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复旦大学:《网络虚拟环境与计算机应用》PPT教学课件_lecture6 网络虚拟环境中的计算机科学问题

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▪ 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 构建NVE系统的关键技术 ▪ 典型的学术性NVE系统 ▪ 一个综合实例的介绍-AliceWorld
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Networked Virtual Environment and Computer Application 网络虚拟环境与计算机应用 网络虚拟环境中的计算机科学

deeper Networked Virtual Environment and Computer Application 网络虚拟环境与计算机应用 网络虚拟环境中的计算机科学

NVE and Computer Application 课程内容组织 网络虚拟环境概述 NVE的概念、特征,以及内涵 在各个领域里面的应用 发展历史,以及经典的网络虚拟环境实例 ◆互联网技术 虚拟现实技术 ◆网络基础知识 VR概述,发展历史,应用 ●互联网发展历程,重要技术和应用 ◆人机交互与虚拟现实设备 Web技术,历程与应用(web2.0&3.0) ◆三维建模与编程(Web3D技术) 网络虚拟环境中的计算机科学问题 网络虚拟环境中的人文问题 ◆结合NVE介绍密切相关的计算机学科和 ◆NVE的相关影视文学探讨 方向的结合应用 ◆NVE中与人的身心 ◆智能技术;经典人工智能机 生命 体智慧 ◆NVE中的社会学问题 社交网络与大数据、数据挖掘 哲学问题 情感计算 虚拟经济 ◆构建NVE的经典算法和问题如局时钟、 法律问题 运动预测算法, Chatbot等 政治民主 学术型经典NVE和一个NVE实例构建

NVE and Computer Application 课程内容组织 网络虚拟环境中的计算机科学问题 结合NVE介绍密切相关的计算机学科和 方向的结合应用  智能技术:经典人工智能、机 器学习、人工生命、群体智慧  社交网络与大数据、数据挖掘  情感计算 构建NVE的经典算法和问题如局时钟、 运动预测算法,Chatbot等 学术型经典NVE和一个NVE实例构建 网络虚拟环境概述 ◼ NVE的概念、特征,以及内涵 ◼ 在各个领域里面的应用 ◼ 发展历史,以及经典的网络虚拟环境实例 互联网技术 网络基础知识 互联网发展历程,重要技术和应用 Web技术,历程与应用(web2.0&3.0) 虚拟现实技术 VR概述,发展历史,应用 人机交互与虚拟现实设备 三维建模与编程(Web3D技术) 网络虚拟环境中的人文问题 NVE的相关影视文学探讨 NVE中与人的身心 NVE中的社会学问题 哲学问题 虚拟经济 法律问题 政治民主

NVE and Computer Application Outline 网络虚拟环境中的计算机科学 构建NVE系统的关键技术 典型的学术性NVE系统 个综合实例的介绍 AliceWorld

NVE and Computer Application ▪ 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 构建NVE系统的关键技术 ▪ 典型的学术性NVE系统 ▪ 一个综合实例的介绍-AliceWorld Outline

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 多门新兴学科的发展和融合 图形学与虚拟现实技术 网络技术和分布式系统 人工智能 人工生命 心理学和认知科学

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 多门新兴学科的发展和融合 - 图形学与虚拟现实技术 - 网络技术和分布式系统 - 人工智能 - 人工生命 - 心理学和认知科学 - …

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 人工智能 机器学习 知识表示 ∈遗传算法 人工神经网络)机器人学 人工生命

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 人工智能 机器学习 遗传算法 人工神经网络 知识表示 人工生命 机器人学

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 人工智能 制造智能机器的科学与工程 一约翰麦卡锡(1955) 源自1956年的达特茅斯会议 逻辑学派(符号主义) 物理符号系统假设和有限合理性原理 仿生学派(连接主义) 人工神经网络和进化计算 控制论学派(行为主义 John Mccart 感知和行为之间的关系

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 人工智能 ▪ 源自1956年的达特茅斯会议 ▪ 逻辑学派(符号主义) - 物理符号系统假设和有限合理性原理 ▪ 仿生学派(连接主义) - 人工神经网络和进化计算 ▪ 控制论学派(行为主义) - 感知和行为之间的关系 制造智能机器的科学与工程. -----约翰·麦卡锡(1955) John McCarthy

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 符号主义 即传统的人工智能,认为人工智能源于数理逻辑,主张以知识为基础,通过推理来 进行问题求解,在硏究方法上采用计算机模拟人类认知系统功能的功能模拟方法 Simon、 Minsky和Newe等认为,人和计算机都是一个物理符号系统,因此可用计 算机的符号演算来模拟人的认知过程;作为智能基础的知识是可用符号表示的一种信息 形式,因此人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用的信息处理过程。 人脑的反映形式化 现实信息t数据 物理系统物理符号系统 表现智能

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 符号主义 即传统的人工智能,认为人工智能源于数理逻辑,主张以知识为基础,通过推理来 进行问题求解,在研究方法上采用计算机模拟人类认知系统功能的功能模拟方法 Simon、Minsky和Newell等认为,人和计算机都是一个物理符号系统,因此可用计 算机的符号演算来模拟人的认知过程;作为智能基础的知识是可用符号表示的一种信息 形式,因此人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用的信息处理过程

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 连接主义 神经网络 生物神经元网络结构 树突 油突 大脑含约1011个神经元,它们通过1015个联结构成 细胞体 一个网络。每个神经元具有独立的接受、处理和传 递电化学信号的能力,这种传递由神经通道来完成 突触 树突是树状的神经纤维接收网络,它将电信号传送 到细胞体 °细胞体对这些输入信号进行整合并进行阈值处理 轴突是单根长纤维,它把细胞体的输出信号导向其 他神经元 —个神经细胞的轴突和另一个神经细胞树突的结合 点称为突触 神经元的排列和突触的强度(由复杂的化学过程决 定)确立了神经网络的功能

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 连接主义 - 神经网络 ▪ 生物神经元网络结构 •大脑含约1011个神经元,它们通过1015个联结构成 一个网络。每个神经元具有独立的接受、处理和传 递电化学信号的能力,这种传递由神经通道来完成 •树突是树状的神经纤维接收网络,它将电信号传送 到细胞体 •细胞体对这些输入信号进行整合并进行阈值处理 •轴突是单根长纤维,它把细胞体的输出信号导向其 他神经元 •一个神经细胞的轴突和另一个神经细胞树突的结合 点称为突触 •神经元的排列和突触的强度(由复杂的化学过程决 定)确立了神经网络的功能

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 连接主义 神经网络 适合大规模并行处理、容错性、自组织和自 适应能力和联想功能强 轴突 突触 内核 树突 轴突 Z=∑wx10 y=fΣwrO 神经元获得网络输入信号后,信号累计效果 整合函数u(x)大于某阈值θ时,神经元处于 激发状态;反之,神经元处于抑制状态。 Warren McCulloch Walter Pitts

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 连接主义 - 神经网络 Warren McCulloch Walter Pitts 适合大规模并行处理、容错性、自组织和自 适应能力和联想功能强 神经元获得网络输入信号后,信号累计效果 整合函数u(x)大于某阈值 时,神经元处于 激发状态;反之,神经元处于抑制状态

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 连接主义 神经网络从四个方面刻画人脑的基本特征: 物理结枃:模仿生物神经元的功能,构造人工神经元的联结网络 计算模拟:ANN以具有局部计算能力的神经元为基础,同样实现信息的大 规模并行处理。 存储与操作:大脑对信息的记忆是通过改变突触的强度来实现并分布存储 。ANN模拟信息的大规模分布存储。 训练:后天的训练使得人脑具有很强的自组织和自适应性。ANN根据人工 神经元网络的结构特性,使用不同的训练过程,自动从“实践”(即训练 样本)中获取相关知识,并存储在系统中

NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 连接主义 - 神经网络从四个方面刻画人脑的基本特征: ▪ 物理结构:模仿生物神经元的功能,构造人工神经元的联结网络 ▪ 计算模拟:ANN以具有局部计算能力的神经元为基础,同样实现信息的大 规模并行处理。 ▪ 存储与操作:大脑对信息的记忆是通过改变突触的强度来实现并分布存储 。ANN模拟信息的大规模分布存储。 ▪ 训练:后天的训练使得人脑具有很强的自组织和自适应性。ANN根据人工 神经元网络的结构特性,使用不同的训练过程,自动从“实践”(即训练 样本)中获取相关知识,并存储在系统中

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