信息与智能科学导论
智能科学与技术导论课件第1章
1）功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义（逻辑主义）。符号主义认为人类认知的基元是符号，认知 过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理，知识可用符号表示，也 可用符号进行推理，由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展，推动了 以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破，迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标，多次的失败和预期目 标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题， 实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说，只要其具有自适应地调整 自身或调控各种资源达到目标的能力，这种生物就具有 智能，或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下，表现出自适应地调 整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力，就说 该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时，那就是 一种机器智能。
不同的生物体或系统，依据其智能水平高低在智能 谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程
智能科学与技术专业培养方案及教学计划级
信息科学与工程学院智能科学与技术专业本科培养方案一、培养目标培养具备良好的科学素质，系统地掌握智能科学与技术的基本理论、基本知识和基本技能与方法，在智能科学与工程领域具有较强的知识获取能力、知识工程能力和创新创业能力的宽口径复合型高质量以及具有计算机、自动化、电子等交叉学科基础的人才，能在企业、事业、科研部门、教育单位和行政部门等单位从事智能系统、智能信息处理、智能行为决策等方面的科学研究、开发设计、工程应用、决策管理和教学等工作。
二、培养要求本专业学生主要学习智能科学技术及相关信息科学技术的基础理论和专业知识。
学生接受从事科学研究、工程技术开发、教学、管理及应用等方面所需要的基本训练，具备从事智能系统、智能信息处理、智能行为决策等方面研究、开发、应用及管理的综合能力。
毕业生应获得以下几个方面的知识和能力：1、具有较扎实的自然科学基础，较好的人文社会科学基础和外语能力。
2、系统掌握本专业领域必需的科学技术基础理论知识，主要包括电路理论、模拟电子技术、数字电子技术、自动控制理论、微机原理与接口技术、离散数学、数据结构、脑与认知科学基础、人工智能、智能控制、机器人学导论、计算机仿真技术、数据库技术、网络工程等。
3、较好地掌握智能系统、智能信息处理等方面的专业知识，具有本专业领域1～2个方向的专业知识和技能，了解本专业学科的前沿和发展趋势，获得较好的工程实践训练，具有熟练的计算机应用能力。
4、具有本专业的科学研究、科技开发和组织决策管理能力，具有较强的工作适应能力。
5、能将智能技术与计算机技术、信息处理、控制技术有机结合应用于工程实践，具有创新意识和一定的创新能力。
三、主干学科控制科学与控制工程、电气工程、计算机科学与技术四、主要课程和特色课程本专业主干课程主要包括：电路理论、模拟电子技术、数字电子技术、自动控制理论、微机原理与接口技术、离散数学、数据结构、脑与认知科学基础、人工智能、智能控制、机器人学导论、计算机仿真技术、Web程序设计、语音信号处理、决策支持技术、运筹学、虚拟现实与智能游戏、智能优化算法及其应用、生物特征识别等。
智能科学与技术导论课程报告
智能科学与技术导论课程报告1. 引言嘿，大家好！今天咱们来聊聊智能科学与技术，这可是一门让人既兴奋又有点迷茫的课程。
说实话，刚开始接触的时候，我脑子里全是问号，像小鸟在天上飞，一会儿东一会儿西，根本找不到北。
但随着课程的深入，我发现，这个领域真的是个宝藏，里面藏着很多有趣的知识和实际应用。
就像是打开了一个神秘的盒子，里面全是惊喜。
今天，我想跟大家分享一些我的小发现，希望你们也能感受到那种“哇，这真酷”的感觉。
2. 智能科学的概念2.1 什么是智能科学？首先，我们得搞清楚智能科学到底是什么。
简单来说，智能科学就是研究如何让机器像人一样思考和学习的学科。
这听起来很高大上，其实就像我们教小孩子走路、说话一样，机器也需要学习，才能变得聪明。
就拿人工智能来说，它就像是一个聪明的孩子，能从经验中学习，但你得先教会它怎么做。
有时候我在想，如果机器真能像人一样思考，那以后咱们是不是要给它们上语文课？哈哈！2.2 智能科学的应用说到智能科学的应用，那可是五花八门，让人目不暇接。
比如，大家都知道的智能助手——像Siri、Alexa这些，它们能听懂我们的指令，帮我们定闹钟、查天气，简直是生活的小帮手。
还有智能家居，早上醒来时，窗帘自动打开，咖啡机开始工作，这种感觉就像生活在未来，超有逼格的！而在医疗领域，智能科学更是为医生提供了强有力的支持，比如通过数据分析来帮助诊断疾病，这可是一项了不起的成就。
3. 学习与挑战3.1 学习的过程在学习智能科学的过程中，我发现最大的挑战就是“理解”两个字。
光有理论是不够的，得动手实践。
比如说，学习机器学习时，我刚开始像个无头苍蝇一样，不知道从哪儿入手。
后来老师教我们用Python编程，这个时候我才意识到，编程就像做菜，有了食材和配方，才能做出美味的菜肴。
经过一番努力，我终于能写出一些简单的程序，感觉就像从小白变成了小高手，心里那个乐呀，真是骄傲！3.2 面临的挑战当然，学习过程中也有不少挑战。
信息与计算科学专业导论论文
信息与计算科学专业导论论文中国计量学院题目：信息与计算科学专业导论论文专业：班级：姓名：学号：专业导论课程论文信息与计算科学13信算一班朱雨戈2022年4月9日一．摘要与概述信息与计算科学专业是以信息领域为背景，数学与信息，管理相结合的交叉学科专业。
该专业致力于培养具有良好数学基础，能熟练地使用计算机，初步具备在信息与计算科学领域的某个方向上从事科学研究，解决实际问题，设计开发有关软件的能力的高素质人才。
本专业的课程体系和知识结构体现了在扎实的数学基础之上，合理架构信息科学与计算科学的专业基础理论。
通过信息论、科学计算、运筹学等方面的基础知识教育和建立数学模型、数学实践课、专业实习各环节的训练，着重培养学生解决科学计算、软件开发和设计、信息处理与编码等实际问题的能力，培养能胜任信息处理、科学与工程计算部门工作的高级专门人才。
二．信算专业的前景在几位老师的专业导论课的学习中，我了解到信息与计算科学是当今科学前沿领域，是除理论研究与实验以外的第三种科学研究手段，是我国科技发展观规划中的重要学科。
今天，虽然许多人能够完成大量计算机应用的任务而并不需要很多的数学训练，但这不等于说计算科学不需要高深的数学。
对比计算机专业人才，信算专业人才通过对实际问题数学化进而解决该问题的这种思维过程更受人们青睐。
对从事计算机具体应用的人员来说，只需要懂得怎么使用各种计算机软件资源，如编译程序、操作系统、数据库管理系统、有关的硬件接口、各种软件工具和应用软件程序包的使用就可以了，因而不可能从事较高起点的计算科学专业技术工作。
信算专业毕业生未来发展多样化，可报考研究生进行更深入的研究，也可直接就业。
考研方向：计算机类：计算机系统结构、微型计算机系统、并行分布/处理与智能计算机系统、计算机软件、人工智能与智能控制、计算机图形学及计算机辅助设计、计算机信息处理与应用、计算机设计自动化与计算机科学理论自动化控制类：控制理论与控制工程，模式识别，测控，精密仪器，导航制导。
智能科学与技术导论课件第3章
3.1 机器感知基础
3.1.3 机器感知的特性与要求
6.学习和适应力
人脑的感知系统在出生时并未完全发育。尽管某些模式需要通过遗传密码进行预定义，但是 许多与感知有关的概念和相关性只有在生命周期中才能学会。
对于机器感知模型而言，极具挑战性的问题是在系统启动之前需要预定义哪些内容，可以从 示例和经验中学到什么，以及如何进行这种学习。
第3章 机器感知及其应用
目录
3.1 机器感知基础 3.2 视觉感知 3.3 听觉感知 3.4 机器感知应用
3.1 机器感知基础
3.1.1 机器感知的概念
人类通过“拟人化”的方式使得机器具备了视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等感知能力。由于敏感 域、敏感度和分辨力等突破了人类感官局限，机器感知能够帮助人类获得了超越自身感官的感知能力。
3.1 机器感知基础
3.1.2 机器感知的物理原理
4.机器嗅觉
机器嗅觉是指机器通过敏感的化学传感器阵列和适当的模式识别算法，实现对气味的测量与 识别，它是一种模拟生物嗅觉工作原理的仿生技术。
机器嗅觉的基本工作原理：气味分子被机器嗅觉系统中的传感器阵列吸附，产生电信号，然 后对该信号进行加工处理与传输，并使用模式识别系统对其做出判别。
在感知时，触摸感可能需要与其它感知方式（例如视觉和听觉感知）融合在一起，以便机器 能够获得外界物体更加完整的属性信息。
机器触觉在临床诊断、健康评估、健康监控、虚拟电子、柔性触摸屏、服务机器人等领域拥有很大的 应用潜力。例如，柔性触觉传感器不仅能提供外界物体的尺寸、形状、纹理等特性，还能提供安全和友好的 交互体验，实现类似于人类皮肤的功能，因此它也被称为电子皮肤。
以图像的方式对观测场景或目标做出描述和解释的行为，在广义上被认为是机器视觉感知。 所以，工作在电磁波其它频段的微波成像雷达、激光成像雷达，可以被认为是机器视觉感知的新 手段。
智能科学导论
智能科学导论智能科学导论是一门介绍智能科学的学科，它是对智能的本质、特性、原理、方法和应用进行全面、系统的研究。
智能科学导论涵盖了众多学科领域，如计算机科学、机器学习、人工智能、神经科学等，旨在探索和理解智能现象的本质，以及如何利用科学方法来模拟和实现智能。
智能是指具备思维、学习和适应能力的能力。
人类是地球上唯一具备智能的生物，而智能科学导论则是研究智能的学科。
这门学科的研究对象包括智能的产生机制、智能的本质特征、智能的发展过程以及智能在不同领域的应用。
智能科学导论的研究内容非常广泛，其中一个重要的方向是研究智能的本质。
智能的本质是指智能的基本属性和特征，以及智能与其他概念之间的关系。
通过研究智能的本质，可以更好地理解智能现象的本质和特点，并为智能的模拟和实现提供指导。
另一个重要的研究方向是智能的产生机制。
智能的产生机制是指智能的形成和发展的原因和过程。
通过研究智能的产生机制，可以揭示智能的内在规律和机理，为智能模拟和实现提供理论基础。
智能科学导论还包括智能的学习和适应能力的研究。
智能的学习和适应能力是智能的重要特征，也是智能与其他概念的区别之处。
通过研究智能的学习和适应能力，可以揭示智能的学习规律和机制，为智能系统的设计和优化提供依据。
智能科学导论的研究还涉及智能在不同领域的应用。
智能在计算机科学、机器人技术、自动控制、生物医学等领域都有广泛的应用。
通过研究智能在不同领域的应用，可以探索智能技术在解决实际问题中的作用，以及如何将智能技术与其他学科相结合，实现跨学科的合作和创新。
智能科学导论的研究方法主要包括理论研究和实验研究。
理论研究是指通过分析和推理来探索智能的本质和规律。
实验研究是指通过设计和实施实验来验证和验证理论的正确性和有效性。
理论研究和实验研究相互支持，共同推动智能科学导论的发展。
智能科学导论是一门重要的学科，它研究智能的本质、特性、原理、方法和应用。
通过研究智能科学导论，可以深入了解智能现象的本质和规律，为智能的模拟和实现提供理论和技术支持。
智能科学导论上课PPT课件
（神经系统的心理过程） … 19 第19页/共88页
自然智能系统，指：自然进化所造就的智能系统。
人，地球上智能程度最高的自然智能系统； 动物，智能程度较高的自然智能系统； 植物，智能系统较低的自然智能系页
----智能等级和智能空间
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如果还需要测试被测对象利用视频信号的感知能力和传递接受物体的行为能力， 即所谓的完全图灵测试，则计算机还应该具有如下能力：
⑤计算机视觉：可以感知物体。 ⑥机器人技术：可以操纵和移动物体。
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类人行为方法
Turing测试
测试主持人
能分辨出来的概 率小于50%吗？
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形象思维（直感思维）基于形象概念，根据感 性形象认识材料对客观现象进行处理的一种思 维方式。例如，图像、景物识别等。 ➢特点：依据直觉。
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顿悟思维（灵感思维）：是一种显意识和潜意 识相互作用的思维方式。例如，因灵感而顿时 开窍。 特点
不定期的突发性。 独创性及模糊性。 穿插于形象思维与逻辑思维之中。
所表现出的综合能力。
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----智能的现象 智能(自然智能)问题： 1、人是怎样思考问题的？
例如：树上还有几只鸟？（常识推理）
2、人是怎样横穿马路的？
（常识推理和逻辑问题的形象处理）
3、人是怎样识别景物的？
例如：小孩的妈妈是谁？（形象思维）
4、人是怎样实现感知、学习、思维等的？
（神经系统的心智活动）
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④ 行为能力（表达能力）
含义：是人们对感知到的外界信息作出动作 反应的能力。 信息来源：由感知直接获得的外界信息经过 思维加工后的信息。 实现过程：通过脊髓来控制由语言、表情、 体姿等来实现 。
智能科学与技术导论课件第4章
4.1 模式识别概述
4.1.4 模式识别原理与过程
3.特征提取和选择
从大量的特征中选取出对分类最有效的有限特征，降低模式识别过程的计算复杂度，提高分 类准确性，是特征提取和选择环节的主要任务，目的都是为了降低特征的维度，提高所选取的特 征对分类的有效性。
4.1 模式识别概述
4.1.2 模式识别的基本概念
3.有监督学习与无监督学习
模式识别的核心是分类器，在已经确定分类器模型和样本特征的前提下，分类器通过某些算 法找到自身最优参数的过程，称为分类器的训练，也称为分类器的“学习”。
根据训练样本集是否有类别标签，可以分为有监督学习和无监督学习。 （1）有监督学习
1936年，英国学者Ronald Aylmer Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模式识别的基础。 1960年，美国学者Frank Rosenblatt提出了感知机。 60年代，L.A.Zadeh（乍得）提出了模糊集理论，基于模糊数学理论的模糊模式识别方法得以 发展和应用。
4.1 模式识别概述
由于过分追求训练样本集中样本的分类的正确性，从而导致的分类器泛化能力降低，称为 分类器训练过程中“过拟合”。
4.1 模式识别概述
4.1.3 模式识别的基本方法
1.统计模式识别
统计模式识别原理： 1）根据待识别对象所包含的原始数据信息，从中提取出若干能够反映该类对象某方面性质的 相应特征参数，并根据识别的实际需要从中选择一些参数的组合作为一个特征向量。 2）依据某种相似性测度，设计一个能够对该向量组表示的模式进行区分的分类器，就可把特 征向量相似的对象分为一类。 统计模式识别是主流的模式识别方法，其将样本转换成多维特征空间中的点，再根据样本的 特征取值情况和样本集的特征值分布情况确定分类决策规则。 其主要的理论基础包括概率论和数理统计； 主要方法包括线性分类、非线性分类、Bayes分类器、统计聚类算法等。
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信息与智能科学导论
信息与智能科学导论是一门涵盖了信息和智能两个领域的学科，主要研究信息与智能的概念、原理、方法和应用。
信息科学主要涉及信息的生成、处理、传输、存储和应用，并重点关注信息的各个层面的表现形式；而智能科学则主要研究具有认知、学习、推理等能力的智能系统的构建原理和应用。
信息与智能科学导论的研究领域十分广泛，既包括传统的信息领域，比如计算机、通信、信息技术等，又包含当前热门的人工智能、大数据、物联网等新兴领域。
其中，人工智能作为智能科学的重要分支之一，深受广大科技爱好者和学者的关注和研究。
随着信息和智能科学的不断发展，越来越多的科学研究需要跨学科融合。
信息与智能科学导论能够为学科融合提供有力的支撑。
随着人类对信息和智能的需求不断增长，信息与智能科学导论在未来的发展前景也将更加广阔。
总的来说，信息与智能科学导论着眼于信息与智能领域，以学科融合为基础，是未来科技发展的重要方向之一。
在学习过程中，我们需要学会灵活运用信息技术，深入理解人工智能和其他前沿技术，并将其与实际应用相结合，为人类社会的发展做出更大的贡献。