人工智能及其应用-（珍藏版）人工智能及其应用课程的学习与学习

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1、人工智能及其应用课程总结20世纪40年代，计算机的发明揭开了人类发展的新篇章，解决了人们长期寻求的脑力劳动机械化问题。计算机可以代替人脑进行复杂的计算，并且可以根据计算对某些问题做出判断，从而在一定程度上代替人脑的某些功能。随着计算机技术的发展，人工智能诞生于20世纪50年代，对人类的发展和进步具有重要意义。人工智能是指人类的各种脑力劳动或智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、交流、设计、思考、计划、学习和解决问题，这些都可以通过一些智能机器人工实现。如机器编译、机器诊断、机器推理和各种专家系统。随着人工智能技术的发展，来自多个学科和不同专业背景的学者越来越重视人工智能，并发展了计算

2、机科学、哲学、生理学、社会学、生物学、信息学和计算机数学等几个研究分支学科。人工智能已经成为一门广泛的交叉和前沿学科。因此，人工智能及其应用课程的学习在计算机应用研究技术、机械技术和我的专业农业机械工程的学习和科研中起着非常重要的作用。人工智能及其应用课程讲授的知识涵盖面广，内容多，许多章节设计的知识可以作为一门课程来学习。因此，通过本学期人工智能及其应用课程的学习，我将重点总结我所学和掌握的主要知识：1.人工智能的研究和应用领域。在人工智能学科中，有许多研究领域，每个领域都有自己有趣的研究课题、研究技术和术语，包括：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、

3、问题解决、人工智能方法和编程语言、自动编程等。通过介绍这些研究领域的研究和应用，我发现专家系统、机器学习、神经网络、模式识别、机器视觉和数据挖掘等知识是我在专业领域和课题中使用计算机软件进行数据处理和自动判别所需要的知识，这将对我课题的研究和完成有很大的帮助。2.知识表示和推理。这一部分研究传统人工智能的知识表示方法、搜索技术和知识推理。传统的基于符号和逻辑的人工智能问题求解是通过知识表示和知识推理来实现的。知识有多种表达方式，包括图示法、公式法、结构化法、语句表示法、过程表示法、状态空间法和问题约简法。问题表征的目的是进一步解决问题。从问题表征到问题解决，有一个解决过程，即搜索过程。为此，研

4、究了图搜索策略和A*算法的方法和步骤。我学习了解析原理，这是某一个子句公式的重要推理规则，包括解析推理规则、带变量的解析公式、解析反演求解过程等。并学习了规则推演系统和生产系统。它们是解决复杂系统和问题的高级推理技术和系统求解方法人工智能及其应用，可以解决一些用搜索推理方法难以解决的问题。3.计算智能。包括人工神经网络计算、模糊计算、粗糙集理论、遗传算法、进化策略、进化规划、人工生命、粒子群优化、蚁群算法、自然计算和免疫计算。每个部分都可以作为单独的课程和知识来学习和研究。其中，结合课程内容，我重点学习和研究了人工神经网络。人工神经网络是通过模拟生物神经元的特性而产生的，是一种基于生物神经元互连模型的算法和机

5、器。包括以下重要特征：并行分布式处理、非线性映射、通过训练学习、自适应和集成以及硬件实现。在这一部分中人工智能及其应用，我们了解到神经网络是由基本处理单元个神经元及其互连方法组成的。它的基本网络结构分为两种：递归网络和前馈网络。人工神经网络的主要学习算法有：带教师学习、不带教师学习和强化学习。学习自适应共振理论网络、学习矢量量化网络、Kohonen网络和Hopfield网络，以及基于神经网络的学习知识表示方法和推理方法。通过这部分的研究，我们了解了神经网络的应用方法和领域。由于其学习和适应能力、自组织能力、函数逼近能力和大规模并行处理能力，被广泛应用于模式识别、信号处理、系统辨识和优化等领域。4.机器学习。机

6、器学习是研究机器以获取新知识和技能并实现现有知识的研究。在这一部分，我们主要研究了机器学习的主要策略、系统的基本结构和各种机器学习算法，包括：机器学习、归纳学习、类比学习、解释学习、神经学习和知识发现。有些学习方法与前面学习章节的内容重叠，如神经学习和人工神经网络。本文介绍了各种学习方法的定义、结构、基本计算方法和过程。机器学习广泛应用于图像处理、模式识别、机器人动力学和控制、自动控制、自然语言理解、语音识别、信号处理和专家系统。通过学习人工智能及其应用课程，我学到了人工智能的各种基本算法和思想，了解了各种方法的应用领域和适用范围。因为我的研究项目还需要对收集到的数据进行处理和判断，所以它必须涉及到人工智能的相关知识。这门课程包含许多内容，涵盖广泛的领域。虽然学习深度有限，但正是对人工智能知识的广泛理解，才能拓展我的研究思路，选择方向和研究算法，进行更深入的研究。