1第一章第一节初探人工智能

第1章人工智能概述精品PPT课件

智能设备：包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、设施等。如
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计算机/处理器系统的设备。智能网络：
智能化的信息网络。具体来讲，从网络的构建、管理、控制、信息传输，到网上信息发布和检索以及人机接口等，都是智能化的。智能计算机：知识处理功能智能机器人：具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题：可以用数学模型或者算法精确描述，用传统程序求解； – 不良结构问题：不存在完全确定的数学描述模型，没有现成的算法，或者有算法
但是属于NP完全问题，只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程：如果这个问题还没有解决，则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章人工智能概述
人工智能的目标人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标：制造智能机器。要使计算机具有看、听、说、写等感知和交互
功能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题、解决问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人一样具有自动发现规律和利用规律的能力，或者说具有自动获取知识和利用知识的能力，从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作，如专家系统的研究与开发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性：人的思维机制是什么，能够建造人工智能吗？
第1章人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化？
n大脑的意识是什么？ n计算机能够有自觉性和意识吗？
弱目标：让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具；
图灵测试的意义：研究智能行为----使实验研究成为可能

第一章人工智能绪论

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第一章人工智研究的核心课题
1、知识的模型化及其表示； 2、知识的组织、积累和管理； 3、知识的推理与问题的求解； 4、启发式搜索及其控制策略； 5、神经网络、人脑的结构及其工作原理； 6、人工智能系统及其开发语言。
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第一章人工智能绪论
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第一章人工智能绪论
概念及发展学科范畴研究目标、途径及领域
➢ 1.3.3 研究的领域
3、模式识别模式识别的主要目标就是用计算机来模拟人的各种识别
能力，当前主要是对视觉能力和听觉能力的模拟，并且主要集中于图形识别和语音识别。
模式识别的过程大体是先将摄像机、送话器或其它传感器接受的外界信息转变成电信号序列，计算机再进一步对这个电信号序列进行各种预处理，从中抽出有意义的特征，得到输入信号的模式，然后与机器中原有的各个标准模式进行
➢ 1.1.1 基本概念
2. 人工智能（ “Artificial Intelligence”，AI ）顾名思义，用人工的方法在计算机上模拟人类的智能，
或人工智能就是人造智能。
定义：人工智能是一门研究如何构造智能计算机，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。即具体来讲，就是要使计算机具有看、听、说、写等感知和交互功能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题、解决问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人一样
概念及发展学科范畴研究目标、途径及领域
➢ 1.1.1 基本概念
1、智能：就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。即是知识和智力的总和。智能的特征：（1）感知能力；（2）记忆与思维能力；（3）学习能力及自适应能力；（4）行为能力。

《人工智能基础》第一章课件

人工智能基础第一章绪论
Page .
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。
Page .
AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
Page .
麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。
定义8 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为

初探人工智能-教学设计

评介方式
1、让学生深入的去理解智能机器人如何通过智能去实现像人一样处理信息。

课后习
1、什么人类智能？什么是人工智能？
2、机器人分几大类？
3、单选题四道。

评介方式
1、对进行全面的巩固练习，检查学生对本课的掌握情况。

八、总结、反思
通过上课的效果来看，我认为学生的课前课中的学习达到了我想要的效果，从学生感兴趣的多媒体内容做为抓手，激发了学生学习兴趣和热情，但在课堂的讨论氛还是不错的，但在最后可能随机抽一位学生进行后课堂小结可能会更好，因为这样更能调动学生的积极性，同时也让教师进一步了解学生的掌握情况。

1.1初探人工智能-粤高教版九年级信息技术下册PPT课件

打卡水龙头“出水”
开关
行动
认识人工智能
如何判断机器是否具备了智能？
人工智能
人工智能的发展历程
人工智能与机器人
智能机器人
1.小组讨论：什么是机器人？
具备一些与人或生物相似的智能能力的自动化机器，都属于机器人系统。
2.机器人的组成：
传感器
机器人
微电脑
机械本体
小组探讨
机器人与人的异同？
探讨
2.思考：人类智能与人工智能异同：
小组探讨
司机看到红灯亮将车停下的过程如何实现感知，思维，行动的人类智能。
过程
用到的器官
作用
看到红灯
眼睛
感知
想到该“停下Байду номын сангаас”
大脑
思维
踩刹车停车
脚
行动
观察图片
小组探讨
分析：自动感应水龙头的工作过程？
过程感应到手判断“出水”
用到的设备传感器微电脑
作用感知思维
•
4．这首诗以现实主义的手法叙述故事，最后一段中，松柏梧桐覆盖相交，鸳鸯双双和鸣，是运用了浪漫主义的手法，既象征了刘、焦爱情的不朽，又象征了他们的悲愤和控诉。所以，这首诗是浪漫主义的诗歌。
•
5．这首诗最大的艺术特色是通过大量的人物个性化的语言刻画了人物的性格，一些段落浓墨重彩，如刘、焦话别，兰芝辞母等，使人物形象更鲜明。
眼睛：看不到头像
大脑：无法准确判断
双手：贴鼻子不准确
新知探究
探讨：听到上课铃声回到教室上课的过程。
耳朵：听到上课铃声传送

人工智能1第一章绪论PPT课件

2020/8/10
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第一章人工智能概述
智能研究中一些难回答的问题
智能是一种独立的才能，还是一系列独一无二且不相关联的能力的总称？
多大程度上可以说智能是学到的而不是先天存在的？
学习时发生什么？
什么是创造力？
什么是直觉？
可以从观察到的行为推断出具有智能，还是需要特定内部机制的证据？
2020/8/10
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第一章人工智能概述
人工智能的定义
人工智能至今尚无统一的定义我们给出的定义（狭义）：
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器称为智能机器
从学科的角度看，人工智能是计算机科学的一个分支，它研究、设计和应用智能机器，其目标是使智能行为自动化。
从能力的角度看，人工智能是智能机器所执行的与人的智能有关的功能，如判断、推理、理解、学习和问题求解等思维活动
案的基础
2020/8/10
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第一章人工智能概述
图灵测试的反对意见
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要的能力
没有必要把机器智能强行套入人类智能的模具中，或许机器智能就是不同于人类智能，试图按照人类的方式来评价它，可能根本就是一个错误。
也有人全面批评图灵测试，认为分散了我们的注意力，应研究通用理论，解释人工智能，指导具体实践问题
逻辑的严谨性和普遍性低效性
谓词演算逻辑编程语言启发式算法
2020/8/10
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第一章人工智能概述
专家系统
对特定领域知识的重视引发了对专家系统的研究
基于规则的知识表示基于模型的知识表示推理
2020/8/10
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人工智能导论课件第1章人工智能概述

1.6.6 自动程序设计自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲，就
是只要给出关于某程序要求的非常高级的描述，计算机就会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。所以，这相当于给机器配置了一个“超级编译系统”，它能够对高级描述进行处理，通过规划过程，生成所需的程序。但这只是自动程序设计的主要内容，它实际是程序的自动综合。自动程序设计还包括程序自动验证，即自动证明所设计程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题，包括智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问题。在这些难题中，有些是组合数学理论中所称的NP（ Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式）问题或 NP完全（Nondeterministic Polynomial Complete, NPC ）问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出多项式界，但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能（Statistical Intelligence）利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能（Interactional Intelligence）通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
1.5.2 生理模拟，神经计算
从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网络的工作过程，实现人工智能。

初探人工智能ppt课件

挑战。
04
计算机视觉
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1. 计算机视觉概述
4. 3. 2. 1.
解够计
释从算
三图机
维像视
环和觉境视是
定
的频使义
科中计
学理算
。解机
和能
诊互图计
断、像算
、自和机
无动视视
人驾频觉机驶处已
应
技、理广用
术医、泛
等疗人应
。图机用
像交于
景率计
时、算
仍动机
面态视
临、觉巨遮在
挑
大挡处战
01 1. 定义
02 2. 重要性
03 3. 技术应用
自然语言处理是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、生成和处理自然语言，实现人机交互。
自然语言处理对于机器翻译、语音识别、信息检索、智能客服等领域具有重要意义，为人们带来更便捷的生活和工作方式。
自然语言处理包括文本分类、情感分析、信息提取、机器翻译、语音识别、知识图谱等多个方向。
挑等理战复低Fra bibliotek。杂分
场辨
用推增深
。动强度
计学学
算习习
机等、视技计
发
觉术算展
的的机广发视
趋
泛展觉势
应正和
2. 图像分类、目标检测与图像分割
2. 图像分类
这是计算机视觉的基础任务，目标是对图像进行语义分割，从而确定图像中的物体或场景类别。分类算法如CNN （卷积神经网络）广泛
应用于此。
3. 目标检测
03
4.3 生成对抗网络（GAN）：GAN包括生成器与判别器两个部分。生成器负责生成虚假数据，判别器负责区分真实数据与生成数据。通过不断优化生成器与判别器，GAN 能够生成高质量的假图像或假声音。在图像生成、风格迁移等任务中取得突破性进展。

人工智能第一章

1.3 人工智能的研究方法符号主义方法（经典人工智能）符号主义方法（经典人工智能） • 以心理学为科学基础的研究方法以心理学为科学基础的研究方法，既直接在宏观意义上研究行为本身，这就是基于 A.Newell 的物理符号系统假设和 H.A.Simon的有限合理性原理（启发式的有限合理性原理（的有限合理性原理求解）的符号主义理论。求解）的符号主义理论 • 以A.Newell、 H.A.Simon为代表的心理学为基础的认知主义认知主义。认知主义 • 以J．McCarthy 、Nilsson为代表的逻辑逻辑主义。主义
• 搜索策略人工智能的早期的主要工作所处理的问题都是可以抽象成数学模型的，但复杂度太高的问题。以抽象成数学模型的，但复杂度太高的问题 • 基于知识的系统（专家系统）基于知识的系统（专家系统）以知识获取、知识表示、以知识获取、知识表示、知识使用为核心的基于知识的系统的研制是对人工智能研究方法的一个突破。个突破。 • 多Agent系统系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个Agent如主要研究在逻辑上或物理上分离的多个如何并发计算、相互协作地实现问题求解。何并发计算、相互协作地实现问题求解。 • 符号处理方法通常称做基于知识的方法。一般符号处理方法通常称做基于知识的方法。采用自上而下的设计方法。采用自上而下的设计方法。
• 1965年，开始研制从化学数据推断分子年化学数据推断分子结构的DENERAL系统系统。结构的系统 • 1969年，GPS由于过于追求一般规律终于年由于过于追求一般规律终于无法进行下去，人们开始新的探索．无法进行下去 • 七十年代，主要研究了一些技术：问题七十年代，主要研究了一些技术：的表示方法和搜索方法 • 七十年代初七十年代初，一些专家系统也开始研制，进行传染性血液病诊断和治疗的MYCIN 专家系统．根据地质数据寻找矿藏的专家系统 PROSPECTOR系统系统。系统

人工智能课件——第一章(老师版)

开篇•什么是智能？智能的本质是什么？什么又是人工智能？•智能有感知能力﹑记忆与思维能力﹑学习及自适应能力和行为能力的特点，•人工智能就是使机器能做需要人类智能才能完成的工作.生物智能对低级动物来讲，它的生存、繁衍是一种智能。

为了生存，它必须表现出某种适当的行为，如觅食、避免危险、占领一定的地域、吸引异性以及生育和照料后代。

因此，从个体的角度看，生物智能是动物为达到某种目标而产从个体的角度看生物智能是动物为达到某种目标而产生正确行为的生理机制。

自然界智能水平最高的生物就是人类自身，不但具有很强的生存能力而且具有感受复杂环境、识别物体、表强的生存能力，而且具有感受复杂环境、识别物体、表达和获取知识以及进行复杂的思维推理和判断的能力。

人类智能人类个体的智能是一种综合性能力。

具体地讲，可包括：1）感知与认识事物、客观世界与自我的能力；1）感知与认识事物客观世界与自我的能力2）通过学习取得经验、积累知识的能力；3）理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解决问题3）理解知识运用知识和运用经验分析问题和解决问题的能力；）；4）联想、推理、判断、决策的能力；5）运用语言进行抽象、概括的能力；6）发现、发明、创造、创新的能力；7）实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力；8）预测、洞察事物发展变化的能力智能定义智能是人类具有的特征之一，然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。

1.从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”。

2.从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”。

2学“象的”3.有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”人智能定义人工智能定义•20世纪的信息技术，尤其是计算机的出现，以机器代替或减轻人的脑力劳动，形成人工智能新兴学科。

•1956年四位年轻学者：John McCarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester和Claude Shannon共同发起和组织召开了用机器模拟人类智能Claude Shannon的夏季专题讨论会。

《初识人工智能》课件精选全文

人工智能的应用领域如餐饮、出行、旅游、金融、教育、医疗、农业
退出பைடு நூலகம்
人类大脑的主要功能
认知功能：分为语言能力和学习能力。语言能力包括说话、阅读和书写等; 学习能力包括记忆、推理和决策等。
人类大脑的主要功能
躯体控制：协调并控制人体的运动器官和其他机体器官。
人类大脑的主要功能
情绪控制：包括喜、怒、哀、乐等情绪的控制。
人类大脑的主要功能
躯体感觉处理：包括视觉、听觉、嗅觉、味觉等。
强人工智能
强人工智能是指真正能推理、解决问题的，在各方面都能和人类相媲美的人工智能机器。这样的机器有直觉和自我意识，有独立思考问题的能力，能够推理并且拥有一定的学习能力。
课堂总结
课堂总结
什么是人工智能对人类大脑的模拟、延伸和增强
人类大脑的功能认知功能、躯体控制、情绪控制、躯体感觉控制
第一课初识人工智能
目录
什么是人工智能
01
人类大脑的功能
02
人工智能在各领域的应用
03
扩展延伸
04
情景导入
每天早晨，如果有智能机器人叫我起床，并为我做好早饭，有无人驾驶汽车送我上学……那该多好啊！
在人工智能时代，这些都可能变成现实，我们的生活也会变得更美妙。
想一想，人类大脑有什么功能？人类的听、说、读、写以及运动、学习等行为和大脑有关系吗？如果用机器模拟大脑，又可以实现哪些功能呢？
小试牛刀
以下不属于人类大脑功能的是（） A.认知智能 B.躯体控制 C.情绪控制 D.机器学习
人工智能在各领域的应用
人工智能在各领域的应用
随着科学技术的发展，人工智能得到广泛的应用，智能化服务也逐渐进入餐饮、出行、旅游、金融、教育、医疗、农业等领域，覆盖了我们衣、食、住、行的方方面面。人工智能已和我们的生活密不可分，给我们的生活带来了很多便利。

1.《初探人工智能——自动避障小车》教学设计

《初探人工智能——自动避障小车》教学设计【学习内容与要求】本节课是人工智能入门基础课，适合有一定图形化编程基础的同学。

本节课的学习内容分为两个部分，一部分是了解疫情当下人工智能技术在无人配送领域的应用，另一部分是学生自己动手搭建一辆自动避障小车，其中能让小车实现自动避障功能的是超声波传感器，所以要求学生在动手实践中，熟练掌握超声波传感器的使用方法，同时提高编程能力和硬件搭建能力。

【学情分析】本课面向有较好信息素养的五年级学生开设，他们大部分有图像化编程基础。

本课为人工智能入门课，利用EV3软硬件进行编程和搭建，EV3编程软件是图形化编程软件，符合五年级学生的认知发展水平。

五年级学生空间想象能力和动手操作能力也都达到较高的水平，具备搭建自动避障小车的能力。

在学习本课之前，学生已经知道EV3硬件中基础零件的名称及相关作用，也知晓EV3软件的基本编程方法。

本节课在学生学习的基础上，要求学生能独立搭建一辆装有超声波传感器的小车，并能通过编写程序驱动小车完成避障任务。

【教学思路】本节课由现实生活中的一个问题引出，疫情当下，快递和外卖在配送过程中如何减少人员的直接接触？利用人工智能技术中的无人配送车就可以解决这个问题。

教师引导学生思考，无人配送车在路上遇到障碍物要如何躲避呢？本节课我们就一起来搭建一辆可以自动躲避障碍物的小车。

小组完成编程和搭建后，向全班展示自己的自动避障小车，最后教师进一步介绍自动避障功能在现实生活中的应用，拓展学生的认知。

【教学目标】1.知道人工智能技术在无人配送领域中的应用。

2.能利用EV3软件进行简单编程。

3.能根据学习任务进行硬件的搭建与调试。

4.熟练掌握超声波传感器的使用方法。

5.体验人工智能技术为人类带来的便利。

【教学准备】为学生准备：安装有EV3软件的笔记本电脑6台、超声波传感器、轮子、主机、发动机、一些拼接零件和障碍物。

教师准备：教学课件、板贴。

【教学过程】一、新课导入1.教师提出问题，最近上海疫情牵动着全国人民的心，在疫情当下，快递和外卖在配送过程中如何减少人员的直接接触？2.师生讨论，利用人工智能技术中的无人配送车可以解决这个问题，播放上海无人配送车工作场景的视频。

人工智能1第一章绪论PPT

2018/11/10 8
例如，美国哲学西尔勒的反对意见
他假设他自己读一段中文写的故事 (他不懂中文) 他只能按照符号匹配、查找等计算机方法去读这个字符串他得到了正确答案，但他还是不理解故事这个实验称为中文屋子证明：即便一台计算机通过了图灵检验，它仍然完全不具备和理解有关的精神。
2018/11/10
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第一章人工智能概述
图灵测试的反对意见
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要的能力没有必要把机器智能强行套入人类智能的模具中，或许机器智能就是不同于人类智能，试图按照人类的方式来评价它，可能根本就是一个错误。也有人全面批评图灵测试，认为分散了我们的注意力，应研究通用理论，解释人工智能，指导具体实践问题
2018/11/10 4
第一章人工智能概述
图灵测试
最早专门论述机器智能与现代数字计算机关系的是图灵的”计算机器与智能”(1950) 苦苦考虑是否能够制造出真正可以思考的机器思考这个问题本身的严重模糊性,阻碍了理性的思考提出用实验来描述智能问题
2018/11/10
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如何定义智能机器？
2018/11/10 11
第一章人工智能概述
AI研究的内容
1，搜索与求解 2，学习与发现 3，知识与推理 4，发明与创造 5，感知与交流 6，记忆与联想 7，系统与制造 8，应用与概述
AI的研究途径与方法
心理模拟，符号推演生理模拟，神经计算行为模拟，控制进化群体模拟，仿生计算博采广鉴，自然计算原理分析，数学建模
怎么去认定一台计算机是具有智能的呢？
假设：这台计算机能以一种和人类不能相区别的方式提供答案，则我们就认为它的确在思维（感觉、理解）

第一章人工智能概述72.pptx

四当前发展趋势
两者相结合新思想、新技术、新理论的出现 AGENT技术和分布式人工智能技术（DAI）应用研究愈加深入而广泛。
五我国人工智能研究概况
起步较晚（70年代）学术团体纷纷成立（80年代）自主研究开始
人工智能研究的发展
John McCarthy
1956年夏季，由麦卡锡(McCarthy) 等美国年轻学者发起的首次人工智能研讨会标志着人工智能作为新兴学科的诞生。就在这次会议上，第一次使用了人工智能这一术语。自此以后，人工智能作为计算机学科的一个重要分支，获得了快速的发展。这一发展历程大致可划分为形成、成长、快速发展和稳步增长四个阶段。
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门正在发展中的综合性前沿学科，又是交叉学科与边缘学科，其由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来。
尽管建立关于智能的理论和让智能机器达到人类的智力水平是人工智能的最终目标，但人工智能的生命力却在于能作为工程技术而得到实际应用。
了很多可以证明人工智能技术进步的成就。但不是当今的热点话题。
专家系统：七十年来开始的人工智能领域的古老话
题，有一些系统做得比较好，如下棋、探矿等。
机器博弈：主要问题是机器学习和搜索。
三行为模拟，控制进化
基于感知行为模型的研究途径和方法，模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性。关键词：自适应
三基于应用领域的领域划分
自动程序设计：给出高级描述，让计算机自动设计程序。（人工智能和软件工程相结合的课题）自动翻译：用计算机做两种语言之间的翻译。（依靠自然语言的理解）智能控制：把人工智能技术引入控制领域

计算机编程教案：初探人工智能的基本原理

计算机编程教案：初探人工智能的基本原理简介本教案旨在向学生介绍人工智能的基本原理和相关概念。

通过本课程，学生将了解人工智能的定义、发展历程以及应用领域，并初步掌握一些经典人工智能算法和技术。

课程目标•了解人工智能的定义和发展历史；•掌握人工智能在各个领域中的应用；•理解人工智能的基本原理，如机器学习、神经网络等；•学习并实践一些常见的人工智能算法和技术。

第一章：什么是人工智能？1.人工智能定义与概述•人工智能的定义和范畴•为什么要研究和发展人工智能？2.人工智能的发展历史•从图灵机到现代计算机：计算思维的进化•重要里程碑：专家系统、深度学习等3.人工智能应用领域概览•医疗保健、金融、交通、游戏等领域中的应用案例•人工智能对社会和经济的影响第二章：人工智能的基本原理1.机器学习入门•监督学习、无监督学习、强化学习的概念和区别•常见机器学习算法简介：决策树、支持向量机等2.深度学习与神经网络•神经元模型与神经网络结构•基于深度学习的常见应用，如图像识别、自然语言处理等3.自然语言处理与人工智能•语音识别、文本分类和情感分析等任务简介•常见自然语言处理技术和算法4.计算机视觉与图像处理•图像特征提取、目标检测和图像生成简介•基于计算机视觉的应用案例：人脸识别、智能驾驶等第三章：实践与项目案例1.使用Python进行人工智能编程实践•Python基础回顾：数据类型、条件语句和循环结构等•Python常用库介绍：NumPy, Pandas, Scikit-learn等2.项目案例：机器学习应用•数据集分析与预处理•模型训练与评估•结果可视化和应用部署3.项目案例：深度学习应用•使用TensorFlow或PyTorch进行神经网络构建和训练•验证模型性能并进行优化第四章：人工智能的未来发展趋势1.人工智能的挑战与问题•数据隐私和安全问题•道德和伦理问题2.未来发展趋势与展望•自主机器人、增强/虚拟现实、自动驾驶等领域的前景•持续研究和创新推动人工智能进步的关键因素总结通过本课程，学生将初步了解人工智能的基本原理和相关算法技术，并具备一定的编程实践能力。