人工智能期末复习资料
1.什么是智能体？什么是理性智能体？智能体的特性有哪些？智能体的分类有哪些？
智能体定义：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。
理性智能体定义：给定感知序列(percept sequence)和内在知识(built-in knowledge)，理性智能体能够选择使得性能度量的期望值(expected value)最大的行动。
智能体的特性：自主性（自主感知学习环境等先验知识）、反应性（Agent为实现自身目标做出的行为）、社会性（多Agent及外在环境之间的协作协商）、进化性（Agent自主学习，逐步适应环境变化）
智能体的分类：
简单反射型智能体：智能体寻找一条规则，其条件满足当前的状态（感知），然后执行该规则的行动。
基于模型的反射型智能体：智能体根据内部状态和当前感知更新当前状态的描述，选择符合当前状态的规则，然后执行对应规则的行动。
基于目标的智能体：为了达到目标选择合适的行动，可能会考虑一个很长的可能行动序列，比反射型智能体更灵活。
基于效用的智能体：决定最好的选择达到自身的满足。
学习型智能体：自主学习，不断适应环境与修正原来的先验知识。
2.描述几种智能体类型实例的任务环境PFAS，并说明各任务环境的属性。
答题举例：
练习：给出如下智能体的任务环境描述及其属性刻画。
o机器人足球运动员
o因特网购书智能体
o自主的火星漫游者
o数学家的定理证明助手
二、用搜索法对问题求解
1.简述有信息搜索（启发式搜索）与无信息搜索（盲目搜索、非启发式搜索）的区别。
非启发式搜索：按已经付出的代价决定下一步要搜索的节点。具有较大的盲目性，产生较多的无用节点，搜索空间大，效率不高。
启发式搜索：要用到问题自身的某些信息，以指导搜索朝着最有希望的方向前进。由于这种搜索针对性较强，因而原则上只需搜索问题的部份状态空间，搜索效率较高。
2.如何评价一个算法的性能？（度量问题求解的性能）
完备性：当问题有解时，算法是否能保证找到一个解；
最优性：找到的解是最优解；
时间复杂度：找到一个解需要花多长时间
搜索中产生的节点数
空间复杂度：在执行搜索过程中需要多少内存
在内存中存储的最大节点数
3.简述几种搜索方式的思想。
非启发式搜索：
广度优先搜索：首先扩展根节点，接着扩展根节点的所有后续，然后在扩展它们的后续，依
次类推。在下一层的任何节点扩展之前搜索树上本层深度的所有节点都已经扩展过。
代价一致搜索：扩展路径消耗最低的节点，若单步耗散相等，则等价于广度优先搜索算法。深度优先搜索：扩展搜索树的当前边缘中最深的节点。搜索直接推进到搜索树的最深层，当最深层节点扩展完没达到目标节点则将向上回到下一个还有未扩展后续节点的稍浅的节点。深度有限搜索：深度为l的节点被当做没有后续的节点对待。
迭代深入深度优先搜索：不断增大深度限制，直到找到目标节点。
代价一致搜索的迭代搜索：不断增加路径耗散限制
双向搜索：运行两个同时的搜索：向前搜索（从初始状态向前搜索）和向后搜索（从目标状态向后搜索），扩展节点前检查该节点是否在另一棵树的边缘。
启发式搜索：
贪婪最佳优先搜索：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。
局部搜索算法：从单独的一个当前状态出发，只移动到相邻状态，找目标状态，通常不保留搜索路径。
爬山法搜索：根据一个目标函数，找寻目前邻居中状态最好的一个（最陡上升）。（贪婪局部搜索）
模拟退火搜索：先高温烧热，再慢慢降温。当“温度”T降低得足够慢，能找到全局最优解的概率逼近1。
局部剪枝搜索：按一定概率随机地从后续集合中选择k个后续，若出现目标状态则停止，否则再从所有后续中选择k个最佳后续，重复这一过程。
遗传算法：基于进化过程中的信息遗传机制和优胜劣汰的自然选择原则的搜索算法。
4.什么是启发式、启发式函数、可采纳的启发式、一致的启发式、启发式搜索？PPT方法一：对h加以限制。
评价函数 f(n) = g(n) + h(n)
g(n): 从初始状态s到状态n的实际耗散值。
h(n): 启发函数，从状态n到目标的最短路径的估计耗散值
f(n):从s经过n到目标的最短路径估计耗散值
5.简述A*算法，证明其最优性。
6.简述智能优化方法中遗传算法的概念及优点。
遗传算法通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题。随机产生初始群体，其中每个个体给予一个数值评价即适应度，基于适应度来随机选择染色体，使适应性好的染色体有更多繁殖机会。
优点：
随机搜索：始于搜索空间的一个随机点集，而不像图搜索那样固定地始于初始节点。
满意解
并行搜索：从搜索空间的一个点集（种群）到另一个点集。适合大规模并行计算，有能力跳出局部最优解。
算法适应性强：除确定适应度函数外几乎不需要其他先验知识
不要求解的连续性，因此能从离散的、多极值、含噪声的高维问题中找到全局最优。
三、知识表示
课本P42用谓词表达语句。
四、确定性推理方法
1.演绎推理、归纳推理、默认推理的概念。
演绎推理是从全称判断推导出单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论。这是一种从一般到个别的推理。
归纳推理是从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理。默认推理又称为缺省推理，是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
3.确定性推理、不确定性推理的概念。
确定性推理：推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假，没有第三种情况出现。
不确定性推理：推理时所用的知识与证据不都是确定的，推出的结论也是不确定的。
4.单调推理、非单调推理的概念。
单调推理：随着推理向前推进及新知识的加入，推出的结论越来越接近最终目标。
非单调推理：由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面的某一步，重新开始。
5.启发式推理、非启发式推理的概念。
如果推理过程中运用与推理有关的启发性知识，则称为启发性推理，否则称为非启发性推理。启发性知识：与问题有关且能加快推理过程、求得问题最优解的知识。
6.正向推理、逆向推理的概念及优缺点。
正向推理是以已知事实作为出发点的一种推理。正向推理简单，易实现，但目的性不强，效率低。
逆向推理是以某个假设为目标作为出发点的一种推理。逆向推理不必使用与目标无关的知识，目的性强，同时利于向用户提供解释，但起始目标的选择有盲目性，比正向推理复杂。
7.谓词公式化为子句集。
8.归结原理
（1）应用归结原理证明定理
（2）应用归结原理求解问题
五、不确定性推理方法
1.不确定推理的概念。
不确定性推理：从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
2.可信度方法
可信度：根据经验对一个事物或现象为真的相信程度。
可信度带有较大的主观性和经验性，其准确性难以把握。
C－F模型：基于可信度表示的不确定性推理的基本方法。
CF（H，E）的取值范围: [-1,1]。
若由于相应证据的出现增加结论H 为真的可信度，则CF（H，E）> 0，证据的出现越是支持H 为真，就使CF（H，E) 的值越大。
反之，CF（H，E）< 0，证据的出现越是支持H 为假，CF（H，E）的值就越小。
若证据的出现与否与H 无关，则CF（H，E）= 0。
3.可信度求法
4.证据理论：信任函数、似然函数、概率分配函数的正交和、例
5.模糊推理方法：模糊集合运算、求模糊关系例、模糊关系的合成、模糊推理应用例
6.根据全联合概率分布表求边缘概率、条件概率P365
7.用贝叶斯法则证明P368 公式证明题
8.怪兽推理（172、389）
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
千锋大数据人工智能课程的优势
千锋大数据人工智能课程的优势？ 许多大型应用程序开发企业已经意识到，要在市场上不断地发展和更新，必须采用大数据技术。亚马逊，微软等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务，希望为消费者提供很好的服务。 那我们学习大数据人工智能有哪些优势呢？ 据预测，以目前的速度发展，到2020年大数据的市场规模将超过2030亿美元。2017年即将结束，随着需求的增长，数据的重点也在以同样的速度增长。今年以来，大数据的主要趋势围绕企业的大数据能力发展。大数据已经成为在投资中获得成功的技术。因此，许多移动应用程序开发商和大公司都期待着扩大他们的大数据项目。大数据实施的目标是在不久的将来取得更大的财务业绩。 大数据人工智能的技术人才将是未来的高薪一族。大数据技术深深影响着我们的生活，对我们新时代的发展有着重要的技术支撑。
随着世界慢慢接受诸如5G网络等新技术，高速网络和数据分析成为首要关注点。要构建更多这样的实时应用程序，移动应用程序开发人员需要高效地管理数据分析。 解决方案就是采用大数据。它用以前所未有的速度分析大量的数据。大数据分析比传统的数据分析技术速度更快。 在人工智能方面，在提供好的解决方案方面，大数据分析供应商之间一直存在着激烈的竞争。随着人工智能(AI)和机器学习等技术的实施和解决，其竞争日益加剧。在过去的几年中，这类解决方案主要影响了市场的增长。顶级的移动应用程序开发人员正在将人工智能的功能集成到许多应用程序中。2017年将在大数据中采用人工智能提供一个更大的愿景。 在大数据分析解决方案的行业领先企业中，大数据技能和项目提供了可观的薪酬标准。过去几年，随着大数据在市场上的发展，数据科学家和数据库专业人员的薪酬得到更多的增长。专家们表示，随着大数据需求的增加，从事大数据项目的移动应用开发者的薪酬将会大幅增长。
人工智能习题讲课讲稿
人工智能习题
1、将下列谓词公式化成子句集 ?x?y(?z(P(z) ∧Q(x,z))→R(x,y,f(a))) ?x?y(??z(P(z) ∧Q(x,z)) ∨R(x,y,f(a))) ?x?y(?z(P(z) ∨Q(x,z)) ∨R(x,y,f(a))) ?y(?z(P(z) ∨Q(b,z)) ∨R(b,y,f(a))) ?y((P(g(y)) ∨Q(b,g(y))) ∨R(b,y,f(a))) 结果为：{P(g(y)) ∨Q(b,g(y)) ∨R(b,y,f(a))} 2、可信度推理的推理方法 带有阈值限度的不确定性推理； 加权的不确定性推理； 前提条件中带有可信度因子的不确定性推理。 3、现在人工智能有哪些学派？它们的任知观是什么？ 答：人工智能的学派及其认知观如下：符号主义认为人工智能起源于数理逻辑；连接主义认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究；行为主义认为人工智能源于控制论。 4.什么叫人工智能？它的研究主要包含哪些内容？ 人工智能:是一门研究如何用人工的方法去模拟和实现人类智能的科学。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。 该领域的的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、自动程序设计、定理的证明、组合调度和专家系统等。 5.命题逻辑的归结法与谓词逻辑的归结法的不同之处是什么？请举例说明。 答：谓词逻辑比命题逻辑更复杂，由于谓词逻辑中的变量受到量词的约束，在归结之前需要对变量进行重命名即变量标准化，而在命题逻辑中的归结则不需要。 6、什么是推理？它有哪些分类方法？ 答：
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
大数据+人工智能培训课程哪家有
大数据+人工智能培训课程哪家有 随着云计算、大数据、人工智能飞速发展新一轮IT热潮来临，网络环境发生了巨大改变，企业上云、产品智能化等等，在享受这技术创新带来的便利，随之而来的还有前所未有的安全威胁，各种各样的网络事件、信息裸奔、系统瘫痪等一系列安全事件，让网络空间成为没有硝烟的战场。互联网给人们生活带来便利的同时，网民个人信息也陷入“裸奔”的尴尬局面。如何保护网上信息安全和数据安全受到整个社会的空前关注。 今年1月，科技部部长万钢在2017年全国科技工作会议上指出，“科技创新2030—重大项目”将尽快编制完成实施方案。国家网络空间安全作为六个重大科技项目之一被列入其中，吹响了网络安全科技创新的总号角。 当我们还在用“堵”的方式进行被动式防御时，各种信息已经延伸到了网络的各个角落，严重威胁着个人、企业的生命和经济的安全。在这个“无边界世界”里，基于用户行为分析、大数据业务风控、可视化等技术的“察知”成为安全防护的关键，网络安全向更快(机器学习、人工智能、自动化)、更准(行为识别、可视化)等方向加速演进。 事实上，RSA总裁Amit Yoran曾经表示，传统的网络安全防御技术已
无法抗衡新的安全威胁，以防火墙为代表的被动防御策略是失败的，产业需要变革。利用大数据技术、人工智能和技术学习等新技术，让安全看得见，对未知威胁检测、可视化、分析和处置响应成为网络安全行业新的发展方向。 千锋大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，千锋大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，千锋大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 千锋大数据+人工智能的课程全新上市，重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。 近年来，网络技术的革新带来信息安全的新需求，为网络安全发展带来强大动力，围绕用户行为分析、安全可视化、大数据风控等方向的安全创新技术，将是未来网络安全发展的重要方向，也是解决网络安全的更好方法。 学习大数据，就到千锋，集实力和品牌于一身的专业培训机构。
关于人工智能的展望
关于人工智能的展望 人工智能自1956年在美国诞生至今已50多年了。长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智。从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界许多实验室都在进行着AI技术的实验。 随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 一、何谓“人工智能”?“智能”源于拉丁语Legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。Intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。“人工智能”(Artificial Intelligence)简称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。人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如,专家系统软件,机器博奕软件等。但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。 二、人工智能的研究领域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及哲学和生物学基础,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,主要研究领域有专家系统,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。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。1.机器智能例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。除了“专家系统”之外,还可列举出其他许多聪明的智能软件系统。如:机器博突的智能软件、智能控制、智能管理、智能通信……的软件等。例如:IBM 的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫,就是计算机的机器智能水平的一次荣誉记录,也是聪明的人工智能软件的一个成功范例。2.智能机器“智能机器”(Intelligent Machine),简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的
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
大数据人工智能课程培训
大数据人工智能课程培训 依据IDC的调查报告显示，2017年大数据相关岗位空缺将升至900万，巨大的技术人才空缺，让众多互联网技术人才培训机构看到先机，那么想学习大数据，该去哪家比较好呢？为什么很多人都推荐千锋大数据课程培训呢？ 其实，同行业之间的比较总会带有尖锐性的特点，其实这种尖锐性的特点对比并不是划清好与坏的标准，只是想让更多关注相关内容的人在短时间内了解各自培训机构的优势不同而已。 下面我们就来共同看看千锋大数据课程培训的优势特点： 采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成； 讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛（总监级）进行授课； “技术+ 项目”是先进的内容，是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina&微博的推荐系统项目，作为教学项目等； 数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，具有一定的商业价值； 严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark的版本迭代，机器学习中的算法革新； 贯穿整个项目教学环节，能够潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，
既能独立思考，又能组织团队开发； 定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向； 课余时间，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动，其讲解内容除了本专业以内知识内容，还有以外的知识扩展，其目的是进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等，打下良好的基础。 另外，据千锋大数据讲师介绍：“在千锋大数据课程培训毕业的学员，未来不仅可以在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作，也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。 学习大数据，当属千锋；学真正的大数据技术，高薪就业不用愁！
什么是人工智能计算机
什么是人工智能计算机 )查看。 什么是人工智能计算机 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心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(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成
为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 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。 人工智能的三道坎 首先是大数据。从某种意义上来说，人工智能在近一两年的走红，与大数据的发展和被重视程度不无关系。随着以智能手机为代表的科技产品开始深入到人们生活的方方面面，用户在线上的行为越来越多，由此形成了大量的用户数据。而人工智能正好可以利用这些数据，建立数学模型和完成用户画像，让程序来做一些过去只有人能够做的事情。 大数据这个门槛，导致了人工智能只能是巨头的游戏，跟创业
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
李开复人工智能演讲稿 李开复励志演讲稿
李开复人工智能演讲稿李开复励志演讲稿【--励志演讲稿】 引导语：励志的话语总会给人以前进的力量。在我们失败踌躇彷徨时，听一听励志的演讲，尤其是一些成功人士的演讲稿，可能就会成为我们继续前行的力量。以下是的为大家找到的李开复励志演讲稿。希望能够让大家充满力量勇敢前行! 今天分享这个故事，是“给未来的你”，希望你能看到未来你能成为什么样的人。有人可能会说，我未来称为什么养的人，开复怎么会知道呢?其实我不是确切地知道每个人未来会怎么样，但是你们要相信我，在过去的十多年里和大学生的交流，在创新工场，google、微软这三个地方我们所雇佣的每个员工，我们招聘的每个毕业生，来申请项目希望得到投资的每位年轻的创业者，在微薄上留言的每位求助者，他们都是二十来岁，在他们的身上我看到了未来的你。所以今天我想跟大家分享一下，如果今天是9月2日，XX年，我跟在座的各位会谈什么事情，你们心中的困惑又是什么，你们要发展成为的人在XX年的今天还有什么不满意的地方。这就是我想跟大家探讨的：XX年的你可能会成为什么样的人。 我的演讲一共分4个部分。
1. 首先我认为，有可能XX年你会成为一个迷茫困惑的人。 在创新工场去年做校招的时候，我们去了15所高校，找到了顶尖的计算机系毕业的学生，发出了200份offer，然后我一一打电话，看他们是否愿意加入创新工场，来学习创业。在说服他们之前，我不想误导任何的学生，所以我的第一个问题总是会问：你有没有想过，在你人生的未来，创业是否是你想做的一件事情。当时我的想法是，既然是顶尖学校的顶尖学生，这个问题总应该想透宗应该知道答案吧?如果你不想创业，我可能就不希望你太努力地来创新工场，因为也许你会在一个大企业或者政府里得到更好的发展。但是，我们还是得到了许多回答。常见的回答有： ——啊?你真的是开复吗?是真的开复吗? ——是的，我想跟你谈谈创新工场对你的邀请。在谈offer前，我想先知道，你是否想过创业的事情? ——这时80%的回答是，不知道，没想过。 其实这就是一种迷茫。80%来创新工场申请工作并成功得到offer的人都没有想过创业是否是你自己的道路，这一点就是一种迷
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。
大数据人工智能开发培训课程
大数据人工智能开发培训课程：这三个要点一定要知道随着互联网和科技的发展，人工智能也逐渐成为未来科技发展的重要方向，而在大数据时代的今天，对于数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。那么在人工智能和大数据的开发培训课程学习过程中，有哪些特别需要注意的要点呢？今天千锋小编就带大家先了解一下其中的三大要点。 要点一：数据并不是万能的 根本上看，机器学习算法并不是魔法，它需要从训练数据开始，逐步延伸到未知数据中去。例如假设你已经对数据的分布规律有所了解，那么通过图模型
来表达这些先验的知识会非常有效。除了数据以外，你还需要仔细的考虑，该领域有哪些知识可以应用，这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。 要点二：泛化能力是目标 机器学习实践中普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了当初的目标——通过调查来获得处理问题的方法。 测试阶段是验证某个方法是否具备泛化能力(generalization ability)的关键环节(通过交叉验证、外部数据验证等方法)，但是寻找合适的验证数据集不容易。如果在一个只有几百个样本的集合上去训练有数百万维特征的模型，试图想获得优秀的精度是很荒唐的。 要点三：相关关系不等同于因果关系 这一点值得反复强调，我们可以通过一句调侃的话来解释：“地球变暖、地震、龙卷风，以及其他自然灾害，都和18世纪以来全球海盗数量的减少有直接
关系”。这两个变量的变化有相关性，但是并不能说存在因果关系，因为往往存在第三类(甚至第4、5类)未被观察到的变量在起作用。相关关系应该看作是潜在的因果关系的一定程度的体现，但需要进一步研究。 学习大数据人工智能开发课程，专业和技巧都是要有的！千锋大数据人工智能课程用专业的课程打造专业的你，感兴趣的可以联系小编了，优惠福利、视频资料一应俱全！
华南理工大学《人工智能》复习资料
华南理工大学《人工智能》复习资料 Ch 2. 【状态空间表示】 S F G <>，， S ：初始状态的集合 F ：操作的集合 G ：目标状态的集合 例如：507{}{}{}Q a b c Q Q <>，，，，， 【状态空间图】 【状态空间图搜索使用的数据结构】 OPEN 表：已生成但没考察的节点(待考察节点) CLOSED 表：考察过的节点及节点间关系(搜索树) 【广度/深度优先搜索特点】 广度优先：完备的(一定能找到最优解)，搜索效率低，OPEN 表为队列结构 深度优先：不能保证找到最优解，OPEN 表为堆栈结构 有界深度优先搜索：即使能求出解，也不一定是最优 可变界深度优先搜索算法：深度可变，每次深度超过阈值 的点，都被当作待考察点(在CLOSED 表中) 【启发式搜索算法分类】 按选择范围分类： 全局择优搜索：考虑所有待考察节点 局部择优搜索：只考虑当前节点的子节点 【A*算法】 f （x ） ＝ g （x ）＋ h （x ） g(x)为当前点的代价 h(x)为距离目标的距离 A*对A 算法的改进： 对h(x)作限制，使其总是小于实际最小距离h （x ）≤ h* （x ）， 具有完备性 【与或图】 Q 与Q1，Q2与等价（即Q 可以分解为Q1+Q2） Q1与{Q1i},{Q1i’}或等价（即Q1可以转换为{Q1i}或{Q1i’}） 【与或图中的概念】 本原问题：直接可解的问题。 终止节点：本原问题对应的节点 端节点： 无子节点的节点 与节点： 子节点为与关系 或节点： 子节点为或关系 【与或图的广度/深度搜索】 Step1:S0放入OPEN 表 Step2:OPEN 表第一个点（记为N ）取出放入CLOSED 表，冠以编号n 。 Step3:若n 可扩展： (1)扩展N ，其子节点放入OPEN 表(深度:尾部，广度:首部) (2)考查这些节点是否终止节点。若是，放入CLOSED 表，标为可解节点，并对先辈点标示。若S0被标可解，得解。 (3)从OPEN 表删除具有可解先辈的节点。转Step2。 Step4:若N 不可扩展： (1)标示N 为不可解。 (2)标示先辈节。若S0被标不可解，失败。 (3)从OPEN 表删除具有不可解先辈的节点。转Step2。
《人工智能》课程教学大纲.doc
《人工智能》课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求： 通过本课程学习，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。 人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。 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。 此外，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。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二.课程内容简介 人工智能的主要讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。 以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。 三.教学内容和学时安排
人工智能及其应用复习资料(DOC 33页)
人工智能及其应用复习资料(DOC 33页)
人工智能及其应用(2) 第一章绪论 1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看：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。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。 从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 控制论之父维纳1940 年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长
物理符号系统的假设伴随有3 个推论。 推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。 推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。 推论三: 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。 1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism) [ 其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。] 认为人的认知基元是符号，而且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，我们就能够用计算机来模拟人的智能行为。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。
人工智能课程体系基础理论指导-逻辑思考力
AI课程体系基础理论指导——逻辑思考力 引言 AI课程体系基础理论指导即人工智能课程体系基础理论指导，之所以这样来定义我们即将要讲授的内容，是因为，我们所谈及的内容在一些人看来不能称其为课程，因为这是一个人人都有的基本能力，是在生活历练中发展起来的。而笔者认为，无论是具体的还是抽象的事物，都有其从无知到认知的过程，例如我们常常提及的情商，智商，情感，诚信，表达力，思考力等等，当我们意识到其存在的意义的时候，它就是一门具体的科学，值得我们去发现，去研究，便于我们更好的学习，利用和发展其规律。不论是生产力提高，物质丰富方面，还是人类种族特征，民族综合素养方面都有着重要而深远的意义。 基于这样的原因，我们暂时没有将我们要讲授的内容作为具体的课程内容来使用，但是在我们的所有课程中，又完全离不开我们现在所要提及的知识。所以我们将其暂定为我们课程体系中的一个重要的基本理论指导思想，在我们的所有课程中围绕着这方面能力的锻炼来展开我们所有课程的学习，我们称之为“逻辑思考力”。 在人工智能课程体系（以下简称为“AI课程体系”）的所有课程中，每当提及学习人工智能的好处时，除了社会发展的需要，孩子未来规划的需要以外，谈及最多的就是对学习者逻辑思维能力的建立和培养。
那么什么是逻辑思维？逻辑思维的具体内容又是什么呢？逻辑思维是具体的事物还是抽象的过程呢？逻辑思维是一门专业的技能还是人人都应具备的基本素养呢？ 从简单意义上来讲，所谓逻辑，可以理解为有层次，有条理，有顺序，即它符合我们对事物、事件的认知过程。当一个人描述一件事物或讲一个小故事的时候，听者很快便听懂了，并跟随其进入了他所设计的场景中，这时我们会说这个人讲话是很有章法，有条理，有逻辑的。与之相反，一个人讲了很多遍，说了很长时间却仍然让听者一头雾水，通常这样的表达可以认为是无顺序，无逻辑的。那么所谓的思维又是什么呢？思维就是想，想法，想象。是对一切事物的认识、认知、理解、消化、掌握、运用发展的一系列过程。古人云：三思而后行、行成于思、学而不思则罔、思而不学则怠，这些都是强调了思维的重要性。由“思”而知事、知人、知礼、知道、知法。故有中国思想家、教育家陶行知的“行是知之始，知是行之成”的名言警句。将二者结合在一起，则为逻辑思维，即有顺序，有条理，有层次、分阶段的去思考，分析一件事物的过程，即可以称之为逻辑思维。 我们需要知道的是思维是一种人人都具有的能力，即思考力，而逻辑对于思维来讲是一种方法，方式。逻辑思维是一种按逻辑性去思考问题的能力。这种逻辑思维的能力可以高效的解决我们生活中遇到的所有问题。在我们面对生活中所有问题时，可以摆脱不必要的烦恼，保持理性，情绪稳定，成熟而稳重的去面对，使自己成为一个高效而快乐的人。
人工智能复习资料
一、选择填空 1.产生式系统由综合数据库，规则库，控制策略三个部分组成 2.α-β剪枝中，极大节点下界是α，极小节点是β。 3.发生β剪枝的条件是祖先节点β值<=后辈节点的α值。 4.发生α剪枝的条件是后辈节点β值<=祖先节点的α值。 5.在证据理论中，信任函数Bel(A)与似然函数Pl(A)的关系为0<=Bel(A)<=Pl(A)<=1。 6.深度优先算法的节点按深度递减的顺序排列OPEN中的节点。 7.宽度优先算法的节点按深度递增的顺序排列OPEN中的节点。 8.A 算法失败的充分条件是OPEN 表为空。 9.A算法中OPEN中的节点按f值从小到大排序。 10.爬山算法（不可撤回方式）是只考虑局部信息，没有从全局角度考虑最佳选择。f(n)= g(n) 只考虑搜索过的路径已经耗费的费用 11.分支界限算法（动态规划算法）：f(n)= h(n)只考虑未来的发展趋势。仅保留queue中公共节点路径中耗散值最小的路径，余者删去，按g 值升序排序。12.回溯策略是试探性地选择一条规则，如发现此规则不合适，则退回去另选其它规则。定义合适的回溯条件①新产生的状态在搜索路径上已经出现过。②深度限制(走到多少层还没有到目标，就限制往回退) ③当前状态无可用规则。 13.A*选中的任何节点都有f(n)<=f*(s)
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、传統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