人工智能学习心得

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人工智能学习心得

对人工智能的理解

通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称AI。

人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段:

第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。

第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。

DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议

第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。

日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展。

1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。

第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮

由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

最近看了电影《黑客帝国》一系列,对其中的科幻生活有了很大的兴趣,不觉有了疑问: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?

在黑客帝国的世界里,程序员成为了耶稣,控制着整个世界,黑客帝国之所以成为经典,我认为,不是因为飞来飞去的超级人物,而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系,一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界?

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,她的概念,方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边,智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力,和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而,对于什么是人类智能(或者说智力),科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”,有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”,甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”,或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

虽然难于下定义,但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求,同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合,并有一定的理论实践依据,计算机将拥有一个新的发展方向。

个人觉得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。

人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理,而且能运用知识处理问题,能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标,根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法,建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统,机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展,技术的进步,人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习,以及与所听所见所闻的结合,我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想:

一,融合阶段(2010—2020年):

1、在某些城市,立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话,远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色,远程教育十分普及。

4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展,人工智能科学逐渐完善。

5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如,将微型超级计算机植入人脑,人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

7、随着人工智能的加速发展,新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康,而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如,法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害,可以规范家用机器人的使用,可以更加有效地保护数据,可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人),可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

三、自我发展阶段(2020—2030年):

1、智能化计算机和互联网既能自我修复,也能自行进行科学研究,还能自己生产产品。

2、一些新型材料的出现,促使智能化向更高层次发展。

3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信,在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为,使人们不受机器人的侵害。

5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

四、升华阶段(2030—2040年):

1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

2、人工智能系统可从环境中采集全息信息,身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释,并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

4、人工智能可以模仿人类的智能,因此会出现有关法律来规范这些行为。

人工智能一但拥有长足的进步,必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大,届时,足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展,起到决定性作用。

虽然不知道其中有多少在未来会得到实现,但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力,让我们一起期待未来的世界吧,一个全新的人工智能世界。

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。

人工智能化学习心得

学习心得 程宇涵 113120160117 16物联网 在看李开复老师的《人工智能》之前,我有许多疑惑,人工智能是什么?是男是女,长什么样儿?漂亮吗?会不会生病?会不会老?人工智能聪明吗?会下象棋吗?会打麻将吗?会玩dota或者王者荣耀吗?会打乒乓球吗?会打篮球吗?会游泳吗?人工智能有记忆 吗?能不能教他说话、拿筷子夹花生米?人工智能好玩吗?怎么玩?怎么跟它交流?它会不会说话?能陪我唱歌吗?要不要吃饭?要不 要充电?人工智能有什么用?能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗?能用来赚钱吗?人工智能怕什么?下雨天能出门吗?天热会不会出汗?从楼上摔下去会不会变形?能修好吗?人工智能有什么危险? 会不会吃了我?它要是想伤害我,我该怎么办?我该怎么了解人工智能?学习人工智能?和人工智能和谐相处?人工智能有什么爱好? 喜欢听什么歌?吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的?会看书吗?能不能体 会“今宵酒醒何处,杨柳岸,晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑,古来征战几人回”的豪迈?人工智能有感情吗?会喜欢我吗?我离 开它的时候,它会不会难过,会不会想我? 通过学习李开复老师的《人工智能》,我获益良多,很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物,介绍了人工智能的基本理念,发展历程和对未来的展望。

下面以问答的形式,记录学习心得。 1. 人工智能是什么?在哪里? 其实,人工智能已经到处都是,什么都做:可以陪人聊天,可以写标准新闻,能画画,能翻译,能开车,能认出人的样子,能在互联网上搜答案,能在仓库搬货,能送快递到家。 人工智能是什么,众说纷纭,一般有以下五种定义(可能有交叉):1) 在某方面特别聪明的计算机程序,比如AlphaGo,下围棋下得特别好,世界冠军也下不过它。 2) 试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难,人的意识,连人自己都搞不清楚,更别说教给自己编出来的程序了。 3) 怎么想的不知道,行为方式倒是很像人,比如可以和人聊天的ELIZA。 4) 会自己学习的,刚开始笨笨的,慢慢地就越来越聪明。AlphaGo 也是因为头悬梁锥刺股,苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。 5) 根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。

【参考借鉴】人工智能学习心得.doc

学习心得 程宇涵11312016011716物联网 在看李开复老师的《人工智能》之前,我有许多疑惑,人工智能是什么?是男是女,长什么样儿?漂亮吗?会不会生病?会不会老?人工智能聪明吗?会下象棋吗?会打麻将吗?会玩dota或者王者荣耀吗?会打乒乓球吗?会打篮球吗?会游泳吗?人工智能有记忆 吗?能不能教他说话、拿筷子夹花生米?人工智能好玩吗?怎么玩?怎么跟它交流?它会不会说话?能陪我唱歌吗?要不要吃饭?要不 要充电?人工智能有什么用?能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗?能用来赚钱吗?人工智能怕什么?下雨天能出门吗?天热会不会出汗?从楼上摔下去会不会变形?能修好吗?人工智能有什么危险? 会不会吃了我?它要是想伤害我,我该怎么办?我该怎么了解人工智能?学习人工智能?和人工智能和谐相处?人工智能有什么爱好? 喜欢听什么歌?吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的?会看书吗?能不能体 会“今宵酒醒何处,杨柳岸,晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑,古来征战几人回”的豪迈?人工智能有感情吗?会喜欢我吗?我离 开它的时候,它会不会难过,会不会想我? 通过学习李开复老师的《人工智能》,我获益良多,很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物,介绍了人工智能的基本理念,发展历程和对未来的展望。 下面以问答的形式,记录学习心得。 1.人工智能是什么?在哪里? 其实,人工智能已经到处都是,什么都做:可以陪人聊天,可以写标准新闻,能画画,能翻译,能开车,能认出人的样子,能在互联网上搜答案,能在仓库搬货,能送快递到家。 人工智能是什么,众说纷纭,一般有以下五种定义(可能有交叉): 1)在某方面特别聪明的计算机程序,比如AlphaGo,下围棋下得特别好,世界冠军也下不过它。

人工智能学习心得

人工智能学习心得 20147932唐雪琴 人工智能研究最新进展综述 一、研究领域 在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域,每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中,这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。 在过去50多年里,已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如,能

够求解微分方程的,下棋的,设计分析集成电路的,合成人类自然语言的,检索情报的,诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,也就说什么地方有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状近年来,人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现,以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人工智能与艾真体 分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准,并具有互操作性,即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。 分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念,只能在团体协作中实现,因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话,包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中,分布式问题求解

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

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人工智能学习心得 目录 第一篇:人工智能学习心得 第二篇:人工智能学习论文 第三篇:《人工智能》学习报告 第四篇:对人工智能学习的感想 第五篇:人工智能学习 正文 第一篇:人工智能学习心得 人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如

意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称ai。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。 dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议 第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么

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人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的: 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议

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。

人工智能学习心得

第一篇、人工智能心得体会大作业 人工智能学习心得 我眼中的人工智能 人,没有熊一样的力量,却能把熊关进笼子,这笼子的钥匙,叫智慧。 人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用,而不是只想着如何获取食物来填饱肚子,人类之所以会凌驾于食物链顶端,就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担,人类开始学会使用火,让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程,为了提高生产效率,也为了减轻工人手工劳作的负担,人们开始了工业革命,无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力,也正是从此刻起,人类使用资源的能力有了质的发展,由使用已有资源,到创造新的资源。第一台计算机应运而生,人类开启了无限创造的时代。时至今日,计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域,甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算,但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算,还渐渐开始要求计算机做人类能做的事,这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。

人工智能目前还没有在人们生活中普及,但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统,如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品,相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面,与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别,而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用,最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询,但这款搜索引擎推出的初衷,就是为了帮助人工智能的深度学习,通过上亿的用户一次又一次地查询,来锻炼人工智能的学习能力,由于我的水平还很低,对于深度学习还不敢妄自拽测。但是,近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项,为人们熟知的便是智能汽车。不得不说,人工智能想要进一步发展,必须依靠这些大公司的研究和不断推广,由经济促创新。 纵览时间长河,很多新生的技术在一开始都是举步维艰的,人工智能也不例外,但幸运的是,人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短,对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此,在我看来,将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场,使其进入人们的生活只是时间的问题,但要想真正掌握人工智能,开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题,我的看法是,人工智能的开发和应用是需要监管的,但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。

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精品文档 心得体会——人工智能 2016级网络工程,1601103086,杨奥通过这次李元甲老师的讲座,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一一门科学,简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段: 50年代人工智能的兴起和冷落。 人工智能概念首次提出后,相继出现了-批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新 高潮。dendral 化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior 探矿系统、hearsay-ii 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969 年成立了国际人工智能联合会议。 第三阶段: 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80 年代末,神经网络飞速发展。 1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 收集于网络,如有侵权请联系管理员删除

人工智能讲座心得体会

心得体会——人工智能 2016级网络工程,1601103086,杨奥通过这次李元甲老师的讲座,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一一门科学,简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段: 50年代人工智能的兴起和冷落。 人工智能概念首次提出后,相继出现了-批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。dendral 化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969 年成立了国际人工智能联合会议。 第三阶段: 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80 年代末,神经网络飞速发展。 1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。

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

心得体会 人工智能学习心得

人工智能学习心得 人工智能学习心得 我眼中的人工智能 人,没有熊一样的力量,却能把熊关进笼子,这笼子的钥匙,叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用,而不是只想着如何获取食物来填饱肚子,人类之所以会凌驾于食物链顶端,就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担,人类开始学会使用火,让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程,为了提高生产效率,也为了减轻工人手工劳作的负担,人们开始了工业革命,无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力,也正是从此刻起,人类使用资源的能力有了质的发展,由使用已有资源,到创造新的资源。第一台计算机应运而生,人类开启了无限创造的时代。时至今日,计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域,甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算,但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算,还渐渐开始要求计算机做人类能做的事,这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。 人工智能目前还没有在人们生活中普及,但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统,如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品,相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。

在社会生活方面,与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别,而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用,最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询,但这款搜索引擎推出的初衷,就是为了帮助人工智能的深度学习,通过上亿的用户一次又一次地查询,来锻炼人工智能的学习能力,由于我的水平还很低,对于深度学习还不敢妄自拽测。但是,近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项,为人们熟知的便是智能汽车。不得不说,人工智能想要进一步发展,必须依靠这些大公司的研究和不断推广,由经济促创新。 纵览时间长河,很多新生的技术在一开始都是举步维艰的,人工智能也不例外,但幸运的是,人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短,对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此,在我看来,将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场,使其进入人们的生活只是时间的问题,但要想真正掌握人工智能,开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题,我的看法是,人工智能的开发和应用是需要监管的,但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。 由于我对于人工智能的理解还只是皮毛,对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正!第二篇、对人工智能学习的感想 人工智能学习心得

最新[人工智能讲座心得体会]关于人工智能心得体会的论文

《电脑人工智能日趋成熟》 电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。 现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。 舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。 一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。 舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。 人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。” 舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。 舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。 舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢? 讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。 一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。

心得体会 人工智能心得体会

人工智能心得体会 人工智能心得体会 人工智能学习心得 今天是我学习人工智能的第一堂课,也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课,通 过老师的讲解,我对人工智能有了一些简单的感性认识,我知道了人工智能从诞生,发展到 今天经历一个漫长的过程,许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑 战性的科学,而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识,还必须懂得心理学和哲学。人工智能在很多领域得到了发展,在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如: 机器翻译,机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成 这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些 语言翻译工作。目前,国内的机器翻译软件有很多,富有代表性意义的当属“金山词霸”,它 可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译,重要的是它还可以提供发音功能,为用户提供了 极大的方便。 通过这堂课,我明白了人工智能发展的历史和所处的地位,它始终处

于计算机发展的最 前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现,会创造出一个全新的人工智 能世界。篇二:人工智能学习心得人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富 挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十 分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能 研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。关于什么是“智 能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人 本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解

数据库技术实现与人工智能融合的方法

数据库技术实现与人工智能融合的方法 发表时间:2019-09-16T15:23:49.090Z 来源:《基层建设》2019年第17期作者:张培颖[导读] 摘要:在现实生活中,数据库技术和人工智能有着紧密的联系,在人们思想地位中,人工技能只是具备单一的理论性,数据库则是大量的应用在实际操作中。 天津中发智能科技有限公司天津 300392摘要:在现实生活中,数据库技术和人工智能有着紧密的联系,在人们思想地位中,人工技能只是具备单一的理论性,数据库则是大量的应用在实际操作中。人工智能在发展初期的时候,就和数据库有着紧密联系,任何一个数据系统都是应用计算机进行操作,人工智能将使得计算机在实际使用中发挥出最大功效,以展现出人工智能和数据库的融合作用。下面就基于作者实际工作经验,简要的分析数据库 技术实现人工智能融合的方向,希望对相关从业人员有所帮助。 关键词:数据库发展;人工智能;融合方法 1 数据库的现阶段发展现状分析 1.1数据库飞速的发展 数据库的先进技术主要是计算机的重要分支点,充分展现出高科技技术重要性,数据库有着突破性的进展,在数据库的形成最初过程中,以网状数据库和关系数据库为主,而这两种数据库的使用还存在着诸多和不足之处,经过发明和研究,人们创造出技术先进、使用性方便的数据库管理系统,可以有效的弥补数据库中存在的不足之处。 在人们的生活、工作过程中,数据库起到重要的作用,在当前社会正处在高科技的发展阶段,应用先进的系统能够对工作负担进行降低,以有效的提升工作的效率,数据库对数值的保存和计算有着绝对的优势,数据库不仅能够长久性的保存相关数值,还能够对近期数值进行准确计算。如果说某单位计算员工的工资,以往的人工计算方式需要计算出勤、迟到、薪酬、奖金,每一项数据都应手动计算,降低工作效率的同时存在数值偏差现象,而数据库的使用不但准确率较高,且计算时间较短,在短时间内计算出准确数值,是数据库存在的优点之一。 1.2 数据库安全使用性能 数据库的使用范围较为广泛,现如今的工作学习中都离不开数据库的应用,为人们提供方便快捷的有利条件。以往的模式中主要以文件管理为主,只是单一的保管文件,并且文件存放比较分散,工作中需要寻找资料时,往往需要大量时间,而数据库避免了这一现象的发生,数据库保存数据较为集中,相关的数据只保存在一个表格当中,工作中可对相应数值一目了然,避免查找的繁琐过程,提高工作效率。数据库还具备一致性与可维护性,保证了数据库的安全性与可靠性,数据库的具有防止数据丢失与越权使用两种性能,由于数据库的存放时间较长,对保存时间没有规定,使用数值不存在限制,提升数据数值的使用性。数据库数值具有一致性的使用特点,任何数值都具有唯一性,减少数值差的存在,为工作提供便利条件,提高工作效率。数据库的最大的优点便是故障修护系统,数据库具有相应的数据库管理系统,可发现数据库的使用故障,并对数据库进行及时修复,防止整体数据库的破坏为工作带来不必要麻烦,数据库的修复系统可在较短时间内进行数据恢复,体现出数据库使用的方便性。 1.3 数据库的种类模式 数据库的种类与数值有着紧密联系,数值是指由组织形成的数据组成,数据分为逻辑结构与物理结构,两者密切配合提升数据库的使用效率。数据的逻辑结构主要以逻辑思维的角度观察数据,对数据进行透彻性分析,发现数值存在的问题,及时进行数据修改,避免工作中产生数据误差现象。 2 人工智能概况 在1956年,麦卡锡等人第一次使用人工智能这一术语,标志着人工智能正式诞生。人工智能是控制论、信息论、系统论、计算机科学、神经生理学、心理学、数学、哲学等学科相互交叉渗透的产物,它与空间技术、能源技术一起被称为世界三大尖端技术。各领域的专家学者将人工智能与本专业技术相结合,取得了一个又一个令人注目的成果。虽然人工智能的发展经历了风风雨雨,但它已取得的成就不得不令人惊叹。人工智能的不断发展,已产生许多分支,模糊逻辑、专家系统、神经网络、遗传算法是其中最为活跃的四大分支。 3 人工智能的实现 为了将人工智能的理论研究成果应用于实际,人们发明了多种方法。目前大部分的人工智能应用系统是在冯?诺依曼结构的通用数字计算机或通用算机上运行求得结果。这种用软件实现的方法灵活性强但速度较慢。从原理上讲,几乎所有的编程语言均可用于解决人工智能算法,但从编程的便捷性和运行效率考虑,最好选用“人工智能语言”。常用的人工智能语言有传统的函数型语言Lisp、逻辑型语言Prolog 及面向对象语言Smalltalk、VC++及VB等。 为了缩短人工智能应用程序的开发周期,人们还研制出了多种专用开发工具,如MathWorks公司推出的高性能数值计算可视化软件Matlab中包含有神经网络工具箱,提供了许多Matlab函数。另外,还有多种专家系统工具用于开发特定领域的专家系统,如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。这些实用工具为开发人工智能应用程序提供了便利条件。在硬件方面,随着微电子技术的发展,出现了非冯诺依曼结构微处理器,给人工智能信息处理带来了新的生机和活力。DSP是其中的典型产品,它放弃了冯诺依曼结构而采用了哈佛结构,即将程序指令与数据的存储空间分开,各有自己的数据与地址总线,使得处理数据和指令可以同时进行,大大提高了运行速度。在那些因受传统微处理器速度和结构限制而难以实现复杂算法及难以达到要求速度的场合,可考虑选用DSP。高速DSP芯片已被认为是模拟神经特性的理想工具,并可直接用在将来的神经网络计算机中。同时,各大芯片生产厂商已研制出各种专用模糊芯片和神经网络芯片,用专用芯片比用软件方法实现速度快得多,当系统较复杂或速度要求较高时,可选用这些专用芯片,但专用芯片的价格较昂贵。 4 实现数据技术与人工智能结合的重要性 4.1 人工智能系统的应用 人工智能系统是相对人类智能而言,主要是指在机械或电子产品中加入智能设备,使其使用功能有所提升。人工智能主要利用先进的电子技术进行仿生学研究,从整体结构模拟人脑活动。电子计算机是人工智能技术的重要表现,其具有高效、快速的特点,在计算机的使用过程中必须受到人脑的控制,在接收相应的指令后方可进行工作。人工智能是由人造机器产生的,随着人们不断传入新知识,计算机使用范围将更广。

人工智能讲座心得体会

2016级网络工程,86,杨奥 通过这次李元甲老师的讲座,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一一门科学,简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段: 50年代人工智能的兴起和冷落。 人工智能概念首次提出后,相继出现了-批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。dendral 化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969 年成立了国际人工智能联合会议。 第三阶段: 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80 年代末,神经网络飞速发展。

探索大数据与人工智能习题库

《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算 A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是 A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的 A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用 A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用 A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、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 7、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 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点 A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、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 B.数量越小处理时间越短D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX 11、Spark是在哪一年开源的 A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、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

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