南京大学：人工智能课程概况（PPT讲稿）从图灵奖看人工智能创新性思维的发展

【AI人工智能】浅谈人工智能的下一个十年

13.1 人工神经网络与神经网络优化算法 13.2 遗传算法 13.3 模拟退火算法 13.4 神经网络权值的混合优化学习策略

1.1 人工智能简介 1.2 机器翻译概述

第一章 人工智能发展概述 1.1 全球：以科技企业为主导，推进技术创新升级 1.2 中国：加强算力基础设施建设，支撑应用落地 第二章 人工智能算力及应用现状 2.1 芯片：应用需求日渐丰富，催生芯片多元化发展 2.2 服务器：多元开放、绿色节能成为发展方向 2.3 云服务：AI 与云加速融合，推动业务创新 2.4 算法模型：巨量化成发展趋势，预训练模型为创新基础 2.5 应用：算力与应用协同发展，推动场景多元化 第三章 中国人工智能计算力发展评估 3.1 行业概况及排名 3.2 地域概况及排名 第四章 IDC建议 4.1 技术供应商建议 4.2 产业发展建议 4.3 行业用户建议

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

搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。 5.1 搜索的基本概念 5.1.1 搜索的含义 5.1.2 状态空间法 5.1.3 问题归约法 5.2 状态空间的盲目搜索 5.2.1 一般图搜索过程 5.2.2 广度优先和深度优先搜索 5.2.3 代价树搜索 5.3 状态空间的启发式搜索 5.3.1 启发性信息和估价函数 5.3.2 A算法 5.3.3 A*算法 5.3.4 A*算法应用举例 5.4 与/或树的盲目搜索 5.5 与/或树的启发式搜索 5.6 博弈树的启发式搜索

4.1 概述 4.2 神经计算 4.3 模糊计算 4.4 粗糙集理论 4.5 遗传算法 4.6 进化策略 4.7 进化编程 4.8 人工生命 4.9 粒群优化 4.10 蚂群算法 4.11 自然计算 4.12 免疫算法

1.1 AI的定义及其研究目标 AI的定义 AI的研究目标 1.2 AI的产生与发展 1.3 AI研究的基本内容 1.4 AI研究的不同学派 1.5 AI的主要研究和应用领域 1.6 AI近期发展分析 1.7 我国智能科学技术教育体系

4.1概述 信息科学与生命科学的相互交义、相互 渗透和相互促进是现代科学技术发展的 个显著特点。 ☆计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进 化计算和人工生命等领域,它的研究和 发展正反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势