人工智能导论课程论文格式怎么写

论文格式论文格式——题目：题目应当简明、具体、确切地反映出本文的特定内容，一般不宜超过20字，如果题目语意未尽，用副题补充说明。论文格式——作者：署名的作者只限于那些选定研究课题和制订研究方案、直接参加全部或主要研究工作、做出主要贡献，并了解论文报告的全部内容，能对全部内容负责解答的人。其他参加工作的人员，可列入附注或致谢部分。论文格式——摘要：摘要应具有独立性和自含性，有数据结论，是一篇完整的短文。摘要一般200-300字摘要中不用图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语。论文格式——正文：论文中的图、表、附注、参考文献、公式等一律采用阿拉伯数字编码，其标注形式应便于互相区别，如图1，图2-1；表2，表3-2；附注：1)；文献[4]；式(5)，式(3-5)等具体要求如下；1论文格式——图：曲线图的纵横坐标必须标注量、标准规定符号、单位(无量纲可以省略)，坐标上采用的缩略词或符号必须与正文中一致。2论文格式——表：表应有表题，表内附注序号标注于右上角，如“XXX1）”（读者注意：前面“”引号中的实际排版表示方式应该是“1）”在“XXX”的右上角），不用“＊”号作附注序码，表内数据，空白代表未测，“一”代表无此项或未发现，"0"代表实测结果确为零。3论文格式——数学、物理和化学式：一律用“”表示小数点符号，大于999的整数和多于三位的小数，一律用半个阿拉伯数字符的小间隔分开，不用千位擞“，”，小于1的数应将0列于小数点之前。例如94，652应写成94652；319，325应写成314325。应特别注意区分拉丁文、希腊文、俄文、罗马数字和阿拉伯数字；标明字符的正体、斜体、黑体及大小写、上下角，以免混同。4论文格式——计量单位：论文中使用的各种量、单位和符号，必须遵循国家标准GB3100-82，GB3101-82，GB3102/1-13-82等的规定单位名称和符号的书写方式，一律采用国际通用符号。没有相应符号的非物理量单位可使用中文(如“件”、“台”、“人”等)，它们可以与其他单位的符号构成组合单位(如“件每秒”的符号为“件/S”)。

学术堂整理了一份课程论文的格式模板，供大家参考:　　一封面　　题目:小二号黑体加粗居中　　各项内容:四号宋体居中　　二目录　　目录:二号黑体加粗居中　　章节条目:五号宋体　　行距:单倍行距　　三论文题目　　小一号黑体加粗居中　　四中文摘要　　1、摘要:小二号黑体加粗居中　　2、摘要内容字体:小四号宋体　　3、字数:300字左右　　4、行距:20磅　　5、关键词:四号宋体，加粗词3-5个，每个词间空一格　　五英文摘要　　1、ABSTRACT:小二号TimesNewR　　2、内容字体:小四号TimesNewR　　3、单倍行距　　4、Keywords:四号加粗词3-5个，小四号TimesNewR词间空一格　　六绪论　　小二号黑体加粗居中内容500字左右，小四号宋体，行距:20磅　　七正文　　(一)正文用小四号宋体　　(二)安保、管理类毕业论文各章节按照一、二、三、四、五级标题序号字体格式　　章:标题小二号黑体，加粗，居中　　节:标题小三号黑体，加粗，居中　　一级标题序号如:一、二、三、标题四号黑体，加粗，顶格　　二级标题序号如:(一)(二)(三)标题小四号宋体，不加粗，顶格　　三级标题序号如:标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字　　四级标题序号如:(1)(2)(3)标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字　　五级标题序号如:①②③标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字　　医学、体育类毕业论文各章序号用阿拉伯数字编码，层次格式为:1××××(小2号黑体，居中)××××××××××××××(内容用4号宋体)1××××(3号黑体，居左)×××××××××××××(内容用4号宋体)1××××(小3号黑体，居左)××××××××××××××××××××(内容用4号宋体)①××××(用与内容同样大小的宋体)××××(用与内容同样大小的宋体)　　(三)表格　　每个表格应有自己的表序和表题，表序和表题应写在表格上方正中表序后空一格书写表题表格允许下页接续写，表题可省略，表头应重复写，并在右上方写"续表××"　　(四)插图　　每幅图应有图序和图题，图序和图题应放在图位下方居中处图应在描图纸或在洁白纸上用墨线绘成，也可以用计算机绘图　　(五)论文中的图、表、公式、算式等，一律用阿拉伯数字分别依序连编编排序号序号分章依序编码，其标注形式应便于互相区别，可分别为:图1、表2、公式(5)等　　文中的阿拉伯数字一律用半角标示　　八结束语　　小二号黑体加粗居中内容300字左右，小四号宋体，行距:20磅　　九致谢　　小二号黑体加粗居中内容小四号宋体，行距:20磅　　十参考文献　　(一)小二号黑体加粗居中内容8-10篇，五号宋体，行距:20磅参考文献以文献在整个论文中出现的次序用[1]、[2]、[3]……形式统一排序、依次列出　　(二)参考文献的格式:　　着作:[序号]作者译者书名版本出版地出版社出版时间引用部分起止页　　期刊:[序号]作者译者文章题目期刊名年份卷号(期数)引用部分起止页　　会议论文集:[序号]作者译者文章名文集名会址开会年出版地出版社出版时间引用部分起止页　　十一附录(可略去)　　小二号黑体加粗居中英文内容小四号TimesNewR单倍行距翻译成中文字数不少于500字内容五号宋体，行距:20磅

专业导论是将涉及内容很广的学科做概括性介绍，一般不会有非常深入的分析，但对历史和未来都有精简扼要的介绍，使读者对这门学科有一个概括的了解。广大高校通常在大一开设“专业导论”课程，考核要求提交专业导论论文。RT所答。不止金融专业，各个专业的导论论文都可结合专业导论课程内容和自身学习目标，谈谈自己的体会和四年的学习规划。首先，专业导论课程的内容，可查阅资料写金融专业的内涵，要求条件，就业发展的前景与我国金融发展情况。细则谈金融专业内具体所要求学习的课程，这些课程有何作用，培养何种能力。其次。自身学习目标，体会与规划，根据自身不同情况而写。可以按照时间顺序也可按照不同方面分类书写。

论文格式模板　　学号　　本科学年小论文　　题目　　学院大连艺术学院音乐学院专业名称音乐表演(声乐) 年级 2014级学生姓名王鸿指导教师　　2014年7月3日　　如何掌握表演中的信念感(小3号黑体)　　摘要　　( ;摘要”之间空两格，3号黑体，居中，不加页眉，单独页，单倍行距。) XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX ……(小四号宋体，25倍行距，内容300-500字为宜。) (空一行打关键词)　　关键词： XXXX，XXXX，XXXX，XXXX　　(;关键词”且与内容为四号黑体，关键词一般为3-5个)　　目录(三号黑体，行距为单倍)　　绪论 ………………………………………………………………………………… 1　　一、XXXXXXXXXXXXXX ……………………………………………………… **　　(一)XXXXXXXXXXXXX (小4号宋体)　　(二)XXXXXXXXX　　(三)XXXXXXX ……　　二、XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX……………………………………………………**　　(一)XXXXXXXX 1、XXXXXX(小4号宋体) XX……………　　三、XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX…………………………………………………**　　结论…………………………………………………………………………………**　　参考文献……………………………………………………………………………**　　致谢…………………………………………………………………………………**　　绪论(三号黑体居中)　　XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX……(宋体小四号，25倍行距，不单独起一页)。　　一、XXXXXXXXXXXXXXXXX　　(正文一级标题三号黑体居中。标题与正文行距为2倍行距。如果有副标题，加破折号，小四号黑体居中。)　　(一)XXXXX (二级标题和题序用小4号黑体)　　XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX[1]，XXXXXXXXXX……(正文用宋体小四，行距为25倍)　　……　　(二)XXXXX　　……　　结论 (与正文空一行，三号黑体居中)　　XXXXXXXXXXXXXXX(小四宋体，与正文要求一致)　　注释：(小5号宋体)作者，《书名》，出版社，第X页　　[1]参考文献(3号黑体，居中，单起一页)　　[1] 刘小龙电视艺术美学[M]北京：中国广播电视出版社， [2] 吴海霞，沈剑平电视论坛[C] 北京：人民教育出版社，2003(2) (宋体5号，25倍行距)　　致谢 (单起一页，黑体三号居中，单倍行距)　　Xxxxxxxxxx (内容格式与正文要求一致

人工智能导论课程论文格式

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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

离散数学算法与数据结构等，逻辑谓词表示法以及经典逻辑推理都是跟离散数学基础有关的，不确定性推理中很多就是数学基础咯，关于搜索的部分可以先学习算法。

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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基本格式：文章题目（一般不超过20个汉字）→下附（作者姓名、单位全称、所在省市及邮编）内容摘要（用第三人称写法，200字内为宜）→关键词（3-5个）正文（五号字、宋体，段落空格作者需有一定排版技术，文章不宜过乱）参考文献（10-15个重点即可，不用将所有的参考部分都标明参考文献）可以发你一份参考

人工智能课程报告摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的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。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一人工智能学习的历史性基础和发展步伐人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。　人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(b)利用知识解决问题的推理机。　　　　　　　大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动　　　　　　　　　　　　知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。 80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。　　　　　　　　　　　　　　　　其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。　　　　　　由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。二人工智能学习的主要技术及其发展趋势　目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。　　　　　　　　　　　　由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。　　　　　　　　　　　　　　　　结束语许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1] 《人工智能简史》孙兴清华大学出版社， 1990年[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月[3] 陈万求;黄一;;NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期 [4] 王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能[6] 王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期[7] 熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年[8] 孙志楠;;人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期[9] 宋翠萍;;浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期[10] 胡琴;;电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期[11] 刘惠彦;;电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势[J];科技创新与应用;2013年18期[12] 朱金芳;;人工智能在电气工程自动化中的运用[J];化学工程与装备;2013年05期[13] 潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期[14] 虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期[15] 赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期[16] 李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年

人工智能导论课程论文格式要求

一般来说，PS正常字数是在600—800范围内。推荐信也是一样，一些英国大学对推荐信的格式和字数也有一定的要求。

回答，说现代企业管理课程论文写作要求及评分标准课程论文文稿格式要求论文提交打印版(A4纸)一级标题3号黑体、二级标题4号黑体、三级标题5号宋体，正文5号宋体，固定行距24磅，页眉横线上加标题，页脚：75页码1、2、3---居中，提交时间为课程结束前两周之内；参考文献应在5篇以上；课程论文字数应在3000字以上；论文书写(装订)格式(安顺序)如下： ●封面：包括论文标题，班级，姓名，完成日期等；●论文摘要(小四楷体)；●关键词(3~5)(小四楷体)

论文题目（宋体：3号字）基金项目作者姓名、单位、地址、邮编关键词：xxx（宋体，5号字）摘要：xxx（宋体，5号字，300字以内）正文：……（宋体，5号字，正文字数不少于2200）参考文献: 按文章中出现的先后顺序列出，给出编号，并在文章中引用的地方上标此编号，注明引文出处、作者、出版社、页码（宋体，5号）

人工智能导论课程论文报告格式

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将学过的课程或需要预习的课程做一个小的总结。报告使用范围很广。按照上级部署或工作计划，每完成一项任务，一般都要向上级写报告，反映工作中的基本情况、工作中取得的经验教训、存在的问题以及今后工作设想等，以取得上级领导部门的指导。报告，在已发布的党、人大、政府、司法、军队机关的公文处理规范中，都规定了这个文种。课程综合报告；全面汇报工作情况，可以和总结工作、计划安排结合起来。要有分析，有综合，有新意，有重点。开题报告的基本内容及其顺序：论文的目的与意义；国内外研究概况；论文拟研究解决的主要问题；论文拟撰写的主要内容（提纲）；论文计划进度；其它。课堂总结内容：1、总结必须有情况的概述和叙述，有的比较简单，有的比较详细。这部分内容主要是对课程的主客观条件、有利和不利条件以及课程内容的安排等进行分析。2、经验和教训。做过一件事，总会有经验和教训。为便于今后的课程，须对以往工作的经验和教训进行分析、研究、概括、集中，并上升到理论的高度来认识。3、今后的打算。根据今后的课程安排和要求，吸取前一时期工作的经验和教训，明确努力方向，提出改进措施等。4、总结，就是把你的工作情况进行一次全面系统的总评价、总分析，分析成绩、不足、经验等。总结是应用写作的一种。

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