in China include10enterprises such as Huawei,and15scientific institutes such as Sun Yat-Sen University,Xi'an Jiaotong University,Southeast University and Shenzhen University.④20AI innovation sectors in China include10enterprises such as Tencent,and10scientific research institutions such as University of Electronic Science and technology.Key words:Artificial intelligence；Innovation network；Patent analysis；Knowledge map疫情防控的严峻形势正倒逼着各国科技企业人工智能既是机遇又是挑战，世界格局极有可能竞相发力，对错过前三次科技革命的中国来说，因此而重新洗牌。
人工智能详细科普
人工智能详细科普AI（人工智能（Artificial Intelligence））一般指人工智能（计算机科学的一个分支）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。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，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。
定义详解人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
智能化科研（AI4R）：第五科研范式
专题：大力推进科研范式变革Vigorously Promote Scientific Research Paradigm Transform引用格式：李国杰. 智能化科研（AI4R）：第五科研范式. 中国科学院院刊, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002.Li G J. AI4R: The fifth scientific research paradigm. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002. (in Chinese)编者按随着大数据与人工智能（AI）技术的飞速发展，人类正迎来新一轮科技革命与产业变革。
深度学习等技术近年来的突破，也使AI在数学、物理学、化学、生物学、材料学、制药等自然科学和高技术领域的研究中得到了广泛应用并取得了令人瞩目的重大成果。
AI的快速发展为人类的科学研究工具和组织模式的效率提升提供了新机遇，以AlphaFold2和ChatGPT为代表的智能工具，展现出了超越人类解决复杂问题的能力。
趋势表明，AI for Science正在成为一种新的科研范式。
智能时代已经到来，科研范式与形态的变革刻不容缓，我们必须把握机遇，积极应对。
为此，《中国科学院院刊》特组织策划专题“大力推进科研范式变革”，本专题由《中国科学院院刊》副主编、中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所李国杰研究员指导推进。
智能化科研（AI4R）：第五科研范式李国杰中国科学院计算技术研究所北京100190摘要文章将“智能化科研”（AI4R）称为第五科研范式，概括它的一系列特征包括：（1）人工智能（AI）全面融入科学、技术和工程研究，知识自动化，科研全过程的智能化；（2）人机智能融合，机器涌现的智能成为科研的组成部分；（3）有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题；（4）面向非确定性问题，概率统计模型在科研中发挥更大的作用；（5）跨学科合作成为主流科研方式，实现前4种科研范式的融合；（6）科研更加依靠以大模型为特征的科研大平台等。
人工智能的发展与应用简述
人工智能的发展与应用简述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在使计算机具备人类智能。
随着科技的进步，人工智能已经从理论逐渐转向实践，并在各个领域取得了广泛应用。
本文将简要概述人工智能的发展历程以及其在不同领域中的应用。
一、人工智能的发展历程人工智能的概念最初诞生于20世纪50年代，当时科学家们开始探索计算机如何模拟人类智能。
在接下来的几十年里，人工智能经历了起伏，经历了多次高潮和低谷。
直到近年来，随着大数据、云计算、深度学习等技术的突破，人工智能才取得了巨大的进步。
二、人工智能的主要应用领域1. 语音识别与自然语言处理语音识别技术使计算机能够识别人类语言，并将其转化为可执行的指令。
自然语言处理技术则进一步使计算机能够理解和处理人类语言，实现智能对话。
这项技术广泛应用于语音助手、智能翻译、智能客服等领域。
2. 机器视觉与图像识别机器视觉技术通过计算机模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的理解和处理。
图像识别技术使计算机能够自动识别和分类图像中的对象，广泛应用于人脸识别、智能监控、自动驾驶等领域。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术是人工智能在交通领域的典型应用，通过计算机的感知、决策和控制能力，实现车辆的自主驾驶。
这项技术正在改变传统交通方式，为未来的交通运输带来了革命性的变革。
4. 金融科技人工智能在金融领域的应用主要包括风险管理、智能投资、客户服务等方面。
利用大数据和机器学习算法，人工智能能够分析金融市场趋势，预测风险，并提供个性化的金融服务。
5. 医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用涵盖了疾病诊断、药物研发、医疗辅助等多个方面。
通过分析海量的医疗数据和病人信息，人工智能能够提供更精准的诊断和治疗方案，极大地提高了医疗效率和质量。
三、人工智能的发展前景与挑战目前，人工智能发展依然面临一些挑战，如数据隐私、伦理道德等问题。
同时，人工智能的发展也具有广阔的前景。
浙江大学研究生《人工智能引论》课件
一个关系数据库可看作一个信息系统，其“列” 为“属性”，“行”为“对象”。
基本概念（续）
基本集合（ ） 原子() 关系的等价类( ) 表示近似空间上所有的基本集合（原子）
U7 No
H ig h
Yes
U8 No
Very-high N o
{, .} : {}, {}, {}, {}, {, }, {, }.
{ () } {, , , }
{ () } {, , , }
{, } {, , , , , }
RX1
{, }
RX2
{, , , , , }
上、下近似集的图示：
{, .} { {}, {}, {}, {}, {, }, {, { () } {} { () } {}
集合的上近似 下近似
在信息系统 {, , , }中，设 是个体全域 上的子集， 则的下和上近似集及边界区 域分别为P ：X { Y U /P :Y X }
P X { Y U /P :Y X }
Bn P (X d )P XP X
• 是 上必然被分类的那些元素的集合，即包含在内的最大可定义集； • P 是上可能被分类的那些元素的集合，即包含的最小可定义集。 • ()是既不能在 上被分类，又不能在上被分类的那些元素的集合。
参考史忠植编著的《高级人工智能》、《知识发现》 等教材中讨论粗糙集的有关章节。【注】：国内王国 胤、刘清、张文修、曾黄麟等人先后出版了关于 的教 材，也可适当参考。
快速入门方法（续）
认真研读如下篇典., .
.
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粗糙集理论的基本原理
人工智能的发展历程
人工智能的发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种智能科学，致力于实现人类智能的模拟和延伸。
几十年来，人工智能迅速发展，并在各个领域逐渐应用。
20世纪50年代初，人工智能研究开始萌芽。
1956年夏天，达特茅斯会议召开，标志着人工智能研究的正式开始。
此后，人工智能研究进入“知识时代”，专家系统成为重要研究方向。
专家系统运用人工智能技术，通过内部存储的专业知识，以模拟专家行为，解决复杂的问题。
专家系统被广泛应用于诊断、监测、设计等领域。
20世纪80年代，人工智能进展迅速，推动了机器学习领域的发展。
机器学习是人工智能的重要分支，旨在研究和设计能自动学习的算法。
基于机器学习技术，人工智能在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了显著进展。
21世纪初，大数据和深度学习技术的发展，推动了人工智能走向新的高峰。
深度学习是一种模拟人类大脑处理信息的机器学习方法，可以模拟人脑神经元之间复杂的相互作用关系，从而使机器能够学习和识别更多的信息、完成更繁琐的任务。
基于深度学习技术，人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理、智能翻译等领域取得了惊人的成就。
当前，虽然人工智能技术飞速发展，但也面临一系列问题和挑战。
其中，伦理、隐私、安全等问题是人们最为关注的。
如何保护个人信息，如何防止数据泄露，如何保证人工智能系统的安全性，都是摆在我们面前的难题。
此外，人工智能也可能带来一系列社会问题，如失业、不公平、人类智能被替代等等。
总之，虽然人工智能面临众多挑战和困难，但是人工智能的前景仍然良好。
未来，人类智能和人工智能将相互融合，合作共生，共同创造更加美好的未来。
【全文】中国的人工智能-ppt课件 (2)
成就
中国人工智能的现状
Achievements
“浪潮杯”首届中国象棋人机大战, 由中国人工智能学会 与浪潮集团联合主办，是对中国人工智能发展水平的校验， 也是中国第一次最大规模、最高水平的中国象棋人机大战。
成就
中国人工智能的现状
Achievements
成就
中国人工智能的现状
Achievements
中国人工智能的历史
中国人工智能之父
Contents
历史
1
现状
2
发展
3
从1961年世界上第一个真正意义上的实用机器人在美国问世，到如今机器人已经从一个梦想中的角色真真正正的走入了人类的生活，48年来，世界各国都前赴后继地奔跑在“研究利用人工智能”这条新路上，特别是美国和日本已经逐步发展成为了“人工智能强国”。而中国人工智能学科起步晚，但在理论研究方面已“赶超日本、追平美国”，完全达到了世界领跑水平，特别是中国科学家协同配合国外传统研究方法，开发出的新的综合创新性研究体系，为国际人工智能科学发展做出了突出贡献。
中国人工智能的现状
我国虽然在人工智能的软件方面水平不低，但在硬件、机器制造方面水平还不高，和日本等应用水平和普及度都较高的国家相比，中国还处于一个‘很初级’的阶段 。
中国人工智能的现状
工业化生产水平相比于美日还存在较大差距，对 资源和能源的消耗也都难以达到需求，此外，一 项先进的人工智能成果在刚开始投入市场生产时 需要较高的成本，这对于我国一些普通家庭来说 还属于奢侈品，因此在市场需求和推广上也难以 跟上国外的脚步。
由中国人工智能学会发起主办，以“智能体验·智慧生活”为 主题的首届中国智能博览会（简称智博会）筹备仪式日前在北 京邮电大学启动。智博会于2011年9月16日至18日在北京全国农 业展览馆举行。这标志着继我国在上海成功举办世博会后首次 向世界展示智能科学技术成果又一大盛会。
人工智能技术介绍论文
人工智能技术介绍论文随着计算机科学和信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今世界科技创新的前沿领域之一。
人工智能技术的发展不仅极大地推动了科技的进步，也深刻地影响着社会的各个方面，包括经济、教育、医疗、交通等。
本文将对人工智能技术进行一个全面的介绍，包括其定义、发展历程、主要技术、应用领域以及未来的发展趋势。
一、人工智能的定义人工智能，简称AI，是指由人制造出来的系统所表现出来的智能。
这种智能通常是指通过计算机程序或机器来模拟、延伸和扩展人的智能行为。
人工智能技术的核心目标是创建能够执行复杂任务的智能系统，这些任务通常需要人类智能才能完成，例如语言理解、学习、推理、规划、感知、运动和操作物体等。
二、人工智能的发展历程人工智能的研究可以追溯到20世纪40年代和50年代，当时的科学家们开始探索如何让机器模拟人类的智能行为。
1956年，在达特茅斯会议上，人工智能这一术语被首次提出，并标志着人工智能研究的正式诞生。
自那时以来，人工智能经历了几个重要的发展阶段：1. 诞生期（1956-1974）：在这一时期，人工智能的研究主要集中在逻辑推理和问题解决上，如使用逻辑理论家（Logic Theorist）和通用问题解决者（General Problem Solver）等程序。
2. 第一次冬天（1974-1980）：由于早期的人工智能系统在处理复杂问题时遇到了困难，加之资金的减少，人工智能研究进入了一段低谷期。
3. 知识革命（1980-1993）：专家系统的发展为人工智能带来了新的活力，这一时期的研究集中在知识表示和推理上。
4. 第二次冬天（1993-2000）：随着专家系统的局限性逐渐显现，人工智能研究再次遭遇挑战。
5. 数据驱动的复兴（2000至今）：互联网的普及和大数据的出现为人工智能提供了新的机遇。
机器学习和深度学习技术的发展，特别是神经网络的突破，使得人工智能在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的进展。
人工智能的发展
人工智能的发展人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思量和行动的科学。
随着科技的进步和数据的爆炸式增长，人工智能正以惊人的速度发展和应用于各个领域。
人工智能技术的发展可以追溯到上世纪50年代，但直到最近几年才真正开始引起广泛关注和应用。
目前，人工智能已经在许多领域取得了重大突破和应用，如自然语言处理、机器学习、计算机视觉和智能机器人等。
在自然语言处理方面，人工智能已经能够实现语音识别、语义理解和机器翻译等功能。
例如，智能助理如Siri和Alexa能够通过语音指令与人进行交互，并根据用户的需求提供相应的服务。
机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从大量数据中学习和优化算法，使其能够自动进行决策和预测。
机器学习已经广泛应用于推荐系统、金融风控、医疗诊断和智能驾驶等领域。
例如，推荐系统能够根据用户的历史行为和兴趣，为其提供个性化的推荐内容；智能驾驶技术则能够通过感知和分析周围环境，实现自动驾驶和交通规划。
计算机视觉是人工智能的另一个重要领域，它致力于让计算机能够理解和分析图象和视频。
人工智能在计算机视觉方面的发展已经实现了人脸识别、物体检测和图象生成等功能。
例如，人脸识别技术已经广泛应用于安全监控和人脸支付等场景；物体检测技术则能够识别图象中的物体并进行分类和定位。
智能机器人是人工智能技术的又一重要应用领域。
智能机器人能够通过感知、决策和执行等环节，摹拟人类的行为和思维。
目前，智能机器人已经应用于工业生产、医疗护理和家庭服务等领域。
例如，工业机器人能够自动完成重复性、危（wei）险性和高精度的工作任务；医疗机器人能够辅助医生进行手术和康复训练。
人工智能的发展离不开大数据和计算能力的支持。
大数据为人工智能提供了丰富的训练和学习材料，使其能够更好地理解和分析问题。
而计算能力的提升则使得人工智能能够更快地处理和运算大规模的数据。
云计算和分布式计算技术的发展，为人工智能的应用提供了强大的基础设施支持。
人工智能开发的基础知识与原理
人工智能开发的基础知识与原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门跨学科的研究领域，涵盖了计算机科学、数学、统计学和认知科学等领域的知识。
在过去几十年里，随着计算机技术的快速进步，人工智能在各个领域都取得了重大突破和应用，如自动驾驶、机器翻译和智能音箱等。
在了解人工智能开发的基础知识与原理之前，我们首先要明确人工智能的定义和分类。
人工智能可以被定义为一种机器能够模拟和执行人类智能活动的能力。
人工智能的研究主要分为弱人工智能和强人工智能两个大的分类。
弱人工智能指的是机器进行特定任务的能力，如图像识别和语音识别。
强人工智能则是指具备思维和学习能力的机器，能够像人类一样进行分析、决策和创新。
在人工智能的开发过程中，有一些基础知识和原理是必不可少的。
首先是机器学习（Machine Learning），这是人工智能的核心技术之一。
机器学习通过让机器从大量数据中学习，自动提取并识别数据中的模式和规律。
人工智能的许多应用都依赖于机器学习，如垃圾邮件过滤和推荐系统。
在机器学习中，常用的算法包括决策树、最大熵模型和支持向量机等。
这些算法可以根据数据的不同特性和应用场景来选择和调整。
例如，决策树算法适用于分类问题，而支持向量机则适用于数据挖掘和模式识别。
除了机器学习，还有深度学习（Deep Learning）这一重要分支。
深度学习是一种通过模拟人脑神经网络的方式来实现机器学习的技术。
它通过构建多层神经网络和大量的样本数据来实现对模式和规律的学习和应用。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了非常显著的成果。
人工智能的另一个重要概念是自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）。
自然语言处理是指通过计算机对人类自然语言进行处理和理解的技术。
这涉及到文本分析、情感分析、机器翻译和对话系统等方面的技术。
自然语言处理是实现智能问答系统、聊天机器人和智能客服等应用的基础。
人工智能概述范文
人工智能概述范文
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究智能的科学，它研究如何使机器拥有智能，并解决复杂的问题。
人工智能是计算机科学、生物学、神经科学、信息学等多学科的跨学科研究，它涉及诸如模式识别、机器人技术、智能体技术、自然语言处理、智能以及智能数据挖掘等技术。
随着计算机技术、数据处理技术和通信技术的发展，人工智能作为研究机
器智能的主要领域，得到了越来越多的关注和发展。
人工智能的发展早在二十世纪五六十年代开始，当时英国著名数学家
约翰·冯·诺伊曼提出了人工智能必须满足的三个基本条件，即思维、学
习和问题解决能力，从而开创了人工智能的正式研究。
人工智能的发展历
程正式提出了四大领域，即自然语言处理、模式识别、机器学习和机器人
技术。
1960年代，英国科学家哈特曼引入“多处理机”概念，开创了多处
理技术，这是人工智能的重要贡献。
多处理技术的出现使得模式识别和信
息处理能力大大提升，这对人工智能的发展起到了巨大的推动作用。
1970
年代，著名学者麦克纳建立了“融合理论”，侧重于模式识别，将信息处
理和决策结合起来，标志着模式识别技术的发展。
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浙江大学人工智能研究所（以下简称AI）创建于1981年，是专门从事科学研究与培养高层次计算机专业人才的科研机构。
全所现有各类研究人员46名，其中教授15名（含中国工程院院士1名，长江计划特聘教授1名,博士生导师10名），副教授22名，讲师10名。
同时设有计算机应用技术博士点、硕士点和计算机科学与技术博士后流动站。
现任研究所所长为浙江大学校长、中国工程院院士潘云鹤教授，副所长为董金祥教授、朱淼良教授和周昌乐教授，学术委员会主任为何志均教授。
研究所下设：
知识工程研究室、智能CAD研究室、CAD&CG研究室、计算机视觉与智能机器人研究室、智能信息管理与决策研究室等5个研究室、实验室，以及资料室、办公室等机构。
主要研究方向：
人工智能理论，形象思维，计算机图形学（CG）与计算机辅助设计（CAD）,计算机集成制造（CIMS）及其它先进制造技术，智能CAD，信息智能和决策支持，计算机视觉与智能机器人，多媒体技术，工程数据库，智能控制，计算机网络和信息通讯，科学可视化，分布式知识库，操作系统，数据库，管理信息系统，计算机辅助工业设计等。
学术带头人：
Founded in 1981, the Artificial Intelligence Research Institute (AIRI) is an institution specializing in scientific research and high-level computer talent cultivating. Presently it has a staff of 46. Among them, there are 15 professors ( including one member of Chinese Engineering Academy, one member of China Education Ministry’s Cheung Kong (Chiang Jiang) Scholar,ten doctoral supervisors), 22 associate professors and 10 lecturers. In addition to the Ph.D and Master degree programs, it also offers post doctoral program in computer science and technology. Chief of Institution is Prof. Pan Y unhe, who is also president of Zhejiang University and a member of Chinese Engineering Academy. Prof. Dong Jinxiang and Prof. Zhu Miaoliang and Prof. Zhou Changle are vice chiefs of the Institution. Prof. He Zhijun is chairman of academia committee of AIRI.
The AIRI consists of one reference room, one administrative office and five research labs, including Knowledge Engineering Lab, Intelligence CAD Lab, CAD&CG Lab, Computer vision & Robotics Labs, Intelligence Information Management and Decision Lab. The main research scope is as follows:
Artificial Intelligence theory
Imagery thinking
Computer Graphics and Computer Aided Design
Computer Integrated Manufacture system (CIMS) and other Advanced Manufacturing Technologies
Intelligence CAD
Information Intelligence and policy support
Computer Vision and Robotics
Multimedia Technology
Engineering Database
Intelligent Control
Computer Network and Communication
Scientific Visualization
Distributed Knowledge Database
Operate System
DataBase
Management Information System Computer Aided Industry Design Professors:。