9.1 机器学习概述 9.2 符号学习 9.3 神经网络学习 9.4 知识发现与数据挖掘

6.1 产生式规则 6.2 产生式系统

《机器学习 Machine Learning》课程教学资源（实践资料）华为Atlas人工智能计算解决方案产品彩页

一 基础概念的理解 二 人工智能的历史与发展 三 中国人工智能的发展 四 人工智能与金融的结合：智能金融场景与价值 五 课程实践环境

2.1 机器学习与深度学习 2.2 模型压缩与加速

 机器学习是数据分析与挖掘的一种手段  机器学习是什么？  利用经验改善系统自身的性能  关于T和P，程序对E进行学习  Looking for a function  机器学习发展史  人工智能三阶段：推理期、知识期、学习期  深度学习∈机器学习∈人工智能  机器学习基本术语  回归、分类；模型、学习器；样本、样例……  模型选择：奥卡姆剃刀？NFL？

1 人工神经网络发展概况 2 神经网络基本概念 3 前馈神经网络 4 其他神经网络简介 5 神经网络模式识别

智能气候预测的理念与案例 基于机器学习方法的中国降水预测 基于中尺度气象同化预报和深度学习的风速预报 光伏电站太阳辐射超短期预报 基于深度学习的北极地区格点化地表气温重建 气象人工智能未来发展思考

人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

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