清华大学人工智能课程AI3-II HerbrandTheorem [兼容模式]

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清华 人工智能专业 课程

清华 人工智能专业 课程

清华人工智能专业课程人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一门新兴的学科领域,自20世纪50年代起便开始逐渐发展,并在当代得到了广泛的应用和推广。

清华大学作为中国乃至世界一流的高等学府,一直致力于人工智能领域的研究与教育。

在清华大学的人工智能专业课程中,学生将有机会深入学习该领域的核心理论和最新研究成果,为未来从事人工智能相关工作打下坚实的基础。

一、课程简介清华大学的人工智能专业课程旨在培养学生具备扎实的人工智能理论知识和丰富的实践经验。

该课程涵盖了人工智能的基本概念、算法与模型、深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面的内容,为学生提供了全面了解人工智能领域的机会。

二、核心理论与模型在人工智能专业课程中,学生将系统学习人工智能的核心理论与模型。

教学内容包括但不限于图灵机、逻辑推理、信息论、贝叶斯统计等。

通过对这些理论的学习,学生将能够深入理解人工智能的基本原理和方法,并为后续的专业学习打下基础。

三、深度学习与机器学习作为人工智能领域的重要分支,深度学习与机器学习在课程中占据了重要的地位。

学生将学习到包括但不限于人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等在内的各种深度学习和机器学习的方法和应用。

通过实际案例的研究和实践,学生将能够深入了解和掌握这些先进的技术,并将其应用于解决实际问题。

四、自然语言处理与计算机视觉在当今社会,自然语言处理和计算机视觉已广泛应用于各个领域。

人工智能专业课程将教授学生自然语言处理和计算机视觉的基本原理和方法。

学生将学习到文本分类、命名实体识别、机器翻译、图像识别、目标检测等相关内容,并通过实践项目来提高实际应用能力。

五、实践项目与实习机会为了进一步提高学生的实际应用能力,人工智能专业课程中设有实践项目和实习机会。

学生可以参与该领域的研究项目,通过实践探索和解决实际问题,提升自己的技能和经验。

此外,清华大学还与多家知名企业、科研机构合作,为学生提供实习机会,让学生有机会接触真实的工作场景,提前了解该领域的发展趋势和需求。

人工智能 -课程简介+课程大纲模板

人工智能 -课程简介+课程大纲模板

人工智能-课程简介+课程大纲模板(总7页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--《人工智能理论与应用》课程简介课程编号:A0940111课程名称:人工智能理论与应用学分/学时:3/48先修课程:《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》适用专业:计算机科学与技术课程性质:限选考核方式:考查考核形式:大作业、实验评估建议教材:人工智能教程,王士同主编,电子工业出版社,2006年2月第2版内容简介:(200字以内)(黑体五号)1、人工智能研究的发展和基本原则:人工智能的研究和应用;人工智能研究的发展;人工智能研究的成果;人工智能研究的基本原则;存在的问题和发展前景2、一般图搜索:回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程、搜索算法讨论。

3、与或图搜索问题:与或图的搜索、与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索。

4、谓词逻辑与归结原理:命题逻辑、谓词逻辑基础、谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理。

5、知识表示:知识、知识表示、知识观、产生式表示方法、语义网络表示、框架表示以及其他表示方法。

6、不确定性推理方法:不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法、证据理论。

7、机器学习:机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习、知识发现与数据挖掘。

8、高级搜索:基本概念、局部搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等。

人工智能理论与应用Artificial Intelligence Theory and Application 课程编号:A0940111学分:3学时:48 学时(讲课学时:32 实验学时:16)先修课程:《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》适用专业:计算机科学与技术建议教材:人工智能教程,王士同主编,电子工业出版社,2006年2月第2版主要参考书:(1)高等学校规划教材:人工智能原理及其应用电子工业出版社王万森 2012(2)人工智能及其应用(第4版) 蔡自兴、徐光佑清华大学出版社 2010开课学院:计算机科学与工程学院修订日期:2015年4月一、课程说明(黑体五号)人工智能是一门综合性前沿学科,是计算机学科的重要分支。

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da清华大学(英文名:Tsinghua University),地处北京西北郊繁盛的园林区,是在几处清代皇家园林的遗址上发展而成的。

清华大学的前身是清华学堂,始建于1911年,曾是由美国退还的部分庚子赔款建立的留美预备学校。

1912年,清华学堂更名为清华学校。

1925年设立大学部,开始招收四年制大学生。

1928年更名为国立清华大学,并于1929年秋开办研究院。

清华大学的初期发展,虽然渗透着西方文化的影响,但学校十分重视研究中华民族的优秀文化瑰宝。

清华大学《运筹学》共40讲学习梦想家园/thread-232-1-1.html清华大学《C++语言程序设计》周登文 48讲学习梦想家园/thread-371-1-1.html清华大学《数据结构》(c语言)严蔚敏48讲学习梦想家园/thread-1547-1-1.html清华大学《计算机文化基础》视频教学共28讲学习梦想家园/thread-233-1-1.html清华大学《计算机原理》王诚 64讲学习梦想家园/thread-328-1-1.html清华大学《模式识别》林学訚 32讲学习梦想家园/thread-375-1-1.html清华大学《计算机网络体系结构》汤志忠 48讲学习梦想家园/thread-374-1-1.html清华大学《汇编语言程序设计》温冬婵 64讲学习梦想家园/thread-356-1-1.html清华大学《JA V A编程语言》许斌32讲学习梦想家园/thread-354-1-1.html清华大学《人工智能原理》朱晓燕48讲学习梦想家园/thread-329-1-1.html清华大学《编译原理》张素琴吕映芝64讲学习梦想家园/thread-330-1-1.html清华大学《软件工程》刘强48讲学习梦想家园/thread-327-1-1.html思想道德修养清华大学/thread-327-1-1.html清华大学《C++语言程序设计》周登文48讲学习梦想家园/thread-2-1-2.html清华大学《模拟电子技术》华成英56讲学习梦想家园/thread-38-1-2.html《清华大学概率论讲座》(WMA格式)[光盘镜像]学习梦想家园/thread-3-1-2.html清华大学《离散数学》王宏48讲学习梦想家园/thread-372-1-1.html清华大学肖鹰《美学与艺术欣赏》视频教程 24讲学习梦想家园/thread-35-1-1.html清华大学《组合数学》黄连生48讲学习梦想家园/thread-373-1-1.html清华大学《数据库系统概论》冯建华48讲学习梦想家园/thread-358-1-1.html清华大学《宽带网络交换技术》刘斌 48讲学习梦想家园/thread-355-1-1.html清华大学《模拟电子技术》+ 视频教程华成英 56讲/thread-38-1-3.html清华大学柳冠中《设计事理学方法论》视频教程 6讲/thread-36-1-3.html清华大学《人工智能导论》马少平 32讲/thread-238-1-3.html清华大学《计算机图形学》秦开怀视频教程 48讲/thread-2897-1-2.html。

高级人工智能课程设计

高级人工智能课程设计

高级人工智能课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生理解高级人工智能的基本概念、理论和技术,掌握人工智能的发展历程及未来趋势。

2. 使学生掌握机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域的基本原理和应用方法。

3. 帮助学生了解我国在人工智能领域的发展现状及政策导向。

技能目标:1. 培养学生运用编程语言(如Python)实现简单的人工智能算法,解决实际问题。

2. 提高学生运用人工智能技术进行数据分析、处理和创新思维的能力。

3. 培养学生团队协作、沟通表达及解决问题的能力。

情感态度价值观目标:1. 激发学生对人工智能的兴趣,培养其探索精神和创新意识。

2. 培养学生具备正确的科技伦理观,认识到人工智能在社会发展中的积极作用及其潜在风险。

3. 增强学生的国家意识,认识到我国在人工智能领域的发展优势和潜力。

本课程针对高中年级学生,结合学科特点,以理论联系实际,注重培养学生的实践能力和创新精神。

在教学过程中,关注学生的个体差异,因材施教,使学生在掌握基本知识技能的同时,形成积极的情感态度和价值观。

通过分解课程目标为具体的学习成果,为教学设计和评估提供明确依据。

二、教学内容1. 人工智能基本概念与发展历程:包括人工智能的定义、分类、发展历程及未来趋势,参考课本相关章节,梳理人工智能的发展脉络。

2. 机器学习与深度学习:介绍机器学习的基本原理、算法及应用,重点讲解深度学习技术,如神经网络、卷积神经网络等,结合课本实例进行分析。

3. 自然语言处理:讲解自然语言处理的基本任务、技术框架,以及常见应用,如情感分析、机器翻译等,结合教材案例进行讲解。

4. 计算机视觉:介绍计算机视觉的基本概念、技术方法,以及应用领域,如目标检测、图像识别等,结合课本内容进行实践操作。

5. 人工智能应用与伦理:分析人工智能在各个领域的应用案例,探讨其对社会、经济的影响,以及伦理问题,如隐私保护、算法偏见等,结合教材进行讨论。

教学内容安排与进度:第一周:人工智能基本概念与发展历程第二周:机器学习与深度学习第三周:自然语言处理第四周:计算机视觉第五周:人工智能应用与伦理本教学内容紧密结合课程目标,注重科学性和系统性,以教材为依据,循序渐进地安排教学内容和进度,旨在帮助学生全面掌握高级人工智能知识,提高实践应用能力。

3、《人工智能通识教程》(第2版)教学大纲20240710

3、《人工智能通识教程》(第2版)教学大纲20240710

《人工智能通识教程》(第2版)教学大纲一、课程基本信息• 课程名称:人工智能导论/ 人工智能概论• 课程代码:• 课程英文名称:AI-Introduction• 学时与学分:理论学时32,课外实践学时16,总学分2• 课程性质:必修课(选修课)• 适用专业:人工智能、大数据、计算机等工科专业(其他各专业)• 先修课程:略• 后续课程:机器学习、深度学习、智能机器人等二、课程目标学习本课程,通常旨在为学生奠定坚实的人工智能基础知识,培养其在人工智能领域的基本技能和理解能力。

以下是主要学习目标,可能会根据不同课程设置有所差异:1. 理解人工智能基础:掌握人工智能的基本概念、发展历程、主要分支领域(如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等)及其在现代社会中的应用。

2. 理论与技术基础:学习和理解支撑人工智能的核心算法和理论,包括搜索算法、知识表示、推理方法、决策制定、学习理论等。

3. 实践技能培养:通过编程实践和项目作业,掌握至少一种编程语言(如Python)在人工智能领域的应用,以及如何使用常见的AI框架和库((如TensorFlow、PyTorch)。

4. 问题解决能力:培养分析和解决人工智能问题的能力,包括如何定义问题、选择合适的技术路线、设计并实施解决方案。

5. 伦理与社会责任:讨论人工智能技术的伦理和社会影响,理解隐私保护、数据安全、算法偏见等议题,培养负责任的AI开发与应用意识。

6. 创新与批判性思维:鼓励学生批判性地评估现有的AI技术,激发创新思维,探索AI在新领域的应用可能。

7. 沟通与团队合作:通过团队项目,提升与他人合作解决复杂问题的能力,以及有效沟通研究成果和想法的能力。

8. 持续学习能力:鉴于AI领域的快速变化,课程应培养学生自主学习的习惯,跟踪技术进展,适应未来可能出现的新技术、新理论。

这些目标旨在为学生构建一个全面的人工智能知识框架,不仅关注技术细节,也重视理论与实践的结合,以及技术的社会影响和伦理考量,为学生将来在AI 领域的深入研究或职业发展打下坚实的基础。

《人工智能导论》课程教学大纲

《人工智能导论》课程教学大纲

90%
离散型 Hopfield 网 络 、 连 续 型
Hopfield 网络、卷积运算、池化、卷
积网络的手写体数字识别。
人脑视觉机理、深度学习的基本思
40% 50% 40%
10%
想、人工智能的概念、人工智能研宄的
基本内容、神经元数学模型
合计
100% 100% 100%
100%
各考核方式占总成绩权重(自行賦值)
掌握连续 Hopfield 神经网络 用于优化计算的
一般步骤。
掌握连续 Hopfield 神经网络的
结构和运行机制,理 解连续 Hopfield 神经 网络用于优化计算
的基本原理。能够针
对创新点开展切实 有效的理论和应用 研究
目标 5.1
注:1.此表可用于课内实践教学环节或某门综合实践课程
2.实验类型:选填”验证性/综合性/设计性”;实习类型:选填“认识实习/生产实习/毕业实习”
对人工智能课程
与模拟,并能够理解其局限 工程实际中遇到的技术难题,
的各个章节产生
性。
兴趣,从而促进
具有扎实的理论基础、宽阔的
支撑指标点:5.2 能够在物 学习热情,在之
专业视野,具有计算机软硬件 联网领域复杂工程问题的 后的理论教学中
相关产品分析、开发、测试和
能更好地理解技
维护能力,能够用系统的观点 建模、模拟或解决过程中, 术的先进性与实
实习项 号
目名称
教学内容
实验 学或实思政融 时 习 类 入点
型2
学生学习 预期成果
课程目标

实验要
参 考 A*
具有批
熟悉和掌握启
A* 算 法 算 法 核 心 代

人工智能原理 北京大学 2 PartIBasicsChapter2IntelligentAg (2.1.1)

人工智能原理 北京大学 2  PartIBasicsChapter2IntelligentAg (2.1.1)

Artificial IntelligenceSchool of Electronic and Computer EngineeringPeking UniversityWang WenminArtificial Intelligence Contents:☐Part 1. Basics☐Part 2. Searching☐Part 3. Reasoning☐Part 4. Planning☐Part 5. LearningPart 1. Basics Contents:☐1. Introduction☐2. Intelligent Agents2. Intelligent Agents Objectives 教学目的⏹Overview several approaches for AI.纵览AI的各种研究途径。

⏹Discuss the nature of intelligent agents, the diversity ofenvironments, and the resulting menagerie of agent types.讨论智能体的性质、环境的多样性、以及由此产生的各种类型的智能体。

2. Intelligent Agents Contents:☐2.1. Approaches for Artificial Intelligence☐2.2. Rational Agents☐2.3. Task Environments☐2.4. Intelligent Agent Structure☐2.5. Category of Intelligent Agents2.1. Approaches for Artificial Intelligence Contents:☐2.1.1. Cybernetics and Brain Simulation☐2.1.2. Symbolic vs. Sub-symbolic☐2.1.3. Logic-based vs. Anti-logic☐2.1.4. Symbolism vs. Connectionism☐2.1.5. Statistical Approach☐2.1.6. Intelligent Agent Paradigm☐In 1940s and 1950s, a number of researchers explored the connection between neurology, information theory, and cybernetics.1940年代至1950年代,许多研究者探索神经学、信息论和控制论之间的关系。

国外人工智能课程设计

国外人工智能课程设计

国外课程设计一、教学目标通过本章节的学习,学生将掌握的基本概念、原理和应用;培养学生运用技术解决问题的能力和创新思维;提高学生对技术在社会和科技发展中的重要性的认识和理解。

具体学习目标如下:1.知识目标:•理解的定义、发展历程和应用领域;•掌握的基本原理和技术方法,如机器学习、深度学习、自然语言处理等;•了解技术的最新发展和趋势。

2.技能目标:•能够运用技术解决实际问题,如图像识别、语音识别、智能推荐等;•具备编程和实践能力,熟练使用相关编程语言和工具;•能够进行项目的需求分析、设计、实现和评估。

3.情感态度价值观目标:•认识到技术对社会和科技发展的积极作用和影响;•关注技术所带来的伦理、法律和安全问题;•培养学生的团队合作意识、创新精神和终身学习的观念。

二、教学内容本章节的教学内容主要包括以下几个方面:1.基本概念:的定义、发展历程、应用领域和前景;2.基本原理:机器学习、深度学习、自然语言处理等基本原理和方法;3.技术应用:图像识别、语音识别、智能推荐等典型应用案例;4.编程实践:使用相关编程语言和工具进行项目的开发和实现;5.发展趋势:技术的最新发展动态、挑战和机遇。

三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本章节将采用多种教学方法:1.讲授法:通过教师的讲解,引导学生了解的基本概念和原理;2.案例分析法:通过分析典型应用案例,使学生更好地理解技术的应用和价值;3.实验法:让学生亲自动手进行编程实践,提高学生的实际操作能力;4.讨论法:学生进行分组讨论,分享学习心得和经验,培养学生的团队合作精神。

四、教学资源为了支持本章节的教学内容和教学方法的实施,我们将选择和准备以下教学资源:1.教材:选用权威、实用的教材,如《:一种现代的方法》;2.参考书:提供相关的参考书籍,如《深度学习》、《机器学习》;3.多媒体资料:制作精美的教学PPT、视频动画等,以直观展示技术的原理和应用;4.实验设备:准备计算机、编程环境、相关硬件设备等,以便进行编程实践。

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Problem is Variables can potentially take on an infinite number of possible values from their domains
2
Godel's Completeness Theorem
Gödel‘s completeness theorem is a fundamental theorem in mathematical logic that establishes a correspondence between semantic truth and syntactic provability in first-order logic . It was first proven by Kurt Gödel in 1929,
Robinson
27
Resolution Principle & Herbrand Theorem
P.122(55)
28
End
29
3
Introduction
1908-1931
Herbrand's theorem is a fundamental result of mathematical logic obtained by Jacques Herbrand (1930). It essentially allows a certain kind of reduction of first-order logic to propositional logic. Herbrand's theorem has been extended to arbitrary higher-order logics by using expansion-tree proofs.
S C’ C S H
D S H S H
S
18
Semantic Tree
19
Semantic Tree
(P34)
H
S
20
N0
P(a) ~P(a)
N11
Q(a) ~Q(a)
N12
Q(a) ~Q(a)
N21
P(f(a)) ~P(f(a))
N24
N31
N38
P(x)
Q(x) P(f(y))
Q(f(y))}
5
Herbrand’s Theorem
The importance of Herbrand interpretations is that, if any interpretation satisfies a given set of clauses S then there is a Herbrand interpretation that satisfies them. Moreover, Herbrand's theorem states that if S is unsatisfiable then there is a finite unsatisfiable set of ground instances from the Herbrand universe defined by S. Since this set is finite, its unsatisfiability can be verified in finite time. However there may be an infinite number of such sets to check.
N3,8
N4,1
N4,2
P(x)
Q(x) P(f(y))
Q(f(y))}
24
Theorem
Herbrand Theorem
1. S S
2. S
S
25
Conclusion
Herbrand Theorem
Herbrand Theorem
26
Problem
Herbrand Theorem 30
1965
Godel's Completeness Theorem says that FOL entailment is only semidecidable
If a sentence is true given a set of axioms, there is a procedure that will determine this If the sentence is false, then there is no guarantee that a procedure will ever determine this—i.e., it may never halt
A = { P(a), Q(a, a), R(a), P(b), Q(b, a), Q(b, b), Q(a, b), R(b), P( f(a,b)), Q(f(a, b), f(a, b)), R(f(a, b), P(f(a,a)), P(f(b,a)), P(f(b,b)),……) S H
14
Herbrand Interpretation
15
Herbrand Interpretation
I H S G H D H
16
Herbrand Interpretation (cont.)
1 I S 2 S 3 S S
17
D S|I = T
I H S|I* = T S H
I*
H
I
Herbrand Interpretation (cont.)
6
Terms
Herbrand domain (H domain) Herbrand universe (H universe) Herbrand interpretation (H interpretation ) Semantic tree
7
H Domain
8
Herbrand Universe
“On Formally Undecidable Propositions of Principia Mathematica and Related Systems”
If the system is consistent, it cannot be complete. The consistency of the axioms cannot be proven within the system.
9
Herbrand Domain
D
H
Hi
Hi
1
{ f (t1 ,...,tn )}
10
D H
H
D
11
Example of H Domain
S = { P(x), Q(y,f(z,b)),R(a)} H H0 {a, b} H1 {a, b, f(a,b), f(a,a), f(b,a), f(b,b)} H2 { a, b, f(a,b), f(a,a), f(b,a), f(b,b) f(a,f(a,b)), f(a,f(a,a)), f(a, f(b,a)), f(a, f(b,b)), f(b,f(a,b)), f(b,f(a,a)), f(b, f(b,a)), f(b,f(b,b)), f(f(a,b),f(a,b)), f(f(a,b),f(a,a)), f(f(a,b), f(b,a)), f(f(a,b), f(b,b)), f(f(a,a),f(a,b)), f(f(a,a),f(a,a)), f(f(a,a), f(b,a)), f(f(a,a), f(b,b)), f(f(b,a),f(a,b)), f(f(b,a),f(a,a)), f(f(b,a), f(b,a)), f(f(b,a), f(b,b)), f(f(b,b),f(a,b)), f(f(b,b),f(a,a)), f(f(b,b), f(b,a)), f(f(b,b), f(b,b))} ……… H = H1 H2 H3………
In mathematical logic, for any formal language with a set of symbols (constants and functional symbols), the Herbrand universe recursively defines the set of all terms that can be composed by applying functional composition from the basic symbols.
Chapter 3 – part II Herbrand Theorem
Root of solution Principle
1
Problem
In the first-order logic, if the satisfiability or unsatisfiability of a sentence could be proved in finite time?
12
Herbrand Domain
f tn symbol f S t1, t2, …tn S H A } S A
13
functional constants H
Herbrand universe set A={ H H Ground term P(t1, t2, …tn) S
Example of H Universe Set
4
Herbrand’s idea
Definition Tautology ( ) true under any possible interpretation. That mean if a sentence G is Tautology, for all interpretations, G is true under it Idea Try to prove there is no interpretation in which G is true. The number of interpretations should be countable and finite
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