《人工智能》课程简介

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《人工智能》课程简介

课程目标:

人工智能是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、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。掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和求解技术,以及机器学习的技术方法. 掌握人工智能的一个问题和三大技术,即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。

课程主要内容:

1.搜索技术

?图搜索技术

?盲目搜索算法(宽度优先搜索、深度优先搜索、均一代价搜索)

?启发式搜索算法(登山法、分支界限法、动态规划法、A算法、A*算法)

?与或图搜索(AO*搜索)

?博弈树搜索(极大极小法,剪枝的α-β剪枝法)

?高级搜索技术(遗传算法)

2. 归结推理方法

?谓词逻辑表达式

?谓词逻辑归结原理

?Herbrand定理。

3.知识表示方法

?产生式规则表示法

?语义网络表示法

?框架表示法

?脚本方法

?过程表示

?直接表示

4.机器学习

?实例学习

?解释的学习

?决策树学习

?神经网络学习(人工神经网络的结构、模型,解BP算法)

1

人工智能引论复习题

人工智能:是边缘学科.主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能. 符号主义(主流学派):认为人的认知基元是符号,认知过程即符号操作过程;认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,能用计算机来模拟人的智能行为;认为知识是信息的一种形式,是构成智能的基础.人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用. 连结主义:认为思维基元是神经元,而不是符号处理过程;认为人脑不同于电脑,并提出连结主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式 行为主义:认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义),提出智能行为的“感知—动作”模式;认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理;人工智能可以象人类智能一样逐步进化(所以称为进化主义);智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来. 确定性推理是建立在确定性知识和证据的基础上的推理.从确定的初始证据出发,通过运用确定性知识,最终推出具有一定程度的确定性但却又是合理或基本合理的结论. 知识是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识. 知识表示方式(把知识用计算机可接受的符号并以某种形式描述出来)一阶谓词逻辑、产生式表示、状态空间图表示、与或图表示、语义网络、框架结构表示,还有问题归纳法、面向对象法等. 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎. 机器学习的基本系统结构:环境向系统的学习部分提供某些信息,学习部分利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行部分根据知识库完成任务,同时把获得的信息反馈给学习部分.在具体的应用中,环境,知识库和执行部分决定了具体的工作内容,学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定.下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响. 所有的人都是要死的,苏格拉底是人,所以苏格拉底是要死的. 令P(x):x是人,Q(x):x是要死的:(x)(P(x)→Q(x))∧P(苏格拉底)→Q(苏格拉底) 证明(1) ( x)(P(x)→Q(x)) 前提 (2) P(苏格拉底)→Q(苏格拉底) 全称量词消去 (3) P(苏格拉底) 前提 (4) Q(苏格拉底) (2)(3) 分离 每个学术会议的成员是专家,有些成员是年轻人,所有有的成员是年轻专家. 令P(x):x是专家,Q(x):x是年轻人,R(x)表x是学术会议成员: (X)(R(x)→P(X));(?X) (R(x)∧Q(X));(?X)(Q(X)∧P(X)) 证明(1)(?X) (R(x)∧Q(X)) P (2) R(a)∧Q(a)ES(1) (3)R(a)T(1)I (4) (X)(R(x)∧P(X))P (5)R(a)→P(a)US(4) (6) P(a) T(3) (5)I (7)Q(a) T(2)I (8)Q(a)∧P(a) T(6) (7)I (9)(?X) (Q(x)∧P(X)) EG(8) 任何鸵鸟都不会飞,多有雌鸵鸟都是鸵鸟,所以,所有雌鸵鸟都不会飞. 设P(x):x是鸵鸟;Q(x):x会飞;R(x):x是雌鸟. ?x(P(x)→?Q(x)),

《人工智能导论》试卷B

人工智能试卷(B) 试题部分: 一、选择题(15小题,共15分) 1、97年5月,著名的“人机大战”,最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为(A) A)深蓝B)IBM C)深思D)蓝天 2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 3、谓词逻辑下,子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘, 若σ是互补文字的(最一般)合一置换,则其归结式C=(A ) A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 4、或图通常称为D A)框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 5、不属于人工智能的学派是B A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 6、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是C A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 7、要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫(B )。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 8、下列哪部分不是专家系统的组成部分(A) A.)用户B)综合数据库C)推理机D)知识库 9、产生式系统的推理不包括(D ) A)正向推理B)逆向推理C)双向推理D)简单推理 10、C(B|A) 表示在规则A->B中,证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 11、AI的英文缩写是B A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 12、反演归结(消解)证明定理时,若当前归结式是(C)时,则定理得证。 A)永真式B)包孕式(subsumed)C)空子句 13、在公式中?y?xp(x,y)),存在量词是在全称量词的辖域内,我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义,它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做(B ) A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 14、子句~P∨Q和P经过消解以后,得到(B ) A. P B. Q C. ~P D.P∨Q

人工智能课程体系及项目实战

人工智能课程体系及 项目实战

人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课:Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础

2.Python数据结构(列表,字典,元组) 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图

8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9. Matplotlib数据可视化分析 第三课:回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课:案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择

5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法 第五课:决策树与随机森林 1.熵原理,信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课:Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章

第三章搜索推理技术 3-1什么是图搜索过程?其中,重排OPEN表意味着什么,重排的原则是什么? 图搜索的一般过程如下: (1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S),把S放到未扩展节点表中(OPEN表)中。 (2) 建立一个已扩展节点表(CLOSED表),其初始为空表。 (3) LOOP:若OPEN表是空表,则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点,把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节 点n,它是CLOSED表中节点的编号 (5) 若n为一目标节点,则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径 而得到的(指针将在第7步中设置) (6) 扩展节点n,生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。 (7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一 个通向n的指针,并将它们加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改通到n的指针方向。 对已在CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。 (8) 按某一任意方式或按某个探试值,重排OPEN表。 (9) GO LOOP。 重排OPEN表意味着,在第(6)步中,将优先扩展哪个节点,不同的排序标准对应着不同的搜索策略。 重排的原则当视具体需求而定,不同的原则对应着不同的搜索策略,如果想尽快地找到一个解,则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分,如果想找到代价最小的解,则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。

《人工智能导论》课程期末考试试卷二 答案 (上海交大)

一、选择题答案1、A2、A 二、填空题答案 1、基于规则的正向演绎系统使用的条件是(1)事实表达式是任意形式(2)规则形式为L→W或L1∨L2→W,其中L为单文字,W为任意形(3)目标公式为文字析取形 2、基于规则的逆向演绎系统使用的条件是(1)事实表达式是文字合取形(2)规则形式为W→L 或W→L1∧L2 ,其中L为单文字,W为任意形(3)目标公式为任意形式 3、归结法中,可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。 三、问答题答案 第1题答:

得解图:

第2题 第3题 答:综合数据库: (m1, m5, m9, b) 设从河的左岸到右岸,其中m1, m5,m9分别表示过河时间需要1分钟,5分钟和9分钟的人,在河左岸的人数。b=1表示船在左岸,b=0表示船在右岸。规则集: 初始状态:(2, 1, 1, 1) 结束状态:(0, 0, 0, 0) h函数:h(n) = m - b,其中m为在左岸的人数,b为船是否在左岸。 对于任意两个节点ni和nj,其中nj是ni的子节点。 当ni中b=1时,则nj中b=0,因此:max(h(ni)-h(j))=(m-1)-(m-1)=0, 而C(ni, nj)最小为1, 因此h(ni)-h(nj)

因此该h函数满足单调性条件。所以h满足A*条件。 第4题 答:对事实和规则进行skolem化: (1)(s) ~P(a) (2)(s)(P(g(s))) P(g(s)) (3)(x)(s)(y)((P(s)∧Q(b,x,s))→H(y) (P(s)∧Q(b,c,s))→H(f(s)) (4)(x)(s)(Q(b,x,s)→Q(b,x,g(s))) Q(b,x,s)→Q(b,x,g(s)) (5)(x)(s)(y)(~P(s)→Q(b,x,y)) ~P(s)→Q(b,x,h(x, s)) 经变量换名后,有事实和规则如下: ~P(a) P(g(s1)) r1: (P(s2)∧Q(b,c,s2))→H(f(s2)) r2: Q(b,x3,s3)→Q(b,x3,g(s3)) r3: ~P(s4)→Q(b,x4,h(x4, s4)) 用对偶形式对目标skolem 化: (x)H(x) H(x) 演绎图如下图(这里只给出了一个一致解图)。

人工智能导论试卷一答案 (上海交大)

一、选择题答案1、b 2、A 3、A 二、填空题答案 1、在修正的A算法中,fm的含义是到当前为止,扩展的节点中,f的最大值 2、对任意节点n,设m是n的子节点,当h满足条件h(n)-h(m) ≤ C(n, m), h(t) = 0时,称h是单调的。 三、问答题答案 第1题 答:当问题有解时,A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理,则当扩展一个节点时,不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径,对于这样的节点,就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时,则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制,使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h,则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进,使用修正的A*算法进行搜索,则可以减少重复扩展节点问题。 第2题 答:回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索,而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中,只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索,则保留了所有的已经搜索过的路径。 第3题 答:化子句集如下:

归结树如下: 修改证明树:

得到问题的解答:R(h(f(g(c, a)))) 第4题 第5题 答:搜索图如图所示,其中括号内标出的是节点的f值,圆圈内的数字是扩展的次序。F(16) 得到的解路径为:S-B-F-J-T 第6题 答:如下的知识可以帮助求解该问题: (1)序列中,偶数在偶数位置,奇数在奇数位置; (2)第五个数为5。 综合数据库:

用一个1到9的序列表示:N = {x},其中x为1到9的数字之一。规则集: r1: IF len(N)=4 THEN {x}∪{5} r2: IF len(N)为偶数and n=In(1, 3, 7, 9) THEN {x}∪{n} r3: IF len(N)为奇数and n=In(2, 4, 6, 8) THEN {x}∪{n} 其中len(N)为求序列的长度,In(a, b, c, d)为取a、b、c、d之一。初始状态:{} 结束条件:得到的序列N前i个数组成的整数能被i整除。

人工智能课程体系与项目实战

人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课:Python基础与科学计算库numpy 1、Python语言基础 2、Python数据结构(列表,字典,元组) 3、科学计算库Numpy基础 4、Numpy数组操作 5、Numpy矩阵基本操作 6、Numpy矩阵初始化与创建 7、Numpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1、Pandas数据读取与现实 2、Pandas样本数值计算与排序

3、Pandas数据预处理与透视表 4、Pandas自定义函数 5、Pandas核心数据结构Series详解 6、Pandas数据索引 7、Matplotlib绘制第一个折线图 8、Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9、Matplotlib数据可视化分析 第三课:回归算法 1、机器学习要解决得任务 2、有监督与无监督问题 3、线性回归算法原理推导 4、实现简易回归算法 5、逻辑回归算法原题 6、实战梯度下降算法

第四课:案例实战信用卡欺诈检测1、数据与算法简介 2、样本不平衡问题解决思路 3、下采样解决方案 4、正则化参数选择 5、逻辑回归建模 6、过采样与SMOTE算法 第五课:决策树与随机森林 1、熵原理,信息增益 2、决策树构造原理推导 3、ID3,C4、5算法 4、决策树剪枝策略 5、随机森林算法原理 6、基于随机森林得特征重要性选择

第六课:Kaggle机器学习案例实战 1、泰坦尼克船员获救预测 2、使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3、使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4、GBDT构造原理 5、特征得选择与重要性衡量指标 6、机器学习中得级联模型 7、使用级联模型再战泰坦尼克 第七课:支持向量机算法 1、SVM要解决得问题 2、线性SVM原理推导 3、SVM对偶问题与核变换 4、soft支持向量机问题 5、多类别分类问题解决方案

《人工智能导论》试卷

一、填空: 1.人工智能的研究途径有(1)、(2)和行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域(3)、(4)、(5)、(6)。 3.人工智能的基本技术包括(7)、(8)、(9)归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点和命题逻辑的区别是 (10)。 5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是(11)。 6.设P是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为(12)。 7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味 着13 ,CF(A)=-1,则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。 8.谓词公式G是不可满足的,当且仅当对所有的解释(16)。 9.谓词公式与其子句集的关系是(17)。 10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为(18),则结论成立。 11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (19)。 12.若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (20)。 13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21),δ·ε= (22)。 14.有子句集S={P(x),P(y)},其MGU= (23)。 15.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的是(24),(25),(26)。 16.状态图启发式搜索算法的特点是(27)。 17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个(28),深度优先搜索算 法中,OPEN表的数据结构实际是一个(29)。 18.产生式系统有三部分组成(30),(31)和推理机。其中推理可分为(32)和 (33)。 19.专家系统的结构包含人机界面、(34),(35),(36),(37)和解 释模块。

青少年人工智能考级一级课程体系标准2019年

附件 《人工智能基础》(1级)课程标准 课程名称、代码:人工智能基础 总学时数:24 理实一体化课时:24 学分数:2 适用专业:信息类(中小学生) 一、课程的性质 1、任选课; 2、技能拓展课程; 3、理实一体化课; 二、课程定位 《人工智能基础》课程是信息类及相关专业有兴趣钻研人工智能及创客应用学生的技能拓展课程。主要学习人工智能与机器人、金属材料和非金属材料、力和运动、电器控制、计算机与数学及编程思维等内容。 三、课程设计思路 以培养基于人工智能应用人才为目标,以实际的小项目为主线,讲解从工程到计算、从计算机到深度学习、从传感到控制等多学科知识。注重对学生实际应用技能和动手能力的培养。课程按PBL的方式设计情境,符合学生的认知过程。 四、课程基本目标 1、知识目标 (1)了解人工智能与机器人。 (2)理解结构的稳定性。 (3)学习力和运动。 (4)学习电气控制。 (5)理解计算机与数学。 (6)学习数制及其转换。 (7)了解计算机系统的组成。 (8)了解计算机网络。 (9)理解杠杆结构。 (10)理解伸缩结构。 (11)理解齿轮传动。 (13)理解其他传动。 (14)综合应用。

2、技能目标 (1)能够较为熟练使用器材进行各种静态物体的搭建。 (2)能够简单完成各种实物的草图设计。 (3)能够解释现实生活中特定事物结构的基本原理。 (4)能够进行个性化的创意搭建。 3、学习素质养成目标 (1)通过课程小案例实践,激发学生的自学潜力,使学生具有一定的自学习惯,在学习中动手动脑的良好习惯; (2)通过以小组形式组织学生进行小创客实训和开发,为培养学生的团队意识、组织协调能力、创新思维能力,在小创客实施中要求对学生进行分组,并以小组完成实训(实验)效果来评定个人成绩。 (3)通过多个小创客的搭建,培养学生综合应用所学知识的能力。 (4)通过小创客的搭建,培养学生以工程和计算思想解决问题的能力。 五、先修课程 无 六、教学内容及学时安排 1、课程主要内容说明 该课程通过几个学习情境的设计,使学生学习人工智能基础相关技术和应用,培养学生的自学能力和团队协作能力,具备一定的工程和计算思维,来解决生活中的一些实际问题。 2、课程组织安排说明 采用“实例教学,问题引动”、“学生为主体,教师为主导”的教学组织形式。在教学过程中,采用以搭建器材作为知识的载体,追踪学生的兴趣和问题,由实例去操纵学生自己主动发现、分析和处理问题。注意通过小型作品的搭建、使用,来激发学生的学习主动性和加深对一些概念的理解。

《人工智能导论》期末复习知识点

《人工智能导论》期末复习知识点 选择题知识点 1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。 人工智能Artificial Intelligence,AI 人工神经网络Artificial Neural Network,ANN 机器学习Machine Learning,ML 深度学习Deep Learning,DL 2.什么是强人工智能? 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器将被认为是有知觉的,有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案,有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能,比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。 3.回溯算法的基本思想是什么? 能进则进。从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。 4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义? 面向对象(Object Oriented)是软件开发方法,一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发,扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法,是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的,面向对象方法,把相关的数据和方法组织为一个整体来看待,从更高的层次来进行系统建模,更贴近事物的自然运行模式。 把一组产生式放在一起,让它们相互配合,协同工作,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用,以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。 对于需要分析方法,诸如深度优先搜索和广度优先搜索(穷尽的方法)以及启发式搜索(例如最佳优先搜索和A*算法),这样的问题使用搜索树表示最合适。 5.机器学习的基本定义是什么? 机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。6.智慧地球的概念,智慧地球提出的背景是怎样的?

人工智能导论在线作业

人工智能导论在线作业集团标准化办公室:[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

答:决策树是一种数据挖掘分类算法、是直观运用概率分析的一种图解法、是一个预测模型。 基本方法: 决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成,方块结点称为决策结点,由结点引出若干条细支,每条细支代表一个方案,称为方案枝;圆形结点称为状态结点,由状态结点引出若干条细支,表示不同的自然状态,称为概率枝。每条概率枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。这样树形图由左向右,由简到繁展开,组成一个树状网络图。 步骤: a.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树,此过程本身就是对决策问题的再分析过程。 b.按从右到左的顺序计算各方案的期望值,并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。 c.对比各方案的期望值的大小,进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上,用“=”记号隔断。 2、什么是知识它有哪些特性列举至少六种知识表示方法 答:经过国内外学者的共同努力,目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究,目前使用较多的知识表示方法主要有:谓词逻辑表示法,产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、表示法、基于本体的知识表示法等。本文将介绍这些知识表示方法的特征和优缺点,进行一些分析和比较。 (1)词逻辑表示法。谓词逻辑表示法是指各种基于(ormalogic)知识表示方式,用逻辑公式描述对象、性质、状况和关系,例如“在轨道上”可以描述成:(npaceshiporbit)它是领域中使用最早和最广泛的知识表示方法之一。其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化,能够采用数学演绎的方式,证明一个新语句是从哪些已知正确的语句推导出来的,那么也就能够断定这个新语句也是正确的。 在这种方法中,识库可以看成一组逻辑公式的集合,识库的修改是增加或删除逻辑公式。使用逻辑法表示知识,将以描述的知识通过引入谓词、函数来加以形式描述,得有关的逻辑公式,而以机器内部代码表示。在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。

义务教育阶段人工智能课程开发的思考与探索

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/26259123.html, 义务教育阶段人工智能课程开发的思考与探索 作者:范洁 来源:《中国信息技术教育》2018年第19期 2017年7月,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出:实施全民智能教育 项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。《规划》的颁布为我国在基础教育领域布局“人工智能教育”提供了政策上的保障,并指明了发展方向。 人工智能是复杂的综合性学科。在中小学阶段设置人工智能相关课程,并不是要把大学阶段学科专业课程简单地下放到中小学,单独设立人工智能课程,而是通过探究式学习,充分调动学生对人工智能的兴趣,并积极地参与进来。在新颁布的《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》中,“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案。新课标对高中阶段人工智能课程结构和内容作了明确规范,并给出教学实施意见。而在义务教育阶段,并没有类似的纲领性文件可供参考。因此,本文从分析国内外基础教育人工智能课程现状入手,探究义务教育阶段人工智能课程开发的定位与途径。 国内外基础教育人工智能课程现状的分析与思考 1.从国家层面上看教学规划 英国是较早开展人工智能基础教育的国家。现行英国基础教育的教学大纲中将“计算机科学”列为基础必修课程,内容分为“计算”和“信息系统”两部分。“计算”部分的选修课程中设置了人工智能基础类模块,介绍基础知识;“信息系统”部分的选修课程中设置了人工智能应用类模块,介绍技术应用。 美国认为人工智能是连接未来的教育,着重在K12(6~18岁青少年)阶段的学生中开展人工智能教育。美国的中学信息技术课程中,在高中階段开有人工智能概论,内容包含认识人工智能的意义及其应用,并介绍自动化系统、机器人、虚拟现实技术等。 我国人工智能教育的开展相对发达国家较迟。教育部在2003年4月颁布的《普通高中技术课程标准(实验)》中首次在信息技术课程中设立“人工智能初步”选修模块。2012年版的《中小学信息技术课程标准》中,首次将机器人科普和入门级开发作为选修内容纳入小学和初中信息技术教学。在《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》中,“人工智能初步”作为选择性必修模块进入高中课程方案,包括人工智能基础、简单智能系统开发、AI技术的发展与应用三部分内容。

人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案

第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点? 答:状态空间法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。 问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。问题规约的实质:从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法:是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3种情况: 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY表示,第i次渡河后,对岸野人数目的变化。当i为偶数时,dC,dY同时为非负数,表示船驶向对岸,i为奇数时,dC, dY同时为非正数,表示船驶回岸边。

福州大学《人工智能导论》试卷

福州大学2014~2015学年第2学期考试A卷 课程名称人工智能导论考试日期2015-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项:1、本试卷共8 页,请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后,考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分,共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是、和。 2. 在知识表示方法中,与谓词逻辑表示为ISA(LIMING ,MAN)等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。 4. 产生式系统由3个部分组成:一个总数据库、、。 5. ANN中文意义是。 6. 反向传播(back-propagation,BP)算法过程是从输出节点开始, ,所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时,若当前归结式是,则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后,得到。 9.基于规则的正向演绎系统,其规则形式为,其中前项要满足的条件是。 10. 语义网络下的推理是通过和实现的。 11. 被成为人工智能之父,曾提出一个机器智能的测试模型。 12. 谓词公式(?x)(?y)(?z)(P(x,y)∨Q(y,z)W(z))消去存在量词后,可以化为 。

13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu(最一般合一)为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ,i=1,2,……p中,通过加入一个 变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分,共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中,选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点,这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是() A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列,这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 产生式系统的推理不包括( ) A. 正向推理 B. 逆向推理 C. 双向推理 D. 简单推理 5. 启发式搜索是寻求问题()解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时,有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的() A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中()是能够合一的。 A. P(q(f(v)),g(u))和P(x,x) B. P(x,f(x))和P(y,y) C. P(y,y,B)和P(z,x,z) D. P(f(A),x),P(x,A) 8. 在遗传算法中,变量x的定义域为 [-2,5],要求其精度为10-6,现用二进制进行编码,

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。

《人工智能导论》教学大纲.

《人工智能导论》教学大纲 大纲说明 课程代码:3235042 总学时:32学时(讲课32学时) 总学分:2学分 课程类别:限制性选修 适用专业:计算机科学与技术,以及有关专业 预修要求:C程序设计语言,数据结构 课程的性质、目的、任务: 人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。本课程是计算机科学与技术,以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设,使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解,对主要技术及应用有一定掌握,启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。 课程教学的基本要求: 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。 人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决,甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法,知识表示和推理形式,机器学习技术,语音和语言理解方法,计算机视觉和机器人学等。要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明: 通过适当调节教学内容和学时安排,减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时,本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。 大纲正文 第一章绪论学时:2学时(讲课2学时)了解人类智能与人工智能的含义,人工智能的发展和应用领域;理解人工智能的内涵。 本章讲授要点:在介绍人工智能概念的基础上,使学生了解本课程所涉知识的重要意义,以及人工智能的应用现状和应用前景。

人工智能导论试卷 (2)

课程名称人工智能导论考试日期2007-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项:1、本试卷共8 页,请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后,考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分,共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是符号主义,连接主义,行为主义、和。 2. 在知识表示方法中,与谓词逻辑表示为ISA(LIMING ,MAN)等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。状态,操作符 4. 产生式系统由3个部分组成:一个总数据库、一套规则,一个控制策略 、。 5. ANN中文意义是人工神经元网络 。 6. 反向传播(back-propagation,BP)算法过程是从输出节点开始, 将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各层神经元的连接权值,使误差信号减至最小 ,所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时,若当前归结式是空子句 ,则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后,得到 Q 。 9.基于规则的正向演绎系统,其规则形式为,其中前项要满足的条件是。→W或L1∨L2→W,L为单文字

2006~2007学年第2学期考试A卷

13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu(最一般合一)为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ,i=1,2,……p中,通过加入一个零均方差的高斯随机变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分,共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中,选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点,这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是() A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列,这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 产生式系统的推理不包括( ) A. 正向推理 B. 逆向推理 C. 双向推理 D. 简单推理 5. 启发式搜索是寻求问题()解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时,有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的() A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中()是能够合一的。 A. P(q(f(v)),g(u))和P(x,x) B. P(x,f(x))和P(y,y) C. P(y,y,B)和P(z,x,z) D. P(f(A),x),P(x,A)

职业院校人工智能专业建设解决方案

职业院校人工智能专业建设解决方案广州万维图灵智能科技有限公司V1.0

目录 1.方案背景 (1) 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 (1) 1.2人工智能技术服务专业建设状况 (2) 1.2.1“人工智能+”专业已成为各院校专业建设高地 (2) 1.2.2人工智能专业建设难点和面临问题 (2) 2.方案思路 (2) 2.1方案整体思路设计 (2) 2.2人工智能人才培养建设模式 (3) 2.3方案特色 (4) 3.建设内容 (4) 3.1人工智能技术服务专业整体架构 (4) 3.2人工智能技术服务专业课程体系 (5) 3.3人工智能全周期实训及算法校验系统 (5) 3.4人工智能实训室建设内容 (7) 3.1人工智能基础实训室 (7) 3.2人工智能专业应用实训室 (8) 3.3人工智能综合实践实训室 (8) 4.服务内容 (9) 4.1师资赋能培训 (9) 4.2测评认证服务 (9) 4.3赋能三创(创新创业创造) (10) 4.4产学研用支持 (10)

1.方案背景 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 随着信息技术、大数据和5G的快速发展,人工智能已成为引领未来的战略性技术,是国际竞争的新焦点,世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,加紧出台规划和政策,围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署,力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。面对全球竞争格局,国家已把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划,牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动,打造竞争新优势、开拓发展新空间,有效保障国家安全和国家创新竞争力。但当前科技的竞争核心在于人才的竞争,我国的人工智能相关人才与世界主要发达国家相比比例明显不足,且技术应用类人才也出现较大缺口,并为此国家相关政府部门先后出台多个相应的政策文件,对人工智能的发展做出了总体部署,全面加速人工智能在研发应用和人才培养的步伐,深化各梯度人才的培养。 ●其中2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》,文件指出要紧抓人工智能发 展的重大战略机遇,加快培养聚集人工智能人才,积极构建各级人工智能科技创新 体系和教育体系,加强产学研合作,鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人 工智能学科建设。 ●2018年教育部下发《高等学校人工智能创新行动计划》,该行动计划从扩大人才培 养规模、提高人才培养质量、优化人才培养结构等方面进行系统部署,重点提出“引 导高校通过增量支持和存量调整,加大人工智能领域人才培养力度”“深入论证并 确定人工智能学科内涵,完善人工智能的学科体系,推动人工智能领域一级学科建 设”“鼓励对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业;支持高校在计算机科 学与技术学科设置人工智能学科方向”等任务。 ●2019年教育部在专业发展调整规划中,教育部正式宣布在普通高等学校高等职业 教育(专业)院校中设置“人工智能技术服务专业”,并且从2019年开始实行。 ●2019年,教育部近日印发《关于实施卓越教师培养计划2.0的意见》:要求:该 计划中明确指出要推动人工智能、智慧学习环境等新技术与教师教育课程全方位融 合,充分利用人工智能、虚拟现实技术,建设开发一批交互性、情境化的教师教育 课程资源。

人工智能导论复习题

●1、人工智能有哪些研究领域?你能列举出一些与汽车相关的研究领域吗? 自然语言理解,数据库的智能检索,专家咨询系统,定理证明,博弈,机器人学,自动程序设计,组合调度问题,感知问题。无人驾驶,安全驾驶辅助系统,环境识别与感知,GPS导航,人工智能换挡互联网 ●2、对于农夫过河问题,分析其中的产生式规则,组成规则库,并给出初始事实数据和 目标条件,建立一个小型产生式系统并运行之。 1)农夫每次只能带一样东西过河(2)如果没有农夫看管,狼吃羊,羊吃菜 要求:设计一个过河方案,使得农夫、狼、羊、菜都能过河,画出相应的状态空间图。 2)四元组S表示状态,即S=(农夫,狼,羊,菜) 用0表示在左岸,1表示在右岸初始S=(0,0,0,0) 目标G=(1,1,1,1) 定义操作符L(i)表示农夫带东西到右岸:i=0 农夫自己到右岸;i=1 农夫带狼到右岸; i=2 农夫带羊到右岸; i=3 农夫带菜到右岸; 定义操作符R(i)表示农夫带东西到左岸: i=0 农夫自己到左岸; i=1 农夫带狼到左岸;i=2 农夫带羊到左岸; i=3 农夫带菜到左岸; 约束状态如下:(1,0,0,X)狼、羊在左岸;(1,X,0,0)羊、菜在左岸; (0,1,1,X)狼、羊在右岸;(0,X,1,1)羊、菜在右岸; (0,0,0,0) / L(2) (1,0,1,0) / R(0) (0,0,1,0) / L(1) \ R(3) (1,1,1,0) (1,0,1,1) / R(2) \ R(2) (0,1,0,0) (0,0,0,1) \ L(3) / L(1) (1,1,0,1) \ R(0) (0,1,0,1) \ L(2) (1,1,1,1) 解一:解二: 1.带羊过河 (1,0,1,0) 1.带羊过河 (1,0,1,0) 2.农夫回来 (0,0,1,0) 2.农夫回来 (0,0,1,0) 3.带狼过河 (1,1,1,0) 3.带菜过河 (1,0,1,1) 4.带羊回来 (0,1,0,0) 4.带羊回来 (0,0,0,1) 5.带菜过河 (1,1,0,1) 5.带狼过河 (1,1,0,1) 6.农夫回来 (0,1,0,1) 6.农夫回来 (0,1,0,1) 7.带羊过河 (1,1,1,1) 7.带羊过河 (1,1,1,1) 4、书上P158—4.10、4.13、4.17 4.10 用语义网络表示:动物能运动,会吃;鸟是一种动物,鸟有翅膀,会飞;鱼是一种 动物,鱼生活在水里,会游泳。

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