人工智能机器学习课件

1、第 9 章 智能体与多智能体系统,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社,第9章 智能体与多智能体系统,随着计算机网络和信息技术的发展，智能体技术得到广泛应用。多智能不仅具备自身的问题求解能力和行为目标，而且能够相互协作，来达到共同的整体目标。因此，能够解决现实中广泛存在的复杂的大规模问题。本章在介绍智能体与多智能体系统概念的基础上，简要介绍多智能体系统中的通信、协作、协调等基本技术。,2,第9章 智能体与多智能体系统,9.1 智能体的概念与结构 9.2 多智能体系统的概念与结构 9.3 多智能体系统的通信9.4 多智。

2、第 10 章 自然语言处理及其应用,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社,第10章 自然语言处理及其应用,如果计算机能够理解、处理自然语言，这将是计算机技术的一项重大突破。自然语言理解的研究在应用和理论两个方面都具有重大的意义。本章首先自然语言理解的概念以及发展历史，然后从应用角度介绍机器翻译和语音识别技术。,2,第10章 自然语言处理及其应用,10.1 自然语言理解的概念与发展历史 10.2 语言处理过程的层次10.3 机器翻译10.4 语音识别,3,第10章 自然语言处理及其应用,10.1 自然语言理解的概念与发展历史 10.2 语言处。

3、第四章 知识表示,概述表示方法,第四章 知识表示,概述表示方法,概述 - 4.1 基本概念,人工智能研究中最基本的问题之一在知识处理中总要问到：“如何表示知识？”，“知识是用什么来表示的?”。怎样使机器能懂，能对之进行处理，并能以一种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。 在AI系统中，给出一个清晰简洁的描述是很困难的。有研究报道认为。严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。,概述,知识的定义（难以给出明确的定义只能从不同侧面加以理解）Feigenbaum：知识是经过削减、塑造、解释和转换 的信息。Bernstein：知识是由。

4、 CDA数据分析研究院出品，转载需授权 从广义上讲，人工智能涉及机器做一些只有人才能做到的事情。也就是说，计算机科学家不同意几年前的某些计算能力是否可以构成人工智能。如今，许多这些功能可能仅仅只被称为软件。 人工智能的现代复兴是由一种非常特。

5、第11章 人工智能在游戏设计中的应用,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社,第11章 人工智能在游戏设计中的应用,人工智能游戏的快速发展，为计算机游戏产业提供了新的机遇，目前人工智能技术已经成为优秀计算机游戏开发中不可缺少的部分。本章首先介绍人工智能游戏的概念以及基本的游戏人工智能技术，然后介绍游戏角色的指导与运动、追逐与躲避、群聚、路径搜索等智能游戏角色设计的基本技术。介绍智能游戏开发方法与开发工具，最后简单介绍扫雷机智能游戏开发。,2,11.1 人工智能游戏,计算机游戏（Computer Game）始于1958年的。

6、第 2 章 知识表示,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社,第2章 知识表示,人类的智能活动主要是获得并运用知识。知识是智能的基础。为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。但知识需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去，因此，知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课题。本章将首先介绍知识与知识表示的概念，然后介绍一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络等当前人工智能中应用比较广泛的知识表示方法，为后面介绍推理方法、专家系统等奠定基础。,2,第2章 知识表示,2.1 知识与知识。

7、人工智能中的机器学习第 9 页 共 9 页 学 号 14082101445 成绩： 评语： 信息学院 人工智能及其应用课程设计 题目： 人工智能中机器学习与应用 作 者 罗诗雨 班 级 自动081BF 班 系 别 信息学院 专 业 自动化 。

8、人工智能导论,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社，2011. 2,2,第 1 章 绪论,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社，2011. 2,人工智能导论,3,第1章 绪论,1956年正式提出人工智能（artificial intelligence, AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。,4,第1章 绪论,1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的发展简史 1.3 人工智能研究的基本内容1.4 人工智能的主要研究领域,5,第1章 绪论,1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的发展简史 1.3 人工智能研究的基本内容1.4 人工智能的主要研究领域,6,1.1.1 智能的概。

9、. 人工智能领域的机器学习面试题 如果您对技术感兴趣并且正在寻找涉及数据科学的工作，那么您很可能已经听说过机器学习。这个词笼罩着神秘的气氛-许多人对这个概念本身感到困惑。但是，如果您正在寻找如何成为AI工程师或商业智能开发人员，则可能对机器学习及其周围的一切非常熟悉。但是，如果您想为该工作评分，则必须准备一份工作面试。还有什么比修订机器学习面试问题更好的准备方法呢？ 在本教程中，我们将研究一些有关。

10、人工智能导论,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社,第 1 章 绪论,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社，2011. 2,人工智能导论,2,第1章 绪论,1956年正式提出人工智能（artificial intelligence, AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。,3,第1章 绪论,1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的发展简史 1.3 人工智能研究的基本内容1.4 人工智能的主要研究领域,4,第1章 绪论,1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的发展简史 1.3 人工智能研究的基本内容1.4 人工智能的主要研究领域,5,1.1.1 智能的概念,自然界四。

11、16 软件和集成电路 SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 融合 论 坛 INTEGRATION FORUM 2016年 ， 人工智能因 “阿尔法狗” 而迅速窜红 ， 成为产业乃至社会关注的焦 点。 无论是政府相关部门、 企业还是资本市场 ， 对于 人工智能都给以了巨大的 关注。 但事实上 ， 人工智能技术和应用的成熟度与其市场热度相比 ， 仍有不小的差 距。 目前 ， 人工智能技术的应用场景仍十分有限 ， 更广为人知的是其在下围棋、 智 力竞赛等方面的表现 ， 而这和人工智能技术真正在生活和行业中的应用显然 有着很大的距离。 因此 ， 现阶段发展人工智能产业。

12、 1 概述篇 1 1.1 机器学习的概念 1 1.2 机器学习的发展历史 2 2 技术篇 5 2.1 机器学习算法分类 5 2.2 机器学习的经典代表算法 10 2.3 生成对抗网络及对抗机器学习 19 2.4 自动机器学习 29 2.5 可解释性机器学习 36 2.6 在线学习 41 2.7 BERT 45 2.8 卷积与图卷积 56 2.9 隐私保护 61 3 深度学习篇 67 3.1。

13、人工智能与机器人,2,1.7 机器人技术指标指标体系与评价内容,1.3机器人分类,1.1机器人发展史,1.2机器人的定义,1.6 机器人相关主要技术与学科,1.5 机器人的优缺点,1.4 机器人化机器,1.8. 机器人技术展望,3,机器人的模样一定要像人吗？,有些人认为，最高级的机器人要做的和人一模一样，其实非也。实际上，机器人是利用机械传动、现代微电子技术组合而成的一种能模仿人某种技能的机械电子设备，他是在电子、机械及信息技术的基础上发展而来的。然而，机器人的样子不一定必须像人，只要能自主完成人类所赋予他的任务与命令，就属于机器人大家族。

14、II W0NTENTS 图目录 图 1-1 机器学习发展历程 1 图 2-1 机器学习分类 2 图 2-2 GAN 发展脉络 3 图 2-3 AutoML 基本过程 5 图 2-4 ATMSeer 自动机器学习定制化工具的用户友好型交互界面 5 图 2-5 Transformer 的网络架构 8 图 2-6 图卷积示意图 9 图 3-1 深度学习模型最近若干年的重要进展 11 图 3。

15、第六章 机器学习,6.1 机器学习概念6.2 示例学习6.2.1示例学习的两个空间模型6.3 基于解释的学习6.4基于案例的推理6.5 加强学习,6.1 机器学习的概念,6.1.1 机器学习的发展历史1.神经元模型研究阶段这个时期主要技术是神经元模型以及基于该模型的决策论和控制论;机器学习方法通过监督（有教师指导的）学习来实现神经元间连接权的自适应调整，产生线性的模式分类和联想记忆能力。具有代表性的工作有FRosenblaft的感知机（1958年）；NRashevsky数学生物物理学（1948年）；WSMcCullouch与WPitts的模式拟神经元的理论（1943年）;RMFriedberg对生。

16、第 7 章 专家系统与机器学习,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社,第7章 专家系统与机器学习,专家系统已经应用到数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、机械、艺术、以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的社会效益和经济效益，成为人工智能的重要分支。下面首先介绍专家系统的基本概念、工作原理、机器学习的基本概念和方法，以及知识发现和数据挖掘的基本概念和方法、建立专家系统的方法以及几个著名的专家系统实例。这几个专家系统已经成为当前开发专家。

17、人工智能Artificial Intelligence,主讲：鲍军鹏 博士西安交通大学电信学院计算机系电子邮箱：dr.baojpgooglemail.com版本：2.0,6.3 贝叶斯学习,6.3.1 贝叶斯法则6.3.2 朴素贝叶斯方法6.3.3 贝叶斯网络6.3.4 EM算法6.3.5 用贝叶斯方法过滤垃圾邮件,2,6.3.1贝叶斯法则,贝叶斯学习就是基于贝叶斯理论（Bayesian Theory）的机器学习方法。贝叶斯法则也称为贝叶斯理论（Bayesian Theorem，或Bayesian Rule，或Bayesian Law），其核心就是贝叶斯公式。,3,贝叶斯公式,4,后验概率,先验概率,先验概率,先验概率（Prior Probability）先验概率就是还。

18、人工智能Artificial Intelligence,主讲：鲍军鹏 博士西安交通大学电信学院计算机系电子邮箱：dr.baojpgooglemail.com版本：2.0,6.4 统计学习,传统的统计学理论，即Fisher理论体系的前提条件已知准确的样本分布函数并且采样无穷多为 V. Vapnik提出小样本（有限样本）统计学习理论小样本统计学习理论基于对学习错误（过学习，overfitting）和泛化能力之间关系的定量刻画，不仅避免了对样本点分布的假设和数目要求，还产生了一种新的统计推断原理结构风险最小化原理。,6.4.1 统计学习理论,函数估计模型 （1）G表示产生器，用于产生输入向量x。

19、1,人工智能Artificial Intelligence,主讲：鲍军鹏 博士西安交通大学电信学院计算机系电子邮箱：dr.baojpgooglemail.com版本：2.0,1,第六章机器学习,6.1 概述6.2 决策树学习6.3 贝叶斯学习6.4 统计学习6.5 遗传算法6.6 聚类6.7 特征选择与提取6.8 其它学习方法,2,6.1 概述,6.1.1 什么是机器学习？学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。关于“学习”这一概念的主要观点：学习是系统改进其性能的过程。这是西蒙的观点。西蒙的观点：学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在。

20、第六章 机器学习,概述几种机器学习,第六章 机器学习,概述几种机器学习,机器学习 概述,参考书本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。,机器学习 概述,什么是机器学习？Simon（1983）：学习就是系统中的变化，。