人工智能课程习题与
部分解答
《人工智能》
课程习题与部分解答
第1章绪论
1.1 什么是人工智能? 它的研究目标是什么?
1.2 什么是图灵测试?简述图灵测试的基本过程及其重要特征.
1.3 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？
1.5 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？
1.7 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
第2章知识表示方法
2.1 什么是知识？分类情况如何？
2.2 什么是知识表示？不同的知识表示方法各有什么优缺点?
2.4 人工智能对知识表示有什么要求?
2.5 用谓词公式表示下列规则性知识：
自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解]定义谓词如下:
N(x): “x是自然数”, I(x): “x是整数”, L(x): “x大于0”, D(x): “x会死的”, M(x): “x是人”,则上述知识可用谓词分别表示为:
x
L
I
x
→
?
x∨
N
)
)]
(x
)
(
(
)[
(
M
x
?
D
x→
)
)]
(
(
(x
)[
2.6 用谓词公式表示下列事实性知识：
小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
2.8 产生式系统由哪几个部分组成? 它们各自的作用是什么?
2.9 可以从哪些角度对产生式系统进行分类? 阐述各类产生式系统的特点。
2.10简述产生式系统的优缺点。
2.11 简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构
2.12框架表示法有什么特点？
2.13试构造一个描述你的卧室的框架系统。
2.14 试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为：
框架名：<教师-1>
类属：<大学教师>
姓名：张宇
性别：男
年龄：32
职业：<教师>
职称：副教授
部门：计算机系
研究方向：计算机软件与理论
工作：参加时间：2000年7月
工龄：当前年份-2000
工资：<工资单>
2.16把下列命题用一个语义网络表示出来
(1)树和草都是植物；
(2)树和草都是有根有叶的；
(3)水草是草，且生长在水中；
(4)果树是树，且会结果；
(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
[解]
2.17在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理过程。
2.18 简述语义网络中常用的语义联系。
2.19 用一个语义网络表示：
“我的汽车是棕黄色的”
“李华的汽车是绿色的”
[解]参考课件。
2.10 用语义网络和框架方法表示下列知识：
John gives a book to Mary
[解]参考课件。
第3章搜索推理技术
3.1 在人工智能中，搜索问题一般包括哪两个重要问题?
3.2 简述搜索策略的评价标准。
3.3 比较盲目搜索中各种方法的优缺点。
试用宽度优先搜索策略，画出搜索树、找出最优搜索路线。
[解]
（1）搜索树参考课件。
（2）最优搜索路线：S0→S1→S5→S10.
3.5 对于八数码问题，设初始状态和目标状态如图3.2所示：
S1= S g=
图 3.2 八数码问题
试给出深度优先（深度限制为5）和宽度优先状态图。
[解]
(1) 深度优先（深度限制为5）状态图为
(2)宽度优先状态图为
3.6 什么是启发式搜索? 其中什么是评估函数? 其主要作用是什么?
3.7 最好优先的基本思想是什么? 有什么优缺点?
3.8 对于八数码问题，设初始状态和目标状态如图3.2所示。设d (x)表示节点x在搜索树中的深度，评估函数为f (x)=d (x)+w(x)，其中w(x)为启发式函数。试按下列要求给出八数码问题的搜索图，并说明满是一种A*算法，找出对应的最优搜索路径。
（1）w (x)=h(x)表示节点x中不在目标状态中相应位置的数码个数；
（2）w (x)=p(x)表示节点x的每一数码与其目标位置之间的距离总和。
（3）w (x)=0，情况又如何？
[解] (1) 8数码的搜索过程如图所示：
在上面确定h(x)时，尽管并不知道h*(x)具体为多少，但当采用单位代价时，通过对不在目标状态中相应位置的数码个数的估计，可以得出至少需要移动h(x)步才能够到达目标，显然h(x)≤h*(x)。因此它满足A*算法的要求。
最优搜索路径: 如图粗线所示。
(2) 此时8数码搜索图可表示为：
这时，显然有h(x )≤p(x )≤h*(n)，相应的搜索过程也是A*算法。然而，p(x)比h(n)有更强的启发式信息，由w(x)=p(x)构造的启发式搜索树，比w(x)=h(x)构造的启发式搜索树节点数要少。
（3）若w(x)=0，该问题就变为宽度优先搜索问题。
3.9 如图3.3所示，是5个城市之间的交通路线图，A 城市是出发地，E 城市是目的地，两城市之间的交通费用（代价）如图中的数字，求从A 到E 的最小费用交通路线。
图3.3 旅行交通图
本题是考察代价树搜索的基本概念，了解这种搜索方法与深度优先和宽度优先的不同。首先将旅行交通图转换为代价树如图3.4所示。
3
5 A C
D E
B
3 4
2
4
图3.4 交通图的代价树
(1) 如果一个节点已经成为某各节点的前驱节点，则它就不能再作为该节点的后继节点。例如节点B相邻的节点有A和D，但由于在代价树中，A已经作为B的前驱节点出现，则它就不再作为B的后继节点。
(2) 除了初始节点A外，其它节点都有可能在代价树中多次出现，为了区分它们的多次出现，分别用下标1、2、3…标出，但它们都是图中同一节点。例如C1和C2都代表图中节点C。
对上面所示的代价树做宽度优先搜索，可得到最优解为：
A→C1→D1→E2
代价为8。由此可见，从A城市到E城市的最小费用路线为：
A→C→D→E
如果采用代价树的深度优先搜索，也会得到同样的结果：
A→C→D→E
但注意：这只是一种巧合，一般情况下，这两种方法得到的结果不一定相同。再者，代价树的深度优先搜索可能进入无穷分支路径，因此也是不完备的。
3.10 对于图3.4所示的状态空间图，假设U是目标状态，试给出宽度优先搜索与深度优搜索的OPEN表和CLOSED表的变化情况。
图3.5 状态空间图
[解] 宽度优先搜索的OPEN表和CLOSED表的变化情况：
1. OPEN=[A]; CLOSED=[ ]
2. OPEN=[B,C,D]; CLOSED=[A]
3. OPEN=[C,D,E,F]; CLOSED=[B,A]
4. OPEN=[D,E,F,G,H]; CLOSED=[C,B, A]
5. OPEN=[E,F,G,H,I,J]; CLOSED=[D,C,B, A]
6. OPEN=[F,G,H,I,J,K,L]; CLOSED=[E,D,C,B,A]
7. OPEN=[G,H,I,J,K,L,M]（由于L已在OPEN中）;
CLOSED=[F,E,D,C,B,A]
8. OPEN=[H,I,J,K,L,M,N]; CLOSED=[G,F,E,D,C,B,A]
9. 以此类推，直到找到了U或OPEN=[ ]。
深度优先搜索的OPEN表和CLOSED表的变化情况：
1. OPEN=[A]; CLOSED=[ ]
2. OPEN=[B,C,D]; CLOSED=[A]
3. OPEN=[E,F,C,D]; CLOSED=[B,A]
4. OPEN=[K,L,F,C,D]; CLOSED=[E,B, A]
5. OPEN=[S,L,F,C,D]; CLOSED=[K,E,B, A]
6. OPEN=[L,F,C,D]; CLOSED=[S,K,E,B,A]
7. OPEN=[T,F,C,D]; CLOSED=[L,S,K,E,B,A]
8. OPEN=[F,C,D]; CLOSED=[T,L,S,K,E,B,A]
9. OPEN=[M,C,D]（由于L已经在CLOSED中;
CLOSED=[F,T,L,S,K,E,B,A]
10. OPEN=[C,D]; CLOSED=[M,F,T,L,S,K,E,B,A]
11. OPEN=[G,H,D]; CLOSED=[C,M,F,T,L,S,K,E,B,A] 12. 以此类推，直到找到了U 或OPEN=[ ]。
第4章 自动推理
4.1什么是推理的控制策略？有哪几种主要的推理驱动模式？ 4.2自然演绎推理的基本概念与基本的推理规则。
4.3 什么是合取范式? 什么是析取范式? 什么是Skolem 标准化? 如何将一个公式化为这些形式?
4.4 将下列公式化为Skolem 标准型:
),,,,,(w v u z y x wP v u z y x ??????
[解] 在公式中，)(x ?的前面没有全称量词，)(u ?的前面有全称量词)(y ?和
)(z ?, 在)(w ?的前面有全称量词)(y ?,)(z ?和)(v ?。所以，在)
,,,,,(w v u z y x P 中，用常数a 代替x, 用二元函数f(y,z)代替u, 用三元函数g(y,z,v)代替w,去掉前缀中的所有存在量词之后得出Skolem 标准型：
)),,(,),,(,,,(v z y g v z y f z y a vP z y ???
4.5化为子句形有哪些步骤?
[解]
(1)利用等价谓词关系消去谓词公式中的蕴涵符“→ ”和双条件符“←→ ”。 (2)利用等价关系把否定符号“┐”移到紧靠谓词的位置上。 (3)重新命名变元名，使不同量词约束的变元有不同的名字。 (4)消去存在量词。 (5)将公式化为前束形。 (6)把公式化为Skolem 标准形。
(7)消去全称量词。 (8)消去合取词。
(9)对变元更名，使不同子句中的变元不同名。 4.6将下列谓词公式化为子句集:
(1) (?x)[~P(x)∨~Q(x)]→(?y)[S(x,y)∧Q(x)]∧(?x)[P(x)∨B(x)] (2))]]](),([~))],(()([[)([y P y x Q y y x f P y P y x P x →?∧→?→? [解] (1) 转换过程遵照下列9个步骤依此为: A. 消去蕴涵符符号：
)]()()[()]}(),()[()](~)([~){~(x B x P x x Q y x S y x Q x p x ∨?∧∧?∨∨?
B.减少否定符号的辖域：
)]()()[()]}(),()[()]()(){[(x B x P x x Q y x S y x Q x p x ∨?∧∧?∨∧?
C. 变量标准化：
)]()()[()]}(),()[()]()(){[(w B w P w x Q y x S y x Q x p x ∨?∧∧?∨∧?
D. 消去存在量词：
)]()()[()]}())(,([)]()(){[(w B w P w x Q x f x S x Q x p x ∨?∧∧∨∧?
E. 化为前束型：
)]()([)]}())(,([)]()(){[)((w B w P x Q x f x S x Q x p w x ∨∧∧∨∧??
F. 把母式化为合取范式：
)]}()([)())](,()(){[)((w B w P x Q x f x S x p w x ∨∧∧∨??
G. 消去全称量词：
)]()([)())](,()([w B w P x Q x f x S x p ∨∧∧∨
H. 消去合取词：
))(,()(x f x S x p ∨
)(x Q )()(w B w P ∨
I. 子句变量标准化后, 最终的子句集为：
))(,()(x f x S x p ∨
)(y Q
)()(w B w P ∨
(2) 参见课本P122 A. 消去蕴涵符符号：
)]]](),([~~))],(()([~[)()[~(y P y x Q y y x f P y P y x P x ∨?∧∨?∨?
B. 减少否定符号的辖域:
)]]](~),([))],(()([~[)()[~(y P y x Q y y x f P y P y x P x ∧?∧∨?∨?
C. 变量标准化:
)]]](~),([))],(()([~[)()[~(w P w x Q w y x f P y P y x P x ∧?∧∨?∨?
D. 消去存在量词:
))]]]((~))(,([))],(()([~[)()[~(x g P x g x Q y x f P y P y x P x ∧∧∨?∨?
E. 化为前束型:
))]]]((~))(,([))],(()([[~)()[~)((x g P x g x Q y x f P y P x P y x ∧∧∨∨??
F. 把母式化为合取范式:
))],(()(~)()[~)((y x f P y P x P y x ∨∨??))]]((~)([~))](,()([~x g P x P x g x Q x P ∨∧∨∧
G. 消去全称量词:
))]]((~)([~))](,()([~))],(()(~)([~x g P x P x g x Q x P y x f P y P x P ∨∧∨∧∨∨
H. 消去合取词:)),(()(~)(~y x f P y P x P ∨∨
))(,()(~x g x Q x P ∨ ))((~)(~x g P x P ∨
I. 更改变量名:
)),(()(~)(~11y x f P y P x P ∨∨ ))(,()(~222x g x Q x P ∨
))((~)(~33x g P x P ∨
4.7 把下面的表达式转化成子句形式 （1）)]()()[()]()[()]()[((x Q x P x x Q x x p x ∨?→?∨? （2）)]],,()[()],()[)[(()]()[(z y x R z z x Q z x x P x ?∨??→?
（3）)]]],()[(~)],()[)[(()()[(x y R z y x Q z y x P x ?→??→? [解]
(1) ))()()(())()()()((x Q x P x x Q x x P x ∨?→?∨? ))()()(())()()()((x Q x P x x Q x x P x ∨?∨?∨?? ))()()(())()()()((x Q x P x x Q x x P x ∨?∨??∧??
))()()(())()()()((x Q x P x x Q x x P x ∨?∨??∧?? ))()()(())()()()((z Q z P z x Q x x P x ∨?∨??∧??
))()(())()()()((a Q a P y Q y x P x ∨∨??∧?? )))()(())()()()((a Q a P y Q x P y x ∨∨?∧??? ))()(())()((a Q a P y Q x P ∨∨?∧?
))()(())())()()((a Q a P y Q a Q a P x P ∨∨?∧∨∨?
则子句集为
)}()(())()),()()({a Q a P y Q a Q a P x P S ∨∨?∨∨?= (2) )],,()(),())[(()()(z y x R z z x Q z x x P x ?∨??→? )]),,()(),())[(()())(((z y x R z z x Q z x x P x y ?∨??→?? )]),,()(),())[(()()()((z y x R z z x Q z x x P x y ?∨??∨???
)]),,()(),())[(()())(((z y x R z z x Q z x x P x y ?∨??∨???
)]),,()(),())[(()())(((u y t R u z t Q z t x P x y ?∨??∨???
)),),(()()),(()())(()((221u y y f R u z y f Q z y f P y ?∨?∨??
)),),(()),(())(()()()((221u y y f R z y f Q y f P u z y ∨∨???? )),),(()),(())(((221u y y f R z y f Q y f P ∨∨?
则子句集为
)},),(()),(())(({221u y y f R z y f Q y f P S ∨∨?=
(3) )]],()()],()[)[(()()[(x y R z y x Q z y x P x ??→??→?
)]],()()],()[()[()()[(x y R z y x Q z y x P x ??∨???∨?? )]],()()],()[)[(()()[(x y R z y x Q z y x P x ?∨???∨?? )]],()()],()[)[(()()[(x y R u y x Q z y x P x ?∨???∨?? )]],(),()[()()[(x y R y x Q y x P x ∨??∨?? )],(),()()[)((x y R y x Q x P y x ∨?∨??? ),(),()(x y R y x Q x P ∨?∨?
则子句集为
)},(),()({x y R y x Q x P S ∨?∨?=
4.10 求证G 是F1和F2的逻辑结论。 ))),()()(()()((:1y x L y Q y x P x F ?→?→?
))),()()(()()((:2y x L y R y x P x F →?∧? ))()()((:x Q x R x G ?→?
[证明] 首先将21,F F 和G ?化为子句集： F 1： ))),()()(()()((y x L y Q y x P x ?→?→?
))),()()(()()((y x L y Q y x P x ?∨??∨??? ))),()(()()()((y x L y Q x P y x ?∨?∨????
所以))},()(()({1y x L y Q x P S ?∨?∨?=
F 2：))),()()(()()((y x L y R y x P x →?∧? ))),()(()()()((y x L y R x P y x ∨?∧??? ))),()(()()((y a L y R a P y ∨?∧?? 所以)},()(),({2y a L y R a P S ∨?=
:G ? ))()()((x Q x R x ?→? ))()()((x Q x R x ?∨???
))()()((x Q x R x ∧?? ))()((b Q b R ∧? 所以)}(),({3b Q b R S =
下面进行归结： ① ),()(()(y x L y Q x P ?∨?∨? ② )(a P ③ ),()(y a L y R ∨? ④ R(b) ⑤ Q(b)
⑥ L(a,b) ③和④ ⑦ ),()(y a L y Q ?∨? ①和② ⑧ ),(b a L ? ⑤和⑦ ⑨ Nil ⑥和⑧ 所以，G 是F 1,F 2的逻辑结论。
4.12利用归结原理证明：“有些患者喜欢任一医生。没有任一患者喜欢任一庸医。所以没有庸医的医生”。
[解] 定义谓词为: P(x): “x 是患者”, D(x): “x 是医生”, Q(x): “x 是庸医”, L(x,y): “x 喜欢y ”, 则前提与结论可以符号化为:
A1: ))),()()(()()((y x L y D y x P x →?∧? A2: ))),()()(()()((y x L y Q y x P x ?→?→? G: ))()()((x Q x D x ?→?
目前是证明G 是A1和A2的逻辑结论, 即证明G A A ?∧∧21是不可满足的. 首先, 求出子句集合:
A1: ))),()()(()()((y x L y D y x P x →?∧?
))),()(()()()((y x L y D x P y x ∨?∧??? ))),()(()()((y a L y D a P y ∨?∧??
A2: ))),()()(()()((y x L y Q y x P x ?→?→?
))),()()(()()((y x L y Q y x P x ?∨??∨??? ))),()(()()()((y x L y Q x P y x ?∨?∨????
G ~: ))()()((x Q x D x ?→??
))()()((x Q x D x ∧?? ))()((b Q b D ∧?
因此G A A ?∧∧21的子句集合S 为:
)}(),(),,()()(),,()(),({b Q b D y x L y Q x P y a L y D a P S ?∨?∨?∨?=
归结证明S 是不可满足的:
)
()5()()4(),()()()3()
,()()2()
()1(b Q b D y x L y Q x P y a L y D a P ?∨?∨?∨? S ),()6(b a L (2)(4) ),()()7(b a L y Q ?∨? (1)(3) ),()8(b a L ? (5)(7)
(9) Nil (6)(8)
4.14已知：能阅读的都是有文化的； 海豚是没有文化的； 某些海豚是有智能的；
用归结反演法证明：某些有智能的并不能阅读。
[证明] 首先定义谓词:
R(x): x 能阅读, L(x): x 有文化 D(x): x 是海豚, I(x): x 有智能
人工智能日常应用 1.《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出，到（）年人工智能理论、技术与应用达到世界领先水平。（10.0分） A.2020 B.2025 C.2030 D.2035 我的答案：C√答对 2.《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出，到2025年人工智能要达到的目标不包括（）。（10.0分） A.人工智能基础理论实现重大突破 B.部分技术与应用达到世界领先水平 C.智能社会建设取得积极进展 D.成为世界主要人工智能创新中心 我的答案：D√答对 3.下列对我国未来人工智能产业的表述不当的是（）。（10.0分） A.人机协同成为主流生产和服务方式 B.跨界融合成为重要经济模式
C.共创分享成为经济生态基本特征 D.劳动力成为经济增长的第一要素 我的答案：D√答对 4.下列对战斗机器人的表述，不当的是（）。（10.0分） A.目前战场上的主要力量 B.配合人类士兵作战的角色 C.在执行低烈度作战和危险任务时可以大大减轻人类士兵的负担和伤亡 D.具有较高智能、全方位作战能力、较强战场生存能力、绝对服从命令等优势我的答案：A√答对 1.人工智能技术在军事上的应用特点包括（）。（10.0分）） A.行为个人化 B.竞争常态化 C.行为国家化 D.竞争失常化 我的答案：BC√答对 2.智能制造发展特点包括（）。（10.0分）） A.向智能化、网络化发展 B.实现高效绿色制造 C.生产过程透明化 D.生产现场无人化
我的答案：ABCD√答对 1.我国于2018年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。（10.0分） 我的答案：错误√答对 2.在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展进入新阶段。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.人工智能是研究、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。（10.0分） 我的答案：正确√答对 4.无人机作战飞机、无人潜航器、战场机器人等基于人工智能的无人机器能够自动搜索和跟踪目标, 但不能自主识别地形并选择前进道路。（10.0分） 我的答案：错误√答对
人工智能课程体系及 项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础
2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图
8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择
5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理
人工智能与机器人
1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。
千锋大数据人工智能课程的优势？ 许多大型应用程序开发企业已经意识到，要在市场上不断地发展和更新，必须采用大数据技术。亚马逊，微软等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务，希望为消费者提供很好的服务。 那我们学习大数据人工智能有哪些优势呢？ 据预测，以目前的速度发展，到2020年大数据的市场规模将超过2030亿美元。2017年即将结束，随着需求的增长，数据的重点也在以同样的速度增长。今年以来，大数据的主要趋势围绕企业的大数据能力发展。大数据已经成为在投资中获得成功的技术。因此，许多移动应用程序开发商和大公司都期待着扩大他们的大数据项目。大数据实施的目标是在不久的将来取得更大的财务业绩。 大数据人工智能的技术人才将是未来的高薪一族。大数据技术深深影响着我们的生活，对我们新时代的发展有着重要的技术支撑。
随着世界慢慢接受诸如5G网络等新技术，高速网络和数据分析成为首要关注点。要构建更多这样的实时应用程序，移动应用程序开发人员需要高效地管理数据分析。 解决方案就是采用大数据。它用以前所未有的速度分析大量的数据。大数据分析比传统的数据分析技术速度更快。 在人工智能方面，在提供好的解决方案方面，大数据分析供应商之间一直存在着激烈的竞争。随着人工智能(AI)和机器学习等技术的实施和解决，其竞争日益加剧。在过去的几年中，这类解决方案主要影响了市场的增长。顶级的移动应用程序开发人员正在将人工智能的功能集成到许多应用程序中。2017年将在大数据中采用人工智能提供一个更大的愿景。 在大数据分析解决方案的行业领先企业中，大数据技能和项目提供了可观的薪酬标准。过去几年，随着大数据在市场上的发展，数据科学家和数据库专业人员的薪酬得到更多的增长。专家们表示，随着大数据需求的增加，从事大数据项目的移动应用开发者的薪酬将会大幅增长。
大数据、人工智能与人类未来 从古代猿人到现代智人，从小型部落到特大城市，从物物交换到虚拟货币，人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。 未来人类进化的方向是什么？人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击？它会和人类和谐共处还是会取代人类？智能和意识如果可以分离，他们孰轻孰重？假使技术的发展使得人类大规模失业，我们到时该如何自处？在新技术的冲击下，未来商业形态又会向何处演化？ 一、人工智能与人类未来 《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天，生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则，所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在，人类第一次有可能改变这一生命模式，进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从
人类转移到算法的同时，人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场，使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例，生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至，“一旦那些失业的人真的再无经济价值，无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献，他们便会沦为无用阶层。而到那时候，以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育，他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来 每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代，世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本，向数据经济时代的数据和算法演进。 商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence）、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。 与此同时，随着人工智能和生物技术的发展，社会阶层对于人工智能与人类的未来，以及对社会的影响，已经在人工智能领域研究长
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
《人工智能》详细教学大纲 《人工智能》教学大纲 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） 1、讲授内容： （1） 人工智能的概念 （2） 人工智能的研究途径和方法 ………………………………………………
大数据+人工智能培训课程哪家有 随着云计算、大数据、人工智能飞速发展新一轮IT热潮来临，网络环境发生了巨大改变，企业上云、产品智能化等等，在享受这技术创新带来的便利，随之而来的还有前所未有的安全威胁，各种各样的网络事件、信息裸奔、系统瘫痪等一系列安全事件，让网络空间成为没有硝烟的战场。互联网给人们生活带来便利的同时，网民个人信息也陷入“裸奔”的尴尬局面。如何保护网上信息安全和数据安全受到整个社会的空前关注。 今年1月，科技部部长万钢在2017年全国科技工作会议上指出，“科技创新2030—重大项目”将尽快编制完成实施方案。国家网络空间安全作为六个重大科技项目之一被列入其中，吹响了网络安全科技创新的总号角。 当我们还在用“堵”的方式进行被动式防御时，各种信息已经延伸到了网络的各个角落，严重威胁着个人、企业的生命和经济的安全。在这个“无边界世界”里，基于用户行为分析、大数据业务风控、可视化等技术的“察知”成为安全防护的关键，网络安全向更快(机器学习、人工智能、自动化)、更准(行为识别、可视化)等方向加速演进。 事实上，RSA总裁Amit Yoran曾经表示，传统的网络安全防御技术已
无法抗衡新的安全威胁，以防火墙为代表的被动防御策略是失败的，产业需要变革。利用大数据技术、人工智能和技术学习等新技术，让安全看得见，对未知威胁检测、可视化、分析和处置响应成为网络安全行业新的发展方向。 千锋大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，千锋大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，千锋大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 千锋大数据+人工智能的课程全新上市，重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。 近年来，网络技术的革新带来信息安全的新需求，为网络安全发展带来强大动力，围绕用户行为分析、安全可视化、大数据风控等方向的安全创新技术，将是未来网络安全发展的重要方向，也是解决网络安全的更好方法。 学习大数据，就到千锋，集实力和品牌于一身的专业培训机构。
人工智能、云计算、大数据等新技术兴起，定位更重要 本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊） 特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年，一代大师的毕生心血， 由他本人亲手创立的特劳特公司，被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司，是全球领先的战略定位咨询公司之一，由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国，在全球24 个国家和地区设有分部，由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。 特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务，自2002 年进入中国市场以来，定位理论成功地影响了中国企业界，成为“企业家最值得一读的理论”之一，并成功培养 了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。 2017“”黄金周前，最后一个工作日，一身深蓝色商务休 闲装，新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进 行了交流。最近频繁的商务出差，和各种社交活动，丝毫没国最贵战略咨询公司的未来，他心中早已有了构想。 有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中，对于这家可能是目前 推动第三次生产力革命在邓德隆看来，特劳特的定位理论，
正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮，走入定 位绩效时代”。 杰克?特劳特的创举是发现了定位理论；然后用一生的时间，把这个理 论形成了非常完备的学科；再者是在各地找到了能 够掌握定位理论的专家，做广泛的传播和实践；发现-完善- 推广，这是定位1.0 时代的工作。 邓德隆口中的定位2.0 时代，一言以蔽之，就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方，特劳特发明的“定位”，就像瓦特发明的蒸汽机，但是只停留在煤矿里抽水，际上对于人类的改变远 远不够。 站在巨人的肩膀上，作为学生的他，现在是要拿着“定位”这台蒸汽机，去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论，寻找“共同创业伙伴”企业，通过共创行业典范，树立一座座丰碑，改造一个个行业：瓜子二手车，加多宝，东阿阿胶，青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”，蒸汽机一样最终推动工业革命。 我们最终的目标，最终的企图心，是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来，定位理论完全具有这样的潜能，目前远远没有 释放。 为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标，邓德隆将自己执掌的特劳特，重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。 我们不是雇佣军”。邓德隆表示，特劳特不再是简单的咨询
人工智能课程体系及项目实战 1、机器学习课程大纲 第一课：Pｙtｈon基础与科学计算库numpy 1、Pythoｎ语言基础 2、Ｐython数据结构(列表,字典,元组) ３、科学计算库Numpy基础 4、Numpy数组操作 5、Ｎumpy矩阵基本操作 6、Numpy矩阵初始化与创建 7、Ｎｕmpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1、Pandａs数据读取与现实 2、Ｐａndaｓ样本数值计算与排序
3、Ｐandas数据预处理与透视表 4、Paｎｄas自定义函数 ５、Pandas核心数据结构Ｓeries详解 6、Paｎｄas数据索引 7、Mａtpｌotｌｉb绘制第一个折线图 8、Maｔplｏtlib条形图，直方图,四分图绘制 9、Matplotliｂ数据可视化分析 第三课:回归算法 １、机器学习要解决得任务 2、有监督与无监督问题 3、线性回归算法原理推导 ４、实现简易回归算法 5、逻辑回归算法原题 ６、实战梯度下降算法
第四课:案例实战信用卡欺诈检测１、数据与算法简介 2、样本不平衡问题解决思路 3、下采样解决方案 4、正则化参数选择 5、逻辑回归建模 6、过采样与ＳＭOＴE算法 第五课:决策树与随机森林 1、熵原理,信息增益 2、决策树构造原理推导 ３、ID３，C4、5算法 4、决策树剪枝策略 5、随机森林算法原理 6、基于随机森林得特征重要性选择
第六课:Kaggｌe机器学习案例实战 1、泰坦尼克船员获救预测 2、使用ｐandas库进行数据读取与缺失值预处理 3、使用scikit-leaｒn库对比回归模型与随机森林模型 4、GBDＴ构造原理 ５、特征得选择与重要性衡量指标 6、机器学习中得级联模型 7、使用级联模型再战泰坦尼克 第七课:支持向量机算法 1、SVM要解决得问题 2、线性SＶM原理推导 3、SＶM对偶问题与核变换 4、soft支持向量机问题 ５、多类别分类问题解决方案
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！
《新一代人工智能发展规划》 解读—人工智能的过去、现在和未来 前言：人工智能的概念及发展历史 一）人工智能的概念 人工智能：以机器为载体的智能，是相对于人类智能和动物智能，也叫机器智能。2017年7月20日发布《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)一）人工智能的概念。 人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。 三个阶段的目标： 2020年：与世界先进水平同步 2025年：部分达到世界领先水平 2030年：总体达到世界领先水平 （二）世界各国高度重视人工智能的发展方向 美国：2016年10月，美国连续发布两个重要战略文件《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略规划》，将人工智能上升到国家战略层面。 美国有很多著名的IT跨国企业，如谷歌、Facebook、微软、IBM等，都将人工智能技术作为企业的核心战略，持续投入巨资并招聘领军人才，强力涉足该领域。 在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术。人工智能技术使五角大楼重新调整了人和机器在战场上的位置，这些新武器的速度和精确度都会大大提高，可以大幅减少士兵伤亡。 日本：日本政府将人工智能定位为增长战略的支柱，提出“机器人驱动的新工业革命”。 日本文部科学省计划在今后10年投入1000亿日元，用于人工智能的研发，在东京建立研究基地。 日本在2017年度预算中，对人工智能的研究是924亿日元，是2016年预算的9倍。 欧洲：欧盟2013年启动人脑计划，为期10年，欧盟和参与国投入近12亿欧元经费，在2024年设计出能够模拟人脑运作原理的超级计算机。 英国：2012年，英国政府把人工智能及机器人技术列为国家重点发展的八大技术之一。 2015年出台了《英国机器人及自主系统发展图景》。 2016年，英国政府科学办公室发布了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》。
《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、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 7、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 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、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 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、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?
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
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、传統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
附件 《人工智能基础》（1级）课程标准 课程名称、代码：人工智能基础 总学时数：24 理实一体化课时：24 学分数：2 适用专业：信息类（中小学生） 一、课程的性质 1、任选课； 2、技能拓展课程； 3、理实一体化课； 二、课程定位 《人工智能基础》课程是信息类及相关专业有兴趣钻研人工智能及创客应用学生的技能拓展课程。主要学习人工智能与机器人、金属材料和非金属材料、力和运动、电器控制、计算机与数学及编程思维等内容。 三、课程设计思路 以培养基于人工智能应用人才为目标，以实际的小项目为主线，讲解从工程到计算、从计算机到深度学习、从传感到控制等多学科知识。注重对学生实际应用技能和动手能力的培养。课程按PBL的方式设计情境，符合学生的认知过程。 四、课程基本目标 1、知识目标 （1）了解人工智能与机器人。 （2）理解结构的稳定性。 （3）学习力和运动。 （4）学习电气控制。 （5）理解计算机与数学。 （6）学习数制及其转换。 （7）了解计算机系统的组成。 （8）了解计算机网络。 （9）理解杠杆结构。 （10）理解伸缩结构。 （11）理解齿轮传动。 （13）理解其他传动。 （14）综合应用。
2、技能目标 （1）能够较为熟练使用器材进行各种静态物体的搭建。 （2）能够简单完成各种实物的草图设计。 （3）能够解释现实生活中特定事物结构的基本原理。 （4）能够进行个性化的创意搭建。 3、学习素质养成目标 （1）通过课程小案例实践，激发学生的自学潜力，使学生具有一定的自学习惯，在学习中动手动脑的良好习惯； （2）通过以小组形式组织学生进行小创客实训和开发，为培养学生的团队意识、组织协调能力、创新思维能力，在小创客实施中要求对学生进行分组，并以小组完成实训（实验）效果来评定个人成绩。 （3）通过多个小创客的搭建，培养学生综合应用所学知识的能力。 （4）通过小创客的搭建，培养学生以工程和计算思想解决问题的能力。 五、先修课程 无 六、教学内容及学时安排 1、课程主要内容说明 该课程通过几个学习情境的设计，使学生学习人工智能基础相关技术和应用，培养学生的自学能力和团队协作能力，具备一定的工程和计算思维，来解决生活中的一些实际问题。 2、课程组织安排说明 采用“实例教学，问题引动”、“学生为主体，教师为主导”的教学组织形式。在教学过程中，采用以搭建器材作为知识的载体，追踪学生的兴趣和问题，由实例去操纵学生自己主动发现、分析和处理问题。注意通过小型作品的搭建、使用，来激发学生的学习主动性和加深对一些概念的理解。
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！
《人工智能》课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求： 通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。 此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二.课程内容简介 人工智能的主要讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言理解、机器视觉和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。 以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有很好的针对性。 三.教学内容和学时安排
中小学人工智能教材 最近几年，“人工智能”、“大数据”、“物联网”、“云计算”、“深度学习”、“机器人教育”这些新时代词汇快速充斥了我们的生活的方方面面，朋友圈随便刷刷，不出十条都能看到相关的信息。 2014年，喊着“未来已来”的口号，很多人工智能机构把那一年尊为人工智能的元年，投资热也是一波接一波。不可否认，人工智能的发展是未来的大趋势，许多想象的科技生活正一步步向我们走来，我们每个人或多或少都能感触这股“科技浪潮”。在许多人还没反应过来的时候，人工智能带来的惊喜一次次让我们感到“措手不及”。 正是基于人工智能时代的大发展，未来必然极需大量的人工智能方面的人才，其实，早在国家十二五规划提出要在全社会弘扬科学精神，普及科学知识，提高公民科学素质，推进我国科普事业发展，为此科学技术部组织编制了《国家科学技术普及“十二五”专项规划》。国家更是在十三五规划中的多项条款都提到了提升公民科学素质，尤其是要加强青少年科学教育，大力提升青少年科学素养。 为了响应国家政策，切实提高公民科学素质，就要从小进行科学技术的培养，就像邓小平同志在视察上海时曾说过的：计算机学习要从娃娃抓起。而如今许多人工智能技术的发展都离不开计算机，基于计算机之上的科技学习科目也越来越多，比如目前比较流行的青少年儿童编程。
随着人工智能的快速发展，人工智能教育作为连接未来的重要桥梁，一定是要面向大众进行普及，特别是在K12教育阶段的学生中开展，这在很大程度上带来的是不仅是知识的学习，更是逻辑思维能力的提升和思维方式的改变。因此人工智能的的相关课程就显得尤为重要。 2017 年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，其中明确指出：“人工智能是引领未来的战略性技术，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程。 2018年是人工智能教育发展非常重要的一年，编程科目已然列入高考范畴，清华、北大、中科大、北航、上交等几十所大学在2018 自主招生简章中对工科类专业自主招生条件中均提到了对信息学竞赛获奖的要求。 其他各类如乐高、科学试验、创客等校外素质教育机构，纷纷开启了“编程大战”模式，Scratch、python、arduino、C++等编程软件的课程研发。
序号题型试题参考答案 以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方 面的应用？ 1单选A. 精准广告 A B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 IBM提出的大数据 5V特征包括（）、更快 （Velocity）、更多（ Variety ）、更值钱 （Value）和更真实（ Veracity ）。 2单选A, 更有效B B.更大（ Volume） C.更充分 D.更直观 下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是 （）？ 3单选 A. 100TB 数据中有 50TB有效数据B B.1TB 数据中有 1KB有效数据 C.100PB数据中有 100PB有效数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优 化，这两项优化是下列选项中的哪两个？ 4多选A. 网络速度的优化 BC B. 基础设施建设的优化 C. 网络运营管理和优化 D. 并发性的优化 世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发 布了《全球信息技术报告（第13版）》，通过该 报告，各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有 5多选重大意义？ABCD A. 推动经济发展 B. 改善公共服务 C. 增进人民福祉 中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫 做（） 6单选 A. 九天A B. OneNET C. 移娃 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？ 7单选A. 机器性能 A B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 Alpha Go 是第一个击败人类职业（）选手的人工 智能程序。 8单选A. 国际象棋 B B. 围棋 C. 中国象棋 D. 五子棋 人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发 展？ 9多选 A. 健康ABD B. 教育 C. 探索太空 人工智能关键技术的基础设施中包含下面哪两 项？ 10多选 A. 算法框架AB B. 基础硬件 C. 人员
AI课程体系基础理论指导——逻辑思考力 引言 AI课程体系基础理论指导即人工智能课程体系基础理论指导，之所以这样来定义我们即将要讲授的内容，是因为，我们所谈及的内容在一些人看来不能称其为课程，因为这是一个人人都有的基本能力，是在生活历练中发展起来的。而笔者认为，无论是具体的还是抽象的事物，都有其从无知到认知的过程，例如我们常常提及的情商，智商，情感，诚信，表达力，思考力等等，当我们意识到其存在的意义的时候，它就是一门具体的科学，值得我们去发现，去研究，便于我们更好的学习，利用和发展其规律。不论是生产力提高，物质丰富方面，还是人类种族特征，民族综合素养方面都有着重要而深远的意义。 基于这样的原因，我们暂时没有将我们要讲授的内容作为具体的课程内容来使用，但是在我们的所有课程中，又完全离不开我们现在所要提及的知识。所以我们将其暂定为我们课程体系中的一个重要的基本理论指导思想，在我们的所有课程中围绕着这方面能力的锻炼来展开我们所有课程的学习，我们称之为“逻辑思考力”。 在人工智能课程体系（以下简称为“AI课程体系”）的所有课程中，每当提及学习人工智能的好处时，除了社会发展的需要，孩子未来规划的需要以外，谈及最多的就是对学习者逻辑思维能力的建立和培养。
那么什么是逻辑思维？逻辑思维的具体内容又是什么呢？逻辑思维是具体的事物还是抽象的过程呢？逻辑思维是一门专业的技能还是人人都应具备的基本素养呢？ 从简单意义上来讲，所谓逻辑，可以理解为有层次，有条理，有顺序，即它符合我们对事物、事件的认知过程。当一个人描述一件事物或讲一个小故事的时候，听者很快便听懂了，并跟随其进入了他所设计的场景中，这时我们会说这个人讲话是很有章法，有条理，有逻辑的。与之相反，一个人讲了很多遍，说了很长时间却仍然让听者一头雾水，通常这样的表达可以认为是无顺序，无逻辑的。那么所谓的思维又是什么呢？思维就是想，想法，想象。是对一切事物的认识、认知、理解、消化、掌握、运用发展的一系列过程。古人云：三思而后行、行成于思、学而不思则罔、思而不学则怠，这些都是强调了思维的重要性。由“思”而知事、知人、知礼、知道、知法。故有中国思想家、教育家陶行知的“行是知之始，知是行之成”的名言警句。将二者结合在一起，则为逻辑思维，即有顺序，有条理，有层次、分阶段的去思考，分析一件事物的过程，即可以称之为逻辑思维。 我们需要知道的是思维是一种人人都具有的能力，即思考力，而逻辑对于思维来讲是一种方法，方式。逻辑思维是一种按逻辑性去思考问题的能力。这种逻辑思维的能力可以高效的解决我们生活中遇到的所有问题。在我们面对生活中所有问题时，可以摆脱不必要的烦恼，保持理性，情绪稳定，成熟而稳重的去面对，使自己成为一个高效而快乐的人。