人工智能导论 课件 PPT -第9章 Python语言与人工智能
人工智能导论 课件 PPT -《人工智能导论》课程标准
《人工智能应用基础》课程标准一、课程定位“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，开设《人工智能应用基础》课程是十分必要的。
《人工智能应用基础》作为一门必修课程，其中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。
开设本课程的目的是培养学生的“智能”观念；了解人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高智能产品的使用能力，为今后的工作中的智能设备使用打下坚实的基础。
先修课程：《计算机应用基础》二、课程目标（一）知识目标1.了解人工智能产业的发展现状与市场需求；2.了解人工智能对现代生活的改变和影响；3.了解人工智能定义、研究领域、发展、社会价值和应用领域、未来与展望；4.了解知识表示、知识图谱、机器学习、人工神经网络与深度学习、智能识别、自然语言理解、专家系统及智能体与智能机器人的相关概念及应用。
（二）能力目标1、培养人工智能的应用能力，开拓学生的科技视野；2、能够熟练使用生活中常用的人工智能产品；3、熟悉人工智能对工业、医疗、安防、社交、机器人、无人驾驶、家居、生活服务等方面的应用渗透。
（三）素质目标1、养成善于思考、深入研究的良好自主学习的习惯和创新精神；2、培养细致缜密的工作态度、团结协作的良好品质、沟通交流和书面表达能力；3、养成爱岗敬业、遵守职业道德规范、诚实、守信的高尚品质。
三、课程内容与课时分配课程全景式介绍人工智能知识体系与热门应用领域，以人工智能的应用领域为线索介绍学习领域。
通过案例导读引入相应领域的学习，通过案例延伸理解学习领域的实际应用和未来发展。
尽量用通俗易懂的语言和应用案例引导学生进入人工智能应用领域的学习。
课程内容：四、教学资源要求（一）教材选用原则教材应充分体现培养学生的职业能力，通俗易懂，内容全面，应用性强。
能够以知识和技术应用案例为根本出发点详细介绍了人工智能的主要内容和实际应用。
在内容上降低了人工智能学习的知识难度，易于高职学生学习掌握。
机器学习及应用第1章导论课件
机器学习是研究学习算法的学问，机器学习的过程是从大量数据中自动地
寻找有用模型的过程。
1.2 基本术语
要进行机器学习，首先需要有数据。
如手写体数字识别:每个数字对应一
个28像素×28像素的灰度图像，每
一幅数字图像可以表示为一个由
784个实数组成的向量。
个属性描述，则每个样本 = 1 ; 2 ; ⋯ ; 是d维属性空间中的一个
向量， ∈ ，其中 是 在第j个属性上的取值，d称为样本 的维数
（Dimensionality）。
1.2 基本术语
机器学习的方法试图从数据中寻找特定的模型，这种从数据中学得模型的
的，则它是一个真正例；如果对正实例的预测是负的，则它是一个假负例。对于一个
负实例，如果预测也是负的，则它是一个真负例；如果将负实例预测为正的，则它是
一个假正例。在二分类问题中有两种类型的错误，即假正例和假负例。
例如，对于身份认证应用，用户通过声音登录他的账户。假正例是错误地允许冒名顶
替者（模仿真实用户的声音）登录，而假负例是拒绝合法用户。
纳是从特殊到一般的“泛化”过程；演绎是从一般到特殊的“特化”过程；
狭义的归纳学习也称概念学习（Concept Learning）；
在学习目标概念时，必须提供一套训练样例（Training Examples），每个
样例为中的一个实例以及它的目标概念值 。经常可以用序偶
, 来描述训练样例，表示包含了实例和目标概念值 。
使用的训练数据是一个随机样本。也就是说，对于相同的应用，如果多次收集数据，
则将得到稍微不同的数据集，拟合的h也稍微不同，并且具有稍微不同的验证误差。
人工智能导论实验(遗传算法)-参考模板
环境配置1.安装anaconda，并配置环境变量2.Win+R运行cmd打开命令行窗口，在命令行中创建并激活所需的Python环境，也可直接使用默认的base环境a)创建：conda create -n [新环境的名字] python=[Python版本号]比如：conda create -n myEnv python=3.7b)激活环境：conda activate [环境名]。
激活成功后命令行前面会有个括号显示当前使用的环境名：3.检查当前环境下是否已有需要用到的库，若没有，则需要安装a)查询命令：conda listb)安装新的库：conda install [库名]也可指定库的版本号：conda install [库名]=[版本号]4.执行指定的python文件：python [.py文件名]如果.py文件不在当前路径下，需要指定文件的完整路径完成下列实验1，2以及3、4、5任选其二。
实验1：产生式系统1.基本要求1.1掌握产生式系统的基本原理1.2运行产生式系统的示例代码1.3尝试向示例代码中添加新数据，并完成相应的推理2.实验报告2.1总结产生式系统的基本原理2.2产生式系统的源代码分析与实验记录2.3尝试向示例代码中添加新数据，并完成相应的推理3.作业无实验2：AStar求解八数码问题1.基本要求1.1掌握AStar算法的基本原理1.2编写并运行AStar算法求解八数码问题的示例代码。
给定矩阵初始状态，允许将0与相邻的4个数字之一交换，直到矩阵转变为目标状态。
输出每一步交换后的矩阵例12.实验报告2.1 总结AStar算法的基本原理2.2 如何描述八数码问题中两个状态间的距离？2.2 如何根据状态距离将八数码问题转换为AStar寻路问题？3.作业提交编写的AStar求解八数码问题代码实验3：AStar求解迷宫寻路问题1.基本要求1.1掌握AStar算法的基本原理1.2编写并运行AStar算法求解迷宫寻路问题的示例代码。
AI导论教学大纲-人工智能导论-廉师友-清华大学出版社
人工智能导论课程教学大纲廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者结合自己多年来给计算机专业讲授人工智能课程的教学大纲和这部《人工智能导论》新教材的内容以及该课程的基本要求，制定了这一新的教学大纲，供各位老师参考。
从内容来看，这个大纲与这部新教材是一致的，其课时应该说已达到这门课程的上限。
各位老师可根据各自院校的实际情况对该大纲的教学内容进行取舍，并确定相应的课时，以制定适合各自教学任务的教学大纲。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所裨益和帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月《人工智能导论》课程教学大纲课程编号：英文课名：Introduction to Artificial Intelligence适用专业：人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业（考试）学时：90 学分：课程类别：专业课课程性质：必修课/必选课一、课程性质和目的《人工智能导论》为人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业的一门必修或必选课程，其目的是使学生理解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，为进一步学习人工智能后续专业课程或从事人工智能的研发奠定基础，指引方向。
二、课程内容第1章人工智能概述基本内容和要求：1．理解人工智能的概念、目标和研究策略；2．理解人工智能的研究内容与方法；3．了解人工智能的分支领域；4．了解人工智能的应用与发展概况。
第2章人工智能程序设计语言基本内容和要求：1．了解人工智能程序设计语言的特点、分类和发展概况；2．理解PROLOG语言的语句特点、程序结构和运行机理，能读懂和编写简单的PROLOG 程序；3．了解Python语言的特点和使用方法，能读懂和编写简单的Python程序。
教学重点：1．PROLOG语言；2．Python语言。
教学难点：1．PROLOG语言的匹配合一和回溯控制；2．Python语言的程序结构和资源库的使用。
《人工智能导论》教学教案
《导论》教学教案一、教学目标1. 让学生了解的定义、发展历程和应用领域。
2. 使学生掌握的基本原理和技术。
3. 培养学生的创新意识和团队合作能力。
二、教学内容1. 的定义与发展历程1.1 的定义1.2 的发展历程1.3 的应用领域2. 的基本原理2.1 机器学习2.2 深度学习2.3 自然语言处理2.4 计算机视觉3. 的技术应用3.1 智能语音识别3.2 智能3.3 自动驾驶3.4 智能医疗三、教学方法1. 讲授法：讲解的定义、发展历程、基本原理和应用领域。
2. 案例分析法：分析典型的技术应用案例。
3. 小组讨论法：分组讨论技术的发展趋势和应用前景。
4. 实践操作法：引导学生动手实践，体验技术。
四、教学资源1. 教材：《导论》2. 课件：的发展历程、基本原理、技术应用等3. 案例资料：典型的技术应用案例4. 编程工具：Python、TensorFlow等5. 网络资源：相关的学术论文、资讯、技术博客等五、教学评价1. 课堂参与度：学生参与课堂讨论、提问和回答问题的积极性。
2. 小组讨论报告：学生分组讨论的技术发展趋势和应用前景报告。
3. 课后作业：学生完成的课后编程练习和思考题。
4. 期末考试：考查学生对基本原理和应用领域的掌握程度。
六、教学安排1. 课时：共计32课时，每课时45分钟。
2. 授课方式：线上线下相结合，以线下授课为主。
3. 教学进程：第1-4课时：的定义与发展历程第5-8课时：的基本原理第9-12课时：的技术应用第13-16课时：典型技术应用案例分析第17-20课时：小组讨论技术的发展趋势和应用前景第21-24课时：实践操作，体验技术第25-28课时：课堂讨论与问答第29-32课时：期末考试七、教学活动1. 授课：讲解的基本概念、发展历程、基本原理和应用领域。
2. 案例分析：分析典型的技术应用案例，如智能语音识别、智能等。
4. 实践操作：引导学生动手实践，如使用Python、TensorFlow等编程工具。
3、《人工智能通识教程》(第2版)教学大纲20240710
《人工智能通识教程》（第2版）教学大纲一、课程基本信息• 课程名称：人工智能导论/ 人工智能概论• 课程代码：• 课程英文名称：AI-Introduction• 学时与学分：理论学时32，课外实践学时16，总学分2• 课程性质：必修课（选修课）• 适用专业：人工智能、大数据、计算机等工科专业（其他各专业）• 先修课程：略• 后续课程：机器学习、深度学习、智能机器人等二、课程目标学习本课程，通常旨在为学生奠定坚实的人工智能基础知识，培养其在人工智能领域的基本技能和理解能力。
以下是主要学习目标，可能会根据不同课程设置有所差异：1. 理解人工智能基础：掌握人工智能的基本概念、发展历程、主要分支领域（如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等）及其在现代社会中的应用。
2. 理论与技术基础：学习和理解支撑人工智能的核心算法和理论，包括搜索算法、知识表示、推理方法、决策制定、学习理论等。
3. 实践技能培养：通过编程实践和项目作业，掌握至少一种编程语言（如Python）在人工智能领域的应用，以及如何使用常见的AI框架和库（（如TensorFlow、PyTorch）。
4. 问题解决能力：培养分析和解决人工智能问题的能力，包括如何定义问题、选择合适的技术路线、设计并实施解决方案。
5. 伦理与社会责任：讨论人工智能技术的伦理和社会影响，理解隐私保护、数据安全、算法偏见等议题，培养负责任的AI开发与应用意识。
6. 创新与批判性思维：鼓励学生批判性地评估现有的AI技术，激发创新思维，探索AI在新领域的应用可能。
7. 沟通与团队合作：通过团队项目，提升与他人合作解决复杂问题的能力，以及有效沟通研究成果和想法的能力。
8. 持续学习能力：鉴于AI领域的快速变化，课程应培养学生自主学习的习惯，跟踪技术进展，适应未来可能出现的新技术、新理论。
这些目标旨在为学生构建一个全面的人工智能知识框架，不仅关注技术细节，也重视理论与实践的结合，以及技术的社会影响和伦理考量，为学生将来在AI 领域的深入研究或职业发展打下坚实的基础。
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
人工智能导论 课件 PPT -《人工智能导论》课程标准
人工智能
《人工智能应用基础》课程标准
一、课程定位
“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，开设《人工智能应用基础》课程是十分必要的。
《人工智能应用基础》作为一门必修课程，其中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。
开设本课程的目的是培养学生的“智能”观念；了解人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高智能产品的使用能力，为今后的工作中的智能设备使用打下坚实的基础。
先修课程：《计算机应用基础》
二、课程目标
（一）知识目标
1.了解人工智能产业的发展现状与市场需求；
2.了解人工智能对现代生活的改变和影响；
3.了解人工智能定义、研究领域、发展、社会价值和应用领域、未
来与展望；
4.了解知识表示、知识图谱、机器学习、人工神经网络与深度学习、
智能识别、自然语言理解、专家系统及智能体与智能机器人的相关概念及应用。
（二）能力目标
1、培养人工智能的应用能力，开拓学生的科技视野；
2、能够熟练使用生活中常用的人工智能产品；
3、熟悉人工智能对工业、医疗、安防、社交、机器人、无人驾驶、。
人工智能本科专业课程体系
人工智能本科专业课程体系英文回答：Artificial Intelligence (AI) Undergraduate Degree Program.Core Courses:Introduction to Artificial Intelligence.Data Structures and Algorithms.Probability and Statistics for AI.Machine Learning.Deep Learning.Natural Language Processing.Computer Vision.Robotics.AI Ethics and Society.Elective Courses:Advanced Machine Learning.Advanced Deep Learning.Reinforcement Learning.Generative Adversarial Networks. Computational Neuroscience.Human-Computer Interaction.Big Data Analytics.Cloud Computing for AI.AI for Business.Prerequisites:Strong foundation in mathematics, including calculus, linear algebra, and probability theory.Proficiency in a programming language (e.g., Python, Java, C++)。
Excellent analytical and problem-solving skills.Program Structure:Typically a four-year program.First two years focus on foundational courses in computer science, mathematics, and AI.Third and fourth years focus on specialized AI coursesand electives.Culminates in a capstone project or thesis. Career Paths:AI Engineer.Machine Learning Scientist.Data Scientist.Robotics Engineer.AI Researcher.AI Product Manager.中文回答：人工智能本科专业课程体系。
人工智能导论课程的教材和参考书
人工智能是当今世界上备受瞩目的研究领域之一，其在各个领域的应用越来越广泛。
无论是学术界还是工业界，对人工智能的需求都在不断增长。
在许多大学和科研机构中，人工智能导论课程也成为了不可或缺的一部分。
在学习人工智能导论课程时，教材和参考书的选择对学生的学习起着至关重要的作用。
本文将对人工智能导论课程的教材和参考书进行介绍和分析，希望能够帮助广大学生和教师更好地选择适合的教材和参考书。
一、教材1.《人工智能：一种现代方法》（Stuart Russell and Peter Norvig 著）这本书是较为经典的人工智能导论教材之一，由著名的人工智能专家Stuart Russell和Peter Norvig合著。
该书系统地介绍了人工智能领域的基本概念、方法和技术，并且结合了大量的案例和实践经验。
书中内容丰富，涉及到了搜索、知识表示与推理、规划、不确定性、学习、自然语言处理等多个领域，是一本较为全面的人工智能导论教材。
2.《人工智能：一种现代方法（第3版）》（Stuart Russell and Peter Norvig 著）《人工智能：一种现代方法》的第3版于2020年出版，更新和完善了一些内容，更加贴近当今人工智能领域的最新发展。
该书增加了对深度学习、增强学习等最新技术的介绍，还增加了一些案例和练习题，帮助学生更好地理解和掌握人工智能的知识。
3.《Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents》（David Poole and Alan Mackworth 著）这本书是一本比较适合高年级本科生和研究生使用的人工智能教材，内容更加深入和严谨。
该书从计算代理的角度出发，介绍了人工智能的基本概念、建模和解决问题的方法，包括了对知识表示、规划、学习等内容的详细介绍，适合希望深入了解人工智能原理和方法的学生使用。
二、参考书1.《人工智能基础：知识表示与推理（第2版）》（George F. Luger 著）这本书是针对人工智能领域中的知识表示和推理问题进行深入介绍的参考书。
Pyhton实用教程 第13章 人工智能导论
人工智能分为强人工智能和弱人工智能。它们是用来评价人工智能的能力，不是判断人工智能有 无作为的标准，而是就人工智能如何思考来明确各自的立场。
人工智能的发展史 略。
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13.2 为什么学习人工智能
为什么要学习人工智能？
其实，在18年1月16日，教育部已经正式将人工智能、大数据、物联网、算法等加入了 “新课标”的改革中。由于我国AI人才缺口大，而高中阶段是精力充沛，具备了初步的数 学基础，是学习AI的最好阶段，不仅对于自身的未来求学奠定基础，而且也为国家的人工 智能人才储备和应用建立了雄厚的人才储备。AI已经走进高中信息技术的新课标，可以为 大学提前培养AI人才。
人工智能及其实践教程
主编：丁亮 姜春茂
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第13章 人工智能导论
13.1 人工智能 13.2 为什么学习人工智能 13.3 人工智能的种类 13.4 人工智能的分支 13.5 加速回报定律 13.6 人工智能与伦理 13.7 图灵测试 13.8 人工智能与机器人 13.9 人工智能与Python
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13.3 人工智能的种类
人工智能主要分为两个种类，一是运用符号思考的人工智能，二是运用神经网络思考的人工智能。 运用符号思考的人工智能即符号主义(Symbolism)，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为 逻辑主义(Logicism)。其原理主要为根据符号和规则来创造智能。 运用神经网络思考的人工智能即人工神经网络，是一种针对人脑神经元网络进行抽象建立的简单 模型，它按照不同的链接方式进而组成不同的网络。神经网络是一种运算模型，由大量的神经元相互 链接而成。在最近的十几年来，人工神经网络取得了非常大的进步。主要应用于模式识别、自动控制、 生物、医学等领域。
人工智能基础课程大纲
人工智能基础课程大纲【一、课程概述】本课程旨在介绍和探索人工智能的基础知识和技术，并为学生提供相关的应用案例。
通过本课程的学习，学生将了解人工智能的定义、发展历程以及其在各个领域的应用。
课程内容将包括人工智能的基本概念、机器学习算法、深度学习技术和自然语言处理等重要内容。
【二、学习目标】1. 了解人工智能的基本概念和发展历史；2. 掌握机器学习算法的基本原理和应用；3. 理解深度学习技术及其在计算机视觉和自然语言处理方面的应用；4. 探索人工智能在各个领域中的应用案例，并对未来的发展趋势有所了解。
【三、课程内容】1. 人工智能概述1.1 人工智能定义与发展历程1.2 人工智能的应用领域2. 机器学习算法2.1 监督学习算法2.1.1 K近邻算法2.1.2 决策树算法2.1.3 朴素贝叶斯算法2.1.4 支持向量机算法2.2 无监督学习算法2.2.1 聚类算法2.2.2 主成分分析算法2.2.3 关联规则挖掘算法 2.3 深度学习算法2.3.1 神经网络基础2.3.2 卷积神经网络2.3.3 循环神经网络3. 自然语言处理3.1 语言预处理3.2 文本分类与情感分析 3.3 机器翻译3.4 问答系统4. 人工智能应用案例4.1 人工智能在医疗领域的应用案例4.2 人工智能在金融领域的应用案例4.3 人工智能在智能交通领域的应用案例4.4 人工智能在机器人技术中的应用案例【四、教学方法】1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍人工智能的基本概念和理论知识；2. 实践操作：引导学生使用相应的开发工具，实际操作机器学习和深度学习算法；3. 案例分析：展示不同领域中人工智能的应用案例，并分析其实现原理；4. 课程项目：要求学生根据所学知识设计和实现一个人工智能应用，以加深对课程内容的理解和应用能力。
【五、考核方法】1. 平时成绩：包括课堂出勤、课堂参与、作业完成情况等；2. 期末考试：考察学生对课程内容的理解和应用能力；3. 课程项目评估：评估学生设计和实现的人工智能应用的成果和创新性。
人工智能导论
04 计算机视觉与图像处理技 术
计算机视觉概述及挑战
计算机视觉定义
研究如何让计算机从图像或视频 中获取信息、理解内容并作出决
策的科学。
挑战与问题
光照变化、遮挡、形变、背景干扰 、计算复杂度等。
应用领域
智能交通、安防监控、工业自动化 、医疗诊断等。
图像特征提取与分类识别方法
特征提取
从图像中提取出对于后续任务有 用的信息，如边缘、角点、纹理
。
02 03
基本原理
包括声学模型、语言模型和解码器三大部分，其中声学模型负责将语音 信号转换为特征向量，语言模型负责计算文字序列的概率，解码器负责 将特征向量和文字序列进行匹配。
系统架构
包括前端处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码器等多个模块， 其中深度学习技术在声学模型和语言模型中得到了广泛应用。
发展历程
人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和行为主义等阶 段，目前正处于深度学习等机器学习技术快速发展的时期。
人工智能技术体系架构
01
02
03
基础层
包括芯片、传感器、算法 框架等基础技术，为人工 智能提供计算、感知和学 习能力。
技术层
包括自然语言处理、计算 机视觉、语音识别等技术 ，实现人工智能的交互和 认知能力。
循环神经网络
RNN基本原理、LSTM与GRU等变体 结构、自然语言处理等应用。
生成对抗网络
GAN基本原理、DCGAN与WGAN 等改进方法、图像生成与风格迁移等 应用。
03 自然语言处理与语音识别 技术
自然语言处理概述及挑战
1 2
自然语言处理（NLP）定义
研究计算机处理、理解和运用人类语言的一门技 术科学，旨在实现人机交互中的语言智能。
人工智能导论 模型与算法 课件
循环神经网络（RNN）
循环结构
网络具有记忆功能，能够处理序列数据。
门控循环单元（GRU）
简化LSTM结构，提高计算效率。
长短期记忆（LSTM）
解决RNN在处理长序列数据时出现的梯度消 失或爆炸问题。
经典模型
RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Bi-LSTM 等。
生成对抗网络（GAN）
生成器与判别器
02
深度学习特征
03
特征编码与表示
利用卷积神经网络（CNN）等深 度学习模型自动学习图像特征， 具有更强的表征能力。
将提取的特征进行编码和表示， 以便于后续的图像分类、识别等 任务。
目标检测与跟踪
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议 网络（RPN）等目标检测方法
，以及Faster R-CNN、 YOLO等经典目标检测模型。
02
分析句子中词语之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等，
有助于理解句子的语义。
常见算法
03
基于短语结构语法的算法、基于依存语法的算法和基于深度学
习的算法。
语义理解与情感分析
语义理解
研究文本中词语、短语和句子的含义，以及它们之间的语义关系。
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于情感计算和情感智能等领域。
K均值聚类（K-means Clustering）：将数据划 分为K个簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而 不同簇间的数据尽可能不同。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：通过正交变换将原始特征空间中的线性 相关变量变为线性无关的新变量，用于降维和可 视化。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据真伪。
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人工智能语言的发展
发展(1)
人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有： Lisp、Prolog、C++、Java、Python
语言 LISP
优点
缺点
1、为开发者提供了最大限度的自由 2、灵活性 3、有一个独特的微系统，可以探索和实现不同层 次的智能。
1、熟悉Lisp编程的开发人员很少。 2、作为一种复古的编程语言，Lisp需要配置新的 软件和硬件以适配其使用。
与Python相比，Java的代码量较大
但如果要求可移植性那它是最好的。
1、Python 有丰富多样的库和工具 2、支持算法测试 3、Python面向对象设计，提高开发者效率 4、与Java、C++等相比，Python的开发速度最快
1、当与其它语言进行混合AI编程时，习惯了 使 用 Python 的 开 发 者 可 以 难 以 调 整 到 整 齐 划 一 的 语法。
人工智能导论
Python语言与人工智能
9.1人工智能语言
人工智能（AI）语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、 具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它 来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具 有智能的各种复杂问题。
人工智能语言
第一部分 人工智能语言
的定义
第二部分 人工智能语言
优势(2)
Python代码如下：
优势(3)
Java代码如下：
人工智能导论
THINKS
2、与C++和Java不同，Python是解释型语言， 在AI开发中，编译和执行速度会变慢。 3、不适合移动计算
Python在人工智能语 言中的优势
优势(1)
同一件事情有很多种解决方法，人们的选择都趋向于最简单的那 一种，而Python就是目前人工智能最简单的那个程序设计语言， 一方面语言简便，易懂，另一方面它的强大的第三方库，所以 Python又称为“胶水语言”。有句话说“人生苦短，必须Python”， 之所以这么说是因为Python在实现各个功能的时候要远比其他语 言简练的多，很多功能在Python中只需要一行代码，但是在Java 中你可能需要写好多好多代码才能实现。对比Pyhhon与Java语言 对文件的操作，代码量如下：
区别
（2）人工智能方法 人工智能技术要解决的问题，往往无法把全部知识都体现在固定 的程序中。通常需要建立一个知识库（包含事实和推理规则）， 程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己 的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。这种方法有 极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。这种方 法对解决一些条件和目标不大明确或不完备，（即不能很好地形 式化，不好描述）的非结构化问题比传统方法好，它通常采用启 发式、试探法策略来解决问题。
PROLOG
1. 是一种基于规则和声明的语言 2. 灵活框架的独特机制 3. 支持人工智能的基本机制 4. 除了广泛被应用于AI项目，还适用于构建医疗 软件系统。
prolog作为数据或者逻辑处理程序而运行，配合其 它程序如VC++、JAVA等的界面，编辑出来的“智
能”是软件，而不能说是真正意义的人工智能。
发展(2)
C++ JAVA Python
1. 是世界最快的计算机语言 2. 允许广泛使用算法 3. 支持在开发中重用代码
1、多任务处理不太强，仅适用于实现特定系统或 算法的核心或基础。 2、遵循自下而上的方法，开发起来非常复杂。
1. 它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有
2.
一套内置类型。 Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，
人工智能语言的特点
特点
人工智能语言与传统 语言的区别
区别
（1）传统方法
传统方法通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中， 问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步 （逐条）执行。解决问题的思路与冯·诺依曼式计算机结构相吻合。 当前大型数据库法、 数学模型法、统计方法等都是严分 人工智能语言 与传统语言的
区别
第四部分
人工智能语言 的发展
第五部分 Python在人工 智能中的优势
人工智能语言的定义
定义
人工智能（AI）语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、 具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用 它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策 等具有智能的各种复杂问题。