第 1 章 智能信息处理课程概述
《人工智能概论》课程笔记
《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。
智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。
人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。
人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。
1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。
1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。
1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。
人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。
代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。
（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。
代表性成果包括产生式系统、框架等。
（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。
代表性成果包括决策树、神经网络等。
（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。
1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。
符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。
（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。
连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。
（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。
行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
第1章人工智能概述精品PPT课件
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
信息技术第一章《信息与信息技术》ppt课件
防范策略和技术手段
防范策略
制定完善的信息安全政策和管理制度，加强员工安全意识教育和培训，定期进行安 全漏洞评估和演练等。
技术手段
采用防火墙、入侵检测系统、加密技术、身份认证技术等手段来保障信息安全。
伦理道德问题探讨
01
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隐私保护
如何平衡个人隐私和信息 共享之间的矛盾，确保个 人隐私得到充分保护。
04
数字化生活与产业变革
数字化生活表现和影响
数字化生活表现 智能手机普及，成为人们生活中不可或缺的一部分。
社交媒体、短视频等数字内容消费成为日常娱乐主要方式。
数字化生活表现和影响
在线教育、远程办公、在线医疗等数字化服务广泛应用。 数字化生活影响
提高生活便利性，满足个性化需求。
数字化生活表现和影响
互联网发展历程和现状
互联网的起源和发展
01
回顾互联网的起源、发展历程和重要里程碑，如ARPANET、
NSFNET等。
互联网的现状和趋势
02
分析当前互联网的发展状况和未来趋势，包括移动互联网、物
联网、云计算等方面的应用和发展。
互联网对社会的影响
03
探讨互联网对社会、经济、文化等方面的影响和变革，以及带
零售业线上线下融合，提升消费者体 验。
金融业科技应用，推动普惠金融发展。
新型基础设施建设意义
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推动数字经济发展 新型基础设施是数字经济发展的重要支撑，有助 于促进数据流动和应用创新，推动数字经济高质 量发展。
提升社会信息化水平
新型基础设施建设能够提升社会信息化水平，促 进信息技术在经济社会各领域的广泛应用和深度 融合。
将人类可读的命令和数据转 换为计算机可读的二进制代 码，是计算机的“耳目”。
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
1.2.3 行为模拟，控制进化
除了上述两种研究途径和方法外，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性， 如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现 人工智能。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他研制的六足行走机器人 ( 亦称为 人造昆虫或机器虫)，曾引起人工智能界的轰动。这个机 器虫可以看作是新一代的“控制论动物”，它具有一定 的适应能力，是一个运用行为模拟即控制进化方法研究 人工智能的代表作。
第1章 人工智能概述
2. 计算智能
计算智能是以数据为基础，通过数值计算进行问 题求解而实现的智能。计算智能研究的主要内容包括 人工神经网络、进化计算(包括遗传算法、遗传程序设 计、进化规划、进化策略等)、模糊技术以及人工生命 等。计算智能主要模拟自然智能系统，研究其数学模 型和相关算法，并实现人工智能。计算智能是当前人 工智能学科中一个十分活跃的分支领域。
第1章 人工智能概述
1.3 人工智能的分支领域
1.3.1 基于脑功能模拟的领域划分 1. 机器感知 机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界。具
体来讲，就是计算机像人一样通过“感觉器官”直接
从外界获取信息。如通过视觉器官获取图形、图像信 息，通过听觉器官获取声音信息。所以，要使机器具
有感知能力，就首先必须给机器配置各种感觉器官，
第1章 人工智能概述
1.3.2 基于研究途径与实现技术的领域划分
1.符号智能 符号智能就是以符号知识为基础，通过符号推理 进行问题求解而实现的智能。这也就是所说的传统人 工智能或经典人工智能。符号智能研究的主要内容包 括知识工程和符号处理技术。知识工程涉及知识获取、 知识表示、知识管理、知识运用以及知识库系统等一 系列知识处理技术。符号处理技术指基于符号的推理 和学习技术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论 以及相关的程序设计技术。简而言之，符号智能就是 基于人脑的心理模型，运用传统的程序设计方法实现 的人工智能。
AI1章智能
类人行为
理性行为
像人一样行动的系统 理性地行动的系统
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1.1.2 何谓人工智能
1. 类人思维方法
类人思维方法也称为认知模型方法，它是一种基于人类思维工作原理的 可检测理论来定义智能的方法。
典型代表是贝尔曼（Bellman）于1978年提出的定义：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。
思维方式。例如，逻辑推理等
形象思维（直感思维）：基于形象概念，根据感性形象认识材料对客
观现象进行处理的一种思维方式。例如，图像、景物识别等
灵感思维（顿悟思维）：是一种显意识和潜意识相互作用的思维方式。
例如，因灵感而顿时开窍
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1.1.1 何谓智能
3. 智能包含的能力（2/2）
学习和自适应能力 学习：是一个具有特定目的的知识获取过程 是人的一种本能。不同人的学习方法、能力不同 自适应：是一种通过自我调节适应外界环境的过程 是人的一种本能。不同人的适应能力不同
… 定义智能的困难
从结构上，人脑有1011-12 量级的神经元，广泛分布并行的巨复杂系统 从功能上，人脑具有记忆、思维、观察、分析等能力 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识
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1.1.1 何谓智能
2.智能的不同观点和层次结构
认识智能的不同观点 思维理论：智能来源于思维活动，智能的核心是思维，人的一切知识都是
计算模型主要是指能“正确思维”的逻辑学模型。古希腊哲学家亚里士 多德（Aristotle）是首先严格定义“正确思维”的人之一，他将其定义为 “不能辩驳的推理过程”。例如，三段论推理方法。
理性思维方法正是人工智能领域中所谓的逻辑主义观点，他们希望通过 编制逻辑程序来建造智能系统。
这种方法存在两个主要问题：第一，非形式的知识用形式的逻辑符号表 示不易实现，尤其是对不确定的知识；第二，原则上可以解决的问题与实 际解决问题之间存在较大差异，需要考虑推理过程的控制。
第1章 人工智能概述
Artificial Intelligence
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能如何发展起来的？ 1.3 人类智能与人工智能关系？ 1.4 人工智能的学派 1.5 人工智能对人类的影响 1.6 人工智能的研究目标 1.7 人工智能研究的基本内容和主要方法 1.8 人工智能的研究与应用领域
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Artificial Intelligence
人类智能
行为能力（表达能力）
是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。 由感知直接获得的外界信息经过思维加工后的信息， 通过脊髓来控制，由语言、表情、体姿等来实现。
感知--动作方式：对简单、紧急信息 感知--思维--动作方式：对复杂信息
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Artificial Intelligence
孕育期（1956年前）
亚里斯多德（公元前384——322）：古希腊伟大的哲学 家和思想家，创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然 是演绎推理的最基本出发点。 莱布尼兹（1646——1716）：德国数学家和哲学家，把 形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
2. 人工智能如何发展起来的？
暗淡期（1966——1974）
过高预言的失败，给AI的声誉造成重大的伤害。 “20年内，机器将能做人所能做的一切。” ——西蒙，1965 “在3—8年时间里，我们将研制出具有普通人智力的计算机 。这样的计算机能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油 ，会玩弄政治权术，能讲笑话，会争吵。……它的智力将无 以伦比。” ——明斯基，1977
人工智能
人类同样梦想着发明各种智能工具和智能机器，协 助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪40年代 计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用 智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后， 显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可 能。
智能信息处理
智能信息处理1.引言本章将对智能信息处理的背景和目的进行介绍。
1.1 背景在信息时代的今天，海量的信息涌入我们的生活。
为了更高效地处理这些信息，智能信息处理技术的发展变得至关重要。
1.2 目的本文档旨在介绍智能信息处理的基本概念、技术和应用，为读者提供了解和运用智能信息处理的基础知识。
2.概述本章将对智能信息处理的概念和分类进行介绍。
2.1 智能信息处理概念智能信息处理是指利用和机器学习等技术，对大量的信息进行处理和分析，以提供有用的结果和决策。
2.2 智能信息处理分类智能信息处理可以分为自然语言处理、图像处理、音频处理等多个领域，本章将对这些领域进行详细介绍。
3.自然语言处理本章将对自然语言处理的基本概念、技术和应用进行介绍。
3.1 自然语言处理概念自然语言处理是指利用计算机技术处理和分析人类语言的一门学科。
3.2 自然语言处理技术本章将介绍自然语言处理的基本技术，包括分词、词性标注、句法分析等。
3.3 自然语言处理应用本章将介绍自然语言处理在机器翻译、智能客服等领域的应用。
4.图像处理本章将对图像处理的基本概念、技术和应用进行介绍。
4.1 图像处理概念图像处理是指利用计算机技术对图像进行处理和分析的一门学科。
4.2 图像处理技术本章将介绍图像处理的基本技术，包括图像滤波、边缘检测、图像分割等。
4.3 图像处理应用本章将介绍图像处理在人脸识别、图像搜索等领域的应用。
5.音频处理本章将对音频处理的基本概念、技术和应用进行介绍。
5.1 音频处理概念音频处理是指利用计算机技术对音频信号进行处理和分析的一门学科。
5.2 音频处理技术本章将介绍音频处理的基本技术，包括音频降噪、音频合成、语音识别等。
5.3 音频处理应用本章将介绍音频处理在语音识别、音乐等领域的应用。
6.附件本文档涉及的附件详见附件部分。
7.法律名词及注释本文所涉及的法律名词及其注释详见附件部分。
第1章 人工智能概述
1.4 智能计算系统
1.4.1 智能计算系统概述
❖1. 智能计算系统
▪ 智能计算系统，是智能的物质载体 ▪ 算法或代码本身并不能构成一个完整的智能体，必
须要在一个具体的物质载体上运行才能展现出智能
▪ 智能计算系统包括
• 硬件部分，集成了通用CPU和智能芯片的异构系统
达特茅斯会议部分当事人于 2006年重聚
（左起：莫尔、麦卡锡、明斯 基、塞弗里奇、所罗门诺夫）
1.1.2 人工智能的历史
❖ 3.人工智能的发展历程
1.1.3 人工智能的学派
❖ 1.符号主义学派 ▪ 符号主义又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。 ▪ 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。 ▪ 符号主义学者在1956年首先采用“人工智能”术语，后 来又发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技 术，并在20世纪80年代取得重大发展。 ▪ 符号主义学派代表人物有纽厄尔、西蒙和尼尔逊等。 ▪ 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方 法，即通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然 后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。
开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被
测试者随意提问，进行多次测试后，如果机
器让平均超过30%的参与者做出误判，不能
图灵
辨别出其机器身份，那么这台机器就通过了
测试，并被认为具有人类智能。
1.1.2 人工智能的历史
❖ 2.达特茅斯会议 1956年，麦卡锡、明斯基、香
农、纽厄尔、西蒙、塞弗里奇、 所罗门诺夫、罗彻斯特、塞缪尔 和莫尔，在美国达特茅斯学院召 开了一次为期两个月的“人工智 能夏季研讨会”，从不同学科角 度探讨了人类各种学习和其他智 能特征的基础，以及用机器模拟 人类智能等问题，并首次提出人 工智能的术语。
第1章人工智能概述1.1人工智能基础-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案)
教学内容规划
设计教学流程和时间分配，确保每个教学环节（如讲授、互动讨论、案例分析）都有充足的时间。
制定详细的教学大纲，明确每个部分的教学内容和重点。
互动和讨论准备
准备课堂讨论的问题和主题，如人工智能定义的多样性、人工智能对生活和工作的影响等。
跟随教师讲解，理解人工智能的基本特征，并思考这些特征在实际应用中的体现。
参与讨论，发表自己对人工智能模拟和扩展人的智能的看法。
通过呈现不同定义，帮助学生全面了解人工智能的概念。
讲解基本特征，深化学生对人工智能的理解。
通过讨论，培养学生的思考能力和表达能力。
活动三：
调动思维
探究新知
案例分析：分析一些具体的人工智能应用案例，如智能家居、医疗诊断等，展示人工智能如何改变生活和工作方式。
在介绍人工智能的基本特征时，我采用了教材内容与实际案例相结合的方式，帮助学生更好地把握这些抽象的概念。通过实例，如自动化的个性化推荐系统等，学生们能够更清楚地看到人工智能技术是如何在现实生活中被应用的。然而，我也发现这部分内容的深度与学生的预备知识之间存在一定的差距，一些学生在理解“如何通过数据的采集、加工、处理来形成有价值的信息流和知识模型”时遇到了困难。因此，在未来的教学中，我计划增加更多具体示例，并可能引入一些基础的数据科学概念，以帮助学生构建起更扎实的基础。
《信息技术-人工智能初步》教案
课题
第1章人工智能概述1.1人工智能基础
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解人工智能的定义及其重要性。
学生能够描述人工智能的发展历程，包括其在信息技术、互联网等领域的应用。
第一章-信息技术课程发展概况
第一章-信息技术课程发展概况随着信息技术的迅速发展和广泛应用，信息技术课程也成为了教育领域中的重要组成部分。
本文将探讨信息技术课程的发展概况，包括其历史背景、学科特点、教学方法和未来发展趋势。
一、历史背景信息技术课程的发展有着深厚的历史背景，可以追溯到计算机诞生的早期。
随着计算机技术的发展，人们意识到计算机技术的重要性，并开始将其引入教育领域。
20世纪60年代，计算机开始进入学校，并成为信息技术课程的重要内容。
二、学科特点信息技术课程是一门综合性学科，涉及计算机硬件和软件、网络、数据库等多个方面的知识。
其特点如下：1. 实用性：信息技术课程着重培养学生的实际操作能力，使他们能够灵活运用计算机技术解决实际问题。
2. 创新性：信息技术课程鼓励学生灵活运用技术知识，进行创新和创造，培养创新思维和创新能力。
3. 跨学科性：信息技术课程融合了计算机科学、数学、物理等多个学科的知识，培养学生的综合能力。
三、教学方法信息技术课程的教学方法也在不断创新，以适应信息时代的需求。
以下是常见的教学方法：1. 探究式学习：学生通过自主学习和实践，探索问题的解决方法，培养独立思考和问题解决的能力。
2. 项目化学习：学生通过完成项目，将理论知识应用到实际中，提高实际操作能力和解决问题的能力。
3. 合作学习：学生通过小组合作完成任务，培养良好的团队合作精神和沟通能力。
四、未来发展趋势信息技术课程的未来发展将进一步拓宽其应用领域和教学内容，以下是可能的趋势：1. 人工智能：随着人工智能的快速发展，信息技术课程将加强对人工智能的教学，培养学生对人工智能的理解和创新能力。
2. 大数据：大数据的兴起将催生对大数据处理和分析的需求，信息技术课程将加强对大数据处理和分析方法的教学。
3. 云计算：云计算技术的普及将对信息技术课程的内容提出新的要求，学生将学习云计算的基本原理和应用。
4. 跨学科融合：信息技术课程将进一步与其他学科融合，培养学生的跨学科思维和能力。
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲《人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息开课单位课程名称开课对象学时/学分先修课程课程简介：人工智能是计算机科学的重要分支，是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、XXX人工智能课程类别课程编码开课学期个性拓展GT第4或6学期网络工程专业、计算机科学与技术专业36学时/2学分（理论课：28学时/1.5学分；实验课：8学时/0.5学分）离散数学、数据结构、程序设计推理、研究、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。
该课程主要讲述人工智能的基本概念及原理、知识与知识表示、机器推理、搜索策略、神经网络、机器研究、遗传算法等方面内容。
二、课程教学目标《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的研究使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。
启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。
三、教学学时分配《人工智能》课程理论教学学时分派表章次第一章第二章第三章第四章第五章第六章首要内容人工智能概述智能程序设计言语图搜索技术基于谓词逻辑的机器推理呆板进修与专家系统智能计算与问题求解合计学时分配35464628教学方法或手段讲授法、多媒体讲授法、多媒体探究式、多媒体讲授法、多媒体概述法、多媒体开导式、多媒体《人工智能》课程实验内容设置与教学要求一览表实学尝试序项目号名称配1)了解PROLOG语言中常1) Prolog运转环境；量、变量的表示方法；实分支2)使用PROLOG举行事实验与循实库、规则库的编写；库、规则库的编写方法；环程3)分支程序设计；一序设4)循环程序设计；一计5)输入出程序设计。
5)掌握PROLOG输入输出程序设计；1）了解PROLOG中的谓词1)谓词asserta和递归实与表实处理验程序二设计4）掌握PROLOG表处理程4)综合应用程序设计。
第1章 信息技术与计算机基础知识(1-4小节)
第七章 热菜的配菜
《烹调技术》
第 7 页，共 15 页
授课主要内容和课堂教学过程 课 堂 教 学 过 程
学生学习活动 二次备课 教师教学活动与教学内容
（二）熟悉菜肴名称及制作特点 （三）既要精通刀工又要了解烹调的全过程 （四）要掌握菜肴的质量标准及净料标准 1、熟悉和掌握原料的出成率 2、确定菜肴的主配料质量、数量和成本 3、根据毛利幅度，来确定菜肴毛利率和售价 4、制定菜肴规格质量成本单——标准化菜谱 5、主配料分别放置 6、必须注意营养组成 7、必须有一定的审美感 8、必须推陈出新，研发新的菜肴品种 三、排菜 排菜是根据消费习惯，按照上菜顺序将配好的原料，排于厨 台之上，并将合乎菜肴的器皿放在适当位置的一项工作。帮助厨 师迅速而顺利地进行工作，以防出菜顺序颠倒，发生混乱。这个 岗位粤厨亦称之为“打荷”。 排菜时须注意以下几点: 1、区别酒肴与饭肴 一般就餐情况大多先喝酒后吃饭，故应先出酒菜，接着排饭 看，最后端出汤类，不能颠倒顺序。 2、区别菜肴烹调时间的长短 为使出菜连贯，应先将烹调上需时较长的菜肴备妥，让厨师 先入锅烹调。而烹调时间较短的菜肴可稍为延后。 3、区别普通菜与紧急菜 普通菜是指平常提供的菜肴，紧急菜是因客人有急事，而须 赶时间所作的菜肴。为配合宾客赶时间，排菜者应优先照顾紧急 菜先上。如遇添菜或漏菜，也必须及早出菜。 4、区别调味的浓淡 味浓指顾客要求辣、酸、甜、咸等偏重，味淡指口味要求偏 淡。或者是顾客因本身病理原因而要求限制动物性油脂、盐或糖 等调味料的菜肴。排菜时应严加区分，以符合顾客的要求。 5、区别小吃、团体菜与桌菜 琐碎的小吃应考虑顾客的要求、饮食的习惯、烹调的快慢， 而妥善安排上菜的时间。 团体菜或单桌菜， 应照菜单， 依序出菜。 在决定烹调的顺序时，注意避免于同一时间出菜。要始终让客人
第1章 智能信息处理导论
模糊系统和进化计算结合；神经网络与近代信号处理方法 小波、分形结合；专家系统与模糊逻辑、神经网络的结 合，以便有效地模拟人脑的思维机制，使人工智能导向生 物智能。
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1.3 研究内容
图像处理，如实现医学图像(CT图像、超声图像等)的图像分割、三维 重建、诊断分类建模、辅助诊断等；如对卫星和航拍的遥感图像进行 纹理分析和建模，用于军事、自然灾害预报、资源勘探等； 计算智能(人工神经网络、遗传算法等)、人工智能 数据挖掘，综合运用人工智能、计算智能、数理统计等技术从大量数 据中挖掘有价值和隐含的知识，如聚类分析； 数据融合，利用不同信息源数据的互补性和冗余性提供信息处理的精 确性，如目标识别； 数据可视化，将数据转换为图像显示出来； 。。。
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模糊理论是能够处理信息不确定性的方法。它模仿人脑
的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或 不能确定的描述系统，以及非线性的控制对象，应用模 糊集合和模糊规则进行推理，解决难于处理的模糊信息 问题。
综上，基于人工神经网络、进化计算和模糊理论的现代
智能信息处理方法，借鉴生物智能的研究成果，运用现 代计算方法，能实现自适应、并行、高度非线性的智能 信息处理系统。
个扮演猎物的角色，猎手对猎物进行跟踪和捕捉。(机器 人的控制系统采用基于神经网络的控制结构，机器人之间 的竞争进化采用基于复数的遗传算法实现)
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五、课程设置
理论课16学时，考核方式：闭卷考试；
实验课16学时，实验报告； 成绩：平时、考试、实验。 书籍
《智能信息处理与应用》 2010年电子工业出版社 李明 《智能信息处理技术基础》2008年天津大学出版社 张炳达 《智能信息处理技术》2003年高等教育出版社，王耀南 《智能信息处理》2012年国防工业出版社，熊和金等编著
第一章 人工智能概述
近期目标：是实现机器智能。即先部分地或 某种程度地实现机器的智能，从而使现有的 计算机更灵活，更好用和 更有用，成为人 类的智能化信息的处理工具。
计算智能主要模拟自然智能系统，研究其数学模 型和相关算法，并实现人工智能。
计算智能是当前人工智能学科中一个十分活跃的 分支领域。
§３ 基于应用领域的领域划分
１ 难题求解 主要是指那些没有算法解，或虽有算法解但在
现有机器上无法实施或完成的困难问题。 如路径规划、运输调度、电力调度、地质分析、
③将输入信号模式P与计算机中原有的各 个标准模式进行比 较，完成对输入信息 的分类识别工作。
２ 机器联想
人脑的联想指对事情的一种记忆和想象 力。如当听到一首歌曲时会浮现往事等场 景，就是一种联想。
人脑的联想是基于神经网络的按内容记 忆方式进行的。即只要内容相关的事情， 不论在哪里，均可由其相关内容而被想 起。
2. 让计算机具有智能是人类智能的扩展 和延伸。智能机器人的出现，标志着 人类社会进入了一个新的时代。
3. 研究人工智能是当前信息化社会的迫切 要求。
4. 智能化是自动化发展的必然趋势。因为 自动化发展到一定程度就要向智能化迈 进。
5. 研究人工智能对探索人类自身智能的奥 秘很有帮助。
§３ 人工智能的目标
智能管理研究如何提高计算机管理系统 的智能水平，以及智能管理信息系统的 设计理论、方法与实现技术。
第一章-信息技术课程发展概况
第一章-信息技术课程发展概况信息技术课程发展概况信息技术课程在当今科技高度发展的时代中起着至关重要的作用。
随着人们对数字化和信息化需求的增加，信息技术课程已经成为教育体系中不可或缺的一部分。
本文将探讨信息技术课程的发展历程、目标和应用领域。
一、发展历程信息技术课程的发展始于20世纪中叶。
最初，它主要关注计算机技术和编程知识。
随着计算机技术的进步，人们开始意识到信息技术的潜力和广泛应用的需求。
于是，课程开始增加其他内容，如网络技术、多媒体设计和数据库管理等。
现如今，信息技术课程已经涵盖了人工智能、大数据、物联网等现代科技领域的内容。
二、目标信息技术课程的目标是培养学生综合运用各种信息技术工具和技能解决问题的能力。
通过学习信息技术课程，学生可以获得以下几方面的能力：1. 数字素养：学生可以熟练使用计算机和其他电子设备，了解互联网的基本原理，学会有效利用信息资源。
2. 信息处理与分析能力：学生可以从大量的信息中筛选出有用的信息，并进行分析和归纳，以支持决策和解决问题。
3. 创新思维：学生可以通过信息技术课程培养创造性思维和解决问题的能力，提高对新兴科技的理解和应用。
4. 社交与合作能力：学生在信息技术课程中可以学会合理使用社交媒体工具，进行信息分享和团队合作，培养与他人有效沟通的能力。
以上目标不仅适用于基础教育阶段，也包括了终身学习的要求。
三、应用领域信息技术课程的应用领域非常广泛。
它不仅是高科技产业的基础，也渗透到了其他行业和生活的方方面面。
以下是一些信息技术的应用领域：1. 商业和管理：企业需要信息技术来管理他们的数据、市场营销和客户关系。
2. 医学和健康保健：信息技术在医学诊断、病历管理和远程医疗方面发挥着重要作用。
3. 教育和培训：信息技术已经成为教育领域的重要组成部分，可以改善教学方法和学生学习体验。
4. 娱乐和文化：数字媒体和虚拟现实技术为娱乐和文化行业带来了全新的体验和商机。
5. 交通和物流：信息技术在交通管理、物流运营和智能运输系统中发挥着关键作用。
第1章-人工智能概述
⑤ 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技 术（Kurzwell,1990）
⑥ 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和 Knight,1991）
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（Schalkoff,1990）
• 1950年，图灵（A.Turing）在《心智》杂志上发表了一篇 题为“计算机和智能”的文章，第一次提出了“机器能思 维”的观点。从此也拉开了人类史上人工智能研究的序幕 。
图灵测试
• 大家请思考图灵测试合理吗？ • 人类与计算机具有不一致的特长 • 一个通过了图灵测试的机器是否就一定具有智能呢？ 如深蓝
英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他 初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出 了一种崭新的代数系统--布尔代数，构成了现代计算机的 理论基础。
美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔)(1906-1978) 证明 了一阶谓词的完备性定理: 任何包含初等数论的形式系统， 如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限， 在理论上证明了有些事是做不到的。
• 方法论不同：是唯一一个明确属于计算机科学的分支， 因而不是数学或者控制论或其他学科的分支
• AI是唯一这样的领域：它试图建造在复杂和变化的环 境中自动发挥功能的机器
1.2 人工智能的发展概况-早期成功与期望
西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式也能正确回答问题, 并且 也可通过图灵测试，但仍然不能说计算机就有了智能。
1.1.3 脑智能和群智能
• 人脑由大约1011-1012个神经元组成的一个复杂的、动态的 巨系统，人脑的智能表现可以辨识出来，如学习、发现、 创造等能力。而这些智能表现的发生过程都是在心理层面 上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。
智能信息检索课程设计
智能信息检索课程设计一、教学目标通过本章节的学习，学生将掌握智能信息检索的基本概念、原理和方法，能够运用所学知识进行信息检索和分析。
具体目标如下：1.知识目标：•了解智能信息检索的基本概念和原理。
•掌握智能信息检索的主要方法和算法。
•理解信息检索的应用领域和挑战。
2.技能目标：•能够使用常见的智能信息检索工具和库。
•能够编写简单的信息检索算法和系统。
•能够进行信息检索实验和分析结果。
3.情感态度价值观目标：•培养学生的创新意识和团队合作精神。
•培养学生的信息素养和终身学习的意识。
•引导学生关注信息检索在社会中的应用和影响。
二、教学内容本章节的教学内容主要包括智能信息检索的基本概念、原理和方法。
具体安排如下：1.第一节：智能信息检索概述•介绍智能信息检索的定义和发展历程。
•讲解智能信息检索的主要应用领域和挑战。
2.第二节：智能信息检索方法•讲解智能信息检索的主要方法和算法。
•举例说明各种方法的应用和优缺点。
3.第三节：智能信息检索系统设计与实现•介绍智能信息检索系统的结构和设计原则。
•讲解如何使用常见的智能信息检索工具和库。
4.第四节：信息检索实验与分析•进行信息检索实验，让学生动手实践。
•分析实验结果，讨论信息检索的效果和改进方法。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本章节将采用多种教学方法相结合的方式。
具体方法如下：1.讲授法：通过讲解智能信息检索的基本概念、原理和方法，让学生掌握基础知识。
2.案例分析法：通过分析典型的智能信息检索案例，让学生了解方法的应用和效果。
3.实验法：让学生动手实践，进行信息检索实验，培养实际操作能力。
4.讨论法：分组讨论实验结果，引导学生思考和解决问题。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的智能信息检索教材，作为学生学习的主要参考资料。
2.参考书：提供相关的参考书籍，供学生深入研究。
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模糊计算技术
模糊理论(Fuzzy Sets, Fuzzy Theory) 粗糙集理论(Rough Set Theory)
进化计算技术
遗传算法(Genetic Algorithm) 进化策略(Evolution Strategy) 进化规划(Evolutionary Programming) 蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO) 微粒群算法(Particle Sarm Optimization，PSO)
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神经计算技术—神经网络
传统的符号主义与其不同。
符号主义认为，认知的基本元素是符号，认知过 程是对符号表示的运算。
人类的语言、文字、思维均可用符号来描述，而 且思维过程只不过是这些符号的存储、变换和输 入、输出而已。 以这种方法实现的系统具有串行、线性、准确、 易于表达的特点，体现了逻辑思维的基本特性。 20世纪70年代的专家系统和80年代日本的第五代 计算机研制计划就体现了典型的符号主义思想。
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神经计算技术—神经网络
神经网络以联接主义为基础，是人工智能研究领 域的一个分支。 它从微观出发，认为符号是不存在的，认知的基 本元素就是神经细胞。
认知过程是大量神经细胞的连接引起神经细胞不 同兴奋状态和系统表现出的总体行为。
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两类智能信息处理
基于传统计算机的智能信息处理
基于神经计算的智能信息处理
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基于传统计算机的智能信息处理
包括智能仪器、自动跟踪监测仪器系统、自动控制制导系 统、自动故障诊断系统等。
在人工智能系统中，它们具有模仿或代替与人的思维有关 的功能，通过逻辑符号处理系统的推理规则来实现自动诊 断、问题求解以及专家系统的智能。
模糊理论的基本出发点：从而引出一个极其简单 而又重要的思想：任何事情都离不开隶属程度这 样一个概念。
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模糊计算技术—模糊集合和模糊理论
模糊理论源于美国，但长期以来受学派之争的束缚，实际应用 进展缓慢。 到20世纪80年代后期，在日本以家用电器广泛使用模糊控制 作为突破口，使模糊逻辑的实际应用获得迅速发展。 20世纪90年代初，美国已醒悟到“美国人的理论却让日本人 赚钱”的教训，工业界也已行动起来。
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神经计算技术—神经网络
人工神经网络是对真实脑神经系统构造和功能予 以极端简化的模型。
神经网络的主要特征是大规模的并行处理、分布 式的信息存储、良好的自适应性、自组织性以及 很强的学习功能、联想功能和容错功能。
与冯·诺依曼计算机相比，神经网络的信息处理 模式更加接近人脑。 主要表现在以下几个方面：
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智能计算的两个重要特征
2） 智能计算的积极意义在于：
促进基于计算的或基于计算和基于符号物理相结合 的各种智能理论、模型、方法的综合集成，
以便在智能计算这个主题下发展思想更先进、功能 更强大、能够解决更复杂问题的大系统的智能科学 成果。
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智能计算的两个重要特征
1） 智能计算与传统人工智能不同，主要依赖的是 生产者提供的数字材料，而不是依赖于知识；它主 要借助数学计算方法(特别是与数值相联系的计算方 法)的使用。
一方面，具有明显的数值计算信息处理特征；
另一方面，强调用“计算”的方法来研究和处理智能 问题。 CI中计算的概念在内涵上已经加以拓广和加深。一般 地，在解空间进行搜索的过程都被称为计算。
A(符号）
B(有机）
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生物智能(Biological Intelligence,BI)
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智能计算
目前国际上提出智能计算就是以人工神经网络为 主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信 息处理学科的综合集成。
新一代的智能计算信息处理技术是神经网络、模 糊系统、进化计算、混沌动力学、分形理论、小 波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。
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智能
智能就是智慧和能力，是个体有目的的行为，合理 的思维，以及有效的适应环境的综合性能力 个体认识客观事务和运用知识解决问题的能力。
人们常把传感器比作人的感官，计算机比作人的大脑。 从信息化角度出发，“智能”应体现在三个方面，即： 感知，信息的获取； 思维，信息的处理； 行为，信息的利用。
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神经计算技术—脑神经系统
脑神经系统是以离子电流机构为基础的由神经细 胞组成的非线性的(Nonlinear)、适应的 (Adaptive)、并行的(Parallel)和模拟的(Analog) 网络(Network)，简称NAPAN。 在脑神经系统中，信息的收集、处理和传送都在 细胞上进行。 各个细胞基本上只有兴奋与抑制两种状态。 神经细胞的响应速度是毫秒级，比半导体器件要 慢得多。
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智能ABC
由数学方法和计算机 实现的，CI的来源是 数值计算和传感器
C(数值）
计算智能 (Computational Intelligence，CI） 人工智能(Artifical Intelligence,AI)
是非物质的，是人造的， 常用符号表示，AI的来 源是人的知识精华和传 感器数据） 由人脑的物理化学 过程反映出来,人 脑是有机物,它是 智能的物质基础
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1.1 智能信息处理的产生及发展
测量技术 传感技术
网络技术
智能技术
信息 获取
信息 传输
信息 处理
信息 应用
智能 感知
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图1.1 信息技术的四个组成部分及其信息链
可靠 传递
智能 思维
智能 行为
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信息
• 信息（Information），一般可理解为消息、情报 或知识。例如，
– 语言文字是社会信息； – 商品报导是经济信息； – 遗传密码是生物信息等。
• 从物理学观点出发来考察，信息是物质所固有的， 是其客观存在或运动状态的特征。
– 信息本身不是物质，不具有能量，但信息的传输却依靠 物质能量。 – 一般来说，传输信息的载体称为信号（Signal），信息 蕴涵于信号之中。
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神经计算技术—主元分析
主元分析（principal component analysis, PCA）就是这样的一种降维技术。 是神经计算中近些年来发展的一种方法，通过把 数据投影到能够准确表征过程状态的低维空间， 降维技术可以简化和改进过程监控过程。 它以某种方式产生低维表示，这种方式保留了过 程变量间的关系结构，按获取数据的变化度来说 是最优的。
智能信息处理概述
School of Information Science & Technology Dalian Maritime University 2011-09-14
目录
1.1 智能信息处理的产生及发展 1.1.2 智能计算的产生与发展 1.2 智能信息处理的主要技术 1.3 智能技术的综合集成
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神经计算技术—神经网络
5) 神经网络具有鲁棒性，即信息分布于整个网络各 个权重变换之中，某些单元的障碍不会影响网络 的整体信息处理功能。
6) 神经网络具有较好的容错性，即在只有部分输入 条件，甚至包含了错误输入条件的情况下，网络 也能给出正确的解。
7) 神经网络在处理自然语言理解、图像识别、智能 机器人控制等疑难问题方面具有独到的优势。
预计21世纪它将成为信息科学中的核心技术之一。
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模糊计算技术—模糊集合和模糊理论
Zadeh教授当初曾提出过一个著名的不相容原理： “随着系统复杂性增加，人们对系统进行精确而 有效地描述的能力会降低，直至一个阈值，精确 和有效成为互斥”。
其实质在于：真实世界中的问题，概念往往没有 明确的界限，而传统数学的分类总试图定义清晰 的界限，这是一种矛盾，一定条件下会变成对立 的东西。
这种智能实际上体现了人类的逻辑思维方式，主要应用串 行工作程序按照一些推理规则一步一步进行计算和操作， 目前应用领域很广。 其发展速度已不太适应社会信息数量增长速度的需求，因 而促使人们注意到新型智能信息处理系统的研究。
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基于神经计算的智能信息处理
ANN是模仿延伸人脑认知功能的新型智能信息处理系统。
能联想记忆和从部分信息中获得全部信息。分布式存储和自组织性， 而使系统连接线即使被破坏了50％，它仍能处在优化工作状态，这 在军事电子系统设备中有着特别重要的意义。
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1.2 智能信息处理的主要技术
神经计算技术
神经网络(Artifical Neural Network,ANN) 主元分析(Principal Component Analysis, PCA) 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
构造具有脑智能的人工智能信息处理系统，可以解决传统方法所不 能或难以解决的问题（大脑是人的智能、思维、意识等一切高级活 动的物质基础）。 以联接机制为基础的神经网络具有大量的并行性、巨量的互连性、 存储的分布性、高度的非线性、高度的容错性、结构的可变性、计 算的非精确性等特点。