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人工智能导论论文800字的写法

发布时间:2024-07-16 07:30:29

人工智能导论论文800字的写法

本书全面系统地介绍了人工智能技术的基本概念和原理,勾画了人工智能学科知识体系的基本框架。全书共分为6篇。第1篇:概述与工具,概要介绍人工智能学科的知识体系、分支领域和研究方向;第2篇:搜索与求解,介绍图搜索与问题求解及基于遗传算法的随机优化搜索;第3篇:知识与推理,介绍一些常见知识表示和不确定性知识表示及其推理;第4篇:学习与发现,介绍机器学习、知识发现与数据挖掘的基本原理和方法;第5篇:感知与交流,简介模式识别和自然语言理解的基本原理;第6篇:系统与建造,主要介绍专家系统、Agent系统、智能化网络和智能机器人的设计与实现技术。本书为“十一五”国家级规划教材,适应专业为计算机、自动化、智能科学与技术、软件、电子、信息、管理、控制及系统工程等,本书也可作为非计算机类专业的研究生教材或教学参考书,亦可供其他专业的师生和相关科研及工程技术人员自学或参考。

写论文的时候内容提要应把论文的主要观点提示出来,便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面,不要罗哩罗嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋,缺乏说明观点的材料。 内容提要可分为报道性提要和指示性提要。报道性提要,主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等,对文章内容的提示较全面

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开的届数有参考,但是你主要还是要看出版检索情况⌄ 如果都是检索出版了的,那还是靠谱的。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

我擅长 交给我你放心

高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析

人工智能导论论文800字的写法怎么写

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为了详尽地阐述人工智能的核心知识,必须有一条主线将这些知识串联起来。本书所确定的主线是从实现人工智能的角度,将有关知识划分为哲学基础和工程实践两大块。哲学基础是实现人工智能的不同哲学思想和在相应思想指导下的具体方法;工程实践则是有关方法在实际问题中的应用和集成,以及方法实现所需要的软硬件条件。

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人工智能导论论文800字的写法视频讲解

开的届数有参考,但是你主要还是要看出版检索情况⌄ 如果都是检索出版了的,那还是靠谱的。

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是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,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

本书全面系统地介绍了人工智能技术的基本概念和原理,勾画了人工智能学科知识体系的基本框架。全书共分为6篇。第1篇:概述与工具,概要介绍人工智能学科的知识体系、分支领域和研究方向;第2篇:搜索与求解,介绍图搜索与问题求解及基于遗传算法的随机优化搜索;第3篇:知识与推理,介绍一些常见知识表示和不确定性知识表示及其推理;第4篇:学习与发现,介绍机器学习、知识发现与数据挖掘的基本原理和方法;第5篇:感知与交流,简介模式识别和自然语言理解的基本原理;第6篇:系统与建造,主要介绍专家系统、Agent系统、智能化网络和智能机器人的设计与实现技术。本书为“十一五”国家级规划教材,适应专业为计算机、自动化、智能科学与技术、软件、电子、信息、管理、控制及系统工程等,本书也可作为非计算机类专业的研究生教材或教学参考书,亦可供其他专业的师生和相关科研及工程技术人员自学或参考。

(人工智能与机器人研究),这本书上面都是别人发表的关于人工智能的文章,比较权威可信的

人工智能导论论文800字怎么写的

人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容,是选修模块。 通过本模块的学习,学生应能描述人工智能的基本概念,会使用一种人工智能语言解决简单问题,把握其基本特点;能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统;知道人工智能对人类学习、生活的影响;通过感受人工智能技术的丰富魅力,增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用;要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学;要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求,可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一)知识及其表达1.内容标准(1)能描述人工智能的概念与基本特点;知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。(2)列举人工智能的主要应用领域;通过演示或实际操作,体验人工智能的若干典型应用,知道其发展现状。例1 符号运算: 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica,进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别:声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明:这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理:该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。(3)掌握知识的概念;学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2.活动建议(1)就下列话题展开讨论:利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题?具有哪些优点?(2)对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。(3)人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用,“在家里寻找外星人”(SETI@home)项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施,它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力,分析世界上最大的射电望远镜获得的数据,帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义,学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念,了解SETI@home项目的具体内容,感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 (二)推理与专家系统1.内容标准(1)演示或使用简单的产生式专家系统软件,感受用专家系统解决问题的基本过程;了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”(Desktop PC Product Advisor)专家系统,为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。(2)通过实例分析,知道专家系统正向、反向推理的基本原理;会描述一种常用的不精确推理的基本过程。(3)了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统,分别使用“Why”和“How”命令,了解其解释过程。(4)了解专家系统外壳的概念;学会使用一个简易的专家系统外壳,并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中,通常采用“原型化”策略。2.活动建议(1)针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题,利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如,用于识别校园中植物的专家系统。(2)有人认为:“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段,专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后,让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 (三)人工智能语言与问题求解1.内容标准(1)了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构,掌握相关概念,知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/,考察它的实例程序。(2)初步学会使用该语言设计程序求解简单问题,并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔(Hanoi)问题。(3)了解状态空间的概念与方法,学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。(4)通过简单博弈问题的分析,了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程,知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年,“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年,“深蓝”的后嗣替“父”报仇,以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上,“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录,它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2.活动建议(1)以小组为单位,对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查,就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。(2)观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品,发挥自己的想象力,描述人工智能技术的应用前景,以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。

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我觉得主要是温情片吧~小男孩虽是机器人,但对母爱有着惊人的依赖和执着,至始至终深深地爱着那个把她领回去的母亲。是一大催泪片哦~特别是影片的结尾更是让人不禁流下眼泪。蛮感人的,当时在寝室里看的,小男孩忧郁的眼神看了就心疼。

人工智能:冲击,还是救赎?人工智能,人类期待的下一个科技新燃点正在试图“引爆”我们的社会交朋友、订餐、打车、网上购物、众筹投资等等,这些我们习以为常的生活技能已经被我们通过众多的社交媒体和App而掌握。然而,如今硅谷再次找到了下一个新燃点——人工智能(AI),试图再次“引爆”我们的世界。截至目前来看,人们对这一科技的未来十分有信心,并且部分学者及科学家,如牛津大学教授卢西亚诺·弗洛里迪,麻省理工斯隆管理学院的埃里克·布莱恩约弗森、安德鲁·麦卡菲等人,认为人工智能或许会成继哥白尼革命、达尔文革命后又一人类自我认知革命,蒸汽机工业革命后的又一机器革命。未来,人工智能究竟会成为人类认知的冲击力量,还是世界时代发展的技术革命救赎?“硅谷独家大王”,《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫,凭借他对互联网发展的惊人洞察力和敏锐度,为我们带来深刻解读。AI与IA《时间线》:尽管AI已经成为当前的热门话题,但是似乎AI还没有被给予一个较为完整的定义。在您看来,AI的定义是什么?马尔科夫: 从普遍共识角度来看,AI是一个关注于执行类似人类能力的技术的领域,包括从认知到语音、视觉以及物理运动。因此机器人学是AI的一个子集。值得注意的是,麦克卡尼最初创造了这个词,因为他想创造和替代控制论领域,主要是因为他不喜欢Norbert Wiener。《时间线》:在您的《与机器人共舞》这本书中,您为我们呈现了另一个概念,IA(智能增强)。您能为我们详细解释一下IA吗?马尔科夫:智能增强,即IA,是在20世纪60年代由计算机科学家Douglas Engelbart创造的。Engelbart后来还发明了直到现在我们仍在电脑和网络上使用的电脑鼠标,超文本和其他技术。在提出智能增强一词时,他打算使用各种基于计算机的技术来帮助知识工作者更有效地进行工作。《时间线》:关于AI与IA的发展关系,您认为它们之间是互斥的还是互相支持的?马尔科夫:AI与IA的关系是分歧并悖论的。悖论的原因是如果你增强人类智能,意味着你可能需要较少的人类去处理某个任务。我着手写《与机器人共舞》就是为了探索这两个在过去半个世纪都没有任何联系的截然不同的计算机世界。面对这个挑战,我认为的解决办法即是以人类为中心的工程设计。人机关系与机器人犯罪《时间线》:人机关系一直是很有争议的话题。在您看来最合适的人机关系是怎样的?您是否同意《人工智能时代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能会加剧财富分配不均的观点?马尔科夫:计算机科学家Alan Kay曾说,我们可以选择去设计那些系统作为我们的奴隶,合作伙伴或主人。(他这番话来自黑格尔。)我也赞同通过设计那些可以充当工作同伴的系统来作为解决办法。至于Jerry Kaplan先生提出的关于技术产生更大的财富不平等的观点,我认为相关的证据和情况是复杂的。我看到有一些情况和趋势是反映了他的观点,但是另一些情况确实是与其相背离的。《时间线》:在机器帮人们解决很多问题同时也意味着人类在逐渐被机器简化。例如现在人们使用的智能手机将很多复杂程序简化,用户不用思考太多的操作流程,只要几步简单的操作就可以掌握它的功能,以至于帮助人们解决很多问题。您认为智能机器的“思维”是否会使人类智慧“退化”?马尔科夫:不得不说这确实是个问题,这事关我们怎样设计那些会与我们产生相互作用及相关性的AI。比如说,可能通过使用AI去增强一个医生的决策能力和诊断能力。或者,相反地,可能在AI的协助下使有较浅资历和能力的医生助手来替代医生。哪个是正确的选择呢?我想这是很难决定其一的,但它确实是一个社会选择。《时间线》:现在人们最直观的AI感受除了智能手机外就是目前大热的无人驾驶汽车,但是近期特斯拉无人驾驶汽车车祸死亡事故将安全问题推向舆论风口浪尖。关于最后的追责问题引起人们关注,您如何看待这类问题?在未来,机器人犯罪是否会成为重要的伦理问题之一?马尔科夫:完全无人驾驶要比欧洲、美国、亚洲的工程师所认为的无人驾驶挑战更大。来自技术和监管的挑战使得设计者需要比想象中更多的时间来设计完全无人驾驶系统。关于完全无人驾驶的责任认定问题,最简单的答案就是责任归属制造者。我认为AI技术将很快被滥用,正如现如今我们使用的相关计算机技术被滥用一样。或许,在未来,语音合成将很可能成为社会工程攻击人类诚信的武器。人工智能全球化与产业革命《时间线》:自集成电路发展开始,摩尔定律成为科技发展的默认趋势,但是似乎自大数据、云计算、AI等出现后,摩尔定律在逐渐被打破,您如何看待这种情况?对摩尔定律的突破是否也意味着科技发展的新形式?马尔科夫:摩尔定律的影响现在是失速的。登纳德缩放比例定律(关于处理器时针速度的指数增长)终结于2006年,并且单个晶体管成本的下降终结于2014年。这意味着始于1965年的“搭便车效应”现在已经终结了。我不知道制造技术在未来是否有新的突破,但是目前还未发生什么。这也不意味着计算机进程正在结束,只是未来可能更多的是依赖人类的创造力。《时间线》:随着技术的进步,AI技术已经成为部分国家的战略发展,从德国的工业0到中国的互联网+,AI全球化成为必然趋势,但这一趋势也毫无疑问地在挑战着目前的发展模式,您认为AI的爆发是否会彻底颠覆人类发展成为新一次的产业革命?马尔科夫:不,我认为不会的。AI本质是一种技术,就像汽锤或卡车一样。在任何社会中,它既可用来增强人类能力但也可取代人类。但这依赖于如何使用和部署AI技术。《时间线》:AI和智能机器人的渗透已经开始在影响人类生活了,我们看到在部分行业中,部分职业已经被机器人取代,同时因为AI的出现也衍生出不少新的行业,您认为这一变化是否在预示着AI对产业结构的改变?人类的工作真的会被智能机器抢走吗?您认为人们应该如何应对这一变化?马尔科夫:AI和机器人的到来要比其狂热者所认为的慢很多。这些技术在被演示的时候表现得非常好,但是目前有些技术在现实生活中仍有些不切实际。一些支持者认为,技术的快速发展在未来将是继续的趋势,但是事实上有些证据却表明速度是慢了下来,而不是持续加速。对于AI和机器人的到来,我认为在许多社会中,特别是那些正在加速成熟的国家,例如中国,如果机器人来得及时,那么对于这些国家来说将是很幸运的。中国竞争《时间线》:您能否简单对比下美国AI发展与中国AI发展,有何相同点和不同点?您对中国的AI技术和智能机器人的发展有何看法?对中国的企业家有何建议?马尔科夫:由于贵国政府没有允许我作为一个报道者在贵国工作,所以很抱歉我的观点很有限。不过,有证据表明,中国正在快速追赶美国的创新能力。但是我还没有见到中国计算机科学家和工程师有根本性的突破,大部分都还只是渐进式的发展。《时间线》:目前中国经济和科技在面临一次新的转型,中国逐渐在由“中国制造”转变为“中国创造”,您认为AI的爆发对这一转型会产生怎样的影响?马尔科夫:我认为“中国创造”是一个目标。当新奇的中国技术出现,或是源自中国想法而不是复制美国而产生的新技术平台出现时,那将会非常有意思。

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