多所高校联合申报人工智能本科专业
多所高校联合申报人工智能本科专业
?7月8日，由北京航空航天大学主办的首届人工智能本科专业研讨会在京召开。来自清华大学、南京大学、西安交通大学等国内26所大学的人工智能专业负责人参会，并在会议上形成了《关于设置人工智能专业建议书》（以下简称《建议书》）。
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?《建议书》中表示，随着人类社会从信息化向智能化发展，智能应用正在深入到各行各业，人工智能领域的人才需求具有持续性、长期性，需要加大人才培养力度；应该尽快设置人工智能本科专业，积极构建产学研协同育人模式，实现与行业的对接，提升学生的创新能力和创业意识。针对人工智能普适性、渗透性、应用性强的特点，建议科学设置人工智能的专业类，强调学校应该根据自己的条件与优势，制定有特色的培养方案和课程体系。
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?国务院于2017年印发的《新一代人工智能发展规划》中要求，“完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业”。2018年4月教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求“对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业，加大人工智能领域人才培养力度”。在《普通高等学校本科专业目录》中，虽然有“智能”相关的专业，但目前还没有人工智能本科专业。虽然近年来部分高校等开设了人工智能实验班，但仍然必须借助计算机、自动化、电子信息等专业授予学位。
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人工智能实验4三-专家系统方案
《人工智能导论》实验报告
一、实验题目：识别型专家系统设计 ————识别动物专家系统 二、实验目的 1、掌握专家系统的基本构成 2、掌握用人工智能程序设计语言编制智能程序的方法 三、实验容 1、所选编程语言：C语言； 2.拟订的规则： （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。 （6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是哺乳动物且反刍食物，则它是有蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是金钱豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。（14）若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色，则它是企鹅。 （15）若某动物是鸟且善飞，则它是海燕。 2、设计思路： 用户界面：采用问答形式； 知识库（规则库）：存放产生式规则，推理时用到的一般知识和领域知识，比如动物的特征，动物的分类标准，从哺乳动物、食肉动物来分，再具体地添加一些附加特征得到具体动物；建立知识库的同时也建立了事实库。事实库是一个动态链表，一个事实是链表的一个结点。知识库通过事实号与事实库发生联系。
数据库：用来存放用户回答的问题，存放初始状态，中间推理结果，最终结果； 推理机：采用正向推理，推理机是动物识别的逻辑控制器，它控制、协调系统的推理，并利用知识库中的规则对综合数据库中的数据进行逻辑操作。推理机担负两项基本任务：一是检查已有的事实和规则，并在可能的情况下增加新的事实；二是决定推理的方式和推理顺序。将推理机制同规则对象封装在一起，事实对象记录了当前的状态，规则对象首先拿出前提条件的断言（只有这些前提都有符合时才会做这条规则的结论），询问事实对象集，如事实对象集不知道，则询问用户，如所有前提条件都被证实为真则结论为真，否则系统不知道结论真假。 3、程序流程图： 程序运行如下： 以老虎，金钱豹，长颈鹿为例画出程序流程图如下：
人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能实验报告大全
人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034
目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include
人工智能专业排名前8位的大学
近日，人工智能专业作为战略新兴产业受到关注，高考圈整理了目前人工智能全国排名前十的大学，供家长、考生了解。 中国科学院大学 中国科学院的自动化研究所在人工智能领域的研究实力非常强大。2017年5月，中国科学院大学成立人工智能技术学院。这是我国人工智能技术领域较早的全面开展教学和科研工作的新型学院。该学院就是由中国科学院自动化所牵头新成立的。 清华大学 2018年6月28日，清华大学人工智能研究院在李兆基科技大楼揭牌成立。由清华大学计算机系教授、中国科学院院士张钹出任首任院长。清华大学的智能技术与系统国家重点实验室，称得上是国内在人工智能人才培养和科学研究的重要基地。 北京大学 北大的信息科学技术学院下设的智能科学与技术专业由北大学数学系、计算机系、电子学系等10个系(所)于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。 浙江大学 浙江大学计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。在1978年就开始了人工智能领域的科学研究和人才培养，在1982
年创建了人工智能研究室(1987年升级为研究所)。校长吴朝晖院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤院士都是目前学校人工智能研究领域的著名专家学者。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。 哈尔滨工业大学 哈工大的可谓王牌工科院校，在全国工科高校实力排行榜中位居第二!仅次于清华!在全国高校学科评估中，哈工大的计算机科学与技术学科位列全国第4名，是国家重点一级学科，并进入ESI全球前1%的研究机构行列。 中国科学技术大学 中国科学院的自动化研究所在工业自动化、智能设备控制、模式识别、智能信息处理等领域的成就享誉国内外，号称中国人工智能领域的黄埔军校。另外，中国科学科技大学的科学与技术学院是教育部和国家计委首批批准的国家示范软件学院。该学院的科研力量主要集中在高性能计算、智能计算与应用、网络计算与可信计算、先进计算机系统四大领域，实力非常强悍。 复旦大学 复旦大学的脑智能科学与技术研究院下设的智能科学与技术。9月中旬，2018世界人工智能大会类脑人工智能主题论坛的代表齐聚复旦大学，共同研讨神经科学、大数据、交互式机器人等前沿领域与人工智能的交融共生与发展趋势。今年，复旦大学Google与正式合作，主攻人工智能发展方向。 西安电子科技大学
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
人工智能实训室建设方案
人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司
人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。
人工智能数据库系统优化的捷径
人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于
涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。
人工智能试验 结课报告
人工智能结课报告 学号：姓名： 一、课题：机器视觉及机器视觉系统的运用 二、摘要：科技在不停的发展，很多智能的东西在我们生活中随处可见，随着人工智能的不断发展，我们可以制造出真正的智能机器，而且这个领域也将成为下一个技术革命。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的精度和速度，借助红外线、紫外线、X 射线、超声波等高新探测技术，机器视觉在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出的优点。机器视觉技术现已得到广泛的应用。 机器视觉技术的诞生和应用，极大地解放了人类劳动力，提高了生产自动化水平，改善了人类生活现状，其应用前景极为广阔。目前在国外，机器视觉技术已广泛应用于生产、生活中，而我国正处于起步阶段，急需广大科技工作者的共同努力，来迅速提高我国机器视觉技术的发展水平，为我国的现代化建设做出自己的贡献。 三、三个问题回答 （1）应用价值（10分）：为什么跟踪这个人、项目、技术或者算法？ 答：在学习人工智能时，从老师的课堂扩充中，我了解到了“机器视觉”这个词，所以我就对这项技术产生了兴趣，也对此进行了跟踪。 在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。 目前国内随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。目前3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。
人工智能 课程实验 专家系统 程序源代码
游戏人物识别专家系统 ——邢洪伟一试验题目 游戏人物识别专家系统 二、试验内容 游戏人物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，主要基于暴风公司出品的经典角色类游戏《暗黑破坏神2》。它用产生式规则来表示知识，共15条规则、可以识别八种游戏人物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。游戏人物识别15条规则的中文表示是： 规则1： 如果：暴风公司出品的单机角色类游戏 则：该游戏是暗黑破坏神 规则2： 如果：暴风公司出品的单机对抗类游戏 则：该游戏是魔兽争霸 规则3: 如果：暴风公司出品的网络游戏 则：该游戏是魔兽世界 规则4： 如果：网易游戏出品的网络游戏 则：该游戏是梦幻西游 规则5： 如果：暗黑破坏神版本1 则：该游戏是暗黑破坏神1 规则6： 如果：是暗黑破坏神2 则：该游戏是暗黑破坏神2 规则7： 如果：是暗黑破坏神3 则：该游戏是暗黑破坏神3 规则8： 如果：暗黑破坏神版本2单手武器使用木棒的男性人物 则：该人物是德鲁伊 规则9： 如果：暗黑破坏神2单手武器使用手杖的男性人物 则：该人物是亡灵法师 规则10：
如果：暗黑破坏神版本2单手武器使用法杖的女性人物 则：该人物是巫师 规则11： 如果：暗黑破坏神版本2双手武器使用长剑和盾牌的男性人物 则：该人物是圣骑士 规则12： 如果：暗黑破坏神版本2单手武器使用斧头的男性人物 则：该人物是野蛮人 规则13： 如果：暗黑破坏神版本2单手武器使用爪子的男性人物 则：该人物是刺客 规则14： 如果：暗黑破坏神2单手武器使用长剑的女性人物 则：该人物是亚马逊 规则15： 如果：梦幻西游单手使用鞭子的女性人物 则：该人物是飞燕女 游戏人物识别专家系统由15条规则组成，可以识别八种动物，在15条规则中，共出现 37个概念（也称作事实），共37个事实，每个事实给一个编号，从编号从1到37，在规则对象中我们不存储事实概念，只有该事实的编号，同样规则的结论也是事实概念的编号，事实与规则的数据以常量表示，其结构如下：Char *str{}={"暴风公司出品 ","网易游戏出品","单机游戏","网络游戏", "角色类游戏","对抗类游戏","版本1","版本2","版本3","男性","女性", "暗黑破坏神","梦幻西游","暗黑破坏神1","暗黑破坏神2","暗黑破坏神3","单身武器","双手武器","使用木棒","是用手杖","使用法杖","使用长剑","使用盾牌","使用斧头","使用爪子","使用鞭子","巫师","德鲁伊","亡灵法师","法师","圣骑士","野蛮人","刺客","亚马逊","飞燕女","魔兽争霸","魔兽世界","\ 0"} 程序用编号序列的方式表达了产生式规则，如资料中规则15，如果动物是鸟，且善飞，则该动物是信天翁。相应的规则数组第八条是{26，17，13，11，0，0}，第26个是“使用鞭子”，如果事实成立，询问使用者下一个事实，第17 个“单手武器”，如果也成立，询问使用者下一个事实，第13个是“梦幻西游”则，如果事实成立，询问使用者下一个事实，第11个是“女性”，如果事实成立，查找结论断言编号数组{28，29，30，31，32，33，34，35，14，15，16，1 3，12，36，37}中第八个“35”，这里35对应事实数组中的“飞燕女”。 上述就是程序的推理过程，也是程序中的重点，该部分是由规则类（类rul e）中的Query方法实现。 三、流程图及分析 主程序的流程主要是：1、实例化各个类 2、初始化事实集 3、初始化规则集
来自MIT人工智能实验室
8447 麻省理工学院 人工智能实验室 AI Working Paper 316 1988年10月来自MIT人工智能实验室：如何做研究？ 作者：人工智能实验室全体研究生 编辑：David Chapman 版本：1.3 时间：1988年9月 译者：柳泉波北京师范大学信息学院2000级博士生 摘要本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议，对做研究本身（阅读、写作和程序设计），理解研究过程以及开始热爱研究（方法论、选题、选导师和情感因素），都是极具价值的。 备注：人工智能实验室的Working Papers用于内部交流，包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表。不像正式论文那样，会列出所有的参考文献。 1. 简介 这是什么？ 并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功，本文只是列举了一些可能会有所帮助的非正式意见。 目标读者是谁？ 本文档主要是为MIT人工智能实验室新入学的研究生而写，但对于其他机构的人工智能研究者也很有价值。即使不是人工智能领域的研究者，也可以从中发现对自己有价值的部分。 如何使用？ 要精读完本文，太长了一些，最好是采用浏览的方式。很多人觉得下面的方法很有效：先快速通读一遍，然后选取其中与自己当前研究项目有关的部分仔细研究。 本文档被粗略地分为两部分。第一部分涉及研究者所需具备的各种技能：阅读，写作和程序设计，等等。第二部分讨论研究过程本身：研究究竟是怎么回事，
如何做研究，如何选题和选导师，如何考虑研究中的情感因素。很多读者反映，从长远看，第二部分比第一部分更有价值，也更让人感兴趣。 .. 小节2 如何通过阅读打好AI研究的基础。列举了重要的AI期刊，并给出了一些阅读的诀窍。 .. 小节3 如何成为AI研究领域的一员：与相关人员保持联系，他们可以使你保持对研究前沿的跟踪，知道应该读什么材料。 .. 小节4 学习AI相关领域的知识。对几个领域都有基本的理解，对于一个或者两个领域要精通。 .. 小节5 如何做研究笔记。 .. 小节6 如何写期刊论文和毕业论文。如何为草稿写评审意见，如何利用别人的评审意见。如何发表论文。 .. 小节7 如何做研究报告。 .. 小节8 是有关程序设计的。AI程序设计与平常大家习惯的程序设计有所不同。 .. 小节9 有关研究生涯最重要的问题，如何选导师。不同的导师具有不同的风格，本节的意见有助于你找到合适的导师。导师是你必须了解如何利用的资源。 .. 小节10 关于毕业论文。毕业论文将占据研究生生涯的大部分时间，本部分涉及如何选题，以及如何避免浪费时间。 .. 小节11 有关研究方法论，尚未完成。 .. 小节12 或许是最重要的一节：涉及研究过程中的情感因素，包括如何面对失败，如何设定目标，如何避免不安全感，保持自信，享受快乐。 2. 阅读 很多研究人员花一半的时间阅读文献。从别人的工作中可以很快地学到很多东西。本节讨论的是AI中的阅读，在第四小节将论述其他主题相关的阅读。 阅读文献，始于今日。一旦你开始写作论文，就没有多少时间了，那时的阅读主要集中于论文主题相关的文献。在研究生的头两年，大部分的时间要用于做课程作业和打基础。此时，阅读课本和出版的期刊文章就可以了。（以后，你将主要阅读文章的草稿，参看小节三）。 在本领域打下坚实的基础所需要的阅读量，是令人望而却步的。但既然AI只是一个很小的研究领域，因此你仍然可以花几年的时间阅读本领域已出版的数量众多论文中最本质的那部分。一个有用的小技巧是首先找出那些最本质的论文。此时可以参考一些有用的书目：例如研究生课程表，其他学校（主要是斯坦福大学）研究生录取程序的建议阅读列表，这些可以让你有一些初步的印象。如果你对AI的某个子领域感兴趣，向该领域的高年级研究生请教本领域最重要的十篇论文是什么，如果可以，借过来复印。最近，出现了很多精心编辑的有关某个子领域的论文集，尤其是Morgan-Kauffman出版的。 AI实验室有三种内部出版物系列：Working Papers，Memos和Technical Reports，正式的程度依次增加，在八层的架子上可以找到。回顾最近几年的出版物，将那些非常感兴趣的复制下来。这不仅是由于其中很多都是意义重大的论文，对于了解实验室成员的工作进展也是很重要的。
人工智能实验报告7
《人工智能》课外实践报告 项目名称：剪枝法五子棋 所在班级： 2013级软件工程一班 小组成员：李晓宁、白明辉、刘小晶、袁成飞、程小兰、李喜林 指导教师：薛笑荣 起止时间： 2016-5-10——2016-6-18
项目基本信息 一、系统分析 1.1背景
1.1.1 设计背景 智力小游戏作为人们日常休闲娱乐的工具已经深入人们的生活，五子棋更成为了智力游戏的经典，它是基于AI的αβ剪枝法和极小极大值算法实现的人工智能游戏，让人们能和计算机进行对弈。能使人们在与电脑进行对弈的过程中学习五子棋，陶冶情操。并且推进人们对AI的关注和兴趣。 1.1.2可行性分析 通过研究，本游戏的可行性有以下三方面作保障 （1）技术可行性 本游戏采用Windows xp等等系统作为操作平台，使用人工智能进行算法设计，利用剪枝法进行编写，大大减少了内存容量，而且不用使用数据库，便可操作，方便可行，因此在技术上是可行的。 （2）经济可行性 开发软件：SublimText （3）操作可行性 该游戏运行所需配置低、用户操作界面友好，具有较强的操作可行性。 1.2数据需求 五子棋需要设计如下的数据字段和数据表： 1.2.1 估值函数：
估值函数通常是为了评价棋型的状态，根据实现定义的一个棋局估值表，对双方的棋局形态进行计算，根据得到的估值来判断应该采用的走法。棋局估值表是根据当前的棋局形势，定义一个分值来反映其优势程度，来对整个棋局形势进行评价。本程序采用的估值如下： 状态眠二假活三眠三活二冲四假活三活三活四连五 分值 2 4 5 8 12 15 40 90 200 一般来说，我们采用的是15×15的棋盘，棋盘的每一条线称为一路，包括行、列和斜线，4个方向，其中行列有30路，两条对角线共有58路，整个棋盘的路数为88路。考虑到五子棋必须要五子相连才可以获胜，这样对于斜线，可以减少8路，即有效的棋盘路数为72路。对于每一路来说，第i路的估分为E(i)=Ec(i)-Ep(i)，其中Ec(i)为计算机的i路估分，Ep(i)为玩家的i路估分。棋局整个形势的估值情况通过对各路估分的累加进行判断，即估值函数： 72 F（n）= Σ E(i) i=1 1.2.2 极小极大值算法: 极大极小搜索算法就是在博弈树在寻找最优解的一个过程，这主要是一个对各个子结点进行比较取舍的过程，定义一个估值函数F(n)来分别计算各个终结点的分值，通过双方的分值来对棋局形势进行分析判断。以甲乙两人下棋为例，甲为max，乙为min。当甲走棋时，自然在博弈树中寻找最大点的走法，轮到乙时，则寻找最小点的走法，如此反复，这就是一个极大极小搜索过程，以此来寻找对机器的最佳走法。
人工智能实验二图搜索
人工智能技术基础图搜索问题求解 实验报告
一、实验目的 加强对图搜索技术的理解，初步掌握图搜索基本编程方法,并能运用图搜索技术解决一些应用问题。 二、实验要求 （1）可使用第3章中的状态图搜索通用程序，这时只需编写规则集程序；也可以用PROLOG 语言或其他语言另行编写。 （2）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验内容或题目 实验题目：迷宫求解 实验内容：利用状态图搜索方法求解下列迷宫图 入口 出口12345 12345 四、实验步骤与源程序 实验步骤： (1) 理解题目； (2) 对状态进行编码；
(3)转换规则集； (4)编写程序； (5)调试运行； 源程序： /*状态图搜索通用程序*/ DOMAINS state=symbol %例如:state=symbol DATABASE-mydatabase open(state,integer) %用动态数据库实现OPEN表 closed(integer,state,integer) %和CLOSED表 res(state) open1(state,integer) min(state,integer) mark(state) fail_ PREDICATES solve road(state,state) search(state,state) result searching step4(integer,state) step56(integer,state) equal(state,state) repeat resulting(integer) rule(state,state) GOAL solve. CLAUSES solve:- search(s,e),result. /*例如 solve:- search(st(0,1,2,3,4,5,6,7,8),st(0,2,8,3,4,5,6,7,1)),result. */ search(Begin,End):- %搜索 retractall(_,mydatabase),
人工智能实验室建设研究-人工智能论文-计算机论文
人工智能实验室建设研究-人工智能论文-计算机论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要:通过对新工科背景下，专业人才培养的方向和目标的分析，结合目前的实验教学效果和实验室教学资源情况，探讨构建人工智能方向的科学研究和实践教学相结合的实验体系，以硬件平台资源为基底，以人工智能复合型实验室为载体，以培养跨界复合型人才为目标。同时人工智能实验室的构建也体现在实验室的建设和管理中，为其提供技术上的支持。 关键词:人才培养;实验室;人工智能复合型 引言
为了适应应用型本科院校在新工科背景下的发展，我院对人工智能实验室的建设正在规划部署中。人工智能实验室依托计算机科学与技术专业，学院投入大量人力和物力，建设新工科下的人工智能方向的实践教学和科学研究相结合的实验体系［1］。本科院校的教育也同当前国家经济的发展紧密结合，包括教育的内容、形式、教育方式等。应用型本科院校以学生为主体，注重培养学生的能力、提高学生全面发展，以适应经济的发展趋势［2］。本实验室为数字化、智能化的开放式实验室，引进先进的计算机技术和人工智能技术等相关技术，实验资源将开放式，为学生提供一个数字化和智能化的开放式实验室平台［3］。教师和学生可以通过此实验室完成教学任务以及科研探讨。如何通过当前的人工智能技术和计算机硬件资源，构建一个开放式的人工智能实验室，是当前实验室构建中遇到的最重要的问题［4］。通过调研本院实验室的建设和发展情况，提出应用型高校建设人工智能实验室的设计规划和实施方案，具有一定的参考价值［5］。 1实验室现状分析
面对新工科人工智能方面人才的急切需求，如何能培养出具有地区经济发展的新工科人才是本专业建设中的最重要的问题［6］。应用型本科院校要将专业特色同地方经济结合，培养适应新工科下的复合型宽口径专业人才。通过产教融合、实践教学，有效推进人才培养质量。目前人工智能相关课程的实验实训多数通过软件模拟仿真，缺少大量的行业数据或者案例，不能达到很好的教学效果。学生无法理解抽象的数据背后的原理和应用，更无法学以致用。我校现有的实验实训教学资源都是陈旧的硬件设备，基本不能适应人工智能相关课程的需求和技术的发展，所以建设人工智能实验室迫在眉睫［7］。本专业课程开设了人工智能、智能信息处理、机器学习等课程，《人工智能》是人工智能相关课程的理论知识课程;《智能信息处理》是人工智能应用方面的课程;《机器学习》是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。人工智能的应用领域有机器视觉、语音识别、自然语言处理、图片分类等。目前人工智能的相关实验课均在机房教学，使用的教学设备均为台式计算机，软件平台为常用的教学软件。 2人工智能实验室建设方案
人工智能实验室
MIT人工智能实验室：如何做研究 麻省理工学院人工智能实验室AI Working Paper 316 作者：人工智能实验室全体研究生 编辑：David Chapman 版本：1.3 1988年9月 译者：柳泉波北京师范大学信息学院2000级博士生 摘要本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议，对做研究本身（阅读、写作和程序设计），理解研究过程以及开始热爱研究（方法论、选题、选导师和情感因素），都是极具价值的。 备注人工智能实验室的Working Papers用于内部交流，包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表。不像正式论文那样，会列出所有的参考文献。 1 简介 1.1 这是什么？ 并没有什么灵丹妙药可以保证在研究中取得成功，本文只是列举了一些可能会有所帮助的非正式意见。 1.2 目标读者是谁？ 本文档主要是为MIT人工智能实验室新入学的研究生而写，但对于其他机构的人工 智能研究者也很有价值。即使不是人工智能领域的研究者，也可以从中发现对自己 有价值的部分。 1.3 如何使用？ 要精读完本文，太长了一些，最好是采用浏览的方式。很多人觉得下面的方法很有 效：先快速通读一遍，然后选取其中与自己当前研究项目有关的部分仔细研究。 （1）本文档被粗略地分为两部分。第一部分涉及研究者所需具备的各种技能：阅 读、写作和程序设计等。第二部分讨论研究过程本身：研究究竟是怎么回事，如何 做研究，如何选题和选导师，如何考虑研究中的情感因素。很多读者反映，从长远 看，第二部分比第一部分更有价值，也更让人感兴趣。 （2）如何通过阅读打好AI研究的基础。列举了重要的AI期刊，并给出了一些阅读 的诀窍。 （3）如何成为AI研究领域的一员。与相关人员保持联系，他们可以使你保持对研 究前沿的跟踪，知道应该读什么材料。 （4）学习AI相关领域的知识。对几个领域都用有基本的理解，对于一个或者两个 领域要精通。 （5）如何做研究笔记。 （6）如何写期刊论文和毕业论文。如何为草稿写评审意见，如何利用别人的评审
人工智能与数据挖掘
机器学习与数据挖掘姓名：xxx班级：计xxx学号：xxxxx
机器学习与数据挖掘 随着互联网突飞猛进的发展，数据总量呈爆炸式增长，数据量从TB级别升到ZB级别别IDC报告称，未来10年数据总量将会增加50倍，应对如此的数据总量，相应管理数据仓库的服务器将增加10倍。目前主流的软件已经无法在合理的时间内针对如此数量级别的数据进行撷取、管理、处理并整理成能为决策提供帮助的信息。美国政府率先提出并启动了“大数据研究和发展计划”，标志着大数据已上升到国家意志，大数据时代到来。 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。数据挖掘与机器学习的关系如图一所示： 数据挖掘 数据分析技术数据管理技术 机器学习数据库 图一数据挖掘与机器学习的关系 实际上，机器学习和数据挖掘技术已经开始在多媒体、计算机图形学、计算机网络乃至
《人工智能及其应用》实验指导书
《人工智能及其应用》 实验指导书 ( 浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月 )
前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；*算法求解8数码问题实验；*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月
目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (3) 实验二模糊推理系统实验 (5) 实验三 A*算法实验I (9) 实验四 A*算法实验II (12) 实验五遗传算法实验I (14) 实验六遗传算法实验II (18) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (20) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)
实验教学大纲 一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 、Matlab 。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验内容学 时 类型教学 要求 1产生式系统应用VC++设计知识库，实现系统识别或 分类等。 2设计课内 2模糊推理系统应用Matlab1）设计洗衣机的模糊控制器； 2）设计两车追赶的模糊控制 器。 2验证课内 3A*算法应用I VC++设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2综合课内4A*算法应用II VC++设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2综合课内5遗传算法应用I Matlab1）求某一函数的最小值； 2）求某一函数的最大值。 2验证课内6遗传算法应用II VC++设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2综合课内 7基于神经网络的模式识别Matlab1）基于BP神经网络的数字识 别设计； 2）基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2验证课内 8基于神经网络的 优化计算 VC++设计与实现求解TSP问题的连2综合课内 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者，该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主，一般应占课程总成绩的50%，其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩，无论采取何种方式进行考核，都必须按实验课的目的要求，以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。 评定各级成绩时，可参考以下标准：
人工智能产生式系统实验报告资料
实验报告 【实验名称】______________产生式系统_______________________ 【实验目的】 1. 理解产生式系统的结构原理与实际应用。 2. 掌握产生式规则表示及规则库组建的实现方法。 3. 熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。 【实验原理】 产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统，这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对。在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识；用产生式规则表示推理过程和行为。 【实验内容】 1.自己建造产生式系统（包括规则库和事实库），然后进行推理，即可以自己输入任何的事实，并基于原有的规则和输入的事实进行推理。 2.建造动物识别系统，能根据输入的动物特征判断是那种动物或给出相应的回答。 3.算法设计 ①首先建立事实库 事实库是在程序的开始直接输入的，用户根据需要选择，即要求用户先输入特征个数，然后输入动物的特征，进行识别。如果未识别出来，则可以重新选择，或者退出。 动物的特征如下： 1有奶2有毛发3有羽毛4会飞5生蛋6有爪7有犬齿 8目盯前方9吃肉10有蹄11反刍食物12黄褐色13黑色条纹 14黑色斑点15长腿16长脖子17暗斑点18白色19不会飞 20黑白色21会游泳22善飞23不怕风浪 24哺乳动物25鸟26食肉动物27有蹄动物28偶蹄动物
29海燕30老虎31金钱豹32长颈鹿33斑马34鸵鸟35企鹅 ②建立静态规则库 即建立产生式规则，本算法采用了产生中间事实的方法，便于建立和使用规则。为了便于设计，我们把要识别的动物限于7种，这样所需要的产生式规则就比较少。本算法共有15种规则，如下： R1: 如果动物有奶，则它是哺乳动物 R2: 如果动物有毛发，则它是哺乳动物 R3: 如果动物有羽毛，则它是鸟 R4: 如果动物会飞且生蛋，则它是鸟 R5: 吃肉的哺乳动物是食肉动物 R6: 有爪有犬齿木钉前方的哺乳动物是食肉动物 R7: 有蹄的哺乳动物是有蹄动物 R8: 反刍食物的有蹄动物是偶蹄动物 R9: 黄褐色有黑条纹的食肉动物是老虎 R10:黄褐色有黑色斑点的食肉动物是金钱豹 R11:长腿长脖子有黄褐色暗斑点的有蹄动物是长颈鹿 R12:有黑白条纹的有蹄动物是斑马 R13:不会飞长腿长脖的鸟是鸵鸟 R14:不会飞会游泳黑白色的鸟是企鹅R15:善飞不怕风浪的鸟是海燕具体表示如下： R1: 1->24 R2: 2->24 R3: 3->25 R4: 4*5->25 R5: 6*7*8*24->26 R6: 9*24->26 R7: 10*24->27 R8: 11*27->28 R9: 12*13*24->30 R10: 12*14*24->31 R11: 12*15*16*17*27->32 R12: 13*18*27->33 R13: 15*16*19*25->34 R14: 19*20*21*25->35 R15: 22*23*25->29 ③正向推理过程 从已知事实出发，通过规则库求得结论，或称数据驱动方式。推理过程是： 规则集中的规则前件与事实库中的事实进行匹配，得匹配的规则集合。 从匹配规则集合中选择一条规则作为使用规则。 执行使用规则的后件，将该使用规则的后件送入事实库中。 重复这个过程直至达到目标。 如有多条匹配规则需从中选一条作为使用规则，本算法是根据规则的顺序依次选择，且规则中不存在同一组事实对应多条匹配规则。