人工智能与机器人教学教材
人工智能与机器人教案
人工智能与机器人教案一、引言随着科技的发展和进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和机器人技术越来越受到关注和应用。
在教育领域，人工智能和机器人被广泛运用于教学中，为教师和学生带来了许多新的机会和挑战。
本教案将介绍如何在课堂上有效地利用人工智能和机器人技术，提高教学质量和学习效果。
二、教案目标1. 了解人工智能和机器人的基本概念和原理；2. 探讨人工智能和机器人在教育中的应用；3. 学习如何设计和实施与人工智能和机器人相关的教学活动；4. 培养学生的创造力、批判性思维和合作精神。
三、教学内容本教案将分为以下几个部分：1. 人工智能和机器人的基本概念- 人工智能的定义和发展历程- 机器人的定义和分类2. 人工智能和机器人在教育中的应用- 人工智能教育工具和平台的介绍- 机器人在课堂教学中的角色和作用3. 教学活动设计和实施- 制作简单机器人的实践活动- 利用人工智能教育工具进行学习4. 培养学生的创造力和批判性思维- 鼓励学生利用人工智能和机器人进行创造性的活动- 培养学生分析和解决问题的能力5. 合作学习与机器人- 探讨团队合作在机器人编程中的重要性- 设计合作性的机器人教学活动四、教学方法1. 授课法：通过讲解和演示介绍人工智能和机器人的基本概念和原理；2. 实践活动：组织学生参与制作简单机器人和编程实践，提高动手能力；3. 探究式学习：引导学生主动探索人工智能和机器人在教育中的应用；4. 合作学习：组织学生进行小组合作，共同解决问题和完成任务。
五、教学评估1. 参与度评估：观察学生在课堂上的积极性和参与度；2. 完成作业和实验报告评估：检查学生的作业和实验报告是否完成并符合要求；3. 小组合作评估：通过观察和评估小组合作活动的质量和效果。
六、教学资源1. 教材：人工智能和机器人相关的教材；2. 实验设备：简单机器人组装工具和电脑编程软件；3. 学习资源：人工智能教育工具和平台的相关资料。
《人工智能》教案
《人工智能》教案介绍本教案旨在为学生提供对人工智能领域的基本了解和研究。
通过本课程，学生将研究人工智能的基本概念、原理和应用领域。
我们将通过理论知识讲解和实际案例探讨来帮助学生理解并应用人工智能技术。
教学目标1. 了解人工智能的定义和基本概念。
2. 理解人工智能技术的发展历程和应用领域。
3. 掌握人工智能算法的基本原理和实现方式。
4. 研究并应用人工智能技术解决实际问题。
5. 培养学生的创新思维和解决问题的能力。
教学内容第一课：人工智能概述- 人工智能的定义和基本概念- 人工智能的历史与发展- 人工智能的应用领域第二课：人工智能算法- 机器研究算法- 深度研究算法- 自然语言处理算法- 图像识别算法- 强化研究算法第三课：人工智能应用案例- 人工智能在医疗领域的应用- 人工智能在金融领域的应用- 人工智能在交通领域的应用- 人工智能在智能家居领域的应用第四课：人工智能实践- 研究使用人工智能开发工具和平台- 设计并实现一个基于人工智能的应用项目- 分享和展示项目成果教学方法- 授课讲解：通过课堂讲解，向学生介绍人工智能的基本概念和原理。
- 案例分析：通过分析实际案例，让学生了解人工智能技术在各个领域的应用。
- 实践操作：通过实践项目，让学生运用人工智能技术解决实际问题。
- 小组讨论：组织学生进行小组讨论，促进合作研究和知识分享。
教学评估- 平时表现：考察学生对课堂内容的理解和掌握程度。
- 作业和项目：评估学生在实践操作和应用项目中的能力和成果。
- 期末考试：综合考察学生对人工智能知识的整体掌握情况。
教学资源- 教科书：《人工智能导论》- 电子资源：学术论文、案例分析、开发工具和平台参考文献1. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Prentice Hall.2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.3. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing (3rd ed.). Pearson Education.4. ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database. (2009). In CVPR 2009.以上是《人工智能》教案的大致内容和教学安排。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念，掌握监督学习与无监督学习的区别。
2. 学会分类与回归任务的基本原理，了解常用机器学习算法。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新思维和团队合作能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与应用。
教学重点：监督学习与无监督学习的区别、分类与回归任务。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：介绍机器学习的基本概念，阐述监督学习与无监督学习的区别。
3. 知识讲解：a. 监督学习：讲解监督学习的基本原理，以分类与回归任务为例，介绍常用算法。
b. 无监督学习：介绍无监督学习的概念，讲解常用算法。
4. 例题讲解：结合实际案例，讲解机器学习算法的应用。
5. 随堂练习：布置与例题类似的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
6. 小组讨论：分组讨论实际应用场景，探讨如何运用机器学习技术解决问题。
六、板书设计2. 板书内容：a. 机器学习基本概念b. 监督学习与无监督学习c. 分类与回归任务d. 常用机器学习算法七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习与无监督学习的区别。
b. 列举三种常用机器学习算法，并简要说明其原理。
c. 结合实际案例，设计一个分类或回归任务，并说明所使用的算法。
2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输出。
无监督学习：仅根据输入数据，学习数据的内在规律和结构。
b. 线性回归、逻辑回归、支持向量机。
c. 略。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和算法有了初步了解，但对算法的深入理解和应用仍有待提高。
2. 拓展延伸：鼓励学生课后查阅资料，了解其他常用机器学习算法，如决策树、随机森林等，并尝试应用于实际问题。
组织课后讨论活动，分享学习心得。
重点和难点解析一、教学内容的选择与安排1. 机器学习基本概念的深化机器学习基本概念的讲解需要更加深入，除了定义，还应包括机器学习的类型（如强化学习、迁移学习等）以及它们在实际中的应用场景。
人工智能技术与机器人 高职教材
人工智能技术与机器人高职教材概述1. 人工智能技术与机器人的发展历程2. 人工智能技术与机器人的应用领域人工智能技术的基础知识1. 人工智能技术的定义与原理2. 人工智能技术的分类与特点3. 人工智能技术的发展趋势与前景机器人的基础知识1. 机器人的定义与发展历程2. 机器人的分类与应用领域3. 机器人的工作原理与结构人工智能技术在机器人中的应用1. 人工智能技术在机器人控制与感知中的应用2. 人工智能技术在机器人路径规划与决策中的应用3. 人工智能技术在机器人视觉与语音识别中的应用高职教材的编写理念与方法1. 高职教材的编写背景与需求分析2. 高职教材的内容架构与模块设计3. 高职教材的编写流程与质量控制人工智能技术与机器人高职教材的编写建议1. 教材的内容设置与知识点梳理2. 教材的案例分析与实践应用3. 教材的配套教学资源与评价体系结语1. 人工智能技术与机器人高职教材的重要性与必要性2. 人工智能技术与机器人高职教材的发展方向与挑战3. 人工智能技术与机器人高职教材的编写与推广策略人工智能技术与机器人高职教材概述人工智能技术与机器人的发展历程人工智能技术作为一项前沿的交叉学科领域，已经成为当今科技领域的热门话题。
其发展历程可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术的发展，人工智能技术逐渐蓬勃发展。
随着深度学习、神经网络等技术的不断涌现，人工智能技术已经深入到生活的方方面面，在医疗、交通、金融等领域发挥着巨大的作用。
机器人作为人工智能技术的一个重要应用领域，也经历了从简单的工业机器人到智能化机器人的发展过程。
机器人的应用场景不断扩大，已经涉及到工业制造、服务行业、医疗卫生等多个领域。
人工智能技术与机器人的应用领域人工智能技术与机器人的应用领域非常广泛，包括但不限于工业制造、智能交通、智能家居、医疗卫生、农业等领域。
在工业制造领域，人工智能技术与机器人的结合已经实现了生产线的智能化，大大提高了生产效率和产品质量。
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
《人工智能》课程精品教案
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的定义，掌握其主要类型和基本过程。
2. 了解机器学习在实际应用场景中的作用，提高学生的实际操作能力。
3. 培养学生的创新意识和团队协作精神。
三、教学难点与重点难点：机器学习的类型及其应用场景。
重点：机器学习的定义、基本过程。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：笔记本电脑、教材、笔记本。
五、教学过程（1）展示案例：人脸识别、智能语音等。
（2）提问：这些应用是如何实现的？2. 基本概念讲解（1）讲解机器学习的定义。
（2）介绍机器学习的类型：监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习。
（3）阐述机器学习的基本过程：数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化。
3. 实践情景引入（1）以垃圾分类为例，介绍机器学习在现实生活中的应用。
（2）引导学生思考：如何利用机器学习解决垃圾分类问题？4. 例题讲解（1）讲解监督学习中的线性回归。
（2）通过具体例题，演示线性回归模型的建立、训练和预测过程。
5. 随堂练习（1）让学生在纸上手推线性回归公式。
（2）利用教材中的数据，让学生进行实际操作，训练并评估线性回归模型。
（2）拓展：介绍机器学习在其他领域的应用，如计算机视觉、自然语言处理等。
六、板书设计1. 机器学习的定义、类型、基本过程。
2. 线性回归模型的建立、训练和预测过程。
3. 课堂练习：线性回归公式推导。
七、作业设计1. 作业题目：利用机器学习实现手写数字识别。
2. 作业要求：提交代码和实验报告。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课的教学效果，学生掌握程度，教学过程中的不足。
2. 拓展延伸：引导学生了解机器学习的前沿技术，如深度学习、神经网络等，激发学生的科研兴趣。
重点和难点解析1. 教学目标中的难点和重点。
2. 实践情景引入的选择与应用。
3. 例题讲解的深度和广度。
4. 作业设计的针对性和实践性。
详细补充和说明：一、教学目标中的难点和重点（1）难点：机器学习的类型及其应用场景。
人工智能教案
第一课、认识机器人（2课时）教学目标知识目标：了解机器人的概念、产生、发展、种类与应用。
技能目标：熟练利用网络查找信息和处理信息。
情感目标：培养学生对机器人的兴趣，培养学生关心科技、热爱科学、勇于探索的精神。
重点难点教学重点：机器人的概念及应用难点分析：机器人的概念教学过程：1、新课导入21世纪被信息技术专家誉为智能机器人的时代，机器人在各行各业将得到更加广泛的应用，机器人技术综合机械工程、电子工程、传感器应用、信息技术、数学、物理、等多种学科，它代表着一个国家的高科技发展水平，例如我国首例远程遥控机器人手术就是由北京的医生通过电脑遥控着沈阳机器人“黎元”进行脑外科手术。
那究竟什么是机器人？我们要学习使用的机器人是什么样子？机器人能够做些什么？我们如何控制机器人？今天开始我一起走进机器人世界去寻找上述问题答案。
观看有关机器人的视频片段2、教学内容机器人的概念各国科学家对机器人的定义有所不同，而且随着时代的变化，机器人的定义也在不断发生变化。
中国的科学家们把机器人定义为一种自动化的机器，具备一些与人或生物相似的能力，如感知能力、规划能力、动作能力、协同能力等，是一种具有高度灵活性的自动化机器，它的外形不一定象人。
判断一个机器人是否是智能机器人我们可以根据下面三个基本特点：（1）具有感知功能，即获取信息的功能。
机器人通过“感知”系统可以获取外界环境信息，如声音、光线、物体温度等。
（2）具有思考功能，即加工处理信息的功能。
机器人通过“大脑”系统进行思考，它的思考过程就是对各种信息进行加工、处理、决策的过程。
（3）具有行动功能，即输出信息的功能。
机器人通过“执行”系统（执行器）来完成工作，如行走、发声等。
机器人的产生、发展、种类与应用对这些内容请大家以小组合作的形式通过互联网、光盘等媒体检索信息，并设计一个关于机器人的有关知识的演示文稿。
1）成立小组，分工合作，制定活动计划。
小组成员（2）确定“机器人世界探索”活动的探索主题，构建问题框架。
工程学科介绍及人工智能与机器人技术教学课件
05
未来展望与发展趋势
工程学科的发展趋势与挑战
发展趋势
面临的挑战
交叉融合：工程学科各领域之间的交叉融合将更趋频繁， 产生更多跨学科研究领域。
数字化与智能化：工程学科将更加注重数字化与智能化的 技术应用，提高工程设计和施工的效率和精度。
可持续性：在工程设计和实施过程中，如何更好地考虑环 境保护和可持续性发展是一个重要挑战。
仿真实验与教学
虚拟实验室
利用计算机技术和虚拟现实技术，构建虚拟实验室，让学生在网 络环境中进行实验操作，提高实验的灵活性和效率。
仿真教学
通过仿真软件模拟实际工程环境，让学生在模拟的环境中进行学习 和实践，提高学生的实践能力和解决问题的能力。
数据分析与可视化
利用人工智能技术对实验数据进行处理和分析，将结果以可视化的 形式展现给学生，帮助学生更好地理解实验结果和规律。
教学效果
通过融合教学，学生不仅能够理解工程学科的基础知识，也能掌握人 工智能和机器人技术的核心理论和应用。
提高学生对工程学科与人工智能和机器人技术的认识与建 议
增强认知
01
引导学生深入理解工程学科与人工智能、机器人技术的关联，
理解其在实际应用中的重要性。
拓宽视野
02
鼓励学生通过阅读科技新闻、参加科技活动等方式，了解工程
04
工程学科中的人工智能与机器人技术案例
智能制造与工业自动化
智能制造系统
结合人工智能、机器人技术和先进制造技术，构建高度自 动化的生产线。通过机器学习和大数据分析优化生产流程 ，提高生产效率和产品质量。
工业机器人应用
在生产线上使用机器人完成搬运、装配、焊接等任务，减 轻工人负担，提高生产效率。机器人可通过视觉传感器和 深度学习算法实现自主导航和柔性生产。
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人工智能与机器人11.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。
2.简述机器人的发展史？1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。
1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。
1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。
1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。
1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。
1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。
1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。
1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。
1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。
1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。
1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。
1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。
2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。
2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。
2010年10月17日日本产业技术综合研究所近日开发出一款可以学习和模仿人类唱歌的美女机器人。
”。
3.机器人按发展水平分为几类？示教再现型机器人感觉判断型机器人智能机器人4.机器人按驱动方式为几类？液压机器人、气压机器人、电动机器人。
5.机器人生产线是指由若干机器人工作站和物流系统组成的用以完成多项复杂作业的生产体系。
6.我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器”。
7.与机器人相关学科：数学，物理学，理论力学，材料力学，流体力学（液压、气动），机械学，自动控制，电子与通讯，仿生学，人工生命等，还有计算机，单片机，C语言、C++、汇编语言等等。
其中自动控制技术和人工智能技术这两种技术是机器人科学技术的基础。
8.机器人化机器是指在传统机械中引入机器人技术，使其具有机器人的功能。
9.机器人三定律是什么？机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观。
在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令。
在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。
10.机器人学是关于研究、设计、制造和应用机器人的一门科学。
11.863计划自动化技术领域包括“计算机集成制造系统主题” 与“智能机器人主题”两个主题。
12.示教再现型机器人按示教方式分为直接示教和控制面板示教。
13.机器人的应用前景：1）机器人将更加广泛地代替人从事各种生产作业；2）机器人将成为人类探索与开发宇宙、海洋和地下未知世界的有力工具；3）机器人将在未来战争中发挥重要作用；4）机器人将用于提高人类健康水平与生活质量在医疗、服务、娱乐等发挥作用。
14.写出以下几种机器人坐标结构的名称。
直角坐标结构机器人柱面坐标结构机器人球面坐标结构机器人垂直多关节机器人水平多关节机器人2、智能的解释：指人的智慧和行动能力。
指智谋与才能。
3、2、智能的特征：4、1.感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。
5、2.记忆与思维能力：（1）逻辑思维（抽象思维）（借助于概念、判断、推理反映现实的思维；（2）形象思维（直感思维）（是用直观形象和表象解决问题的思维）；（3）顿悟思维（灵感思维）6、3. 学习能力：学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。
7、 4. 行为能力（表达能力）人们的感知能力：用于信息的输入。
行为能力：信息的输出。
8、3、智能的分类：9、根据加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成七个范畴：10、 1）.语言智能：政治家、律师、编辑、记者等。
11、 2）.逻辑智能：科学家、会计师、软体研发等。
12、 3）.空间智能：建筑师、摄影师、画家、飞行员等。
13、 4）.身体运动智能：运动员、演员、舞蹈家等。
14、 5）.音乐智能：歌唱家、作曲家、指挥家等。
15、 6）.人际智能：外交家、领导者、推销等。
16、 7）.自我认知智能：哲学家、政治家、思想家、心理学家等。
17、 8）.自然认知智能：天文学家、地质学家、考古学家等。
18、4、人工智能的定义：人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能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。
它的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
19、5、人工智能的发展过程人工智能经历了三次飞跃阶段：20、第一次是实现问题求解,代替人完成部分逻辑推理工作,如机器定理证明和专家系统;第二次是智能系统能够和环境交互,从运行的环境中获取信息,代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人;第三次是智能系统,具有类人的认知和思维能力,能够发现新的知识,去完成面临的任务,如天文、海底、人工神经智能网络等未知领域。
21、6、我国自1978年开始把“智能模拟”作为国家科学技术发展规划的主要研究课题。
1981年成立了中国人工智能学会。
22、7、人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、机器感知、机器思维、机器行为、模式识别、机器人学、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
23、8、模式识别包括：指纹识别、人脸识别、语音识别、文字识别、图像识别24、、车牌识别。
25、9、人工智能主要研究领域：1. 自动定理证明2. 博弈3. 模式识别4. 专家系统 5. 机器人 6. 机器视觉 7. 自然语言理解8. 自动程序设计9. 智能信息检索 10. 数据挖掘与知识发现11. 组合优化问题 12. 人工神经网络 13. 分布式人工智能 14. 智能管理与智能决策 15. 智能控制 16. 智能仿真 17. 智能CAD 18.智能CAI 19. 智能操作系统 20. 智能多媒体系统 21. 智能计算机系统 22. 智能通信 23. 智能网络系统26、10、简述人工智能的研究经历了以下几个阶段：27、第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落28、人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。
但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
29、第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮30、 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。
并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。
31、第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展32、日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。
虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
33、第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展34、 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。
此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
35、第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮36、由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。
不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。
另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
人工智能已深入到社会生活的各个领域。
37、ＩＢＭ公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。
图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。
国际各大计算机公司又开始将“人工智能”作为其研究内容。
人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。
二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。
38、11、智能机器人：39、以人工智能靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。
40、 1.有“大脑”，在脑中起作用的是中央计算机。
具有编程能力的中央控制器。
41、 2. 有内部信息传感器和外部信息传感器，感知外部世界，安排自己的工作。
42、 3.理解人类语言，分析出现的情况，调整自己的动作以达到操作者所提出的要求，拟定所希望的动作，43、12、智能机器人具备三个要素44、智能机器人大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：45、一是感觉要素，用来认识周围环境状态；46、二是运动要素，对外界做出反应性动作；47、三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。
48、13、三种智能程度不同的智能机器人49、 1.传感型机器人：又称外部受控机器人。