5.1 概述 5.2 基于谓词逻辑的机器推理 5.3 基于产生式规则的机器推理 5.4 几种结构化知识表示及其推理 5.5 不确定性知识的表示与推理

6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计

分析润滑剂状态,监测设备状态。提高设备 的可靠性,减少意外故障和停机。 磨损机理导致机器零件的劣化。对磨损碎片 的识别和分析可以查明磨损的类型、来源。 用油样分析特别应用于低速重载的机器,例 如柴油发动机。 选择适当的识别异常磨损微粒的试验

§1-0 引 言 §1-1 机械工业在现代化建设中的作用 §1-2 机器的基本组成要素 §1-3 本课程的内容、性质与任务 §1-4 认识机器

我们剖析事物的本质,从中形成概念,并根据需要赋予它重要性。这 切很大程度上是源于,我们所使用的语言已经在其形式中包含了一套为它 的使用者所完全接受的规范,而我们正属于接受这一规范的那群人.如果 我们拒不接受语言在数据的组织与分类方面的原则的话,那我们根本就没 法说话。” Benjamin Lee Whorf(1897-1941) 计算机革命的推动力在于机器。于是机器的发展也左右了编程语言发展

2-1机器的组成 2-2设计机器的一般程序

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