《人工智能及其应用》第01章

《人工智能及其应用》教学讲义第一章人工智能概论第一章人工智能概论一、人工智能的基本概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一术语是1956年在美国的Dartmouth大学召开的世界第一次AI会议上由麻省理工学院的青年数学教师John McCarthy提议而使用的。

AI这一学科至今已有50多年的历史，在国际上已确认AI是当代高科技的核心之一。

AI是一个广义词，各有说法，很难给出准确的定义或一般性的定义。

其基本含义是：AI是用机器（计算机或智能机）来模仿人类的智能行为。

AI也叫机器智能，是研究如何使机器具有认识问题与解决问题的能力，研究如何使机器具有感知功能（如视、听、嗅）、思维功能（如分析、综合、计算、推理、联想、判断、规划、决策）、行为功能（如说、写、画）及学习、记忆等功能。

所以，如果一个计算机系统具有某种学习能力，能够对有关问题给出正确的答案，而使用的方法与人类相似，还能解释系统的智能活动，那么，这种计算机系统便认为具有某种智能。

人工智能用计算机技术的概念和方法对智能进行研究，因此，它从根本上提供了一个全新的理论基础。

作为一门学科，人工智能的目的是了解使智能得以实现的原理；作为一门技术，它的最终目的是设计出完全与人类智能相媲美的智能计算机系统。

到目前为止，计算机作为一种最有效的信息处理工具，人们已片刻离不开它。

但是，与人脑相比，计算机的智能在许多方面还不及婴幼儿。

如果计算机具有一定的智能，能够模拟人类的智能活动，成为人脑的延伸，那么计算机对人类的贡献和作用将产生不可估量的影响，人类将步入智能机器人的时代。

尽管科学家们尚未达到这个目的，但在使计算机更加智能化方面已经取得了很大的进展，许多AI 计算机系统在不少领域实际上已超出了高水平的人类技艺，如计算机可以下出极高水平的象棋，用来诊断某种疾病，用来发现数学概念。

AI是使技术适应于人类的钥匙，是自动化技术向智能技术方向发展的关键，也是揭示人类智能和人脑奥秘的有力工具。

可编辑修改精选全文完整版人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。

一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。

问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。

问题规约的实质：从目标出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。

谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。

要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。

语义网络法：是一种结构化表示方法，它节点和弧线或链组成。

节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。

语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。

语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。

该船的负载能力为两人。

在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。

他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用Si(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。

考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用di(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。

第1章习题参考答案1. 答：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，即用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能；或者说是人类智能在机器上的模拟，因此又可称之为机器智能。

是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。

2. 答：专注于实现AI指名功能的人工智能学派成为符号主义，即只要在符号计算上实现了相应的功能，那么在现实世界就实现了对应的功能，这是智能的充分必要条件。

因此，符号主义认为，只要在机器上是正确的，现实世界就是正确的。

专注于实现AI指心功能的人工智能学派称为连接主义，连接主义认为大脑是一切智能的基础，主要关注于大脑神经元及其连接机制，试图发现大脑的结构及其处理信息的机制、揭示人类智能的本质机理，进而在机器上实现相应的模拟。

专注于实现AI指物功能的人工智能学派成为行为主义，行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理，只需要将智能行为表现出来就好，即只要能实现指物功能就可以认为具有智能了。

3. 答：知识的基本单位是概念。

精通掌握任何一门知识，必须从这门知识的基本概念开始学习。

而知识自身也是一个概念。

第2章习题参考答案1. 答：知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。

知识是符合文明方向的、人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。

知识具有相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性的特性。

2. 答：谓词逻辑是基于命题中谓词分析的一种逻辑。

个体表示某个独立存在的事物或者某个抽象的概念。

个体变量的取值范围称为个体域。

个体域可以是有限的,也可以是无限的。

谓词的真值是“真”或“假”，而函数的值是个体域中的某个个体，函数无真值可言，它只是在个体域中从一个个体到另一个个体的映射。

人工智能及其应用,教材以下是一本关于人工智能及其应用的教材大纲示例：第一章：人工智能的简介1.1 人工智能的定义和概念1.2 人工智能的历史发展1.3 人工智能的基本原理1.4 人工智能的分类和研究领域第二章：机器学习与人工智能2.1 机器学习的基本概念和分类2.2 监督学习算法及其应用2.3 无监督学习算法及其应用2.4 强化学习算法及其应用2.5 机器学习在人工智能中的应用案例第三章：深度学习与人工智能3.1 深度学习的基本原理和算法3.2 卷积神经网络及其应用3.3 递归神经网络及其应用3.4 生成对抗网络及其应用3.5 深度学习在人工智能中的应用案例第四章：自然语言处理与人工智能4.1 自然语言处理的基本概念和技术4.2 语言模型与文本分类4.3 机器翻译与情感分析4.4 信息抽取与问答系统4.5 自然语言处理在人工智能中的应用案例第五章：计算机视觉与人工智能5.1 计算机视觉的基本概念和技术5.2 图像分类与目标识别5.3 图像分割与图像生成5.4 视频分析与动作识别5.5 计算机视觉在人工智能中的应用案例第六章：人工智能与大数据6.1 大数据的概念和特点6.2 大数据的挖掘和分析方法6.3 人工智能与大数据的结合6.4 大数据在人工智能中的应用案例第七章：人工智能的伦理与法律7.1 人工智能的伦理问题7.2 人工智能的法律问题7.3 人工智能的社会影响及风险7.4 人工智能的发展趋势和展望该教材的内容涵盖了人工智能的基本知识、机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉、大数据与人工智能的关系以及人工智能的伦理与法律问题等。

教材以案例为基础，旨在帮助学生理解人工智能的理论基础和应用实践。

同时，教材还探讨了人工智能的发展趋势和可能的社会影响，引导学生思考人工智能对社会的挑战与机遇。

人工智能原理及其应用王万森第版课后习题答案 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020第1章人工智能概述课后题答案什么是智能智能包含哪几种能力解：智能主要是指人类的自然智能。

一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。

智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力人类有哪几种思维方式各有什么特点解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。

抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。

灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。

什么是人工智能它的研究目标是什么解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。

研究目标：对智能行为有效解释的理论分析；解释人类智能；构造具有智能的人工产品；什么是图灵实验图灵实验说明了什么解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。

其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。

测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。

测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。

被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。

在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。

如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。

人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起人工智能研究的基本内容有哪些？解：与脑科学与认知科学的交叉研究智能模拟的方法和技术研究人工智能有哪几个主要学派各自的特点是什么解：符号主义：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。

人工智能技术运用指南第1章人工智能概述 (3)1.1 人工智能的定义与范畴 (3)1.2 人工智能的发展历程 (3)1.3 人工智能的应用领域 (4)第2章机器学习基础 (4)2.1 监督学习 (4)2.2 无监督学习 (5)2.3 强化学习 (5)第3章深度学习技术 (5)3.1 神经网络基础 (5)3.1.1 神经元模型 (6)3.1.2 神经网络结构 (6)3.1.3 学习算法 (6)3.1.4 激活函数 (6)3.2 卷积神经网络 (6)3.2.1 卷积层 (6)3.2.2 池化层 (6)3.2.3 激活函数 (6)3.2.4 全连接层 (7)3.3 循环神经网络 (7)3.3.1 RNN结构 (7)3.3.2 梯度消失和梯度爆炸问题 (7)3.3.3 长短时记忆网络（LSTM） (7)3.3.4 门控循环单元（GRU） (7)3.4 对抗网络 (7)3.4.1 GAN基本原理 (7)3.4.2 GAN的应用 (7)3.4.3 GAN的变种 (7)第4章计算机视觉 (7)4.1 图像识别技术 (8)4.1.1 基本概念 (8)4.1.2 常用算法 (8)4.2 目标检测技术 (8)4.2.1 基本概念 (8)4.2.2 常用算法 (8)4.3 图像分割技术 (8)4.3.1 基本概念 (9)4.3.2 常用算法 (9)4.4 视频分析与监控 (9)4.4.1 基本概念 (9)4.4.2 常用算法 (9)第5章自然语言处理 (9)5.1 词向量与 (9)5.1.1 分布式表示 (10)5.1.2 神经网络 (10)5.2 文本分类与情感分析 (10)5.2.1 文本分类 (10)5.2.2 情感分析 (10)5.3 机器翻译 (10)5.3.1 统计机器翻译 (10)5.3.2 神经网络机器翻译 (10)5.4 语音识别与合成 (10)5.4.1 语音识别 (11)5.4.2 语音合成 (11)第6章语音识别与处理 (11)6.1 语音信号预处理 (11)6.1.1 采样与量化 (11)6.1.2 预加重 (11)6.1.3 分帧与加窗 (11)6.1.4 能量归一化 (11)6.2 声学模型 (11)6.2.1 HMMGMM模型 (11)6.2.2 DNNHMM模型 (12)6.2.3 CTC模型 (12)6.3 与解码器 (12)6.3.1 (12)6.3.2 解码器 (12)6.4 说话人识别与验证 (12)6.4.1 说话人特征提取 (12)6.4.2 说话人识别 (12)6.4.3 说话人验证 (12)第7章人工智能在工业领域的应用 (13)7.1 智能制造 (13)7.1.1 概述 (13)7.1.2 应用场景 (13)7.2 智能优化与调度 (13)7.2.1 概述 (13)7.2.2 应用场景 (13)7.3 设备故障预测与健康管理 (13)7.3.1 概述 (13)7.3.2 应用场景 (13)第8章人工智能在金融领域的应用 (14)8.1 量化交易 (14)8.1.1 概述 (14)8.1.2 人工智能在量化交易中的应用 (14)8.2 风险管理 (14)8.2.1 概述 (14)8.2.2 人工智能在风险管理中的应用 (14)8.3 客户服务与身份认证 (15)8.3.1 概述 (15)8.3.2 人工智能在客户服务与身份认证中的应用 (15)第9章人工智能在医疗领域的应用 (15)9.1 医学影像分析 (15)9.1.1 影像识别与分类 (15)9.1.2 影像分割 (15)9.1.3 影像重建 (15)9.2 病理诊断与预测 (15)9.2.1 病理图像识别 (15)9.2.2 病理预测 (16)9.2.3 病理报告 (16)9.3 个性化治疗与药物研发 (16)9.3.1 个性化治疗方案制定 (16)9.3.2 药物反应预测 (16)9.3.3 药物研发 (16)9.3.4 药物副作用预测 (16)第10章人工智能在智能交通领域的应用 (16)10.1 车辆识别与跟踪 (16)10.2 交通流量预测与优化 (16)10.3 自动驾驶技术 (17)10.4 智能交通管理系统 (17)第1章人工智能概述1.1 人工智能的定义与范畴人工智能（Artificial Intelligence，）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、技术及应用系统的综合技术科学。

人工智能技术与应用作业指导书第1章人工智能基础概念 (4)1.1 人工智能的定义与分类 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 分类 (4)1.2 人工智能的发展历程 (5)1.3 人工智能的应用领域 (5)第2章机器学习 (6)2.1 监督学习 (6)2.1.1 线性回归 (6)2.1.2 逻辑回归 (6)2.1.3 支持向量机 (6)2.1.4 决策树 (6)2.1.5 集成学习方法 (6)2.2 无监督学习 (6)2.2.1 聚类分析 (6)2.2.2 主成分分析 (6)2.2.3 自编码器 (7)2.2.4 稀疏性表示 (7)2.3 强化学习 (7)2.3.1 Q学习 (7)2.3.2 策略梯度方法 (7)2.3.3 深度强化学习 (7)2.3.4 多智能体强化学习 (7)第3章深度学习 (7)3.1 神经网络基础 (7)3.1.1 神经元模型 (7)3.1.2 激活函数 (7)3.1.3 神经网络的训练 (8)3.1.4 神经网络的优化方法 (8)3.2 卷积神经网络 (8)3.2.1 卷积运算 (8)3.2.2 池化操作 (8)3.2.3 卷积神经网络的结构 (8)3.2.4 卷积神经网络的训练和应用 (8)3.3 循环神经网络 (8)3.3.1 循环神经网络的基本结构 (8)3.3.2 长短时记忆网络（LSTM） (8)3.3.3 门控循环单元（GRU） (8)3.3.4 循环神经网络的训练和应用 (8)3.4 对抗网络 (8)3.4.1 对抗网络的基本结构 (8)3.4.3 对抗网络的改进模型 (8)3.4.4 对抗网络的应用 (8)第4章自然语言处理 (8)4.1 词向量与词嵌入 (9)4.2 语法分析与句法分析 (9)4.3 文本分类与情感分析 (9)4.4 机器翻译与自动摘要 (9)第5章计算机视觉 (9)5.1 图像处理与特征提取 (9)5.1.1 图像预处理 (9)5.1.2 特征提取 (10)5.2 目标检测与跟踪 (10)5.2.1 目标检测 (10)5.2.2 目标跟踪 (10)5.3 语义分割与实例分割 (11)5.3.1 语义分割 (11)5.3.2 实例分割 (11)5.4 人脸识别与生物特征识别 (11)5.4.1 人脸识别 (11)5.4.2 生物特征识别 (11)第6章语音识别与合成 (12)6.1 语音信号处理 (12)6.1.1 语音信号采集 (12)6.1.2 语音预处理 (12)6.1.3 语音增强 (12)6.2 声学与语音特征 (12)6.2.1 声学特征 (12)6.2.2 语音特征 (12)6.3 语音识别技术 (12)6.3.1 隐马尔可夫模型（HMM） (12)6.3.2 支持向量机（SVM） (13)6.3.3 深度神经网络（DNN） (13)6.4 语音合成技术 (13)6.4.1 波形拼接法 (13)6.4.2 参数合成法 (13)6.4.3 深度学习合成法 (13)第7章人工智能与 (13)7.1 概述 (13)7.1.1 的基本概念 (13)7.1.2 的分类 (14)7.1.3 发展历程 (14)7.2 感知与定位 (14)7.2.1 感知技术 (14)7.3 路径规划与控制 (14)7.3.1 路径规划 (14)7.3.2 控制策略 (14)7.4 人工智能在领域的应用 (14)7.4.1 自主导航 (14)7.4.2 自然语言处理 (15)7.4.3 智能决策 (15)7.4.4 机器学习与优化 (15)7.4.5 智能控制 (15)第8章推荐系统 (15)8.1 推荐系统概述 (15)8.2 基于内容的推荐方法 (15)8.3 协同过滤推荐方法 (15)8.4 混合推荐方法 (16)第9章人工智能与大数据 (16)9.1 大数据概述 (16)9.2 数据预处理与特征工程 (16)9.2.1 数据预处理 (17)9.2.2 特征工程 (17)9.3 机器学习在大数据中的应用 (17)9.3.1 分类任务 (17)9.3.2 聚类任务 (17)9.3.3 回归任务 (17)9.4 深度学习在大数据中的应用 (18)9.4.1 图像识别 (18)9.4.2 自然语言处理 (18)9.4.3 语音识别 (18)第10章人工智能伦理与法律规范 (18)10.1 人工智能伦理问题 (18)10.1.1 人工智能伦理的定义与内涵 (18)10.1.2 人工智能伦理的主要争议 (18)10.1.3 人工智能伦理案例分析 (18)10.2 人工智能伦理原则与规范 (18)10.2.1 伦理原则概述 (19)10.2.1.1 尊重人权原则 (19)10.2.1.2 公平正义原则 (19)10.2.1.3 透明可解释原则 (19)10.2.1.4 隐私保护原则 (19)10.2.2 伦理规范制定与实施 (19)10.2.2.1 我国人工智能伦理规范现状 (19)10.2.2.2 国际人工智能伦理规范发展趋势 (19)10.2.2.3 企业级人工智能伦理规范实践 (19)10.3 人工智能法律问题与挑战 (19)10.3.1.1 我国人工智能法律法规体系 (19)10.3.1.2 国际人工智能法律法规发展 (19)10.3.2 人工智能法律问题 (19)10.3.2.1 数据安全与隐私保护 (19)10.3.2.2 知识产权与归属权 (19)10.3.2.3 人工智能刑事责任与责任归属 (19)10.3.3 法律挑战与应对策略 (19)10.3.3.1 法律法规滞后于技术发展 (19)10.3.3.2 跨界融合与监管难题 (19)10.3.3.3 法律适用与伦理道德平衡 (19)10.4 人工智能伦理与法律教育的意义与对策 (19)10.4.1 伦理与法律教育的重要性 (19)10.4.1.1 培养具备伦理素养的人才 (19)10.4.1.2 提高法律意识与合规能力 (19)10.4.2 教育对策与实施建议 (19)10.4.2.1 构建跨学科教育体系 (19)10.4.2.2 强化实践教学与案例分析 (19)10.4.2.3 加强国际合作与交流 (19)10.4.2.4 推动企业、高校与共同参与 (20)10.4.3 人工智能伦理与法律教育的未来展望 (20)10.4.3.1 持续更新教育内容与课程体系 (20)10.4.3.2 推动伦理与法律规范在人工智能领域的广泛应用 (20)10.4.3.3 提升全民伦理与法律素养，构建和谐人工智能发展环境 (20)第1章人工智能基础概念1.1 人工智能的定义与分类1.1.1 定义人工智能（Artificial Intelligence，）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的综合技术科学。