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人工智能入门导论.docx

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简介：
《人工智能入门导论》是一份全面介绍人工智能基础知识和基本概念的学习资料，适合初学者了解AI的基本原理和技术应用。 成都信息工程大学是一所位于中国四川省成都市的高等教育机构，专注于信息技术与工程领域的教育和研究。学校提供多种本科、研究生课程，并致力于培养具有创新能力和实践技能的信息技术专业人才。

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  • 人工智能入门导论.docx
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    《人工智能入门导论》是一份全面介绍人工智能基础知识和基本概念的学习资料，适合初学者了解AI的基本原理和技术应用。 成都信息工程大学是一所位于中国四川省成都市的高等教育机构，专注于信息技术与工程领域的教育和研究。学校提供多种本科、研究生课程，并致力于培养具有创新能力和实践技能的信息技术专业人才。
     
  • 人工智能入门导论
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    《人工智能入门导论》是一本面向初学者的人工智能教程书籍，内容涵盖机器学习、深度学习等基础概念和技术原理，旨在帮助读者建立全面的知识体系。 本段落探讨了人工智能技术的概念及其应用，并展望其未来的发展趋势。作为计算机科学的一个分支领域，人工智能致力于开发能够模拟人类智能行为的机器系统。文章深入剖析了该领域的各种应用场景，包括但不限于机器学习、自然语言处理以及专家系统的构建等。同时，还概述了当前的研究方向和意义。 预计在未来几年内，随着技术的进步与创新思维的应用，人工智能将在医疗保健、金融服务及交通运输等多个关键行业发挥越来越重要的作用，并有望成为推动社会整体进步的关键驱动力之一。
     
  • 人工智能导论期末考题.docx
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    这份文档《人工智能导论期末考题》包含了课程学习的重点与难点，旨在考察学生对人工智能基本概念、技术及其应用的理解和掌握情况。 本来以为人工智能导论这门课要背的东西不多，结果划完考试范围后老师说所有内容都有可能会考到。硬是花了整整一个星期的时间来背诵，但到了考试的时候却发现之前背的大部分都没考到，而那些没复习的内容却占了很大一部分题目。唉~~~ 下午一出考场就赶紧把试题默写下来供学弟学妹们参考，请大家在备考时千万不要偏科或遗漏重要知识点，加油！老师是杨老师。
     
  • 人工智能导论实验报告.docx
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    《人工智能导论实验报告》涵盖了人工智能基础知识的学习与应用实践，包括机器学习、自然语言处理等领域的基础实验。报告详细记录了各项实验的操作步骤、结果分析及心得体会，旨在加深对AI技术原理的理解和实际操作能力的培养。 1. 按学号计算初始权重：初始权重为 W1(0)=[-0.27, -0.41]’ 和 b1(0)=[-0.48, -0.13]，W2(0)=[0.09, -0.17]’ 以及 b2(0)=0.48。每位同学提取自己学号的最后四位数字，分别除以十后加到上述初始权重 W1、B1、W2 和 B2 上。 例如：假设某位同学学号为 XXXX9041，则该题目中的权重更新应为 W1 += 0.5, B1 += 0.6, W2 += 0.7, B2 += 0.8。 2. 完成三次迭代计算的执行情况：一次前向计算加一次后向计算构成一次完整的迭代。第一次迭代开始时，以按学号得出的初始权重为起始点；第二次迭代从第一次迭代更新后的权重值作为起点进行；第三次同样以此类推。在完成三次迭代中的每次前向计算之后，需要验证误差是否有所减少。
     
  • 人工智能入门PPT
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    本PPT旨在为初学者提供一份全面的人工智能入门指南，涵盖机器学习、深度学习等核心概念及应用实例，助力快速掌握AI基础知识。 这些都是我们老师自己做的PPT，感觉讲得很好，希望能帮到大家。
     
  • 人工智能导论-周苏作业解答.docx
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    这份文档《人工智能导论-周苏作业解答》包含了课程中关于人工智能基础知识的一系列练习题及其详细答案解析，旨在帮助学生巩固和深化对人工智能理论的理解与应用。 谭院士认为，“花甲之年”的人工智能当前发展具有“四新”特征：一是以深度学习为代表的人工智能核心技术取得重大突破；二是“智能+”模式的广泛应用为经济社会注入了新的动力；三是世界各国纷纷将人工智能作为战略布局的新高地；四是人工智能的应用给人类社会带来了法律法规、道德伦理和社会治理等方面的一系列挑战。谭院士还指出，目前通用人工智能仍存在许多问题，例如无法像人类一样进行联想与判断等，并且需要认识到，人工智能可能会带来一系列的社会问题，比如对就业的影响以及可能加剧的贫富差距等问题。
     
  • 2022年人工智能导论在线练习.docx
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    这份文档《2022年人工智能导论在线练习》包含了针对人工智能基础知识的学习和实践题目，旨在帮助学习者通过线上方式巩固理论知识并提高实际操作能力。 人工智能导论 人工智能（AI）是一门涵盖了计算机科学、数学、哲学、心理学、语言学以及神经科学等多个领域的交叉学科，其研究目标是使计算机系统具备类似人类智能的特性，例如学习能力、推理技巧、问题解决能力和自然语言理解等。 ### 知识点1：人工智能的发展历史 自1956年达特茅斯学院的一次会议上约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”这一概念以来，该领域的研究已经取得了显著的进步，并且衍生出了多个分支领域。这些包括机器学习、自然语言处理以及计算机视觉等。 ### 知识点2：搜索算法 在AI技术中，搜索算法是一种重要的工具，被用于优化和解决各种问题。常见的搜索方法有广度优先搜索、深度优先搜索及启发式搜索等等。其中，后者通过使用启发函数来指导整个过程从而提高效率。 ### 知识点3：知识表达 这一部分介绍了在AI领域内如何有效地描述与存储信息的方法。常用的表达方式包括谓词逻辑表示法、产生式规则系统、框架模型和语义网络等技术手段。其中，谓词逻辑利用形式化的数学语言来定义对象及其相互关系。 ### 知识点4：专家系统 这是一种模拟人类专业知识的应用程序，通常包含三个主要组件：知识库（存储信息）、推理引擎（解决问题）以及解释器（提供反馈）。通过这三个部分的协同工作，可以实现类似专业顾问级别的决策支持服务。 ### 知识点5：机器学习 作为AI的一个关键组成部分，机器学习致力于让计算机自动从数据中“学习”规律和模式。根据训练方式的不同，它可以分为监督式、非监督式以及半监督式等多种类型的学习方法。 ### 知识点6：自然语言处理（NLP） 该技术旨在使计算设备能够理解并生成人类使用的语言形式，这涉及到诸如词性标注、句法分析及语义解析等复杂任务的实现。 ### 知识点7：决策树学习 这是一种基于规则和概率模型构建分类器的方法。通过递归地将数据集划分为更小的部分，并根据特定条件选择最佳分割特征的方式形成一棵“树”，从而帮助计算机做出更加准确有效的判断与预测。
     
  • 人工智能导论—实验一实践文档.docx
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    该文档为《人工智能导论》课程的第一节实验指导书，详细介绍了实验目的、所需软件环境配置及具体操作步骤，旨在帮助学生通过实践加深对人工智能基本概念和技术的理解。 人工智能导论实验报告内容涵盖谓词逻辑知识表示方法的理解与掌握一阶谓词逻辑知识表示的基本原理，并能够利用归结原理解决简单问题。此外还包括熟悉Prolog编程环境以及逻辑推理的编写过程。 主要知识点包括：谓词、原子公式、谓词公式、子句、子句集、空子句和归结原理等概念。重点在于理解和实现谓词公式的应用，构建有效的子句集，并掌握归结原理的应用方法。难点集中在如何有效地运用归结原理解决复杂问题上。
     
  • Python人工智能入门教程
    优质
    《Python人工智能入门教程》旨在为初学者提供全面而易懂的人工智能知识，通过Python编程语言讲解机器学习、深度学习等核心概念和技术。适合希望进入AI领域的编程爱好者和学生阅读。 Python人工智能基础教程的百度网盘连接，有需要的同学可以下载来学习。