人工智能概论-浙江大学-控制科学与工程学院
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
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 theoryImagery thinkingComputer Graphics and Computer Aided DesignComputer Integrated Manufacture system (CIMS) and other Advanced Manufacturing TechnologiesIntelligence CADInformation Intelligence and policy supportComputer Vision and RoboticsMultimedia TechnologyEngineering DatabaseIntelligent ControlComputer Network and CommunicationScientific VisualizationDistributed Knowledge DatabaseOperate SystemDataBaseManagement Information System Computer Aided Industry Design Professors:。
第一讲 人工智能与计算智能概述
1.2 人工智能的发展简史
第一阶段——孕育期 （1956年以前） 第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成 （1956年—1970年） 第三阶段——发展和实用化阶段 （1971年—1980年） 第四阶段——知识工程与专家系统 （1980年至今）
第一阶段——孕育期
公元前，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）创立了古典形式逻辑。 17世纪，英国哲学家和自然科学家培根（F. Bacon）系统地提出了古典归 纳推理。 17世纪，德国数学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）提出了数理逻辑的基本 思想。 1642年，法国物理学家和数学家帕斯卡（B. Pascal）发明了世界上第一 台会演算的机械加法机。 1673年，Leibniz在这台加法机的基础上发展并制成了可进行四则运算的 计算器。 1832年，英国数学家巴比奇（C. Babbage）制成可用来计算简单数学表 的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想。 19世纪中叶，英国数学家布尔（G. Boole）出了布尔代数，初步实现了 Leibniz的数理逻辑思想 。
1956年，Newell和Simon等人编写的程序Logic Theorist证明了《数学 原理》中第二章的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条 定理。他们的成果使人工智能研究走上以计算机程序来模拟人类思维的道路 ，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。在相同的研究途径下， Selfridge编制了字符识别程序、Samuel研制了跳棋程序。Samuel的跳 棋程序具有学习功能，在1959和1962年分别打败了Samuel本人和美国一 个州的跳棋冠军。 1957年，Simon、Newell和肖（J. C. Shaw）合作开发了表处理语言 IPL（Information Processing Language。 1957年，罗森勃拉特（F. Rosenblatt）提出著名的感知机（ Perceptron）模型，该模型是第一个完整的人工神经网络。 1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。他的程序在 IBM-704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算” 的全部220条定理。 1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算
人工智能概论
《人工智能概论》总结报告时光匆匆，一学期又这样告一段落了。
这学期所学的《人工智能概论》让我深刻的体会到了人类无穷的智慧！从中我学到了不少的知识。
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。
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。
从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。
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。
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。
它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、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。
人工智能(一级学科)
培养方向
按照教育部、国家发展改革委、财政部三部委文件的要求，与本领域发展定位、学校学科布局和师资结构相 适应的具体培养方向，可参考如下设置：
（一）人工智能基础理论研究相关方向，如：人工智能模型与理论、人工智能数学基础、优化理论学习方法、 机器学习理论、脑科学及类脑智能等。
（二）人工智能共性技术相关研究方向，如：智能感知技术、计算机视觉、自然语言理解、智能控制与决策 等。
（五）人工智能与智能社会治理相关研究方向，如基于人工智能技术属性与社会属性紧密结合特征的人工智 能伦理与治理，以及可信安全、公平性和隐私保护等方面相关技术方向。
研究生培养课程体系
基础知识类课 程
专业知识类课 程
人工智能模型与理论：重点讲解人工智能基本算法、模型和理论。内容主要包括以符号主义为核心的逻辑推 理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗 为核心的决策智能等算法以及人工智能与科学计算相结合算法。
（三）人工智能支撑技术研究方向，如：人工智能架构与系统、人工智能开发工具、人工智能框架和智能芯 片等。
人工智能概论
夏定纯
wistdcx@
1.2. 关于智能
智能
知识 智力
一切智能行为的基础 获取知识并运用知识的能力
智能是一种综合能力
• 感知能力 • 记忆与思维能力
• 学习与适应能力
• 行为能力 • ……，……
13 计算机科学学院 夏定纯 wistdcx@
1.3. 人工智能
1.3. 人工智能 ( Artificial Intelligence )
20
计算机科学学院
夏定纯
wistdcx@
1.4. AI发展
会上经麦卡锡提议，正式采用Artificial Intelligence术语，从而 开创了人工智能作为一门独立学科的研究方向。 这是一次具有历史意义的重要会议，它标志着人工智能作 为一门新兴学科正式诞生。
此次会议之后，形成三个AI研究小组：
发展阶段
• 初期阶段 • 形成阶段 • 发展阶段
17
计算机科学学院
夏定纯
wistdcx@
1.4. AI发展
萌芽阶段(～1956年)
• Aristotle(公元前384～322)：在《工具论》中提出形式逻辑；
• Bacon(1561～1626)：在《新工具论》中提出归纳法； • (德)Leibnitz(1646～1716)：在研制四则计算器时，提出通用符号和 推理计算，使形式逻辑符号化，奠定数理逻辑的基础； • (英)Boole(1815～1864)：创立布尔代数，首次用符号语言描述思维 活动的基本推理规则； • (英)Turning(1912-1954)：提出理想计算模型---图灵机，创立自动 机理论； • (美)W.McCuLoch与W.Pitts(1943年)：提出神经元模型，开创人工神 经网络研究；
AIA1-人工智能概论
自 学 习 技 术
演 化 方 法
模 糊 方 法
时 序 分 析 法
参 考 文 献
涂序彦．人工智能及其应用．电子工业出版社． 李长河．人工智能及其应用．机械工业出版社． 马宪民．人工智能的原理与方法．西北工业大学出版社． 蔡自兴，徐光祜．人工智能及其应用．清华大学出版社．
算法派：主要依靠算法证明。
六、人工智能的研究应用领域
1.问题求解 2.自动定理证明 8.模式识别 9.机器视觉
3.自然语言理解
4.自动程序设计 5.专家系统 6.机器学习 7.人工神经网络
1Hale Waihona Puke .智能机器人11.智能控制 12.智能检索 13.智能调度与指挥 14.系统与语言工具
需要说明的是，各种应用领域不是孤立存在的，而是互相 关联的。大多数人工智能研究课题都涉及多个智能领域。
一、人工智能的基本概念
AI目前没有准确的定义或一般性的定义，其基本含义： AI是用机器(计算机或智能机)来模仿人类的智能行为。 AI也叫机器智能，是研究如何使机器具有认识问题与解 决问题的能力，研究如何使机器具有感知功能、思维功 能、行为功能及学习、记忆等功能。 所以，如果一个计算机系统具有某种学习能力，能够对 有关问题给出正确的答案，而使用的方法与人类相似， 还能解释系统的智能活动，那么，这种计算机系统便认 为具有某种智能。
九、计算智能技术
人工智能与计算智能的关系：
观点一：计算智能是人工智能的子集。
第一层次是生物智能，其基础是大脑。
第二层次是人工智能，其基础是符号系统及其处理。
第三层次是计算智能，由计算机通过数学计算实现。 生物智能包含人工智能，人工智能包含计算智能。
人工智能概论第1章-绪论
1956年的达特茅斯会议是由麦卡锡、明斯基、罗彻斯特和香农等一批有远 见卓识的青年科学家共同研究和讨论用机器来模拟智能的一系列相关问题，并 首次提出了“人工智能”这一术语。
该术语标志“人工智能”新学科的正式诞生。此外会议给了“人工智能” 的第一个准确的描述。
2006年，达特茅斯会议50年后，当事人重聚(左起：摩尔、麦卡锡、明斯基、 塞弗里奇、所罗门诺夫)
22
➢人工智能的应用发展期
20世纪80年代机器学习取代逻辑计算，“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。
卡内基·梅隆大学为数字设备公司设计了一个名为 XCON 的专家系统
B
人工智能的应用发展 期
（1980-1989）
D c
A
人工智能的诞生 （1943-1956）
人工智能的第一个 低谷
（1974-1980）
E
人工智能的第二个 低谷
(1989-1993)
人工智能的稳步发 展期
（1993-2006）
F
人工智能的蓬勃 发展期
（2006-至今）
G
14
➢人工智能的诞生
在20世纪40年代到20世纪50年代，一群来自不同领域（数学，心理学，工 程学，经济学和政治学）的科学家开始探索如何实现用生命体外的东西模拟人 类的智慧。
12
➢人工智能的发展现状
从人工智能的应用场景来看，目前的人工智能仍是以具体应用领域为主的弱人工 智能。 其内容和相关领域包括机器视觉，专家系统，智能工厂，智能控制，智能搜索， 机器人，自动规划，无人驾驶，定理证明，棋类博弈，遗传编程，语言识别，自然 语言处理等。 1997年，打败了世界围棋冠军的IBM公司“深蓝”超级计算机也是IA，不是AI。 尽管这一事件被一些被戏称为“人工智能的历史上的里程碑事件”。
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
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 theoryImagery thinkingComputer Graphics and Computer Aided DesignComputer Integrated Manufacture system (CIMS) and other Advanced Manufacturing TechnologiesIntelligence CADInformation Intelligence and policy supportComputer Vision and RoboticsMultimedia TechnologyEngineering DatabaseIntelligent ControlComputer Network and CommunicationScientific VisualizationDistributed Knowledge DatabaseOperate SystemDataBaseManagement Information System Computer Aided Industry Design Professors:。
控制科学与工程考研专业课
控制科学与工程考研专业课
控制科学与工程是一门涉及控制理论、系统分析与设计、智能控制、机器学习、人工智能等多领域的交叉学科。
控制科学与工程的考研专业课主要包括以下内容：
1. 数学基础：微积分、线性代数、概率论与数理统计等数学基础课程是控制科学与工程的基础，考研专业课中也会涉及相关数学知识的应用。
2. 控制理论：包括线性系统理论、非线性系统理论、最优控制理论、自适应控制理论、鲁棒控制理论等内容。
3. 系统分析与设计：主要包括系统建模与仿真、系统辨识与参数估计、系统分析与评价、系统优化等内容。
4. 智能控制：包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法与进化计算、人工智能在控制领域的应用等内容。
5. 机器学习与数据挖掘：包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等内容，以及在控制领域的应用。
6. 信号与系统：包括时域分析、频域分析、传递函数、滤波器设计等内容，为控制系统的分析与设计提供基础。
7. 电力系统控制、机械系统控制、化工系统控制、交通运输系统控制等专业方向的控制知识。
控制科学与工程的考研专业课涉及的内容较多且较广泛，需要学生具备扎实的数学、物理、电路、信号与系统等基础知识，并且需要具备良好的分析、建模与解决问题的能力。
考生在备考过程中需要系
统地学习相关课程的理论知识，掌握基本的分析与设计方法，并进行大量的练习与实践，培养自己的动手能力和创新思维。
此外，阅读相关学术论文和参加科研项目也是提高专业素养的有效途径。
浙江大学控制系工程硕士课程表-浙江大学-控制科学与工程学院
（2013年3月——2013年7月）2013年3月
月份
日期
上午8:30开始
下午13:00开始
晚上18:30开始
三
月
23日
系统辩识自适应
系统辩识自适应
工控新楼501上课
24日
无线传感器网络
无线传感器网络
30日
控制工程中的矩阵方法
控制工程中的矩阵方法
31日
系统辩识自适应
系统辩识自适应
30开始系统辩识自适应系统辩识自适应工控新楼501上课24无线传感器网络无线传感器网络30控制工程中的矩阵方法控制工程中的矩阵方法31系统辩识自适应系统辩识自适应无线传感器网络无线传感器网络14控制工程中的矩阵方法控制工程中的矩阵方法27系统辩识自适应系统辩识自适应28无线传感器网络无线传感器网络控制工程中的矩阵方法控制工程中的矩阵方法12系统辩识自适应系统辩识自适应25无线传感器网络无线传感器网络26控制工程中的矩阵方法控制工程中的矩阵方法系统辩识自适应系统辩识自适应无线传感器网络无线传感器网络22控制工程中的矩阵方法控制工程中的矩阵方法23系统辩识自适应系统辩识自适应考试无线传感器网络无线传感器网络考试控制工程中的矩阵方法控制工程中的矩阵方法考试备注
六
月
8日
系统辩识自适应
系统辩识自适应
9日
无线传感器网络
无线传感器网络
22日
控制工程中的矩阵方法
控制工程中的矩阵方法
23日
系统辩识自适应
系统辩识自适应(考试)
七
月
6日
无线传感器网络
无线传感器网络(考试)
7日
控制工程中的矩阵方法
吴俊教授、章辉副教授
人工智能概论
从20世纪的30年代至50年代，是人工智能发展的初 始阶段（也叫经典时期），主要以游戏和定理证明 为特征。
四、人工智能的发展历史
人工智能的产生和发展大致经历了三个阶段： 1.孕育期（1956年以前）
美国的神经生物学家W. McCulloch和Pitts建立了神经元 的数学模型，根据神经心理学研究智能的微观结构。 英国的数学家Turing提出了理想计算机的数学模型，即 Turing机，不去考虑完成智能任务的机器是否与生物生 命有相同的结构，而是强调建立一种判别机器具有智能 的准则，关心的是智能行为的体现。 美国贝尔实验室的C. Shannon开发了世界上第一个计算 机下棋程序，使用了状态空间搜索法，成为人工智能的 基本方法之一，同时也证明了计算机处理符号的能力。
四、人工智能的发展历史
人工智能的产生和发展大致经历了三个阶段： 3.成长期（1970年至今）
在这个时期，人工智能研究开始向纵深发展，主要 特征是技术与应用，在更多的领域里取得了重大成 就，并开始走向实际应用阶段，在学科上也开始形 成了自己的理论体系。 具有重要意义的事件主要有： 大量出版关于人工智能的专著、手册和文集； 各种人工智能专家系统研制成功，并开始应用； 人工智能计算机开始研制。
计算智能的技术范畴：
人工神经网络 进化计算 模糊系统
九、计算智能技术
进化计算的基本方法：
遗传算法：强调染色体在进化中的变化及其所起 的作用，是一种仿照生物进化理论解优化问题的 算法。 进化策略：着眼于各级层次上的行为变化，主要 用于预测和数值优化。 演化规划：强调的是在物种层次上的行为变化， 主要用于经验性的寻优过程。
运用存贮于机器中的知识进行相应知识处理，并推 出结论。
人工智能概论
从表现形式的角度机器智能，能够在各类环境中，自主地或者交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器从科学发展的角度人工智能，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，其近期主要目标是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。
从实用主义的角度智能计算，研究智能信息处理技术，以使机器具有与人类智能相类似的行为，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。
人工智能的发展进程人工智能的发展是以硬件与软件为基础。
它的发展经历了漫长的发展历程。
早在亚里士多德(公元前384-322年)在着手解释和编注他称之为三段论的演绎推理时就迈出了向人工智能发展的早期步伐，可以看作为原始的知识表达规范。
1、孕育时期20世纪30年代和40年代，两件最重要的事：数学逻辑(维纳，罗素等)和关于计算的新思想（图灵等）20世纪40年代，贝尔实验室M系列继电器计算机1946年2月15日，世界上第一台电子计算机“埃尼亚克”(ENIAC)研制成功2、形成期（1956-1970）1956年夏，美国达特矛斯大学第一次人工智能研讨会(1stInt. Symp. on AI @Univ. of Dartmouth.)，标志着人工智能学科的诞生。
3、发展期进一步研究AI基本原理、方法和技术进行实用化研究专家系统与知识工程智能机器人智能控制人工神经网络 DNA计算人工免疫系统从“一枝独秀”到“百花齐放”生物智能与人工智能人，是一种智能信息处理系统。
信息处理系统又可以看成是一种符号操作系统（Symbol Operation System），或物理符号系统（Physical Symbol System）符号，就是模式（Pattern）。
物理符号系统的六种基本功能（Functions）：输入符号——Input；输出符号——Output；存储符号——Storage；复制符号——Copy；认知行为的不同层次认知生理学研究认知行为的生理过程；主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动；认知科学研究的底层。
浙江大学智能机器人交叉平台拔尖人才培养探索与实践
面向未来FACE THE FUTURE 浙江大学智能机器人交叉平台拔尖人才培养探索与实践目录/Contents一浙江大学拔尖人才培养@竺可桢学院浙江大学拔尖人才培养目标突出通识教育，形成精深宽广、层次嵌套的知识养成并熟练运用；通专跨的思维方式形成互联互通、网络链接的知识结构宽厚的知识知识、能力、素质、人格全方位出众，具有全球竞争力的行业领军人才和未来领导者突出追求卓越，从知识为主转向能力为主；专注创新，具有深层次学习、知识建构的能力；会思考、批判、选择、坚守卓越的能力突出自我激励与交互培养，在自我管理和榜样示范中养成高素质；始终具有人文情怀、科学精神全面的素质志存高远，自觉培育完美的道德品质、坚守正确的价值取向；以天下为己任，自觉服务人类、国家、社会健全的人格4发展历史拔尖创新人才培养基地教育教学改革的试验田1984（工科）混合班2000理科班、教改实验班2000文科班2002金融学实验班2004竺-计共建班2005巴德年医学班(本博一贯制)2008李志文商学班2009丘成桐数学班2012启真班1994工程教育高级班1999创业管理强化班2004公共管理强化班2006“英语+X”双学位班2008文化中国班设计创新班2009神农班竺桢学院成立竺可桢学院成立2010求是科学班2016交叉创新平台2017新神农班2018智慧能源班公共管理英才班混合班(1984.8）竺可桢学院（2000.5）5荣誉教育品牌竺可桢学院品牌✧国家栋梁✧浙大荣耀品牌核心✧顶尖师资✧接轨国际✧交叉复合✧创新引领✧德才兼备✧贡献卓著1. 荣誉学籍2. 荣誉课程3. 荣誉项目4. 荣誉证书树立品牌意识，深化品牌内涵：★立德树人，强调荣誉感、使命感、责任感；★面向未来，强调交叉复合培养理念；★国际视野，强调全过程浸润式的国际化培养。
入学时培养中毕业时•走过荣誉之门•诵读荣誉誓言•聆听校长第一课•荣誉项目培养•荣誉学籍确认•荣誉课程学习•荣誉证书授予•荣誉院戒佩戴6培养概况•在办班级学生培养专业基本覆盖39个A类学科农学●培养类别（主修8大类+辅修3类）主修：混合班、人文社科实验班、交叉班、巴德年医学班、求是科学班、新神农班、智慧能源班、公共管理英才班辅修：工程教育高级班、创新创业强化班、公共管理强化班●学生规模（在读总人数：2000+)主修：500-550人/届（约占全校每届人数的8%）辅修：120人/届7交叉创新平台2016年，成立交叉创新平台，“机器人+人工智能”纳入首批三个平台 2017年，交叉创新平台“机器人+人工智能”调整为“智能机器人”班2017年，以“智能机器人班”为基础，获教育部新工科专业建设项目立项：《多学科交叉复合的智能机器人拔尖人才培养模式探索与实践》 2018年，启动“人工智能”和“机器人工程”两个新专业建设方案年份2016年2017年2018年交叉创新平台计算机+大数据管理大数据管理大数据机器人+人工智能智能机器人智能机器人金融+数学金融+数学金融+数学人数100139118主动回应时代需求的招生改革目录/Contents二浙江大学新工科拔尖人才培养探索实践@“智能机器人”交叉平台9未来已来：智能机器人拔尖人才培养探索实践提纲●目的背景●前期基础●特色内容●预期成效101.目的背景：机器人已成为国家战略性新型技术与产业中国制造2025From a manufacturer of quantity to one of quality …10个重点领域新信息技术数字机床和机器人航空航天装备高技术船舶轨道交通装备节能与新能源汽车电力装备农业机械装备新材料生物医疗及医疗器械我们的技术和制造能力能不能应对这场竞争？我们不仅要把我国机器人水平提高上去，而且要尽可能多地占领市场。
人工智能学科
学科起源
从学科起源的时间原点来看，人工智能学科以1956年美国达特茅斯学院夏确，启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创 新发展实验区等一系列“中国方案”，强化了人工智能基础理论和关键技术研究，促进人工智能与经济社会的高 度融合。
人工智能学科
交叉学科、新兴学科
01 学科起源
03 学科专业
目录
02 发展规划 04 专业学院
人工智能学科，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴 学科，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，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。
培养目标：具有扎实数学基础、人工智能领域坚实的基础理论和宽广的专业知识，掌握面向实际应用的“智 能算法-智能芯片-智能系统”的先进技术方法和现代技术手段，具有创新意识和独立担负科学技术或工程管理工 作的能力，能够快速学习前沿技术、解决实际问题、研究并开拓人工智能新边界。
核心课程：高等数学、离散数学、人工智能导论、模式识别、智能机器人、机器学习、人机交互技术、计算 机视觉、自然语言处理、控制原理、算法设计与分析、数据分析与大数据挖掘、群体智能、知识工程、自主智能 系统。
专业学院
2019年1月26日，华中科技大学邵新宇宣读《关于成立人工智能与自动化学院、人工智能研究院的通知》。 《通知》指出，为充分整合学校人工智能领域研究力量，抢抓新一代人工智能发展的重大战略机遇，推动人才培 养和相关学科快速发展，学校决定以自动化学院为基础，成立人工智能与自动化学院、人工智能研究院，一体化 运行。
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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。
当沃森被问到某个问题的时候，100多种运算法则会通过不同的方式对 问题进行分析，并给出很多可能的答案，而这些分析都是同时进行的。
在得出这些答案之后，另一组算法会对这些答案进行分析并给出得分。 对于每个答案，沃森都会找出支持以及反对这个答案的证据。因此，这 数百个答案中的每一个都会再次引出数百条证据，同时由数百套算法对 这些证据支持答案的程度进行打分。
（4）成绩评定 依据项目小组报告，系统演示，独特性、实用性和创新性等评定成绩。 项目小组成员应清楚地说明各自的贡献（包括收集资料、提出问题、方 案设计、编程、撰写报告等）。
截止到：2013年12月31日
课程目的和基本要求
■ 掌握AI的基本知识 ■掌握AI的基本应用 ■获取AI的一些初步的经验
掌握人工智能的理念、方法， 了解人工智能的发展方向， 为未来的课题研究和工作 打下基础。
“深蓝”
1996年，卡斯帕 罗夫以4：2战胜 “深蓝”。
1997年，卡斯帕 罗夫以1胜2负3平 负于“深蓝II” 。
“深蓝”
深蓝，是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有 32个大脑（微处理器）， “深蓝”输入了一百多年来优秀棋手的对局两 百多万局。
智能的基础是知识
智能的关键是思维
智能＝知识＋思维
人工智能概念的一般描述
顾 名 思 义 , 人 工 智 能 就 是 人 造 智 能 , 其 英 文 表 示 是 “ Artificial Intelligence”, 简称AI。 “人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实 现的智能,研究如何在机器上实现人类智能。即用机器来模仿人的智能。因 此人工智能又称机器智能。 当然, 这只是对人工智能的字面解释或一般解 释。关于人工智能的科学定义, 学术界目前还没有统一的认识。下面是部 分学者对人工智能概念的描述, 可以看做是他们各自对人工智能所下的定 义。
相关资料：
• Journals: Artificial Intelligence; Computational Intelligence; IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
• Conferences: IJCAI; ECAI;AAAI • Societies: AAAI; SIGART; AISB
沃森把机器学习、大规模并行计算、语义处 理等技术整合在一个体系架构下来理解人类 的自然语言
一、概述
人工智能（artificial intelligence, AI） 是什么？
人工智能的基础 人工智能发展史 人工智能的研究与应用 本课程的主要内容
什么是人工智能
智能
是人脑活动所表现出来的能力。
说明(续)
成绩：
• 大作业(50%)+课后练习(20%) +课堂讨论(30%)
大作业 （1）选题（三选一）：
• 人工智能在***的应用
内容包括应用背景分析，基本原理，应用简介。
• 关于AI问题的思考和讨论
包括至少三个自己的论点以及围绕论点的说明和讨论
• 设计各种人工智能系统程序
1997年的深蓝可搜寻及估计随后的12步棋，而一名人类象棋好手大约可 估计随后的10步棋。
深蓝只是在做非常大规模的计算，它是人类数学能力的体现
“沃森”
2011年“沃森”在人机智慧对决中再创佳绩， 在美国著名智力问答竞赛节目《危险边缘》中 战胜了两位全能冠军选手詹宁斯和鲁特。
“沃森”
沃森由90台IBM服务器、360个计算机芯片驱动组 成，是一个有10台普通冰箱那么大的计算机系统。 这些服务器采用Linux操作系统。
证据评估的结果越好，沃森的信心值也就越高，而评估成绩最高的答案 会最终成为电脑给出的答案。
但在比赛中，如果连评估成绩最高的答案都无法达到足够高的信心阈值 ，沃森会决定不抢答问题，以免答错而输掉奖金。
这所有的一切计算、选择与决策都在3秒钟之内完成。
“沃森”
பைடு நூலகம்
“沃森”
沃森是IBM制造的电脑问答（Q&A）系统。 它是一个集高级自然语言处理、信息检索、 知识表示、自动推理、机器学习等开放式问 答技术的应用，并且“基于为假设认知和大 规模的证据搜集、分析、评价而开发的 DeepQA技术”。