武汉科技大学:人工智能概述——探索知识获取与应用
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更新于2024-08-01
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人工智能概述课程旨在为学生提供全面的理解,涵盖了人工智能的基本概念、发展历史、未来研究趋势以及核心研究领域。该课程分为三个部分:绪论、基础篇和提高篇。
在绪论部分,即第一章,学生将学习到人工智能的定义和基本研究背景。AI被定义为一门前沿学科,融合了计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学和语言学等多种学科知识,体现了其跨学科和综合性特征。AI被誉为20世纪的重要科技成就之一,与空间技术、原子能技术齐名。
课程的核心内容包括:
1. **问题求解的基本方法**:这是AI的基础,涉及搜索算法、归约和逻辑推理等技术,这些方法用于解决复杂问题,如决策制定和路径规划。
2. **知识表示方法**:重点介绍基于逻辑的方法,如谓词逻辑和一阶逻辑,以及语义网技术,这些用于表达和组织知识结构,使得机器能够理解和处理知识。
3. **KB系统设计**:知识库(Knowledge Base, KB)系统的构建是AI应用的关键,通过这些系统,AI系统可以储存、检索和处理大量的知识。
4. **智能规划和配置**:这部分探讨如何利用AI技术进行自动化规划,包括目标设定、任务分配和资源配置,以实现高效决策。
5. **编程设计能力**:课程强调人工智能编程设计,特别是使用Prolog等工具,帮助学生掌握编程技巧,以便实际操作和应用。
6. **提高篇**:包括非单调推理、不确定推理、模糊推理等高级技术,这些扩展了AI的处理能力,使其能适应复杂的现实环境。此外,还涉及机器视觉(感知)、自然语言理解(NLU)和Agent技术,这些都是实现智能交互和环境适应的关键。
7. **信息基础的智能化**:这部分强调如何利用信息理论和基础架构来支持智能化系统的发展,使之更具自主性和交互性。
这门课程不仅让学生理解人工智能的基本原理,还关注其实际应用和前沿发展趋势,旨在培养学生的创新思维和实践能力,为他们在AI领域的发展打下坚实的基础。
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