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人工智能原理與算法（人工智能原理與算法張文生）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 18:22:27 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 114 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能原理與算法的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能算法？
2、人工智能原理及應(yīng)用
3、人工智能原理是什么？
4、人工智能算法有哪些

人工智能原理與算法（人工智能原理與算法張文生）

一、人工智能算法？

算法就分很多類，這里拿“合一”來作為介紹，為了應(yīng)用推理規(guī)則（比如取式假言推理)，推理系統(tǒng)必須能夠判斷兩個(gè)表達(dá)式何時(shí)相同，也就是這兩個(gè)表達(dá)式何時(shí)匹配。在命題演算中，這是顯而易見的:兩個(gè)表達(dá)式是匹配的當(dāng)且僅當(dāng)它們?cè)谡Z(yǔ)句構(gòu)成上相同。在謂詞演算中，表達(dá)式中變量的存在使匹配兩個(gè)語(yǔ)句的過程變得復(fù)雜。全稱例化允許用定義域中的項(xiàng)來替換全稱量化變量。這需要一個(gè)決策處理來判斷是否可以使變量替換產(chǎn)生的兩個(gè)或更多個(gè)表達(dá)式相同〈通常是為了應(yīng)用推理規(guī)則)。合一是一種判斷什么樣的替換可以使產(chǎn)生的兩個(gè)謂詞演算表達(dá)式匹配的算法。我們?cè)谏?一節(jié)中已經(jīng)看到了這個(gè)過程，VX( man(X)=mortal(X))中的×替換成了man( socrates)中的 soc-rates。合一和像假言推理這樣的推理規(guī)則允許我們對(duì)一系列邏輯斷言做出推理。為了做到這一點(diǎn)，必須把邏輯數(shù)據(jù)庫(kù)表示為合適的形式。這種形式的一個(gè)根本特征是要求所有的變量都是全稱量化的。這樣便允許在計(jì)算替代時(shí)有完全的自由度。存在量化變量可以從數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)句中消除，方法是用使這個(gè)語(yǔ)句為真的常量來替代它們。如，可以把3× parent( X, tom)替代為表達(dá)式parent( bob, tom)或parent( mary , tom) ，假定在當(dāng)前解釋下bob和 mary是tom的雙親。消除存在量化變量的處理會(huì)因這些替換的值可能依賴于表達(dá)式中的其他變量而變得復(fù)雜。

二、人工智能原理及應(yīng)用

《人工智能原理與應(yīng)用》既詳細(xì)介紹了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的進(jìn)展，并對(duì)中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的貢獻(xiàn)給出了一個(gè)概要性的介紹。前6章都附有習(xí)題，用于指導(dǎo)學(xué)生自學(xué)及加深對(duì)基本概念和技術(shù)的理解及掌握。最后一章屬于拓展閱讀部分，旨在讓讀者能夠較快地了解人工智能在教育教學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用。全書講述力求由淺入深，通俗易懂，理論上具有完整性和系統(tǒng)性，強(qiáng)調(diào)基本原理和基本技術(shù)配以大量的實(shí)例、圖表，易于教學(xué)，便于自學(xué)?！度斯ぶ悄茉砼c應(yīng)用》可作為信息領(lǐng)域與相關(guān)領(lǐng)域的高等院校本科生和研究生的教科書或教學(xué)輔導(dǎo)書目，也可以作為相關(guān)領(lǐng)域的科研與工程技術(shù)人員的參考書。

三、人工智能原理是什么？

你問題的題目和內(nèi)容不太相關(guān)。

人工智能的原理就是模擬人類的大腦的能力，包括聲音識(shí)別、圖像識(shí)別、感覺、味覺、觸覺識(shí)別等等。現(xiàn)在的科技水平有限，只能是將大腦的能力分開來一個(gè)一個(gè)研究。

至于人類是否可以做到比自己還聰明的機(jī)器。答案是可以。這就是進(jìn)化。孩子總要超越父母，人類才能進(jìn)步?；浇绦麄魃系廴f能，也就是說上帝已經(jīng)是進(jìn)化完全的了，既然完全進(jìn)化就不能被超越，所以就會(huì)有“造出連自己也舉不起來的石頭”這樣的悖論。但是人類是在不斷進(jìn)化的。

我是學(xué)電子的，在機(jī)械和電子領(lǐng)域可以做到和人類一樣聰明的電腦。但是現(xiàn)在的電腦對(duì)于人腦來說，反應(yīng)速度還是太慢了，到等到科技有大的跨越的時(shí)候才能實(shí)現(xiàn)。

克隆領(lǐng)域的話，應(yīng)該是只能克隆人得肉體。智力發(fā)育未必能達(dá)到正常人的智商。

有什么問題還可以繼續(xù)探討

四、人工智能算法有哪些

同意上一個(gè)回答，我來補(bǔ)充一下

決策樹

決策樹是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。

隨機(jī)森林

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林是一個(gè)包含多個(gè)決策樹的分類器，并且其輸出的類別是由個(gè)別樹輸出的類別的眾數(shù)而定。

邏輯回歸

邏輯回歸，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用于數(shù)據(jù)挖掘，疾病自動(dòng)診斷，經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。例如，探討引發(fā)疾病的危險(xiǎn)因素，并根據(jù)危險(xiǎn)因素預(yù)測(cè)疾病發(fā)生的概率等。

Adaboost

Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器(強(qiáng)分類器)。

其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來實(shí)現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個(gè)樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準(zhǔn)確率，來確定每個(gè)樣本的權(quán)值。

樸素貝葉斯

樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型和樸素貝葉斯模型。

和決策樹模型相比，樸素貝葉斯分類器發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，有著堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及穩(wěn)定的分類效率。同時(shí)，樸素貝葉斯分類器模型所需估計(jì)的參數(shù)很少，對(duì)缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡(jiǎn)單。

K近鄰

所謂K近鄰算法，即是給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)新的輸入實(shí)例，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找到與該實(shí)例最鄰近的K個(gè)實(shí)例（也就是上面所說的K個(gè)鄰居），這K個(gè)實(shí)例的多數(shù)屬于某個(gè)類，就把該輸入實(shí)例分類到這個(gè)類中。

SVM

使用鉸鏈損失函數(shù)計(jì)算經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)并在求解系統(tǒng)中加入了正則化項(xiàng)以優(yōu)化結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，是一個(gè)具有稀疏性和穩(wěn)健性的分類器。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某種簡(jiǎn)化意義下的技術(shù)復(fù)現(xiàn)，它的主要任務(wù)是根據(jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和實(shí)際應(yīng)用的需要建造實(shí)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法，模擬人腦的某種智能活動(dòng)，然后在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)出來用以解決實(shí)際問題。因此，生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要研究智能的機(jī)理；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要研究智能機(jī)理的實(shí)現(xiàn)，兩者相輔相成。

以上就是關(guān)于人工智能原理與算法相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。