《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第4章+搜索算法和智能计算
人工智能基础及应用
人工智能基础及应用随着技术的不断进步和应用的广泛推广，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今世界科技领域的热点话题。
人工智能是一种模拟人类智能的技术，在模仿人类思维过程的同时，还能进行数据的处理和分析。
本文将介绍人工智能基础知识，并探讨其在不同领域的应用。
人工智能基础知识包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等方面。
机器学习是人工智能的核心概念，它可以使机器通过学习和演化不断适应新的数据和情境，并通过建立模型实现自主决策和预测。
深度学习是机器学习的一项重要技术，它模仿了人类大脑神经元之间的连接方式，通过构建多层神经网络可以实现更高级的抽象和分析能力。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指使计算机能够理解和处理人类语言的技术，包括机器翻译、语音识别和情感分析等。
计算机视觉是使计算机能够识别、理解和分析图像和视频的技术，可以应用于人脸识别、目标检测和图像生成等领域。
人工智能在各个领域的应用越来越广泛。
在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的临床数据以及医学文献，提供更准确的诊断和治疗方案。
例如，人工智能可以通过深度学习算法分析医学影像，辅助医生检测出患者可能存在的疾病，提高诊断的准确性和效率。
在金融领域，人工智能可以通过机器学习算法分析海量的金融数据，预测股市走势和投资风险。
此外，人工智能还被应用于自动驾驶、智能家居、智能机器人等领域。
然而，人工智能也面临着一些挑战和问题。
首先，随着数据规模的增加，人工智能需要更多的计算资源和存储空间来处理和分析数据，这对硬件和能源的需求不断增加。
其次，人工智能在决策时可能存在偏差和不确定性，这是因为训练数据的不完备和算法的局限性所导致的。
此外，人工智能在某些情况下可能会侵犯隐私和安全，尤其是在涉及个人信息的处理和分析方面。
为解决这些问题，我们需要继续研究和发展人工智能的技术和方法。
人工智能ArtificialIntelligence四章
2020/12/18
史忠植 人工智能：不确定性推理
12
证据的不确定性表示
M B （ H ,E ) 0 P (H |E ) P (H ) 若 P (H |E ) P (H ) 1 P (H )
Ｃ F ( H , E ) 0 若 P ( H |E ) P ( H )
2020/12/18
0 M D （ H ,E ) P (H |E ) P (H ) 若 P (H |E ) P (H ) P (H )
2020/12/18
史忠植 人工智能：不确定性推理
27
证据肯定不存在
• 证据肯定不存在时：P(E)=P(E/S)=0，P(~E)=1
• P(H/~E)=P(H) P(~E/H)/P(~E)
P(~H/~E)=P(~H) P(~E/~H)/P(~E)
• 证据肯定不存在
• 证据不确定
2020/12/18
史忠植 人工智能：不确定性推理
25
证据肯定存在
• 证据肯定存在时：P(E)=P(E/S)=1
• P(H/E)=P(H) P(E/H)/P(E)
P(~H/E)=P(~H) P(E/~H)/P(E)
P(H/E) ---------P(~H/E)
P(H)
r1: A1 B1 CF(B1, A1)=0.8 r2: A2 B1 CF(B1, A2)=0.5 r3: B1 A3 B2 CF(B2, B1 A3)=0.8 初始证据 A1 ，A2 ，A3 的CF值均设为1，而初始未知证 据 B1 ，B2 的CF值为0，即对 B1 ，B2 是一无所知的。 求：CF(B1 ) ,CF(B2)的更新值
人工智能基础与应用
人工智能基础与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过机器模拟和仿真人类智能的一门技术。
它涵盖了众多领域，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
本文将介绍人工智能的基础概念和常见应用。
一、人工智能基础概念人工智能的基础概念主要包括以下几个方面：1. 机器学习机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它使用算法和统计模型来使机器能够通过数据学习和改进。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
其中，监督学习通过输入数据和已知标签的对应关系进行学习，用于分类和回归问题；无监督学习则是通过对数据进行无标签的分析和处理，用于聚类和降维等任务；强化学习则是按照一定的奖励机制来引导机器学习。
2. 自然语言处理自然语言处理是指通过计算机处理和理解自然语言的技术。
它包括文本处理、机器翻译、情感分析、语义理解等任务。
自然语言处理技术的应用十分广泛，例如智能助理、智能客服、舆情监测等。
3. 计算机视觉计算机视觉是指通过计算机对图像和视频进行解析和理解的技术。
它包括图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
计算机视觉在安防监控、自动驾驶、医学影像分析等领域具有重要应用价值。
二、人工智能的应用领域人工智能的应用涉及众多领域，以下是其中几个常见的应用领域：1. 智能交通人工智能可以应用于交通领域，例如交通信号优化、智能导航、交通事故预警等。
通过对交通数据的分析和智能调度，能够提高交通效率和减少交通拥堵。
2. 金融科技人工智能在金融科技领域的应用也十分广泛，例如风险评估、信用评分、智能投顾等。
通过运用机器学习和大数据分析，可以提高金融服务的效率和精准度。
3. 医疗健康人工智能在医疗健康领域有着广泛的应用前景。
例如，利用机器学习算法对医学图像进行解析，能够帮助医生快速诊断疾病；智能辅助诊断系统能够提供疾病诊断的建议和参考。
4. 教育领域人工智能技术也在教育领域得到应用，例如智能教育系统、个性化教学等。
人工智能基础及应用(微课版) 习题及答案 第4章 机器学习
习题一、选择题1 .关于k-近邻算法说法错误的是OA是机器学习B是无监督学习Ck代表分类个数Dk的选择对分类结果没有影响2 .关于k-近邻算法说法错误的是OA一般使用投票法进行分类任务Bk-近邻算法属于懒惰学习C训练时间普遍偏长D距离计算方法不同，效果也可能显著不同3 .关于决策树算法说法错误的是OA受生物进化启发B属于归纳推理C用于分类和预测D自顶向下递推4 .利用信息增益来构造的决策树的算法是OAID3决策树B递归C归约DFIFO5 .决策树构成的顺序是（）A特征选择、决策树生成、决策树剪枝B决策树剪枝、特征选择、决策树生成C决策树生成、决策树剪枝、特征选择D特征选择、决策树剪枝、决策树生成6 .朴素贝叶斯分类器属于O假设A样本分布独立B属性条件独立C后验概率已知D先验概率已知7 .支持向量机是指OA对原始数据进行采样得到的采样点B决定分类平面可以平移的范围的数据点C位于分类面上的点D能够被正确分类的数据点8 .关于支持向量机的描述错误的是OA是一种监督学习的方式B可用于多分类问题C支持非线性核函数D是一种生成式模型9 .关于k-均值算法的描述错误的是OA算法开始时，k-means算法时需要指定中心点B算法效果不受初始中心点的影响C算法需要样本与中心点之间的距离D属于无监督学习10 .k-Medoids与k-means聚类最大的区别在于（）A中心点的选择规则B距离的计算法方法C应用层面D聚类效果二、简答题1 .k-近邻算的基本思想是什么？2 .决策树的叶结点和非叶结点分别表示什么？3 .朴素贝叶斯分类器为什么是“朴素”的？4 .线性可分支持向量机的基本思想是什么？5 .核技巧是如何使线性支持向量机生成非线性决策边界的？6 .什么是聚类？聚类和分类有什么区别？7 .试举例聚类分析的应用场景,参考答案一、选择题1.D2,C3.A4.A5.D6.B7.C8.D9.B 10.A二、简答题1.请简述k・近邻算法的思想答：给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本X：对于分类问题，k-近邻算法从所有训练样本集合中找到与X最近的k个样本，然后通过投票法选择这k个样本中出现次数最多的类别作为X的预测结果;对于回归问题,k近邻算法同样找到与X最近的k个样本,然后对这k个样本的标签求平均值，得到X的预测结果。
人工智能基础算法
人工智能基础算法1. 介绍人工智能是指模拟和扩展人智力的理论、方法、技术和应用的研究领域。
而人工智能基础算法是人工智能领域中最核心和基础的组成部分。
它是指用于实现人工智能功能的数学算法和计算机算法。
人工智能基础算法通过模拟和应用人类的认知、学习、决策和问题解决等智能过程，使计算机能够具备某种程度的智能，并在不同领域实现各种复杂的人工智能任务。
在本文中，我们将介绍几种常见的人工智能基础算法，包括机器学习算法、深度学习算法、进化算法和模糊算法。
2. 机器学习算法机器学习算法是人工智能领域中应用最广泛的一类算法。
它是通过训练数据来构建模型，然后使用该模型对新样本进行预测或分类的算法。
机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
2.1 监督学习算法监督学习算法是指利用带有标签的训练数据来训练模型，并使用该模型对新样本进行预测或分类的算法。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林等。
2.1.1 决策树决策树是一种基于树形结构的分类模型。
它通过对特征进行递归划分，构建一棵树来表示不同类别的决策规则。
决策树算法具有易于理解和解释的优点，适用于处理具有离散特征的问题。
2.1.2 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，通过构建一个超平面来将不同类别的数据分开。
支持向量机算法通过最大化边界的方式找到最优的分类超平面，具有较好的泛化性能。
2.1.3 朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
它通过计算样本的特征向量在各个类别下的条件概率来进行分类。
2.1.4 随机森林随机森林是一种集成学习算法，它通过建立多个决策树来进行分类或回归。
随机森林算法通过对训练样本和特征进行随机选择，并使用树的投票来进行最终的决策。
2.2 无监督学习算法无监督学习算法是指在没有标签的训练数据中自动发现数据内在结构和规律的算法。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、降维算法和关联规则挖掘算法等。
人工智能基础与应用作业指导书
人工智能基础与应用作业指导书第1章人工智能概述 (3)1.1 人工智能的定义与分类 (3)1.1.1 按照智能化程度分类 (4)1.1.2 按照应用领域分类 (4)1.2 人工智能的发展历程与未来趋势 (4)1.2.1 发展历程 (4)1.2.2 未来趋势 (4)1.3 人工智能的应用领域 (4)1.3.1 医疗健康 (5)1.3.2 交通运输 (5)1.3.3 工业制造 (5)1.3.4 金融科技 (5)1.3.5 教育与培训 (5)1.3.6 日常生活 (5)第2章逻辑推理与知识表示 (5)2.1 命题逻辑与谓词逻辑 (5)2.1.1 命题逻辑 (5)2.1.2 谓词逻辑 (5)2.2 模糊推理与不确定性推理 (6)2.2.1 模糊推理 (6)2.2.2 不确定性推理 (6)2.3 知识表示方法 (6)第3章搜索算法 (7)3.1 盲目搜索与启发式搜索 (7)3.1.1 盲目搜索 (7)3.1.2 启发式搜索 (7)3.2 状态空间搜索与问题空间搜索 (7)3.2.1 状态空间搜索 (7)3.2.2 问题空间搜索 (7)3.3 A算法与启发式函数 (7)3.3.1 A算法 (7)3.3.2 启发式函数 (8)第4章机器学习 (8)4.1 监督学习与无监督学习 (8)4.1.1 监督学习 (8)4.1.2 无监督学习 (8)4.2 线性回归与逻辑回归 (8)4.2.1 线性回归 (8)4.2.2 逻辑回归 (9)4.3 决策树与随机森林 (9)4.3.1 决策树 (9)第5章神经网络与深度学习 (9)5.1 神经网络基本原理 (9)5.1.1 神经元模型 (9)5.1.2 神经网络结构 (9)5.1.3 学习算法 (9)5.2 深度前馈网络与卷积神经网络 (10)5.2.1 深度前馈网络 (10)5.2.2 卷积神经网络 (10)5.3 循环神经网络与长短时记忆网络 (10)5.3.1 循环神经网络 (10)5.3.2 长短时记忆网络 (10)第6章自然语言处理 (10)6.1 与词向量 (10)6.1.1 的定义与作用 (10)6.1.2 词向量的概念与表示 (11)6.1.3 的训练与评估 (11)6.2 语法分析与应用 (11)6.2.1 语法分析的基本概念 (11)6.2.2 依存句法分析及应用 (11)6.2.3 组块分析及应用 (11)6.3 机器翻译与情感分析 (11)6.3.1 机器翻译的基本原理 (11)6.3.2 情感分析的概念与任务 (11)6.3.3 机器翻译与情感分析的实际应用 (11)第7章计算机视觉 (11)7.1 图像处理与特征提取 (11)7.1.1 图像预处理 (12)7.1.2 图像特征提取 (12)7.1.3 特征降维与选择 (12)7.2 目标检测与跟踪 (12)7.2.1 目标检测方法 (12)7.2.2 目标跟踪方法 (12)7.3 语义分割与实例分割 (12)7.3.1 语义分割方法 (12)7.3.2 实例分割方法 (13)第8章语音识别与合成 (13)8.1 语音信号处理与特征提取 (13)8.1.1 语音信号预处理 (13)8.1.2 语音特征提取 (13)8.2 隐马尔可夫模型与深度学习模型 (13)8.2.1 隐马尔可夫模型 (13)8.2.2 深度学习模型 (13)8.3 语音合成与语音识别应用 (14)8.3.2 语音识别应用 (14)8.3.3 语音识别与合成融合应用 (14)第9章人工智能伦理与法律 (14)9.1 人工智能伦理问题 (14)9.1.1 隐私权与数据安全 (14)9.1.2 人工智能歧视 (14)9.1.3 人工智能责任归属 (14)9.1.4 人工智能对人类劳动的影响 (15)9.2 人工智能法律规范 (15)9.2.1 数据保护法律规范 (15)9.2.2 反歧视法律规范 (15)9.2.3 产品责任法律规范 (15)9.2.4 劳动法律规范 (15)9.3 人工智能伦理与法律的教育与普及 (15)9.3.1 教育培训 (15)9.3.2 宣传普及 (15)9.3.3 企业社会责任 (16)9.3.4 国际合作与交流 (16)第10章人工智能应用案例 (16)10.1 医疗健康领域 (16)10.1.1 疾病诊断 (16)10.1.2 药物研发 (16)10.1.3 患者管理 (16)10.2 金融服务领域 (16)10.2.1 风险管理 (16)10.2.2 投资顾问 (16)10.2.3 反欺诈 (17)10.3 智能交通领域 (17)10.3.1 自动驾驶 (17)10.3.2 交通管理 (17)10.3.3 车联网 (17)10.4 教育与娱乐领域 (17)10.4.1 个性化教育 (17)10.4.2 智能推荐 (17)10.4.3 游戏娱乐 (17)第1章人工智能概述1.1 人工智能的定义与分类人工智能（Artificial Intelligence，）作为计算机科学领域的一个重要分支，旨在研究、开发和应用使计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和系统。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第9章+自然语言与语音处理
段落组直至整篇文章。
✓ ②项/特征项(term/feature term)：特征项是VSM中最小的不可分的语言单元，可以
是字、词、词组或短语等。一个文档的内容被看成是它含有的特征项所组成的集
合，表示为：Document=D(t1,t2,⋯,tn)，其中tk是特征项，1≤k≤n。 ✓ ③项的权重(term weight)：对于含有n个特征项的文档D(t1,t2,⋯,tn)，每一特征项tk
第9章 自然语言与语音处理
2020年8月
第9章 自然语言与语音处理
引言
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)属于人工智能的一个子领 域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句 、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。它对计算机 和人类的交互方式有许多重要的影响。
根本地改变了自然语言处理技术，使之进入崭新的发展阶段。
✓ 神经网络的端对端训练使自然语言处理技术不需要人工进行特征抽取，只要准备
好足够的标注数据，利用神经网络就可以得到一个现阶段最好的模型；
✓ 词嵌入的思想使得词汇、短语、句子乃至篇章的表达可以在大规模语料上进行训
练，得到一个在多维语义空间上的表达，使得词汇之间、短语之间、句子之间乃
其中，ti是一个词，C是一个类别，C'是它i的补集，i 即非C，Pr(ti |C)是词ti属于类别C
类别概率。假设文本是基于词的一元模型，即文本中当前词的出现依赖于文本类 别，但不依赖于其他词及文本的长度，也就是说，词与词之间是独立的。根据贝 叶斯公式，文档Doc属于Ci类的概率为
P(C
| Doc)
P(Doc
| C ) P(C )
人工智能基础与应用
人工智能基础与应用1. 介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能行为的科学与技术。
它涉及到众多领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
2. 人工智能基础2.1 机器学习•定义：机器学习是一种让计算机系统从数据中自动学习并改进的方法。
•常见算法：监督学习、无监督学习、强化学习。
•应用领域：预测分析、图像识别、推荐系统等。
2.2 自然语言处理•定义：自然语言处理是研究如何使计算机理解和处理人类自然语言的方法。
•主要任务：文本分类、命名实体识别、情感分析等。
•应用案例：智能翻译、智能客服系统等。
2.3 计算机视觉•定义：计算机视觉是指让计算机通过对图像或视频进行分析和理解来模仿人类视觉系统的技术。
•主要任务：图像识别、目标检测与跟踪、人脸识别等。
•应用领域：自动驾驶、安防监控、医学影像分析等。
3. 人工智能应用3.1 智能交通系统•定义：利用人工智能技术对交通流量、车辆行为等进行感知和调度的系统。
•目标：提高道路安全性、缓解交通拥堵。
•技术应用：图像识别识别车辆、智能信号灯控制。
3.2 智能医疗•定义：将人工智能技术应用于医疗领域，辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
•应用案例：基于机器学习的肿瘤预测、智能健康监测设备。
3.3 智能语音助手•定义：利用人工智能技术开发出的可与人类进行自然语言交互的系统。
•示例产品：苹果的Siri、亚马逊的Alexa。
结论人工智能基础与应用涵盖了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。
在智能交通系统、智能医疗和智能语音助手等方面的应用已经取得了显著进展，未来人工智能技术将对各个行业产生广泛影响。
人工智能基础与应用 第四章--课后题答案[5页]
![人工智能基础与应用 第四章--课后题答案[5页]](https://img.taocdn.com/s3/m/ec95696db207e87101f69e3143323968011cf48c.png)
4.6 习题练习1 一元线性回归模型函数的几何意义是什么？一元线性回归求解就是拟合直线系数W和b的最佳估计值，使得预测值Y的误差最小。
只要这两个系数确定了，直线方程也就确定了，就可以把要预测的值X代入方程求得对应的Y值。
练习2 解释和分析梯度下降算法的原理。
梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程,可以类比为一个下山的过程，假设这样一个场景∶一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。
但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。
因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。
这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。
具体来说就是，以他当前所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降最多的地方走，(同理，如果我们的目标是上山，也就是爬到山顶，那么此时应该是朝着最陡峭的方向往上走)。
然后每走一段距离，都反复采用同一个方法，最后就能成功的抵达山谷。
梯度下降示意图原理：在微积分里面，对多元函数的参数求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。
比如函数f(x,y), 分别对x,y 求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f ∂x ,∂f ∂y)T ，梯度向量的几何意义就是函数变化增加最快的地方。
具体来说，对于函数f(x,y),在点(x0,y0)，沿着梯度向量的方向就是(∂f ∂x 0,∂f ∂y 0)T 的方向是f(x,y)增加最快的地方。
或者说，沿着梯度向量的方向，更加容易找到函数的最大值。
反过来说，沿着梯度向量相反的方向，也就是−(∂f ∂x 0,∂f ∂y 0)T 的方向，梯度减少最快，也就是更加容易找到函数的最小值。
练习3 说明逻辑回归的Sigmod 函数原理是什么？ Sigmod 函数：x ex -+=11)(SSigmod 函数图像：Sigmod 函数可以将任意实数映射到（0, 1）之间，比较适合做二分类。
逻辑回归的输入是线性回归的输出，将Sigmoid 函数作用于线性回归的输出得到输出结果。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)课后题参考答案
第1章习题参考答案1. 答：人工智能是研究、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，即用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能；或者说是人类智能在机器上的模拟，因此又可称之为机器智能。
是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。
2. 答：专注于实现AI指名功能的人工智能学派成为符号主义，即只要在符号计算上实现了相应的功能，那么在现实世界就实现了对应的功能，这是智能的充分必要条件。
因此，符号主义认为，只要在机器上是正确的，现实世界就是正确的。
专注于实现AI指心功能的人工智能学派称为连接主义，连接主义认为大脑是一切智能的基础，主要关注于大脑神经元及其连接机制，试图发现大脑的结构及其处理信息的机制、揭示人类智能的本质机理，进而在机器上实现相应的模拟。
专注于实现AI指物功能的人工智能学派成为行为主义，行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理，只需要将智能行为表现出来就好，即只要能实现指物功能就可以认为具有智能了。
3. 答：知识的基本单位是概念。
精通掌握任何一门知识，必须从这门知识的基本概念开始学习。
而知识自身也是一个概念。
第2章习题参考答案1. 答：知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
知识是符合文明方向的、人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。
知识具有相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性的特性。
2. 答：谓词逻辑是基于命题中谓词分析的一种逻辑。
个体表示某个独立存在的事物或者某个抽象的概念。
个体变量的取值范围称为个体域。
个体域可以是有限的,也可以是无限的。
谓词的真值是“真”或“假”，而函数的值是个体域中的某个个体，函数无真值可言，它只是在个体域中从一个个体到另一个个体的映射。
AIA4-知识获取
《人工智能及其应用》教学讲义第四章知识获取技术§4.1 知识获取的概念和途径“知识获取”是人工智能和知识工程的基本技术之一，也是主要问题之一。
知识获取和知识表示是知识推理的前提条件，通过知识表示，将所获取的知识，存储在知识库中，才能利用知识进行推理，求解问题。
因此，知识获取是设计和建造各种人工智能和知识工程系统的关键问题。
一、知识获取的基本概念所谓“知识获取”，是指在人工智能和知识工程系统中，机器（计算机或智能机）如何获取知识的问题。
有二种定义：1．狭义知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人-机交互，使机器获取知识。
例如，知识工程师利用知识表示技术，建立知识库，使专家系统获取知识。
也就是通过人工移植的方法，将人们的知识存储到机器中去。
因此，狭义知识获取也可称为“人工知识获取”。
2．广义知识获取除了人工知识获取之外，机器还可以自动或半自动地获取知识。
比如，在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者，通过机器感知直接从外部环境获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。
因此，广义知识获取包括人工知识获取、自动和半自动知识获取。
二、知识获取的主要途径在人工智能或知识工程系统中，一般说来，机器（计算机或智能机）获取知识的方法和途径，可分为三类：1．人工移植所谓“人工移植”，是依靠人工智能系统的设计师、知识工程师、程序编制人员、专家或用户，通过系统设计、程序编制及人机交互或辅助工具，将人的知识移植到机器的知识库中，使机器获取知识。
人工移植的方式可分为二种：(1) 静态移植。
在系统设计过程中，通过知识表示、程序编制、建立知识库，进行知识存储、编排和管理，使系统获取所需的先验知识或静态知识。
故称“静态移植”或“设计移植”。
(2) 动态移植。
在系统运行过程中，通过常规的人机交互方法，如“键盘-显示器”的输入/输出交互方式，或辅助知识获取工具，如知识编辑器，利用知识同化和知识顺应技术，对机器的知识库进行人工的增删、修改、扩充和更新，使系统获取所需的动态知识。
《人工智能及应用》课程教学大纲
《人工智能及应用》课程教学大纲
课程编号：08150070
课程名称：人工智能及应用/Artificial Intelligence and Applications
总学时/学分：32/2.0（其中理论24学时，实验8学时）
适用专业：计算机科学与技术
一、课程目标
通过本课程学习，学生应达到如下目标：
目标1：针对应用场景，设计人工智能解决方案。
目标2：对解决方案，编写程序，分析结果，得出结论，形成报告。
二、教学过程安排
三、实验或上机内容
四、课程目标达成方法
五、考核标准
本门课程考核包括6个部分，分别为考试、作业、实验、讨论、测验、大作业。
具体要求及评分方法如下：
4、课堂讨论
要求学生须事先按照讨论题目分组查阅资料，归纳总结，课堂汇报。
5、测验
随堂测验，老师给出题目，学生回答。
具体由任课老师给出评分标准。
六、教材及主要参考资料
[1] 李长河，人工智能及其应用，北京：机械工业出版社，2016.7
[2] .Stuart Russell，Peter Norvig. 人工智能：一种现代的方法（第3版），清华大学出版社，
2013.
[3] 史蒂芬•卢奇，丹尼•科佩克著，人工智能（第2版），人民邮电出版社，2018.9
[4] 卢格. 人工智能复杂问题求解的结构和策略（原书第6版），机械工业出版社，2010.1
[5] 蔡自兴等，人工智能及其应用（第5版）清华大学出版社，2016。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第2章+知识与知识表示
第2章 知识与知识表示
知识表示方法 状态空间表示法
➢ 状态空间表示
状态空间(state space)是利用状态变量和操作符号表示系统或问题的有关知 识的符号体系。状态空间可以用一个四元组表示：
(S,O,S0,G ) 其中，S是状态集合，S中每一元素表示一个状态，状态是某种结构的符号 或数据。O是操作算子的集合，利用算子可将一个状态转换为另一个状态。S0 是问题的初始状态的集合，是S的非空子集，即S0⊂S。G是问题的目的状态的集 合，是S的非空子集，即G⊂S。G可以是若干具体状态，也可以是满足某些性质 的路径信息描述。
➢ 谓词公式的等价性 定义2-6 设P与Q是两个谓词公式，D是它们共同的个体域，若对D上的任何 一个解释，P与Q都有相同的真值，则称公式P和Q在D上是等价的。如果D是 任意个体域，则称P和Q是等价的，记作P⟺ Q。
第2章 知识与知识表示
知识表示方法 一阶谓词逻辑表示法
➢ 主要等价式
1)交换律
P∨Q⟺ Q∨P P∧Q⟺ Q∧P
✓ (1)确定性规则知识的产生式表示 IF P THEN Q或者P→Q
✓ (2)不确定性规则知识的产生式表示 IF P THEN Q(置信度)或者P→Q(置信度)
✓ (3)确定性事实性知识的产生式表示 (对象，属性，值)或者(关系，对象1，对象2)
✓ (4)不确定性事实性知识的产生式表示 (对象，属性，值，置信度)或者(关系，对象1，对象2，置信度)
2)结合律
(P∨Q)∨R⟺ P∨(Q∨R) (P∧Q)∧R⟺ P∧(Q∧R)
3)分配律
P∨(Q∧R)⟺ (P∨Q)∧(P∨R) P∧(Q∨R)⟺ (P∧Q∨(P∧R)
4)德摩根律(De Morgen)
人工智能基础与应用
人工智能基础与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当前科技领域最热门的话题之一。
随着技术的发展，AI正逐渐渗透到日常生活的方方面面。
本文将探讨人工智能的基础知识和应用领域。
首先，我们来了解人工智能的基础知识。
人工智能是模拟人类智能和思维过程的理论和方法的总称。
它通过计算机系统模拟人类智能的各种能力，比如学习、推理、判断和决策等。
人工智能的基础包括机器学习、深度学习、数据挖掘等。
机器学习是一种让计算机通过学习算法从数据中自动获取知识的方法。
深度学习则是一种基于人工神经网络的机器学习方式，通过多层次的神经网络结构进行训练和学习，以实现更加复杂的任务。
人工智能的应用领域广泛且多样。
首先是在医疗领域的应用。
人工智能可以辅助医生诊断疾病，在大数据和医学图像分析中发挥关键作用。
例如，AI可以通过对成千上万份病例数据的分析，帮助医生提高疾病诊断的准确性和速度。
同时，通过对医学影像的处理和分析，AI还可以辅助医生进行疾病的早期筛查和诊断。
其次，人工智能在交通领域也发挥着重要作用。
自动驾驶技术正逐渐成为现实，AI在其中起到了核心推动作用。
利用传感器和算法，汽车可以感知周围环境并做出相应决策，实现自动驾驶。
这不仅提高了交通安全性，还能减少交通事故和交通拥堵。
除了汽车，人工智能还可以应用于智慧城市的交通监控和管理系统中，通过实时数据分析和预测，优化城市交通流动性。
人工智能在金融领域的应用正在不断扩大。
AI可以通过对大量的金融数据进行分析，提供财务风险评估和投资决策支持。
此外，AI还可以用于欺诈检测和预防，在金融交易中起到重要的保护作用。
另外，人工智能还可以用于个人金融管理，通过智能推荐系统为用户提供理财建议和优化投资组合。
人工智能的应用也涉及到教育领域。
AI辅助教学系统可以根据学生的学习情况和水平，个性化地提供学习资源和指导。
通过分析学生的学习数据，AI可以发现学生的学习问题并提供针对性的辅导。
人工智能基础与应用
3. 金融领域
通过大数据分析和AI算法， 帮助金融机构进行风险管 理、投资决策等。
6. 无人驾驶
AI结合传感器、计算机视 觉等技术，实现自动驾驶 汽车的安全行驶。
0
3
人工智能原理与算法
1. 深度学习
0 1
1. 概念
深度学习是一种机 器学习的方法，模 拟人脑神经网络结 构，用于处理复杂 的模式识别任务。
0 2. 语音合成
2 将文本转换为语音，实现 人机交互，常见应用如智 能音箱、语音导航等。
0 3. 情感识别
3 识别语音中的情感，如喜 怒哀乐，使语音合成更符 合场景，提升用户体验。
4. 推荐系统
1
1. 电商网站
通过分析用户浏览、购买、
评分等行为数据，推荐商品。
3
3. 新闻阅读
推荐个性化新闻，让用户得
和决策。 - 迁移学习：迁移学习是利用已有的知识和经验，快速解决新问题的一种方法。未来，迁移学习将在解决复杂问
题方面发挥重要作用。 - 无监督学习：无监督学习是在没有标记数据的情况下，训练AI系统识别数据模式的方法。无监督学习有助于挖
掘数据中的潜在规律，实现AI的自我学习和优化。
2. 发展挑战 - 数据隐私与安全：AI技术依赖大量数据进行训练，如何在保护隐私的前提下实现AI的发展和应用，是一个重要
弱人工智能的智能局限于其 设计领域，缺乏通用性和自 主性。
4. 适用场景
在特定领域，如医疗诊断、金 融交易、自然语言处理等，弱 人工智能能够发挥重要作用。
2. 强人工智能
强人工智能 强人工智能是指具有全面人类智能 的人工智能，能处理复杂问题、学 习新知识、理解自然语言、推理、 创新等。强人工智能具有自我意识， 能自主决策和行动。目前，强人工 智能还处于理论阶段，未有实际应 用。强人工智能的实现将改变人类 的生产和生活方式。
人工智能基础与应用
人工智能基础与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种计算机科学的分支，通过模拟、延伸和拓展人类的智能行为和思维过程，实现解决问题和决策的能力。
近年来，随着技术的不断进步和数据的爆发式增长，人工智能在各个领域得到了广泛的应用，对社会和经济的发展产生了深远的影响。
人工智能的基础主要包括机器学习、深度学习和自然语言处理等技术。
机器学习是人工智能的核心，它通过让机器从数据中学习和提取模式，实现对未知数据的预测和决策。
深度学习是机器学习的一个子领域，通过构建具有多个隐层的神经网络，实现对大规模复杂数据的分析和理解。
自然语言处理涉及到机器对人类语言的理解、分析和生成，是实现人机交互和智能对话的重要技术。
在人工智能的应用方面，它已经渗透到各个领域，包括医疗、金融、交通、教育等。
在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的医疗数据和病历，提供医生诊断和治疗方案的参考。
例如，根据患者的病历和症状，人工智能可以帮助医生判断疾病的可能性，并提供相应的治疗建议。
在金融领域，人工智能可以通过分析大量的金融数据和市场信息，预测股票价格的波动和风险，帮助投资者做出更明智的决策。
在交通领域，人工智能可以通过数据分析和智能控制，优化交通流量和配送路线，提高交通效率和减少拥堵。
在教育领域，人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣，个性化地推荐学习资源和教学内容，提高教学效果和学习体验。
然而，人工智能的发展也面临着一些挑战和问题。
首先，随着人工智能应用的扩展，数据的隐私和安全问题成为人们普遍关注的焦点。
大规模的数据收集和分析可能涉及到个人隐私和商业机密的泄露，需要建立相应的法律和技术保护措施。
其次，人工智能算法的透明度和可解释性也是一个难题。
虽然深度学习能够通过学习数据中的模式和规律进行预测和决策，但其背后的决策机制和推理过程并不容易被理解和解释。
这在一些对决策过程要求透明的应用场景中可能引发争议和质疑。
人工智能基础算法与应用
人工智能基础算法与应用随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的人们开始关注人工智能基础算法，并在各个领域中深入应用。
人工智能算法作为人工智能技术的核心，扮演着至关重要的角色。
下文将介绍几种常见的人工智能基础算法及其应用。
一、机器学习算法机器学习算法是人工智能技术的核心算法，主要包括三个子领域：监督学习、非监督学习和强化学习。
监督学习是指通过训练数据来构建分类器或预测器，使其能够对新的数据进行分类或预测，例如房价预测、垃圾邮件识别等；非监督学习是指不依赖于预先标记的训练数据，仅凭借数据中的内在结构进行学习，例如聚类分析、异常检测等；强化学习是指通过试错方式学习，不断优化策略，从而达到最优解，例如围棋、游戏等。
这些机器学习算法已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，成为了人工智能技术的重要组成部分。
二、神经网络算法神经网络算法是一类仿生算法，模仿人类大脑的结构和功能，通过多层次的神经元连接构建起来。
它是一种非线性映射算法，在模型训练过程中可以自主学习，逐渐优化模型准确率。
神经网络算法具有良好的适应性和泛化能力，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域。
例如，卷积神经网络（CNN）被应用于计算机视觉领域中的图像分类和物体检测，循环神经网络（RNN）被应用于自然语言处理中的文本分类和机器翻译等。
三、遗传算法遗传算法是一种基于自然界进化过程的计算方法，模仿生物种群遗传进化规律进行优化搜索。
遗传算法通过种群初始化、个体适应度评估、选择、交叉、变异等几个步骤不断优化，最终获得全局最优解。
遗传算法被广泛应用于优化问题、函数优化、参数优化等领域，例如在工程、物流、电力等方面的最优化问题应用非常广泛，例如物流路径规划和车辆调度问题。
四、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构建模的算法。
它可以将一个复杂的判定过程分解为一系列的简单的判断问题，然后依据每个问题的答案和下一个问题的答案指导判断结果。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第8章+计算机视觉
第8章 计算机视觉
图像分析与理解的方法 基于深度模型的方法
➢ 基于全卷积网络的图像分割
对于像素级的分类和回归任务，代表性的深度网络模型是全卷积网络(Fully Convolutional Network，FCN)。FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了 语义级别的图像分割问题。。
并可以转换为与其他思维过程交互且可引出适当行动的描述。图像的分析和理解包 括图像描述、目标检测、特征提取、目标跟踪、物体识别与分类等，此外还包括高 层次的信息分析，如动作分析、行为分析、场景语义分析等。 图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理 的方法和技术。图像的分析和理解是由图像到模型、数据或抽象符号表示的语义信 息，是人类大脑视觉的一种模拟。它一般需人工智能参与操作，因此又称智能图像 处理，它也是计算机视觉的关键技术。图像处理可以分成图像分析与图像理解两个 部分。 图像分析包括：图像特征提取，图像描述，图像分类、识别。
一般需要在训练集合进行学习得到。
步骤4：分类器或回归器函数g的设计与训练。这个过程是采用机器学习或
模式识别的方法，基于一个有导师的训练{(xi ,yi):i=1,⋯,N} (其中xi是训练图像，
yi是其类别标签)学习得到，通过有监督的机器学习方法来实现。例如，假设
我们采用线性模型，即y= Wz'，则可以通过优化 其中z'为通过步骤3得到的xi的特征。
计算机视觉模拟过程
➢ 数字化图像的获取
在外部世界中存在动态、静态等多种景物，它们可以通过摄像设备为代表的图像传感器转 化成计算机内的数字化图像，这是一个n×m点阵结构，可用矩阵An×m表示。点阵中的每 个点称像素，可用数字表示，它反映图像的灰度。这种图像是一种最基本的2D黑白图像。 如果点阵中的每个点用矢量表示，矢量中的分量分别可表示颜色，颜色是由三个分量表示， 分别反映红、绿、蓝三色，其分量的值则反映了对应颜色的浓度。这就组成了3D彩色的 4D点阵图像。
人工智能第四章2014
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AO*算法解析：
两种标记 SOLVED：标记能解节点 —表明此节点的解图已找到 指针：标记连接符，用于计算G’
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1 与/或图搜索……算法AO*
Procedure AO* 1．建立一个只由根节点构成的搜索图G．
s的费用 q(s) := h(s), G’:=G．
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与/或图搜索……算法AO*
7．S:＝{n}；建立一个只由n构成的单元素集合S。
8．Until S变空，do：
9．begin
10．从 S中删除节点m，满足 m在G中的后裔不
出现在 S中
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与/或图搜索……算法AO*
11． 按以下步骤修改m的费用q(m)： 对于每一从m出发的指向节点集合{n1i，…，nki} 的连接符，计算qi(m)=ci+q(n1i)+…+q(nki)， q(m):＝min {qi(m)}。 (1)将指针标记加到实现此最小值的连接符上。 (2)如果本次标记与以前的不同，抹去先前的标记。 (3)如果这个连接符指向的所有后继节点都标记了 SOLVED，则把m标上SOLVED．
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与/或图搜索……算法AO*
12． 如果m标记了SOLVED 或者 如果m的修改费用与以前的费用不同， 则把m的通过指针标记的连接的所有父节点加 到S中． 13． end 14． end
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2 AO*算法应用举例
设某个问题的状态空间如图所示。
h (n0)＝0，h(n1)＝2，h(n2)＝4，h(n3)＝4，h(n4)＝1， h(n5)＝1，h(n6)＝2，h(n7)＝h(n8)＝0（目标节点）。