《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第11章+大数据与区块链
大数据时代的人工智能应用课件
AlphaGo怎么做到的？
AlphaGo使用两种不同的深度神经网络：第一种是策略网络，目标是选择在哪里落子。第二种则是价值网络，价值网络的作用是衡量走这一步对最终输赢的影响。 AlphaGo成功的关键在于: 海量对弈数据：6000万局对弈数据。 算法创新：深度神经网络+“左右手互搏”。 计算能力出众：打败李世石的AlphaGo Lee 的芯片为 50 TPU,搜索速度为10k位置/秒。
放弃联结主义
计算能力突破没能使机器完成大规模数据训练和复杂任务，AI进入第一个低谷
DARPA停止拨款
集成电路技术提高
反向传播算法提出
霍普菲尔德神经网络被提出
DARPA受到认可重获拨款
反向传播算法获得广泛关注，AI进入第二黄金时期
循环神经网络
狂热追捧带来失望
LISP机市场的崩溃
DARPA失败，政府投入缩减，AI跌入第二次谷底
John Langford 国际机器学习大会ICML2016 程序主席
“AlphaGo以为自己做的很好，但在87手迷惑了，有麻烦了”
“错误在第79手，但AlphaGo到第87手才发觉”
*
从AlphaGo到AlphaGo Master
60-0 vs 顶级专业人士（在线游戏）
等级分
专业级
业余级
入门级
2017年7月9日,柯洁携20连胜,等级分冲至3675分，世界排名第一。
*
人工智能发展（简史）
混沌初生 开天辟地
百家争鸣 百花齐放
物竞天择 适者生存
达特茅斯会议的召开标志着人工智能的诞生。（1956年）
图灵测试的提出标志人工智能进入萌芽阶段。
以DENDRAL系统为代表的专家系统大量涌现。 （1970~1980）
人工智能和区块链：技术的双赢融合
人工智能和区块链：技术的双赢融合摘要：介绍人工智能（AI）和区块链技术，并强调它们在当今数字化社会中的重要性。
讨论两者的融合如何实现技术的双赢，提升数据安全性、隐私保护和智能决策能力。
1. 引言：背景介绍：人工智能和区块链的兴起和发展。
研究目的和意义：探究两种技术的结合如何影响各个领域，解决现实世界问题。
2. 人工智能技术概述：2.1 人工智能基础：机器学习、深度学习、自然语言处理等。
人工智能（AI）是模拟人类智能的科学和技术，涵盖了多个分支和技术。
以下是几个主要的人工智能基础概念：机器学习：机器学习是一种让计算机通过数据学习和改进的技术。
它包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法，广泛应用于预测、分类、聚类等任务。
●深度学习：深度学习是一种机器学习的分支，依赖于神经网络模型进行特征提取和学习。
它在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
●自然语言处理（NLP）：NLP是使计算机能够理解、处理和生成人类语言的技术。
它涵盖了文本分析、情感分析、机器翻译等应用。
2.2 人工智能在各领域的应用：医疗、金融、制造业等。
人工智能在各个领域都展现出了广泛的应用潜力，以下是一些重要领域的应用案例：●医疗领域：AI在医学影像分析中的应用，如肿瘤检测和诊断，以及基于患者数据的个性化治疗方案。
●金融领域：AI用于风险评估、欺诈检测、高频交易等，帮助提高交易效率和风险管理能力。
●制造业领域：AI在制造流程中的自动化和优化，包括智能机器人、预测性维护等，有助于提升生产效率和质量。
2.3 人工智能的优势和挑战：智能决策、自动化、数据隐私等。
人工智能在各个领域带来了许多优势，但也面临一些挑战：●智能决策：AI可以分析大量数据，从中提取模式，帮助人们做出更明智的决策，减少人为错误。
●自动化：AI可以执行繁重、重复的任务，提高效率。
例如，生产线上的自动机器人和智能办公自动化流程。
●数据隐私：随着AI的普及，数据隐私变得更加重要。
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。
人工智能与大数据的融合与创新
人工智能与大数据的融合与创新一、人工智能与大数据的基本概念人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，其目的是让计算机可以像人类一样思考、学习和决策。
大数据（Big Data）则是指那些规模极大，难以用传统数据库和处理应用程序管理和处理的数据集合。
二、人工智能与大数据的融合人工智能和大数据是两种可以互相促进、依存的技术。
人工智能的出现，提高了大数据的处理和利用效率；而大数据的不断涌现则为人工智能的学习、判断和应用提供了更为丰富的数据支撑。
1.深度学习技术深度学习是一种基于神经网络理论，由人工智能领域发展而来的新的机器学习技术，其利用大量数据来训练模型，从而自动进行特征筛选和分类。
大数据则为深度学习模型提供更为丰富和准确的数据，使得模型的预测和决策能力得到了更大的提升。
2.自然语言处理技术自然语言处理（NLP）技术是指将人类语言转化为机器语言的技术。
通过大数据的支持，机器学习算法可以从海量的自然语言数据中分析、识别和存储各种模式，从而实现更为精准的语义理解和信息提取。
三、人工智能与大数据的应用场景1.医疗健康行业人工智能和大数据的结合为医疗健康行业的智能化、信息化提供了幸运。
通过人工智能的算法对海量的医疗数据进行分析和学习，可以帮助医生更快速准确地做出诊断和治疗方案，同时还可以在健康管理和疾病预测方面提供更加精准的数据支撑。
2.交通运输行业大数据和人工智能技术的应用也可以提高交通运输行业的效率和安全。
通过收集和分析大量的交通数据，可以预测拥挤路段和交通事故发生的可能性，进而提前做出调整和预防措施。
通过智能交通系统的建立和运作，还可以更好地提升城市交通流畅性和减少车辆碰撞事故。
四、未来发展趋势人工智能与大数据的融合创新将成为推动各行业数字化、智能化的重要工具。
未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，人工智能和大数据必将成为各行业挖掘数据价值和提升信息处理能力的重要路径和手段。
总之，人工智能和大数据的融合，增强了各个行业的数字化能力和智能化水平，需要我们不断地研究和探索，将技术创新充分融合、集成，更好地服务于经济社会发展，为人们的生产和生活提供更便捷、智能的解决方案。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第10章+机器人
第10章 机器人
ONTENTS
内 容 大 纲
10.1 机器人概述 10.2 机器人基本构成 10.3 机器人工作原理 10.4 机器人的应用 10.5 小结与思考
4 机器人智能交互
机器学习 自然语言处理
语音处理 专家系统 深度学习
神经网络
人工智能技术在机器人中的应用
第10章 机器人
机器人工作原理 人工智能技术在机器人中的应用
➢ 智能感知技术 传感技术是从环境中获取信息并对之进行处理、变换和识别的多学科交叉的
现代科学与工程技术，以下是人工智能技术在三类最基本的感知模态中的应用。
发展前景： ✓ 全面化 ✓ 智能化 ✓ 市场化 ✓ 人性化
第10章 机器人
机器人的应用
智能机器人的典型应用场景
➢ 机器人娱乐领城应用——娱乐机器人 娱乐机器人的应用前景也很好，它能为人们表演各种节目，进行比赛，还
能作为宠物供人娱乐。
➢ 机器人军事领域应用——军用机器人 军用机器人是一种用于军事领域的具有某种仿人功能的自动机器。
第10章 机器人
机器人的应用
智能机器人的典型应用场景
➢ 机器人服务领城应用——服务机器人
✓ 应用及未来展望 服务机器人是指能半自主或全自主完成服务人类工作的机器人，但它们不从
事生产。服务机器人一般分为两种：一种是专业领域的服务机器人，如清洁机 器人、医用机器人、水下机器人等；另一种是专门从事家庭及个人服务的机器 人，在救援、监护、保安等领域都有广泛的应用。
人工智能基础与应用 第十章--课后题答案[1页]
![人工智能基础与应用 第十章--课后题答案[1页]](https://img.taocdn.com/s3/m/a2dcb809ae45b307e87101f69e3143323968f58c.png)
第十章课后题答案
1.C
2.B
3.零售业未来发展就是数字化。
AI+零售行业的发展需要解决浅层次数字化“虚假繁荣”的问题。
即弥补由数据采集到分析直至辅助决策应用之间的落地“鸿沟”。
这需要服务提供方加深对零售业务的深刻理解、零售企业内部组织的协调配合、甚至是多方合作建立AI 化的业务发展战略视角。
4.上游：食品、百货供应商，提供食品、饮料、蔬菜、海鲜、日用品等。
中游：商超、便利店，利用折扣赚取会员费和差价。
下游：C端用户。
5.玩家大致分为云服务商、AI技术企业、软件开发商/系统集成商、零售企业科技子公司四大类，致力于融合数据、算法与业务经验，加强AI技术赋能零售行业的深度和广度。
云服务巨头目前保持相对领先地位；AI技术和集成商依靠算法优势寻求新发展，例如推荐算法、商品识别分析、线下消费者行为洞察等垂直细分领域。
《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。
人工智能和大数据分析如何结合应用
人工智能和大数据分析如何结合应用在当今数字化的时代，人工智能（AI）和大数据分析已成为推动各个领域创新和发展的关键力量。
当这两者相结合时，它们能够释放出更强大的潜力，为企业和社会带来前所未有的机遇和价值。
大数据分析是对海量数据的处理和解读，以发现其中隐藏的模式、趋势和关系。
这些数据来源广泛，包括社交媒体、物联网设备、企业内部系统等等。
通过运用各种数据分析技术和工具，我们能够从这些庞大的数据集中提取有价值的信息。
而人工智能则是让计算机模拟人类的智能行为，如学习、推理和解决问题。
机器学习、深度学习等技术是人工智能的核心组成部分。
它们能够自动从数据中学习模式和规律，从而做出预测和决策。
那么，人工智能和大数据分析是如何结合应用的呢？首先，大数据为人工智能提供了丰富的“燃料”。
大量的数据是训练人工智能模型的基础。
只有拥有足够多、足够全面的数据，人工智能模型才能学习到准确和有用的知识。
例如，在图像识别领域，需要收集大量的图像数据来训练模型，使其能够准确识别各种物体和场景。
其次，人工智能能够增强大数据分析的能力。
传统的数据分析方法在处理复杂和大规模的数据时可能会遇到困难。
而人工智能中的机器学习算法，如聚类分析、分类算法等，可以更高效地处理和分析大数据。
例如，使用人工智能算法可以快速对海量的客户数据进行细分，从而帮助企业更好地了解客户需求和行为。
在市场营销领域，这种结合应用表现得尤为突出。
企业可以通过收集消费者在各个渠道的行为数据，如购买历史、浏览记录、社交媒体互动等，形成一个庞大的数据集。
然后，利用人工智能算法对这些数据进行分析，预测消费者的购买意向和偏好。
基于这些预测，企业可以制定更精准的营销策略，推送个性化的广告和产品推荐，从而提高营销效果和客户满意度。
在医疗保健行业，人工智能和大数据分析的结合也带来了巨大的变革。
医院可以收集患者的病历、诊断结果、治疗方案等数据，并结合人工智能技术进行分析。
这有助于医生更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案，提高医疗质量和效率。
《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。
大数据与人工智能的关系与应用
大数据与人工智能的关系与应用随着科技的不断发展，大数据和人工智能成为了当今最炙手可热的话题。
二者之间存在着密切的关系，相互促进，相辅相成，广泛的应用于各行各业。
一、大数据和人工智能的关系大数据是指由大量信息组成的数据集合。
这些数据可以是结构化、半结构化和非结构化的数据。
人工智能是一种计算机算法，通过模拟人脑的学习和处理方式，从数据中发现模式、制定决策或做出预测。
大数据和人工智能密切相关，并且相辅相成。
大数据是人工智能的数据源，而人工智能可以处理大数据并从中提取更多的有价值的信息。
二、大数据和人工智能的应用1. 金融行业金融行业是大数据和人工智能广泛应用的领域之一。
人工智能可以帮助银行客户的信用评估，通过大数据分析客户的历史交易记录、信用报告和账单，来预测客户未来的财务状况。
固定收益投资领域也可以通过人工智能对大数据的分析和预测，来优化投资组合和减少投资风险。
2. 医疗行业医疗行业也是大数据和人工智能应用的领域之一。
医生可以使用大数据和人工智能技术分析患者的病史、症状、基因组和体征，来做出更准确的诊断和治疗计划。
医疗设备和药物生产商也可以通过人工智能对大数据的分析和预测，来提高产品的研究和开发效率。
3. 零售行业零售行业也是大数据和人工智能应用广泛的领域之一。
通过对顾客购买记录和行为的分析，商家可以更好地为顾客提供个性化的产品和服务。
此外，人工智能技术还可以用于预测顾客购买意愿和预测潜在市场趋势，从而更好地优化供应链。
4. 教育行业教育行业也可以从大数据和人工智能中获益。
通过对学生成绩、行为、兴趣和学习方式的分析，可以帮助教师更好地指导学生，并提供更好的教学体验和学习环境。
三、大数据和人工智能的发展前景大数据和人工智能技术已经成为了现代社会中某些行业的基础设施。
未来，这两种技术的应用将更加广泛，涉及到更多的行业和领域。
人工智能技术还有望进一步发展，变得更加智能化，变得更加珍贵。
同时，科学家们也在努力发展更多的大数据技术，以便能够更好地处理和分析海量的数据。
人工智能+区块链+各行各业
人工智能+区块链+各行各业作者：来源：《软件和集成电路》2017年第11期我们的项目是将人工智能和区块链进行连接，然后运用到各行各业中。
所以我们进行智能矩阵的开发时，首先从区块链着手。
而发展智能区块链必须解决两个问题：第一，要解决区块链中没有人工智能技术的问题。
目前虽然区块链中存在智能合约，但没有人工智能技术。
所以我们一直思考怎样将人工智能技术嵌入到区块链中。
第二，要解决人工智能的技术与应用模式发展不均衡问题。
目前人工智能还处在自给自足的状态，企业与企业之间很难相互提供有价值的数据，所以很多企业构建了人工智能框架或者云，来实现数据统一。
由于人工智能的基础设施是系统，所以系统与系统之间很难整合。
而区块链具备了多中心、分布式和共享等特性，所以区块链解决上述问题可谓是一石二鸟。
在2017年，美、日、韩、英、法、德、中都推出了人工智能的战略规划或者战略报告。
若要发展人工智能区块链，我们就要寻找出每个行业的痛点。
比如在医疗行业，我们发现较强的医疗企业没有AI技术，较强的AI企业也不具备医疗经验。
而解决这一问题，最好的方法是搭建开放社区或者开放平台，但目前没有任何一家AI厂商能整合所有医疗领域技术，所以我们依靠区块链开发了分布式多中心的共享社区，为医生、医药、外科机器人、家庭医疗等领域提供智能服务。
同时制造领域也面临类似问题，互联网公司不具备人工智能技术，而人工智能企业没有开发互联网的经验，而且由于市场中没有人工智能共享平台，导致人工智能发展十分缓慢，甚至无法对人工智能技术进行整合，所以一家AI公司无法对整个人工智能行业进行整合，只有多家AI公司联合起来，才能最终实现智能制造。
在区块链没有进入人工智能行业之前，人工智能没有智能设备、智能车间、智能工厂和智能决策等解决方案，而区块链技术的运用，将使整个制造业产巨大变革。
目前互联网已进入2.0时代，使得金融行业从桌面端到移动端发生了重大变革，而人工智能+区块链要想改变金融领域，首先要解决两个问题：第一，分布式账本。
《人工智能》知识点整理
《人工智能》知识点整理第二讲知识表示2.0.知识表示的重要性知识是智能的基础：获得知识、运用知识符合计算机要求的知识模式：计算机能存储、处理的知识表示模式；数据结构（List, Table, Tree, Graph, etc.）2.1 基本概念2.1.1 数据、信息与知识数据(Data)⏹信息的载体和表示⏹用一组符号及其组合表示信息信息(Information)⏹数据的语义⏹数据在特定场合下的具体含义知识(Knowledge)⏹信息关联后所形成的信息结构：事实& 规则⏹经加工、整理、解释、挑选、改造后的信息2.1.2 知识的特性⏹相对正确性⏹一定条件下⏹某种环境中⏹......⏹不确定性⏹存在“中间状态”⏹“真”（“假”）程度⏹随机性⏹模糊性⏹经验性⏹不完全性⏹...... ⏹可表示性& 可利用性⏹语言⏹文字⏹图形⏹图像⏹视频⏹音频⏹神经网络⏹概率图模型⏹......2.1.3 知识的分类⏹常识性知识、领域性知识（作用范围）⏹事实性知识、过程性知识、控制知识（作用及表示）⏹确定性知识、不确定性知识（确定性）⏹逻辑性知识、形象性知识（结构及表现形式）⏹零级知识、一级知识、二级知识（抽象程度）2.1.4 常用的知识表示方法⏹一阶谓词（First Order Predicate）⏹产生式（Production）⏹框架（Framework）⏹语义网络（Semantic Network）⏹剧本（Script）⏹过程（Procedure）⏹面向对象（Object-Oriented）⏹Petri网（Petri Network）⏹信念网（Belief Network）⏹本体论（Ontology）……2.1.5 如何选择合适的表示方法？⏹充分表示领域知识⏹有利于对知识的利用⏹便于理解和实现⏹便于对知识的组织、管理与维护2.2 一阶谓词表示法1. 优点⏹自然性⏹接近自然语言，容易接受⏹精确性⏹用于表示精确知识⏹严密性⏹有严格的形式定义和推理规则⏹易实现性⏹易于转换为计算机内部形式2. 缺点⏹无法表示不确定性知识⏹所能表示的知识范围太狭窄⏹难以表示启发性知识及元知识⏹未能充分利用与问题本身特性有关的知识⏹组合爆炸⏹经常出现事实、规则等的组合爆炸⏹效率低⏹推理与知识的语义完全割裂2.3 产生式表示法⏹1943年E. Post第一次提出⏹称为“Post机”的计算模型（《计算理论》）⏹一种描述形式语言的语法⏹AI中应用最多的知识方法之一⏹Feigenbaum研制的化学分子结构专家系统DENDRAL⏹Shortliffe研制的的诊断感染性疾病的专家系统MYCIN⏹……2.3.1 产生式的基本形式P → Q 或IF P THEN Q CF = [0, 1]其中，P是产生式的前提，Q是一组结论或操作，CF(Certainty Factor)为确定性因子，也称置信度。
人工智能及大数据知识点
人工智能及大数据知识点一、知识概述《人工智能及大数据知识点》①基本定义：- 人工智能呢，简单说就是让机器变得像人一样聪明。
它能做很多人做的事儿，比如识别图片里是猫还是狗，或者像下围棋这么复杂的事儿。
大数据呢，就是特别特别多的数据。
打个比方，就像一堆沙子，每一粒沙子都是一条数据，好多好多沙子堆在一起就是大数据了。
②重要程度：- 在现在这个时代，这俩在学科里可太重要了。
人工智能可以让我们的生活更方便，像智能音箱能听懂我们说话。
大数据呢，能让商家知道顾客喜欢啥，然后推荐合适的东西。
可以说是现代科技发展的重要推动力量。
③前置知识：- 对于人工智能，得先了解一些基础的计算机知识，像是编程概念之类的。
对于大数据，得知道数据存储、数据结构这些。
就像盖房子要先打地基，这些知识就是基础。
④应用价值：- 人工智能在医疗方面可以诊断疾病，机器能通过学习大量的病例数据来判断病情。
大数据在商业上可有用了，比如电商平台根据消费者购买数据进行个性化推荐。
这些应用让我们的生活质量提高了不少呢。
二、知识体系①知识图谱：- 在科技这个大圈子里，人工智能和大数据算是非常前沿和重要的部分了。
人工智能包含了很多技术，像图像识别、语音识别等。
大数据就是为人工智能提供了“粮食”，也就是那些数据。
②关联知识：- 人工智能和计算机科学紧密相连，还和数学关系很大，因为很多算法都需要数学知识。
大数据呢，和数据挖掘、数据库这些知识都有关系。
比如说数据挖掘就像是在大数据这个宝藏里找宝贝。
③重难点分析：- 掌握人工智能的难点在于理解它的逻辑算法，比如怎么让机器像人一样思考。
大数据呢，难点在于如何处理这么多的数据，数据量大了很容易混乱，要弄得井井有条不容易。
关键的点在于对算法的理解和数据处理的能力。
④考点分析：- 在考试中，对于人工智能会考查概念理解，还可能出那种结合案例问问算法应用的题目。
大数据的话，可能考查数据处理步骤、数据存储相关的知识。
题型可能有选择题、简答题或者案例分析题。
《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)
浅析人工智能区块链大数据技术对共享中心的赋能
浅析人工智能区块链大数据技术对共享中心的赋能作者：葛大维来源：《大经贸·创业圈》2020年第04期【摘要】财务共享通过将不同区域的会计和报告业务集中到一个地方来处理，保证了经济业务记录和报告的规范、统一结构，进一步提升了效率，降低了系统和人力成本。
近些年兴起的人工智能、区块链、大数据等数字化技术，更是助推了财务共享中心向着智能数字化的方向实现跨越式的进化。
【关键词】人工智能区块链大数据财务共享引言奇点将至，人工智能、区块链、大数据等随着信息技术，计算机计算能力的不断叠加，逐步接近了从量变到质变的程度，我们将拭目以待，借此数据计算优势，迎接新时代的曙光。
企业数字化的转型必將以财务共享中心为核心，引起财务组织形态、财务信息水平和财务管理逻辑的转变和升级。
一、人工智能对财务共享带来的革新1947年，由美国数学家冯诺依曼制造了首台符合现代标准的计算机。
会思考吗？1950年由英国数学家阿兰.图灵首次提出，以此为契机，演化出了图灵测试。
1956年的达特茅斯人工智能研究计划会议的召开，揭开了人工智能上台的幕布。
经过近60余年的发展，围绕人工智能的各种技术也是百花齐放，其中神经网络的发展，深度学习，云计算等更是助推了人工智能跨越式的迭代发展。
终将计算机用计算的能力来模拟人的其中一些思维的过程和智能行为体现。
党的十八大以来，习近平总书记高度重视人工智能的发展，提出以“智”图“治”：人工智能开辟社会治理新格局;以“智”提“质”：人工智能为高质量发展赋能;以“智”谋“祉”：人工智能造福人类。
人工智能正在财务领域应用，流程机器人（RPA，Robotic Process Automation）目前只能依靠固定的脚本执行命令，进行机械、重复性的工作，协助完成数量大、便于标准化的一般业务。
而财务智能化是人工智能在财务领域的进一步拓展，目前的趋势是整合社会资源的连接协同共享，从单位内部需求无感的链接到单位外部，包括商旅、采购等从需求开始的财务流。
人工智能和大数据分析技术应用指南
人工智能和大数据分析技术应用指南第一章人工智能概述1.1 人工智能的定义人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样地思考、学习和决策的科学。
它包括专家系统、机器学习、自然语言处理等领域。
1.2 人工智能的发展历程从20世纪50年代开始，人工智能领域逐渐崛起并迅速发展。
经历了符号逻辑方法、神经网络模型、强化学习等多个阶段，如今已经进入人工智能的第三次浪潮。
1.3 人工智能的应用领域人工智能技术在许多领域都得到了广泛应用，包括图像识别、自然语言处理、智能交通、医疗健康等。
其中，大数据分析技术为人工智能的应用提供了强大的支持。
第二章大数据分析技术概述2.1 大数据的定义与特点大数据是指规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合。
其特点包括四个方面：数据量大、多样性、时效性和价值密度低。
2.2 大数据处理的挑战面对海量的数据，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
大数据处理的挑战包括数据获取、存储、处理和分析等方面。
2.3 大数据分析的意义与优势通过对大数据进行分析，可以发现隐藏在数据中的规律和价值。
大数据分析具有高效性、准确性和智能化等优势，能够为企业决策和商业价值创造提供支持。
第三章人工智能与大数据分析技术的结合3.1 人工智能在大数据分析中的作用人工智能为大数据分析提供了强大的算法支持，能够自动发现数据中的模式和规律。
人工智能算法包括聚类分析、分类算法、神经网络等。
3.2 大数据分析在人工智能中的应用大数据分析技术为人工智能的应用提供数据支持，帮助机器学习算法提取特征和训练模型。
同时，人工智能还可以通过大数据分析结果进行智能决策和优化。
第四章人工智能和大数据分析技术的应用案例4.1 人工智能在金融领域的应用通过大数据分析和人工智能技术，金融机构能够进行风险评估、智能投资组合管理等，提高金融风控和决策效率。
4.2 人工智能在医疗健康领域的应用结合大数据分析技术，人工智能在医疗健康领域可以实现辅助诊断、个性化治疗和健康管理等功能，提升医疗服务水平。
区块链与人工智能融合发展-优势互补前景广阔
区块链与人工智能融合发展，优势互补前景广阔2018年9月8日作者：德哥区块链和人工智能（AI），作为新兴的技术，近几年受追捧的程度有目共睹。
随着区块链和人工智能技术的齐驱并进，越来越多人开始关注两者融合发展的可能性。
关于区块链和人工智能结合，下面我们就简单来谈一下二者。
区块链，本质上是一种去中心化分布式账本数据库。
区块链系统中，各节点通过共识机制彼此信任，不再需要中介机构；数据记录以时间线形式同步储存到各个节点，公开透明且难以篡改。
人工智能是使智能机器和计算机程序能够以通常需要人类智能的方式学习和解决问题的科学和工程，包括自然语言处理和翻译，视觉感知和模式识别、决策等等。
区块链重心在于保持记录、认证和执行的准确，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。
区块链和人工智能，有以下三个主要共同特点和需求：数据共享各个节点进行高效数据共享，是分布式数据库的一个重要特点。
而人工智能需要大数据，尤其依赖数据共享，可供分析的开放数据越多，机器的预测和评估越准确，生成的算法也更可靠。
安全区块链承载大规模和高价值交易时，对网络安全性有极高需求，这可以通过相关协议和技术手段不断提升。
人工智能对机器自主性控制上也有很高安全需求，尽可能避免意外事件的发生。
信任区块链上，信任是各节点间进行交易和记录的前提。
人工智能为了使机器间通信更加方便，同样需要设定不同层次的信任级别。
而不管是区块链、人工智能还是其他新兴技术，信任都是其发展和进步的必要条件。
区块链如何助力人工智能？1. 区块链有助于人工智能获取更全面的数据。
全数字化世界面临的一个根本挑战是：盲人摸象，没有机构可以拿全所有数据。
即便是像阿里、腾讯、谷歌、亚马逊这样的互联网巨头，所能获取也只是基于自身业务的有限数据。
不可否认，巨头企业利用自身有限数据，同样可以维持人工智能运行，但正如上文所说，可供学习、分析的数据越多，人工智能的预测、评估、决策等才能更准确。
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2020年7月
第11章 大数据与区块链
引言
大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的 收集、使用、管理和处理能力。
区块链技术是人类历史上首次构建的可信系统。它依靠密码学和数学巧妙 的分布式算法，不依赖第三方、通过自身分布式节点进行网络数据的存储、验 证、传递和交流。
查找速度快
数据无结构化，通常只 被当作字符串或者二进 制数据
列式数 Cassandra 据库 HBase
Riak
分布式的文件系 以列簇式存储， 查找速度快，可扩展 功能相对局限
ห้องสมุดไป่ตู้
统
将同一列数据 性强，更容易进行分
存在一起
布式扩展
文档数 CouchDB
Web应用(与键值 Key-Value对应 数据结构要求不严谨，查询性能不高，而且缺
第11章 大数据与区块链
大数据与人工智能的应用探讨 大数据与人工智能结合
人工智能将减少人类的整体干预和工作，因此人们认为人工智能具有所有 的机器学习能力，并将创造机器人来接管人类的工作。人工智能的扩张会降低 人的作用，大数据的介入是变革的关键。因为机器可以根据事实做出决定，但 不能涉及情感互动，但是数据科学家可以基于大数据将情商囊括进来，让机器 以正确的方式做出正确的决定。
多样性
• 主要体现在数据来源多、数据类型多(以非结构化数据为主)和数据 之间关联性强这三个方面。
高速性 价值性
• 大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量 分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长 速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
• 大数据所创造的价值密度明显更低。大数据真正的价值体现在从大 量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析 有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方 法深度分析。
第11章 大数据与区块链
大数据与人工智能的应用探讨 大数据中人工智能技术的应用
➢ 异常检测 对于任何数据集，可以使用大数据分析来检测异常。这里的故障检测、传感器 网络、生态系统分配系统的健康状况都可以通过大数据技术来检测。 ➢ 贝叶斯定理 指根据已知条件推断事件发生的概率。对于大数据分析，这个定理是最有用的， 它可以使用过去或历史数据模式计算客户对产品感兴趣的可能性。 ➢ 模式识别 是一种机器学习技术，用于识别一定数量数据中的模式。在训练数据的帮助下， 这些模式可以被识别出来，被称为监督学习。 ➢ 图论 图论建立在图形研究的基础上，图形研究中会使用到各种顶点和边。通过节点 关系，可以识别数据模式和关系。该模式对大数据分析人员进行模式识别有一 定的帮助。这项研究对任何企业都很重要且有用。
消纳能力 ✓ 有效整合能源消费侧可再生能源发电资源、充分利用电动汽车等灵活负荷
的可控特性以及参与电力市场的互动交易并实现利润最大化
第11章 大数据与区块链
大数据的应用
➢ 金融领域 ✓ 金融工具创新 ✓ 金融服务创新 ✓ 优化金融风控管理 ✓ 优化金融监管
➢ 交通领域 ✓ 对管理者制定科学决策提供支持 ✓ 为出行者确定出行路线、选择出行方式提供支持 ✓ 对环境保护规划及政策的制定提供支撑
第11章 大数据与区块链
大数据基本概念与特征 大数据的“4V”特征
大数据的特征可以用4个V来总结，即规模性(Volume)、高速性(Velocity)、 多样性(Variety)、价值性(Value)。
规模性
• 大数据一般指在10TB规模以上的数据量。但在实际应用中，大数据 中的数据是以PB(1000个T)、EB(100万个T)或ZB(10亿个T)为计量单 位。
第11章 大数据与区块链
大数据的关键技术 大数据技术的不同层面及其功能
技术层面
功
能
数据采集
利用ETL工具将分布的、异构的数据源中的数据如关系数据、平面数据文件 等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数 据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；或者也可以把实时采集的
数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析
通常包括键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库。具有以下 三个特点：灵活的可扩展性、灵活的数据模型、与云计算紧密融合。 ➢ NewSQL数据库
是对各种新的可扩展、高性能数据库的简称，这类数据库不仅具有NoSQL 对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。
第11章 大数据与区块链
➢ 电信领域 ✓ 网络管理和优化 ✓ 市场与精准营销 ✓ 客户关系管理
第11章 大数据与区块链
ONTENTS
内 容 大 纲
11.1 大数据基本概念与特征 11.2 大数据的应用 11.3 大数据的关键技术 11.4 大数据与云计算、物联网的关系 11.5 大数据与人工智能的应用探讨 11.6 区块链的基本概念与特征 11.7 区块链的技术基础 11.8 区块链与人工智能 11.9 区块链的应用探讨与展望 11.10 大数据与区块链的关系 11.11 本章小结
第11章 大数据与区块链
大数据与人工智能的应用探讨 大数据与人工智能结合
➢ 大数据和人工智能提升市场分析洞察力 目前，大数据和人工智能市场还处于起步阶段，服务提供商还不知道客户
具体在哪里，他们的需求是什么。随着时间的推移，他们将实现准确的客户需 求，并计划相应的报价和产品功能，甚至基于人工智能的解决方案也可能需要 进行巨大的变化，因为客户的需求可能会有所不同。
解数据、分析数据
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保 护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全
第11章 大数据与区块链
ONTENTS
内 容 大 纲
11.1 大数据基本概念与特征 11.2 大数据的应用 11.3 大数据的关键技术 11.4 大数据与云计算、物联网的关系 11.5 大数据与人工智能的应用探讨 11.6 区块链的基本概念与特征 11.7 区块链的技术基础 11.8 区块链与人工智能 11.9 区块链的应用探讨与展望 11.10 大数据与区块链的关系 11.11 本章小结
第11章 大数据与区块链
ONTENTS
内 容 大 纲
11.1 大数据基本概念与特征 11.2 大数据的应用 11.3 大数据的关键技术 11.4 大数据与云计算、物联网的关系 11.5 大数据与人工智能的应用探讨 11.6 区块链的基本概念与特征 11.7 区块链的技术基础 11.8 区块链与人工智能 11.9 区块链的应用探讨与展望 11.10 大数据与区块链的关系 11.11 本章小结
第11章 大数据与区块链
大数据的应用
➢ 医疗健康领域 ✓ 为临床诊疗管理与决策提供支持 ✓ 为药物研发提供支持 ✓ 为公共卫生监测提供支持 ✓ 为公众健康管理提供帮助 ✓ 为医药卫生政策制定和执行监管提供科学依据
➢ 能源领域 ✓ 能源规划与能源政策制定 ✓ 在能源生产方面，大数据进行可再生能源发电精准预测、提升可再生能源
第11章 大数据与区块链
大数据与云计算、物联网的关系
云计算、大数据和物联网三者已经彼此渗透、相互融合，在很多应用场合 都可以同时看到三者的身影。在未来，三者会继续相互促进、相互影响，更好 地服务于社会生产和生活的各个领域。 ➢ 区别
大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值， 服务于生产和生活。云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源并通过网络以服 务的方式，廉价地提供给用户。物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新 是物联网发展的核心。
第11章 大数据与区块链
ONTENTS
内 容 大 纲
11.1 大数据基本概念与特征 11.2 大数据的应用 11.3 大数据的关键技术 11.4 大数据与云计算、物联网的关系 11.5 大数据与人工智能的应用探讨 11.6 区块链的基本概念与特征 11.7 区块链的技术基础 11.8 区块链与人工智能 11.9 区块链的应用探讨与展望 11.10 大数据与区块链的关系 11.11 本章小结
第11章 大数据与区块链
ONTENTS
内 容 大 纲
11.1 大数据基本概念与特征 11.2 大数据的应用 11.3 大数据的关键技术 11.4 大数据与云计算、物联网的关系 11.5 大数据与人工智能的应用探讨 11.6 区块链的基本概念与特征 11.7 区块链的技术基础 11.8 区块链与人工智能 11.9 区块链的应用探讨与展望 11.10 大数据与区块链的关系 11.11 本章小结
大数据的关键技术 四种典型NoSQL数据库
分类
举例
典型应用场景 数据模型
优点
缺点
键值数 Tokyo 据库 Cabine/Tyrant
Redis Voldemort Oracle BDB
内容缓存，主要 Key指向Value 用于处理大量数 的键值对，通 据的高访问负载， 常用hash 也用于一些日志 table来实现 系统等等
系统等。专注于
比如最短路径寻址， 做计算才能得出需要的
Infinite Graph 构建关系图谱
N度关系查找等
信息，而且这种结构不
太好做分布式的集群方
案
第11章 大数据与区块链
大数据的关键技术 分布式处理
➢ 分布式处理——MapReduce
MapReduce是一种并行编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算， 它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到两个函数：Map 和Reduce。MapReduce极大地方便了分布式编程工作，编程人员在不会分布式 并行编程的情况下，也可以很容易将自己的程序运行在分布式系统上，完成海 量数据集的计算。
据库 MongoDB
类似，Value是结 的键值对， 表结构可变，不需要 乏统一的查询语法