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《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
第五章知识工程与专家系统
5.1专家系统概述
5.1.1 基本概念
5.1.2 专家系统的类型
5.1.3 专家系统的基本结构
5.1.4 元知识
5.1.5 专家系统开发方法
5.2LISP 语言简介
5.3知识库与推理机
5.3.1 规则的表示
5.3.2 推理机的实现示例
5.4 解释器的实现
5.5知识获取
5.5.1 知识获取的任务与方式
5.5.2 知识的检测与求精
5.7分布式专家系统与协同式专家系统
5.7.1 分布式专家系统及其驱动方式
5.7.2 协同式专家系统及其协同方法作业
5.1.3 专家系统的基本结构（1）
人机接口知识库
解释器
状态数据库推理机
●目标知识：直接用于领域问题求解的知识。
●元知识：关于目标知识的知识，包括获取目标知识的知识和使用目标知识的知识。
●目标级推理
●元级推理
●元知识的用途：（过程型、描述型）（1）知识获取
（2）控制知识的使用
原型系统
1、演示原型
仅能解决少量典型问题
2、研究原型
能解决较多问题，但不够稳定，具有面向开发的辅助功能，如测试、解释
LISP 简介
例：求m n
m0=1
m n=m×m n-1(n＞0)
(defun power_1(m n)
(cond((=n0)1)
(t(*m(power_1m(-n1))))))
n 阶Hanoi 塔算法( LISP )
(defun hanoi(n x y z)
(cond((=n1)(move_disk x y))
(T(hanoi(-n1)x z y)
(move_disk x n y)
(hanoi(-n1)z y x)))) (hanoi'A'B'C3)
11、高阶函数（函数的参数为函数）
例1：计算m2+(m+1)2+……+n2
(defun square(x)(*x x))
(defun sum-squares(m n)
(cond((>m n)0)
(t(+(square m)
(sum-squares(+m1)n)))))
●调用函数的函数：APPLY
(APPLY'函数名'(参数
1参数
2
……参数
n
))
●例：
(apply'+'(23)) 5
例2：计算例1的通用函数
(defun sum-items(func m n)
(cond((>m n)0)
(t(+(apply func(list m))
(sum-items func(+m1)n)))))调用示例：
(sum-items‘square13)
5.3知识库与推理机
5.3.1规则的表示
（不精确规则的表示与使用参第六章）
1、规则的等价变换
规则的等价变换
●已知规则：
R:[(F 1∧F 2∧F 3)∨(F 4∧F 5)]→H 1∧H 2（勘误）●R 可等价变换为下述4条规则：
R 1:(F 1∧F 2∧F 3)→H 1
R 2:(F 1∧F 2∧F 3)→H 2
R 3:(F 4∧F 5)→H 1
R 4:(F 4∧F 5)→H 2
2. 规则的LISP 表示
(规则名
(if（条件1）（条件2）………（条件n）) (then（结论1）（结论2）………（结论m）))或：
(规则名
(（条件1）（条件2）………（条件n）)
(（结论1）（结论2）………（结论m）))
正向推理机
（4）函数test_if
(defun test_if(rule)
(prog(ifs)
(setq ifs(cdadr rule))
loop
(cond((null ifs)(return t))
((recall(car ifs)))
(t(return nil)))
(setq ifs(cdr ifs))
(go loop)))
（2）函数verify
(defun verify(fact)
(prog(relevant1relevant2)
(cond((recall fact)(return t)))
(setq relevant1(inthen fact))
(setq relevant2relevant1)
(cond((null relevant1)
(cond((member fact asked)(return nil))
((and(print|IS THIS TRUE:|fact)(read))
(remember fact)(return t))
(t(setq asked(cons fact asked))
(return nil)))))
……………（转下页）
……………（接上页）loop1
(cond((null relevant1)(go loop2))
((try_rule(car relevant1))(return t))) (setq relevant1(cdr relevant1))
(go loop1)
loop2
(cond((null relevant2)(return nil))
((try_rule+(car relevant2))(return t))) (setq relevant2(cdr relevant2))
(go loop2)))
（4）函数test_if+
(defun test_if+(rule)
(prog(ifs)
(setq ifs(cdadr rule))
loop
(cond((null ifs)(return t))
((verify(car ifs)))（勘误）
(t(return nil)))
(setq ifs(cdr ifs))
(go loop)))
4、How解释（单步）
(defun how(fact)
(prog(poss)
(setq poss rule_used)
loop
(cond((null poss)
(cond
((recall fact)
(print fact|GIVEN|)(return t))
(t
(print fact|NOT ESTABLISHED|)
(return nil))))
……………（转下页）
4、How解释（单步）
……………（接上页）((thenp fact(car poss))
(print fact|DEMONSTRATED BY|)
(mapcar‘(lambda(a)(print a))
(cdadr(car poss)))
(return t)))
(setq poss(cdr poss))
(go loop)))
解释器的实现
5、Why解释
(defun why(fact)
(prog(poss success)
(setq poss rule_used)
loop
(cond((null poss)
(cond
((recall fact)
(print fact|HYPOTHESIS|)(return t))
(t
(print fact|NOT ESTABLISHED|)
(return nil))))
…………（转下页）。
