人工智能：机器学习入门与发展历程

第七章 "机器学习" 是人工智能领域的核心章节，着重探讨了这一重要研究方向在计算机科学中的应用。本章教学内容主要包括机器学习的基础概念、主要学习方法以及知识发现的相关内容。教学重点在于理解机器学习的基本结构，如类比学习、神经学习，以及知识发现的过程。难点在于构建学习系统的结构和深入理解知识发现的处理技术。 1. 机器学习的定义和发展历史 - 学习被定义为系统通过不断实践提高自身能力，使在未来任务中表现更优。机器学习则定义为研究如何让机器模仿人类的学习行为，包括获取新知识和技能。举例如1959年的下棋程序展示了早期机器学习的尝试。教学过程中，通过历史事件和理论背景，让学生掌握机器学习的定义，并了解其发展历程。 - 发展史分为四个阶段： - 第一阶段（50年代-60年代）："无知"学习，关注自组织和自适应系统，以神经网络理论为基础。 - 第二阶段（60年代-70年代）：转向模拟人类概念学习，利用逻辑或图结构作为机器内部表示。 2. 关键学习方法 - 类比学习和知识发现是教学的核心内容，学生需要重点掌握这两种方法。类比学习通过找出事物之间的相似性来学习新知识，而知识发现则是从大量数据中自动提取模式和规则的过程。 3. 教学策略 - 教师将主要通过课堂教学进行讲解，结合学生已有的知识背景，通过实例分析和提问引导学生深入理解。课堂上强调难易结合，确保课程内容易于理解。 4. 教学要求 - 学生需要重点掌握类比学习和知识发现的技术，了解机器学习的发展历程，熟悉解释学习和归纳学习，并对机械学习有所认识。 通过本章的学习，学生将建立起对机器学习基本概念的深刻理解，并能在实际项目中应用这些原理和技术，推动人工智能技术的进一步发展。