人工智能之人工生命篇ppt下载

weixin_39820535 2019-05-15 06:00:16

人工智能ppt课件，对初学者很有帮助，值得一看
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人工智能ppt课件，对初学者很有帮助，值得一看

4.1 概述 4.2 神经计算 4.3 模糊计算 4.4 粗糙集理论 4.5 遗传算法 4.6 进化策略 4.7 进化编程 4.8 人工生命 4.9 粒群优化 4.10 蚂群算法 4.11 自然计算 4.12 免疫算法

遗传算法蚁群优化算法粒子群算法神经网络优化算法等人工智能教程PPT资料： 1.用优化搜索求解问题.ppt 1.用搜索求解问题s.ppt 10.蚁群优化算法.ppt 11.粒子群算法.ppt 12.神经网络优化算法.ppt 13.禁忌搜索算法.ppt 2.问题求解与搜索技术.ppt 3.几种最基本的搜索策略.ppt 4.模拟退火.ppt 5.贪心算法.ppt 6.A算法与AO算法.ppt 7.博弈.ppt 8 遗传算法.ppt 9.免疫优化算法.ppt 人工免疫算法及其应用研究.kdh 人工生命-高级人工智能.ppt 应用_A星算法.ppt 应用_PSO.ppt 应用_序优化.pptx 应用_网络优化问题.ppt 应用_蚁群算法与神经网络的融合.ppt 应用_遗传模糊聚类算法.ppt

人工智能教学大纲课程名称：人工智能 学时：54 一、本课程的地位，作用和任务 人工智能是主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。它是计算机科学的一个分支，也为某些相关学科如心理学等所关注。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示，自动推理和搜索方法，机器学习和知识获取，知识处理系统，自然语言理解，计算机视觉，智能机器人，自动程序设计等方面。二、课程内容及学时分配第一章绪论 §1 人工智能的的定义和发展简史知识点：通过教师讲授，让学生了解人工智能的发展概况，增加对人工智能学科的认识。本节的教学目的是让学生了解和掌握人工智能的基本定义和基本发展史。 §2 人工智能的学派及其认知观知识点：通过教师讲解，让学生了解人工智能的基本学派及其学派观点。本节的教学目的是让学生一般掌握、了解人工智能的基本学派及其认知观。 §3 人工智能的研究与应用领域知识点：通过教师讲解，让学生了解人工智能的研究、应用现状及未来的一些发展方向，使学生明确学习本课程的目的、意义、任务。本节的教学目的是让学生一般掌握、了解人工智能的基本研究和应用领域以及未来的发展方向。本章学时数：4 习题数：2 第二章知识表示方法 §1 状态空间法知识点：通过教师讲授，让学生掌握状态以及状态空间的定义、状态图示方法。 §2 问题归约法知识点：通过教师讲授，让学生掌握问题规约的基本定义和基本步骤、问题归约的与或图表示。 §3 谓词逻辑法知识点：通过教师讲授，让学生掌握谓词演算的语法和语义、谓词公式的定义和基本恒等公式、置换与合一的概念以及谓词表示的方法。 §4 语义网络法知识点：通过教师讲授，让学生掌握谓语义网络的定义、构成、特点、基本表示方法以及推理过程。 §5 框架表示法知识点：通过教师讲授，让学生掌握谓框架的定义、构成、表示以及推理方法。本章的教学目的是让学生熟练掌握这些知识表示方法，本章内容属本课程的重点之一。本章学时数：8 习题：6 第三章基本搜索技术 §1 盲目搜索知识点：通过教师讲授，让学生掌握宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、图形搜索等搜索技术。本节的教学目的是要求学生熟练掌握，本节属于本章重点内容之一。 §2 启发代搜索知识点：通过教师讲授，要求学生熟练掌握启发式搜索策略，估价函数的计算，有序搜索算法，双向搜索等技术。本节要求学生熟练掌握，本节属于本章重点、难点内容之一。本章学时数：8 习题数：12 第四章问题求解技术 §1 消解原理，通用问题求解系统知识点：通过教师讲授，让学生掌握消解原理，通用问题求解系统。本节的教学目的是要求学生熟练掌握，本节属本章重点内容之一。 §2 规则演译系统知识点：通过教师讲授，使学生熟练掌握规则演绎系统的知识体系。本节的教学目的是要求学生熟练掌握，本节属本章重点内容之一。本章课时数：6 习题：12 第五章 人工智能中常用推理方法简介 §1 不确定推理和非单调推理知识点：通过教师讲授，让学习了解，并掌握什么是不确定推理，什么是非单调推理，并能举例说明。本节的教学目的是要求学生一般掌握，本节属难点内容。 §2 DF推理方法知识点：通过教师讲授，让学生了解，并掌握DF推理的基本原理、方法，并能用于解决实际问题。本节的教学目的是要求学生一般掌握，本节属难点内容。本章学时数：6 习题数：15 第六章机器学习知识点：通过教师讲授，让学生了解、掌握机器学习的概念、策略及几种较成熟的学习方法。本章的教学目的是要求学生一般掌握。本章学时数：4 习题：4 第七章专家系统 §1 产生式系统知识点：通过教师讲授，使学生掌握产生式系统的组成、工作原理以及推理方法。 §2 专家系统的概念知识点：通过教师讲授，使学生了解专家系统的概念等基本内容，本节要求学生熟练掌握。 §3 专家系统开发环境简介知识点：通过教师讲授，使学生进一步了解开发专家系统的环境。本节要求学生作一般了解。本章课时数：6 习题：3 第八章机器人规划知识点：本章通过教师讲授，了解机器人规划的基本技术、策略。本章属一般了解内容。本章学时数：4 习题：2 第九章计算智能知识点：通过教师讲授，让学生对人工智能中的神经计算、模糊计算、进化计算、人工生命等领域有初步的认识。本章属一般要求的教学内容。本章学时数：6 习题：1 第十章 Agent简介知识点：通过教师讲授，让学生了解Agent的基本内容及其发展动向。本章属一般要求内容。本章课时数：2 习题：1 三、先修课程编译原理，离散数学，数据结构，计算机语言、操作系统等。四、教材及主要参考书 1．蔡自兴，徐光祐：人工智能及其应用清华大学出版社，1997年8月 2．李凡长、沈勤祖、郑家亮：人工智能原理、方法、应用云南科技出版社1997年3月。 3．Nils J•Nilsson: 人工智能（英文版），机械工业出版社，1999年9月。

1谈谈你对人工智能的看法？人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一，它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用，它研究、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。作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，它是多种学科互相渗透的一门综合性新学科，是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，用以延伸人们智能的科学。 2）在我看来，人工智能可以分成两个部分来理解，即"人工"和"智能"。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。智能，应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路，就必须做到两点：一、通过向开发者开放免费的API接口，方便导入后台数据库；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。3）人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。4）但受限于技术瓶颈，目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。5）基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈，即模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能 演化必经的基础性变革。以上就是我对人工智能的看法。 2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现 ,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现，模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高，所以至今无法普及。不过，总有一天，智能机器人将会伴着我们的生活，为我们的生活带来方便。 3、谈谈你对专家系统的看法？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括军事、法律、商业、计算机设计和制造等众多领域，开发的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人类专家的水平，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。它是具有大量专门知识与经验的智能计算机系统，通常，主要指计算机软件系统。它在计算机中组织整理存储了专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方法，经验和诀窍，不但能模拟领域专家的思维过程，而且能让计算机宛如人类专家那样智能地解决实际存在的困难和复杂的问题。即它是一个应用于某专门领域，拥有专家级知识，能模拟专家思维，能达到专家级水平的系统。 ES是人类专家智能的模拟，延伸和扩展，具有一定的复杂性和难度；是专家可以信赖和利用的高水平智能助手和有效工具；它可以接近人类专家的水平在特定领域工作；它能高效，准确，迅速地工作，不会产生疲劳，遗忘，不受环境，情绪等的影响；它突破了时间和空间

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