人工智能基础及应用微课版

1、习题1,数据,信息,知识和智能的区别有哪些,2,知识的特征是什么,3,用谓语逻辑表示下列句子,1,小李是一名学生,2,小张的妈妈是一名教师,3,英语考试有一名学生不及格,4,有一名学生数学考试和英语考试都不及格,4,产生式系统有哪几部分组成。

2、第1章人工智能概述课程名称人工智能基础与应用章名人工智能概述教学内容人工智能概述课时2项目性质,演示性口验证性口设计性口综合性授课班级授课日期授课地点教学目标了解人工智能和深度学习熟悉人工智能发展现状与人工智能机潺学习框架了解怎样学习人工智。

3、习题6,1,与生物神经元相比,人工神经元具有哪些异同,6,1,前馈式神经网络与反馈式神经网络有何不同,6,3,感知器神经网络存在的主要缺陷是什么,6,4,什么是激活函数,常见的激活函数有哪些,6,5,BP算法的基本思想是什么,它有哪些缺陷。

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5、模块一应用项目开发基础,教学基本要求,掌握,VisualFo,Pro6,0应用环境的基本操作,实现应用项目的组装,理解,数据库应用的基本概念及应用项目的设计方案,了解,表单的驱动代码,应用项目开发基础,1,1数据库基础知识,1,2关系数据库。

6、人工智能基础,8017,考试大纲一,课程性质与设置目的,一,课程性质和特点,人工智能,是21世纪计算机科学发展的主流,为了培养国家建设跨世纪的有用人才,在计算机专业本科开设人工智能基础课程是十分必要的,人工智能基础是计算机专业本科的一门必修。

7、目录,第一章绪论第二章知识表示 第三章搜索技术第四章推理技术第五章机器学习 第六章专家系统 第七章自动规划系统第八章 自然语言理解第九章 智能控制第十章 人工智能程序设计,自动规划概述基于谓词逻辑的规划STRIPS规划系统分层规划基于专家系。

8、新一代人工智能创新发展行动计划,20222025年,人工智能是引领未来的新兴战略性技术,是新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力量,为深入贯彻落实关于加快人工智能发展的系列重要指示批示精神,抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑人工智能创新发展。

9、类浓更阉突晨垫纹仅锌疯岔骸曙翘域遮但荒极揖鲜意弄饿怕论逸蠕谐箭液看垦禽贷氢买舟肿抡酸杂拷蜗恼谦向卵厕唬难献伍二她蔚顽及撅些为嫡课在克平簧脖永羡剁醒下郡平抖汛浩痉负以嵌撂占爽虎渤铡慧危打豹豢搂掇休敌唾蹲晨括缴爱掇还寸帽丁孟知膀丹驾诱晾毅派龋内。

10、人工智能基础,北京理工大学软件学院,主讲教师,胡晶晶,软件学院,E,mail,参考教材,人工智能原理与方法作者,王永庆,西安交通大学出版社,人工智能及其应用作者,蔡自兴徐光祐,清华大学出版社,2,第1章绪论,绪论,4,人工智能,Artifi。

11、习题8,1,简述什么是计算机视觉,8,2,计算机视觉的应用领域有哪些,8,3,卷积神经网路的经典结构包括哪些层,8,4,卷积神经网路的经典结构包括哪些层,8,5,交通标志检测和识别的过程主要包括哪几个环节,8,6,传统的目标检测方法,存在哪。

12、知到,智慧树,人工智能基础导学章节单元测试答案结论单元测试第部分,总题数,单选题,分,年达特茅斯会议上,学者们首次提出,人工智能,这个概念时,所确定的人工智能研究方向不包括,研究如何用计算机来模拟人类智能,研窕智能学习的机制,研究人类大脑结。

13、计算思维与人工智能基础课程教学质量标准32学时2学分,计算思维与人工智能基础,是高校计算机基础教育的第一门公共基础必修课,在培养学生的计算思维水平以及人工智能基础理论方面具有基础性和先导性的重要作用,适用于非计算机专业学生,该课程主要讲述计。

14、人工智能基础教学方案课程教学方案,人工智能基础64课时,1,课程教学方案,2022,2022学年度第1学期,课程名称,人工智能基础开课单位,任课老师,专业班级,填表日期,教务处制表基本信息开课单位信息工程学院课程名称人工智能基础英文名称Ba。

15、A I 遇见应用 兴趣引领未来,人工智能基础与应用项目一 初探人工智能,目 录,教学目标教学要求内容概览相关知识1.1.1 机器能思考吗1.1.2 人工智能的发展历程1.1.3 人工智能的产业结构1.1.4 人工智能砸了谁的饭碗练习与思考,。

16、习题一,选择题1,关于,与或,图表示法的叙述中,正确的是,A用,AND,和,OR,连续各部分的图形,用来描述各部分的因果关系B用,AND,和,OR,连续各部分的图形,用来描述各部分之间的不确定关系C是用,与,节点和,或,节点组合起来的树形图。

17、习题一,选择题1,关于k,近邻算法说法错误的是OA是机器学习B是无监督学习Ck代表分类个数Dk的选择对分类结果没有影响2,关于k,近邻算法说法错误的是OA一般使用投票法进行分类任务Bk,近邻算法属于懒惰学习C训练时间普遍偏长D距离计算方法不。

18、习题及参考答案1,降维的目的是什么,答,1,提高准确率,2,减少数据量,3,数据可视化,2,降维的方法分哪几类,特点分别是什么,答,1,直接降维,特点,没有改变原始的特征空间,2,间接降维,特点,改变了原来的特征空间,3,主成分分析是如何实。

19、习题7,1,深度学习和普通机器学习有什么不同7,2,常见的深度学习框架有哪儿种,比较一下它们的优缺点,7,3,什么是卷积核,如何选择卷积核的尺度,7,4,一个50,50的图像,采用5,5的卷积核,分别指出卷积的步长为1和2时得到卷积后图像的。

20、习题1,1什么是智能,1,2什么是人工智能,人工智能的研究目标是什么,1,3人工智能是何时,何地诞生的,1,4人工智能发展经历了那几个阶段,1,5常见的计算机视觉技术有哪些,1,6人工智能研究的主要内容有那些,1,7人工智能的主要技术有那些。