智能科学与技术导论
智能科学与技术导论课件第1章
1）功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义（逻辑主义）。符号主义认为人类认知的基元是符号，认知 过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理，知识可用符号表示，也 可用符号进行推理，由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展，推动了 以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破，迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标，多次的失败和预期目 标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题， 实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说，只要其具有自适应地调整 自身或调控各种资源达到目标的能力，这种生物就具有 智能，或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下，表现出自适应地调 整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力，就说 该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时，那就是 一种机器智能。
不同的生物体或系统，依据其智能水平高低在智能 谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程
智能导论期末重点复习
Author:lm学校：西安邮电大学智能科学技术导论重点复习汇总一，填空题形式：总分30分，共30个填空，分A,B卷，每空1分。
第四章：1，学习原理和学习方法都是在学习过程中不可或缺的两个重要因素。
2，系统学习能力主要包括基本学习能力，自学能力，实践操作能力，表达能力。
3，系统学习能力是大学生能力结构的核心，其中自学能力是关键。
4，创新能力是能力结构的核心要素和最高层次，是人才的本质特征。
5，从事创新不但需要有创新能力，而且需要有创新精神。
6，科学创新能力的锻炼从身心潜质，事业激情，思维活动，科学素养方面进行。
7，科学素养是创新能力的基础。
8，大学生的创新学习，主要形式是科研或创作。
第五章：1，以信息作为主要研究对象，这是信息科学区别于其他科学的最根本特点之一。
2，信息科学的研究目标是扩展人类的信息功能，后者的有机整体便是智力智能。
3，信息，能量，物质是构成世界的三大基本要素。
4，自动化科学所研究的就是物质世界的信息运动规律以及信息处理方法和控制原理。
5，自动化科学的理论基础是控制理论，控制理论的发展大致经过了经典控制，现代控制以及大系统控制和智能控制三个阶段。
6，计算机科学是研究计算机及其周围各种现象与规模的科学，主要包括理论计算机科学，计算机系统结构，软件和人工智能等。
7，软件的研究领域主要程序设计，基础软件，软件工程这三个方面。
第六章：1，好的智能制造系统，要有三个子系统：a，虚拟制造系统，实现模拟制造过程。
b，全息制造系统，系统的元素是“自治，自主”的模块，协作完成给定的任务。
c，全球同步系统，使产品的不同部分能够在世界上不同的生产研究基地进行制造，保证产品质量，降低生产成本。
2，智能运输系统ITS，就是集信息处理，通讯，控制及高科技的电子技术等最新的科研成果，应用于交通运输网络中。
3，发展ITS系统的主要技术中，其核心部分就是GPS技术。
4，从智能革命论的观点来看，信息化必然发展为智能化，主要体现在三个方面：智能革命，智能生产力，智能社会。
北京大学信息科学技术学院
北京大学信息科学技术学院智能科学与技术专业一、专业简介智能科学与技术专业是北京大学智能科学系在2003年提出，同年获北京大学和教育部批准成立的，于2004年开始招收本科学生。
智能科学与技术专业是计算机科学与技术一级学科之下的本科专业，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领域的学习。
本专业为理科专业，学制4年，毕业授予理学学士学位。
二、专业培养要求、目标具有坚实的数学、物理、计算机和信息处理的基础知识以及心理生理等认知和生命科学的多学科交叉知识，系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到良好的科学思维、科学实验和初步科学研究的训练，具备智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成方面研究和开发的基本能力。
能够自我更新知识和不断创新，适应智能科学与技术的迅速发展。
在个人方面，具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力，并具有良好的语言（中、英文）和计算机运用能力。
本科毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科和交叉学科的硕士和博士学位。
三、授予学位理学学士四、学分要求与课程设置总学分：140学分，其中：1.必修课程：88学分（2）全院必修课程：25 学分2.（1）专业方向核心课程：18学分说明：要求在下列一组智能科学与技术专业方向核心课程中至少选择18学分课程。
并集（2）专业选修课：至少12学分要求学生至少修满12学分的专业选修课。
可以从下述智能科学技术类中选择。
（3）本科素质教育通选课：16学分对本科生来说，除选修课一览表所列课程外，还可以选修学校其他专业相关课程。
但是，如果选择课程在本专业课程中有相似的课程，其课程难易程度必须高于本专业同类课程，方可选择。
3.毕业论文：6学分智能科学系教师基本情况北京大学智能科学与技术专业本科生课程年度安排（2005，4，27）8 / 9课共46学分（包括专业方向核心课18学分，素质教育通选课16学分，专业选修12学分）。
智能科学与技术导论课件第3章
3.1 机器感知基础
3.1.3 机器感知的特性与要求
6.学习和适应力
人脑的感知系统在出生时并未完全发育。尽管某些模式需要通过遗传密码进行预定义，但是 许多与感知有关的概念和相关性只有在生命周期中才能学会。
对于机器感知模型而言，极具挑战性的问题是在系统启动之前需要预定义哪些内容，可以从 示例和经验中学到什么，以及如何进行这种学习。
第3章 机器感知及其应用
目录
3.1 机器感知基础 3.2 视觉感知 3.3 听觉感知 3.4 机器感知应用
3.1 机器感知基础
3.1.1 机器感知的概念
人类通过“拟人化”的方式使得机器具备了视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等感知能力。由于敏感 域、敏感度和分辨力等突破了人类感官局限，机器感知能够帮助人类获得了超越自身感官的感知能力。
3.1 机器感知基础
3.1.2 机器感知的物理原理
4.机器嗅觉
机器嗅觉是指机器通过敏感的化学传感器阵列和适当的模式识别算法，实现对气味的测量与 识别，它是一种模拟生物嗅觉工作原理的仿生技术。
机器嗅觉的基本工作原理：气味分子被机器嗅觉系统中的传感器阵列吸附，产生电信号，然 后对该信号进行加工处理与传输，并使用模式识别系统对其做出判别。
在感知时，触摸感可能需要与其它感知方式（例如视觉和听觉感知）融合在一起，以便机器 能够获得外界物体更加完整的属性信息。
机器触觉在临床诊断、健康评估、健康监控、虚拟电子、柔性触摸屏、服务机器人等领域拥有很大的 应用潜力。例如，柔性触觉传感器不仅能提供外界物体的尺寸、形状、纹理等特性，还能提供安全和友好的 交互体验，实现类似于人类皮肤的功能，因此它也被称为电子皮肤。
以图像的方式对观测场景或目标做出描述和解释的行为，在广义上被认为是机器视觉感知。 所以，工作在电磁波其它频段的微波成像雷达、激光成像雷达，可以被认为是机器视觉感知的新 手段。
人工智能导论--第一章绪论
1.2.1 如何衡量机器具有智能
两种衡量机器智能的观点：
弱人工智能：强调智能的外在表现，认为 通过机器的行为可以反映出机器是否具有 智能，只要表现得像人一样的机器就具有 智能。----图灵测试
强人工智能：强调智能内在机制，认为不 仅要看到机器的行为，而且要了解表现出 相应行为的机器是否确实在思考，只有像 人一样思考的机器才具有智能。----中文屋
13、智能控制：无需人的干预或者基本无需人的干预， 能独立地驱动机器实现其目标的自动控制技术。
14、智能决策支持系统：决策支持系统是在管理信息系 统基础上发展起来的计算机管理系统。智能决策支持系 统即是将人工智能技术应用于决策支持系统而形成的。
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。
人工智能实际上是一门综合性的交叉学科 和边缘学科。
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
1.2 人工智能
一般性概念：人工智能是关于理解人类智 能内在机制，并在机器上予以实现的科学。 具有能力和科学两方面的含义：
智能科学与技术导论课件第4章
4.1 模式识别概述
4.1.4 模式识别原理与过程
3.特征提取和选择
从大量的特征中选取出对分类最有效的有限特征，降低模式识别过程的计算复杂度，提高分 类准确性，是特征提取和选择环节的主要任务，目的都是为了降低特征的维度，提高所选取的特 征对分类的有效性。
4.1 模式识别概述
4.1.2 模式识别的基本概念
3.有监督学习与无监督学习
模式识别的核心是分类器，在已经确定分类器模型和样本特征的前提下，分类器通过某些算 法找到自身最优参数的过程，称为分类器的训练，也称为分类器的“学习”。
根据训练样本集是否有类别标签，可以分为有监督学习和无监督学习。 （1）有监督学习
1936年，英国学者Ronald Aylmer Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。 1960年，美国学者Frank Rosenblatt提出了感知机。 60年代，L.A.Zadeh（乍得）提出了模糊集理论，基于模糊数学理论的模糊模式识别方法得以 发展和应用。
4.1 模式识别概述
由于过分追求训练样本集中样本的分类的正确性，从而导致的分类器泛化能力降低，称为 分类器训练过程中“过拟合”。
4.1 模式识别概述
4.1.3 模式识别的基本方法
1.统计模式识别
统计模式识别原理： 1）根据待识别对象所包含的原始数据信息，从中提取出若干能够反映该类对象某方面性质的 相应特征参数，并根据识别的实际需要从中选择一些参数的组合作为一个特征向量。 2）依据某种相似性测度，设计一个能够对该向量组表示的模式进行区分的分类器，就可把特 征向量相似的对象分为一类。 统计模式识别是主流的模式识别方法，其将样本转换成多维特征空间中的点，再根据样本的 特征取值情况和样本集的特征值分布情况确定分类决策规则。 其主要的理论基础包括概率论和数理统计； 主要方法包括线性分类、非线性分类、Bayes分类器、统计聚类算法等。
“智能科学技术导论”课程教学模式新思考
“智能科学技术导论”课程教学模式新思考摘要：本文探讨了“智能科学技术导论”课程的教学重点和教学模式，指出本课程作为“智能科学与技术”专业的重要基础课程，应以专业特点和要求为出发点，建立新型的教学模式，培养学生的独立思考能力、创新能力和实践能力。
关键词：智能科学技术；课程；教学1引言随着智能科学技术在人类生活各个领域的不断渗透，它所带动的智能技术浪潮正在不断地扩大，并对社会、文化、教育的发展发挥了巨大的作用。
“智能科学与技术”本科专业作为一门刚刚起步的新专业，具有广阔的发展前景和巨大的应用需求。
它是一门综合交叉性学科，旨在培养具有脑与认知科学、智能科学、信息科学、现代科学方法学的基本理论知识，掌握计算机、智能系统、信息网络、信息处理的基本技能，综合运用所学知识与技能去分析和解决实际问题，具有较强的自学能力和创新能力的高级复合型人才。
“智能科学技术导论”课程是“智能科学与技术”专业的基础课程，作为本专业的“敲门砖”，可以帮助学生对“智能科学与技术”专业有一个整体上的认识，对智能科学领域有一个初步的了解。
2课程概述对于刚刚迈进大学校园的青少年来说，他们面临着许许多多的新问题，其中最重要的一项，就是“专业”问题。
自己将要学习的专业究竟是怎样的?它的前景如何?怎样才能学好它?“智能科学技术导论”课程是学生接触到的第一门涉及本专业知识的课程，它针对学生的实际需要，系统、科学地解答了学生各种各样的专业问题，为本专业的新同学们提供适时和恰当的“专业引导”，使他们很快进入环境，成为一批积极主动、方向明确、方法正确的新型学习者。
本课程具有以下特点：(1)从宏观上介绍智能科学技术领域的相关内容，综合性强。
课程整体地介绍了智能科学技术以及智能科学领域的基本概念、学术思想、知识体系、学术特色，使学生对“智能科学技术”由完全陌生的状态变为能够对它的基本模型和基本问题建立一个初步、宏观的，然而又是准确和科学的认识。
课程剖析了智能科学技术与相关学科之间的关系，使学生明了智能科学技术、信息科学技术、控制科学技术和计算机科学技术各有各的独立研究领域，各有各的独特作用，不能互相替代，但是又互相交叉、互相作用、互相促进。
(整理)智能科学技术导论-周昌乐-第03讲 算法设计
第03讲算法设计导语算法是智能计算领域最核心的概念之一。
当你拥有了一台机器，希望机器系统能够为你服务，解决你需要解决的某个智能计算任务，那你首先要给出完成这项任务的算法步骤。
比如，你希望具备猜扑克牌颜色这样一个魔术游戏的能力，那么你就需要为机器编制完成这样任务的算法。
如果说对于计算机科学技术的学生而言，玩的就是算法，那么对于智能科学技术的学生而言，玩的就是智能算法！正是通过使用算法，可以将智慧编进机器系统中，从而来构建能够表现智能行为的机器。
因此，你编制的算法越有智慧，那么所构建的机器也就越能够具有更智慧的行为表现。
从某中意义上讲，机器智能的限度就是能否找到算法的限度。
那些能够找到算法的智能任务范围，也就是智能机器的能力范围。
智能科学技术研究的目的，就是要找出尽可能多的智能算法，使我们的机器拥有尽可能多的智慧能力。
由此可见，算法在智能科学与技术领域中的重要地位，掌握算法设计的原理，也就成为学习这一专业的最基本技能。
第3.1节算法概述一般而言，所谓算法就是给出解决一个（智能）计算问题具体步骤的集合。
我们在前面“机器系统”一讲中已经遇到过一些简单的指令执行算法。
比如中央处理机常规处理“算法”就是，只要未发出停机指令就执行以下步骤：（1）获得指令；（2）指令解码；（3）执行指令。
“煮鸡蛋吃”算法如下：（1）从冰箱里取一枚鸡蛋；（2）将鸡蛋放进煮锅；（3）锅里加水直到盖满鸡蛋；（4）持续给锅加温直到沸腾为止；（5）停止加温取出鸡蛋；（6）将鸡蛋放入凉水浸泡1分钟；（7）敲破鸡蛋壳，去除全部蛋壳；（8）将去壳后的鸡蛋一口一口吃掉。
“遛小狗”算法：（1）给小狗套上狗绳，（2）出门上路；（3）如果遇到树小狗在逗留，则等待小狗尿尿；（4）继续前进，如果遛狗时间没有达到规定的时间，则继续遛狗转（3），否则返回。
“揲蓍成卦”算法：揲蓍，古代问卜的一种方式，用手抽点蓍草茎的数目，以决定吉凶祸福。
其法为，大衍之数五十，其用四十有九，分而为二以象两，挂一以象三，揲之以四以象四时，归奇于劫以象闰，五岁再闰，故再营而后卦。
人工智能导论
麦卡锡（McCarthy），美国数学家、计算机科学 家，“人工智能之父”。
1956年夏，在美国的达特茅斯（Dartmouth）学院，由 McCarthy（斯坦福大学数学助教）、Minsky（哈佛大学 数学和神经学家）、Lochester（IBM公司）、 Shannon（贝尔实验室）四人共同发起，邀请IBM公司 的More、Samuel，MIT的Selfridge、Solomonff，还 有Simon、Newell等人参加学术讨论班，在一起共同学 习和探讨用机器模拟智能的各种问题，在会上，经 McCarthy提议，决定使用“人工智能”一词来概括这个 研究方向。这次具有历史意义的会议标志着人工智能这个 学科的正式诞生。
7
莱布尼茨（Leibnitz）（1646 — 1716），德国 数学家和哲学家，提出了关于数理逻辑的思想，即 把形式逻辑符号化，从而对人的思维进行运算和推 理的思想。
布尔（Boole）（1815 — 1864）， 英国数学家、逻辑学家。他的主要 贡献是初步实现了莱布尼茨关于思 维符号化和数学化的思想，提出了 一种崭新的代数系统——布尔代数， 凡是传统逻辑能处理的问题，布尔 代数都能处理。
12
功能模拟，符号推演
通过建立人脑的心理模型，将知识和推理规则表示 为物理符号系统，来模拟人脑的学习、搜索、推理 和决策等功能，实现机器智能，又称为宏观人工智 能，这派学者被称为心理学派、逻辑学派、符号主 义 该类系统由两部分构成：知识库和推理规则 特点 —— 擅长模拟人脑的逻辑思维（推理、决 策），如机器推理、定理证明、专家系统等
14
基础研究课题
四、人工智能的研究课题
人工智能、智能科学与技术、机器人工程专业解析
人工智能、智能科学与技术、机器人工程专业解析疫情尚未结束，但高考和报考却不会推迟，所以大家各自珍重，加紧学习。
今天重点解析三个听起来比较热门的专业：人工智能、智能科学与技术、机器人工程。
《普通高等学校本科专业目录（2012年）》是高等教育工作的基本指导性文件之一。
它规定专业划分、名称及所属门类，是设置和调整专业、实施人才培养、安排招生、授予学位、指导就业，进行教育统计和人才需求预测等工作的重要依据。
本目录的学科门类，分设哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、管理学、艺术学12个学科门类。
专业类由修订前的73个增加到92个；专业由修订前的635种调减到506种。
也就是我们常说的，高考志愿一共涉及的，理论上是506个专业（专业类）。
我们今天重点讲的三个专业，都是在工学门类下的专业。
先看一下工学门类的总体情况，工学门类是包含专业最多的一个学科门类，工学门类下设专业类31个，169种专业。
其他的学科门类里面，包含专业比较多的有文学、医学、管理学。
文学门类下设专业类3个，76种专业；医学门类下设专业类11个，44种专业；管理学门类下设专业类9个，46种专业；工学门类的专业是多少？169种！相当于排名第二的文学和第三、第四的医学、管理学，加在一起还没有工学门类的专业多！！因此，工科门类，绝对是当之无愧的“报考人数最多”、“招生计划最多”的专业。
了解了学科背景，我们进入正题，先看一下“智能科学与技术”专业。
在讲座的维度马上，我们研究一个专业，从以下的几个方面切入和分析：它到底在工科门类的哪个专业类里面，哪些学校开设这个专业，专业是学什么的，以及就业对口走向是什么一、智能科学与技术首先这是计算机类的专业，计算机类的基本专业包括大家可能奇怪，智能科学与技术，说是计算机类专业，可是计算机类专业里面没有它呀？？别急，上面发的，这是计算机类专业的“基本专业”，与基本专业对应的，还有两组，分别是“特设专业(T)”和“国家控制布点专业(K)”,智能科学与技术，就是这个“T”，它是计算机类专业的“特设专业”智能科学与技术专业属于计算机类专业，发源于2003年，最早由北大筹办，2004年开始招生。
人工智能导论PPT第一章人工智能导引
人工智能和大数据
外推：它是在原始观测范围之外，根测：它包括标识不符合预期模 式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异 常检测可以识别诸如银行欺诈之类的事件。它也适用于几 个其它领域，包括：故障检测、系统健康监测、传感器网 络和生态系统干扰。
深度学习也很好的实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅 助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至 是更好的电影推荐，都即将实现。
什么是人工智能
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活动，是计算机科学的一个研究分支， 是研究发展的结晶。人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学， 神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。
（WIKI）In computer science, artificial intelligence (AI), sometimes called machine intelligence, is intelligence demonstrated by machines, in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals. Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals. Colloquially, the term "artificial intelligence" is often used to describe machines (or computers) that mimic "cognitive" functions that humans associate with the human mind, such as "learning" and "problem solving".
智能科学技术导论 第2版
智能科学技术导论第2版智能科学技术导论第2版1. 引言智能科学技术是当今世界发展的关键领域之一。
随着信息技术的不断进步，智能科学技术在各个行业和领域的应用愈发广泛，为人们的生活带来了许多便利和改变。
《智能科学技术导论第2版》是一本全面介绍智能科学技术基础知识和应用的权威教材。
本文将对该书进行深度和广度的评估，并分享我对智能科学技术的个人观点和理解。
2. 书籍概述《智能科学技术导论第2版》着眼于智能科学技术的基本理论和方法，全面介绍智能科学技术的发展历程、基本概念、关键技术和应用领域。
该书结构清晰，内容全面系统，涵盖了计算智能、机器学习、自然语言处理、图像识别、模式识别等多个重要主题。
通过对各个主题的深入讲解和案例分析，读者能够对智能科学技术有一个全面、深入的了解。
3. 智能科学技术的发展历程智能科学技术的发展经历了多个阶段。
从最早的符号推理到今天的深度学习，智能科学技术正在不断进化和改进。
《智能科学技术导论第2版》通过详细介绍每个阶段的理论和应用，展示了智能科学技术的演进过程。
第一章介绍了计算智能的基本概念和方法，为读者打开了智能科学技术的大门。
4. 智能科学技术的关键技术智能科学技术的发展离不开一系列关键技术的支持。
《智能科学技术导论第2版》对这些关键技术进行了详细而深入的介绍。
从机器学习到自然语言处理，从图像识别到模式识别，该书系统地讲解了这些技术的原理、方法和应用。
读者通过学习这些关键技术，能够更好地理解智能科学技术的内涵和实现方式。
5. 智能科学技术的应用领域智能科学技术的应用涵盖了诸多领域，如医疗、金融、交通、教育等。
《智能科学技术导论第2版》通过丰富的案例分析，帮助读者深入了解智能科学技术在不同领域的应用。
在医疗领域，智能科学技术可以帮助医生提高医疗决策的准确性和效率；在金融领域，智能科学技术可以帮助金融机构进行风险评估和投资决策。
6. 对智能科学技术的个人观点和理解智能科学技术是当今世界发展的重要领域，也是未来的重要方向。
第01讲 《智能科学技术导论》课程引论
福建省仿脑智能系统重点实验室
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1、学科基本内涵
智能概念界定：神经、认知与智能，研究问 题的角度与目标不同可以有完全不同的界定。可 选的智能定义（对于情境有很灵活的反应；充分 利用机遇；弄懂含糊不清或彼此矛盾的信息；分 清重要和次要；发现不同事物的相似性；从相似 之处找出差异；用旧概念综合新概念；提出全新 的观念。）请诸位同学，也给出自己心目中的 “智能”定义。
福建省仿脑智能系统重点实验室
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2、学科作用地位
对社会进步的作用：21世纪的社会是信息社 会，而信息社会的高级阶段就是智能社会。就像 信息技术是信息社会的核心支撑技术一样，智能 社会的核心支撑技术就是智能技术。我们这个时 代也称为第二轴心时代，而从技术层面最终表现 形式，就是智能社会。从历史发展的趋势看，未 来的社会必将是智能社会。
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3、本门课程介绍
课程内容及进度安排：整个课程内
容分为三个部分：基础知识（第1章概 述、第2章算法运用、第9章展望）、 智能科学（第3章环境感知、第4章思 维运作、第5章行为表现）、智能技术 （第6章智能接口、第7章智能系统、 第8章智能社会）。具体讲课进度安排 如下。
福建省仿脑智能系统重点实验室
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1、学科基本内涵
（2）智能科学：涉及狭义认知科学，人工智 能理论研究。所谓狭义的认知科学就是“心智计 算理论”，其核心假设就是：“对思维最恰当的 理解，是将其视为心智中的表征结构以及在这些 结构上进行操作的计算程序。”（参见萨伽德， 《心智：认知科学导论》，上海辞书出版社， 2012年版，第11页）这样智能科学涉及的范围， 就可以用下面示意图来说明了。
福建省仿脑智能系统重点实验室
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3、本门课程介绍
课程的培养目标：（1）了解学科的基 本内容，包括概念、思想、方法、前沿及难 题等；（2）拓展学生的知识面，介绍主要 相关学科的基本情况；（3）提高学生的思 维能力，转变学生的思想境界。毛泽东指 出:“学校的全部工作在于转变学生的思 想。”
人工智能导论论文范文3篇
⼈⼯智能导论论⽂范⽂3篇论⾼校⼯会维权职能的道德认同问题[摘要]维权职能是⾼校⼯会的基本职能，如何充分发挥这⼀职能的作⽤，⾸要的前提是如何增强⾼校⼯会维权职能的道德认同。
在社会转型期，维护教职⼯的合法权益，对于⾼校⼯会来说要⾯对许多新情况、新问题、新挑战。
对此，必须建⽴⼀⽀思想上进、求真务实、素质好、能⼒强的⾼校⼯会⼯作队伍，这样才能适应社会转型期⾼校⼯会维护教职⼯合法权益⼯作的要求，发挥⾼校⼯会应有的作⽤，以推动⾼校的改⾰与科学发展。
[关键词]⾼校⼯会维权职能道德认同[中图分类号] D412.6 [⽂献标识码] A [⽂章编号] 2095-3437（2014）18-0001-03⼯会组织作为党联系职⼯群众的桥梁和纽带，作为国家政权的重要⽀柱，在推进我们国家的科学发展、改⾰开放、社会稳定和中国特⾊社会主义建设的事业中具有重要的作⽤。
作为⾼校⼯会，维权职能是其基本职能。
如何充分发挥这⼀职能的作⽤，⾸要的前提是如何增强⾼校⼯会维权职能的道德认同。
⼀、⾼校⼯会维权职能与道德认同的本质⾼校⼯会维权职能的道德认同问题，⾸先涉及⾼校⼯会维权职能和道德认同的内涵及实质。
⾼校⼯会维权职能，是⾼校⼯会的⾃⾝性质所决定的，也是有关法律所赋予的。
从它⾃⾝性质⽅⾯看，它与⾼校⼯会的产⽣、存在和发展具有内在相关性，也是⾼校⼯会依据⾼校治理组织架构的需要产⽣的。
它是⾼校党委、⾏政与教职⼯联系的中介，是⾼校的群众性组织，担负和发挥着组织与协调教职⼯关系的基本职责。
另⼀⽅⾯，它是教职⼯为了维护⾃⾝的权益，⾃愿参加⽽产⽣的⼀个教职⼯组织，或称为教职⼯之家。
⾼校⼯会的存在，是与维权职能相联系的。
⾼校教职⼯的利益与学校的利益在根本上是⼀致的，但在⼀些特殊条件下，也会产⽣不同程度的⽭盾。
要解决这些⽭盾，就需要⾼校⼯会去维护教职⼯的利益，去协调与学校的关系，以促使两⽅⾯的利益相和谐。
可见，⾼校⼯会维权职能的必要性和重要性不⾔⽽喻。
维权职能是⾼校⼯会产⽣、存在和发展的重要基础。
人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势
⼈⼯智能导论——⼈⼯智能的发展历史、现状及发展趋势初学者学习⼈⼯智能有时候需要了解⼀些背景知识，我从⽹上简单搜集总结了下分享给⼤家。
⼀、⼈⼯智能的发展历史 ⼈⼯智能的发展并⾮⼀帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进⼈⼯智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。
1900年，希尔伯特在数学家⼤会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。
这23道难题中的第⼆个问题和第⼗个问题则和⼈⼯智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。
图灵根据第⼗个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。
1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。
总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德⾹农等伟⼤的先驱者奠定了⼈⼯智能和计算机技术的基础。
（2）黄⾦时代(1956--1974)。
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，⾸次提出了“⼈⼯智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这⼀概念，标志着⼈⼯智能学科的诞⽣。
其后，⼈⼯智能研究进⼊了20年的黄⾦时代，相继取得了⼀批令⼈瞩⽬的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起⼈⼯智能发展的第⼀个⾼潮。
在这个黄⾦时代⾥，约翰麦卡锡开发了LISP语⾳，成为以后⼏⼗年来⼈⼯智能领域最主要的编程语⾔；马⽂闵斯基对神经⽹络有了更深⼊的研究，也发现了简单神经⽹络的不⾜；多层神经⽹络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第⼀次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。
⼈⼯智能发展初期的突破性进展⼤⼤提升了⼈们对⼈⼯智能的期望，过度⾼估了科学技术的发展速度。
然⽽，接⼆连三的失败和预期⽬标的落空，使⼈⼯智能的发展⾛⼊低⾕。
1973年，莱特希尔关于⼈⼯智能的报告，拉开了⼈⼯智能寒冬序幕。
此后，科学界对⼈⼯智能进⾏了⼀轮深⼊的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。