人工智能考试复习介绍讲课讲稿
认识人工智能讲课稿范文
认识人工智能讲课稿范文人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当下科技领域最炙手可热的话题之一。
近年来，随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，给我们带来了很多便利和改变。
在接下来的讲课中，我将分享一些关于人工智能的基础知识和应用案例，希望能为大家带来一些启发和思考。
首先，让我们来了解一下人工智能的定义。
人工智能是一种模拟人类智能思维过程的科学和技术。
它运用计算机科学、神经科学和机器学习等多个领域的知识和技术，通过模拟人类的感知、推理、学习和决策等能力，使机器能够像人类一样进行思考和行动。
这使得机器能够理解、分析和处理大量的数据，从而能够进行自主的决策和执行任务。
在人工智能的发展过程中，有三个重要的分支领域需要我们关注。
第一个分支是机器学习（Machine Learning），它通过对大量数据的训练和学习，使机器能够自动提取和学习数据中的规律和特征。
第二个分支是深度学习（Deep Learning），它是机器学习的一个重要分支，通过构建人工神经网络模型，使机器能够模拟人脑的神经元，从而实现更复杂的学习和推理。
第三个分支是自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），它是研究如何让机器能够理解和处理人类自然语言的学科。
人工智能的应用场景广泛，涵盖了各个行业和领域。
例如，在医疗行业中，人工智能可以通过对医疗数据的分析和学习，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案；在金融行业中，人工智能可以通过对金融数据的分析和预测，帮助银行和投资机构做出更科学的决策；在智能交通领域，人工智能可以通过对交通数据的分析和优化，提高交通流畅度和安全性；在智能家居中，人工智能可以通过语音助手和智能设备的联动，提供更便捷的居家体验。
然而，人工智能的发展也带来了一些问题和挑战。
首先，人工智能可能会替代人类的工作，导致大量就业岗位的消失；其次，人工智能的决策过程往往难以解释，这使得人们对机器的决策产生了疑虑和不信任；此外，人工智能还涉及到数据隐私和安全等问题，需要我们进行有效的管理和规范。
人工智能演讲稿
人工智能演讲稿尊敬的听众朋友们，大家好！今天，我非常荣幸能够站在这里，与大家分享关于人工智能的前沿话题。
人工智能，简称AI，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方式做出反应的智能机器。
一、人工智能的历史与发展人工智能的概念最早可以追溯到20世纪40年代，但直到1956年的达特茅斯会议上，才正式确立了人工智能这一学科。
从那时起，人工智能经历了多次起伏，包括早期的逻辑推理和知识表示，到后来的机器学习和深度学习。
近年来，随着计算能力的提升和大数据的积累，人工智能取得了令人瞩目的进展。
二、人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。
机器学习是人工智能的基石，它使计算机能够通过数据学习并做出预测。
自然语言处理让机器能够理解和生成人类语言。
计算机视觉赋予机器“看”的能力，而机器人技术则让机器能够执行物理任务。
三、人工智能的应用领域人工智能的应用已经渗透到我们生活的方方面面。
在医疗领域，AI可以帮助诊断疾病，提高治疗的准确性。
在交通领域，自动驾驶技术正在逐步改变我们的出行方式。
在教育领域，个性化学习推荐系统能够为学生提供定制化的学习资源。
此外，人工智能还在金融、零售、制造等多个行业发挥着重要作用。
四、人工智能的挑战与未来尽管人工智能取得了巨大进步，但它也面临着一系列挑战。
数据隐私、算法偏见和伦理问题是当前亟待解决的问题。
同时，人工智能的未来发展也需要我们不断地探索和创新。
我们期待人工智能能够更加智能、更加人性化，为人类社会带来更多的福祉。
结语人工智能是一个充满无限可能的领域。
它不仅能够提高生产效率，还能够解决复杂的社会问题。
让我们共同期待人工智能的明天，相信它将为我们带来更加美好的未来。
谢谢大家！。
人工智能演讲稿
人工智能演讲稿引言尊敬的各位嘉宾，女士们先生们，大家好！今天我非常荣幸能够在这里与各位分享一下人工智能（Artificial Intelligence，AI）的相关内容。
人工智能已经成为当今世界的热点话题，它的影响无处不在，正在深刻地改变我们的生活、工作和社会。
本次演讲，我将从定义、应用和未来发展三个方面，为大家介绍人工智能的现状与前景。
一、定义人工智能是一门致力于研究、开发和实施能够使计算机系统具备智能行为的技术和理论。
它通过模拟人类的思维和决策过程，赋予计算机系统学习、推理、感知和自主决策的能力。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种类型。
弱人工智能是为特定任务设计的系统，而强人工智能则是能够进行高度自主学习和推理的系统。
二、应用人工智能在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生诊断，提供个性化的治疗方案。
在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理，减少交通事故和拥堵。
在金融领域，人工智能可以用于风险控制和欺诈检测，提高金融机构的效率和安全性。
在工业领域，人工智能可以用于智能制造和自动化生产，提高生产效率和质量。
在教育领域，人工智能可以用于个性化教学和智能辅导，提升学习效果和学生的兴趣。
总的来说，人工智能的应用范围非常广泛，将会在各个领域带来深远的影响。
三、未来发展人工智能的发展前景非常广阔。
随着计算能力的提升和数据的快速增长，人工智能将拥有更强大的学习和推理能力。
同时，人工智能与其他领域的融合也将进一步推动其发展。
例如，人工智能与大数据、云计算和物联网的结合，将会带来更多的应用场景和商机。
另外，人工智能的进一步发展还将面临一些挑战，例如隐私和安全问题、失业和伦理道德问题等。
我们需要积极面对这些挑战，制定相应的政策和措施，确保人工智能的发展符合社会的利益。
结论人工智能是当今世界最热门的话题之一，它的应用和发展前景都非常广阔。
我们身处于人工智能发展的时代，我们应该积极拥抱人工智能，利用它来解决问题、提高效率和创造价值。
科普演讲稿子 人工智能
尊敬的老师、亲爱的同学们：
大家好！我今天要给大家介绍一个非常有趣和未来的科技——人工智能（简称AI）。
首先，让我们来了解一下什么是人工智能。
人工智能是一种模拟人类智能的技术，它让机器能够像人一样思考、学习和做决策。
人工智能可以通过大量的数据和算法来解决问题，还可以像人类一样识别图像、语音和文字等。
人工智能在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
比如，你们可能会用到的智能助手，像是Siri、小度、小爱同学等，它们可以回答问题、提供信息，甚至能陪你聊天。
此外，在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在交通领域，人工智能可以帮助控制交通信号和规划最佳路径。
人工智能还可以应用于机器人、自动驾驶等领域。
那么，人工智能是如何工作的呢？其实，它主要依靠大数据和机器学习来实现。
机器学习是一种让机器自动学习和改进的技术。
通过不断地输入数据和反馈，机器可以逐渐提高自己的能力，变得越来越聪明。
当然，人工智能也存在一些挑战和争议。
比如，一些人担心人工智能可能会取代人类的工作岗位；还有一些伦理和隐私问题需要我们去思考和解决。
尽管如此，人工智能仍然是一项非常有潜力的技术。
它可以帮助我们更高效地解决问题、提供更好的服务，甚至推动科学和技术的发展。
希望今天的演讲能让大家对人工智能有更深入的了解。
谢谢大家！。
人工智能及应用(复习课件 )-高中信息技术必修1 浙教版(2019)
汽车驶入时，智能终端通过摄像头获取车辆信息，语音播报车牌号码，上传数据到服务
器； 汽车驶出时，出口处LED屏显示车牌号、停车费用、付费二维码，待用户扫码付款
后放行。该系统的下列应用中，体现了人工智能技术的是（ ）
C．模仿人类大脑中神经元之间的交互
D．关注智能体与环境之间的交互和反馈
【典型例题】
4．电商客服机器人采用自然语言理解技术精准分词，搭建以数据驱动为核心的AI算 法模型，通过服务数万家客户积累海量真实语料，进行深度训练；同时可根据不同用户， 基于数据反馈实时调整推荐商品并生成如图所示的商品销售比例图。
【知识梳理】
一、人工智能的产生与发展
（二）人工智能的发展历程
3. 以符号主义表达与推理为代表的人工智能 （1）1965年第一个专家系统DENDRAL，化学领域 （2）1976年，医学专家系统MYCIN，专家系统的设计规范 （3）1977年，“知识工程”被提出，即尽可能对人类知识进行逻辑编码，然后通 过推理引擎对编码知识进行操作，形成某一领域的“专家系统”。
二、人工智能的应用
（三）混合增强智能
1.定义： 混合增强智能是多种智能体的混合形式，它将人的作用或人的认知模型引入人工智 能系统，形成“混合增强智能”的形态。 案例：达芬奇外科手术机器人
【知识梳理】
三、人工智能对社会的影响
（一）人工智能改善人类生活
1.智能家居 2.智慧城市 3.智能出行 4.智能购物
A．知识获取 B．知识表示 C．知识推理 D．知识管理
2．以下哪种类型的专家系统最适合用于处理非结构化问题（ ）
A．基于规则的专家系统
B．基于模型的专家系统
C
C．基于案例的专家系统
D．基于统计的专家系统
人工智能应用讲座演讲稿
人工智能应用讲座演讲稿尊敬的各位领导、各位嘉宾、亲爱的老师和同学们：大家好！很荣幸能在这里做一次关于人工智能应用的讲座演讲。
首先，我想通过一个小故事来引入这个话题。
故事发生在不久的将来，一个名叫小明的中学生，每天上学都要穿过一座桥。
有一天，桥上出现了一只大猩猩，小明不敢过桥。
正当他犹豫不决时，他的智能手机突然震动起来。
手机的语音助手告诉他，可以用声音去“交流”猩猩。
小明试着咆哮一声，果然，猩猩也用同样的方式回应了他。
通过手机的翻译软件，小明发现原来猩猩只是想找个休息的地方。
于是，小明主动发出邀请，让猩猩暂时居住在他家的庭院里。
从那天开始，小明和猩猩成了好朋友。
这个故事或许让我们感触颇深，因为它揭示了人工智能在我们生活中的应用潜力。
那么，什么是人工智能呢？简单来说，人工智能是模拟和实现人类智能的各种理论和方法。
它通过分析和处理大量的数据，来模拟人类的思维和决策过程。
人工智能的应用范围非常广泛，从智能手机中的语音助手，到智能家居中的语音识别和智能控制系统，再到医疗影像分析、自动驾驶等领域，都有着人工智能的身影。
首先，让我们来看看人工智能在教育领域的应用。
随着信息技术的迅猛发展，网络上的学习资源越来越丰富。
利用人工智能技术，我们可以开发智能辅助学习系统，为学生提供个性化的学习推荐和辅导。
这些系统可以根据学生的学习进度和兴趣，为其量身定制教学内容和学习路径，提高学习效果。
而且，人工智能还可以用于作文批改、智能音视频教学等方面，提升教育教学的质量和效率。
其次，人工智能在医疗领域的应用也非常广泛。
通过人工智能的技术手段，医疗影像的分析可以更加快速和准确，有助于医生的诊断和治疗决策。
例如，通过人工智能算法对乳腺癌的早期检测，可以提高乳腺癌的发现率和治愈率。
此外，人工智能还可以用于药物研发、疾病预防和健康管理等方面，为我们的健康保驾护航。
再来，我们看看人工智能在交通领域的应用。
自动驾驶技术是人工智能的重要应用之一。
人工智能导论演讲稿范文
大家好！今天，我非常荣幸能够站在这里，与大家共同探讨一个充满挑战与机遇的话题——人工智能。
在此，我将从人工智能的定义、发展历程、应用领域以及未来展望等方面，为大家作一次简要的导论。
首先，让我们来了解一下什么是人工智能。
人工智能，顾名思义，就是让机器具有类似人类的智能，使其能够自主地感知、学习、推理、决策和行动。
自20世纪50年代以来，人工智能领域经历了多次高潮与低谷，如今，随着大数据、云计算、深度学习等技术的飞速发展，人工智能已经逐渐成为改变世界的强大力量。
接下来，让我们回顾一下人工智能的发展历程。
从最初的符号主义、连接主义到现在的深度学习，人工智能技术经历了多次变革。
符号主义时期，研究者们试图用逻辑推理来模拟人类思维；连接主义时期，神经网络成为主流，人们开始关注大脑神经元之间的连接；而深度学习则将神经网络扩展到多层，使机器能够从海量数据中自动学习特征。
如今，人工智能在各个领域都取得了显著的成果。
在图像识别领域，人脸识别技术已经能够识别出百万分之一的人脸；在语音识别领域，智能语音助手已经能够流畅地与人类交流；在自然语言处理领域，机器翻译技术已经能够实现多语言之间的实时翻译。
这些成果不仅丰富了我们的生活，还为各行各业带来了巨大的经济效益。
当然，人工智能的应用领域远不止于此。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、治疗方案制定等；在教育领域，智能教育系统可以根据学生的学习情况提供个性化辅导；在交通领域，智能驾驶技术有望减少交通事故，提高道路通行效率。
然而，人工智能的发展也面临着诸多挑战。
首先，如何确保人工智能的安全性，防止其被恶意利用；其次，如何解决人工智能的伦理问题，避免其侵犯个人隐私；最后，如何培养更多的人工智能人才，以适应这一领域的快速发展。
展望未来，人工智能将继续在各个领域发挥重要作用。
随着技术的不断进步，人工智能将变得更加智能、高效、可靠。
我们可以预见，在不久的将来，人工智能将走进千家万户，成为我们生活中不可或缺的一部分。
人工智能技术应用介绍演讲稿
人工智能技术应用介绍演讲稿尊敬的各位嘉宾，女士们、先生们：大家好！我今天的演讲题目是人工智能技术应用介绍。
随着科技的迅猛发展，人工智能已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。
本次演讲中，我将向大家介绍人工智能技术的应用，并探讨其对我们社会、经济以及个人的影响。
首先，让我们从人工智能技术在生活中的应用开始。
目前，人工智能技术已广泛应用于智能家居领域。
通过智能语音助手，我们能够通过语音指令控制家中的电器设备，调节温度、开启灯光等，使我们的生活更加便利和舒适。
另外，人工智能技术也帮助我们提高了医疗保健的水平。
例如，通过智能医疗监测设备，我们可以随时了解我们的身体状况，及时采取措施保持健康。
此外，人工智能还在交通领域有广泛的应用，比如自动驾驶技术，它能够提高交通安全并节约能源。
可以预见，人工智能技术的不断发展将极大地改变我们的生活方式。
除了对个人生活的影响，人工智能技术也对社会经济产生了深远的影响。
首先是在制造业方面，人工智能技术的应用已经取得了重大突破。
通过机器学习和深度学习等技术，人工智能已经可以实现自动化生产，极大地提高了生产效率和质量。
与此同时，人工智能技术也在金融行业得到了广泛应用。
例如，银行可以利用人工智能技术来分析客户的信用评分，判断贷款的风险。
这不仅减少了银行的风险，也提高了贷款的效率。
此外，人工智能技术还被广泛应用于市场营销、物流管理等领域，极大地推动了社会经济的发展。
然而，人工智能技术带来的影响并不仅仅局限于个人和经济层面。
我们还需要关注它对社会伦理和法律带来的挑战。
例如，人工智能技术的普及可能导致大量就业岗位的消失。
自动化生产和智能助手的广泛应用可能会替代一些工人的工作，这将带来社会失业问题和收入不平等。
此外，人工智能的应用还涉及到隐私和数据安全等问题。
在大数据背景下，个人信息的保护面临着严峻的挑战。
因此，我们需要加强法规和监管，保障个人和社会的利益。
人工智能技术的应用正处于飞速的发展阶段，我们已经看到了它给我们带来的方便和改变。
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人工智能第一章 绪论1、智能（intelligence ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
2、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：人工智能（学科）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力功能，并开发相关理论和技术。
3、人工智能（能力）人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。
4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。
5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，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。
代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。
连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。
6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图人类 计算机认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
7、人工智能研究目标为：1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。
2、创造有用和程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。
一般来说，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。
两者具有不可分割的关系，一方面，近期目标的实现为远期目标研究做好理论和技术准备，打下了必要的基础，并增强人们实现远期目标的信心。
另一方面，远期目标则为近期目标指明了方向，强化了近期研究目标的战略地位。
8、人工智能研究的基本内容：（1）认知建模；（2）知识表示；（3）知识推理；（4）知识应用；（5）机器感知；（6）机器思维；（7）机器学习；（8）机器行为（9）智能系统构建9、人工智能研究的主要方法：（1）、功能模拟法（2）、结构模拟法（3）、行为模拟法（4）、集成模拟法10、人工智能研究和应用领域：（1）计算智能（2）专家系统（3）机器学习（4）机器视觉（5）神经网络第二章知识表示方法1、人工智能课程三大内容：知识表示；知识推理；知识应用。
2、知识表示方法：（9种）重点掌握这4种：状态空间法，谓词演算法，产生表示法，语义网络法（重点），问题归约法、框架表示、面向对象表示、剧本表示和过程表示。
3、状态空间法状态空间法三要点：①状态：表示问题求解法中每一步问题状况的数据结构；②算符：把问题从一种状态变换为另一种状态的手段；③状态空间方法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态与算符为基础来表示和求解问题的。
（看p29的图2.2）4有圆弧的表示“与”，无圆弧的表示“或”或节点：只要解决某个问题就可以解决其父辈问题的节点集合，如图中（M\N\H）.与节点：只有解决所有子问题，才能解决其父辈问题的节点八集合，如图中（B,C）和（D,E,F）各个节点之间用一段小圆弧连接标记。
5、谓词逻辑法（1）连词A、合取：就是用连词（∧）把几个公式连接起来而构成的公式。
相当于“与”B、析取：就是用连词（∨）把几个公式连接起来而构成的公式。
相当与“或”C、蕴涵：（→）表示“如果….那么”的语句。
D、非：表示否定，用符号（~，）表示。
（2）量词A、全称量词：若一个原子公式P（x），对于所有可能变量x都具有T值，则用（∃）表示。
B、存在量词：若一个原子公式P（x），至少有一个变元x，可使P（x）为T值，则用（∀）P（x）表示。
6、置换与合一（1）置换例2.2表达式P[x,f(y),B]的4个置换为s1={z/x,w/y}(出现x和y的地方，分别z和w替换，下同)s2={A/y}s3={q(z)/x,A/y}s4={c/x,A/y}用Es来表示一个表达式E 用置换s所得到的表达式的置换。
于是，可得到P[x,f(y),B]的4个置换的例，如下：P[x,f(y),B]s1＝P[z,f(w),B]P[x,f(y),B]s2=P[x,f(A),B]P[x,f(y),B]s3=P[q(z),f(A),B]P[x,f(y),B]s4=P[c,f(A),B]（2）合一例2.3表达式集{P[x,f(y),B]，P[x,f(B),B]}的合一者为s={A/x,B/y}因为P[x,f(y),B]s=P[x,f(B),B]s=P[A,f(B),B]即s使表达式成为单一形式P[A,f(B),B]7、二元语义网络的表示（1）语义网络的组成：词法部分；结构部分；过程部分；语义部分。
例，所有的燕子（SW ALLOW）都是鸟（BIRD）。
建立两个节点SW ALLOW和BIRD，分别表示燕子和鸟。
两个节点以“是一个”（ISA）链相连，如图一，如果再希望表示小燕（XIAOY AN）是一只燕子，那么，只需要在语义网络上增加一个节点（XIAOY AN）和一根ISA链。
如图二图一,图二除了按分类学对物体进行分类以外，人们通常需要表示有关物体性质的知识。
假设希望表示小燕子有一个巢（NEST）这个事实，那么，可用所有权连（OWNS）连到表示是小燕子的巢的节点巢－１（NEST－１）。
巢－１是巢中的一个，即NEST节点表示物体的各类，而NEST－１表示这种物体中的一个例子。
如下图ISA（2）语义网络中的推理过程主要有两种：继承和匹配。
（3）3种继承过程：①值继承；②“如果需要”继承；③“默认”继承。
值继承：除了ISA链以外，另外还有一种AKO（是某种）链也可被用于语义网络中的描述或特性的继承。
AKO是A-KIND-OF的缩写。
NEST-1 NESTManager第三章确定性推理1、盲目搜索（无信息搜索）：图搜索策略、宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索。
2、宽度优先搜索和深度优先搜索的优缺点：并作图（简答题）宽度优先搜索：这种搜索是从上到下逐层进行的，在对下一层的任一节点进行搜索之前，必须先搜索完上层的所有节点。
它是图搜索一般过程的特殊情况，实际是将OPEN表作为“先进先出”的队列进行操作。
并能够保证在搜索树种找到一条通向目标节点的最短途径；这颗搜索树提供了所有存在的路径（缺点：如果没有路径存在，那么对有限图来说，该算法失败退出；对于无限图来说，则永远不会终止。
）深度优先搜索：首先扩展最新产生的（即最深的）节点，深度相等的节点可以任意排序。
其中起始节点（即根节点）的深度为0，任何其他节点的深度等于其父辈节点深度加上1。
深度优先搜索可能会使搜索过程沿着无益的路径扩展下去，造成路径太长，即使应用了深度界限来避免该问题，但所求得的解答路径并不一定就是最短路径。
启发式搜索：（盲目搜索的不足：效率低，耗费过多的计算空间与时间）（1）启发式搜索策略：用估价函数（evaluation function）来估算节点希望程度（promise）（2）有序搜索；（3）A*算法新的智能搜索算法：遗传算法、模拟退火算法和免疫算法3、谓词演算公式可以化成一个子句集的变换过程步骤：（1）消去蕴涵符号（2）减少否定符号辖域（3）对变量标准化（4）消去存在量词（5）化为前束形（6）把母式化为合取范式（7）消去全称量词（8）消去连词符号^（9）更换变量名称4、(题4—4)基于规则的演绎系统和产生式系统，均有两种推理方式：正向推理和逆向推理正向推理：从if部分向then部分推理的过程，它是从事实或状况向目标或动作进行操作的。
逆向推理：从then部分向if部分推理的过程，它是从目标或动作向事实或状况进行操作的。
5、规则演绎系统：（1）正向规则演绎系统（2）逆向规则演绎系统（3）双向规则演绎系统6、产生式的基本形式（4）（1）产生式规则是一种因果关系或推理关系，通常形式如下：（5）IF P THEN Q (如果P则Q) 或者P→Q（6）其中，P称为条件、前向或产生式的左边，Q称为操作、结果或产生式的右边。
其还可以是“如果P被满足，则可推出结论Q，或应该执行操作Q”。
（7）（2）产生式推理（8）如果已有产生式规则P→Q（9）并且观察到P，或者知识库中已p，则可得得到结论Q，或执行操作Q。
（10）这种推理的一个关键之处是如何有效解决规则匹配的冲突问题。
7、产生式系统的推理方式分为（按搜索方向）：（1）正向推理（2）反向推理（3）双向推理第四章非经典推理1、不确定性推理：在推理过程中所使用的知识、证据等有不确定性。
第五章计算智能1、人工神经网络人工神经网络（ANN）或模拟神经网络是由人工神经元组成的，可把人工神经网络看成是以处理单元（PE）为节点、用加权的向弧（链）相互连接而成的有向图。
它的三层结构：输入层、输出层、隐层。
2、模糊计算3、遗传算法是仿真和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索法，从某种程度上来说遗传算法是对生物进化过程的数学方式仿真。
遗传算法的基本原理：A、编码与译码：将问题结构变换为位串形式编码表示的过程叫编码；反之，将位串形式编码表示变换为原问题结构的过程叫译码。
位串形式编码表示称为染色体或个体。
B、适应度函数：为了体现个体的适应能力，引入了对问题中的每一个个体都能进行度量的函数，称为适应度函数。
C、遗传操作：主要有三种（选择、交叉、变异）选择操作也叫复制操作，根据个体的适应度函数值所度量的优劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗传。
交叉操作：它的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作为父母个体，将两者的部分码值进行交换。
变异操作：它的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。
D、控制参数（交叉概率取0.6~0.95之间的值，变异概率取0.001~0.01之间的值，种群规模为30~100）。
第六章专家系统1、专家系统：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
2、专家系统的特点：（1）启发性（2）透明性（3）灵活性3、专家系统的优点：（1）能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
（2）解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。
（3）能够不受时间和空间的限制，保存、推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。
（4）能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼。
（5）能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力。