高职教育人工智能专业调研报告
目录
一、人工智能的主要研究范畴1
1.1自然语言处理1
1.2计算机视觉2
1.3深度学习2
二、人工智能目前最广泛的应用2
2.1人工智能在医疗卫生服务中的应用3
2.2人工智能在基层医疗卫生服务中的应用3
2.3人工智能技术在护理领域的应用3
2.4人工智能在心脏磁共振成像中的应用4
2.5人工智能技术在文教娱乐领域中的应用4
2.6人工智能技术在教育行业中的应用4
2.7人工智能技术在出版行业中的应用5
2.8人工智能技术在图书馆的应用5
2.9人工智能技
《人工智能概论》总结报告（有一部分内容摘抄自课本）
《人工智能概论》是我们计算机专业学生的专业课程。人工智能，英文缩写为AI，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。其中共同的基本特点是让机器学会“思考”。人工智能始终处于计算机发展的最前沿。搞基计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算机技术发展的未来方向。人工智能对我们的生活意义非常重大。对于我来说，人工智能是一门极富挑战性的科学，想学好的话必须得懂得计算机知识，懂一点心理学和哲学。人工智能是包扩十分广泛的科学，它由不同的领域组成。我希望自己能够理解老师课堂上所讲的内容，并且能够将其掌握，了解人工智能的形成于发展以及人工智能未来的发展趋势，同时，将各模块、章节之间的联系，掌握人工智能主要的研究方法，如果能够通过人工智能知识来解决实际问题，那肯定是更理想的。也希望自己通过《人工智能》这门课，提高自己的专业素养，具备将其与信心科学的其他课程整合的基本能力，开拓自己的视野，了解更多领域。
《人工智能概论》是一门灵活性比较大的学科，课本教程是英文版的，整本书的教学内容都是纯英文，专业术语又多得数不胜数，对知识的掌握有一定的难度，同时也提高对人工智能的本质与内涵理解的难度，所以对我来说，挑战性还是比较大的。但我们终究还是得掌握人工智能的基本理论和原理。在这学期学习《人工智能概论》的过程当中，得多亏老师在放英文版教程PPT的同时，用中文给我们上课。个人认为老师上课讲的挺好的，我很喜欢听老师的课，而且老师讲的内容让人简洁易懂，比如讲人工智能的研究意义、目标和目标的时候，还有讲专家系统的时候。让我了解到专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”和“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。有一些语言逻辑还是相当有趣的，比如通过几个因素，算明天下雨的概率。
人工智能的发展趋势。技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。人工智能的发展潜力巨大。人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始,离我们的目标还很遥远，但人工智能在某些方面将会有大的突破。自动推理是人工智能最经典的研究分支,其基本理论是人工智能其它分支的共同基础。一直以来自动推理都是人工智能研究的最热门内容之一,其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究是最新的热点,很有可能取得大的突破。机器学习的研究取得长足的发展。许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcementlearning等。也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。自然语言处理是AI技术应用于实际领域的典型范例,经过AI研究人员的艰苦努力,这一领域已获得了大量令人瞩目的理论与应用成果。许多产品已经进入了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下,近年来迅猛发展,已经成为了AI的一个独立研究分支。由于信息获取与精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将AI技术应用于这一领域的研究是人工智能走向应用的契机与突破口。从近年的人工智能发展来看,这方面的研究已取得了可喜的进展。
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识。虽然在学习上会遇到一些困难，但通过与同学们的相互学习帮助，自我思考，积极请教，很多问题都迎刃而解。每当问题解决的时候，就会充满无比的欣慰和满足。人工智能是一门丰富多彩，作为一个科技前沿的学科，我相信会有越来越多的人对它感兴趣。很感谢老师在这一学期当中对我们的耐心与培育。让我们在这一学期的学习当中收获很多，受益匪浅。不过要是老师能在课上给我们展示人工智能的科技产品以及带领同学们做一两个有趣的与人工智能有关的东西或许会让学生们对人工智能有一个印象更深的理解。祝老师在接来来的工作当中，做得越来越出色，越来越好。
【人工智能总结】人工智能总结精选八篇
1、PROLOG程序一般由一组事实、规则和问题组成。事实一般表示对象的性质或关系；规则一般表示对象间的因果关系、蕴含关系或对应关系；问题表示用户的询问是程序运行的目标。问题是程序执行的起点，称为程序的目标。PROLOG就是一种基于Horn子句的逻辑程序。
PROLOG程序的运行是从目标出发，并不断进行匹配、合一、归结，有时还要回溯，直到目标别完全满足或不能满足时为止。
PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程。其特点是：推理方式为反向推理,控制策略是深度优先,且有回溯机制。
3、简述用A*算法求解问题时为什么会出现重复扩展节点问题，解决的方法有哪些？
答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理，则当扩展一个节点时，不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径，对于这样的节点，就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时，则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制，使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h，则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进，使用修正的A*算法进行搜索，这样，随着经验的丰富，系统的性能自然就会不断改善和提高。
24、机器学习的三个要素：信息，发展和知识。对应于机器学习的对象、方法和目标。
25、基于学习策略的分类：符号学习和神经网络学习。
26、决策树：也称判断树，它由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性，分支为属性值，从同一节点出发的各个分支之间是逻辑或关系，根节点为对象的一个属性；从根节点出发到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串联成一条分支路径，位于同一分支路径上的各个属性-值对之间是逻辑与关系，叶子节点是这个与关系的对应结果，即决策。27、决策树学习首先要有一个实例集，基本方法和步骤：（1）选取一个属性，按这个属性的不同取值对实例集进行分类；并以该属性作为根节点，以这个属性的诸取值作为根节点的分支，进行画树；（2）考察所得的每一个子类，看其中的实例的结论是否完全相同。如果相同，则以这个相同的结论作为相应分支路径末端的叶子节点；否则，选取一个非父节点的属性，按这个属性的不同取值对孩子集进行分类，并以该属性作为节点，以这个属性的诸取值作为节点的分支，继续进行画树。如此继续，直到所分的子集全都满足：实则可以减少重复扩展节点问题。
…………余下全文
【人工智能调查报告
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