《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第4章+搜索算法和智能计算
人工智能基础及应用
人工智能基础及应用随着技术的不断进步和应用的广泛推广，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今世界科技领域的热点话题。
人工智能是一种模拟人类智能的技术，在模仿人类思维过程的同时，还能进行数据的处理和分析。
本文将介绍人工智能基础知识，并探讨其在不同领域的应用。
人工智能基础知识包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等方面。
机器学习是人工智能的核心概念，它可以使机器通过学习和演化不断适应新的数据和情境，并通过建立模型实现自主决策和预测。
深度学习是机器学习的一项重要技术，它模仿了人类大脑神经元之间的连接方式，通过构建多层神经网络可以实现更高级的抽象和分析能力。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指使计算机能够理解和处理人类语言的技术，包括机器翻译、语音识别和情感分析等。
计算机视觉是使计算机能够识别、理解和分析图像和视频的技术，可以应用于人脸识别、目标检测和图像生成等领域。
人工智能在各个领域的应用越来越广泛。
在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的临床数据以及医学文献，提供更准确的诊断和治疗方案。
例如，人工智能可以通过深度学习算法分析医学影像，辅助医生检测出患者可能存在的疾病，提高诊断的准确性和效率。
在金融领域，人工智能可以通过机器学习算法分析海量的金融数据，预测股市走势和投资风险。
此外，人工智能还被应用于自动驾驶、智能家居、智能机器人等领域。
然而，人工智能也面临着一些挑战和问题。
首先，随着数据规模的增加，人工智能需要更多的计算资源和存储空间来处理和分析数据，这对硬件和能源的需求不断增加。
其次，人工智能在决策时可能存在偏差和不确定性，这是因为训练数据的不完备和算法的局限性所导致的。
此外，人工智能在某些情况下可能会侵犯隐私和安全，尤其是在涉及个人信息的处理和分析方面。
为解决这些问题，我们需要继续研究和发展人工智能的技术和方法。
人工智能ArtificialIntelligence四章
2020/12/18
史忠植 人工智能：不确定性推理
12
证据的不确定性表示
M B （ H ,E ) 0 P (H |E ) P (H ) 若 P (H |E ) P (H ) 1 P (H )
Ｃ F ( H , E ) 0 若 P ( H |E ) P ( H )
2020/12/18
0 M D （ H ,E ) P (H |E ) P (H ) 若 P (H |E ) P (H ) P (H )
2020/12/18
史忠植 人工智能：不确定性推理
27
证据肯定不存在
• 证据肯定不存在时：P(E)=P(E/S)=0，P(~E)=1
• P(H/~E)=P(H) P(~E/H)/P(~E)
P(~H/~E)=P(~H) P(~E/~H)/P(~E)
• 证据肯定不存在
• 证据不确定
2020/12/18
史忠植 人工智能：不确定性推理
25
证据肯定存在
• 证据肯定存在时：P(E)=P(E/S)=1
• P(H/E)=P(H) P(E/H)/P(E)
P(~H/E)=P(~H) P(E/~H)/P(E)
P(H/E) ---------P(~H/E)
P(H)
r1: A1 B1 CF(B1, A1)=0.8 r2: A2 B1 CF(B1, A2)=0.5 r3: B1 A3 B2 CF(B2, B1 A3)=0.8 初始证据 A1 ，A2 ，A3 的CF值均设为1，而初始未知证 据 B1 ，B2 的CF值为0，即对 B1 ，B2 是一无所知的。 求：CF(B1 ) ,CF(B2)的更新值
人工智能基础与应用
人工智能基础与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过机器模拟和仿真人类智能的一门技术。
它涵盖了众多领域，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
本文将介绍人工智能的基础概念和常见应用。
一、人工智能基础概念人工智能的基础概念主要包括以下几个方面：1. 机器学习机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它使用算法和统计模型来使机器能够通过数据学习和改进。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
其中，监督学习通过输入数据和已知标签的对应关系进行学习，用于分类和回归问题；无监督学习则是通过对数据进行无标签的分析和处理，用于聚类和降维等任务；强化学习则是按照一定的奖励机制来引导机器学习。
2. 自然语言处理自然语言处理是指通过计算机处理和理解自然语言的技术。
它包括文本处理、机器翻译、情感分析、语义理解等任务。
自然语言处理技术的应用十分广泛，例如智能助理、智能客服、舆情监测等。
3. 计算机视觉计算机视觉是指通过计算机对图像和视频进行解析和理解的技术。
它包括图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
计算机视觉在安防监控、自动驾驶、医学影像分析等领域具有重要应用价值。
二、人工智能的应用领域人工智能的应用涉及众多领域，以下是其中几个常见的应用领域：1. 智能交通人工智能可以应用于交通领域，例如交通信号优化、智能导航、交通事故预警等。
通过对交通数据的分析和智能调度，能够提高交通效率和减少交通拥堵。
2. 金融科技人工智能在金融科技领域的应用也十分广泛，例如风险评估、信用评分、智能投顾等。
通过运用机器学习和大数据分析，可以提高金融服务的效率和精准度。
3. 医疗健康人工智能在医疗健康领域有着广泛的应用前景。
例如，利用机器学习算法对医学图像进行解析，能够帮助医生快速诊断疾病；智能辅助诊断系统能够提供疾病诊断的建议和参考。
4. 教育领域人工智能技术也在教育领域得到应用，例如智能教育系统、个性化教学等。
人工智能基础及应用(微课版) 习题及答案 第4章 机器学习
习题一、选择题1 .关于k-近邻算法说法错误的是OA是机器学习B是无监督学习Ck代表分类个数Dk的选择对分类结果没有影响2 .关于k-近邻算法说法错误的是OA一般使用投票法进行分类任务Bk-近邻算法属于懒惰学习C训练时间普遍偏长D距离计算方法不同，效果也可能显著不同3 .关于决策树算法说法错误的是OA受生物进化启发B属于归纳推理C用于分类和预测D自顶向下递推4 .利用信息增益来构造的决策树的算法是OAID3决策树B递归C归约DFIFO5 .决策树构成的顺序是（）A特征选择、决策树生成、决策树剪枝B决策树剪枝、特征选择、决策树生成C决策树生成、决策树剪枝、特征选择D特征选择、决策树剪枝、决策树生成6 .朴素贝叶斯分类器属于O假设A样本分布独立B属性条件独立C后验概率已知D先验概率已知7 .支持向量机是指OA对原始数据进行采样得到的采样点B决定分类平面可以平移的范围的数据点C位于分类面上的点D能够被正确分类的数据点8 .关于支持向量机的描述错误的是OA是一种监督学习的方式B可用于多分类问题C支持非线性核函数D是一种生成式模型9 .关于k-均值算法的描述错误的是OA算法开始时，k-means算法时需要指定中心点B算法效果不受初始中心点的影响C算法需要样本与中心点之间的距离D属于无监督学习10 .k-Medoids与k-means聚类最大的区别在于（）A中心点的选择规则B距离的计算法方法C应用层面D聚类效果二、简答题1 .k-近邻算的基本思想是什么？2 .决策树的叶结点和非叶结点分别表示什么？3 .朴素贝叶斯分类器为什么是“朴素”的？4 .线性可分支持向量机的基本思想是什么？5 .核技巧是如何使线性支持向量机生成非线性决策边界的？6 .什么是聚类？聚类和分类有什么区别？7 .试举例聚类分析的应用场景,参考答案一、选择题1.D2,C3.A4.A5.D6.B7.C8.D9.B 10.A二、简答题1.请简述k・近邻算法的思想答：给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本X：对于分类问题，k-近邻算法从所有训练样本集合中找到与X最近的k个样本，然后通过投票法选择这k个样本中出现次数最多的类别作为X的预测结果;对于回归问题,k近邻算法同样找到与X最近的k个样本,然后对这k个样本的标签求平均值，得到X的预测结果。
人工智能基础算法
人工智能基础算法1. 介绍人工智能是指模拟和扩展人智力的理论、方法、技术和应用的研究领域。
而人工智能基础算法是人工智能领域中最核心和基础的组成部分。
它是指用于实现人工智能功能的数学算法和计算机算法。
人工智能基础算法通过模拟和应用人类的认知、学习、决策和问题解决等智能过程，使计算机能够具备某种程度的智能，并在不同领域实现各种复杂的人工智能任务。
在本文中，我们将介绍几种常见的人工智能基础算法，包括机器学习算法、深度学习算法、进化算法和模糊算法。
2. 机器学习算法机器学习算法是人工智能领域中应用最广泛的一类算法。
它是通过训练数据来构建模型，然后使用该模型对新样本进行预测或分类的算法。
机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
2.1 监督学习算法监督学习算法是指利用带有标签的训练数据来训练模型，并使用该模型对新样本进行预测或分类的算法。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林等。
2.1.1 决策树决策树是一种基于树形结构的分类模型。
它通过对特征进行递归划分，构建一棵树来表示不同类别的决策规则。
决策树算法具有易于理解和解释的优点，适用于处理具有离散特征的问题。
2.1.2 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，通过构建一个超平面来将不同类别的数据分开。
支持向量机算法通过最大化边界的方式找到最优的分类超平面，具有较好的泛化性能。
2.1.3 朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
它通过计算样本的特征向量在各个类别下的条件概率来进行分类。
2.1.4 随机森林随机森林是一种集成学习算法，它通过建立多个决策树来进行分类或回归。
随机森林算法通过对训练样本和特征进行随机选择，并使用树的投票来进行最终的决策。
2.2 无监督学习算法无监督学习算法是指在没有标签的训练数据中自动发现数据内在结构和规律的算法。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、降维算法和关联规则挖掘算法等。
人工智能基础与应用作业指导书
人工智能基础与应用作业指导书第1章人工智能概述 (3)1.1 人工智能的定义与分类 (3)1.1.1 按照智能化程度分类 (4)1.1.2 按照应用领域分类 (4)1.2 人工智能的发展历程与未来趋势 (4)1.2.1 发展历程 (4)1.2.2 未来趋势 (4)1.3 人工智能的应用领域 (4)1.3.1 医疗健康 (5)1.3.2 交通运输 (5)1.3.3 工业制造 (5)1.3.4 金融科技 (5)1.3.5 教育与培训 (5)1.3.6 日常生活 (5)第2章逻辑推理与知识表示 (5)2.1 命题逻辑与谓词逻辑 (5)2.1.1 命题逻辑 (5)2.1.2 谓词逻辑 (5)2.2 模糊推理与不确定性推理 (6)2.2.1 模糊推理 (6)2.2.2 不确定性推理 (6)2.3 知识表示方法 (6)第3章搜索算法 (7)3.1 盲目搜索与启发式搜索 (7)3.1.1 盲目搜索 (7)3.1.2 启发式搜索 (7)3.2 状态空间搜索与问题空间搜索 (7)3.2.1 状态空间搜索 (7)3.2.2 问题空间搜索 (7)3.3 A算法与启发式函数 (7)3.3.1 A算法 (7)3.3.2 启发式函数 (8)第4章机器学习 (8)4.1 监督学习与无监督学习 (8)4.1.1 监督学习 (8)4.1.2 无监督学习 (8)4.2 线性回归与逻辑回归 (8)4.2.1 线性回归 (8)4.2.2 逻辑回归 (9)4.3 决策树与随机森林 (9)4.3.1 决策树 (9)第5章神经网络与深度学习 (9)5.1 神经网络基本原理 (9)5.1.1 神经元模型 (9)5.1.2 神经网络结构 (9)5.1.3 学习算法 (9)5.2 深度前馈网络与卷积神经网络 (10)5.2.1 深度前馈网络 (10)5.2.2 卷积神经网络 (10)5.3 循环神经网络与长短时记忆网络 (10)5.3.1 循环神经网络 (10)5.3.2 长短时记忆网络 (10)第6章自然语言处理 (10)6.1 与词向量 (10)6.1.1 的定义与作用 (10)6.1.2 词向量的概念与表示 (11)6.1.3 的训练与评估 (11)6.2 语法分析与应用 (11)6.2.1 语法分析的基本概念 (11)6.2.2 依存句法分析及应用 (11)6.2.3 组块分析及应用 (11)6.3 机器翻译与情感分析 (11)6.3.1 机器翻译的基本原理 (11)6.3.2 情感分析的概念与任务 (11)6.3.3 机器翻译与情感分析的实际应用 (11)第7章计算机视觉 (11)7.1 图像处理与特征提取 (11)7.1.1 图像预处理 (12)7.1.2 图像特征提取 (12)7.1.3 特征降维与选择 (12)7.2 目标检测与跟踪 (12)7.2.1 目标检测方法 (12)7.2.2 目标跟踪方法 (12)7.3 语义分割与实例分割 (12)7.3.1 语义分割方法 (12)7.3.2 实例分割方法 (13)第8章语音识别与合成 (13)8.1 语音信号处理与特征提取 (13)8.1.1 语音信号预处理 (13)8.1.2 语音特征提取 (13)8.2 隐马尔可夫模型与深度学习模型 (13)8.2.1 隐马尔可夫模型 (13)8.2.2 深度学习模型 (13)8.3 语音合成与语音识别应用 (14)8.3.2 语音识别应用 (14)8.3.3 语音识别与合成融合应用 (14)第9章人工智能伦理与法律 (14)9.1 人工智能伦理问题 (14)9.1.1 隐私权与数据安全 (14)9.1.2 人工智能歧视 (14)9.1.3 人工智能责任归属 (14)9.1.4 人工智能对人类劳动的影响 (15)9.2 人工智能法律规范 (15)9.2.1 数据保护法律规范 (15)9.2.2 反歧视法律规范 (15)9.2.3 产品责任法律规范 (15)9.2.4 劳动法律规范 (15)9.3 人工智能伦理与法律的教育与普及 (15)9.3.1 教育培训 (15)9.3.2 宣传普及 (15)9.3.3 企业社会责任 (16)9.3.4 国际合作与交流 (16)第10章人工智能应用案例 (16)10.1 医疗健康领域 (16)10.1.1 疾病诊断 (16)10.1.2 药物研发 (16)10.1.3 患者管理 (16)10.2 金融服务领域 (16)10.2.1 风险管理 (16)10.2.2 投资顾问 (16)10.2.3 反欺诈 (17)10.3 智能交通领域 (17)10.3.1 自动驾驶 (17)10.3.2 交通管理 (17)10.3.3 车联网 (17)10.4 教育与娱乐领域 (17)10.4.1 个性化教育 (17)10.4.2 智能推荐 (17)10.4.3 游戏娱乐 (17)第1章人工智能概述1.1 人工智能的定义与分类人工智能（Artificial Intelligence，）作为计算机科学领域的一个重要分支，旨在研究、开发和应用使计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和系统。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第9章+自然语言与语音处理
段落组直至整篇文章。
✓ ②项/特征项(term/feature term)：特征项是VSM中最小的不可分的语言单元，可以
是字、词、词组或短语等。一个文档的内容被看成是它含有的特征项所组成的集
合，表示为：Document=D(t1,t2,⋯,tn)，其中tk是特征项，1≤k≤n。 ✓ ③项的权重(term weight)：对于含有n个特征项的文档D(t1,t2,⋯,tn)，每一特征项tk
第9章 自然语言与语音处理
2020年8月
第9章 自然语言与语音处理
引言
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)属于人工智能的一个子领 域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句 、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。它对计算机 和人类的交互方式有许多重要的影响。
根本地改变了自然语言处理技术，使之进入崭新的发展阶段。
✓ 神经网络的端对端训练使自然语言处理技术不需要人工进行特征抽取，只要准备
好足够的标注数据，利用神经网络就可以得到一个现阶段最好的模型；
✓ 词嵌入的思想使得词汇、短语、句子乃至篇章的表达可以在大规模语料上进行训
练，得到一个在多维语义空间上的表达，使得词汇之间、短语之间、句子之间乃
其中，ti是一个词，C是一个类别，C'是它i的补集，i 即非C，Pr(ti |C)是词ti属于类别C
类别概率。假设文本是基于词的一元模型，即文本中当前词的出现依赖于文本类 别，但不依赖于其他词及文本的长度，也就是说，词与词之间是独立的。根据贝 叶斯公式，文档Doc属于Ci类的概率为
P(C
| Doc)
P(Doc
| C ) P(C )
人工智能基础与应用
人工智能基础与应用1. 介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能行为的科学与技术。
它涉及到众多领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
2. 人工智能基础2.1 机器学习•定义：机器学习是一种让计算机系统从数据中自动学习并改进的方法。
•常见算法：监督学习、无监督学习、强化学习。
•应用领域：预测分析、图像识别、推荐系统等。
2.2 自然语言处理•定义：自然语言处理是研究如何使计算机理解和处理人类自然语言的方法。
•主要任务：文本分类、命名实体识别、情感分析等。
•应用案例：智能翻译、智能客服系统等。
2.3 计算机视觉•定义：计算机视觉是指让计算机通过对图像或视频进行分析和理解来模仿人类视觉系统的技术。
•主要任务：图像识别、目标检测与跟踪、人脸识别等。
•应用领域：自动驾驶、安防监控、医学影像分析等。
3. 人工智能应用3.1 智能交通系统•定义：利用人工智能技术对交通流量、车辆行为等进行感知和调度的系统。
•目标：提高道路安全性、缓解交通拥堵。
•技术应用：图像识别识别车辆、智能信号灯控制。
3.2 智能医疗•定义：将人工智能技术应用于医疗领域，辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
•应用案例：基于机器学习的肿瘤预测、智能健康监测设备。
3.3 智能语音助手•定义：利用人工智能技术开发出的可与人类进行自然语言交互的系统。
•示例产品：苹果的Siri、亚马逊的Alexa。
结论人工智能基础与应用涵盖了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。
在智能交通系统、智能医疗和智能语音助手等方面的应用已经取得了显著进展，未来人工智能技术将对各个行业产生广泛影响。