人工智能导论王万良课后题答案考试答案
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对于深度学习说法正确的是:()以下有关环境建模常用方法说法错误的是()通过知识图谱可以查找潜在的金融欺诈问题,主要包括:()多层前馈网络的每一层都是单层的网络,却无法用单层感知器的学习方法。()科学研究能够逐步理解如何从大脑的结构和机制上产生知觉、记忆和行为的意识表现,这些所谓“简单问题”的科学研究,都无法越过物质与精神的藩篱,解决身心关系的“困难问题”,证明主观意识如何从物质基础上涌现出来。()以下属于智慧城市总体框架的是()用人工智能技术学习的设计风格,建立一套自动给线稿添加配色、材质纹理的算法,可以在几秒之内生成任意数量的颜色材质搭配方案,帮助设计师更好更快的抓住潮流趋势。()大数据在公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域都将带来可观的价值。()支持向量机是*受欢迎、讨论*为广泛的机器学习分类方法之一。这种方法适用于高维空间(特征向量中有许多特征),并且可以有效地用于小型数据集。()人的认知过程属于符号操作过程。()若要适用于各种多边形,应当应用下列哪一种环境建模方法()大脑神经系统主要组成部分是大脑皮层和灰质层,大脑皮层和灰质层都很薄,但大脑皮层表面无沟回,灰质层表面有沟回。()下面关于机器学习的说法中错误的是()下列不属于模式的直观特性为:()下列说法错误的是:()机器人发展经历了程序控制机器人(*代)、自适应机器人(第二代)、智能机器人(现代)三代发展历程。()对于人工智能的价值、作用与意义的说法错误的是:()外骨骼机器人技术核心部分包括构造材料、能量源、控制、驱动。()下列选项中哪一个是正确的计算机视觉技术流程()深度学习中的深度神经网络一般不采用bp算法的原因是()工业发展历程为()理性来自身体,而非超越身体。()语音识别就是让机器听懂你说话。()朴素贝叶斯的一个有趣的特征是,它适用于非常大的数据集。()下述说法是否正确数字制造一般是采用数学化仿真手段,对制造过程中制造装备、制造系统以及产品性能进行定性描述,使工艺设计从基于经验的试凑向基于科学推理转变。()不属于a算法的缺点的选项为:()下列那个说法是错误的()对于卷积网络来说,以下说法正确的是:()机器视觉系统可以快速获取大量信息,虽难于自动处理,但易于同设计信息以及加工控制信息集成。()以下关于卷积神经网络说法错误的是()外骨骼体制的优越性在于支撑、防护两项功能紧密结合。()下列属于注意网络三个子系统的是()类脑芯片技术分为四种类型:人工神经网络芯片、基于脉冲神经网络设计的神经形态芯片、aisc芯片、视觉处理芯片。()归纳推理是()的推理对于心智计算理论说法正确的是:()现代认知科学强调心智亲身性,也就是心智与身体是分离的,人的经验、认识都来自身体内部与环境的相互作用。()以下关于工业机器人说法不正确的是()以下属于人工智能法律措施的是()下列关于类脑计算发展层次说法错误的是()下列说法错误的是()计算机视觉要达到的基本目的包括:距离,运动参数,目标体积。()以下有关路径搜索常用方法的说法错误的是()一个典型的光学系统包括:()下列不属于路径规划中输入因素的是:()以下关于人工智能和机器智能说法正确的是()人工神经网络从一个方面上模拟大脑:组工神经网络的神经元之间的连接强度,即突触权值w,可用于储存获取的知识。()认知是人脑对接受外界输入的信息进行加工处理并转换成内在的心理活动,进而支配人的行为的过程,是人的*基本的心理过程。()下列不属于two-stage检测算法的是:()计算机视觉的应用包括:()深度学习是一种基于无监督特征学习和特征层次结构的学习方法。()以下有关可穿戴技术应用的说法错误的是()搜索策略的评价标准有()下列关于slam的说法中正确的有()以下关于神经网络和深度学习说法正确的是()以下推理中产生式系统的推理包括()模式具有三个直观特性()宽度优先搜索存在时间需求和空间需求两个问题。()下列哪些属于服务机器应用方向划分()发展人工智能的目的是实现类脑智能技术,*终实现强人工智能,即拥有像人一样甚至超越人的智能的机器。未来需要一种自下而上、自上而下相结合,并将微观与宏观、整体与局部、系统与子系统互相结合起来的方法,才可能设计和实现人工大脑。()下列说法错误的是:()随着人工智能的技术不断地发展,现如今机器也可以创造出令人惊叹的艺术画作,但暂时没能写出完整的小说。()一般来讲,模式具有三个直观特性:可观察性、可区分性和相似性。()以下有关深度神经网络应用说法错误的是()谢列关于感知和注意说法正确的有()深度学习的本质是:通过构建多隐层的模型和海量训练数据(可为无标签数据),来学习更有用的特征,从而*终提升分类或预测的准确性。()智能机器和机器人所引发的道德问题与人类的道德观念可能相悖,因此我们应该停止发展智能机器。()理解大脑包括哪几个层面:()传统人工智能领域将人工智能划分为强人工智能与弱人工智能两大类。所谓强人工智能指的就是达到人类智能水平的技术或机器,否则都属于弱人工智能技术。()下列关于人类理性与人工智能的说法中,错误的有()由于不同地方不同的文化差异,机器翻译有时会出现歧义。()自然语言包括人类交流的语言,口语、书面语、手语、旗语等,而人造语言就是在自然语言基础上改良的自然语言。()感知器模型由输入层和输出层两层构成,但它要在特定的前提下进行,不具有一般性。()目前,智能的定义已经明确,其定义为:智能是个体能够主动适应环境或针对问题,获取信息并提炼和运用知识,理解和认识世界事物,采取合理可行的(意向性)策略和行动,解决问题并达到目标的综合能力。()下列关于大脑左右半脑及其功能说法错误的是()忆阻器被认为是继电阻器、电容器、电感器之后的第四个无源电子元件。因其电阻阻值可以根据流经电流的大小和方向而改变,故可被用来模拟神经元突触的可塑性。()下列选项中属于迁移学习的常用方法的有()感知机中,通过学习来调整权值,以使网络对任何的输入都能得到期望的输出。()下列说法错误的是:()以下有关外骨骼技术应用错误的是()直接策略的rl直接优化目标函数,对策略进行参数化表示,与值函数相比,策略化参数的方法更简单,更容易收敛。()以下关于人造突触说法不正确的是()下列说法错误的是:()机器翻译属于下列哪个领域的应用?()卷积神经网络是所谓深度神经网络的*重要的模型,深度就是隐层非常多的意思,深度越深,性能越好。()下列哪个选项不属于进行迁移学习的原因:()所有生物的脑部都可以分为前脑、中脑和后脑三个原始部位。具体而言,人类大脑是由脑干、小脑、大脑(前脑)组成。()脑电的主要应用有:()为了解决如何模拟人类的感性思维,例如视觉理解、直觉思维、悟性等,研究者找到一个重要的信息处理的机制是()机器人视觉技术中图像分割方法有:()初级视觉是光学成象问题的逆问题,它由一系列能从二维光强度恢复三维可见物体表面的处理过程组成。()在达芬奇的知识图谱中达芬奇–作品-蒙娜丽莎构成三元组,而知识图谱*常见的组成单元有:()理性不具有离身性心智。理性的形成主要依赖人们人类身体的独特性、大脑神经网络以及人们在世界上的日常具体活动。()从数据到知识库中的知识要素包括:()下列关于智能说法错误的是()下述说法是否正确目前正在研究的第三代机器人——“智能机器人”,不仅具有比第二代机器人更加完善的环境感知能力,而且还具有逻辑思维、判断和决策能力,可根据作业要求与环境信息自主地进行工作。()下列选项中属于人工智能的应用领域的有()下列对强化学习特点说法错误的是:()人工智能在各个方面都有广泛应用,其研究方向也众多,下面属于人工智能研究方向的有()进化由出现的先后顺序进行排列正确的是:()求解问题包括:()以达芬奇为例的知识图谱中,人物这个实体表示节点,艺术家与人物的关系表示边。()人工大脑属于类脑计算发展层次中的产品层次,是利用类脑芯片等硬件制造出来的。()下列哪几种属于监督学习:()有监督学习的核心是聚类,无监督学习的核心是分类。分布数据更适合有监督学习,非数据更适合无监督学习。()下列关于人工智能概念的正确表述()联结主义认为人的思维基元是符号,而不是神经元;人的认知过程是符号操作而不是权值的自组织过程。()人脑是自然进化的生成性系统,是从无到有自动生成的。现代计算机硬件是构成性系统,它具有可塑性,因为现代计算机硬件可以进行替换。()通过脑机接口,人们就可以实现大脑与外界的直接交流,或者直接用思想来操纵外部设备。()下列说法错误的是:()人工智能技术解决了传统机器博弈理论的困难?()下述说法是否正确机器人在未来有可能归类为区别于生命/生物(*存在)与非生命/生物(第二存在)的“第三存在”,其外在和行为类似于生命体,但并不具有自我意识。()知识图谱是用图描述一个个实(人、事),用关系将这些实体联系起来,受众是机器,强调实体的可读,机器能够读取这些实体之间的关系。()下列关于卷积神经网络(cnn)的说法中,错误的有()下列关于数据说法错误的是()下列说法是否正确移动机器人能够根据一定的性能准则,从初始状态搜索到目标状态的避开障碍物的*优或次*优路径。()下面关于机器人视觉系统的说法中,错误的是()感知器作为人工神经网络的基础模型其独特的意义是:()下列说法错误的是:()下列关于bp网络说法正确的有()人工智能写稿的优点颇为明显,速度远高于人,数字出错概率低,能够完全替代撰稿人进行撰稿工作。()以下有关bp网络说法错误的是()以下有关混合智能分类对应错误的是()混合智能的特点在于利用计算机模拟人的机器代替人去完成任务。()下列说法正确的是:()问题的基本信息主要有:()特征向量的形成过程包括:()利用类脑计算实现类脑智能的基本思想是:模拟生物神经元的功能以实现类脑计算,该方法将有助于一定程度上克服冯·洛伊曼体系构架在实现类人智能方面的固有缺陷。()下列不属于与动物导航有关的细胞是()对于一个样本,每一个与识别有关的因素称为一个特征。()人工智能目前模拟的主要是外显智能和理性智能部分。而情感、心理、精神等高级内隐智能还远没有实现。()根据环境的所有信息是否可访问,路径规划可以分为两类:全局路径规划和局部路径规划。其中,全局路径规划的机器人在启动前即已知道当前环境的所有信息,而局部路径规划,则基本不知道环境信息。()下列哪个选项不属于人类理性:()学习的基本思想是神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差。()计算机视觉在测量领域的应用包括角度测量、长度测量。()基于语料库技术的工作原理是利用统计学建立一个包含各种句型的双语对照语料库。()神经元是神经系统*基本的结构和功能单位,分为细胞体和突起两部分。细胞体由细胞核、细胞膜、细胞质组成;突起有树突和轴突两种。()下列哪一类不属于智慧城市一级分类:()下述说法是否正确“智慧城市”是综合城市发展规划、城市民生管理、城市产业发展等为一体的城市发展新模式。()深度卷积神经网络已经被广泛应用于()下列有关语音识别的分类说法错误的是()人类历史上*个人工神经元模型为mp模型,由赫布提出。()自动问答是指用户以自然语言提问的形式提出信息查询需求,系统依据对问题的分析,从各种数据资源中自动找出准确的答案。()一个模式识别系统一般由信息获取、预处理、特征选择和提取、分类器设计、分类决策等几部分组成。()大脑内的神经连接是杂乱无章的。()图像数字化设备包括:扫描仪、数码相机、pc与图像采集卡等()下述说法是否正确voronoi图法计算复杂,路径长度较可视图法长,路径不是*优的。而空间法随着环境中物体的复杂度的增加,计算效率会逐渐降低。()一个智能机床的加工过程中所需要的数据包括:()以下有关混合智能应用说法正确的是()可穿戴技术可以无缝融合于用户的日常生活和活动之中,可以作为未来实现人机混合智能的一种重要技术。()模式的三个直观特性不包括:()人脑的功能或许可以说一台计算机,但在进行智能活动时,相较于计算机,人类的行为具有主观意向性,这是目前所有计算机都无法做到的。()下列说法错误的是()。生命起源于什么时候?()人造神经元与人工神经元并无区别,都是用来模拟人脑的器件。()人工智能使人类改造自然、适应自然的各类技术发展到*高阶段,智能技术使得工具变得有智能,促使技术在以指数级增长速度加速进化(加速回报定律)。()以下有关脑机接口应用的说法正确的是()神经元的两个主要原理是()搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。()机器视觉系统是指通过图像摄取装置将被摄取的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和宽度、颜色等信息,转换成数字信号,抽取目标的特征,根据判别结果控制现场的设备动作或者进行质量检测。()现阶段人工大脑的主要思想是利用软件技术从软件层面上模拟人脑,从而实现利用已有的硬件技术来模拟人脑的神经网络。()以下自然语言理论与技术对应错误的是()理解大脑包括两个层面:宏观和微观。()人工智能利用计算机通过程序和算法实现了人类智能的哪些部分?()自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。下述说法是否正确具有人工智能,会有“意识”地寻找、辨别和摧毁要打击的目标是智能装备的共同特点。()下列关于大数据的说法中正确的有()属于额叶的功能有:()至今未出现真正具有人类智能的机器人的出现是因为人工神经网络(artificialneuralwork,即ann)研究的局限性。下列属于ann研究的局限性的有()下列关于知识图谱的说法中,错误的是()下述说法是否正确如果有在未来必须面对先进发动的战争,那么要面对“高科技条件下的局部战争”以及“具有全新战略和战术形态的人工智能战争”,这种战争的胜利,只能靠天然智能(人的智慧)战胜人工智能来实现。()数字图像处理的应用领域包括:()下述说法是否正确对于扫地机器人来说,其作业任务是清扫房间,它的路径规划属于完全遍历路径规划,需满足两个指标:遍历性和不重复性。()以下关于人工智能发展史的说法正确的是()在汽车零部件的检测过程中,一些特殊部件零部件供应商必须保证的工艺要求,而这些尺寸测量如果用人工进行检测,随意有利于生产节拍,但是效率极其低下。因此在实际工业生产中,一般都采用高精度的视觉测量方案,虽然生产节拍有所降低,但效率大大提升。()智能问答系统主要依靠的关键基础和技术包括()思维的本质是人脑有意识的对客体的反映,这个过程构成了人类认识的高级阶段。思维以感觉作为自己*的源泉,但是它超越了直接感性认识的界限,达到理性认识或理性认识的过程。()损失函数的作用是用来估算模型的预测值与实际值的差距的函数,是一个非负的实数值函数,值越大,反应该网络的数据拟合性能越好。()人体神经系统可以分为*系统和周围神经系统。其中,*系统由脑和脊髓组成,是人体神经系统中*主体的部分。()不同的深度神经网络产生的深度学习技术性能是有差异的,用途也不一样。()以下关于感知机模型说法错误的是()模糊命题指带有模糊性的陈述句,模糊命题的真值不是*的“真”或“假”,而反映其隶属于“真”的程度。模糊命题可分为性质命题和关系命题两种。()
是产品加工制造环节*后一道必不可少的工艺
It’srainingcatsanddogs.Itmeans(??).
中国大学MOOC:关于文本框的焦点叙述中，错误的是________。
Theoldladyisverykindshetoldthechildtocome____(when)helikes._
【判断题】从经济学的角度出发,产假延长对女性是把双刃剑,有利有弊。()
中国大学MOOC:商业银行的证券投资业务主要投资于政府债券，尤其是国债
中国大学MOOC:组织面临的环境越复杂，经常变动，组织越应该分权。
某木材公司将一批自产实木地板用于本企业宾馆，其成本为8万元，消费税税率和成本利润率均为5%，则其计税销售额（组价）为（）。
Jackwouldratherspendtimecomplainingthan________theproblembyhimself.
椎管内麻醉术后须去枕平卧6小时，其目的是
鞋帮*高鞋底
关于院外急救的原则中,下列哪种说法不妥?
计算机病毒主要有哪些类型？
下列毒素中目前所知毒性*强的生物毒素是
商业信用与银行信用的区别
铁路的送达速度一般高于公路运输，但在短途运输方面，其送达速度反而低于公路运输，其原因是()
王维的思想是儒、释、道杂糅的。
下列有关重要性、审计风险和审计证据的说法中，不正确的是（）
?Ididntwantto_________anexcuseforcominglate,soItoldhimthetruth.
Asoneofthecharacteristicsofculture,whatdoesethnocentrismmean?
《历史的终结和*后的人》的作者是美国学者
根据贝佐斯定律，大多数企业都应该投入巨大的资金建立大型数据*，以节省资金获得竞争优势。
中国大学MOOC:以下是互联网金融特征的是（）
工程建设监理是监理单位受建设单位的委托，（）。
Asa_______offact,thiscancauseallkindsofhealthproblems
是指网络信息不被泄露给非*用户、实体或过程，或不能被其使用的特性。
中国大学MOOC:ThemainideaofthetextMeetingsareamatterofprecioustimeisthateverybodyshouldcontributetoholdthemeeting.
学前儿童年龄越小，心理发展速度越快！
1kcal等于
导游人员应当加强自己的气质修养，在实践中经爱磨练，主动扬长避短，使自己的气质较快地适应导游服务工作的特性要求。
人工智能导论王万良课后题答案考试答案高电压技术第三版答案考试答案高电压技术第三版答案考试答案果蔬营养与生活网课答案考试答案果蔬营养与生活网课答案考试答案构美空间形态设计答案考试答案人工智能及其应用（第5版）蔡自兴
什么是蠕虫,木马以及二者跟病毒是什么关系！BKAPY:可不可以通过文字这样理解？蠕虫，会自己动，有主动性，根本目的是繁衍跟破坏，而木马，不能自己动，不管是进攻还是潜伏亦或是传播，都需要人来指使，本质目的是为了获取利益，如同特洛伊木马一般，马是死物，是骗开城门的贺礼，等时机成熟，就杀出来辅助主人享受胜利果实
softmaxlayer简单理解以及实际例子【有白话讲解】GorawenDevent:懂了，但不知道怎么用语言来描述，可不可以这样说，一个SoftMaxLayer是不是可以看做是一次用SoftMax函数对输入类别进行概率转换的过程？
C语言字符串分割函数p=strtok(NULL,"");风萧古道:第一段代码第17行printf("%d",i);是输出不了的。在while循环中如果用printf或cout输出字符串，则在while循环外再输出是输出不了的。。
存储器里面的一个采用直接映射方式的32KB缓存-一个四路组相连的缓存，容量为16KBm0_62412333:我也有这个疑惑，但是按照字节来算和答案能对上，也不知道咋回事
Python网络爬虫之股票数据Scrapy爬虫实例介绍，实现与优化！（未成功生成要爬取的内容！）Bee7788:我也是个空文件请问怎么解决呢
【人工智能导论不挂科】期末考试重点知识点独家整理归纳
《人工智能导论》期末复习知识点
选择题知识点
1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。
人工智能ArtificialIntelligence,AI
人工神经网络ArtificialNeuralNetwork，ANN
机器学习MachineLearning，ML
深度学习DeepLearning,DL
2.什么是强人工智能？
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。
3.回溯算法的基本思想是什么？
能进则进。从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？
面向对象(ObjectOriented)是软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次来进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。
把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。
对于需要分析方法，诸如深度优先搜索和广度优先搜索（穷尽的方法）以及启发式搜索（例如最佳优先搜索和A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。
5.机器学习的基本定义是什么？
机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
6.智慧地球的概念，智慧地球提出的背景是怎样的？
借助新一代信息技术（如传感技术、物联网技术、移动通信技术、大数据分析、3D打印等）的强力支持，让地球上所有东西实现被感知化、互联化和智能化。
背景为金融危机影响全球。
7.相关关系是怎么回事？
相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。
8.盲目搜索是什么意思？
盲目搜索方法又叫非启发式搜索，是一种无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题，盲目搜索通常是按预定的搜索策略进行搜索，而不会考虑到问题本身的特性。常用的盲目搜索有宽度优先搜索和深度优先搜索两种。
填空题知识点。
1. Wiener在智能活动领域的理论贡献？
创立控制论，开创了一个全新的学科“控制科学”（ControlScience），也开创了人工智能中的行为主义学派。
2.常见的盲目搜素算法有哪些？
常用的盲目搜索有宽度优先搜索和深度优先搜索两种。
3.最佳优先搜索算法？
最佳优先搜索（BestFirstSearch），是一种启发式搜索算法（HeuristicAlgorithm）,我们也可以将它看做广度优先搜索算法的一种改进；最佳优先搜索算法在广度优先搜索的基础上，用启发估价函数对将要被遍历到的点进行估价，然后选择代价小的进行遍历，直到找到目标节点或者遍历完所有点，算法结束。
4.大类来分，主要有哪三类机器学习算法？
监督学习、无监督学习、强化学习
5.监督学习的主要类型？
分类和回归，详见书上127页
6.人工智能之父是指？图灵测试的含义？
图灵。它的意义在于推动了计算机科学和人工智能的发展。
7.大数据时代，相关性和因果性的异同？
异：因果关系很难被轻易证明，但证明相关关系实验耗资少，费时也少。
同：相关关系为研究因果关系奠定了基础。
8.产生式系统的形式规则集怎样表示的？
IF[条件]THEN[动作]
9.机器学习算法都是基于什么理论的？
机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
3.简答题知识点
1.大数据时代的思维转变？
1.样本=总体
2.接受数据的混杂性
3.数据的相关关系
2.人工智能领域的主要应用有哪些？
深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘
3.知识表示法有哪些?
叙述式表示法、过程式表示法
4.线性回归与逻辑回归的比较。
参考一：在线性回归模型中，输出一般是连续的，对于每一个输入的x，都有一个对应的输出y。因此模型的定义域和值域都可以是无穷。
但是对于逻辑回归，输入可以是连续的[-∞,+∞]，但输出一般是离散的，通常只有两个值{0,1}。
参考二：逻辑回归的模型是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都是以线性回归为理论支持的。
只不过，线性模型，无法做到sigmoid的非线性形式，sigmoid可以轻松处理0/1分类问题。
5.人工智能时代的重要工作岗位。
数据科学家、机器学习工程师、数据标签专业人员、AI硬件专家、数据保护专家
6.为什么在大数据时代更关注相关关系？
相关关系实验耗资少、费时也少。为我们提供新的视角，而且提供的视角都很清晰。
7.语义网络如何理解？
语义网络是知识表示中最重要的通用形式之一，是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法。它通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。
8.神经元与神经网络的关系？神经元的工作原理。
关系：神经网络从这种自然典范中汲取灵感，设计人工神经网络。
原理：神经元由一个细胞体和突两部分组成。突分两类，轴突和树突。 树突和轴突共同作用，实现神经元之间的信息传递。
轴突的末端与树突进行进行信号传递的界面成为突触，通过突触向其他神经元发送信息。学习发生在突触附近，而且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信号或抑制信号。
对某些突触的刺激促使神经元触发，只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才开始工作。
综合应用题的知识点
1.常用的机器学习算法有哪些？各自的特点和适用领域是怎样的？
回归算法：是最快速的机器算法之一，分类，预测离散值。
KNN算法：最基础和简单的算法之一，用于分类，比较数据点的距离，并将每个点分配给它最接近的组。
决策树算法：将一组“弱”学习器集合在一起，形成一种强算法。主要用来分类，也有做回归，但更多的是作为弱分类器，用在model
贝叶斯算法：通过找到样本所属于的联合分步，然后通过贝叶斯公式，计算样本的后验概率。用于文本分析、分类
聚类算法：发现元素之间的共性并对它们进行相应的分组。
神经网络算法：通过找到某种非线性模型拟合数据，主要用在图像处理等
2.专家系统的概念、结构、各模块的作用怎样？。
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取
人机界面：系统和用户进行交流的界面
知识库：存放专家提供的知识
推理机：对当前问题的条件或已知消息，仿佛匹配知识库中的规则，获取新理论，以得到问题求解结果
解释器：能根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明
综合数据库：专门用于存储推理过程中所需要的原始数据、中间结果和最终结论
希望可以帮助到你，祝小可爱逢考必过，考试资料持续更新，感谢关注点赞支持哦~
人工智能：一种现代的方法
pytorch-DataLoader（数据迭代器）详解jiaotshidi:我有道理怀疑你是专门来打广告的
RuntimeError:Inputtypeandweighttypeshouldbethesamecensured:哎，都知道要加cuda到模型与数据，问题是都加上也是这个错误啊
PyTorch多进程分布式训练实战画鼓轻敲:博主您好，我在调试moco代码时出现一下错误，想问您一下这个是哪里出错了呢？--Process3terminatedwiththefollowingerror:Traceback(mostrecentcalllast):File"/root/miniconda3/envs/xzb/lib/python3.6/site-packages/torch/multiprocessing/spawn.py",line19,in_wrapfn(i,*args)File"/root/fengyong/xzb/main_moco.py",line254,inmain_workerrank=args.rankFile"/root/miniconda3/envs/xzb/lib/python3.6/site-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py",line400,ininit_process_groupstore,rank,world_size=next(rendezvous(url))File"/root/miniconda3/envs/xzb/lib/python3.6/site-packages/torch/distributed/rendezvous.py",line88,in_tcp_rendezvous_handlerraise_error("rankparametermissing")ValueError:Errorinitializingtorch.distributedusingtcp://rendezvous:rankparametermissing
元学习(Meta-Learning)综述及五篇顶会论文推荐m0_63814660:请问有没有元学习的群之类供大家讨论的地方
python的字符串截取||取字符串前三位o_WaJueJi_o:[:-5:-3]选择了从字符串的倒数第五个字符开始，每隔三个字符选择一个字符，直到字符串的开头。因此，这段代码将打印出从字符串的倒数第五个字符开始，每隔三个字符选择一个字符的子序列。
人工智能导论
《人工智能导论》教学大纲
课程编号：AI006003
课程名称：人工智能导论 英文名称：ArtificialIntelligence
学分/学时：1/16 课程性质：通识教育选修
适用专业：计算机科学与技术、智能科学与技术、电子信息工程等
建议开设学期：第一学年秋季
先修课程：高等数学 开课单位：人工智能学院
一、课程的教学目标与任务
《人工智能导论》是关于人工智能领域的引导性课程，介绍人工智能的历史、研究现状以及新技术，目的是使学生了解和认识人工智能的各个研究领域包括最新的研究进展，激发学生学习人工智能及今后的更高级课程的学习兴趣、为将来在人工智能领域的进一步研究工作和软件实践奠定良好的基础。
通过本课程的学习，使得学生了解人工智能的历史、各个不同分支以及应用领域的研究进展及其新突破，新成果，为人工智能在各领域的应用奠定基础，拓宽学生在计算机科学与技术领域的知识广度。
二、课程具体内容及基本要求
（一）概论(2学时)
主要内容：人工智能的概念、自然智能与人工职能、人工智能各学派的认知观、人工智能的研究与应用领域
1.基本要求
（1）了解人工智能的发展历史、研究现状及发展过程中的几个研究途径；
（2）掌握人类智能和人工智能的基本概念；
（3）理解自然智能与机器智能的联系与区别。
2.重点、难点
重点：人工智能概念
难点：人工智能各学派的认知观
3.作业及课外学习要求：
课外学习：查阅文献了解最新的人工智能发展成果
小论文题目：人工智能最新研究进展
要求：通过查阅相关文献，详细介绍人工智能领域的研究最新进展综述，或着重给出某一领域如进化计算、专家系统、机器学习、机器人、神经网络等的研究最新进展。
（二）知识表示与搜索(3学时)
主要内容：状态空间法及其搜索技术；问题归约法及其搜索技术
1.基本要求
（1）理解知识表示的概念；
（2）掌握状态空间法、问题归约法；
（3）掌握图搜索技术包括宽度、深度、启发式搜索方法；
（4）了解新型搜索技术。
2.重点、难点
重点：状态空间表示法及其盲目式搜索、问题归约表示法及其盲目式搜索、
难点：A*，博弈
3.作业及课外学习要求
课外学习：需查阅文献，在实际问题中找出四种不同搜索算法的应用实例
计算机仿真：实现四种搜索算法
要求：就八数码难题实现四种搜索算法包括深度、广度、有序搜索以及A*算法，给出搜索路径，并比较四种搜索算法的搜索效率，探讨不同算法在解决实际问题时各自的适用性，形成大报告并附仿真代码
（三）谓词逻辑与机器定理证明(2学时)
主要内容：命题逻辑、谓词逻辑、消解原理
1.基本要求
（1）理解命题逻辑、谓词逻辑
（2）掌握消解原理
（3）了解反演问题求解
2.重点、难点
重点：谓词逻辑及其简单推理
难点：消解推理过程
3.作业及课外学习要求
小论文题目：机器定理证明研究现状
要求：通过查阅相关文献，详细介绍机器定理证明的研究历史及最新进展
（四）智能计算基础(3学时)
主要内容：遗传算法的基本机理、遗传算法的求解步骤及其应用、遗传规划、粒子群算法原理
1.基本要求
（1）掌握遗传算法的基本机理以及算法的实现；
（2）理解基本粒子群算法
（3）了解遗传规划、蚁群以及其他新型的自然计算
2.重点、难点
重点：遗传算法原理及其实现
难点：遗传规划以及粒子群算法
3.作业及课外学习要求
作业：理解遗传算法的原理，在解决函数优化问题时考虑如何实现包括其编码、交叉、变异、选择，适应度选择等。
课外学习：查阅相关文献，进一步了解进化计算或软计算的研究新进展，进化计算不同分支的发展历史。
计算机仿真：实现简单遗传算法
要求：利用MATLAB或其他软件编程实现二维单目标优化问题的求解，会利用盒图，曲线图等分析实验结果。形成大报告并附仿真代码。
（五）人工神经网络(2学时)
主要内容：神经元的几种互连形态及其特点、人工神经网络的典型模型、基于神经网络的知识表示、神经网络的简单推理过程。
1.基本要求
（1）熟悉和掌握人工神经网络的基本概念；
（2）理解利用简单的人工神经网络进行学习和推理。
2.重点、难点
重点：人工神经网络的基本概念。
难点：深度神经网络
3.作业及课外学习要求
作业：掌握基于神经网络的知识表示、神经网络的简单推理过程，比较其与之前一章推理方法的机制。
课外学习：查阅文献，完成一个神经网络包括深度学习的研究现状的报告
（六）专家系统(2学时)
主要内容：专家系统的基础知识、专家系统的基本结构、专家系统的开发及应用实例、专家系统的新进展。
1.基本要求
（1）理解专家系统的基本概念和方法；
（2）了解专家系统的新进展。
2.重点、难点
重点：专家系统的基本概念和方法、专家系统的基本结构
难点：新一代专家系统的概念
3.作业及课外学习要求
作业：通过简单医学系统专家系统的整个过程，理解其基本结构，开发过程等。
课外学习：查阅文献，了解专家系统的发展历史以及最新研究现状
（七）机器学习（2学时）
主要内容：机器学习的概念及分类、学习系统的基本结构、几种机器学习方法，知识发现及其处理过程、知识发现的方法及应用、数据挖掘的基本概念、数据挖掘的方法及应用、数据挖掘和知识发现的关系等。
1.基本要求
（1）理解机器学习的基本概念和方法、学习系统的基本结构、数据挖掘的基本概念；
（2）熟悉机器学习的新进展。
2.重点、难点
重点：机器学习的基本概念、数据挖掘的相关知识。
难点：知识发现及其处理过程。
3.作业及课外学习要求
作业：掌握集中机器学习方法，理解知识发现以及数据挖掘的概念
课外学习：数据挖掘时人工智能的一个新兴领域，通过查阅文献，给出一个关于数据挖掘比较完整的发展历史以及最新的研究动态。
计算机仿真：实现遗传算法
要求：利用MATLAB或其他软件编程2种简单的数据聚类或分类算法，如K-means，FCM,KNN,SVM等，分析实验结果，形成大报告并附仿真代码
三、教学安排及方式
总学时16学时，其中：讲授16学时，实验学时，上机学时，实践学时，研讨学时，线上学时。
序号
课程内容
学时
教学方式
1
概论
2
讲授
2
知识表示与搜索
3
讲授
3
谓词逻辑与机器定理证明
2
讲授
4
智能计算基础
3
讲授
5
人工神经网络
2
讲授
6
专家系统
2
讲授
7
机器学习
2
讲授
注：教学方式包括面授和线上，其中面授包括：讲授、实验、上机、实践、研讨五种。
四、考核及成绩评定方式
最终成绩由平时作业成绩、期末成绩和小论文成绩等组合而成。各部分所占比例如下：
平时作业成绩：20%。主要考核对每堂课知识点的复习、理解和掌握程度。
课程论文成绩：30%。主要考核发现、分析和解决问题的能力，以及语言及文字表达能力。学生可自拟题目或根据任课教师提出的题目撰写课程学习小论文，并在一定形式下进行宣讲、答辩，最后评定课程论文成绩。
计算机仿真成绩：50%。主要考核计算机运用能力、获取整理信息的能力以及理论联系实际的能力，学生可根据教师提出的题目，通过自学使用Matlab、C等进行计算机仿真，给出一定形式的仿真结果及说明。
过程成绩提交时间和总评成绩计算说明表
序号
成绩提交时间
名称或说明
C1
第1次授课后、第2次授课前
小论文
C2
第6次授课后、第7次授课前
小论文
C3
第3次授课后、第4次授课前
计算机仿真报告
C4
第5次授课后、第6次授课前
计算机仿真报告
C5
每次课后
平时成绩
总评成绩＝C1*0.15+C2*0.15+C3*0.25+C4*0.25+C6*0.2
注：上表用于说明授课过程中分项成绩提交时间，教师应在规定的时间内提交对应成绩，提前或逾期无法提交，一旦提交无法修改。大纲可以根据需要自行定义提交成绩的次数、时间和名称或说明，总评成绩计算必须与考核和成绩评定方式中描述的一致。
五、教材及参考书目
1.蔡自兴，刘丽珏，蔡竞峰，陈白帆，人工智能及其应用（第5版）[M]，清华大学出版社，2016
2.George.F.Luger著，郭茂祖刘扬玄萍王春宇译，人工智能-复杂问题求解的结构和策略[M]，机械工业出版社，2017
3.SimonHaykin著，申富饶，徐烨，郑俊等译，神经网络与机器学习[M]，机械工业出版社，2017
4.王珏,周志华,周傲英.机器学习及其应用[M].清华大学出版社.2006
5.陈国良,王熙法,庄镇泉,王东生.遗传算法及其应用[M].北京:北京人民邮电出版社,1996
6.焦李成、赵进、杨淑媛、刘芳，深度学习、优化与识别[M]，清华大学出版社，2017
七、说明
（一）与相关课程的分工衔接
要求学生修过《高等数学》等基础课程。此外，课程中的相关内容，如机器学习等可作为学习后修课程《数据挖掘》、《模式识别》的基础。
（二）其他说明
（执笔人：刘若辰审核人：慕彩红）
2018年09月02日