人工智能计算导论
《人工智能导论》教学大纲(2024版)
人工智能导论课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程中文名称：人工智能导论课程性质：学院基础课程、专业核心课程开课学期：3课内学时：32学时，其中授课32学时课外学时：32学时学分：2学分主要面向专业：自动化、测控、电气、机器人工程二、先修课程高等数学、概率论、线性代数、生命科学导论三、课程目标人工智能导论是面向理工科专业的重要基础课程。
课程以学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理与法律五维知识体系为主要内容，经典与现代人工智能知识结构模块化，具有广阔的思想和技术背景。
通过课程学习，使学生系统性掌握人工智能基本概念、方法、技术，把握人工智能重点方向及领域；掌握机器学习、深度神经网络等基本方法；初步具备利用人工智能技术解决问题的基本能力；初步理解人工智能伦理及其对人工智能技术发展的重要意义。
为进一步学习相关的专业基础课程和专业课程打下必要的理论和实践基础。
（1）从大历史观角度使学生理解人工智能发展的历史和思想脉络，使学生认识到人工智能的本质和内涵，思考人之为人的价值和意义,勇于承担社会发展责任。
（2）充分发挥人工智能多学科、多领域理论、知识交叉的特点和优势，培养学生多学科知识交叉思维和创新意识。
（3）激发学生学习人工智能的热情和人机协同创新思维，为后续人工智能+X专业学习、创新创业、竞赛、就业等奠定基础。
（4）系统理解机器智能实现技术和方法，认识到机器智能对人类智能补充与增强作用，学会利用人机协同技术和方法及解决各类问题。
(5)使学生充分理解人工智能对未来人类社会经济、科技和文明发展的重要作用，具备未来能社会发展需要的人工智能人才素质。
四、教学内容与教学方法五、考核方式六、参考教材及学习资源（一）参考教材：[1]莫宏伟，徐立芳.人工智能导论.第2版.[2]莫宏伟，徐立芳.人工智能伦理导论.。
人工智能导论-第一章绪论
法律问题
涉及知识产权保护、责任归属、监 管机制等。
社会问题
人工智能的发展对就业、教育、社 会公平等方面产生的影响，以及如 何确保人工智能的可持续发展。
02 认知科学与人工智能关系
认知科学基本概念及研究方法
认知科学是研究人类心智和智能的科学，包括心理学、语言学、哲学等多个学科领 域。
认知科学的研究方法包括实验、观察、调查和建模等，旨在揭示人类心智和智能的 本质和规律。
目标检测
在图像中定位并识别出感兴趣的目标物体，通常包括绘制物体的边界框并给出物体的类别标签。 目标检测在智能监控、自动驾驶等领域有广泛应用。
目标跟踪
在视频序列中跟踪感兴趣的目标物体，获取物体的运动轨迹。目标跟踪是计算机视觉中的重要研 究方向，也是实现智能视频监控、人机交互等应用的关键技术之一。
三维重建和虚拟现实技术
当前研究热点与未来趋势
研究热点
深度学习、强化学习、生成对抗网络、迁移学习等。
未来趋势
人工智能将更加注重可解释性、鲁棒性、隐私保护、公平性等方面的研究，同 时，人工智能与物联网、区块链等技术的结合也将成为未来发展的重要趋势。
伦理、法律及社会问题探讨
伦理问题
包括数据隐私、算法偏见、人工 智能决策的可解释性和透明度等。
任务
计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标 检测、图像分割、场景理解等。这些任务的 核心是提取图像中的特征信息，并利用这些
特征信息进行高层次的推理和决策。
图像分类、目标检测和跟踪
图像分类
将图像划分为若干个预定义的类别，如猫、狗、汽车等。图像分类是计算机视觉中最基础的任务 之一，也是其他复杂任务的基础。
三维重建
利用计算机视觉技术从二维图像中恢复出三维物体的形状和结构。三维重建技术广泛应 用于文物保护、医学影像处理、工业检测等领域。
《人工智能导论》第1章-绪论
20世纪80年代 中期至今
稳步增长期
形成及第一个兴旺期
20世纪50年代中 期至60年代中期
第二个兴旺期
20世纪70年代中 期至80年代中期
1.2.1 孕育期 (20世纪50年代中期以前)
人工智能的孕育期大致可以认为是1956年以前的时期。这个 时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神 经计算、电子计算机等学科的建立和发展，为人工智能的诞生准 备了理论和物质的基础。
1.1.2 人工智能的定义
人工智能（AI）是一门正在发展中的综合性前沿学科，它由 计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学 等多种学科相互渗透而发展起来。
人工智能研究的近期目标是：使现有的计算机不仅能做一般 的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问 题，能模拟人类的部分智能行为。
过高预言的失败，给AI造成重大伤害
“20 年内，机器将能做人所能做的一切。”
——西蒙，1965
“在3～8年时间里，我们将研制出具有普通人智力的计算机。这 样的机器能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油，会玩弄政治 权术，能讲笑话，会争吵。……它的智力将无以伦比。”
——明斯基，1977
1.2.3 萧条波折期 (20世纪60年代中期至70年代中期)
➢ 1955 年年末，纽厄尔和西蒙编写了一个 名为“逻辑专家”的程序，被许多人认为 是第一个人工智能程序。它将问题表示成 一个树形模型，然后选择最可能得到正确 结论的那一支来求解问题。
1.2.2 形成及第一个兴旺期 (20世纪50年代中期至60年代中期)
AI诞生于一次历史性的聚会——达特茅斯会议
1956年夏季，由美国学者麦卡锡、 明斯基、朗彻斯特和香农共同发起，在 美国达特茅斯大学举办了一次长达2个 多月的研讨会，讨论用机器模拟人类智 能的问题。会上，首次使用了“人工智 能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会，标志着人工智能学科 的诞生，具有十分重要的历史意义。
人工智能导论第一章绪论
人工智能学科结构
计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人 工业自动化
逻辑 数学
系统程序设计
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学 自动定理证明 有关学科
图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉 计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
3 知识与推理
知识是智能的基础和源泉。 推理是人脑的一个基本功能和重要功能，因此，
在知与交流
感知与交流指计算机对外部信息的直接感知和人 机之间、智能体之间的直接信息交流。
机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界，就 像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息 ，如通过视觉器官获取图形、图像信息，通过听 觉器官获取声音信息。
智能是多种能力的综合：
感知能力：人类获取外界信息的基本途径 行为能力：对感知到的外界信息的反应，包含：
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应
推理能力：根据当前掌握的信息，得出适当结论的能 力
问题求解能力： 学习与自适应能力—是人类的一种本能 社交能力：与他人交往的能力 创造力：智能中最难以理解和实现的部分
人工智能技术的发展对社会的进步具有重 要意义，与能源技术、空间技术并称为三 大尖端技术。
人类对人工智能的研究刚刚起步，有很多 关于人工智能根本性问题还有待于探索。
1.1 智能
从工程上讲，人工智能就是人造智能，不清楚什 么是智能，就难以真正理解和实现人工智能。
智能是人们认识和改造客观世界的综合能力，是 人类区别于其他事物的本质特征。
• 美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC • 美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。 • 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理
《人工智能导论》期末复习知识点
《人工智能导论》期末复习知识点
人工智能导论知识点总结
一、定义：
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指研究如何实现机器的智能，即使用计算机来模拟或提高人类的智能表现和能力。
基于此，人工智能的主要任务是解决一些超出传统计算能力的问题，其中包括学习、推理和解决一些挑战。
二、技术：
人工智能技术可分为三个主要技术领域：
1、机器学习：机器学习是一种研究机器如何学习，并从这些学习中学习及其反馈环境的解决实际问题的学科。
包括规则学习、支持向量机以及深度学习。
2、自然语言处理：自然语言处理是指人工智能技术在处理人类自然语言的理解和翻译方面的应用研究。
它将注重语言应用的学习、理解、表达和使用，以及语言识别、概念识别和分析。
3、计算机视觉：计算机视觉是指使用计算机的视觉系统来处理可视化的图像、图片、视频信息，以及关于图像的相关内容的研究。
它是一种智能系统，包括图像处理、识别和分析等功能。
三、应用：
人工智能在各行各业都有广泛的应用，有助于改善工作效率，提高工作质量，提升企业竞争力，节省成本。
1、机器人：工业机器人、服务机器人等用于工厂生产线和服务行业，可以大大提高工作效率。
人工智能导论-各章习题答案
习题
答案：神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和传递信息的网络模型。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元，通过不同层之间的连接和权重，实现信息的传递和处理。
习题
答案：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的网络结构和大量的数据进行训练，从而实现高效的模式识别和特征提取。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的成果。
第二章习题答案
习题
答案：符号推理是一种基于逻辑和推理规则的方法，通过对符号和符号之间的关系进行操作和推理，从而实现问题的求解。符号推理通常涉及到语义、句法和语法的处理，需要对问题进行符号化表示。
习题
答案：决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。它基于树形结构，通过一系列的判断节点将数据进行分类。决策树的构建过程是一个递归的过程，每次选择一个最优的判断节点，并将数据分割为不同的子集，直到达到终止条件。
习题
答案：人工智能的应用非常广泛，涉及到各个领域。例如，在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策；在金融领域，人工智能可以用于风险评估和投资建议；在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理和无人驾驶等。
习题
答案：人工智能的发展面临着一些挑战和问题。首先，人工智能的算法和模型需要不断优化和改进，以提高其性能和准确度。其次，人工智能系统需要大量的数据进行训练，但数据的获取和处理也面临一些困难。另外，还需要解决人工智能系统的安全和隐私问题，以保护用户的信息和权益。
以上是《人工智Байду номын сангаас导论》各章习题的答案。希望对学习人工智能的同学们有所帮助！
参考资料
1.Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
第一讲计算智能导论
图灵测试
❖ 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问 题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序 来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准， 编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问 与回答呈现出下列状况：
图灵试验
❖ 问：你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 ❖ 问：你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 ❖ 问：请再次回答，你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。
然而，这种状况也没能维持几年，勤奋好学
的中学生很快又超过了大学教授，他居然把学习 的触角伸进了当时最新数学分支——集合论和泛 函分析，同时还阅读了大量历史和文学方面的书 籍，并且学会了七种外语。毕业前夕，冯·诺依曼 与数学教授联名发表了他第一篇数学论文，那一 年，他还不到17岁。
考大学前夕，匈牙利政局动荡，冯·诺依曼 便浪迹欧洲各地，在柏林和瑞士一些著名的大学 听课。22岁时，他获瑞士苏黎士联邦工业大学化 学工程师文凭。一年之后，轻而易举摘取布达佩 斯大学数学博士学位。在柏林当了几年无薪讲师 后，他转而攻向物理学，为量子力学研究数学模 型，又使自己在理论物理学领域占据了突出的地 位。风华正茂的冯·诺依曼，靠着顽强的学习毅力， 在科学殿堂里“横扫千军如卷席”，成为横跨 “数、理、化”各门学科的超级全才。
系詞有两种：「是」或「不是」；量词亦有兩种：「所有」 (all)或「有」(some)。
亚里斯多德与逻辑、推理
(A) 所有S是P (或 凡S是P)，例如「凡人是動物」； (B) 凡S不是P，例如「凡貓不是狗」； (C) 有S是P，例如「有花是白的」； (D) 有S不是P，如有花不是白的。
所谓「逻辑推論」，即指由前提推导出结论的正 确(valid)的方法，在这种正确推论中，若前提为 真，則结论亦必然为真。
《计算思维与人工智能导论》记录
《计算思维与人工智能导论》读书札记目录一、计算思维 (2)1.1 计算思维的定义 (3)1.2 计算思维的特点 (4)1.3 计算思维与其他思维方式的比较 (6)二、人工智能概述 (7)2.1 人工智能的定义 (8)2.2 人工智能的发展历程 (9)2.3 人工智能的分类 (11)三、人工智能的基本技术 (12)3.1 机器学习 (14)3.1.1 监督学习 (15)3.1.2 无监督学习 (17)3.1.3 强化学习 (18)3.2 深度学习 (20)3.2.1 神经网络 (21)3.2.2 卷积神经网络 (22)3.2.3 循环神经网络 (23)3.3 自然语言处理 (24)3.4 计算机视觉 (25)四、人工智能的应用领域 (26)4.1 医疗健康 (28)4.2 交通运输 (29)4.3 金融服务 (30)五、人工智能的伦理和社会影响 (32)5.1 人工智能的伦理问题 (34)5.1.1 数据隐私 (35)5.1.2 算法歧视 (36)5.1.3 人工智能的责任归属 (38)5.2 人工智能的社会影响 (39)5.2.1 对就业市场的影响 (40)5.2.2 对教育的影响 (42)5.2.3 对文化和社会价值观的影响 (43)六、《计算思维与人工智能导论》课程的学习体会 (44)6.1 课程内容总结 (45)6.2 学习方法分享 (47)6.3 对未来人工智能发展的展望 (48)一、计算思维计算思维是一种解决问题的思维方式，它强调通过计算机程序来模拟和实现人类解决问题的过程。
计算思维的核心观念包括抽象、模块化、分解与合成、算法设计和评估等。
在《计算思维与人工智能导论》作者从多个角度阐述了计算思维的概念、原则和方法，为我们提供了一种全新的思考问题的方式。
抽象：计算思维强调将复杂的问题抽象为简单的模型，以便于理解和解决。
在实际应用中，我们可以将一个大型系统拆分成若干个子系统，然后分别研究这些子系统的功能和性能。
人工智能导论全
一个简单的例子
• 问题：设字符转换规则 A∧B→C A∧C→D B∧C→G B∧E→F D→E已知：A，B 求：F一个简单的例子（续1）
一、综合数据库 {x}，其中x为字符
二、规则集
1，IF A∧B THEN C 2，IF A∧C THEN D 3，IF B∧C THEN G 4，IF B∧E THEN F 5，IF D THEN E
一个简单的例子（续2）
三、控制策略 顺序排队
四、初始条件 {A，B}
五、结束条件 F∈{x}
数据库
求解过程
可触发规则
A，B A，B，C A，B，C，D
A，B，C，D，G A，B，C，D，G，E
（1） （2）（3）
（3）（5） （5） （4）
A，B，C，D，G，E，F
被触发规则
（1） （2） （3） （5） （4）
Spirit：
1）精神 2）烈性酒
• 结论： 必须理解才能翻译，而理解需要知识
AI的历史回顾（续4）
• 第三阶段（60年代中～80年代初） 知识工程时代
– 专家系统 – 知识工程 – 知识工程席卷全球 – 各国发展计划：
• 美国星球大战计划 • 英国ALVEY计划 • 法国UNIKA 计划 • 日本五代机计划 • 中国“863”计划
欢迎大家学习 人工智能导论
计算机系
绪论
• 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI • 起源于美国1956年的一次夏季讨论会 • 什么是AI？
计算——>算计 • 图灵实验 • AI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。
人工智能导论 第1章 人工智能概述
导入案例 手机中的人工智能
图像识别：运用手机软件、识图应用小程序或
手机度等浏览器，均可实现图像识别功能。
语音识别：很多手机都自带语音助手功能，比如
语音助手。语音助手可以使手机变成一个智能机 器人，可地点、任意语言的无障碍自由沟通。
弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器， 这些机器表面看像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会 有自主意识。弱人工智能是擅长于单个方面能力的人工智能。
1.1.2人工智能的分类
2）强人工智能
强人工智能是指真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉的 和自我意识的，这类机器可分为类人与非类人两大类。
经过实验，图灵得出机器是具有一定思维的
图灵机
图灵机（Turing machine，TM）是图灵在1936年 提出的，它是一种精确的通用计算机模型
图灵机就是一个抽象的机器，
它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方 格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上 移来移去。机器头有一组内部状态，还有一些固定的 程序。在每个时刻，机器头都要从当前纸带上读入一 个方格信息，然后结合自己的内部状态查找程序表， 根据程序输出信息到纸带方格上，并转换自己的内部 状态，然后进行移动。
自从诞生以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可 以预期，人工智能所带来的科技产品将会是人类智慧的“容器”，因此，人工 智能是一门极富挑战性的学科。
1.1.2 人工智能的分类
1.按照实现“智能”的方式分类
1）计算智能
指计算能力和存储能力超强的智能。如人工神经网络的出现。使得机器能够更高效，更快速的 处理海量的数据，机器能够像人类一样进行计算的智能。AlphaGo是其中的典型代表。
人工智能计算导论
人工智能计算导论在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题。
从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融预测，人工智能的应用无处不在。
而在这一切的背后，人工智能计算起着至关重要的作用。
那么，什么是人工智能计算呢？简单来说，它是使计算机能够像人类一样学习、思考和决策的一系列技术和方法。
要理解人工智能计算，我们首先要明白数据在其中的关键作用。
数据就像是人工智能的“燃料”，没有大量的高质量数据，人工智能就无法有效地学习和改进。
例如，一个图像识别系统需要成千上万张不同的图片来学习如何准确地识别各种物体；一个语言处理模型需要海量的文本数据来理解和生成自然语言。
在获取数据之后，接下来就是数据的处理和分析。
这涉及到一系列复杂的计算任务，包括数据清洗、特征提取和数据标注等。
数据清洗是为了去除那些不准确、不完整或者重复的数据，以确保数据的质量。
特征提取则是从原始数据中提取出有意义的信息，这些特征将成为人工智能模型学习的依据。
而数据标注则是为了给数据赋予明确的含义，比如告诉模型哪些图片是猫，哪些是狗。
有了处理好的数据，接下来就轮到人工智能模型登场了。
常见的人工智能模型有很多种，比如神经网络、决策树、支持向量机等。
其中，神经网络是目前应用最为广泛的一种模型。
神经网络的结构类似于人类大脑中的神经元网络。
它由大量的节点（也称为神经元）组成，这些节点通过连接形成网络。
在训练过程中，数据通过网络传播，模型根据数据的输入和输出不断调整节点之间的连接权重，以达到最优的预测效果。
训练一个人工智能模型是一个耗时且复杂的过程。
它需要强大的计算能力，通常会使用到高性能的图形处理单元（GPU）或者专门的人工智能芯片。
这些硬件能够加速计算过程，大大缩短训练时间。
除了硬件，算法在人工智能计算中也起着重要作用。
优化算法可以帮助模型更快地收敛到最优解，提高训练效率。
同时，还有一些算法用于防止模型过拟合，即模型过度适应训练数据而无法很好地处理新的数据。
人工智能导论课程的教材和参考书
人工智能是当今世界上备受瞩目的研究领域之一，其在各个领域的应用越来越广泛。
无论是学术界还是工业界，对人工智能的需求都在不断增长。
在许多大学和科研机构中，人工智能导论课程也成为了不可或缺的一部分。
在学习人工智能导论课程时，教材和参考书的选择对学生的学习起着至关重要的作用。
本文将对人工智能导论课程的教材和参考书进行介绍和分析，希望能够帮助广大学生和教师更好地选择适合的教材和参考书。
一、教材1.《人工智能：一种现代方法》（Stuart Russell and Peter Norvig 著）这本书是较为经典的人工智能导论教材之一，由著名的人工智能专家Stuart Russell和Peter Norvig合著。
该书系统地介绍了人工智能领域的基本概念、方法和技术，并且结合了大量的案例和实践经验。
书中内容丰富，涉及到了搜索、知识表示与推理、规划、不确定性、学习、自然语言处理等多个领域，是一本较为全面的人工智能导论教材。
2.《人工智能：一种现代方法（第3版）》（Stuart Russell and Peter Norvig 著）《人工智能：一种现代方法》的第3版于2020年出版，更新和完善了一些内容，更加贴近当今人工智能领域的最新发展。
该书增加了对深度学习、增强学习等最新技术的介绍，还增加了一些案例和练习题，帮助学生更好地理解和掌握人工智能的知识。
3.《Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents》（David Poole and Alan Mackworth 著）这本书是一本比较适合高年级本科生和研究生使用的人工智能教材，内容更加深入和严谨。
该书从计算代理的角度出发，介绍了人工智能的基本概念、建模和解决问题的方法，包括了对知识表示、规划、学习等内容的详细介绍，适合希望深入了解人工智能原理和方法的学生使用。
二、参考书1.《人工智能基础：知识表示与推理（第2版）》（George F. Luger 著）这本书是针对人工智能领域中的知识表示和推理问题进行深入介绍的参考书。
920087-人工智能导论(第4版)-第6章 智能计算及其应用(导论)
二进制串 12...n
Gray 1 2... n
二进制编码 Gray编码
k
k
1
1
k
k k
1 1
Gray编码 二进制编码
k
k i (mod 2) i 1
17
6.2.3 编码
2. 实数编码
采用实数表达法不必进行数制转换，可直接在解的表 现型上进行遗传操作。
多参数映射编码的基本思想：把每个参数先进行二进 制编码得到子串，再把这些子串连成一个完整的染色体。
Introduction of Artificial Intelligence
第 6 章 智能计算及其应用
教材：
王万良《人工智能导论》（第4版） 高等教育出版社，2017.7
第6章 智能计算及其应用
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能 计 算 也 称 为 计 算 智 能 (computational intelligence, CI)。
（4）稳定性原则： 指算法对其控制参数及问题的数 据的敏感度。
（5）生物类比原则：在生物界被认为是有效的方法
及操作可以通过类比的方法引入到算法中，有时会带
来较好的结果。
9
第6章 智能计算及其应用
6.1 进化算法的产生与发展
6.2 基本遗传算法
6.3 遗传算法的改进算法
6.4 遗传算法的应用
19
6.2.4 群体设定
2. 种群规模的确定 群体规模太小，遗传算法的优化性能不太好，易陷
人工智能导论全套课件 (一)
人工智能导论全套课件 (一)人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指利用计算机技术和数学模型来探索和实现智能化的过程。
人工智能导论全套课件总共包括以下几个部分：人工智能概述、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能系统应用等。
下面我们逐一分析这些部分的内容。
一、人工智能概述部分介绍了人工智能的基本概念、历史发展和应用。
其中，基本概念包括人工智能的定义、主要技术和应用领域。
历史发展包括人工智能的几个发展阶段，如符号主义、连接主义、进化计算等。
应用领域主要分为教育、医疗、金融、制造、交通等领域。
此部分内容为课程开展的基础，必须理解和掌握，为后续几个部分打下基础。
二、机器学习部分介绍了机器学习的基本概念、应用领域和算法。
其中，基本概念包括监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习等，应用领域则包括图像识别、语音识别、预测等。
此部分算法包括线性回归、分类树、支持向量机、神经网络等。
学生应该掌握不同机器学习算法的特点和适用范围。
三、深度学习部分介绍了深度学习的主要模型和算法。
其中，深度学习模型主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
算法包括反向传播、梯度下降等。
此部分主要重点是让学生掌握深度学习模型的原理和应用方法。
四、自然语言处理部分介绍了自然语言处理的基本概念、主要任务和算法。
其中，基本概念包括语言模型、分词、词性标注、句法分析、语义分析等。
主要任务包括文本分类、情感分析、文本生成等。
算法包括朴素贝叶斯、条件随机场、语言模型等。
此部分主要是让学生掌握自然语言处理的基本知识和算法。
五、计算机视觉部分介绍了计算机视觉的基本概念、主要任务和算法。
其中，基本概念包括图像特征提取、目标检测、目标跟踪等。
主要任务包括人脸识别、场景分析等。
算法包括Haar特征、HOG特征等。
此部分主要是让学生掌握计算机视觉的基本知识和算法。
六、智能系统应用部分介绍了智能系统的应用场景、系统架构和未来发展。
人工智能导论 模型与算法 课件
循环神经网络（RNN）
循环结构
网络具有记忆功能，能够处理序列数据。
门控循环单元（GRU）
简化LSTM结构，提高计算效率。
长短期记忆（LSTM）
解决RNN在处理长序列数据时出现的梯度消 失或爆炸问题。
经典模型
RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Bi-LSTM 等。
生成对抗网络（GAN）
生成器与判别器
02
深度学习特征
03
特征编码与表示
利用卷积神经网络（CNN）等深 度学习模型自动学习图像特征， 具有更强的表征能力。
将提取的特征进行编码和表示， 以便于后续的图像分类、识别等 任务。
目标检测与跟踪
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议 网络（RPN）等目标检测方法
，以及Faster R-CNN、 YOLO等经典目标检测模型。
02
分析句子中词语之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等，
有助于理解句子的语义。
常见算法
03
基于短语结构语法的算法、基于依存语法的算法和基于深度学
习的算法。
语义理解与情感分析
语义理解
研究文本中词语、短语和句子的含义，以及它们之间的语义关系。
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于情感计算和情感智能等领域。
K均值聚类（K-means Clustering）：将数据划 分为K个簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而 不同簇间的数据尽可能不同。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：通过正交变换将原始特征空间中的线性 相关变量变为线性无关的新变量，用于降维和可 视化。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据真伪。
人工智能导论重点
《人工智能导论》重难点索引第1章绪论重点:1. 人工智能的定义智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
人工智能(学科): 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能, 并开发相关理论和技术。
人工智能(能力)：人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为, 如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
2. 人工智能的起源与发展过程了解人工智能的发展历史。
3. 人工智能与人类智能的关系4. 简介目前人工智能的主要学派符号主义(Symbolicism), 联结主义(Connectionism), 行为主义(Actionism)。
第2章数理逻辑基础重点:1. 数理逻辑概述了解数理逻辑的相关概念。
2. 命题逻辑理解命题逻辑的概念及物理意义, 掌握命题公式及其解释。
3. 谓词与量词理解谓词与量词的概念, 约束变元、自由变元、改名规则。
4. 谓词公式及其解释谓词公式的定义, 解释的定义及应用。
5. 谓词公式的等价与蕴涵等价与蕴涵的概念。
6. 谓词公式的标准形式范式的概念与类型, 各类范式的获取。
难点:1. 谓词公式的解释2. 谓词公式等价与蕴涵的区别3. 范式的计算第3章归结推理方法重点:1. 子句集的海伯伦域与海伯伦定理原子集的定义, 海伯伦域定义与海伯伦解释, 海伯伦定理的应用。
2. 置换与合一算法置换的定义与特征, 最一般合一算法（mgu算法）的定义与计算。
3. 归结原理与归结反演归结的概念, 命题逻辑与谓词逻辑中的归结原理, 归结反演的物理意义及其应用。
4. 归结控制策略归结的一般过程, 几种归结控制策略的概念及应用。
难点:1. 海伯伦域的求解2. 最一般合一算法的应用3. 归结反演的物理意义及其实际应用第4章知识表示方法重点:1. 知识的基本概念把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。
人工智能技术导论论文
人工智能技术导论论文随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今世界最为活跃的领域之一。
人工智能技术导论论文旨在探讨人工智能的基本概念、发展历程、关键技术、应用领域以及未来的发展趋势。
本文将从以下几个方面展开论述。
引言人工智能作为一门跨学科的科学，其研究对象是模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。
自20世纪50年代提出以来，人工智能经历了多次起伏，但随着计算能力的提升、大数据的积累以及算法的创新，人工智能在21世纪迎来了爆发式的发展。
人工智能的基本概念人工智能是指由人制造出来的系统所表现出来的智能。
这种智能可以是任何形式的：感知、推理、学习、规划、交流等。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能指的是在特定领域内表现出智能的系统，而强人工智能则是指具有人类同等智能水平的系统。
人工智能的发展历程人工智能的发展可以大致分为几个阶段：初期的逻辑推理与问题求解阶段，随后的专家系统阶段，再到现在的机器学习与深度学习阶段。
每一个阶段都伴随着技术的重大突破和应用的广泛拓展。
关键技术人工智能的关键技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。
机器学习是人工智能的核心，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。
深度学习作为机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构，处理复杂的数据模式。
人工智能的应用领域人工智能的应用领域极为广泛，包括但不限于医疗健康、金融服务、智能制造、交通物流、教育、娱乐等。
在医疗领域，AI可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在金融领域，AI可以用于风险评估和欺诈检测；在教育领域，AI可以提供个性化的学习体验。
人工智能的伦理和社会影响随着人工智能技术的广泛应用，其带来的伦理和社会问题也日益凸显。
例如，数据隐私、算法偏见、就业影响等问题都需要社会各界共同面对和解决。
此外，人工智能的发展也对人类的工作方式和生活方式产生了深远的影响。
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问题描述 序贯模型算法配置问题(SMAC)
在给定性能指标下，确定表现最好的模型 结构及其参数 神经网络结构搜索(NAS) 对于预测任务而言，搜索最优的网络结构 从而最小化在验证集上的误差
进化计算
自主学习
自动机器学习AutoML
子网络采样
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仿真成本高 High Cost
• 延迟奖励 Delayed Reward • 仿真误差 Simulation Deviation • 学习效率低 Low Efficiency
行为偏见 Behavior Bias
• 奖励偏见 Reward Bias • 局部极值 Local Optimal • 合谋欺诈 Co-cheating
自主学习
自动机器学习AutoML
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数据集分布 )*+,-. $0$( 1234 . '&$5 67389 . ' $ $ ( 2-: . #;$# <7=- . #&%5 4-77>?. @%# A2--B. $%( 843B . (%#
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强化学习
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痛点 模型验证成本高昂 搜索空间范围有限 无法满足硬性约束
量子计算芯片
IBM 微软
Intel-XEON PHI NVIDIA-TESLA P100 NVIDIA-TESLA P4/P40
专用芯片
NASA 2014 首个为深度
VEGA架构GPU
学习设计的GPU
移动处理器GT7600
1991 GPU 实现有限编
2005 GPU 可直接编程
芯片Pascal发布 2016人工智能元年
连续输出 ! !""
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观察状态 行为推演 评估收益 付诸行动
规则学习
从遵循规则到学习规则
'()%* , %-./&)
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规则学习
一些问题
敏感性 Sensitivity
• 鲁棒性 Robust • 可重复性 Repeatability • 可复现性 Reproducibility
训练效率 Training Efficiency 模型规模 Model Size
• 收敛性 Convergence • 样本选择 Sample selection • 并行化 parallelization
• 模型量化 Quantization • 模型裁剪 Model Pruning • 模型迁移 Model Transfer
then 停车 & 回正车轮
规则表
规则学习
从遵循规则到学习规则
距离聚类
数据挖掘
密度聚类
专家 知识工程师
人机交互界面
用户
知识获取 解释器
知识表达
知识库 条件语言：If A then B 逻辑语言：and/or/not
综合数 据库
推理机
模糊推理机
• Mamdani • Takagi-Sugeno
! " #$%
&' ( ) *
+ $%
确定性逻辑 模糊性逻辑
, *-.
Q矩阵
行为
状态
MDP
有限状态 离散输出
DQN
规则学习
从遵循规则到学习规则
• 有模型强化学习 • 无模型强化学习
知识获取
知识表达
知识库
Value function
Value-based
Actor Critic
Policy
Gradient-based
" #
$
规则学习
从遵循规则到学习规则
l . If 后视镜与前车B柱平行&
!
与前车侧边距离 30 50cm then
右打轮l00% & 倒车
2. If 与前车夹角45度 then 左打
轮l00% & 倒车
3. If 与后车 I 后停车线距离小于30cm
then 右打轮l00% & 前进
4. If 与前车夹角小于l 0 度
人工智能计算导论
人工的方法在机器上实现智能
计算机 视觉
自然语 言交互
机器 学习
规划 决策
知识 表达
认知 推理
高效 搜索
符号主义
三大学派
连接主义
行为主义
两条路线
结构模仿 功能模仿
Rigetti Computing Google
寒 武 纪 “寒 武 纪 — 号 ” 中 星 微 电 子 “星 光 智 能 — 号 ” 谷歌-TPU
Output Layer n
Layer 2 Layer 1
input
线性可分
线性不可分
回归问题
线性不可分
空域延伸
output
Hidden layer
input 时域延伸(RNN)
……
y(1)
y(2)
y(k)
Hidden a(1) layer
Hidden layer
a(2) a(k-1)
…
Hidden layer
GPU
基千人脑功能的AI芯片
程
CPU
1971 Intel 4004
1998 Pentium II
Xeon
2008
2010
酷睿i7 AMD 6核
深鉴-DPU芯片（基千FPGA实现）
通用芯片
类脑计算
FPGA
1987 VHDL成为 1992 FPGA-
IEEE标准
ANN
1996 FPGA-
CNN
2006 BP在FPGA上实现 5GFLOPs的处理能力
x(1)
x(2)
x(k)
P l P2 P3
样本学习
卷积中的矩阵乘
卷积核
输入张量
!" !# !$ %
&" &# &$
样本学习
一些问题
数据质量 Data Quality
• 稀疏性 Sparsity • 小样本 lack sample • 偏见性 discrimination • 不均衡性 Unbalance
自主学习
从自动学习到三自系统
重复建模成本高
任务类型复杂
自主决策度高
标准建模过程
!"#$
数据处理
•#$%& •# $ ' ( •) * + , •# $ - .
模型验证
• CDE•F G H I • JKLMN
自主学习
自动机器学习AutoML
特征工程
模型设计
•/ 0 1 2 •/ 0 3 4 •5 6 7 8 •9 : 7 8
2011 大规模基千FPGA的 CNN出现
IBM-TrueNorth芯片 高通-Zeroth芯片
神经结构AI芯片
IBM-随机相变神经元芯片 神经元拟态芯片
基千人脑结构 的AI芯片
人工智能 机器学习 多层感知机 深度学习
机器学习的几个层级
样本学习 规则学习
自主学习
分类问题
样本学习
从浅层网络到深度学习