《人工智能与认知科学》期末考核要求及评分标准
人工智能期末考试试卷
一、选择题<每题1分,共15分>1、人工智能是一门A>数学和生理学B>心理学和生理学C>语言学D>综合性的交叉学科和边缘学科2、语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的〔〕。
A> 无悖性B> 可扩充性C> 继承性3、<A->B>∧A => B是A>附加律B>拒收律C>假言推理D>US4、命题是可以判断真假的A>祈使句B>疑问句C>感叹句D>陈述句5、仅个体变元被量化的谓词称为A>一阶谓词B>原子公式C>二阶谓词D>全称量词6、MGU是A> 最一般合一B>最一般替换C> 最一般谓词D>基替换最一般合一7、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中A> 事实B> 规则C> 控制D> 关系8、当前归结式是〔〕时,则定理得证。
A> 永真式 B 包孕式〔subsumed〕C> 空子句9、或图通常称为A〕框架网络B>语义图C>博亦图D>状态图10、不属于人工智能的学派是A>符号主义B> 机会主义C>行为主义D>连接主义。
11、所谓不确定性推理就是从< >的初始证据出发,通过运用< >的知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
A>不确定性, 不确定性B>确定性, 确定性C>确定性, 不确定性D>不确定性确定性12.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。
因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫〔〕。
A>专家系统B>机器学习 C>神经网络 D>模式识别13、下列哪部分不是专家系统的组成部分〔〕A.〕用户B〕综合数据库C〕推理机D〕知识库14、产生式系统的推理不包括〔〕A〕正向推理B〕逆向推理C〕双向推理D〕简单推理15、C<B|A> 表示在规则A->B中,证据A为真的作用下结论B为真的A>可信度B>信度C>信任增长度D>概率二、填空题<每题1分,共30分>1、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是2、从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是。
人工智能期末试题及答案完整版最新
一单项选择题（每小题2分，共10分）1.首次提出“人工智能”是在（D ）年A.1946B.1960C.1916D.19562. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：BA.专家系统、自动规划B. 专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D. 机器学习、自然语言理解3. 下列不是知识表示法的是 A 。
A：计算机表示法B：“与/或”图表示法C：状态空间表示法D：产生式规则表示法4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。
A：不确定性知识是不可以精确表示的B：专家知识通常属于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的知识D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。
A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二填空题（每空2分，共20分）1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。
2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。
3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三名称解释（每词4分，共20分）人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答：（1）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的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
大工20秋《人工智能》大作业题目及要求精选全文
可编辑修改精选全文完整版学习中心：专业：年级：年春/秋季学号：学生：完整答案下载后可见题目：深度优先搜索算法1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得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。
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、自我、思维等等问题。
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。
关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。
信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。
因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。
人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。
而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。
在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计题目三：深度优先搜索算法要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、主要函数代码）章节。
《人工智能试卷》参考答案
《人工智能试卷》参考答案一、填空题1.人工智能2.智能机器、模仿和执行人脑3.谓词符号、变量符号、函数符号、常量符号4.知识5.一般、特殊、大前提、小前提、结论6.语义网络、有向图二、简答题1.首先，数据和信息是密切相关的。
数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示；信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。
即相同数据在不同场合可以表示不同信息。
同样，相同的信息也可以用不同的数据表示。
其次，信息和知识之间也关系密切，只有把有关的信息关联到一块加以使用，才能成为知识。
综上所述，数据、信息和知识是3个层面上的概念：数据经过加工处理成为信息，把有关信息关联到一块就构成知识2.解：师生框架Frame<Teachers-Students>Name：Unit（Last-name，First-name）Sex：Area（male，female）Default：maleAge：Unit（Years）Telephone：HomeUnit（Number）MobileUnit（Number）教师框架Frame<Teachers>AKO<Teachers-Students>Major：Unit（Major-Name）Lectures：Unit（Course-Name）Field：Unit（Field-Name）Project：Area（National，Provincial，Other）Default：ProvincialPaper：Area（SCI，EI，Core，General）Default：Core学生框架Frame<Students>AKO<Teachers-Students>Major：Unit（Major-Name）Classes：Unit（Classes-Name）Degree：Area（doctor，mastor,bachelor）Default：bachelor3.①思维起点不同：归纳法是从认识个别的、特殊的事物推出一般原理和普遍事物；而演绎则由一般（或普遍）到个别。
人工智能期末考试卷(1)评分标准及标准答案
(此文档为Word格式，下载后可以任意编辑修改！）试卷装订封面学年第学期课程名称：课程代码学生系别专业任课教师开卷□闭卷∨考试方式考试日期考试时间阅卷日期装订教师装订日期缺卷学生姓名及原因：无附：课程考试试卷分析表、期末考核成绩登记表人工智能期末考试卷（1）一、填空题（每空1分，共10分）1智能具有五个特征，分别为①学习能力、自适应能力、②记忆与思维能力、表达能力和感知能力。
2．机器的③感知能力是让机器自动获取知识的基本条件，而知识的自动获取一直是智能系统研究中最困难的问题之一。
3．从研究的角度不同，对人工智能的研究可分两大阵营：④联接和⑤符号。
其中⑤符号的理论基础为数理逻辑。
4.⑥问题规约方法是一种将复杂问题变换为比较简单的子问题，子问题再转换为更简单的子问题，最终将问题转换为对本原问题的知识表示方法。
5.鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。
6．当某个算符被认为是问题求解的决定步骤时，此算符为⑧关键算符。
7.宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可能会发生⑨组合爆炸。
8.语义网络⑩方法是1968年由J.R.Quilian在研究人类联想记忆时提出的心理学模型。
1972年，Simon首先将⑩用于自然语言理解系统。
二、简答题（共30分）1．什么是A*算法的可纳性？(4分)答：在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下，若一个搜索法总能找到最短（代价最小）的解答路径，则称算法具有可采纳性。
2．在一般图搜索算法中，当对某一个节点n进行扩展时，n的后继节点可分为三类，请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。
(8分)答：把SNS中的子节点分为三类：（1）全新节点，（2）已出现于OPEN表的节点，（3）已出现于CLOSE表的节点；/后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点；(3分)•加第1类子节点于OPEN表，并建立从子节点到父节点n的指；(1分)•比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价，若经由新父节点的代价较小，则移动子节点指向新父节点(2分)•对于第3类子节点作与第2类同样的处理，并把这些子节点从CLOSE 表中移出，重新加入OPEN表；(2分)3．请简述不确定性推理的含义。
人工智能期末考试知识点（考点）总结
⼈⼯智能期末考试知识点（考点）总结1、智能所包含的能⼒（1）感知能⼒（2）记忆与思维能⼒（3）学习和⾃适应能⼒（4）⾏为能⼒2、⼈⼯智能分为五个阶段：（1）孕育期（2）形成期（3）知识应⽤期（4）从学派分⽴⾛向综合（5）智能科学技术学科的兴起3、⼈⼯智能研究的基本内容（1）与脑科学和认知科学的交叉研究（2）智能模拟的⽅法和技术研究4、⼈⼯智能研究中的不同学派（三⼤学派）（1）符号主义（2）联结主义（3）⾏为主义5、机器学习机器学习是机器获取知识的根本途径，同时也是机器具有智能的重要标志。
有⼈认为，⼀个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。
机器学习有多种不同的分类⽅法，如果按照对⼈类学习的模拟⽅式，机器学习可分为符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘等。
6、演绎推理与归纳推理的区别演绎推理与归纳推理是两种完全不同的推理。
演绎推理是在已知领域内的⼀般性知识的前提下，通过演绎求解⼀个具体问题或证明⼀个给定的结论。
这个结论实际上早已蕴涵在⼀般性知识的前提中，演绎推理只不过是将其揭⽰出来，因此它不能增殖新知识。
⽽在归纳推理中，所推出的结论是没有包含在前提内容中的。
这种由个别事物或现象推出⼀般性知识的过程，是增殖新知识的过程。
7、确定性知识确定性知识是指其真假可以明确给出的知识，其表⽰⽅法主要包含谓语逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法等。
8、谓语逻辑表⽰⽅法P299、语义⽹络表⽰法P3410、框架表⽰法（鸟框架）P4111、产⽣式推理的基本结构产⽣式推理的基本结构如图所⽰，它包括综合数据库、规则库和控制系统三个重要组成部分。
12、谓语公式P6913、状态空间的盲⽬搜索根据状态空间采⽤的数据结构的不同，它可分为图搜索算法和树搜索算法。
树搜索算法包括⼀般树和代价树的盲⽬搜索算法。
⼀般树的盲⽬搜索主要包括⼴度优先搜索算法和深度优先搜索算法两种。
14、⼴度优先搜索算法和深度优先搜索算法的区别P7915、⼋数码难题P7916、代价树的⼴度优先搜索也称为分枝界限算法P8017、城市交通难题P8118、什么是估价函数⽤来估计节点重要性的函数称为估价函数。
《人工智能》课程考试试卷及参考答案
(2) 确定“青年人”的隶属函数。 根据自己的理解，选取属于“青年人”概念的隶属度： • • • • • • • • • • • • •
x1 =1 x2 =5 x3 =10 x4 =14 x5 =18 x6 =20 x7 =24 x8 =28 x9 =32 x10 =36 x11 =38 x12 =42
4
五、采用动态规划方法完成从 S 到 G 的最小路径搜索。 （10 分）
【参考解答】1来自5凡是容易的课程小王都喜欢 C 班的课程都是容易的 ds 是 C 班的课程 小王喜欢 ds 这门课程
推理证明：
∵ (x)(C(x)→EASY(x))
EASY(x)→LIKE(Wang，x) (x)(C(x)→EASY(x)) C(ds) LIKE( Wang，ds) ∴ C(y)→EASY(y) EASY(ds) LIKE(Wang, ds)
C(ds)，C(y)→ EASY(y) EASY(ds)，EASY(x)→LIKE(Wang, x)
结论：小王喜欢 ds 这门课程。
3
四、请表示"年轻人"概念 (20 分)
【参考解答】
(1) 选取描绘“青年人”的变量元素。 选择年龄 xk 作为描绘这一模糊概念的元素，取值范围：0～200 岁，论域 U 为：
【参考解答】
2
三、证明题 (20 分) 已知事实：
(1) 凡是容易的课程小王(Wang)都喜欢。 (2) C 班的课程都是容易的。 (3) ds 是 C 班的一门课程。
求证：小王是否喜欢 ds 这门课。
【参考解答】
定义谓词： EASY(x)：x 容易；LIKE(x，y)：x 喜欢 y；C(x)：x 是 C 班一门 课程。 知识表示：
《脑与认知科学》教学大纲
脑与认知科学基础》教学大纲一、课程说明脑与认知科学是智能科学与技术专业的一门重要的专业基础课程，是现代脑科学、认知科学、心理学、神经科学、数学、语言学、信息科学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果，是一门以脑科学为核心的多学科交叉的研究型课程。
本课程针对计算机类、信息类、控制类学科门类下智能类专业开设的《脑与认知科学基础》，利用神经科学和信息科学等跨学科知识，理解脑与认知，目标是学习利用先进技术和工具，从量子、分子、细胞、系统、全脑和行为等不同层次上理解脑与认知的基本概念和现象，分析、处理、整合、建模、仿真与虚拟脑与认知通过对这本课程的学习，学生可以理解人类如何通过脑与神经系统认知周围的世界、理解来自外界和自身的信息是如何在脑和神经系统中被处理的，掌握脑与认知科学的基本概念、基本理论、科学研究方法，促进学生对脑与认知的脑功能与结构以及系统构成、认知现象、神经机理、认知模型的理解，领悟脑科学、认知科学、人工智能及计算机和信息科学等多学科领域交叉的特点，形成较为全面系统的知识框架，对已有成果展开分析与讨论，给智能设计、计算模式与方法及其实践带来新的启示，为进一步学习后续专业课程打下良好的基础。
二、课程目标知识目标课程目标1：学习脑与认知科学基础知识和基本理论知识，掌握大脑与神经元的结构、特性等基本知识，了解各种认知心理特质（感觉、知觉、运动、控制、学习、记忆、睡梦、成瘾、语言、情绪、社会认知、脑神经可塑性）的脑神经原理，具备调研、分析和判断各种脑与认知现象的脑神经原理与框架的知识储备；课程目标2：掌握大脑与神经系统的组成要素与基本功能，了解脑与认知科学的研究现状和发展趋势，具备对已有成果展开分析与讨论并能针对存在问题提出前瞻性解决方案的知识储备；课程目标3：掌握脑与认知科学研究中所使用的基本技术（脑功能成像、电生理、心理测评）的原理与方法，激发学生对人脑结构与人类基本认知能力的思索，激发学生对进一步研究智能形成机理和工作方式的强烈兴趣，培养学生追求创新的态度和意识；能力目标课程目标4：在掌握基础知识的基础上，增强学生批判性思维和解决问题的能力，学会解决问题、分析问题的方法和手段，掌握信息的收集、检索、分析、评价利用的机能，提高合作技能促进班级内学生的合作交流，开阔学生的综合素质，最终提高学生的创新能力；课程目标5：培养学生的脑与认知科学数据分析处理能，使学生掌握脑与认知科学行为实验的设计方法，掌握各种脑功能成像实验fMRI.EEG、ERP、PET、ECT）的设计、执行与数据分析方法，具有独立进行行为、脑成像和神经生理实验的能力；课程目标6：培养学生的脑与认知科学实践研究能力，使学生掌握脑与认知相关联的脑机接口、智能系统、类脑系统设计方法，特别是学习非侵入式脑信号提取方法，通过硬件、软件设计尝试实践意识控制、自主无人系统的能力。
人工智能语音识别技术考核评分标准
人工智能语音识别技术考核评分标准1. 评分目的本评分标准的目的是对人工智能语音识别技术进行全面且客观的考核，以确定其在不同应用场景下的准确性、稳定性和可用性。
通过该评分标准，可以衡量不同语音识别技术的优劣，并为相关技术开发和改进提供有效的参考。
2. 评分指标2.1 语音识别准确性语音识别准确性是评估人工智能语音识别技术性能的重要指标之一。
以下指标可用于评判识别结果准确性的好坏：- 识别正确率：对于给定的音频输入，语音识别技术能够正确识别出的文本占总文本数量的百分比。
- 错误识别率：对于给定的音频输入，语音识别技术错误识别出的文本占总文本数量的百分比。
- 漏识别率：对于给定的音频输入，语音识别技术未能正常识别出的文本占总文本数量的百分比。
2.2 语音识别稳定性语音识别稳定性是指语音识别技术在不同环境和条件下的表现能力。
以下指标可用于评估语音识别技术的稳定性：- 噪声抑制能力：语音识别技术对于噪声环境下的语音输入的识别能力。
- 干扰抵抗能力：语音识别技术对于其他声音或语音的干扰的抵抗能力。
- 韧性和容错性：语音识别技术在输入数据有缺失或错误的情况下的表现能力。
2.3 语音识别可用性语音识别可用性是指语音识别技术在实际应用中的可操作性和用户体验。
以下指标可用于评估语音识别技术的可用性：- 实时性：语音识别技术对于实时语音输入的响应速度。
- 系统资源消耗：语音识别技术在运行时对计算资源和存储资源的消耗情况。
- 多语种支持：语音识别技术对不同语种的支持能力。
- 接口易用性：语音识别技术提供的接口是否易于调用和集成。
3. 评分方法根据以上指标，可以采用定量评测和定性评价相结合的方式进行语音识别技术的评分。
定量评测可以利用一定的测试集和评估指标进行量化评分，而定性评价可以考察技术在实际应用场景中的表现和用户反馈。
评分标准应该根据不同的应用场景和需求进行调整和定制，以确保评分结果更具有参考价值。
4. 结论人工智能语音识别技术的考核评分标准包括语音识别准确性、语音识别稳定性和语音识别可用性等指标。
人工智能技术应用专业标准 工信部教育与考试中心 教职成司
人工智能技术应用专业标准工信部教育与考试中心教职成司全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随着人工智能技术的迅猛发展，成为了当今社会和经济领域中最为热门和前沿的技术领域之一。
为了规范和提高人工智能技术的应用水平，工信部教育与考试中心教职成司制定了人工智能技术应用专业标准，以保障人工智能技术应用的质量和安全，促进人工智能技术的健康发展。
一、人工智能技术应用专业标准的背景1.人工智能技术应用范围：明确人工智能技术应用的范围，包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。
2.人工智能技术应用要求：规定人工智能技术应用者应具备的基本条件和技能要求，包括相关专业知识、数据处理能力、算法模型设计能力等。
4.人工智能技术应用责任：明确人工智能技术应用者应承担的责任和义务，包括数据安全保护、算法歧视监测、风险评估等。
5.人工智能技术应用监管：规定人工智能技术应用的监管机制和监督措施，包括部门协作、数据共享、问题反馈等。
1.保障人工智能技术应用的质量：制定了统一的标准和规范，有助于保障人工智能技术应用的质量和安全。
2.促进人工智能技术的推广：规范了人工智能技术的应用要求和责任，有助于促进人工智能技术在各个行业的广泛应用。
3.维护数据隐私和算法公平：规定了数据隐私保护和算法公平监管要求，有助于维护用户数据隐私和公平利用。
1.宣传教育：广泛宣传人工智能技术应用专业标准，提高人工智能技术应用者和开发者的认识和理解。
4.不断完善：根据人工智能技术应用的发展和变化，及时修改和完善人工智能技术应用专业标准，以适应不断变化的需求。
第二篇示例：人工智能技术是当今社会中日益重要的一项技术，它在各行各业都有着广泛的应用。
为了规范人工智能技术相关专业的教学水平和人才培养质量，工信部教育与考试中心教职成司发布了《人工智能技术应用专业标准》，以帮助院校和培训机构更好地开展人工智能技术相关专业的教学和培养工作。
《人工智能技术应用专业标准》是根据行业实际需求和技术发展趋势制定的，旨在规范人工智能技术相关专业课程设置、教学模式、教学质量评估等方面。
(人工智能)人工智能基础考试大纲
（人工智能）人工智能基础考试大纲人工智能基础（8017）考试大纲壹、课程性质和设置目的（一）课程性质和特点“人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，于计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。
《人工智能基础》是计算机专业本科的壹门必修课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进壹步学习其他专业课程。
开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行关联的工作打下人工智能方面的基础。
（二）本课程的基本要求（课程总目标）《人工智能基础》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的壹门学科。
通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的壹个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。
具体要求是：学生于较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；于理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上，应用Robinson归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；且能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。
另外，学生仍应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。
学生仍应认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的关联概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。
（三）本课程和关联课程的联系、分工或区别和本课程关联的课程有：离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。
人工智能深度学习算法评估规范
ICS 35. 080L77AIOSS 中国人工智能开源软件发展联盟标准AIOSS—01—2018人工智能深度学习算法评估规范Artificial intelligence—Assessment specification for deep learning algorithms2018-07-01 实施2018-07-01 发布AI OSS-01-2018目次前言 ........................................................................................................................................................................................................................................................ Ill 引言 . (IV)1范围 (1)2术语和定义 (1)3评佔指标体系 (2)3.1评估指标体系表 (2)3.2算法功能实现的正确性 (4)3.3代码实现的止确性 (4)3.4 标函数的彩响 (4)3.5训练数据集的彭响 (4)3. 6对抗性样木的影响 (4)3. 7软硬件平台依赖的影响 (5)3.8环境数据的影响 (5)4评佔流程 (5)4.1概述 (5)4.2确定可靠性目标 (6)4.3选择评估指标 (7)4.4评佔准则 (7)4.5各阶段评估 (8)4.6评估结论 (8)5需求阶段的评估 (8)5.1概述 (8)5.2前提条件 (8)5.3输入 (8)5.4关键活动 (9)5.5输出 (9)6设计阶段的评估 (9)6.1概述 (9)7. 1概述10IAI OSS-01-20186.2前提条件 (9)6.3输入 (9)6.4关键活动 (9)6.5输岀 (10)1实现阶段的评估 (10)7.2前提条件 (10)7.3输入 (10)7.1关键活动 (10)7.5输出 (11)8运行阶段的评估 (11)8.1概述 (11)8.2前提条件 (11)8.3输入 (11)8.4关键活动 (11)8.5输出 (12)附录A （规范性附录）深度学习算法可靠性评估指标选取规则 (13)附录B （资料性附录）深度学习粥法可靠性评估实施案例 (15)参考文献 (25)IIAI OSS-01-2018人工智能深度学习算法评估规范1范围本标准提出r人丄智能深度学习算法的评估指标体系、评估流程，以及需求阶段评估、设计阶段评估、实规阶段评估和运行阶段评估等内容。
认知科学与人工智能
认知科学是一种包括语言学、人类学、心理学、神经科学、哲学和人工智能等跨学科的新兴科学，其研究对象为人类、动物和人工智能机制的理解和认知，亦即能够获取、储存、传播知识的信息处理的复杂体系。
认知科学建立在对感知、智能、语言、计算、推理甚至意识等诸多现象的研究和模型化上。
在21世纪，如果不做认知科学研究，或者不与认知研究相结合，不仅哲学、心理学、语言学、人类学、计算机科学、脑与神经科学无法深入发展，其他传统学科如数学、物理学、天文学、地理学、生物学、文学、历史学、经济学、政治学、法学、管理科学、教育学的发展也都无法深入发展，因为这些学科的深人发展都依赖脑与心智的开发，因而与认知科学相关。
而认知科学目前在前沿科技的最大应用，无疑是人工智能。
认知科学包括了对知觉，学习，语言，注意，意识的研究。
首先，知觉信息的表达是知觉研究的基本问题，是研究其它各个层次认知过程的基础。
知觉过程是从那里开始的？外在物理世界的那些变量具有心理学的知觉意义？作为知觉的计算模型计算的对象是什么？这些围绕知觉信息表达的问题是建立任何知觉和跟知觉有关的学说和理论模型，无论是人类的还是计算机的，都必须首先回答的问题。
而人工智能必须在计算理论层次、脑的知识表达层次和计算机实现层次上，把认知神经科学实验研究和计算机视觉研究结合起来，对上述科学问题提出崭新的理论（或思想）和解决的方法。
其次，学习提升智能。
学习是基本的认知活动,是经验与知识的积累过程，也是对外部事物前后关联地把握和理解的过程，以便改善系统行为的性能。
计算机的信息加工过程就是学习过程的类比。
人工智能的内隐学习是一种自我反思、自我观察、自我认识的学习过程。
在领域知识和范例库的支持下，系统能够自动进行机器学习算法的选择和规划，更好进行海量信息的知识发现。
人工智能算法评分标准
人工智能算法评分标准简介本文档旨在提供人工智能算法评分的标准，以帮助评估和比较不同算法的性能和可行性。
评分标准主要基于算法的准确性、效率、可解释性和适用性。
评分指标1. 准确性评估算法在处理特定任务或数据集时的准确性。
准确性的评估可以基于以下指标：- 正确率：算法预测的结果与实际结果的匹配程度。
- 召回率：算法能够正确识别出的正例在所有实际正例中的比例。
- 精确率：算法预测为正例的样本中，实际为正例的比例。
- F1值：综合考虑精确率和召回率的评估指标。
2. 效率评估算法在运行时间和资源利用方面的效率。
效率的评估可以基于以下指标：- 运行时间：算法完成特定任务所需的时间。
- 内存占用：算法在执行过程中所需的内存空间。
- 计算复杂度：算法运行所需的计算资源。
3. 可解释性评估算法的可解释性，即算法产生的结果是否易于理解和解释。
可解释性的评估可以基于以下指标：- 可视化能力：算法是否能够将输出结果以可视化方式展示。
- 解释性能力：算法生成结果时是否提供了明确的解释或推理。
4. 适用性评估算法在不同任务和领域中的适用性。
适用性的评估可以基于以下指标：- 泛化能力：算法在不同数据集上的表现是否具有一定的一致性和稳定性。
- 可扩展性：算法是否能够处理大规模数据集或应对复杂任务。
- 鲁棒性：算法对于输入数据的噪声、缺失或异常是否具有较强的容错能力。
结论通过评估和比较人工智能算法的准确性、效率、可解释性和适用性等方面的指标，可以为选择最合适的算法提供参考。
根据具体需求和限制条件，可以权衡不同指标的重要性，并选择最符合要求的算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人工智能读书报告要求：
此读书报告是在读书提纲基础之上撰写完成。
要求：
一、内容：
1、你所读的书目，作者、出版社等基本信息；
要求：所读书目与你所选的课题有关。
2、你所重点精读的章、节、标题及主要讲述的内容。
要求：章、节、大小标题可采用原文，但所学的或收获的内容要点要求自己语言概括，每部分字数不少于200字）
3、思考与质疑部分：
包括对提纲中所不懂的内容的进一步学习；所提问题的回答；所质疑问题的进一步探讨。
本部分字数不做具体要求，多则多写，少则少写。
贴士：此部分需要同学们扩展阅读，寻找资料，自主学习，积极探寻，完成对自己疑问的解答。
在此过程中，欢迎同学们与我讨论交流。
6、对本次读书的小结，要求：不少于1000字。
可包括：
你对本次阅读主要研究内容、方法及总体认识及未来发展方向的展望等。
你的评价、思考、质疑等。
或者你的想象，你的收获等。
二、格式要求：
大类通识课程读书报告Array
课程人工智能与认知科学
姓名
学号
教师杨丽华
日期2014年**月**日
《人工智能与认知科学》课程读书报告成绩评定表学号姓名
报告题目（黑体二号）
姓名学号（宋体小四）阅读书目：（宋体加粗小四，下同）
编者：
出版社：
报告正文：
第一层次（章）（题序和标题用小二号黑体字）
第二层次（节）（题序和标题用小三号黑体字）
第三层次（条）（题序和标题用四号黑体字）
第四层次正文用宋（或楷）体小四号
（英文用新罗马体12号）
思考及质疑：（宋体加粗小四）
正文用宋（或楷）体小四号页面设置：注意装订线，页码一律用小5号居中标明。
小结（小二号黑体字）
其他同章、节、条及正文要求。
参考文献：（宋体加粗小四）
顺序要根据引用先后顺序排列，序码用[1][2]。
格式如：
[1] 余敏. 出版集团研究[M]. 北京：中国书籍出版社，2001: 179-193.
[2]蒋有绪，郭泉水，马娟，等. 中国森林群落分类及其群落学特征[M]. 北京: 科学出版社，1998.。