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

杭州电子科技大学：《人工智能导论》课程教学资源（PPT课件讲稿）第六讲 机器学习基础（机器学习与知识发现）

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

早期程序员们使用机器语言(Machine Language) 来进行编程运算,直接对以二进制表示的机器代 码进行操作。后来为了便于阅读,人们开始用一 些特定的符号来代替某些操作,然后由专门的转 换程序将这些符号转换为机器语言。这种语言相 对于机器语言来说,比较容易记忆 和学习,被称为符号语言,或汇编语言

统计学与数据科学 机器学习与数据科学 参考文献

导论 非参数分析的重要性 什么是非参数分析 (Nonparametric Analysis) 全局平滑法 (Global Smoothing) 非参数方法与机器学习 局部平滑法 (Local Smoothing)

电气工程及其自动化专业 《电气工程专业导论》 《专业引领实战训练》 《工程电磁场》 《工程技术创新导论》 《电机学》 《专业开放实验》 《电力电子技术》 《单片机原理及应用》 《电气工程 Matlab 建模与仿真》 《自动控制原理》 《电气测量技术》 《电磁兼容技术》 《电气控制与 PLC 技术》 《电力系统分析》 《电力拖动自动控制系统》 《太阳能发电技术》 《DSP 原理及应用》 《电源技术及应用》 《太阳能光伏发电工程设计》 《电力电子技术综合设计(1)》 《电力电子技术综合设计(2)》 《毕业实习》 《创新创业竞赛实战》 《专业综合训练(1)(2)》 《供配电技术》 《风力发电技术》 《专业英语》 《电机节能技术》 《智能电网与微电网技术》 《工业计算机网络与通信》 《电力拖动自动控制系统课程设计》 《供配电系统综合课程设计》 《毕业设计》 智能科学与技术专业 《智能科学与技术导论》 《计算机软件基础》 《信号与系统基础》 《智能系统建模与仿真》 《脑与认知科学概论》 《数字信号处理》 《微控制器技术》 《专业综合实战训练(1)》 《控制理论》 《人工智能基础》 《神经网络》 《模糊控制》 《图像处理与模式识别》 《机器智能综合实验》 《移动操作系统》 《嵌入式系统》 《数据库新技术》 《无线自组织网络》 《飞行器控制导论》 《专业综合实战训练(2)》 《智能传感与检测技术》 《机器人学》 《数字控制系统》 《机器人控制课程设计》 《信息论与编码》 《数据挖掘与处理》 《专业英语阅读》 《控制系统设计方法》 《智能机器人》 《机器学习》 《智能系统与工程课程设计》 《科技创新与方法论》 《移动机器人导航技术》 自动化专业高精尖项目(双培计划) 《惯性导航技术》 《物联网系统基础与应用》 《系统辨识》 《集散控制系统》 《先进控制理论》 《楼宇自动化》 《应用自适应控制》 电气工程及其自动化专业轨道牵引电气化方向(双培计划) 智能科学与技术专业机器人大脑方向(双培计划) 《生产实习》 其他专业 机械设计制造及其自动化专业 《微机原理及应用》 新能源科学与工程专业 机械电子工程专业 《人工智能》

《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