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

中小学信息技术《人工智能》课程教学资源（教学设计）初探机器学习——机器会思考吗？

第一节 概述 一、装配尺寸链的概念 二、装配尺寸链的计算方法 第二节 装配尺寸链 一、机器装配的基本概念 二、装配精度与零件精度的关系 第四节 装配工艺规程 一、制订原则与原始资料 二、制订步骤 第三节 装配方法 一、互换装配法 二、分组装配法 三、修配装配法 四、调整装配法

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

• 指令系统：机器指令的集合 – “程序控制” • 程序=顺序执行的指令流 – 机器语言，汇编语言（Assemble Language） – Instruction Set Architecture（ISA） • 分类：CISC、RISC、VLIW • 影响：处理器、C编译器、OS。。。 • 本章的内容 – RV指令系统 • 操作数：寄存器，存储器（大小尾端，对齐），常数/立即数； • 指令功能，指令格式与编码，寻址方式（操作数，下一条指令） • 分支指令，大立即数处理 • 过程调用 • 汇编程序设计：COD4附录B – 指令系统特征 – 编译过程： • 可执行程序生成：编译，汇编，链接，加载

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

引言 机械工业在现代化建设中的作用 机器的基本组成要素 本课程的内容、特点、性质与任务 认识机器

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

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

《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