人工智能导论：知识发现与数据挖掘探索

"知识发现的对象-人工智能导论全套课件，涉及人工智能导论教材《人工智能导论》（第3版），作者王万鹏，由高等教育出版社出版。课程涵盖人工智能的基本概念、发展简史、研究内容和主要研究领域。" 在人工智能领域，知识发现是至关重要的一个环节，它涉及到对不同类型数据的深入分析以提炼有价值的信息。以下是关于知识发现的一些关键知识点： 1. 数据库：在知识发现中，关系数据库是最常见的研究对象。关系数据库通过结构化的数据存储和管理，使得数据查询和分析变得高效。利用数据挖掘技术，可以从这些数据库中提取模式、关联规则和异常值，从而揭示潜在的知识。 2. 数据仓库：数据仓库是专门为分析而设计的大型集中式数据库，它为知识发现提供了预处理过的高质量数据源。数据仓库的构建包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，这些步骤确保了数据适合于深度分析和知识发现。 3. Web信息：Web知识发现分为内容发现和结构发现两部分。内容发现关注Web文档中的文本信息，如通过自然语言处理技术提取关键词、主题和情感。结构发现则侧重于网页的链接结构，通过网络拓扑分析发现网络社区、影响力中心等。 4. 图像和视频数据：图像和视频数据包含丰富的视觉信息，可以通过计算机视觉技术进行分析。例如，遥感图像分析可以用于环境监测，视频分析则可应用于行为识别和安全监控。 5. 知识发现与数据挖掘：数据挖掘是知识发现的关键技术之一，它包括分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘等方法。这些方法帮助从大量数据中提取出模式和规律，形成可理解的知识。 6. 人工智能基本概念：人工智能是模拟、延伸和扩展人类智能的一门科学，其核心在于通过机器模拟人类智能的各种表现。智能包括感知、记忆、思维和行为能力，其中，逻辑思维和形象思维是两种主要的思维方式。 7. 发展简史：人工智能自1956年正式提出以来，经历了多次起伏，包括早期的推理时代、知识工程时代、机器学习时代，直到现在的深度学习和大数据驱动的人工智能时代。 8. 研究内容：人工智能的研究涵盖机器学习、神经网络、自然语言处理、机器人学、专家系统等多个方面，旨在创建能够自主学习、理解和适应环境的智能系统。 9. 主要研究领域：人工智能的应用领域广泛，包括自动驾驶、智能家居、医疗诊断、金融风险评估、教育、娱乐等，不断推动着科技进步和社会变革。 通过学习《人工智能导论》，我们可以深入了解人工智能的理论基础和实际应用，掌握知识发现和数据挖掘的技术，为应对未来智能时代的挑战做好准备。