人工智能课程论文机器学习
人工智能技术论文3000
人工智能技术论文3000引言随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今世界最具影响力的技术之一。
它不仅改变了我们的生活方式，也在各个领域展现出巨大的潜力和价值。
本文将探讨人工智能技术的发展历程、关键技术、应用领域以及未来趋势，并对人工智能可能带来的社会影响进行分析。
一、人工智能技术的发展历程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，人工智能作为一个独立的研究领域才正式确立。
从最初的逻辑推理和问题解决，到后来的专家系统和机器学习，人工智能经历了多个发展阶段。
1. 符号推理与问题解决在20世纪50年代至70年代，人工智能研究主要集中在符号推理和问题解决上。
这一时期诞生了诸如“通用问题解决器”等早期AI程序，它们能够模拟人类的逻辑推理过程。
2. 专家系统80年代，随着计算机硬件的发展，专家系统开始兴起。
专家系统通过模拟特定领域专家的决策过程，提供专业咨询和决策支持，广泛应用于医疗、法律、金融等领域。
3. 机器学习与深度学习进入21世纪，机器学习技术取得了突破性进展，尤其是深度学习技术的出现，极大地推动了人工智能的发展。
深度学习通过模拟人脑神经网络的结构，使计算机能够自动学习和提取数据特征，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
二、人工智能的关键技术1. 机器学习机器学习是人工智能的核心，它使计算机能够通过数据学习和改进。
机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种学习方式。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络，模拟人脑处理信息的方式。
深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。
NLP包括语言翻译、情感分析、文本摘要等多种应用。
人工智能技术论文1500
人工智能技术论文1500人工智能技术作为当今科技领域最前沿的研究之一，其发展速度之快、应用范围之广，已经超出了人们的想象。
本文将对人工智能技术进行深入探讨，从其定义、发展历程、关键技术、应用领域以及未来趋势等方面进行全面分析。
人工智能技术的定义与发展历程人工智能（Artificial Intelligence，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。
自20世纪50年代以来，人工智能经历了多次起伏，从最初的逻辑推理和问题解决，到专家系统的兴起，再到机器学习和深度学习的蓬勃发展，人工智能技术不断突破自我，实现了质的飞跃。
人工智能的关键技术1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心，它使计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策。
机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来处理数据。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
NLP的应用包括机器翻译、情感分析和聊天机器人等。
4. 计算机视觉：计算机视觉使计算机能够“看”和理解图像和视频中的内容。
它在自动驾驶汽车、面部识别和医学成像分析等领域有着广泛的应用。
人工智能的应用领域1. 医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发等，它通过分析大量医疗数据，帮助医生做出更准确的诊断。
2. 金融服务：在金融服务行业，人工智能被用于风险管理、欺诈检测、算法交易等，提高了金融服务的效率和安全性。
3. 智能制造：人工智能在制造业中的应用包括预测性维护、自动化生产线和供应链优化等，它通过智能化技术提高了生产效率和产品质量。
4. 智能交通：自动驾驶技术是智能交通领域的一个重要组成部分，它通过感知环境、决策规划和控制执行，实现车辆的自主驾驶。
人工智能小论文[大全五篇]
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人工智能小论文[大全五篇]第一篇：人工智能小论文《信息管理新发展讲座》大作业(小论文)题目：人工智能应用前景的探究学期： 2017-2018(1)人工智能应用前景的探究摘要：人工智能是计算机学科的一个分支，自二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
就是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是，一门研究人类的智慧机理、以及如何使用机器来模拟人的智能的学科。
从后一种意义上来讲，人工智能又被人们称为“机器智能”或“智能模拟”。
人工智能是在近代--现代电子计算机出现之后--才发展起来的，它一方面成为人类智慧的延伸，另一方面又为探究讨论人类智能机理提供了崭新的理论以及研究方法。
人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM 公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。
关键词：人工智能仿生学数据挖掘“图灵实验”一、引言近30年来，随着计算机的发展，人工智能已对现实社会包括虚拟社会做出了特别巨大的贡献，其作用已经在各领域发挥到极致，特别是在有关的计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的方法、技术和理论。
目前，人工智能应用的主要的领域，也就是计算机应用的主要领域。
二、文献综述2.1计算机与人工智能1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为“人工智能之父”。
机器学习 毕业论文
机器学习毕业论文随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了人工智能的重要组成部分之一。
机器学习是一种通过样本数据来训练机器学习模型，使其能够自主的从海量的数据中学习和发现规律，从而实现预测和决策的过程。
在医疗、金融、交通、物流等行业都被广泛应用。
本篇论文将从机器学习的概念、应用和挑战三个方面来探讨机器学习的研究。
一、机器学习的概念机器学习是指对人工智能的一种方法。
各种学习算法使用这些数据点（或训练样本）进行模型训练，从而在出现新的数据时可以在不需要人类干预的情况下自动进行推理或泛化。
常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、K-NN、贝叶斯分类器等。
机器学习的优点在于，由于其高效和准确性，它可以处理和决策处理大量数据，包括无法轻松人工处理的数据，例如来自传感器的数据或社交媒体上的数据。
二、机器学习的应用机器学习在医疗、金融、交通、物流等领域都有广泛的应用。
1. 在医疗领域，机器学习可以用来预测病人的疾病和治疗方案。
医生可以收集大量的数据点，例如病人的生理数据，以及与特定疾病相关的所有其他因素。
机器学习算法可以帮助医生分析这些数据并提供最佳治疗方案。
2. 在金融领域，机器学习算法可以用来创建信用评级系统和防欺诈系统。
金融机构可以使用机器学习算法来分析交易数据和其他行为，并根据历史数据建立模型，以自动决策该客户是否值得信任。
3. 在交通领域，机器学习可以用来预测交通拥堵情况和预测谁可能会违反交通规则，从而提高交通安全和效率。
通过使用传感器和其他技术收集数据，并使用机器学习算法分析它，可以建立准确的交通流量预测模型。
4. 在物流领域，机器学习可以用来创建优化方案和预测需求。
物流公司可以使用机器学习算法来分析过去的订单历史记录，并预测未来的需求，从而更好地管理库存和资源。
三、机器学习的挑战机器学习的挑战在于两个方面：算法和数据。
1. 算法。
需要选择和优化正确的算法以处理数据并建立准确的模型。
当前常用的机器学习算法包括SVM、朴素贝叶斯分类器、K-NN 等等。
基于机器学习的人工智能设计论文
基于机器学习的人工智能设计论文
本论文旨在探讨基于机器学习的人工智能设计理念。
首先，将介绍机器学习作为一种人工智能技术，并讨论其在设计方面的应用。
其次，将阐述利用机器学习来实现智能设计所具备的优势，并对比当前设计方法的弊端。
最后，将提出一个实例，说明如何利用机器学习实现智能设计。
机器学习是一种人工智能技术，它利用大量数据和算法，让计算机自发地从数据中识别规律，并在以后遇到相似的情况时可以作出准确的判断。
在设计方面，机器学习可以帮助设计师更准确地理解用户的需求，并快速有效地生成解决方案。
机器学习相较于传统方法具有更好的优势，包括提高数据处理能力、提高效率、了解用户需求、发现尚未发现的规律以及进行深层次的分析等等。
为了显示机器学习在智能设计方面的作用，本文将采用一个智能图像夹压机的案例。
该案例中，机器学习算法可以通过自动分析输入的图像数据，来识别最佳的夹压参数和位置，以及如何确保最佳的夹压效果。
除此之外，机器学习还可以用于改进针对不同输入数据的夹压参数，以及持续优化夹压机的性能等。
本文从宏观上介绍了基于机器学习的人工智能设计理念，并着重阐述了该理念在实施设计中所具有的优势。
通过一个智能图像夹压机的案例，也说明了如何利用机器学习实现智能设计。
未来，机器学习将在设计领域发挥重要的作用，它将使设计工作更加自动化、高效化，为用户提供更好的设计体验。
人工智能算法技术论文
人工智能算法技术论文随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今世界最具变革性的技术之一。
它不仅在学术界引起了广泛的关注，也在工业界和日常生活中扮演着越来越重要的角色。
本文旨在探讨人工智能算法技术的最新进展、应用领域以及未来的发展趋势。
引言人工智能算法技术是实现智能系统的核心，它涉及到机器学习、深度学习、模式识别等多个领域。
这些算法使得机器能够从数据中学习，模拟人类的决策过程，并在某些任务上达到甚至超越人类的水平。
本文将首先介绍人工智能的基本概念和发展历程，然后深入探讨几种主要的算法技术，并分析它们在不同领域的应用。
人工智能的基本概念人工智能是一个多学科交叉的领域，它试图理解智能的实质，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。
人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能算法技术的发展历程人工智能的发展可以追溯到20世纪40年代，当时计算机科学的先驱们开始探索机器模拟人类智能的可能性。
1956年，约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语。
从那时起，人工智能经历了几次重要的发展阶段，包括规则驱动的专家系统、机器学习的兴起、深度学习的突破等。
主要的人工智能算法技术1. 机器学习（Machine Learning, ML）：机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。
机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。
2. 深度学习（Deep Learning, DL）：深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来处理数据。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成就。
3. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：强化学习是一种让机器通过与环境的交互来学习做出决策的方法。
它在游戏、机器人控制和资源管理等领域有广泛的应用。
人工智能技术论文摘要
人工智能技术论文摘要人工智能技术作为当今世界科技发展的前沿领域，其研究与应用已经渗透到各个行业和领域，对人类社会产生了深远的影响。
本文旨在对人工智能技术进行综述，探讨其发展历程、关键技术、应用领域以及未来的发展趋势。
引言自20世纪50年代人工智能概念的提出以来，人工智能技术经历了从理论探索到实践应用的漫长过程。
随着计算能力的显著提升和大数据的广泛应用，人工智能技术迎来了快速发展的黄金时期。
本文将从人工智能的基本概念出发，探讨其在不同领域中的应用，并对其未来的发展趋势进行预测。
人工智能的发展历程人工智能技术的发展可以大致分为几个阶段。
最初的阶段是20世纪50年代至70年代，这一时期被称为人工智能的“黄金时代”，在这一时期，人工智能的基本概念和理论框架被建立起来。
随后是70年代末至90年代初的“低谷期”，由于技术瓶颈和资金问题，人工智能的发展遭遇了一定的挫折。
90年代中期至今，随着互联网的兴起和计算能力的增强，人工智能技术迎来了“复兴期”，并在多个领域取得了突破性进展。
关键技术人工智能的关键技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习是人工智能的基础，它通过算法使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。
深度学习作为机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构，处理复杂的数据模式。
自然语言处理技术使计算机能够理解和生成人类语言，而计算机视觉则赋予了机器“看”的能力。
人工智能的应用领域人工智能技术的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 医疗健康：人工智能在医疗领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发等。
2. 金融服务：在金融行业，人工智能被用于风险管理、欺诈检测、智能投顾等。
3. 智能制造：人工智能技术在制造业中的应用提高了生产效率，降低了成本，实现了自动化和智能化生产。
4. 交通物流：自动驾驶技术、智能物流系统等都是人工智能在交通物流领域的应用。
5. 教育：个性化学习、智能辅导等教育技术正在改变传统教育模式。
人工智能技术论文2000字
人工智能技术论文引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术自诞生以来，一直备受关注和研究。
随着科技的迅速发展和计算能力的提升，人工智能技术在各个领域都取得了显著的进展。
本文将就人工智能的定义、历史发展、应用领域以及未来展望等方面进行探讨，以期全面了解人工智能技术的发展现状和前景。
1. 人工智能的定义人工智能是指计算机科学的一个分支，旨在开发出能够模拟、复制、甚至超越人类智能的技术和系统。
它涉及了多个学科领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
人工智能的目标是使计算机能够像人类一样感知、理解、学习和决策，并能够通过智能方法完成各种任务。
2. 人工智能的历史发展人工智能技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
在那个时候，科学家们开始研究使用机器模拟人类思维的可能性。
最早的人工智能系统是通过编写特定的规则和算法来实现的，这些规则和算法能够帮助计算机执行一系列任务。
然而，这种基于规则的方法存在限制，无法应对复杂的问题。
随着计算机计算能力的提高和数据的大量积累，人工智能技术逐渐转向以数据为基础的学习方法。
机器学习的出现使得计算机可以从大量数据中学习和提取规律，从而自动化地改进和优化算法。
近年来，深度学习技术的兴起使得机器学习在人工智能领域取得了突破性的进展。
深度学习是一种基于人工神经网络的学习方法，通过模拟人脑的神经网络结构，可以实现更高级别的模式识别和智能决策。
3. 人工智能的应用领域人工智能技术已经在多个领域得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：3.1. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能技术的一个重要应用方向。
它致力于使计算机能够理解和处理人类语言。
NLP的应用领域包括语音识别、机器翻译、智能客服等。
3.2. 机器视觉机器视觉是指使计算机能够理解和解释视觉信息的技术。
通过机器视觉技术，计算机可以识别图像中的物体、人脸等，并进行分类、识别和分析。
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人工智能课程论文机器学习姓名：赵文琪班级：软件132学号：33摘要机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
关键字:人工智能,机器学习目录1.概述2.机器学习的定义和研究3.机器学习的发展史4.机器学习的主要策略5.机器学习系统的基本结构6.机器学习分类1、基于学习策略的分类2、基于所获取知识的表示形式分类3、按应用领域分类______________________________________________一.概述机器学习(MachineLearning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。
机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。
近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。
采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。
实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。
用性角度出发的。
机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。
一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。
例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。
它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。
随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。
正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。
它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。
机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。
这些研究目标相互影响相互促进。
机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
自从1980年在卡内基-梅隆大学召开第一届机器学术研讨会以来，机器学习的研究工作发展很快，已成为中心课题之一。
目前，机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：（1）面向任务的研究研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
（2）认知模型研究人类学习过程并进行计算机模拟。
（3）理论分析从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
本章将首先介绍机器学习的定义、意义和简史，然后讨论机器学习的主要策略和基本结构，最后逐一研究各种机器学习的方法与技术，包括机械学习、基于解释的学习、基于事例的学习、基于概念的学习、类比学习和基于训练神经网络的学习等。
对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
______________________________________________二.机器学习的定义和研究意义学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。
社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。
按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。
西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。
机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。
4年后，这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。
这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。
这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。
什么叫做机器学习(machinelearning)？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。
为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。
顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。
稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等.______________________________________________三.机器学习的发展史机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。
第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。
…>第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。
第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。
机器学习的最新阶段始于1986年。
机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面：(1)机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。
它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。
(2)结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。
特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。
(3)机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。
例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。
类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。
(4)各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。
归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。
连接学习在声图文识别中占优势。
分析学习已用于设计综合型专家系统。
遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。
与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。
(5)与机器学习有关的学术活动空前活跃。
国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
______________________________________________四.机器学习的主要策略学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。
学习中所用的推理越多，系统的能力越强。
______________________________________________五.机器学习系统的基本结构环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
在具体的应用中，环境，知识库和执行部分决定了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定。
下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响。
影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。
或者更具体地说是信息的质量。
知识库里存放的是指导执行部分动作的一般原则，但环境向学习系统提供的信息却是各种各样的。
如果信息的质量比较高，与一般原则的差别比较小，则学习部分比较容易处理。
如果向学习系统提供的是杂乱无章的指导执行具体动作的具体信息，则学习系统需要在获得足够数据之后，删除不必要的细节，进行总结推广，形成指导动作的一般原则，放入知识库，这样学习部分的任务就比较繁重，设计起来也较为困难。
因为学习系统获得的信息往往是不完全的，所以学习系统所进行的推理并不完全是可靠的，它总结出来的规则可能正确，也可能不正确。
这要通过执行效果加以检验。
正确的规则能使系统的效能提高，应予保留；不正确的规则应予修改或从数据库中删除。
知识库是影响学习系统设计的第二个因素。
知识的表示有多种形式，比如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等等。
这些表示方式各有其特点，在选择表示方式时要兼顾以下4个方面：(1)表达能力强。
(2)易于推理。
(3)容易修改知识库。
(4)知识表示易于扩展。
对于知识库最后需要说明的一个问题是学习系统不能在全然没有任何知识的情况下凭空获取知识，每一个学习系统都要求具有某些知识理解环境提供的信息，分析比较，做出假设，检验并修改这些假设。
因此，更确切地说，学习系统是对现有知识的扩展和改进。
执行部分是整个学习系统的核心，因为执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作。
同执行部分有关的问题有3个：复杂性、反馈和透明性。
______________________________________________六.机器学习分类1、基于学习策略的分类学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。
一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。
由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。
在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。
学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下五种基本类型：１）机械学习(Rotelearning)学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。