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认识人工智能讲课稿范文人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当下科技领域最炙手可热的话题之一。
近年来，随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，给我们带来了很多便利和改变。
在接下来的讲课中，我将分享一些关于人工智能的基础知识和应用案例，希望能为大家带来一些启发和思考。
首先，让我们来了解一下人工智能的定义。
人工智能是一种模拟人类智能思维过程的科学和技术。
它运用计算机科学、神经科学和机器学习等多个领域的知识和技术，通过模拟人类的感知、推理、学习和决策等能力，使机器能够像人类一样进行思考和行动。
这使得机器能够理解、分析和处理大量的数据，从而能够进行自主的决策和执行任务。
在人工智能的发展过程中，有三个重要的分支领域需要我们关注。
第一个分支是机器学习（Machine Learning），它通过对大量数据的训练和学习，使机器能够自动提取和学习数据中的规律和特征。
第二个分支是深度学习（Deep Learning），它是机器学习的一个重要分支，通过构建人工神经网络模型，使机器能够模拟人脑的神经元，从而实现更复杂的学习和推理。
第三个分支是自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），它是研究如何让机器能够理解和处理人类自然语言的学科。
人工智能的应用场景广泛，涵盖了各个行业和领域。
例如，在医疗行业中，人工智能可以通过对医疗数据的分析和学习，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案；在金融行业中，人工智能可以通过对金融数据的分析和预测，帮助银行和投资机构做出更科学的决策；在智能交通领域，人工智能可以通过对交通数据的分析和优化，提高交通流畅度和安全性；在智能家居中，人工智能可以通过语音助手和智能设备的联动，提供更便捷的居家体验。
然而，人工智能的发展也带来了一些问题和挑战。
首先，人工智能可能会替代人类的工作，导致大量就业岗位的消失；其次，人工智能的决策过程往往难以解释，这使得人们对机器的决策产生了疑虑和不信任；此外，人工智能还涉及到数据隐私和安全等问题，需要我们进行有效的管理和规范。
第一章绪论●人工智能的诞生：1965年夏季，在达特茅斯大学●人工智能的学派：符号主义，联结主义，行为主义第二章知识表示方法●知识的特性：1.相对正确性；2.不确定性；3.可表示性；4.可利用性●★用谓词公式表示知识的步骤：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以特定的值。
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。
●★★机器人搬弄积木块问题表示P19●★一阶谓词逻辑表示法的特点：1.自然性；2.适宜于精确性知识的表示；3.易实现；4.与谓词逻辑表示法相对应的推理方法。
●产生式系统的组成：1.规则库；2.综合数据库；3.推理机●★产生式系统的推理方式：1.正向推理：①规则库中的规则与综合数据库中的事实进行匹配，得到匹配的规则集合；②使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；③执行启动规则的后件。
将该启用规则的后件送入综合数据库或对综合数据库进行必要的修改。
重复这个过程直至达到目标。
2.反向推理：①规则库中的规划后件与目标事实进行匹配，得到匹配的规则集合；②使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；③将启用规则的前件作为子目标。
重复这个过程直至各子目标均为已知事实，则反向推理的过程成功结束。
●★★语义网络表示知识举例：P36 例2.5、2.6、2.7；P71 作业18●框架的定义及组成：一个框架由若干个“槽”组成，每个“槽”又可划分为若干个“侧面”。
一个槽用于描述所论及对象的某一方面的属性，一个侧面用于描述相应属性的一个方面。
框架名<槽名><侧面><值>●脚本表示法：美国耶鲁大学的R.C.Schank及其同事们根据概念从属理论提出了一种知识表示方法——脚本表示法。
●问题状态空间的构成：1.状态；(2).算符；3.状态空间。
●★用状态空间表示问题的步骤1.定义状态的描述形式；2.用所定义的状态描述形式把问题的所有可能的状态都表示出来，并确定出问题的初始状态集合描述和目标状态集合描述；3.定义一组算符。
人工智能第一章绪论1智能（intelligenee）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
2、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
3、人工智能（能力）人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。
4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。
5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，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。
代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。
连接主义：又称仿生学派或生理学派，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。
行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知一动作模式控制系统。
6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图思维策略初级信息处理生理过程一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的人类计算机图：人类认知活动与计算机的比研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
7、人工智能研究目标为：1更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。
2、创造有用和程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。
一般来说，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。
两者具有不可分割的关系，一方面，近期目标的实现为远期目标研究做好理论和技术准备，打下了必要的基础，并增强人们实现远期目标的信心。
⼈⼯智能复习资料1.3什么是⼈⼯智能？它研究的⽬标是什么？从能⼒的⾓度：⼈⼯智能是指⽤⼈⼯的⽅法在机器（计算机）上实现的智能。
从学科的⾓度：⼈⼯智能是⼀门研究如何构造智能机器或智能系统，去模拟、延伸和扩展⼈类智能的学科。
⽬标：1）对智能⾏为有效解释的理论分析。
2）解释⼈类智能。
3）构造具有智能的⼈⼯制品。
1.8⼈⼯智能有哪些主要研究和应⽤领域？其中哪些是新的研究热点？机器思维、机器学习、机器感知、机器⾏为计算智能、分布智能、智能系统、⼈⼯⼼理与⼈⼯情感⼈⼯智能的典型应⽤：智能机器⼈、智能检索、智能游戏问题求解(下棋程序)，逻辑推理与定理证明(四⾊定理证明)，⾃然语⾔理解，⾃动程序设计，专家系统，机器学习，神经⽹络，机器⼈学(星际探索机器⼈)，模式识别(⼿写识别，汽车牌照识别，指纹识别)，机器视觉(机器装配，卫星图像处理)，智能控制，智能检索，智能调度与指挥(汽车运输⾼度，列车编组指挥)，系统与语⾔⼯具新的研究热点：分布式⼈⼯智能与Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现(超市市场商品数据分析)，⼈⼯⽣命1.9⼈⼯智能有未来发展有哪些值得思考和关注的重要问题？1. 多学科交叉研究2. 分布智能与社会智能研究3. 集成智能研究4. 智能⽹络研究5. 认知计算与情感计算研究6. 智能系统与智能服务2.2什么是知识表⽰？知识表⽰有哪些要求？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。
要求：1）表⽰能⼒。
2）可利⽤性。
3）可组织性与可维护性。
4）可理解性与可实现性。
2.4什么是推理？它有哪些分类⽅法？推理是由具体事例归纳出⼀般规律，或者根据已有知识推出新的结论的思维过程。
分类⽅法：按推理的逻辑基础：演绎推理和归纳推理按知识的确定性：确定性推理和不确定性推理按推理的控制策略：推理策略和搜索理策略2.5推理中的控制策略包括哪⼏个⽅⾯的内容？主要解决哪些问题？推理的控制策略是指如何使⽤领域知识使推理过程尽快达到⽬标的策略解决推理⽅向控制策略、求解策略、限制策略、冲突消解策略等2.6什么是命题？什么是命题的真值？断⾔：⼀个陈述句称为⼀个断⾔.命题：具有真假意义的断⾔称为命题.命题的意义通常称为真值，它只有真、假两种情况。
人工智能行业专业知识讲课稿标题人工智能行业专业知识讲课稿导言：尊敬的听众们，大家好！我非常荣幸今天能够为大家带来关于人工智能行业专业知识的讲解。
在今天这个信息化时代，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。
本次讲座将为大家介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域和前景展望，希望能够对大家有所启发和帮助。
一、人工智能的定义人工智能，简称AI，是通过模拟和复制人类智能活动的理论、方法和技术的综合体。
它主要包括感知、推理、学习和决策等方面，旨在使计算机具备类似人类智能的能力。
人工智能的发展有助于解决许多复杂问题，促进社会进步。
二、人工智能的发展历程人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术的发展，研究者开始尝试模拟人的智能行为。
经过多年的努力，人工智能逐渐取得了一些突破性进展，如专家系统、机器学习和深度学习等。
这些技术的突破为今天的人工智能奠定了基础。
三、人工智能的应用领域人工智能已经广泛应用于各个行业，如医疗保健、金融服务、交通运输等。
在医疗保健领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定个性化治疗方案等。
在金融服务领域，人工智能可以提供智能投资建议、风险控制等服务。
在交通运输领域，人工智能可以实现自动驾驶、交通管控等。
人工智能的应用领域还在不断扩展，对于提高效率和解决复杂问题具有巨大潜力。
四、人工智能的前景展望随着人工智能技术的不断发展和普及，未来人工智能将在更多领域展现出巨大的潜力。
从垂直应用到横向融合，人工智能将为各行各业带来新的商机和变革。
同时，人工智能也面临一些挑战，如数据隐私和伦理道德等问题，需要我们共同思考和解决。
结语：通过今天的讲解，我希望大家对人工智能有了更深入的了解。
人工智能作为未来的发展方向，将会对我们的生活产生深远的影响。
作为从事相关行业或有兴趣的人，我们应当不断学习和掌握人工智能的专业知识，以应对未来的挑战和机遇。
让我们共同迎接人工智能时代的到来！谢谢大家。
（注：本文仅为人工智能行业专业知识讲课稿，不提供具体格式要求）。
《人工智能》Artificial Intelligence – AI第一章：概述产业革命成功地实现了用机器来替代人类长期从事的一些笨重、危险的体力劳动，可以说人类的体能在力量和速度上被机器放大了。
机器甚至能完成人类手工不能完成的许多工作，机器使人类从繁重的体力劳动中解放出来。
人类很早就开始了智能问题的研究和探索，到20世纪50年代（1950），随着数字计算机的发明和快速发展，被日益广泛的应用于替代人类进行数字运算处理，极大的提高了数字运算的速度和效率。
人们自然联想到能否用这样的‚机器‛来替代人类非数字运算的其它智力劳动，放大人类的智能。
许多学科的一大批科学家和工程技术人员投入到这一领域的研究和开发。
人工智能经过长期的孕育过程，终于诞生了。
人工智能是当前科学技术发展中的一门前言学科；是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的科学，正在迅速发展的学科。
它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等众多学科的基础上发展起来的，是一门综合性的边缘学科。
1.1 什么是人工智能1.1.1 智能（ Intelligence ）什么是智能？智能的本质是什么？是古今中外许多科学家至今仍在努力探索的问题，一直没有完全解决。
智能问题被列为四大自然奥秘之一：---- 智能的发生、物质的本质、宇宙的起源、生命的本质。
一、关于智能的理论目前人们通常基于对人的大脑的已有认识，将其与智能的外在表现结合起来，从不同角度、不同侧面、用不同的方法对智能进行研究，提出的观点和得出的结论也不相同。
很难给出一个统一的、科学的智能定义。
其中比较有影响的思维理论、知识阈值理论、进化理论等。
1．思维理论认为智能的核心是思维，人的一切智慧或智能都来自于大脑的思维活动，人的一切知识都是人们思维的产物，因而通过对思维规律和方法的研究可望揭示智能的本质。
2．知识阈值理论强调知识对于智能的重要性和作用。
认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，一个系统之所以具有智能是因为它具有可运用的知识。
人工智能第一章 绪论1、智能（intelligence ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
2、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
3、人工智能（能力）人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。
4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。
5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，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。
代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。
连接主义：又称仿生学派或生理学派，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。
行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。
6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图人类 计算机认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
7、人工智能研究目标为：1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。
2、创造有用和程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。
一般来说，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。
两者具有不可分割的关系，一方面，近期目标的实现为远期目标研究做好理论和技术准备，打下了必要的基础，并增强人们实现远期目标的信心。
另一方面，远期目标则为近期目标指明了方向，强化了近期研究目标的战略地位。
8、人工智能研究的基本内容：（1）认知建模；（2）知识表示；（3）知识推理；（4）知识应用；（5）机器感知；（6）机器思维；（7）机器学习；（8）机器行为（9）智能系统构建9、人工智能研究的主要方法：（1）、功能模拟法（2）、结构模拟法（3）、行为模拟法（4）、集成模拟法10、人工智能研究和应用领域：（1）计算智能（2）专家系统（3）机器学习（4）机器视觉（5）神经网络第二章知识表示方法1、人工智能课程三大内容：知识表示；知识推理；知识应用。
2、知识表示方法：（9种）重点掌握这4种：状态空间法，谓词演算法，产生表示法，语义网络法（重点），问题归约法、框架表示、面向对象表示、剧本表示和过程表示。
3、状态空间法状态空间法三要点：①状态：表示问题求解法中每一步问题状况的数据结构；②算符：把问题从一种状态变换为另一种状态的手段；③状态空间方法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态与算符为基础来表示和求解问题的。
（看p29的图2.2）4有圆弧的表示“与”，无圆弧的表示“或”或节点：只要解决某个问题就可以解决其父辈问题的节点集合，如图中（M\N\H）.与节点：只有解决所有子问题，才能解决其父辈问题的节点八集合，如图中（B,C）和（D,E,F）各个节点之间用一段小圆弧连接标记。
5、谓词逻辑法（1）连词A、合取：就是用连词（∧）把几个公式连接起来而构成的公式。
相当于“与”B、析取：就是用连词（∨）把几个公式连接起来而构成的公式。
相当与“或”C、蕴涵：（→）表示“如果….那么”的语句。
D、非：表示否定，用符号（~，）表示。
（2）量词A、全称量词：若一个原子公式P（x），对于所有可能变量x都具有T值，则用（∃）表示。
B、存在量词：若一个原子公式P（x），至少有一个变元x，可使P（x）为T值，则用（∀）P（x）表示。
6、置换与合一（1）置换例2.2表达式P[x,f(y),B]的4个置换为s1={z/x,w/y}(出现x和y的地方，分别z和w替换，下同)s2={A/y}s3={q(z)/x,A/y}s4={c/x,A/y}用Es来表示一个表达式E 用置换s所得到的表达式的置换。
于是，可得到P[x,f(y),B]的4个置换的例，如下：P[x,f(y),B]s1＝P[z,f(w),B]P[x,f(y),B]s2=P[x,f(A),B]P[x,f(y),B]s3=P[q(z),f(A),B]P[x,f(y),B]s4=P[c,f(A),B]（2）合一例2.3表达式集{P[x,f(y),B]，P[x,f(B),B]}的合一者为s={A/x,B/y}因为P[x,f(y),B]s=P[x,f(B),B]s=P[A,f(B),B]即s使表达式成为单一形式P[A,f(B),B]7、二元语义网络的表示（1）语义网络的组成：词法部分；结构部分；过程部分；语义部分。
例，所有的燕子（SW ALLOW）都是鸟（BIRD）。
建立两个节点SW ALLOW和BIRD，分别表示燕子和鸟。
两个节点以“是一个”（ISA）链相连，如图一，如果再希望表示小燕（XIAOY AN）是一只燕子，那么，只需要在语义网络上增加一个节点（XIAOY AN）和一根ISA链。
如图二图一,图二除了按分类学对物体进行分类以外，人们通常需要表示有关物体性质的知识。
假设希望表示小燕子有一个巢（NEST）这个事实，那么，可用所有权连（OWNS）连到表示是小燕子的巢的节点巢－１（NEST－１）。
巢－１是巢中的一个，即NEST节点表示物体的各类，而NEST－１表示这种物体中的一个例子。
如下图ISA（2）语义网络中的推理过程主要有两种：继承和匹配。
（3）3种继承过程：①值继承；②“如果需要”继承；③“默认”继承。
值继承：除了ISA链以外，另外还有一种AKO（是某种）链也可被用于语义网络中的描述或特性的继承。
AKO是A-KIND-OF的缩写。
NEST-1 NESTManager第三章确定性推理1、盲目搜索（无信息搜索）：图搜索策略、宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索。
2、宽度优先搜索和深度优先搜索的优缺点：并作图（简答题）宽度优先搜索：这种搜索是从上到下逐层进行的，在对下一层的任一节点进行搜索之前，必须先搜索完上层的所有节点。
它是图搜索一般过程的特殊情况，实际是将OPEN表作为“先进先出”的队列进行操作。
并能够保证在搜索树种找到一条通向目标节点的最短途径；这颗搜索树提供了所有存在的路径（缺点：如果没有路径存在，那么对有限图来说，该算法失败退出；对于无限图来说，则永远不会终止。
）深度优先搜索：首先扩展最新产生的（即最深的）节点，深度相等的节点可以任意排序。
其中起始节点（即根节点）的深度为0，任何其他节点的深度等于其父辈节点深度加上1。
深度优先搜索可能会使搜索过程沿着无益的路径扩展下去，造成路径太长，即使应用了深度界限来避免该问题，但所求得的解答路径并不一定就是最短路径。
启发式搜索：（盲目搜索的不足：效率低，耗费过多的计算空间与时间）（1）启发式搜索策略：用估价函数（evaluation function）来估算节点希望程度（promise）（2）有序搜索；（3）A*算法新的智能搜索算法：遗传算法、模拟退火算法和免疫算法3、谓词演算公式可以化成一个子句集的变换过程步骤：（1）消去蕴涵符号（2）减少否定符号辖域（3）对变量标准化（4）消去存在量词（5）化为前束形（6）把母式化为合取范式（7）消去全称量词（8）消去连词符号^（9）更换变量名称4、(题4—4)基于规则的演绎系统和产生式系统，均有两种推理方式：正向推理和逆向推理正向推理：从if部分向then部分推理的过程，它是从事实或状况向目标或动作进行操作的。
逆向推理：从then部分向if部分推理的过程，它是从目标或动作向事实或状况进行操作的。
5、规则演绎系统：（1）正向规则演绎系统（2）逆向规则演绎系统（3）双向规则演绎系统6、产生式的基本形式（4）（1）产生式规则是一种因果关系或推理关系，通常形式如下：（5）IF P THEN Q (如果P则Q) 或者P→Q（6）其中，P称为条件、前向或产生式的左边，Q称为操作、结果或产生式的右边。
其还可以是“如果P被满足，则可推出结论Q，或应该执行操作Q”。
（7）（2）产生式推理（8）如果已有产生式规则P→Q（9）并且观察到P，或者知识库中已p，则可得得到结论Q，或执行操作Q。
（10）这种推理的一个关键之处是如何有效解决规则匹配的冲突问题。
7、产生式系统的推理方式分为（按搜索方向）：（1）正向推理（2）反向推理（3）双向推理第四章非经典推理1、不确定性推理：在推理过程中所使用的知识、证据等有不确定性。
第五章计算智能1、人工神经网络人工神经网络（ANN）或模拟神经网络是由人工神经元组成的，可把人工神经网络看成是以处理单元（PE）为节点、用加权的向弧（链）相互连接而成的有向图。
它的三层结构：输入层、输出层、隐层。
2、模糊计算3、遗传算法是仿真和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索法，从某种程度上来说遗传算法是对生物进化过程的数学方式仿真。
遗传算法的基本原理：A、编码与译码：将问题结构变换为位串形式编码表示的过程叫编码；反之，将位串形式编码表示变换为原问题结构的过程叫译码。
位串形式编码表示称为染色体或个体。
B、适应度函数：为了体现个体的适应能力，引入了对问题中的每一个个体都能进行度量的函数，称为适应度函数。
C、遗传操作：主要有三种（选择、交叉、变异）选择操作也叫复制操作，根据个体的适应度函数值所度量的优劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗传。
交叉操作：它的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作为父母个体，将两者的部分码值进行交换。
变异操作：它的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。
D、控制参数（交叉概率取0.6~0.95之间的值，变异概率取0.001~0.01之间的值，种群规模为30~100）。
第六章专家系统1、专家系统：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
2、专家系统的特点：（1）启发性（2）透明性（3）灵活性3、专家系统的优点：（1）能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
（2）解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。
（3）能够不受时间和空间的限制，保存、推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。
（4）能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼。
（5）能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力。
