附件3-8
人工智能或跨学科融合创新学习类网络精品课程项目
说明及报送要求
人工智能或跨学科融合创新学习类网络精品课程是为响应“优质数字教育资源建设与共享行动”号召，鼓励教师充分发挥在网络教学资源开发中的主体性与创造性，同时为培养学生科技创新意识，提升学生科技创新能力，而设计开发的网络精品课程。人工智能或跨学科融合创新学习类网络精品课程应围绕科技创新进行整体设计，突破传统教学的时空限制，体现“以学生为主体”与“以学习为主线”的教学理念，支持个性化学习与差异化教学。
一、内容说明
基于广东省教育双融双创智慧共享社区搭建的人工智能或跨学科融合创新学习类网络精品课程，课程体系完整，应包含课程大纲、学习资源、在线讨论、测验练习等教学内容与活动，具有一定教学成效。课程容量不少于8个课时。
可选择下表内的一个专题进行申报：
二、活动对象
全省各级各类教育部门、教育机构、共同体、普通中小学校（团队或个人）。
三、格式要求
1.直接在广东省教育双融双创智慧共享社区（******/）课程栏目搭建人工智能或跨学科融合创新学习类网络精品网
络课程，课程容量不少于8个课时。
2. 填写人工智能或跨学科融合创新学习类网络精品课程申报书（见附件）
四、报送清单
1.作品登记表，PDF格式（签名并盖章扫描后提交）；
2.网络精品课程申报书（见附件），WORD格式，要求图文并茂，网页可以截图或链接的形式呈现；
3.相关材料：提交与网络精品课程密切相关的截图、数据等辅助性资料。
以上文件名请以第一作者+标题+网络精品课程命名。具体的报送清单以平台要求上传的模板为准。
五、推荐数量
原则上每市推荐课程不超过30个。
六、相关表格
人工智能或跨学科融合创新学习类精品课程
作品登记表
人工智能或跨学科融合创新学习类精品课程项目申报书
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4e4094746.html, 以人工智能实现网络安全的一点看法 作者：王泽宇张小女 来源：《电脑知识与技术》2019年第02期 摘要：通过对我国当前网络的发展状态以及面临的威胁的分析，使人们认识到网络威胁的严重性和人们当下对网络防护的局限性。人工智能经过几十年的积累，目前已经到了厚积薄发的大规模应用阶段，人工智能的迅速发展给网络安全提供了一个更好的技术方向，二者的结合从几个方面有力地促进了网络安全的进步，但是人工智能在网络安全上的应用还有着不少的缺陷，还有很长的技术短板需要去克服。 关键词：人工智能;网络安全;智能设备 中图分类号：TP393; ; ; ; 文献标识码：A; ; ; ; 文章编号：1009-3044（2019）02-0021-02 1 网络安全的当前现状 网络的迅猛发展，促使全世界更加紧密地联系在一起。多样化、互联化的智能设备也已经遍布我们生活、生产、学习的方方面面，网络使我们的工作、生活的界限不再清晰明了，一个联网设备被攻击者攻克，其他互联设备就有可能瞬间被攻克，我们的各种信息就会全部泄露。 智能设备全面互联带给我们便利的同时，也给我们提出了一个迫切而现实的问题：我们的设备安全吗，我们运行于设备之上的各种各样的生产、生活、学习的资产与资料安全吗？答案可以肯定的说是否定的。在当前的网络环境中，我们的各种终端与应用可以说是脆弱的。比如猖獗一时的勒索病毒，它俨然是一场全球性互联网灾难，统计数据显示，100多个国家和地区超过10万台电脑遭到了勒索病毒攻击、感染。[1] 从当前的技术发展路线来看，人们发现被攻击与破坏的时间是在逐步缩短中，但是对攻击者而言，这个时间差是足够的，在这段时间内，他们完全能够破坏与窃取数据，给企业造成巨大的损失。 可见，随着网络技术的进步及其相关技术的迅速发展，我们的信息安全受到的威胁也越来越多。据联合国的安全报告，2017年中国的网络及信息安全能力在全球仅排名第32位。 2 传统网络安全手段当前已经达到技术瓶颈 传统的杀毒软件主要是通过比对病毒的特征码等方式来进行病毒查杀，这种方法对新出现的病毒或者变种都缺少有效的应对能力，只有安全人员在病毒库中加入对应病毒的特征码之后，才有可能对病毒进行查杀。对0day攻击可以说接近于无法防护的程度。
1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)
BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed． Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能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的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
第九章神经网络与遗传算法习题参考解答 9.1练习题 9.1 何谓人工神经网络?它有哪些特征? 9.2 生物神经元由哪几部分构成?每一部分的作用是什么?它有哪些特性? 9.3 什么是人工神经元？它有哪些连接方式？ 9.4 B-P算法的网络结构是什么？简述B-P算法的学习过程。 9.5 什么是网络的稳定性? Hopfield网络模型分为哪两类?两者的区别是什么? 9.6 有教师学习与无教师学习的区别是什么? 请分析说明。 9.7 Hopfield模型与B-P模型的网络结构有何异同？ 9.8 简述简单遗传算法的基本原理和一般过程,说明个体选择的常用策略,以及遗传操作“交叉”和“变异”所起的作用。 9.9 遗传算法有哪些特点？在应用遗传算法时要解决的最关键问题有哪些？ 9.2习题参考解答 9.1 答: （略） 9.2 答: 生物神经元主要由三部分构成：细胞体、轴突和树突。 每一部分的作用是：（a）细胞体是神经元的新陈代谢中心，同时还用于接收并处理从其他神经元传递过来的信息。（b）轴突的作用相当于神经元的输出电缆，它通过尾部分出的许多神经末梢以及梢端的突触向其他神经元输出神经冲动。（c）树突的相当于神经元的输入端，用于接收从四面八方传来的神经冲动。 神经元的功能特性包括：（a）时空整合功能。（b）神经元的动态极化性。（c）兴奋与抑制状态。（d）结构的可塑性。（e）脉冲与电位信号的转换。（f）突触延期和不应期。（g）学习、遗忘和疲劳。 9.3 答: （略） 9.4 答: B-P算法的网络结构是一个前向多层网络。网络中不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐（层）节点，网络中各处理单元间的连接如图6.16所示。当有信息向网络输入时，信息首先由输入层传递到隐层节点，经特性函数（人工神经元）作用后，再
人工智能与网络安全 【考点解析】 人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。人工智能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的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的应用： ①模式识别：指纹识别、语音识别、光学字符识别、手写识别等 ②机器翻译：语言翻译 ③智能机器人、计算机博弈、智能代理 ④其它：机器证明、数据挖掘、无人驾驶飞机、专家系统等 ●例题1：下列不属于人工智能软件的是：（ C ） A、语音汉字输入软件 B、金山译霸 C、在联众网与网友下棋 D、使用OCR汉字识别软件 ●例题2.下列运用了人工智能技术的是（C ） A.播放视频 B.播放音乐 C.手写板输入汉字 D.键盘输入汉字 ●例题3.以下不属于人工智能技术应用的（ B ） A.超级国际象棋电脑“深蓝二代” B.office软件 C.医疗专家系统 D.于机器人对话 ●例题4.某公司为了加强考勤管理，购置了指纹打卡机，这体现信息技术的（ C ） A.多元性 B.网络化 C.智能化 D.多媒体化 ●例题5. 指纹识别属于人工智能学科中的（ B ） A.字迹识别研究范畴 B.模式识别研究范畴 C.语音识别研究范畴 D.字符识别研究范畴 【考点】了解信息的发布与交流的常用方式 【考点解析】 信息发布
根据发布的方式：视觉：报纸、杂志、书籍听觉：广播视听：电影、电视、网络 根据发布主体分成三类：个人信息发布；行业信息发布；官方机构信息发布 因特网上信息发布的常用方式：E-mail（电子邮件）BBS（论坛公告板）QQ（同类的还有MSN等）博客（weblog） 信息发布的效果与以下三个方面有关：发布的时间与地点、媒体的发布速度、信息的保存时间 ●例题6：以下关于电子邮件的说法不正确的是: （ C ） A、电子邮件的英文简称是E－mail。 B、所有的E－mail地址的通用格式是：用户名@邮件服务器名 C、在一台计算机上申请的“电子邮箱”，以后只有通过这台计算机上网才能收信 D、一个人可以申请多个电子邮箱 补充：网络常用术语 站点（网站）：是一组网络资源的集合。便于维护和管理 超级链接：用超级链接可以实现从一个网页到另一个目标的连接，这个目标可以是一个网页，也可以是图像、动画、视频，甚至可以是一 个可执行程序 超文本：主要以文字的形式表示信息，建立链接关系主要是在文本间进行防火墙：是指一个或一组系统，用来在两个或多个网络间加强防问控制，限制入侵者进入，从而起以安全防护的作用。 BBS：就是我们平时所说的论坛，我们可以在里面就自己感兴趣的话题发布信息或提出看法 E-mail:就是我们平时所说的电子邮件，其特点P91 ●例题7.下列不属于在因特网上发布信息的是（ A ） A．将数据保存在光盘中 B.发送E-mail邮件 C.发表博客文章 D.与同学通过QQ聊天 ●例题8.利用业余时间创作了一段flash动画，想与远方的朋友一起分享，下列可供他发表改作品的途径有（ C ） ①在因特网以网页形式发布②在论坛公告板BBS上发布③通过电子邮件发送给朋友④通过固定电话告诉朋友⑤通过网络聊天工具QQ传送 A. ①②③④⑤ B. ①②③④ C. ①②③⑤ D.②③④⑤
大数据人工智能课程培训 依据IDC的调查报告显示，2017年大数据相关岗位空缺将升至900万，巨大的技术人才空缺，让众多互联网技术人才培训机构看到先机，那么想学习大数据，该去哪家比较好呢？为什么很多人都推荐千锋大数据课程培训呢？ 其实，同行业之间的比较总会带有尖锐性的特点，其实这种尖锐性的特点对比并不是划清好与坏的标准，只是想让更多关注相关内容的人在短时间内了解各自培训机构的优势不同而已。 下面我们就来共同看看千锋大数据课程培训的优势特点： 采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成； 讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛（总监级）进行授课； “技术+ 项目”是先进的内容，是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina&微博的推荐系统项目，作为教学项目等； 数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，具有一定的商业价值； 严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark的版本迭代，机器学习中的算法革新； 贯穿整个项目教学环节，能够潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，
既能独立思考，又能组织团队开发； 定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向； 课余时间，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动，其讲解内容除了本专业以内知识内容，还有以外的知识扩展，其目的是进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等，打下良好的基础。 另外，据千锋大数据讲师介绍：“在千锋大数据课程培训毕业的学员，未来不仅可以在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作，也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。 学习大数据，当属千锋；学真正的大数据技术，高薪就业不用愁！
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。 则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。
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正文目录 人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力，数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)
相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录 图1：级别越高安全保障要求越高 (5) 图2：无人机撞击电线 (6) 图3：《西部世界》剧照 (7) 图4：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6：传统网络安全原理 (9) 图7：人工智能时代网络安全需求 (9) 图8：数据泄密渠道和方式 (10) 图9：UEBA工作原理 (11) 图10：传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11：Invincea首页 (14) 图12：niara官网 (15) 图13：Harvest.ai官网 (16) 图14：投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15：《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16：工控安全三大风险 (19) 图17：2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18：2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19：国内工控安全厂商比较 (22) 图20：启明星辰产品和服务 (23) 图21：启明星辰收入构成 (24)
大数据人工智能开发培训课程：这三个要点一定要知道随着互联网和科技的发展，人工智能也逐渐成为未来科技发展的重要方向，而在大数据时代的今天，对于数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。那么在人工智能和大数据的开发培训课程学习过程中，有哪些特别需要注意的要点呢？今天千锋小编就带大家先了解一下其中的三大要点。 要点一：数据并不是万能的 根本上看，机器学习算法并不是魔法，它需要从训练数据开始，逐步延伸到未知数据中去。例如假设你已经对数据的分布规律有所了解，那么通过图模型
来表达这些先验的知识会非常有效。除了数据以外，你还需要仔细的考虑，该领域有哪些知识可以应用，这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。 要点二：泛化能力是目标 机器学习实践中普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了当初的目标——通过调查来获得处理问题的方法。 测试阶段是验证某个方法是否具备泛化能力(generalization ability)的关键环节(通过交叉验证、外部数据验证等方法)，但是寻找合适的验证数据集不容易。如果在一个只有几百个样本的集合上去训练有数百万维特征的模型，试图想获得优秀的精度是很荒唐的。 要点三：相关关系不等同于因果关系 这一点值得反复强调，我们可以通过一句调侃的话来解释：“地球变暖、地震、龙卷风，以及其他自然灾害，都和18世纪以来全球海盗数量的减少有直接
关系”。这两个变量的变化有相关性，但是并不能说存在因果关系，因为往往存在第三类(甚至第4、5类)未被观察到的变量在起作用。相关关系应该看作是潜在的因果关系的一定程度的体现，但需要进一步研究。 学习大数据人工智能开发课程，专业和技巧都是要有的！千锋大数据人工智能课程用专业的课程打造专业的你，感兴趣的可以联系小编了，优惠福利、视频资料一应俱全！
第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。 4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 人工神经网络具有如下至关重要的特性： (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类， (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则，广义Delta规则，反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括
人工智能与网络安全带 答案 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】
人工智能与网络安全 【考点解析】 人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。人工智能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的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的应用： ①模式识别：指纹识别、语音识别、光学字符识别、手写识别等 ②机器翻译：语言翻译 ③智能机器人、计算机博弈、智能代理 ④其它：机器证明、数据挖掘、无人驾驶飞机、专家系统等 ●例题1：下列不属于人工智能软件的是：（ C ） A、语音汉字输入软件 B、金山译霸 C、在联众网与网友下棋 D、使用OCR汉字识别软件 ●例题2.下列运用了人工智能技术的是（C ） A.播放视频 B.播放音乐 C.手写板输入汉字 D.键盘输入汉字 ●例题3.以下不属于人工智能技术应用的（ B ） A.超级国际象棋电脑“深蓝二代”软件 C.医疗专家系统 D.于机器人对话 ●例题4.某公司为了加强考勤管理，购置了指纹打卡机，这体现信息技术的（ C ） A.多元性 B.网络化 C.智能化 D.多媒体化 ●例题5. 指纹识别属于人工智能学科中的（ B ） A.字迹识别研究范畴 B.模式识别研究范畴 C.语音识别研究范畴 D.字符识别研究范畴 【考点】了解信息的发布与交流的常用方式 【考点解析】 信息发布 根据发布的方式：视觉：报纸、杂志、书籍听觉：广播视听：电影、电视、网络 根据发布主体分成三类：个人信息发布；行业信息发布；官方机构信息发布 因特网上信息发布的常用方式：E-mail（电子邮件） BBS（论坛公告板）QQ（同类的还有MSN等）博客（weblog）
神经网络在人工智能中的应用 摘要：人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关键词：人工智能，神经网络 一、人工智能 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 二、神经网络
神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。 人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。 与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。三．神经网络在人工智能中的应用专家系统
人工智能+Python学习教你选培训机构不被坑 作为美国主流大学最受欢迎的入门编程语言Python，诞生至今已经过了25个年头。相对于其他语言，它更加易学、易读，非常适合快速开发。Python编程简单直接，难度甚至低于Java，十分适合初学编程者，让初学者可以专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上。基于这些优势，Python课程成为了市场上IT培训班上，不少小白者的首选。面对市场上层出不穷的IT培训机构，我们又应该避免哪些坑，才不会被那些不够专业的IT机构所蒙骗呢？小编为大家总结了以下五点。 1、课程框架 一些机构打着Python全栈工程师的名号，实则教学大纲偏Python、偏Web 框架或者偏Web运维，课程设计水分较多，与真正的“全栈”相差较远。我们可以在招聘网站了解名企需求，再衡量培训机构课程目录是否合格。至于那些连课程大纲的都没有的，科科。 2、授课讲师 不少培训机构为了节约成本，低价聘请新手Python开发者做讲师，或者让其他学科讲师现学Python充当讲师，耽误无数学生。名师出高徒，了解讲师背景也是关键。 3、课程周期 课时少或周期短就只能挑选必要的课程讲解，学完也能找工作，但会导致就业范围缩小、就业难度会增加，同时薪水不高。浓缩的都是精华，这话并不适用于课程教学，交同样的钱，能学的东西自然是越多越好的。
4、授课方式 这个就是重点了，线上教学火了，我见过培训机构坐在教室看1个讲师全国视频同步授课，或在教室看在线直播授课，更甚者仅提供录播视频，没有学习氛围，没有同学间交流，更欠缺后期项目辅导，完全看自觉性和自学能力强弱。哪里是报的培训班呢？完全就是线上当线下卖。 5、教学硬件 除了学费以外，你还要租用学校合作商的电脑，甚至变相收费也不少见，严重缺失良心教育精神。前期投入大，让你再掏点小钱，你只好乖乖就范。让你自带笔记本，教学硬件落后的，起码企业实力就不够。 举出了IT培训机构的五大坑，如果你懒得去一家家对比的话，小编再给你直接推荐一家口碑爆表的培训机构。 1、真正Python全栈开发，包含Python项目，爬虫、服务集群、网站后台、微信公众号开发，Python机器学习与数据挖掘，数据分析框架与实战，Python 物联网树莓派的开发等。八大课程阶段，23周超长课时，细致打造高端Python人才；
1 第八章人工神经网络吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
2 8.1 神经网络的基本概念及组成特性 8.1.1 生物神经元的结构与功能特性 从广义上讲，神经网络通常包括生物神经网络与人工神经网络两个方面。生物神经网络是指由动物的中枢神经系统及周围神经系统所构成的错综复杂的神经网络，它负责对动物肌体各种活动的管理，其中最重要的是脑神经系统。 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的软、硬件处理单元，经广泛并行互连，由人工方式建立起来的网络系统。 生物神经元就通常说的神经细胞，是构成生 物神经系统的最基本单元，简称神经元。 神经元主要由三个部分构成，包括细胞体、 轴突和树突，其基本结构如图所示。 1. 生物神经元的结构 生物神经元结构 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
3 从生物控制论的观点来看，作为控制和信息处理基本单元的神经元，具有下列一些功能与特性。 2. 神经元的功能特性 （1）时空整合功能 神经元对于不同时间通过同一突触传入的信息，具有时间整合功能；对于同一时间通过不同突触传入的信息，具有空间整合功能。两种功能相互结合，使生物神经元具有时空整合的输入信息处理功能。 （2）神经元的动态极化性 尽管不同的神经元在形状及功能上都有明显的不同，但大多数神经元都是以预知的确定方向进行信息流动的。 （3）兴奋与抑制状态 神经元具有两种常规工作状态，即兴奋状态与抑制状态。 （4）结构的可塑性 突触传递信息的特性是可变的，随着神经冲动传递方式的变化，其传递作用可强可弱，所以神经元之间的连接是柔性的，这称为结构的可塑性。 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
第五章 神经网络课后习题及答案 一、选择题： 1. 在BP算法中，设y=f(xi)为xi的平滑函数，想知道xi对y增大变化的情况， 我们可求 ，然后进行下列的哪一项？ （ B ） A 取最小 B 取最大 C 取积分 D 取平均值 2. 对于反向传播学习，无论是在识别单个概念的学习或识别两个概念的学习中，都涉及到下列的哪一个操作？ （ A ） A 权值的修正 B 调整语义结构 C 调整阀值 D 重构人工神经元 3. 根据Hopfield网络学习的特点，能实现联想记忆和执行线性和非线性规划等求解问题其应用没有涉及到下列的哪一个内容？ （ D ） A 模糊推理模型 B 非线性辨认 C 自适应控制模型 D 图象识别 4. 对于神经网络的二级推理产生式规则由三个层次构成，它不含下列的哪一个层次？ （ C ） A 输入层 B 输出层 C 中间层 D 隐层 5. 人工神经网络借用了生理神经元功能的一些描述方式，它涉及到下列的哪一些内容？ （ ABC ） A 模拟神经元 B 处理单元为节点 C 加权有向图 D 生理神经元连接而成
6. 在应用和研究中采用的神经网络模型有许多种，下列的哪一些是具有代表性的？ （ ABD ） A 反向传递（BP） B Hopfield网 C 自适应共振 D 双向联想存储器 7. 下列的哪一些内容与反向传播学习算法有关？ （ ABCD ） A 选取比率参数 B 误差是否满足要求 C 计算权值梯度 D 权值学习修正 8. 构造初始网络后，要用某种学习算法调整它的权值矩阵，使NN在功能上满足样例集给定的输入一输出对应关系，并由此产生推理，该矩阵必须满足下列的哪一个性质？ ( A ) A 收敛性 B 对称性 C 满秩性 D 稀疏性 9. 在人工神经元的功能描述中，往往会用一激发函数来表示输出，常用的一般非线性函数有下列的哪一些项？ ( ABD ) A 阀值型 B 分段线性强饱和型 C 离散型 D S i gm oid型 10. 基于神经网络的推理，其应用中必须涉及到下列的哪一些内容？ ( ACD ) A NN的结构模型 B NN的推理规则 C NN的学习算法 D 从NN到可解释的推理网 二、填空题： 1. 前馈网络是一种具有很强学习能力的系统，结构简单，易于编程。前馈网络通
黑龙江大学计算机科学技术学院 1.智能 智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 2.什么叫知识？ 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验 3.确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的，其真值要么为真、要么为假。 4.推理 推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。 5.不确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。所谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 6.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能 7.搜索 是指为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。 8.规划 是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 9.机器感知
就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉10.模式识别 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。 11.机器行为 就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 12.知识表示 是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。 13.事实 是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句 14.综合数据库 存放求解问题的各种当前信息 15.规则库 用于存放与求解问题有关的所有规则的集合 16.人工智能有哪些应用？ 17.人工智能的研究目标 远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展 近期目标
人工智能部分习题答案 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
1.什么是人类智能它有哪些特征或特点 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能它的研究目标是 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派各自的特点是什么 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法它有什么特征 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法它有什么特征 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Club(x))? Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)?PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下：