第10章 人工智能程序设计
《人工智能编程》课程标准
《人工智能编程》课程标准1. 课程概述本课程旨在引导学生掌握人工智能编程的基本原理和技术，培养学生在人工智能领域进行编程开发的能力。
课程将通过理论讲解、实践操作和项目实践等方式，帮助学生掌握人工智能编程的核心知识和实践技巧。
2. 课程目标- 掌握人工智能编程的基本原理和常用技术；- 熟悉人工智能编程的开发环境和工具；- 学会运用常用编程语言进行人工智能算法的实现；- 具备解决实际问题的人工智能编程能力；- 培养学生的创新思维和团队合作能力。
3. 课程内容3.1 理论讲解- 人工智能编程基本概念和原理；- 机器研究算法和深度研究算法；- 自然语言处理和计算机视觉等常用领域。
3.2 实践操作- 人工智能编程开发环境的搭建；- 常用编程语言与人工智能算法的结合；- 实践案例和练，培养实际操作能力。
3.3 项目实践- 独立或小组合作完成人工智能编程项目；- 选题范围包括机器研究、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域；- 强调项目管理和团队协作能力的培养。
4. 考核方式- 平时成绩：参与课堂讨论、完成实践操作和练；- 课程项目：完成指定项目并提交项目文档和报告。
5. 参考书目- 《Python编程从入门到实践》- 《深度研究框架PyTorch实战》- 《机器研究实战》以上为《人工智能编程》课程的标准，旨在为学生提供全面的人工智能编程知识和技能培养。
通过本课程的研究，学生将具备在人工智能领域进行编程开发的能力，并为以后的研究和职业发展打下坚实基础。
*以上标准仅供参考，具体课程安排和内容可能会根据实际情况进行调整。
*。
人工智能在程序设计中的应用
人工智能在程序设计中的应用随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在成为程序设计领域中的热门话题。
人工智能技术的广泛应用，不仅改进了传统程序设计的效率和性能，还为开发人员提供了更多创新的机会。
本文将探讨人工智能在程序设计中的应用，并针对几个具体的领域进行介绍和分析。
一、代码自动生成与优化代码的编写是程序设计中不可或缺的环节，然而传统的编写方式需要耗费大量的时间和精力。
而人工智能技术可以通过学习和分析已有的代码库，自动生成能够实现特定功能的代码。
通过对程序设计语言的深入理解，人工智能可以为开发者提供高效、可靠且符合规范的代码。
此外，人工智能还能利用其优化算法，自动调整和优化代码结构，提高程序的性能和执行效率。
二、错误检测与调试在程序设计过程中，难免会出现各种错误和 bug。
传统的方法需要开发者手动进行调试和错误检测，费时费力且容易遗漏。
而人工智能可以通过对大量程序的学习和分析，识别常见错误模式，并帮助开发者快速定位和修复问题。
例如，通过使用机器学习技术，人工智能可以预测潜在的程序错误，或者根据现有代码提供潜在的修复建议。
这些功能大大提高了程序开发的效率和准确性。
三、智能算法设计与优化在程序设计中，算法的设计是至关重要的。
传统的算法设计需要以逐步试错的方式进行，然后逐渐改进和优化。
而人工智能技术可以通过学习和分析大量的数据，自动生成创新的算法。
例如，通过深度学习技术，人工智能可以自动发现问题的隐含模式，并提供更高效、更准确的算法解决方案。
同时，人工智能还可以通过优化算法的结构和参数，提高算法的执行效率和性能。
四、优化测试与验证程序的测试和验证是确保软件质量的重要环节。
传统的测试方法往往需要耗费大量的时间和资源，且无法完全覆盖所有情况。
而人工智能可以通过学习和分析大量的测试数据，并结合自身的推理能力，自动生成有效的测试用例，以提高测试的效率和覆盖率。
此外，人工智能还可以利用其强大的推理和逻辑能力，帮助开发者检测潜在的错误和漏洞。
ai智能课程设计
ai智能课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解人工智能的基本概念，掌握人工智能的基本原理和应用领域。
2. 学生能够描述人工智能技术的发展历程，了解我国在人工智能领域的重要成就。
3. 学生掌握基本的数据结构和算法，能够运用编程语言实现简单的人工智能程序。
技能目标：1. 学生能够运用人工智能技术解决实际问题，具备初步的创新能力。
2. 学生能够运用编程语言，设计并实现具有简单智能功能的程序。
3. 学生能够通过小组合作，完成人工智能项目的策划、实施和评估。
情感态度价值观目标：1. 学生对人工智能产生浓厚的兴趣，认识到人工智能在现代社会中的重要作用。
2. 学生能够树立正确的科技观，认识到科技发展应服务于人类福祉。
3. 学生在团队合作中，培养沟通、协作和解决问题的能力，增强团队意识。
课程性质：本课程为选修课，旨在拓展学生的知识面，提高学生的创新能力和实践能力。
学生特点：六年级学生具有一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的自主学习能力和团队合作精神。
教学要求：结合课本内容，注重理论与实践相结合，鼓励学生动手实践，培养解决问题的能力。
在教学过程中，关注学生的个体差异，激发学生的学习兴趣，提高学生的综合素质。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来的学习和发展奠定基础。
二、教学内容1. 人工智能基本概念与原理：包括人工智能的定义、发展历程、应用领域等，对应课本第一章内容。
2. 数据结构与算法基础：介绍基本的数据结构（如数组、链表、树等）和算法（如排序、查找等），对应课本第二章内容。
3. 编程语言入门：以Python语言为例，教授基本语法和编程技巧，为后续实现人工智能程序打下基础，对应课本第三章内容。
4. 人工智能应用实例：分析并实践简单的人工智能应用，如智能聊天机器人、图像识别等，结合课本第四章内容。
5. 人工智能项目实践：分组进行项目策划、实施和评估，培养学生动手能力和团队协作精神，对应课本第五章内容。
计算机,科学,导论第10章人工智能系统
计算机科学导论
16
10.5 智能计算
10.5.2 遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm,简称GA）是利
用达尔文的“适者生存，优胜劣汰”的自然进化规 则进行搜索和完成对问题求解的一种新方法。
计算机科学导论
17
10.5 智能计算
10.5.3 群集智能
1. 蚁群优化算法
蚁群(ant colony )算法是最近几年才提出的一种 新型模拟算法进化算法，它是20世纪90年代首先由 意大利学者M. Dorigo等人提出，称之为蚁群系统，
计算机科学导论
5
10.1 人工智能系统概述
10.1.4 人工智能的研究与应用领域
1. 问题求解 2. 专家系统 3. 决策支持系统 4. 自然语言处理 5. 组合高度和指挥 6. 智能机器人 7. 逻辑推理和定理证明 8. 模式识别 9. 自动程序设计 10. 智能控制
计算机科学导论
6
10.2 知识表示及推理
第十章 人工智能系统
计算机科学导论
1
本章要点：
◆人工智能系统概述 ◆知识表示及推理 ◆搜索技术 ◆自然语言处理 ◆智能计算 ◆机器学习
计算机科学导论
2
10.1 人工智能系统概述
10.1.1 什么是人工智能 人工智能AI(Artificial Intelligence)，又称为
机器智能MI(Machine Intelligence)，是研究、设计和 应用智能机器或智能系统，用来模拟人类智能活动的能 力，以延伸人类智能的科学。它是一门综合了计算机科 学、控制论、信息论、生理学、神经生理学、语言学、 哲学的交叉学科。
计算机科学导论
14
10.4 自然语言处理
Python程序设计：人工智能案例实践
第6章字典和集合
第7章使用NumPy进 行面向数组Βιβλιοθήκη 编程第8章字符串：深入 讨论
第9章文件和异常
6.1简介 6.2字典 6.3集合 6.4数据科学入门：动态可视化 6.5小结
7.1简介 7.2从现有数据创建数组 7.3数组属性 7.4用特定值填充数组 7.5从范围创建数组 7.6列表与数组的性能比较：引入%timeit 7.7数组运算符 7.8 NumPy计算方法 7.9通用函数
作者介绍
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精彩摘录
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谢谢观看
8.1简介 8.2格式化字符串 8.3拼接和重复字符串 8.4去除字符串中的空白字符 8.5字符大小写转换 8.6字符串的比较运算符 8.7查找子字符串 8.8替换子字符串 8.9字符串拆分和连接
9.1简介 9.2文件 9.3文本文件处理 9.4更新文本文件 9.5使用JSON进行序列化 9.6**安全：pickle序列化和反序列化 9.7关于文件的附加说明 9.8处理异常 9.9 finally子句
第12章 Twitter数 据挖掘
第13章 IBM Watson和认知计算
第14章机器学习：分 类、回归和聚类
第15章深度 学习
第16章大数 据：Hadoop、 Spark、 NoSQL和IoT
11.1简介 11.2 TextBlob 11.3使用柱状图和词云可视化词频 11.4使用Textatistic库进行可读性评估 11.5使用spaCy命名实体识别 11.6使用spaCy进行相似性检测 11.7其他NLP库和工具 11.8机器学习和深度学习自然语言应用 11.9自然语言数据集
人工智能机器人的程序设计思路
人工智能机器人的程序设计思路人工智能机器人是一种能够模仿人类行为的智能系统，它能够感知和理解环境，并通过学习和决策来自主地执行任务。
在实现人工智能机器人的功能时，程序设计是至关重要的环节。
本文将探讨人工智能机器人的程序设计思路，包括环境感知、知识表示和推理、学习和决策等方面。
一、环境感知人工智能机器人需要通过感知环境来获取关于周围信息的数据。
环境感知可以通过各种传感器来完成，如视觉传感器、声音传感器、触觉传感器等。
这些传感器能够感知周围的物体、声音、温度等信息，并将其转化为机器可理解的数据。
在环境感知的程序设计中，需要考虑以下方面：1. 传感器数据处理：将传感器获取的原始数据进行预处理和滤波，以确保数据质量和准确性。
2. 特征提取：从传感器数据中提取有用的特征，如物体的形状、颜色、纹理等，以便后续的数据分析和决策。
3. 数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，形成对环境更全面和准确的理解。
二、知识表示和推理知识表示是将机器人对世界的认知转化为形式化的知识结构，以便机器能够对知识进行存储、推理和利用。
知识表示可以采用符号逻辑、神经网络等多种形式。
在知识表示和推理的程序设计中，需要考虑以下方面：1. 知识表示方法：选择适合机器人认知的知识表示方法，如规则、本体、图模型等。
2. 知识存储和管理：设计使用高效的数据结构和算法来存储和管理大量的知识，以便机器能够快速地获取和利用知识。
3. 推理机制：设计推理引擎，根据机器获取的知识和先验的规则，进行逻辑推理和推断，以得出合理的结论和决策。
三、学习和决策学习和决策是人工智能机器人实现智能行为的重要组成部分。
通过学习，机器人能够从大量的数据和经验中获取知识和技能，进一步提升其性能和能力。
通过决策，机器人能够根据当前的环境和任务要求做出适当的行动。
在学习和决策的程序设计中，需要考虑以下方面：1. 监督学习和无监督学习：设计学习算法，使机器人能够从数据中学习模式和规律，并应用到实际的任务中。
人工智能科普编程课程
人工智能科普编程课程1 什么是人工智能？人工智能（Artificial intelligence, AI）是一种模拟人类智能的计算机系统。
它可以在没有人类干预的情况下学习、推理、适应并改善自己的性能。
人工智能可以用来解决许多与人类认知有关的任务，例如语音识别、图像识别和自然语言处理等。
2 人工智能编程语言想要学习人工智能编程，首先需要了解人工智能编程语言。
Python是最受欢迎的人工智能编程语言之一，因为它易于学习、简洁、灵活且开源。
Python带有丰富的库和框架，可用于各种常见的人工智能任务，例如机器学习、深度学习和自然语言处理。
3 机器学习机器学习（Machine learning, ML）是人工智能中的一个重要分支，是一种能够使计算机从数据中学习的技术。
其目标是让计算机像人类一样“看到”、学习和理解数据，从而在以后更好地处理和预测数据。
机器学习的问题可以分为有监督和无监督两种。
有监督学习是指从标记数据中推断出函数或方法，以便预测未来的数据。
无监督学习是一种用于分类、聚类和降维等的技术，它可以在不需要标记数据的情况下学习。
4 深度学习深度学习（Deep Learning, DL），是机器学习的一种子集，是目前最流行的人工智能技术之一。
它使用一种叫做神经网络的模型来模拟人类大脑的工作方式，从而使计算机能够直接从数据中学习特征。
深度学习可用于许多重要的人工智能任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
利用深度学习的算法和GPU的高显存，人们已经可以在图像识别、自然语言处理等领域达到或超过人类的水平。
5 人工智能应用人工智能应用于许多领域，例如医疗保健、金融、物联网和自动驾驶等。
人工智能技术可以为我们提供更好的预测和决策，更高的生产效率和更精准的健康诊断结果。
6 人工智能编程教程学习人工智能编程可以使用在线课程、书籍和教学视频等资源。
其中，最受欢迎的课程包括Coursera, Udacity和edX等。
第1-10共10章-人工智能ppt丁世飞
人工智能的孕育期
McCulloch，美国神经生理学家。他和 Pitts 一起，在 1943 年建成了第一个神经网络数学模型。 McCulloch 和 Pitts 的理论 开创了微观人工智能，即用模拟人脑来实现智能的研究。 Wiener( 维纳 ) ，美国数学家。他于 1948 年发表的控制论 （Cybernetics或动物与机器中的控制与通信）论文，不但开创 了近代控制论，而且为人工智能的行为主义学派树立了信息的 里程碑。 Shannon(香农)，美国数学家。他于1948年发表了《通讯的 数学理论》，这是一个标志，代表了一门新学科—信息论—的 诞生。信息论对心理学产生了很大的影响，而心理学又是人工 智能研究的重要支柱。
人工 人工智能的一个比较流行的定义，也是该
领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的麦 卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：“人 工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所 表现出的智能行为一样”。总体来讲，目前对 人工智能的定义大多可划分为四类，即机器 “类人思维”、“类人行为”、“理性思维” 和“理性行为”。
【图灵测试】
1950年， 阿兰•图灵(Alan Turing)提出图灵测 试，为智能提供一个满足可操作要求的定义。图 灵测试用人类的表现来衡量假设的智能机器的表 现，这无疑是评价智能行为的最好且唯一的标准。
图灵测试的基本过程
图灵称为“模仿游戏”的测试是这样进行的: 将一 个人与一台机器置于一间房间中，而与另外一个人分 隔开来，并把后一个人称为询问者。询问者不能直接 见到屋中任一方，也不能与他们说话，因此，他不知 道到底哪一个实体是机器，只可以通过一个类似终端 的文本设备与他们联系。 然后,让询问者仅根据通过这个仪器提问收到的答 案辨别出哪个是计算机，哪个是人。如果询问者不能 区别出机器和人，那么根据图灵的理论， 就可以认为 这个机器是智能的。
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智能基
人工础主讲: 蔡自兴教授
主讲:蔡自兴
第十章人工智能程序设计10.1 符号和逻辑处理编程语言
101符号和逻辑处理编程语言
10.2 LISP语言
10.3 PROLOG语言
10.4 专用开发工具与人工智能机104专用开发工具与人工智能机
对符号和逻辑处理编程语言的要求
具有表结构形式
便于表示知识和逻辑计算
具有识别数据确定控制匹配模式和进行自具有识别数据、确定控制匹配模式和进行自
动演绎的能力
能够建立框架结构便于聚集各种知识和信能够建立框架结构，便于聚集各种知识和信
息，并作为一个整体存取
具有以最适合于特定任务的方式把程序与说
明数据结合起来的能力
具有并行处理的能力
现有的符号和逻辑处理语言编程语言
图10.1逻辑型编程语言的分类
10.2
LISP语言
10.2.1LISP的特点和数据结构LISP 语言的特点
主要数据结构是表
的特点和数据结构特性表简单
最主要的控制结构为递归
程序内外一致程序内外致
能够产生更复杂的函数和解释程序对事物的约束发生在尽可能晚的时刻数据和过程都可以表示成表交互方式运行
数据结构
原子
LISP中最小的符号单位
各种性质或属性可附加到单个原子上
最重要的属性除其名字外是值
表
递归地定义为括号内零个或n个元素的序列表的数据结构（CONS单元）
控制结构
变量约束及其辖域
变量约束到值上
建立函数
辖域
CAR和CDR
CDR返回表中除第一个元素之外的其余部分
CAR返回表中的第一个元素
SET和SETQ
赋值函数
SET使第二个自变量为第一个自变量的值
Q个求值
SETQ不对第一个变量求值
APPEND 、LIST 和CONS
APPEND 把所有作为自变量的表内各元素串
在一起
LIST 用自变量造出一张表，每个自变量成为用自变量造出张表每个自变量成为
表中的一个元素
作用于一张表，在其中插入一个新的CONS 作用于张表，在其中插入个新的第一元素
EVAL
DEFUN
建立新函数
T和NIL
逻辑上的真与假
AND、OR及NOT
COND
条件函数
PROG
10.2.2LISP的基本函数
GET和PUTPROP
GET检索特征值
PUTPROP存放特征值、替代特征值
LAMBDA
定义匿名函数
READ和PRINT
对话
10.2.3递归和迭代
递归
执行的一部分涉及到再次执行该函数
迭代
约束某些变量
①约束某些变量；
②测试变量以检查出口（停止）条件是否适
用若适用则进行③
用。
若适用，则进行③；
③以某种方法改变变量的值；
④返回②。
10.2.4LISP编程举例
LISP程序设计的一般步骤
程序设计的般步骤
将问题用递归的表处理方式表示，即问题的
概念化。
根据问题求解的要求，设计问题求解的搜索
推理过程。
根据所设计的求解过程定义所需要的工作
根据所设计的求解过程，定义所需要的工作
函数。
根据求解过程，给出函数调用的顺序。
根据求解过程给出函数调用的顺序
根据问题求解的目标和解的评价准则，给出
程序结束的标志。
程序结束的标志
10.3PROLOG语言
10.3.1项的定义
语法与数据结构
子句
事实
规则
问题
表结构
匹配（Matching）
M t hi
设法满足一个目标从事实和规则的顶部开始
搜索。
找到一个与之匹配的事实或规则的头。
找不到相匹配的事实或规则的头，则目标失败。
设法重新满足这一目标。
设法重新满足这目标。
合一（Unification）
合（U ifi ti
①对事实子句（或规则）中的变量进行换名，使其不与
目标中的变量同名对变量受囿表进行初始化
目标中的变量同名，对变量受囿表进行初始化。
②检查目标子句与事实子句（或规则）的下一个相异项
是否不存在；若不存在，则结束合过程，合成功是否不存在；若不存在，则结束合一过程，合一成功，返回合一过程中产生的变量受囿表；若存在，则转③。
③根据合一原则，判断目标子句与事实子句（或规则）
的下一个相异项是否可合一。
若可合一，就把这两项加入到变量受囿表中，并对目标子句和事实子句（或加入到变量受囿表中并对目标子句和事实子句（或规则）中的有关变量进行置换，然后转②；若不可合一，则结束合一过程，释放变量受囿表，返回不可合一信息。
信息
回溯（Backtracking）
B kt ki
①把问题语句作为初始目标，并置其为激发状态，开始
执行该目标
执行该目标。
②系统处于激发状态时，先为该目标保存必要的回溯信
息，然后判断它是否是单子句组成的目标。
如果是息，然后判断它是否是单一子句组成的目标。
如果是就转③；否则就依次从左到右求解激发目标的各个子目标。
当所有的子目标都得到满足时，激发目标就成功返回否则激发目标就失败返回
功返回。
否则，激发目标就失败返回。
③系统执行一个由单一子句组成的激发目标时，就从事
实规则库中取出与激发目标子句句首谓词符号相同的子句子集，从该子句子集的顶部开始查找可与激发目标合一的子句。
10.3.3PROLOG编程举例
梵塔问题
hanoi(N):-move(N,left,centre,right)
move(0,_，_，_，)：-! .
move(N A B C):M is N1move(M
move(N,A,B,C):-M is N-1, move(M，A，C，B)，
inform(A,B),move(M,C,B,A)
inform(X,Y):-write([move,a,disc,from,the,X,
pole,to,the,Y,pole]),n1.
?-honoi(3).
[move a disc from the A pole to the B pole]
[move a disc from the A pole to the B pole]
[move a disc from the A pole to the C pole]
[move a disc from the B pole to the C pole]
[move a disc from the A pole to the B pole]
[move a disc from the C pole to the A pole]
[move a disc from the C pole to the B pole]
[p p]
[move a disc from the A pole to the B pole]
10.4专用开发工具与人工智能机
专用开发工具
专家系统开发工具
神经网络系统开发工具
模糊系统开发工具
视觉和听觉系统开发工具
人智能机
人工智能机
制高度并行机
研制高度并行处理机
研制直接面向符号处理的机器。