人工智能与机器学习
第$章
$"! 人工智能
这章我们介绍人工智能与机器学习"毕竟这两个词太火了!我们一样是要弄清楚它们的定义+之间的区别以及怎么通过去解释人工智能提升自己的价值"同时!还要介绍今后我们可能常会用到的一些方法!比如神经网络+贝叶斯+马尔可夫+自然语言处理等"
我们可以简单地回答说人工智能最直接的解释就是不是人的智能!但能像人那样思考!也可能超过人的智能"
人工智能&D I+)()-)D@)*+,@@)B,*-,!;5'被认为是"!世纪三大尖端技术&人工智能+基因工程+纳米科学'之一!近几年来飞速发展!互联网科技巨头和无数中小创业公司投身其中!越来越多基于人工智能的应用开始渐渐走进我们的日常生活"
先举几个生活中常见的例子"
导航几乎是我们开车出行的必备应用之一!以大数据和机器学习为基础!是一种典型的地图人工智能化"在车里打开导航时!地图采集设备自动识别景物和道路特征定位你所处的位置!提取建筑轮廓并绘制形状!根据道路图形标牌+电子眼+警示牌等自动挖掘出过期或新增的信息点以及道路变化!并且根据道路实时路况计算规划出最优出行路径等"导航的整个过程不需要人工参与!机器根据算法和数据智能化输出结果!是离我们最近的人工智能应用之一"
信息获取是我们的基础需求之一!百度搜索和今日头条个性化推荐就是人工智能在信息分发领域的实际应用"经过深度学习的机器基于大数据根据你的检索关键词或者个人属性+行为记录等从数据库中自动调取+匹配和呈现信息"今日头条甚至已经有了人工智能写稿机器人!基于自然语言处理+视觉图形处理和机器学习技术等!;5写稿机器人能够根据网络热点+评论分享+用户喜好进行文字编写+标题封面图选择等!并在两秒钟内创作一篇效果不逊于人工编辑的稿件"
;5之所以重要!是因为它解决了极其复杂的问题!而这些问题的解决方案可以应用到对人类福祉重要的领域...从健康+教育!到商业+交通!乃至于公用事业和娱乐等"
那么!我们是不是说人工智能将取代人类或者就是灾难呢"
困难的问题是简单的!简单的问题是困难的"
其实!这里我们可以抛出一个哲学一样的话题"
"&!'年#月注定也要载入人工智能的发展史册,来自S F F B@,的人工智能程序;@R.D S F以总比分$X!的成绩战胜了前世界冠军李世石"
号称(人类最后智力骄傲)的围棋也被人工智能攻破了!一时间人工智能与机器人威胁论刷爆了微博+微信及各路新闻媒体"大家都在担心着某一天自己的工作会被人工智
能抢去!又在某一天人类会被人工智能机器人统治"那场比赛中有一个细节!不知大家是
否注意,这个已经在(人类最后智力骄傲)上碾压人类的;@R.D S F!却连挪动一枚小小的
棋子都需要人类帮助才能完成"
可能有人会说!这都不算事儿!围棋都已经战胜人类了!给;@R.D S F装上机械手让它
自己下棋也不过是分分钟的事儿"然而!事实真的是这么简单吗*
让计算机在智力测试或者下棋中展现出一个成年人的水平是相对容易的!但是要让
计算机有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的"这便是在人工
智能和机器人领域里著名的莫拉维克悖论"
莫拉维克悖论指出,和传统假设不同!对计算机而言!实现逻辑推理等人类高级智慧
只需要相对很少的计算能力!而实现感知+运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源"
这个很类似于数学发展中的理论!我们要证明最前沿的各种定理可能不难!但是要证
明最简单的!W!K"可能却是最难的"
四岁小孩具有的本能...辨识人脸+举起铅笔+在房间内走动+回答问题等!事实上却
是工程领域内目前为止最难解的问题"随着新一代智慧设备的出现!股票分析师+石化工
程师和假释委员会都要小心他们的位置被取代!但是园丁+接待员和厨师至少!&年内都
不用有这种担心或者不需要担心"
$"# 机器学习
我们怎样去解释人工智能和机器学习的关系呢*
人工智能的根本在于智能...如何为机器赋予智能"而机器学习强调的是学习!或
者说算法!是部署支持人工智能的计算方法"或者说人工智能是科学!机器学习是让机器
变得更加智能的算法"
还记得我们强调的内容和形式的关系吗*我们可以说机器学习和人工智能是内容和
形式的关系!或者说机器学习成就了人工智能"
机器学习是从大量的数据中发现规律!提取知识!并在实践中不断地完善和增强自
我"机器学习是机器获取知识的根本途径!只有让计算机系统具有类似人的学习能力!才
可能实现人工智能的终极目标"可以这么说!机器学习是人工智能研究的核心问题之一!
也是当前人工智能研究的一个热门方向!同时也是人工智能理论研究和实际应用的主要
瓶颈之一"
机器学习算法我们可以整体分为两类!不是按照有监督学习和无监督学习进行分类!
而是按照容易方法论的角度进行分类的"
一种是线性化思维"体现在线性和非线性思维的转化中!比如线性回归是把非线性
的转换成线性的进行研究!同时也是把高维的转换成低维的#支持向量机&4:6'其实就
是反过来的!把低维的转换成高维的!把非线性的转换成线性的"
另一种是分类和聚类"在生活中!我们常常没有过多地去区分这两个概念!觉得聚类
就是分类!分类也差不多就是聚类"分类与聚类之间在机器学习中有本质的区别"
第 章 人工智能与机器学习
($
(% 量化投资与 语言
!"分类
分类是通过学习来得到样本属性与分析对象的关系"
具体来说!就是我们根据已知的一些样本!来得到分类模型&其实就是一种函数关系'!然后通过目标函数来对只包含属性的样本数据进行分类"
分类要求必须事先明确知道各个类别的信息!并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应"但是很多时候上述条件得不到满足!尤其是在处理海量数据的时候!如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求!则代价非常大!这时候可以考虑使用聚类算法"
#"聚类
聚类指事先并不知道任何样本的类别标号!希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别"
聚类的时候!我们并不关心某一类是什么!我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起!这在机器学习中被称作无监督学习&G*P G R,I E)P,C@,D I*)*B'!前面的分类就被称作有监督学习"
通常!人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类!即把相似的&或距离近的'样本聚为同一类!而把不相似的&或距离远的'样本归在其他类"
聚类的目标,组内的对象相互之间是相似的&相关的'!而不同组中的对象是不同的&不相关的'"组内的相似性越大!组间差别越大!聚类就越好"
$"分类和聚类的关系
聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类"
在分类中!对于目标数据库中存在哪些类是知道的!要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来"
聚类需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起来!使之成为有意义的聚类!聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下!希望将所有的记录组成不同的类或者说聚类!并且使得在这种分类情况下!以某种度量&如距离'为标准的相似性!
在同一聚类之间最小化!而在不同聚类之间最大化"
与分类不同!无监督学习不依赖于预先定义的类或带类标记的训练实例!需要由聚类学习算法自动确定标记!而分类学习的实例或数据样本有类别标记"
$"$ 机器学习的常用算法
机器学习的常用算法很多!而且现在有许多已实现的机器学习开源包可供我们调用"
如果我们能对常见的算法熟练掌握!比如通过使用%J+.F*实现算法!加深对机器学习的本质理解!那么!我们在量化投资领域里面就会有更多机遇"
!"线性回归
这里说线性回归是因为我们讲的回归基本上就是线性回归!也就是用线性的方法去解决非线性的问题"说得更极端一些!机器学习里面的所有算法都可以看作是初中学习的一次函数思想!即 K 来看机器学习发展过程中的各个理论或者算法"
#"支持向量机&)*+'
4:6的关键在于核函数"低维空间向量集通常难于划分!解决的方法是将它们映
射到高维空间"但这种办法带来的困难就是计算复杂度的增加!而核函数正好巧妙地解
决了这个问题"也就是说!只要选用适当的核函数!就可以得到高维空间的分类函数"在
4:6理论中!采用不同的核函数将导致不同的4:6算法"在确定了核函数之后!由于
确定核函数的已知数据也存在一定的误差!考虑到推广性问题!因此引入了松弛系数以及
惩罚系数两个参变量来加以校正"在确定了核函数的基础上!再经过大量对比实验等取
定这两个系数!该项研究就基本完成了!适合相关学科或业务内应用!且有一定能力的推
广性"
$"聚类
所谓聚类!就是将相似的事物聚集在一起!而将不相似的事物划分到不同的类别的
过程!是机器学习中十分重要的一种手段"比如古典生物学之中!人们通过物种的形
貌特征将其分门别类!可以说就是一种朴素的人工聚类"如此!我们就可以将世界上
纷繁复杂的信息!简化为少数方便人们理解的类别!可以说是人类认知这个世界的最
基本方式之一"
在数据分析的术语之中!分类和聚类是两种技术"分类是指我们已经知道了事物的
类别!需要从样品中学习分类的规则!是一种有指导学习#而聚类则是由我们来给定简单
的规则!从而得到分类!是一种无指导学习"两者可以说是相反的过程"
这里!我建议读者需要熟练掌握>6算法"
最大期望算法&,?R,-+D+)F*0H D?)H)Q D+)F*D@B F I)+.H!>6'!又称为期望最大化算法!
在统计中被用于寻找!依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中!参数的最大似然估计"
在统计计算中!最大期望&>6'算法是在概率&R I F A D A)@)P+)-'模型中寻找参数最大似
然估计或者最大后验估计的算法!其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量&@D+,*+
E D I)D A@,'"最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类&C D+D-@G P+,I)*B'领域"
最大期望算法经过两个步骤交替进行计算!第一步是计算期望&>'!利用对隐藏变量的现
有估计值!计算其最大似然估计值#第二步是最大化&6'!最大化是在>步上求得的最大
似然值来计算参数的值"6步上找到的参数估计值被用于下一个>步计算中!这个过程
不断交替进行"
Y0H,D*P是最为常用的聚类方法之一!其实就是>6算法的一种特例"
%"分类
贝叶斯是常见的分类方法!它是在量化投资中应用最多的一种策略"
贝叶斯算法的精髓在于其提供了一种数学法则来解释当有一系列新证据出现的情况
下!你该如何改变自己现有的信念"一个典型的例子就是,看到第一次日出时!接着会想
知道太阳是否会再次升起"于是赋予两个可能的结果同等的先验概率!并且在一个袋子
里面放入一颗白球+一颗黑球!分别代表太阳会再次升起+太阳不会再次升起"第二天!当
太阳再次升起的时候!在袋子里面再放入一颗白球!于是概率由初始的!-"!上升到了
"-#!第三天!当太阳再一次升起的时候!再放入一颗白球!此时的概率&信念的程度'已经
第 章 人工智能与机器学习
(&
(' 量化投资与 语言
由"-#上升到了#-$"随着时间的推移!最初认为太阳每天早晨是否升起的怀疑信念!就慢慢地被修正为几乎可以断定太阳永远会再次升起"理解了贝叶斯算法!遗传算法就容易理解了"
贝叶斯在我们理解市场微观结构!比如做市商模型或者在做高频交易策略方面!可以应用于订单流策略设计"
人工智能与机器人教学教材
人工智能与机器人
1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。
人工智能,机器学习和深度学习之间的差异是什么
人工智能，机器学习和深度学习之间的差异是什么？ 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能+区块链的发展趋势及应用调研报告 如果你在科技领域，你经常会听到人工智能，机器学习，甚至是深度学习。怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词？他们都是一样的意思吗？然而更多时候，人们总是混淆的使用它们。 人工智能，机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。但是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集 这个领域的兴起应该归功于深度学习。人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题，比如从自动化的杂货店购买到自动驾驶汽车。
人工智能： 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心
人工智能与机器翻译习题答案.doc
2、产生式系统有哪些类型？ 1正向、逆向、双向产生式系统 2可交换的产生式系统 3可分解的产生式系统 3、试举例说明不可撤|口|搜索方法的基本思想？ 这种方法相当于沿着单独一条路搜索下去，利用问题给出的局部知识决定如何选取规则, 就是说根据当前可靠的局部知识选一条可应用规则并作用于当前综合数据库。接着再根据新状态继续选取规则，搜索过程一直进行，不必考虑撤回用过的规则。 9、试说明产生式系统规则不一致的原因及解决方法。 原因：规则集中存在的不一致是影响系统性能的重要因素之一。系统建立初期，由于规则集较小，内容也比较简单，设计人员能对每一条规则的条件和结论部分反复推敲和精心构造，这类问题容易防止。但随着时间的推移，新的规则不断加入，规则集合越来越大，内容也越来越丰富，这时规则间的相互影响和相互联系就随之变得复杂。在此情况下，规则的不一致就将自然产生， 解决：(1) 对于循环规则，可构造规则集的IF-THEN图，从起始规则的条件部分开始搜索，如果搜索过程中遇到的THEN部分已在前面出现，就可以中断搜索，规则集中包含的循环规则子集合需设计人员检查，解决； (2)对于冲突规则，构造IF-IF表，对规则集内有相同的IF规则子句构造规则树，形成推理图。同时建立THEN-THEN表用以判断是否有冲突规则出现。对相同IF部分的规则继续用它的各自THEN部分作为其它可以匹配的IF前提条件，递归地构造，如发现两个推理图上分别有节点在THEN-THEN表上是矛盾的，则检测出冲突规则，人工予以解决。 (3)对冗余规则和从属规则的检查类似于冲突规则链的方法.不同之处是前者在推理图中的遍历是试图发现有THEN部分等价的两条规则。 1、机器翻译主要有娜些方法？这些方法各有什么特点？ 1基于分析和转换的机器翻译方法 这样的方法有两个特点：一是面向源语言分析，因为源语言中的一个句子已经由句法、语义分析等阶段分析完毕，生成了关于源语言句子的某种中间表示，转换以这种源语言中间表示作为输入；二是直接转换，即对于S表示，直接给出译文形式，一般不需要在目标语言内再作进一步转换，Tl~Tj可以直接包括目标语言的词汇，也可以是对应于Sl~Si的译文组块。 2基于中间语言的翻译方法 基于中间语言的机器翻译方法主要有两个优点。首先，独立的中间表示形式为多语种之间的互译的实现提供了一种经济有效的途径。假设要对N种语言进行互译，则有N*(N.1)个语言对。不同方向的翻译是不同的语言对。此时如果采用基于转换的方法，因为把一种语言翻译成另一种语言都需要一个不同的转换机制(或模块)，所以N火(N?l)个语言对共需要N*(N-1)个独立的转换机制。而采用中间语言的方法，由于对每一种语言只需实现将该种语言翻译成中间语言和把中间语言翻译成该种语言的目标语言这样两个模块，所以总共只需要2N个模块。其次，中间语言不仅是对基于中间语言的机器翻译方法这一特定目的有意义, 同时，作为一种通用的自然语言表示，也值得深入研究。 4.1.3基于统计的机器翻译方法 基于统计的机器翻译方法，一般不要任何语言学知识，它的基木原理是实现源语言词汇到目标语言浏汇的映射。其思路受到语音识别研究的启发，因而应用了类似的方法来实现。研究者用
人工智能与机器学习
第$章 $"! 人工智能 这章我们介绍人工智能与机器学习"毕竟这两个词太火了!我们一样是要弄清楚它们的定义+之间的区别以及怎么通过去解释人工智能提升自己的价值"同时!还要介绍今后我们可能常会用到的一些方法!比如神经网络+贝叶斯+马尔可夫+自然语言处理等" 我们可以简单地回答说人工智能最直接的解释就是不是人的智能!但能像人那样思考!也可能超过人的智能" 人工智能&D I+)()-)D@)*+,@@)B,*-,!;5'被认为是"!世纪三大尖端技术&人工智能+基因工程+纳米科学'之一!近几年来飞速发展!互联网科技巨头和无数中小创业公司投身其中!越来越多基于人工智能的应用开始渐渐走进我们的日常生活" 先举几个生活中常见的例子" 导航几乎是我们开车出行的必备应用之一!以大数据和机器学习为基础!是一种典型的地图人工智能化"在车里打开导航时!地图采集设备自动识别景物和道路特征定位你所处的位置!提取建筑轮廓并绘制形状!根据道路图形标牌+电子眼+警示牌等自动挖掘出过期或新增的信息点以及道路变化!并且根据道路实时路况计算规划出最优出行路径等"导航的整个过程不需要人工参与!机器根据算法和数据智能化输出结果!是离我们最近的人工智能应用之一" 信息获取是我们的基础需求之一!百度搜索和今日头条个性化推荐就是人工智能在信息分发领域的实际应用"经过深度学习的机器基于大数据根据你的检索关键词或者个人属性+行为记录等从数据库中自动调取+匹配和呈现信息"今日头条甚至已经有了人工智能写稿机器人!基于自然语言处理+视觉图形处理和机器学习技术等!;5写稿机器人能够根据网络热点+评论分享+用户喜好进行文字编写+标题封面图选择等!并在两秒钟内创作一篇效果不逊于人工编辑的稿件" ;5之所以重要!是因为它解决了极其复杂的问题!而这些问题的解决方案可以应用到对人类福祉重要的领域...从健康+教育!到商业+交通!乃至于公用事业和娱乐等" 那么!我们是不是说人工智能将取代人类或者就是灾难呢" 困难的问题是简单的!简单的问题是困难的" 其实!这里我们可以抛出一个哲学一样的话题" "&!'年#月注定也要载入人工智能的发展史册,来自S F F B@,的人工智能程序;@R.D S F以总比分$X!的成绩战胜了前世界冠军李世石" 号称(人类最后智力骄傲)的围棋也被人工智能攻破了!一时间人工智能与机器人威胁论刷爆了微博+微信及各路新闻媒体"大家都在担心着某一天自己的工作会被人工智
人工智能与机器翻译期末复习题
一、名词解释（5X3‘）15’ 1.兼类（P121）：一个单词既可以作名词动词又可以作其他词类 2.机器翻译：用计算机软件代替人做的书面翻译 3.组合型歧义：一个字与前面的字成词,与后面的字成词,合起来也成词。 4.交集型歧义（P117）：一个字与前面的字成词,与后面的字也成词。 5.人工智能：用计算机硬件、软件模拟人的行为，解决人类目前尚未认识清楚的问题。 6.人工智能软件的三大技术：知识表示、知识推理、知识获取。 7.语料库：单词、短语和句子组成的数据库。 8.知识工程：包括人工智能软件技术的工程。（知识工程是以知识为基础的系统，就是 通过智能软件而建立的专家系统） 9.深度学习：一步一步在丰富起来的特征规律引导下，由浅入深完成推理的方法。 10.语用分析：分析成语和习惯用语的方法。 二、题解P36 例2.1 、2.2 例2.1 设有下列语句： （1）高山比他父亲出名。 （2）刘水是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程序。 （3）人人爱劳动。 为了用谓词公式表示这些语句，应先定义谓词： BIGGER(x,y):x比y出名 COMPUTER(x):x是计算机系的学生 LIKE(x,y):x喜欢y LOVE(x,y):x爱y M(x):x是人 定义函数father(x)表示从x到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为：（1）BIGGER(高山，father(x)) （2）COMPUTER(刘水)∧∽LIKE（刘水，程序） （3）（?x）（M(x) →LOVE(x,劳动)） 例2.2 设有下列语句： （1）自然数都是大于零的整数。 （2）所有整数不是偶数就是奇数。 （3）偶数除以2是整数。 定义谓词如下： N(x):x是自然数 I(x):x是整数 E(x):x是偶数 O(x):x是奇数 GZ(x):x大于零 另外，用函数S（x）表示x除以2。此时，上述三个句子可用谓词公式表示为： （?x）(N(x) →GZ(x)∧I(x)) (?x)（I(x) →E(x)∨O(x）） （?x）(E(x) →I(S(x))) 三、论述（4X5‘）20’ 1.阐述深度、广度、代价驱动搜索方法。（P68） 答：广度优先搜索法：对全部节点沿广度进行横向扫描，按各节点生成的先后次序，
人工智能论文机器学习与大数据
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
人工智能与机器人
江西蓝天学院 人工智能与机器人 系别：机械系 班级：09热动本（1）班 姓名：艾立强 学号:109202020001 人工智能 最近看了电影《终结者》，对其中的科幻生活有了憧憬，然而现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，它的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种是由知识工程师将 有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善。 人工智能并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，《终结者》的实现就要到来了。 研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域； 一、专家系统 专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。 二、机器学习 机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。
机器学习研究现状与发展趋势
机器学习研究现状与发展趋势 摘要: 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、综合而不是演译。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。 机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。 本文主要叙述了 1.机器学习的研究现状,包括定义,应用领域,研究意义,发展史,系统结构,和对其进行各种角度的分类. 2.机器学习的发展趋势。 引言: 1
按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 什么叫做机器学习？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。为了便于进行讨论和估计的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。 机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计 1
人工智能与机器人制造培训心得
1月19日，2018人工智能与机器人开发者大会在浦东新区申港大道200号F区三楼多功能厅盛大开幕，以“知时代，智未来”为主题。该大会聚集和整合各种人工智能领域创新人才，弘扬科学精神，激发全面创新的热情；同时，培育一批技术智能与机器人开发顶尖研发团队，引导各界力量支持创新人才，搭建服务创新团队的平台。会议中邀请了人工智能和机器人领域的专家和众多的企业负责人参加，一起讨论在这个飞速发展的时代，怎么结合人工智能去创造无限的可能 一、人工智能技术前瞻 再会期间了解到了人工智能以及机器人相关的前沿技术和创新思路，当前社会对于人工智能和机器人等词频繁使用，炙手可热。依托百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞，基于加强机器人创新发展的人工智能创新平台和加强机器人共性关键技术研究，建立完善机器人标准体系及检测认证平台。伴随着机器人技术的突飞猛进，两大平台也开始全面实施。在会议上胡洁教授讲到这么一句话，“智能制造是系统工程，人工智能是锦上添花”现在是要将原来人工智能辅助创新设计发展为人工智能驱动创新设计。目前应用人工智能现状大部为给定一个具体的方案使机器人按照给定的方案去工作，人工智能的另一个境界也就是现在我们发展的目标。要是人工智能通过自己的学习去创新，使人工智能可以做到用自己的方式学习，用自己的方式预测与创新。 二、智能制造的应用 也许人工智能听起来会比较科幻，缺少实际性，在本次会议中不仅仅是对于学术上的交流，有很大一部分是人工智能在生活中，工业上的实际应用。 1、Tesla&Google 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶受到了广泛的关注。 2、仿人机器人 仿人机器人顾名思义，就是像人。仿人机器人理论上可以在形态、行为和思维上像人但
人工智能课程论文 机器学习
人工智能课程论文 机器学习 姓名：赵文琪 班级：软件132 学号：3130704233
摘要 机器学习(Machine Learning,ML)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。专门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。 关键字:人工智能,机器学习
目录 1.概述 2.机器学习的定义和研究 3.机器学习的发展史 4.机器学习的主要策略 5.机器学习系统的基本结构 6.机器学习分类 1、基于学习策略的分类 2、基于所获取知识的表示形式分类 3、按应用领域分类
______________________________________________一.概述 机器学习(Machine Learning)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、综合而不是演译。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。近年来机器学习理论在诸多应用领域 得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，但至今对学习的机理尚不清楚。人们曾对机器学习给出各种定义。H.A.Simon认为，学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。R.s.Michalski认为，学习是构造或修改对于所经历事物的表示。从事专家系统研制的人们则认为学习是知识的获取。这些观点各有侧重，第一种观点强调学习的外部行为效果，第二种则强调学习的内部过程，而第三种主要是从知识工程的实用性角度出发的。 机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少 学习的能力。例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机
为什么说对象存储适合人工智能和机器学习
为什么说对象存储适合人工智能和机器学习 如今，各种类型的企业都致力于采用人工智能和机器学习项目，但要发挥其真正的潜力，则需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础设施通常是重点，但存储设施也同样重要。以下是对象存储(而不是文件或块存储)适用在加强人工智能和机器学习工作负载的三个主要原因： 1.可扩展性 当有大量不同的数据源可供学习时，采用人工智能和机器学习技术最有效。数据科学家利用这些丰富的数据来训练领域模型。在“大数据的五个V”(数量、类型、速度、准确性和价值)中，前两个(数量和类型)最为重要。简而言之，人工智能和机器学习依赖于大量不同的数据(图像、文本、结构化和半结构化数据)来构建有用的模型，提供准确的结果，并最终提供业务价值。 对象存储是很具扩展性的存储架构，特别适合支持人工智能和机器学习所需的大量数据。对象存储旨在通过水平扩展方法实现无限增长，从而使企业可以通过在需要的位置和时间添加节点来增加部署。由于对象存储使用单个全局名称空间，因此也可以一次在多个地理位置上进行这种扩展。另一方面，文件和块系统通常采用扩展方法。这意味着这些平台通过向单个节点添加更多计算资源来实现垂直扩展，这最终会受到限制。他们无法通过部署其他节点来增加计算资源，从而无法有效地水平扩展。 2.API 健壮灵活的数据API对于人工智能和机器学习非常重要，如上所述，它们使用了多种数据类型。存储平台需要支持API来容纳各种数据。此外，人工智能服务器和机器学习的创新越来越多地在公共云上进行，但是仍然有相当一部分人工智能和机器学习在内部部署数据中心服务器或私有云中发生，这取决于用例的具体情况(例如，科学研究和医疗保健等领域通常最适合私有云)。这意味着组织需要一个存储API，以支持公共云和本地/私有云中的工作负载。 文件和块存储平台所支持的API受限制，部分原因是它们是较旧的架构。相比之下，对象存储使用云平台中固有的高级API，该API设计为以应用程序为中心，与文件和块存储相比，它支持范围更广的API，其中包括版本控制、生命周期管理、加密、对象锁定和元数据。此外，支持人工智能和机器学习用例的新对象存储API(例如对流数据的支持和对海量数据集的查询的支持)也是可能的。 通过围绕Amazon S3的对象存储API的标准化，可以更轻松地在内部部署和公共云中集成软件。企业可以轻松地将人工智能和机器学习部署从内部部署/私有云环境扩展到公共云，或者将云原生的人工智能和机器学习工作负载迁移到内部部署环境，而不会损失浪潮服务器功能。这种双模式方法使组织可以合作且可互换地利用内部部署/私有云和公共云资源。 由于S3API已成为对象存储的事实上的标准，因此许多软件工具和库都可以利用该API。这允许共享代码、软件和工具，以促进人工智能和机器学习社区中更快的开发。示例包括流行的机器移动学习平台，例如具有内置S3API的TensorFlow和Apache Spark。
高中生机器学习与人工智能入门指南
高中生机器学习与人工智能入门指南 在这篇文章中，我所总结的所有信息普遍适用于那些对这个领域有兴趣的高中生。文章的编排是按照时间顺序进行，这与其他入门指南的内容安排有所不同，高中生不需要理解线性代数，偏导数及其他复杂的数学概念，而只需要按照我们的安排一步步学习。考虑到高中生的学习能力及时间安排，这种学习方式对绝大多数的高中生都非常适用，我相信你可以在三个月内达到相当高的专业水平。下面让我们开始吧！ 1. 学习Python，并用于算法编程。在此，我强烈建议初学 者学习Python。Python不仅非常容易适合初学者掌握，而 且它几乎支持机器学习中所有的依赖库。虽然R语言很有用，但一般说来Python更适合高中生学习。除了基本编程外， 对于机器学习来说，最有用的库包括Numpy，Pandas和Matplotlib。对于那些没有编程基础的同学，我建议学习多伦多大学(现在是ML / AI最好的大学之一)开设一门编程课程。虽然这需要几周的学习时间，但是通过本课程你可以获得的大部分编程所需的知识。不仅如此，该课程对所有人都是免费的，你可以在 https://https://www.360docs.net/doc/2a3596051.html,/learn/learn-to-program?siteID=S AyYsTvLiGQrs4V8qoewjp3oL7Nr.r_Fw&utm_content=10& utm_medium=partners&utm_source=linkshare&utm_camp
aign=SAyYsTvLiGQ#获取课程相关的信息。对于那些拥有Python语言编程经验的人，你只需浏览本教程的语法https://https://www.360docs.net/doc/2a3596051.html,/python/python_basic_synta x.htm，这对你来说不需要花费太多的时间。在了解Python 的基础知识后，你还需要了解我上面提到的前两个库(Matplotlib可以晚点)。Numpy和Pandas可以用于修改和使用数据，而Matplotlib则用于图表和数据的可视化。你可以通过以后链接来学习Numpy和Pandas库，这不会花费 你太多的时间：Numpy： http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/Pandas：https://https://www.360docs.net/doc/2a3596051.html,/pandas-docs/stable/10min.html 有了Python的编程基础，现在你可以开始学习机器学习和 人工智能所需的核心编程。2. 深入了解机器学习的基础知识。Andrew Ng的机器学习(Machine Learning)课程是一门最通用的机器学习课程。由于课程中涉及到一些偏导数的概念(尽管整个课程的学习并不需要完全理解这些概念)，因此对于高中学生来说这门课程可能还有点难度。然而，我发现课程中第3至5周的一些讲座对高中生的入门学习还是有益的。我鼓励每个人都可以尝试着开始这个课程的学习并相应地做 一些笔记。尽管课程的学习不需要太难的数学知识及相关的Matlab编程能力，但这对于高中生来说仍然还是难以掌握。不用担心，我们将在短时间内用Python复现其中相同(或更
人工智能与机器翻译.
人工智能与机器翻译(A,B 卷 七个大题:1. 名词解释 2.题解 3.智能知识 4.机器翻译方法 5. 技术阐述 6.分析题 7.应用题 A. 名词解释 : a. 机器翻译 :计算机程序做人的翻译。 b. 兼类 :一个单词既可以作名词动词又可以作其它词类。 c. 人工智能软件技术 :知识表示,知识推理,知识学习。 d. 人工智能 :用计算机模拟人的行为。 e. 交集型歧义 :一个字和前面的字可以成词,跟后面的字也可以成词。 f. 组合型歧义 :一个字可以和前面的字成词也可以同后面的字成词,连起来也可以成词。 g. 语法分析 :分析一句话的语法含义。 h. 语料库 :单词,短语,句子的集合。 i. 自然语言理解 :用计算机程序去理解一篇文章的含义。 B. 题解 : 第二章 P36 2-1,2-2 例 2.1 设有下列语句: (1 高山比他父亲出名。 (2 刘水是计算机系的一名学生,但他不喜欢编程序。
(3 人人爱劳动。 为了用谓词公式表示这些语句,应先定义谓词: BIGGER(x,y:x比 y 出名 COMPUTER(x:x是计算机系的学生 LIKE(x,y:x喜欢 y LOVE(x,y:x爱 y M(x:x是人 定义函数 father(x表示从 x 到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为: (1 BIGGER(高山, father(x (2 COMPUTER(刘水∧∽ LIKE (刘水,程序 (3 (任意 x (M(x->LOVE(x,劳动 例 2.2 设有下列语句: (1 自然数都是大于零的整数。 (2 所有整数不是偶数就是奇数。 (3 偶数除以 2是整数。 定义谓词如下: N(x:x是自然数 I(x:x是整数
人工智能与机器学习
人 工 智 能 -机器学习 班级： 姓名： 学号：
[摘要]本文介绍了人工智能的定义、现状、发展以及实现路径。实现路径着重于对机器学习的讨论。内容包括对机器学习的定义，其现状、发展以及主要策略。 [关键词]人工智能、机器学习 Artificial Intelligence and Machine Learning Stud ent number name school [Abstract]This thesis introduce the definition of Artificial Intelligence,and things about it like its present situation,its development,the way of get it.Base on Artificial Intelligence,the important point is put on Machine Learning,include its definition,present situation,development and major tactics. [Keyword] Artificial Intelligence, Machine Learning 引言 人工智能，译自英文“Artificial Intelligence”，简称AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科；是一门关于理解人类智能内在机制，并在机器上予以实现的科学。自古以来，人类就有关于智能机器的设想，希望机器能辅助人类甚至代替人类完成一些需要通过自我思维才能完成的。 机器学习(Machine Learning)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。 正文 日本动画片《阿拉蕾》中，博士制造出思想单纯善良，力量无穷，学习能力超强的阿拉蕾机器人。能够造出这样的具有人类智能的机器，是科学家们一直的理想。人工智能这个科学就是研究和模拟人类的思维，最终做出一台能够像人类一样思考的机器。人工智能科学中有一个很著名的标准，叫做“图灵测试”。用这个标准能够非常简单准确地测定一台机器是否具有人一样的智能。这个测试大概就是通过几个人与一台待测试的机器之间进行对话。当然人与人之间是不能互相看到对方的，人也不能看到哪个是人哪个是机器，之间只有通过对话来交流。然后人与机器之间互相进行对话，对话内容主要是随便问一些问题。到最后，如果对话的人，还分不清与他对话的几个人与机器当中，哪个是机器，哪个是人，那么就可以断定这台机器具备人一样的智能。 然而，直到今天，还没有任何一台机器可以通过这个测试。而且，离通过测试的差距还非常之大。这个测试对于机器，真正的困难就难在要像人一样回答问题。例如随便问一个问题：“12乘以7再加821等于多少”。这个问题就很容易让机器“中计”。因为对于机器来说，
人工智能 第七章 机器学习
第七章机器学习 教学内容：机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域。本章主要介绍机器学习的有关知识及其主要的几种学习方法，并介绍了知识发现的相关内容。 教学重点：机器学习的基本结构、类比学习、神经学习、知识发现 教学难点：学习系统的结构，知识发现的处理过程， 教学方法：课堂教学为主。注意结合学生已学的内容。及时提问、收集学生学习情况，多实用具体实例来加以说明，注意难易结合，将课程讲述得较为浅显易懂。 教学要求：重点掌握类比学习和知识发现，掌握机器学习的发展史和神经学习，了解解释学习、归纳学习，一般了解机械学习。 7.1 机器学习的定义和发展历史 教学内容：本小节主要介绍了机器学习的定义以及其发展的过程，为后面的进一步学习打下基础。 教学重点：机器学习的定义 教学难点：对定义的准确把握和理解 教学方法：通过举例引入机器学习的定义，在讲述发展历史时，简介各阶段的具体产物，让学生有较为具体的感受和体会。 教学要求：重点掌握机器学习的定义，了解机器学习的发展史。 7.1.1 机器学习的定义 1.机器学习的基本概念： 按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。 2.机器学习的定义 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
举例：列举1959年美国的塞缪尔设计的一下棋程序，由这一事件引出关于机器学习的概念的相关讨论。 提问：讨论关于机器学习的各种概念的提出以及其区别。 7.1.2机器学习的发展史 机器学习是人工智能应用研究较为重要的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期： 1.第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。在这个时期，所研究的是“没有知识”的学习，即“无知”学习；其研究目标是各类自组织系统和自适应系统；指导本阶段研究的理论基础是早在40年代就开始研究的神经网络模型。在这个时期，我国研制了数字识别学习机。 2.第二阶段在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。本阶段的研究目标是模拟人类的概念学习过程，并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。这个时期正是我国“史无前例”的十年，对机器学习的研究不可能取得实质进展。 3.第三阶段从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。在这个时期，人们从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策略和各种学习方法。本阶段已开始把学习系统与各种应用结合起来，中国科学院自动化研究所进行质谱分析和模式文法推断研究，表明我国的机器学习研究得到恢复。1980年西蒙来华传播机器学习的火种后，我国的机器学习研究出现了新局面。 4.机器学习的最新阶段始于1986年。一方面，由于神经网络研究的重新兴起，另一方面，对实验研究和应用研究得到前所未有的重视。我国的机器学习研究开始进入稳步发展和逐渐繁荣的新时期。 讨论：根据对四个时期的划分和分段了解，讨论机器学习在现实生活中的具体运用及其影响。 7.2 机器学习的主要策略与基本结构 内容与作用：本小节概括了机器学习的主要策略，同时给出了机器学习的基本结构，让学生对机器学习的机制有了基本的认识。 教学重点：机器学习的基本结构。
人工智能与机器人(读书报告).docx
读书报告 院系计算机学院___________________ 专业______________________________________ 年级______________________________________ 班级______________________________________ 学生姓名_______________________________________ 学号______________________________________ 报告题目_________ 人工智能与机器人_____________ 完成时间_________ 年________________ 12 __ 月
1绪论 (4) 1」课题背景 (4) 1.2机器人的发展 (5) 2机器人的定义 (5) 2.1机器人的种类 (6) 2.2机器人的应用领域 (6) 2.2.1工业机器人 (6) 2.2.2探索机器人 (6) 2.23服务机器人 (7) 2.2.4军事机器人 (7) 3机器人的开发过程 (8) 3」智能机器人的制造理论 (8) 3.2机器人的行动过程 (9) 4机器人的实际应用 (9) 5机器人的现状和发展前景 (10) 6总结 (11)
人工智能与机器人 （11科技1班） ?豪:人工智能是研究如何制造岀人造的智能机器或智能系统.来模拟人类智能 活动的能力.以延伸人们智能的科学。人工智能主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。而机器人则是将人工智能与物理器件结合起来.完成某些工作的机器.目前.机器人学和人工智能已作为两个不同的学科.各自发展羞.均取得了很好的成果。同时在一些领域.二者又相互结合.并取得了很好的效果。 关It询：人工智能;机器人;智能控制 Artificial intelligenee and Robotics Abstract: Expert Artificial intelligence is the study of how to create artificial intelligence machine or intelligent system,to simulate the ability of human intelligence activities,to extend people intelligence scicncc.Artificial intelligence mainly includes three aspccts,pcrcq）tion,thinking,bchavior abiiity.Whilc the robot is the artificial intelligence and physical device together,complete certain work machine,at present,robot is the artificial intelligence have been used as two different subjects,th&r respective development,have achieved very good rcsults.At the same time,in some areas,the two arc combined with each other,and have achieved very good results. Keywords： Artificial intelligence： Robot： intelligent control 1绪论 1.1课题背景 信息技术课程，作为适应信息时代的一门新兴学科，其基本思想是通过对信息的获取、加工、管理、传播的技术、方法等知识与技能的学习、应用和创新，从而培养和提高学习者的信息素养和创新素质。人工智能与机器人科学，融合了计算机、机械、电子、通讯、控制等声、光、电、磁多个学科领域的知识，其核心是目前被称为前沿科学的人工智能理论和技术，因此，这门课程对学生的知识结构将是一种多学科整合的建构。另一方面，智能机器人的基本特征是感知一判断一决策一行动，即获取环境的直接信息，然后经过分析判断，进而做出反馈或行动。自机器人诞生之初人类便一直存在着“机器人恐惧症” 的想法，但机器人真的能征服地球了吗？真正伤脑筋的，是所谓的"人工智能”。但在担心机器人比人类聪明使人类失去存在的必要，或是