人工智能重点总结(DOC 27页)
人工智能年度考核总结(3篇)
第1篇一、前言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为推动社会进步的重要力量。
本年度，我国人工智能行业在技术研发、应用推广、产业融合等方面取得了显著成果。
为了全面总结本年度人工智能工作，分析存在的问题，明确下一阶段工作方向，现就本年度人工智能年度考核进行总结。
二、工作回顾1. 技术研发方面（1）人工智能基础理论研究取得新进展。
我国学者在机器学习、深度学习、计算机视觉等领域取得了一系列重要突破，为人工智能技术的发展提供了坚实的理论基础。
（2）人工智能应用技术不断创新。
在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域，我国企业纷纷推出具有国际竞争力的产品，部分技术已达到国际领先水平。
2. 应用推广方面（1）人工智能技术在工业、医疗、教育、交通等领域得到广泛应用。
如智能制造、智能医疗、智能教育等，有效提升了行业效率和质量。
（2）人工智能与实体经济深度融合。
我国政府大力推动人工智能与实体经济的融合，推动产业链上下游企业转型升级。
3. 产业生态方面（1）人工智能产业链逐步完善。
从芯片、算法、平台到应用，我国人工智能产业链已初步形成，产业链上下游企业协同发展。
（2）人工智能产业政策体系不断完善。
政府出台了一系列政策，为人工智能产业发展提供有力支持。
三、存在问题1. 人工智能核心技术仍需突破。
在人工智能领域，我国在某些核心技术上仍存在短板，需要加大研发投入，提高自主创新能力。
2. 人工智能人才短缺。
随着人工智能产业的快速发展，人才需求日益增长，但现有人才储备不足，需要加强人才培养和引进。
3. 人工智能伦理问题亟待解决。
人工智能技术在应用过程中，涉及到隐私保护、数据安全、伦理道德等问题，需要制定相关法律法规，确保人工智能健康发展。
四、下一阶段工作方向1. 加大人工智能基础理论研究力度，突破关键核心技术。
2. 深化人工智能与实体经济的融合，推动产业链上下游企业协同发展。
3. 加强人工智能人才培养和引进，满足产业发展需求。
人工智能心得总结(通用3篇)
人工智能心得总结(通用3篇)篇一：人工智能心得总结在过去的几年里，我有幸参与了人工智能领域的学习和实践。
在这个充满挑战和机遇的领域中，我积累了一些心得体会，现在将其总结如下。
首先，人工智能是一门多学科交叉的领域。
要深入理解和掌握人工智能技术，需要具备扎实的数学、统计学和计算机科学等多方面的知识。
只有综合应用这些知识，才能在人工智能领域中有所建树。
其次，人工智能的应用领域非常广泛。
从自然语言处理到机器学习，从图像识别到智能机器人，人工智能技术的应用越来越多样化。
当然，每个领域都有其特定的挑战和限制，需要借助专业的知识和技术进行解决。
因此，了解不同应用领域的特点和需求，才能将人工智能技术更好地应用到实践中。
再次，人工智能的发展离不开大数据和算法。
大数据是人工智能的基石之一，通过海量数据的分析和挖掘，可以揭示隐藏在数据中的规律和模式。
而优秀的算法则是实现人工智能的核心。
如何设计和训练有效的算法，是人工智能研究中的重要问题。
因此，深入研究大数据和算法，将有助于提高人工智能技术的水平和应用能力。
最后，人工智能是一个不断发展的领域。
随着技术的不断创新和进步，人工智能的应用和影响力也在不断扩大。
尽管目前人工智能还存在许多挑战和局限，但我相信随着时间的推移，这些问题将逐渐得到解决。
因此，作为从业者，我们需要保持对新技术和理论的学习和关注，以跟上人工智能发展的脚步。
总的来说，人工智能是一门充满机遇和挑战的领域。
通过不断学习和实践，我才能够深入理解人工智能技术的本质和应用。
我相信人工智能将对我们的生活和社会产生深远的影响，而我也将继续在这个领域中努力探索和创新。
篇二：人工智能心得总结近年来，人工智能技术的快速发展引起了广泛的研究和关注。
在探索人工智能的过程中，我获得了一些重要的心得体会，现将其总结如下。
首先，人工智能是一门需要实践的学科。
只有通过实际的项目和应用，我们才能真正理解人工智能的概念和原理。
实践中的挑战和难题，可以帮助我们深入思考和解决问题。
ai技术知识点总结
ai技术知识点总结人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何让计算机去模仿或者执行人类智能的研究领域。
在人工智能领域中，有许多和人类学习、决策、问题解决相关的技术和方法。
下面将对AI技术的一些知识点进行总结。
一、机器学习机器学习是人工智能领域内的重要分支，其主要研究如何让计算机系统在没有明确编程的情况下学习和改进。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
1. 监督学习监督学习是指机器学习中的一类学习方式，其特点是训练数据拥有明确的标签或输出，系统需要根据输入数据来学习并进行预测。
监督学习的常见算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
2. 无监督学习无监督学习是指机器学习中的一类学习方式，其特点是训练数据没有明确的标签或输出，系统需要根据输入数据来自动学习模式和规律。
无监督学习的常见算法包括聚类、降维、关联规则挖掘等。
3. 强化学习强化学习是指机器学习中的一类学习方式，其特点是系统通过与环境的交互来学习最优策略。
强化学习的核心是建立一个智能体，根据环境的反馈来进行学习和决策。
强化学习的代表算法包括Q学习、深度Q网络（DQN）、策略梯度等。
二、深度学习深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经元组成的神经网络来建立模型以实现对数据的学习和识别。
1. 深度神经网络深度神经网络是指包含多个隐藏层的神经网络，其通过多层次的特征提取和抽象来对数据进行学习和分类。
常见的深度神经网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、残差网络（ResNet）等。
2. 深度学习应用深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了突破性进展。
例如，通过深度学习模型可以实现人脸识别、图像分类、文本生成、机器翻译、语音识别等任务。
三、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门研究如何让计算机理解和处理人类语言的技术领域。
人工智能论文总结范文
摘要：随着人工智能技术的不断发展，其在智能机器人领域的应用日益广泛。
本文对近年来人工智能在智能机器人领域的研究成果进行了总结，分析了其在感知、决策、控制和协作等方面的应用，并展望了未来发展趋势。
一、引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。
智能机器人作为人工智能的重要应用领域，近年来取得了显著的进展。
本文将总结人工智能在智能机器人领域的研究与应用。
二、人工智能在智能机器人领域的应用1. 感知（1）视觉感知：通过计算机视觉技术，智能机器人可以实现对周围环境的感知，如人脸识别、物体识别、场景理解等。
（2）听觉感知：智能机器人通过语音识别技术，可以实现对语音信息的识别和响应，如语音助手、语音翻译等。
（3）触觉感知：通过传感器技术，智能机器人可以感知接触物体的软硬、形状等特性，如力觉、触觉传感器等。
2. 决策（1）路径规划：智能机器人可以根据环境信息和任务目标，规划出最优的路径，实现自主导航。
（2）目标识别与跟踪：通过机器学习算法，智能机器人可以实现对目标的识别与跟踪，如无人机、自动驾驶等。
3. 控制（1）运动控制：通过运动规划与控制技术，智能机器人可以实现各种复杂的运动，如行走、跳跃、抓取等。
（2）力控制：通过力觉传感器和力控制算法，智能机器人可以实现对物体的精细操作，如手术机器人、工业机器人等。
4. 协作（1）人机协作：智能机器人可以与人类协同完成复杂任务，如家庭服务机器人、医疗辅助机器人等。
（2）多机器人协作：通过通信与协调算法，多智能机器人可以实现共同完成任务，如物流配送、灾害救援等。
三、未来发展趋势1. 深度学习在智能机器人领域的应用将进一步深入，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2. 传感器技术的不断发展将进一步提高智能机器人的感知能力。
3. 智能机器人将向自主、高效、安全、可靠的方向发展。
实训报告总结人工智能(3篇)
第1篇一、实训背景随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成为当今世界科技领域的热点。
为了紧跟时代步伐，提高自身在人工智能领域的实践能力，我们参加了为期一个月的人工智能应用实训。
本次实训旨在通过实际操作，深入了解人工智能的基本原理、应用场景和发展趋势，培养我们的创新思维和实际操作能力。
二、实训内容本次实训主要围绕以下几个方面展开：1. 人工智能基础知识学习：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等基本概念和原理。
2. 编程语言与工具掌握：学习Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
3. 项目实践：通过实际项目，如手写数字识别、图像分类、情感分析等，将所学知识应用于实际问题解决。
4. 人工智能伦理与法规学习：了解人工智能在伦理、法律等方面的规范和挑战。
三、实训过程1. 理论学习：通过查阅资料、观看视频等方式，系统学习人工智能相关知识。
我们重点学习了机器学习的基本算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，以及深度学习的基本原理和常用模型。
2. 编程实践：在理论学习的基础上，我们开始学习Python编程语言，并利用TensorFlow、PyTorch等框架进行深度学习实践。
通过编写代码，我们实现了手写数字识别、图像分类等基本功能。
3. 项目实践：在项目实践中，我们选择了情感分析作为实训项目。
我们首先收集了大量的文本数据，然后利用自然语言处理技术对数据进行预处理，接着使用深度学习模型进行情感分类。
通过不断调试和优化，我们的模型在测试集上的准确率达到了较高水平。
4. 交流与讨论：在实训过程中，我们积极参与小组讨论，分享自己的学习心得和项目经验。
通过交流，我们不仅加深了对人工智能的理解，还拓展了视野。
四、实训成果1. 知识掌握：通过本次实训，我们对人工智能的基本原理、应用场景和发展趋势有了更深入的了解，掌握了Python编程语言和深度学习框架的使用方法。
中国人工智能成就总结
中国人工智能成就总结中国人工智能（AI）领域近年来取得了巨大的进展和成就，成为全球AI创新和应用的重要推动力。
下面将对中国人工智能的几个重要成就进行总结。
首先，中国在人工智能领域的科研和技术水平方面取得了显著突破。
中国的研究机构和高校拥有一批优秀的科学家和研究团队，在机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域取得了一系列重要突破。
例如，中国的AlphaGo团队在人机对弈方面取得了重大胜利，引发了全球对人工智能发展的关注。
其次，中国的人工智能产业规模迅速扩大，并形成了一批具有国际竞争力的企业。
中国的互联网巨头腾讯、阿里巴巴和百度等纷纷投资和孵化人工智能技术企业，并在自然语言处理、人脸识别、智能语音助手等领域取得了重要突破。
中国公司也在无人驾驶、智能制造和医疗健康等领域积极探索和应用人工智能技术。
另外，中国政府对人工智能的发展非常重视，并制定了一系列政策和计划，推动人工智能技术在经济社会各个领域的应用和创新。
中国提出了“新一代人工智能发展规划”，明确了未来发展的目标和重点领域。
政府还提供了资金支持和优惠政策，鼓励企业和研究机构在人工智能领域进行创新和合作。
最后，中国在人工智能国际合作方面也取得了积极成果。
中国与世界其他国家和地区的科研机构、企业和组织建立了广泛的合作关系，共同推动人工智能技术的发展和应用。
中国还积极参与国际人工智能标准的制定和推动，推动人工智能领域的全球合作和共同发展。
综上所述，中国在人工智能领域取得了显著成就，无论是科研进展、产业发展、政府支持还是国际合作，中国都展现出了强大的实力和潜力。
中国的人工智能发展为全球带来了新的机遇和挑战，也为人工智能技术的创新和应用提供了重要的参考和借鉴。
人工智能心得总结(通用3篇)
人工智能心得总结(通用3篇)篇一：人工智能心得总结人工智能是当代科技领域最具有前瞻性和发展潜力的技术之一，在不断发展和更新中不断推动着人类社会的发展进程。
在实践中，我也深深感受到了人工智能的强大和潜力。
首先，人工智能的发展离不开深度学习技术的支持。
深度学习通过构建神经网络，实现了让机器自动从大量数据中学习的过程，由此可以成为现代智能系统的重要基础。
深度学习的发展使得机器具备了不同于传统软件的自主学习、自我优化的能力，形成了让机器更加智能更加适应人类需求的途径，这对于人类发展来说是一个很大的助力。
另外，人工智能的应用范围也越来越广泛。
在无人驾驶、机器翻译、语音识别、面部识别、人脸识别、文字识别等多个领域，人工智能已经广泛应用，并且在取得不俗成果的同时，也不断推进着相关领域的进步。
在金融、电商、医疗等领域，人工智能正在得到广泛的应用，为人类生产、生活带来了新的可能性。
此外，人工智能的发展也带来了新挑战。
在不断扩展的人工智能应用领域中，随着应用场景的扩大和数据来源的不断增多，数据隐私、数据泄露、算法不可解释性等问题逐渐浮出水面。
这也需要我们在人工智能发展的过程中保持警惕，加强相关法律法规的制定和完善。
总之，人工智能的发展势不可挡，也必将持续推动人类社会的进步和发展。
在未来，我们需要继续加强人工智能技术的研究和应用，同时也需要在人工智能的发展中始终保持对问题的警觉和探索。
篇二：人工智能心得总结人工智能是当前互联网时代的代表性技术之一，其在改变人类生活方式、生产模式和社会规则方面的影响力也越来越明显。
在学习和实践人工智能的过程中，我总结了以下几点心得：首先，人工智能离不开数据。
数据是人工智能的基础，而且大规模数据更为重要。
大数据时代，数据处理和智能分析得到了广泛应用，不断增强着人工智能的学习能力，同时也驱动着人工智能技术的快速发展。
其次，深度学习是人工智能的核心技术。
深度学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域中，凭借其优势，带来了更为出色的性能表现。
人工智能学习总结
人工智能学习总结关键信息项姓名：＿___________________________学习开始时间：＿___________________学习结束时间：＿___________________学习成果评估方式：＿_______________学习资源来源：＿___________________11 学习背景随着科技的飞速发展，人工智能已经成为当今社会的热门领域。
为了提升自身的知识和技能，更好地适应未来的工作和生活需求，我开展了此次人工智能的学习之旅。
111 学习目标本次学习的主要目标是深入了解人工智能的基本概念、原理和技术，掌握常见的机器学习算法和深度学习框架，能够运用所学知识解决实际问题，并培养创新思维和实践能力。
112 学习内容1121 人工智能基础理论学习了人工智能的发展历程、定义、分类以及研究领域。
了解了人工智能与机器学习、深度学习的关系，掌握了人工智能中的基本概念，如数据、模型、算法等。
1122 机器学习算法重点学习了监督学习、无监督学习和强化学习三大类机器学习算法。
包括线性回归、逻辑回归、决策树、聚类算法、神经网络等。
通过理论学习和实践操作，熟悉了这些算法的原理、应用场景和优缺点。
1123 深度学习框架学习了 TensorFlow、PyTorch 等主流的深度学习框架，掌握了如何使用这些框架搭建神经网络模型，进行数据预处理、模型训练、评估和优化。
1124 自然语言处理了解了自然语言处理的基本任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
学习了相关的技术和算法，如词向量、循环神经网络、长短时记忆网络等。
1125 计算机视觉学习了计算机视觉中的图像分类、目标检测、图像分割等任务，掌握了卷积神经网络等相关技术和算法。
12 学习方法121 在线课程学习通过 Coursera、EdX 等在线学习平台，学习了国内外知名高校和机构开设的人工智能课程。
认真观看课程视频、完成作业和考试，积极参与课程讨论。
人工智能心得总结(通用15篇)
人工智能心得总结(通用15篇)人工智能心得总结1：人工智能的高度发展，使得我们的生活更加便利和智能化。
它已经逐渐渗透到我们的日常生活中，并取得了许多重大突破，但也需要我们对其进行深入研究和应用，以充分发挥其潜力。
人工智能心得总结2：人工智能技术的进步，为各行各业带来了巨大的变革和机遇。
从自动驾驶汽车到智能家居系统，我们可以看到人工智能正在改变我们的工作和生活方式。
我们需要持续关注和学习这一领域的最新进展，以保持竞争力。
人工智能心得总结3：人工智能是一项技术革命，在许多领域都产生了深远的影响。
然而，它也带来了许多挑战和风险，如个人隐私泄露和就业市场变动。
我们需要积极应对这些挑战，寻找解决方案，以实现人工智能的可持续发展。
人工智能心得总结4：人工智能是一项强大的技术，但它仍然需要人类的指导和监督。
我们不能完全依赖机器来做出决策，而是应该将人工智能作为一种工具，并在其中加入我们自己的价值观和道德标准。
人工智能心得总结5：人工智能的发展已经进入了一个关键的阶段，需要我们在技术发展的同时，关注其社会、经济和法律问题。
只有确保人工智能的公平和透明，才能实现其潜力和价值。
人工智能心得总结6：人工智能不仅仅是一种技术，更是一种思维方式和方法论。
学习人工智能将帮助我们提高分析和解决问题的能力，并带来创新和改变。
人工智能心得总结7：人工智能对于提高生产效率和创新能力具有巨大的潜力。
它能够帮助我们快速处理和分析大量数据，并从中提取有价值的信息。
通过合理利用人工智能，我们可以更好地应对复杂的挑战和问题。
人工智能心得总结8：人工智能与人类合作的潜力巨大。
通过机器学习和深度学习，人工智能可以从大量数据中学习，并帮助我们做出更准确和智能的决策。
我们应该鼓励和支持人工智能与人类的合作，以实现更好的结果。
人工智能心得总结9：人工智能的应用不仅仅局限于科技领域，它也可以在医疗、农业、金融等领域发挥重要作用。
通过应用人工智能，我们可以提高服务质量，降低成本并推动创新。
人工智能科普类知识汇总
人工智能科普类知识汇总人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够执行人类智力任务的智能系统。
以下是一些人工智能科普类知识的汇总：1. 定义和分类：•人工智能是指机器系统执行需要智力的任务，这包括学习、推理、问题解决和感知等方面。
•弱人工智能（Narrow AI）专注于特定任务，而强人工智能（Strong AI）则涉及通用智能。
2. 机器学习：•机器学习是一种AI的子领域，通过算法让计算机系统从数据中学习，并能够在没有明确编程的情况下改进性能。
•监督学习、无监督学习和强化学习是常见的机器学习范式。
3. 深度学习：•深度学习是一种机器学习方法，通过人工神经网络模拟人脑的结构，用于处理复杂的模式识别任务。
•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。
4. 自然语言处理（NLP）：• NLP涉及计算机与人类语言的交互，包括文本分析、语音识别和机器翻译等。
•大部分虚拟助手和语音识别技术都基于自然语言处理。
5. 计算机视觉：•计算机视觉使计算机系统能够理解和解释图像和视频。
•应用包括人脸识别、目标检测和图像生成等。
6. 强化学习：•强化学习是一种机器学习类型，代理通过与环境的互动来学习最佳行为。
• AlphaGo通过强化学习在围棋中战胜人类冠军是一个著名的例子。
7. 伦理和社会影响：•人工智能引发了关于隐私、安全、就业和权责等伦理和社会问题的讨论。
•深入思考和引导AI的发展对社会产生积极影响至关重要。
8. 未来趋势：•自动驾驶、医疗诊断、智能家居和物联网是人工智能未来发展的前沿领域。
•不断提高AI的普适性、透明性和可解释性是未来的研究方向。
这些只是人工智能科普的一部分，AI领域在不断发展，涵盖的知识也在扩大。
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人工智能重点总结(DOC 27页)人工智能重点总结第一章：发展简史（此处为简答题）1.人工智能的萌芽（1956年以前）1936年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机），提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。
麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型（MP模型），开创了从结构上研究人类大脑的途径。
1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。
1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。
形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。
在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。
此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。
其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。
2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。
Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。
Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。
3、德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。
他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机4、英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。
5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。
此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种6、7、◆ 50年代初开始有了符号处理，搜索法产生。
人工智能的基本方法是逻辑法和搜索法。
最初的搜索应用于机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。
◆ 60年代Simon由试验得到结论：人类问题的求解是一个搜索的过程，效果与启发式函数有关。
叙述了智能系统的特点：智能表示、智能推理、智能搜索。
◆ Nilson发表了A*算法（搜索方法）◆ McCarthy建立了人工智能程序设计语言Lisp◆ 1965年Robinson提出了归结原理。
◆ 1968年Quillian提出了语义网络的知识表示方法◆ 1969年Minsky出了一本书"感知机"，给当时的神经网络研究结果判了死刑3.人工智能的发展（1970年以后）费根鲍姆1972-1976年成功开发MYCIN医疗专家系统，用于抗生素药物治疗1987年在美国召开第一届神经网络国际会议，并发起成立国际神经网络学会（INNS）1989年首次召开了中国人工控制联合会议（CJCAI）◆ 70年代，人工智能开始从理论走向实践，解决一些实际问题。
同时很快就发现问题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。
此时，以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了战略思想，1977年提出了知识工程的概念，开展了以知识为基础的专家咨询系统研究与应用。
著名的专家系统有：DENDRAL化学分析专家系统（斯坦福大学1968）；MACSYMA符号数学专家系统（麻省理工1971）；MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统（斯坦福大学1973）；CASNET(Causal ASsciational Network)诊断和治疗青光眼的专家咨询系统（拉特格尔斯（Rutgers）大学70年代中）；CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗咨询系统（匹兹堡大学）；HEARSAY I 和II语音理解系统（卡内基-梅隆大学）；PROSPECTOR地质勘探专家系统（斯坦福大学1976）；XCON计算机配置专家系统（卡内基-梅隆大学1978）。
应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。
◆80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。
87,89年世界大会有6－7千人参加。
硬件公司有上千个。
Lisp硬件、Lisp机形成产品。
同时，在专家系统及其工具越来越商品化的过程中，国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业--知识产业。
◆同年代，1986年Rumlhart领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络分类能力有限这一根本问题。
从此，神经网络的研究进入新的高潮。
◆ 90年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。
人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。
二、三大学派：1、符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，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。
符号主义学派认为：人工智能源于数学逻辑。
代表性成果：是启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明我们可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。
代表人物：纽厄尔、肖·西蒙和尼尔逊。
2、联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，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。
这一学派认为：人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究代表性成果： 1943年由麦克洛奇和皮兹提出的形式化神经元模型，即M-P模型代表人物：麦克洛奇、皮兹、霍普菲尔特、鲁梅尔哈特3、行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论。
这一学派认为：人工智能源于控制论代表性成果：布鲁克斯的六足机器人，它被看做新一代的“控制论动物”，是一个基于感知——动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。
代表人物：布鲁克斯第二章知识表示1.状态空间（在搜索那里考一个大题）了解个三元状态（S，F，G），其中S:初始状态集, F：操作符集合G：目标状态集合（这里只用了解个大概就可以了，详细在搜索部分介绍）2.问题归约（只考一个名词解释）解树：由可解节点构成，并且由这些可解节点可推出初始节点（对应初始问题）为可解节点的子树称为解树3.谓词表示法（会在第二道大题中考4-5个应用）用谓词公式表示知识时，需要首先定义谓词，然后再用连接词把有关的谓词连接起来，形成一个谓词公式表达一个完整的意义。
例题设有下列知识：①刘欢比他父亲出名。
②高扬是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程。
为了用谓词公式表示上述知识，首先需要定义谓词：BIGGER(x,y) : x比y出名COMPUTER ( x ) : x 是计算机系的LIKE (x, y ) : x 喜欢 y解答：此时可用谓词公式把上述知识表示为:○1 BIGGER ( liuhuan, father ( liuhuan ))（个人觉得那个father 函数最好也定义下，保险一点）○2COMPUTER(gaoyang)∧¬LIKE(gaoyang, programing)总结：（上面的例题应该就是考试的形式）A)首先必须知道什么是合取、析取、蕴含、否定以及两种量词的用法B)全称量词后面跟蕴含，存在量词后面跟合取C)必须先定义（切记），再表示。
一般步骤为1>提取谓词，使用类似于 P（x，y）：谓词内容的格式定义谓词2>用连接词和量词加以表示D)置换和合一那会用就OK了。
只会在归结演绎推理那块最后的证明时用一下，不理解的话看那个“黄书”P81中那个反演树里用到的置换。
4.语义网络（会考画图题）只考二元关系网络例题小燕是一只燕子，燕子是鸟；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的一个。
”注意：A）语义网络中不会考量词、继承、匹配B）就根据题目所描述的写，不要蛋疼的写什么小明 ISA 人 ISA 动物 ISA 生物……题目上怎么说怎么写就可以（老师原话）5.框架表示（只有概念题）1>框架：我们无法把过去的经验一一都存在脑子里，而只能以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。
这样的数据结构称为框架2>框架的构成：框架通常由描述事物的各个方面的槽组成，每个槽可以拥有若干个侧面，而每个侧面又可拥有若干个值。
一个框架的一般结构如下：<框架名><槽1><侧面11><值111>…<侧面12><值121>……<槽2><侧面21><值211>………<槽n><侧面n1><值n11>……<侧面nm><值nm1>…3>一个框架系统（我觉得应该不会考这个，保险起见所以放上来了）下图所示为表示立方体的一个视图的框架。
图中，最高层的框架，用isa槽说明它是一个立方体，并由region槽指示出它所拥有的3个可见面A、B、E。
而A、B、E又分别用3个框架来具体描述。
用must be槽指示出它们必须是一个平行四边形。
为了能从各个不同的角度来描述物体，可以对不同角度的视图分别建立框架，然后再把它们联系起来组成一个框架系统。
下图所示的就是从3个不同的角度来研究一个立方体的例子6.过程、剧本表示不考第三章 经典逻辑推理3.1归结演绎推理（问题求解&证明）定理证明即证明P→Q(¬P∨Q)的永真性。
根据反证法，只要证明其否定(P ∧¬Q) 不可满足性即可。
海伯伦(Herbrand)定理为自动定理证明奠定了理论基础；鲁滨逊(Robinson)提出的归结原理使机器定理证明成为现实。
在谓词逻辑中，把原子谓词公式及其否定统称为文字。
如：P(x)， ¬P(x,f(x))， Q(x,g(x)) ，任何文字的析取式称为子句，不包含任何文字的子句称为空子句。
3.1.1化简子句集(1) 合取范式：C1 ∧C2 ∧C 3… ∧Cn(2) 子句集: S= {C1 ,C2 ,C3… ,Cn}(3)任何谓词公式F 都可通过等价关系及推理规则化为相应的子句集S 。
◆ 子句集的性质：(1)子句集中子句之间是合取关系。
(2)子句集中的变元受全称量词的约束。
◆ 把谓词公式化成子句集的步骤：1) 利用等价关系消去“→”和“↔”例如公式可等价变换成 2) 利用等价关系把“¬”移到紧靠谓词的位置上 上式经等价变换后 3) 重新命名变元，使不同量词约束的变元有不同的名字 上式经变换后4) 消去存在量词a.存在量词不出现在全称量词的辖域内，则只要用一个新的个()(()(,)()((,)(,)))x y P x y y Q x y R x y ∀∀→⌝∀→()(()(,)()((,)(,)))x y P x y y Q x y R x y ∀⌝∀∨⌝∀⌝∨()(()(,)()((,)(,)))x y P x y y Q x y R x y ∀∃⌝∨∃∧⌝()(()(,)()((,)(,)))x y P x y z Q x z R x z ∀∃⌝∨∃∧⌝体常量替换受该量词约束的变元。