《AI程序设计语言》PPT课件

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《高级程序设计语言》PPT课件

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个不一定连续的字符后形成的字符串 )
符号串集合V自身的n次(连接)积记为: Vn = V V…V =Vn-1V =VVn-1 (n个V)
规定 V0 = {}. V的闭包:令: V* = V0 ∪ V1 ∪ V2 ∪ …
称 V*是V的闭包。 V的正则包(正闭包,正则闭包):记V+ = VV*, 称
相同
名字和标识符
标识符:无意义的符号串
名字:可以看成是代表一个抽象的存储单元
名字的值:名字所代表的单元的内容则认为是 此名字的值。
名字的属性: 一个名字的属性包括类型和作用 域。
标识符、名字与存储空间的关系:同一标识符可 以表示不同的名字;同一名字可以表示不同的 存储空间;同一存储空间可以有多个名字
地址为 a
CARD.AGE 地址为 a+20
CARD.MARRIED 地址为 a+24
2.2.4 语句与控制结构
表达式 数值、关系、逻辑、字符串
语句 赋值语句 控制语句(无条件、条件、循环、过程调用、返回) 说明句
简单句和复合句
组成:运算量(亦称操作数,即数据引用或函数调 用)和算符组成的。 表示形式:
尾(前)部删掉几个字符后形成的符号串,称为x的前 (后)缀;从一个符号串中删去他的一个前缀和后缀后 所剩下部分称为x的子串。
与文法定义相关的几个概念和术语:
空串(字):不包含符号的序列称为空串(字) ,记 为。
用*表示上的所有符号串的全体,空字也包括在其中。 如:若={a,b}则*={,a,b,aa,ab,bb,aaa,…}。表示不含 人何元素的空集{}。这里要注意、{}和{}的区别。
前缀式: +a*bc 中缀式:a+b*c 后缀式:abc*+

人工智能ppt课件下载

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辑推理和证明。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初,深度学习算法的突破性进展, 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代,随着计算机技术和大数据 的快速发展,机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术,实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程,从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文,有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础(如概率统计 、线性代数、微积分等)和 编程基础(如Python、R等 )。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少,对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持,如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为,对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题,如机器人权利、道德责任等,需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论,如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛, 将所学知识应用到实际问题 中,提高解决实际问题的能 力。

人工智能课件(PPT 85页)

人工智能课件(PPT 85页)

第一章 概述
• 1.1 什么是人工智能? 人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动, 如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划 和编程,甚至驾车骑车等,都需要智能。 如果机器能够完成这些任务的一部分, 那么就可以认为机器已经具有某种程度 的“人工智能”。
什么是人工智能?
• 从思维基础上讲,它是人们长期以来探 索研制能够进行计算、推理和其它思维 活动的智能机器的必然结果;从理论基 础上讲,它是信息论、控制论、系统工 程论、计算机科学、心理学、神经学、 认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果;从物质和技术基础上讲,它 是电子计算机和电子技术得到广泛应用 的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人 的思维过程的话,那么联结主义则 试图从微观上解决人类的认知功能, 以探索认知过程的微观结构。联结 主义从人脑模式出发,建议在网络 层次上模拟人的认知过程。所以, 联结主义本质上是用人脑的并行分 布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义(Logicis)、心理学 派 ( Psychlogism) 或 计 算 机 学 派 (Computerism)。该学派认为人工智能源于数 理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展,到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生 以后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统,其代 表的成果为启发式程序LT(逻辑理论家),人们 使用它证明了38个数学定理,从而表明了人类可 利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能?
• 1983年 Elaine Rich “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推
理、规划、设计、思考、学习等思维活动,解 决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson

第3章 程序设计语言PPT课件

第3章  程序设计语言PPT课件

11/6/2020
计算机科学导论
12
3.1.3 高级语言程序设计的基本内容
➢ 高级语言程序设计依赖于各自特定的语句和语法。 ✓语句是构成源程序的基本单位。 ✓语法是指管理语言结构和语句的一组规则。
11/6/2020
计算机科学导论
13
3.1.3 高级语言程序设计的基本内容
1.高级语言的基本符号
高级语言的语法成分都是由基本符号组成的,分为单字 符和多字符两种。单字符基本符号由单个字符组成。 ➢ 字母:英文字母A~Z、a~z,共52个符号。 ➢ 数字:0~9,共10个数字符号。 ➢ 特殊字符:+ 、-、*、/、^、=、(、)、>、<、,、空格等。 多字符基本符号由两个或两个以上的字符组成,如:
计算机科学导论
11
3.1.2 计算机程序设计语言
高级语言的优点:
➢ 语句的功能强,程序员编写的源程序比较短,容易学 习,使用方便,可移植性较好,便于推广和交流。
高级语言的缺点:
➢ 编译程序比汇编程序复杂,而且编译出来的目标程序 往往效率不高,长度和运行时间都较长。
➢ 因此,在很多对时间要求比较高的系统,如某些实时 控制系统或者大型计算机控制系统中,低级语言(主 要是汇编语言)仍然得到了一定的应用。
器能够识别的机器语言是不相同的。 ➢ 机器指令都是用一串0、1构成的二进制位串来表示的,也
称为机器码。
➢ 用机器指令编写的程序称为机器语言程序,或称为目标程 序,这是计算机能够直接执行的程序。
缺点:机器语言难以阅读和理解,编写和修改都比较困难, 而且通用性较差。
11/6/2020
计算机科学导论
5
3.1.2 计算机程序设计语言
➢ 标号 是在高级语言中的程序语句前所加的一个

人工智能上课课件(PPT 27页)

人工智能上课课件(PPT 27页)

任务三:让电脑给我们当翻译助手
利用翻译软件翻译一段英文,然后再把翻译后的汉语再 翻译成英文,把两段英文进行对比,看有什么区别。
思考:
1. 感悟机器翻译的过程 2. 比较机译与人译的不同之处
机器翻译的的工作流程
输入待翻译的 源语言文本
确定对应单词 单词
确定语法结构 语法库
翻译
输出翻译后的 目标语言文本
人们还不知道电脑后面的她是位
残疾人。
我们身边的智能工具
• 手写板 • 语音识别系统 • 扫描仪+OCR(光学字符识别) • 双向翻译系统 • 机器人+自然语言理解
人工智能
人工智能:顾名思义就是人造的智能,是利用计算机
来模拟或实现人类智能。它有两个主要的研究领域:
模式识别::是表征事物或现象的各种形式的信息(图片、文字、 符号、声音)等进行自动识别的技术。模式识别的研究范畴有:
任务二:使用扫描仪与OCR软件进行文字识别
思考:
影响识别率的因素有哪些
光学字符识别(OCR技术)
OCR字符识别的操作步骤: • 1.将需要识别的内容扫描成图片 • 2.将扫描好的图片进行版面分析 • 3.分析完后进行文字识别 • 4.识别完成后导出
影响OCR识别准确率的因素
• 印刷质量 • 纸张质量 • 扫描或拍摄分辨率 • 对比度 • 污渍 • ……
3、翻译系统
输入待翻译的 源语言文本
确定对应单词
确定语法结构
翻译
单词库
语法库
机器翻译的工作流程
输出翻译后的目 标语言文本
智能处理工具与一般处理工具的异同点
相同点: 智能处理工具与一般处理工具一样都是计算机程序。
不同点:

《程序设计》PPT课件

《程序设计》PPT课件

界面设计
提供简洁明了操作界面,方便用户管理学生 信息。
安全性考虑
确保系统数据安全,采取必要加密和备份措 施。
案例三:网络爬虫程序设计
爬虫目标
明确爬虫抓取目标网站及所需数据字段。
爬虫策略
选择合适爬虫框架,制定合理抓取策略及反反爬虫措施。
数据处理
对抓取到数据进行清洗、去重和格式化等处理。
数据存储
将处理后数据存储到数据库或文件中,方便后续分析使用。
通过设置断点,逐步执行程序,观察变量值变化, 找出错误位置。
日志调试
在程序中添加日志输出语句,记录程序执行过程 和关键数据,便于问题追踪。
调试工具
使用专业的调试工具,如GDB、Visual Studio等, 进行程序调试和错误排查。
程序性能评估指标
时间复杂度
评估程序执行时间随输入规模增长的趋势, 优化算法以降低时间复杂度。
案例四:机器学习算法实现
算法选择
根据实际问题需求选择合适机器学习算法。
数据准备
收集并整理训练数据集,进行必要预处理和 特征工程。
模型训练
使用选定算法对训练集进行训练,调整模型 参数优化性能。
模型评估
使用测试集对训练好模型进行评估,衡量其 泛化能力。
感谢您的观看
THANKS
函数式程序设计方法
1 2
函数作为一等公民 将函数视为程序中的基本单元,可作为参数传递、 返回值和赋值给变量。
高阶函数与Lambda表达式 支持将函数作为参数或返回值的函数,以及简洁 的匿名函数表示。
3
递归与迭代 利用函数递归调用实现复杂算法,或通过迭代方 式简化程序结构。
模块化与组件化技巧
模块化设计

人工智能上课课件(PPT 27页)

人工智能上课课件(PPT 27页)
人们还不知道电脑后面的她是位 残疾人。
我们身边的智能工具
• 手写板 • 语音识别系统 • 扫描仪+OCR(光学字符识别) • 双向翻译系统 • 机器人+自然语言理解
人工智能
人工智能:顾名思义就是人造的智能,是利用计算机
来模拟或实现人类智能。它有两个主要的研究领域:
模式识别::是表征事物或现象的各种形式的信息(图片、文字、 符号、声音)等进行自动识别的技术。模式识别的研究范畴有:
计算机辅助翻译把翻译过程中机械、重复、琐碎的工
作交给计算机来完成。这样,翻译者只需将精力集中在创 造性的思考上,有利于工作效率的提高。
与机器人对话
你 说:主人干什么去了 小i机器人 说:没,前面在忙呢,你呢 你 说:有人来吗 小i机器人 说:那好吧,一会见,88 你 说:什么 小i机器人 说:你说什么啊? 你 说:你睡觉呢 小i机器人 说:我啊,也准备睡觉了呀 你 说:懒猫 小i机器人 说:正在偷懒睡觉呢 你 说:还笑 小i机器人 说:我就笑 你 说:气死我了 小i机器人 说:是啊,我也被气死了
小结
1、模式识别技术的一般过程
Байду номын сангаас样本 采集
信息的 数字化
预处 理
数据特征 的提取
与标准模式 进行比较
分类 识别
2、网络与机器人对话 包含三个部分:语言理解、思考和语言生成
3、翻译系统
输入待翻译的 源语言文本
确定对应单词
确定语法结构
翻译
单词库
语法库
机器翻译的工作流程
输出翻译后的目 标语言文本
智能处理工具与一般处理工具的异同点
文字识别、指纹识别、声音语言识别、声音信号和地震信号分析、照片图片分析、 化学模式识别等

aieiui完整版课件

aieiui完整版课件

aieiui完整版课件一、教学内容1. aieiui四个元音字母的标准发音及其口腔发音位置。

2. aieiui在词语中的运用及其与辅音字母的拼读方法。

3. 通过实践练习,让学生掌握aieiui的正确发音和拼写。

二、教学目标1. 让学生掌握aieiui四个元音字母的标准发音,提高汉语拼音的发音准确性。

2. 培养学生运用aieiui进行词语拼写的能力,提高汉语拼音的学习效果。

3. 通过学习aieiui,使学生能够更好地理解汉语语音规律,为后续学习打下坚实基础。

三、教学难点与重点1. 教学难点:aieiui的发音准确性,尤其是与辅音字母的拼读方法。

2. 教学重点:aieiui在词语中的运用及其拼写方法。

四、教具与学具准备1. 教具:PPT课件、音响设备、挂图等。

2. 学具:汉语拼音教材、练习本、彩色笔等。

五、教学过程1. 导入:通过播放儿歌《小星星》,让学生感受aieiui的发音,引导学生关注元音字母在词语中的作用。

2. 知识讲解:(1)展示PPT,讲解aieiui的发音要领和口腔发音位置。

(2)以例词讲解aieiui与辅音字母的拼读方法。

3. 实践练习:(1)分组进行发音练习,教师巡回指导。

(2)学生代表上台演示,集体评价。

4. 例题讲解:讲解词语拼写中aieiui的正确运用,让学生掌握拼写规则。

5. 随堂练习:(1)给出单词卡片,让学生拼读并拼写。

(2)教师挑选部分学生回答,给予评价和指导。

六、板书设计1. 板书aieiui发音与拼写2. 内容:(1)aieiui的标准发音及口腔发音位置。

(2)aieiui与辅音字母的拼读方法。

(3)例词展示。

七、作业设计1. 作业题目:(2)用aieiui组成尽可能多的词语。

2. 答案:(1)阿姨:ā yí;妹妹:mèi mei;乌龟:wū guī;飞机:fēi jī。

(2)答案不唯一,合理即可。

八、课后反思及拓展延伸2. 拓展延伸:(1)鼓励学生课后收集含有aieiui的词语,加强词汇积累。

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(T (HANO1 a c b (- n 1))
(movedisk a c)
(HANO1 b a c (- n 1)))))
(DEFUN movedisk (X Y)
(TERPR1)
(PRINTC “move disk fr回om车换”行函)数
(PRINTC X)
(PRINTC “to “)
(PRINTC Y))
Else if …
Else if Pn th en Sn
函数定义
• 格式
(DEFUN 函数名(参数1 参数2 …参数n) 函数体)
• lisp中,定义函数最常用的手段是递归定义
• 例:定义阶乘函数 0!=1 1!=1 n!=n*(n-1)!
(DEFUN
N! (n) (COND ((= n 0) 1)
Goal run(X).
• 运行时,直接显示运行结果,输出first,然后按 一个键,就结束了
• 注意:在有内部目标时,Prolog只寻找第一个解
人工智能
程序执行和匹配法则
• Prolog的程序执行过程就是不断地匹配规则,在匹配过程中对变量实例化,其实就是 谓词归结推理
• 在推理过程中,使用的是“试探-返回-再试”的回溯方法来对问题求解,也就是深度 优先的算法,顺着一条路一直往下走,直到走不下去了,就返回交叉路口,选另一条 路再试
结的形式表示,所以它又严格的数学基础
人工智能
Prolog 的特点
• 逻辑型语言 • 语句类型简单,只有三种基本形式:事实、规则、询问 • 接近于自然语言,简洁明了,易写易读 • 数据和程序结构一致(都由项构成,便于将a程序的输出作为b程序的输入) • 能自动进行匹配和回溯 • 可大量使用递归
人工智能
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谓词段
• Prolog有许多内部谓词,如read,write, makewindow等,对内部谓词不需说明 • 在程序中,若定义了自己要用的外部谓词,如上例中like,parent,则必须在谓词段
加以说明,例: Predicates like(symbol,symbol) parent(symbol,symbol)
人工智能
感谢下 载
采用模拟并行处理技术)
人工智能
常用的AI程序设计语言
• Prolog • Lisp •C • C++ • Smalltalk
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Prolog
• Prolog是Programming in Logic用逻辑进行程序设计的缩写 • 第一个Prolog系统是由Colmerauer及其研究小组于1972年在法国马赛研制成功 • Prolog是完全基于一阶谓词逻辑基础上的,它的所有语句和推理都可以用Horn子句归
Goal likes(bill,What).
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Lisp语言
• Lisp是List Processing 的缩写,是计算机的表处理语言,处理的都是符号表。1960 年由麦卡锡发明的。
• Lisp语言以1941年Church提出的λ演算为理论基础的,λ演算是与图灵机等价的一种计 算模型
• 80%的早期AI软件都是用Lisp语言写成的
人工智能
Lisp语言的基本函数
• 算数运算函数(用前缀方式表示)
• (+ 3 5)
(+ (* 3 5) (/ 4 2))
• 表处理函数
• CAR 取表的第一个元素
• (CAR ‘(a b c)) 得到a
• (CAR ‘((a b) c)) 得到(a b)
‘ 表示禁止求值
• CDR 返回除第一个元素外所有元素组成的表
Predicates own(name,articles)
Clauses own(John,book(ABC,Ding)). own(John,horse(blacky)).
• 标准域:integer,char,real,ref,string,symbol
人工智能
目标段
• 目标段输入要解决问题的语句 • 也可以省略目标段。若省略目标段,则在运行时程序会等待用户输入一个目标,然后
• 采用哪种人工语智能言进行AI程序设计是根据具体情况决定 的
• 求三个盘子的汉诺塔,则输入 (HANO1 ‘a ‘b ‘c 3)
• 输出为 Move disk from a to c Move disk from a to b Move disk from c to b Move disk from a to c Move disk from b to a Move disk from b to c Move disk from a to c
Prolog的程序结构
• Prolog程序包括常量段、域段、数据库段、谓词段、目标段和子句段;另外还可 以在程序首部设置编译指令,在程序中加注释
• 通常,一个Prolog程序不一定包括所有段,最常用的有子句段、谓词段、域段。 如果需要产生一个可独立执行的程序,还需要有目标段
人工智能
/* 注释 */ 编译指令 constants
人工智能 程序设计语言
概述
• 前面几章,我们介绍了一些运用AI技术求解问 题的一般方法。这些方法可运用于定理证明、 自然语言理解、模式识别、专家系统等各个领 域。要在计算机上实现,就涉及到计算机语言 的问题。
• 严格地讲,可以使用任何计算机语言来实现这 些算法。但是AI的主要课题是非数值计算的问 题求解和知识处理等复杂问题,主要任务在于 完成推理、规划、决策、分析、论证等智能行 为,其中包括各种符号处理和表处理等。传统 过程性语言不太适合AI方面的程序设计
((= n 1) 1) (T (* (N!(- n 1)) n))))
• Lisp的程序设计也就是定义函数,lisp的整个程 序也就是一堆函数
人工智能
例:汉诺塔问题
(DEFUN HANO1(a b c n) 盘子所在针 (CON起D中(转(作=用的n针1)(move盘d子i要s移k到a的目c标)针)
输出函数
人工智能
小结
• Prolog中所有事实和规则都是以谓词形式存放,Prolog自己提 供了一套匹配回溯的控制策略。可以说用Prolog建立AI程序, 推理部分已经在它内部实现了,我们只要用它规定的方式把各 种规则、事实写出,然后就可运行求解
• Lisp中也是一样,都以符EQUAL S1 S2) 检查S1 和S2 是否是相同的表达 式
• 输入输出函数
(READ) 等待输入
(PRINT S)输出表达式S的值
• 条件函数
( COND (P1 S1) (P2 S2) …
人工智能 (Pn Sn))
▪ 相当于
If P1 then S 1
Else if P2 th en S2
• 运行时,会在对话窗口提示输入一个目标,若输入目标run(X). 则输 出first,然后按一个键接着输出second,再按一个键,就结束了
• 外部目标运行时,Prolog寻找所有解
人工智能
目标段
Predicates run(char)
Clauses run(X):- write(“first”), readchar(X). run(X):- write(“second”), readchar(X).
人工智能
Lisp语言基本结构
•表 • 是lisp语言中最常用的结构 • 表由左括号开始,后跟任意多个由空格隔开的原子或表,最后以右括号结束 • 例: (A)、(A B C)、 (1 (2 (3)))都是表 • 表的结构是嵌套的,表中最外层元素的个数称为表长 • 例: (A (B C) (D)) 的表长为3
人工智能
Lisp语言基本结构
• Lisp语言的程序和数据具有统一的结构,就是符号表达式 (S-表达式),S-表达式的基本组成元素是原子
• 原子
• 文字原子:相当于标识符,如ABC • 串原子:引号引起的字符串,如“aaa” • 数字原子:由正负号、小数点和数字组成
• S-表达式
• 原子是S-表达式 • 若S1和S2是S-表达式,则(S1 • S2)也是S-表达式 • 例:A、(A • B)、(A • (B • C))都是正确的S-表达式 • 但 (A • B • C)、((A • B))就不是正确的S-表达式
常量说明 Domains
域语句 Database
数据库说明 Predicates
谓词语句 Goal
目标语句 Clauses
子句语句
人工智能
子句段
• 是整个程序的核心,所有的事实和规则都在子句段列出,例如 Clauses like(Bill,Cindy). like(Cindy,Bill). like(Bill,dogs). like(A,C):- like(A,B),like(B,C). parent(ZhangYi,ZhangEr).
• 设计AI程序时,也可采用C、C++等语言,但这需要我们自己来 控制每一步,需要考虑知识以什么形式、什么结构如何存放等 (可以用数组、链表、树结构、文本文件、数据库等存放知识 ),还需要考虑以什么方式来调用、管理、控制知识的运用
• 缺点:编程工作量增加
• 优点:有更大的主动权,更大的灵活性,可自由采用一些 快速的搜索、推理算法,可设计更方便美观的界面,利用 更多的系统资源
人工智能
Predicates likes(symbol,symbol) tastes(symbol,symbol) food(symbol)
Clauses likes(bill,X):- food(X),tastes(X,good). tastes(pizza,good). tastes(dumpling,bad). food(dumpling). food(pizza).
• (CONS S1 S2) 把S1作为第一元素插入S2表中
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