人工智能课程说明.ppt

主讲：李 辉 Email：lihui@qust.edu.cn,人工智能Artificial Intelligence,课程概况,本门课教材 课程计划 课程考核 课程要求,本门课教材,参考教材,课程计划,第1周-第16周：（周三上午3、4节课，计算机14级：明-415）（周五下午7、8节课，惠普测试、惠普开发14级：弘E103） 重点讲3部分，略讲2部分 人工智能概述 逻辑程序设计语言 图搜索与问题求解（图搜索、问题求解、智能算法） 知识与推理（谓词逻辑的机器推理、产生式规则的机器推理，不确定性知识表示与推理） 机器学习与知识发现（机器学习、神经网络、深度学习）,课程考核,考核: 平时成绩(考勤、作业、提问）20% 期末考试占80% 考试类型：闭卷 注：平时成绩不合格，则整门课的成绩为不合格,课程要求,上课不准迟到、早退。 有事、有病事先请假。事假必须有辅导员签字； 上课保持课堂纪律，对老师的教学有建议，可下课后提出。 希望同学多与老师进行交流。,课程前言,为什么要学这门课程? 这门课程学什么？ 怎么学这门课程?,为什么要学习这门课,研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动，解决需要用人类智能才能解决的问题； 掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识表示、推理机制和求解技术，以及相关研究领域的技术方法； 培养知识创新和技术创新能力。,招聘启示1,职位：大数据工程师 任职要求： 1. 大学本科及以上学历，计算机相关专业； 2. 精通C++或Java编程，熟悉spring等开源框架； 3. 从事人工智能相关的知识应用、智能决策等技术的研究开发工作； 4. 从事智能领域语义分析算法、自然语言处理相关技术和方法的研发； 5. 从事自然语言处理软件设计和编程工作； 6、负责数据分析和数据挖掘技术的研究、开发与实施,,在该招聘启示，你们缺什么能力？ 为什么需要这些能力？ 人工智能相关的知识表示、推理机制和求解技术，以及相关研究领域的技术方法 知识创新和技术创新能力,招聘启示2,职位：算法工程师 1. 模式识别、人工智能、机器学习及计算机数学等相关专业，本科及以上学历； 2. 有较强的数学功底以及编程能力，熟练运用MATLAB、R、c++等算法编程语言； 3. 有良好的数据敏感度，善于观察提炼数据信息； 4. 有数据挖掘算法研究或算法开发经验； 5. 英语水平四级以上，能熟练阅读外国文献材料； 6. 有创新意识、团队意识，沟通能力良好。,,在该招聘启示，你们缺什么能力？ 为什么需要这些能力？ 培养你的算法思想及解决问题的能力 由此可以看出，你的人工智能知识掌握的越好，你就离该职位不远了。,,原因一,算法是 “内功”，新的语言、技术、标准为“外功”。 只懂得招式，没有功力，是不可能成为高手的。 人工智能就是在增加“内功”。,原因二,大大提高生产力 使得信息处理速度和质量大为提高，能够快速、并行处理海量数据 影响着ICT技术的发展，并指引方向 为基于互联网和移动互联网等领域的创新应用提供理论基础 为未来ICT等网络技术的发展指引了方向（智能算法、深度学习、云计算）,为什么要学这门课？,是职业的需要 适应当前信息技术发展，更好的将所学专业知识用于新技术 如何学好这门课？,理解、掌握和实现,理解,什么是人工智能 为什么需要人工智能(产生背景) 人工智能需要解决哪些问题 人工智能涉及哪些方面内容,人工智能 概念 技术 过程 手段 工具,掌握,运用人工智能方法进行各种问题的实现 知识表示方法 搜索策略 自然演绎推理和归结演绎推理 机器学习,实现,这门课程学什么？,人工智能的概念，人工智能产生的历史，发展背景，研究方法及应用领域等； 知识表示方法：谓词逻辑表示法，产生式表示法，语义网络表示法，框架表示法，状态空间表示法以及面向对象的知识表示等； 搜索策略：基于状态空间图的搜索技术，盲目搜索，启发式搜索，与或图启发式搜索及博弈等； 自然演绎推理和归结演绎推理； 机器学习：归纳学习，决策树学习，基于实例的学习，强化学习等的内容。,听 理解知识点和思想 无需死记硬背 做 实践 体会人工智能的原理、方法和技术，在实践中提高 培养抽象思维能力 培养独立解决问题的能力 培养合作精神 想 要结合当前新技术（大数据、深度学习、机器学习等） 阅读相关资料,怎样学好这门课呢？,先导要求 程序设计语言 数据结构，离散数学,