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人工智能导论(第4版).zip

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简介:
《人工智能导论(第4版)》全面系统地介绍了人工智能的基本概念、技术方法和应用实例,涵盖知识表示、推理机制、机器学习等内容。 《人工智能导论(第4版)》是一本深入探讨人工智能领域的教材,涵盖了基础理论及最新发展动态。该书配套教学资源包括一系列PPT课件,帮助学习者理解并掌握各章节的核心概念。 1. **绪论**:介绍人工智能的基本定义、历史背景和未来趋势,并概述不同分支领域及其研究方法与挑战。 2. **知识表示**:讲解如何用计算机可识别的形式表达人类知识,涵盖框架、语义网络及基于规则的方法等。 3. **确定性推理方法**:探讨了基于规则的推理、一阶逻辑推理以及演绎和归纳推理的应用。 4. **搜索求解策略**:介绍宽度优先搜索、深度优先搜索、启发式搜索与A*算法,并讨论优化实践中的应用技巧。 5. **智能计算及其应用**:涉及模糊逻辑、遗传算法及模拟退火等非传统方法,这些技术在处理不确定性和复杂问题时具有显著优势。 6. **专家系统与机器学习**:讲解了构建专家系统的结构和知识获取过程,并介绍了监督学习、无监督学习以及强化学习的基本原理及其应用。 7. **人工神经网络及其应用**:介绍模拟人脑工作的模型,包括其架构、训练算法及在图像识别等领域的实际运用案例。 8. **智能体与多智能体系统**:探讨了单个智能体的概念和决策制定过程,并分析了多个智能体之间的协作与竞争策略。 9. **自然语言理解**:覆盖词法分析、句法解析以及语义解析技术,同时介绍了在机器翻译及对话系统中的应用实例。 10. **人工智能在游戏设计的应用**:展示了AI在游戏中扮演的角色,例如敌对行为的设计和路径规划,并强调了游戏作为实验平台的重要性。 通过这些PPT课件的学习,读者可以逐步建立起全面而深入的人工智能知识体系,不仅掌握理论基础也能了解实际应用案例。

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客服
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    《人工智能导论(第4版)》全面系统地介绍了人工智能的基本概念、技术方法和应用实例,涵盖知识表示、推理机制、机器学习等内容。 《人工智能导论(第4版)》是一本深入探讨人工智能领域的教材,涵盖了基础理论及最新发展动态。该书配套教学资源包括一系列PPT课件,帮助学习者理解并掌握各章节的核心概念。 1. **绪论**:介绍人工智能的基本定义、历史背景和未来趋势,并概述不同分支领域及其研究方法与挑战。 2. **知识表示**:讲解如何用计算机可识别的形式表达人类知识,涵盖框架、语义网络及基于规则的方法等。 3. **确定性推理方法**:探讨了基于规则的推理、一阶逻辑推理以及演绎和归纳推理的应用。 4. **搜索求解策略**:介绍宽度优先搜索、深度优先搜索、启发式搜索与A*算法,并讨论优化实践中的应用技巧。 5. **智能计算及其应用**:涉及模糊逻辑、遗传算法及模拟退火等非传统方法,这些技术在处理不确定性和复杂问题时具有显著优势。 6. **专家系统与机器学习**:讲解了构建专家系统的结构和知识获取过程,并介绍了监督学习、无监督学习以及强化学习的基本原理及其应用。 7. **人工神经网络及其应用**:介绍模拟人脑工作的模型,包括其架构、训练算法及在图像识别等领域的实际运用案例。 8. **智能体与多智能体系统**:探讨了单个智能体的概念和决策制定过程,并分析了多个智能体之间的协作与竞争策略。 9. **自然语言理解**:覆盖词法分析、句法解析以及语义解析技术,同时介绍了在机器翻译及对话系统中的应用实例。 10. **人工智能在游戏设计的应用**:展示了AI在游戏中扮演的角色,例如敌对行为的设计和路径规划,并强调了游戏作为实验平台的重要性。 通过这些PPT课件的学习,读者可以逐步建立起全面而深入的人工智能知识体系,不仅掌握理论基础也能了解实际应用案例。
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    《人工智能导论(第4版)》电子版资源包含了全面而深入的人工智能理论与实践知识,适用于高校教学及个人学习。包含更新的教学案例和编程实践内容。 人工智能导论(第4版)电子资源.zip
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    《人工智能导论(第五版)》全面介绍了人工智能的基本概念、技术及应用领域,涵盖机器学习、知识表示与推理等核心内容。 《人工智能导论(第5版)》这本书提供了一个全面的视角来探讨人工智能领域的核心概念和技术发展。它不仅涵盖了基础知识,还深入介绍了当前的研究趋势和应用实例,适合初学者以及希望深入了解该领域的人士阅读。书中内容经过精心编排,旨在帮助读者构建坚实的知识基础,并激发进一步探索的兴趣。
  • 王万良-《》() 课件
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    《人工智能导论》(第五版)是由王万良教授编写的教材配套课件,全面系统地介绍了人工智能的基本概念、技术与应用,适用于高校相关课程教学。 王万良-人工智能导论(第五版)课件提供了关于人工智能领域的全面介绍。
  • 二周作业1
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    本作业为《人工智能导论》课程第二周的学习任务,涵盖基础概念的理解与实践操作,旨在帮助学生巩固课堂所学知识,并初步尝试简单的人工智能编程。 【人工智能导论第二次作业1】本作业主要涵盖了人工智能领域中的搜索算法,特别是A*搜索算法、启发式路径规划以及在八数码游戏中的应用。 以下是详细的知识点解释: 1. **A*搜索算法**:这是一种最佳优先的搜索方法,它结合了Dijkstra算法的最短路径特性与启发信息来提高效率。在这个问题中,从Lugoj到Bucharest的路径搜索使用直线距离作为启发式函数(h(n))。因为直线距离满足一致性条件——对于所有可能的路径,一个节点到目标的距离总是小于或等于通过任何其他节点到达目标的距离加上那个节点到目标的距离——所以A*算法能够找到最优路径。作业中列举了算法扩展的各个节点及其f值(综合成本)、g值(实际代价)和h值(启发式估计)。 2. **启发式搜索**:在这个过程中,目标函数是f(n) = g(n) + h(n),其中g(n)是从起点到当前节点的实际代价,而h(n)则是从当前节点到达终点的估算。如果h(n)总是低估实际代价,则算法能够保证找到最优路径。当h(n)=0时,搜索退化为Dijkstra算法;当h(n)始终准确无误时,它成为A*搜索;而若h(n)总高估成本,那么搜索则变为贪婪优先。 3. **八数码游戏与启发函数**:在一个可能过高估计代价的启发式环境中设计了这个游戏。在这种情况下,如果一个状态被设定为极高代价值,则算法可能会避开这个状态,即使它可能是通向最优解的关键步骤。然而,在这种高估不超过实际成本的情况下,最终找到的解决方案最多比最优方案高出相同的额外成本。 4. **一致性和可采纳性**:一致性启发式意味着对于所有节点到目标的状态转移,其增加量不会超过实际代价增长。这样的启发函数总是可接受的,因为它们不会导致搜索路径无限扩展。相反地,非一致但仍然可行的启发函数可能在某些情况下找到正确解,但在其他时候则不然。 通过理解这些概念和应用相关算法与策略来优化决策过程,我们能够有效解决复杂问题如路径规划及游戏状态空间探索等任务。
  • 思维图(ZIP文件)
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    本资源为《人工智能导论》课程的核心知识点整理而成的思维导图,以压缩包形式提供,便于学生系统理解和记忆AI基础知识。 期末考试前复习《人工智能导论》(李德毅主编, 中国科学技术出版社)的重要知识点思维导图已经完成。该文件包含.xmind、.pdf 和 .png三种格式,其中使用XMind打开.xmind格式的可以自行编辑,在iPad和电脑上都可以下载并使用XMind来绘制思维导图,非常方便。
  • 入门
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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。
  • (王万良著)一章 绪.pdf
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    本书《人工智能导论》由王万良编著,第一章绪论部分系统介绍了人工智能的基本概念、发展历程及主要研究领域,为读者奠定坚实基础。 人工智能(AI)作为一门科学领域,在历经数十年的发展后已得到了广泛应用。其学科性质及研究方法的独特性是它备受关注的原因之一。 AI的研究不受专业限制,理论和技术可以应用于各个领域,包括机械工程、自动化控制以及计算机科学技术等。这种跨专业的特性使得AI的应用具有广泛的适用性和前瞻性,因为它始终致力于模拟和扩展人类智能,并且随着人类智慧的发展而不断进步。 研究方法方面,人工智能模仿了人类解决问题的方式,因此易于理解和掌握。它以人类的学习与思维过程为模型进行开发,使人们能够直观地理解其原理。 课程的目的是让学生了解AI的基础知识、技能及一般应用。这包括对智能算法及其实现方式的理解,并且涵盖智能概念解读、学科定义与发展历程等内容。 从三个方面诠释了智能的概念:思维理论、知识阈值理论和进化论。核心在于通过感官捕捉外界信息的能力(感知能力),以及存储与处理这些信息的记忆与思考能力。此外,学习能力和行为表现也是构成智慧的重要因素之一。 人工智能被界定为利用技术手段在机器上实现的人类智能模拟。其主要目标是构建能够模仿、扩展和增强人类智力的智能系统或设备。图灵测试是一种评估机械是否具备类似人脑思维特性的方法,通过观察它能否像真人一样进行对话来判断。 AI的历史可以追溯到古代时期,包括许多学者与理论家的重要贡献,如亚里士多德的三段论、培根的经验主义归纳法以及莱布尼茨提出的万能符号逻辑和布尔代数。现代人工智能的发展始于图灵对通用计算机器概念的提出,并随着M-P神经网络模型的出现开启了新的研究方向。 AI的基础理论框架包括其基本定义、历史发展脉络及其主要的研究领域,这些构成了一个全面的知识体系。不仅关注基础科学原理,还强调技术实践的应用价值。这对于学生来说至关重要,有助于他们将所学知识应用于解决实际问题,并为未来人工智能领域的创新做出贡献。
  • 课程作业集.zip
    优质
    本资源包包含多个人工智能导论课程的代表性作业项目,涵盖了机器学习、自然语言处理及深度学习等多个领域,旨在帮助学生深化理解与实践AI基础理论。 人工智能(AI)是一种前沿的计算机科学技术,旨在通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能化机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识,并利用深度学习、机器学习等算法使计算机能够从数据中学习、理解和推断。在实际应用中,人工智能涵盖了多个领域:例如机器人技术,其中的机器人不仅能执行预设任务,还能通过感知环境自主决策;语言识别和语音助手技术如Siri或小爱同学,它们能理解并回应用户的语音指令;图像识别技术应用于安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析;自然语言处理技术则用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。此外,专家系统能够在特定领域提供专业级建议,物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式,在工作场景和日常生活中以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量,同时也在挑战伦理边界和社会规则,促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
  • 数独与
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    《数独与人工智能导论》是一本介绍如何运用编程技术和算法解决数独问题的入门书籍,旨在帮助读者理解人工智能的基础概念及其在逻辑游戏中的应用。 这份代码是为人工智能导论课程作业编写的程序,用于解决数独问题。所采用的算法为回溯法,并且包含了测试样例和相应的结果。