【文章內(nèi)容簡介】 技術(shù)的研發(fā)和應用。（三）智能化終端產(chǎn)品這部分的主要任務是希望通過合適的終端，實現(xiàn)智能化生產(chǎn)和服務。本部分涉及三大工程。智能終端應用能力提成工程主要是面向具有一定智能計算能力的終端及附屬應用，支持其在智能交互、智能翻譯等云端協(xié)同方面及圖像處理、操作系統(tǒng)基礎軟硬件方面進一步改進。智能可穿戴設備發(fā)展工程主要支持輕量級操作系統(tǒng)、低功耗高性能芯片、柔性顯示、高密度儲能、快速無線充電、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等關(guān)鍵技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化與應用。智能機器人研發(fā)與應用工程主要支持智能感知、模式識別、智能分析、智能控制等技術(shù)在機器人方面的研發(fā)和應用，包括生產(chǎn)用智能工業(yè)機器人，救災救援、反恐防暴等特殊領域的智能特種機器人，醫(yī)療康復、教育娛樂、家庭服務等領域的智能服務機器人。（四）標準體系和知識產(chǎn)權(quán)目前人工智能標準領域還處于一片空白狀態(tài)，關(guān)于人工智能的概念仍然沒有達成一致意見，人工智能也還沒有一個統(tǒng)一的技術(shù)體系架構(gòu)，平臺與應用之間的接口五花八門，而且基本上都是私有協(xié)議，網(wǎng)絡、軟硬件、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)、測試評估等方面的研發(fā)、應用、服務也無章可循。這直接導致了人工智能領域進入門檻過高，無法形成良性發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。因此，建設人工智能領域標準化體系，建立并完善基礎共性、互聯(lián)互通、行業(yè)應用、網(wǎng)絡安全、隱私保護等技術(shù)標準，已經(jīng)成為擺在眼前的現(xiàn)實問題。當然，標準化工作需要相關(guān)各方的積極參與，并積極開展國際合作，才能保證對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效促進，推動標準走出去才能增強國際話語權(quán)。另一方面，在我們所處的這個全球經(jīng)濟一體化時代，專利已經(jīng)成為發(fā)展的硬實力，必須要加快重點技術(shù)和應用領域的專利布局，同時加強專利合作，提高知識產(chǎn)權(quán)成果轉(zhuǎn)化效率，積極防控專利風險，增強標準與專利政策的有效銜接，才能保證我國人工智能產(chǎn)業(yè)擁有強大的競爭力并得到持續(xù)健康發(fā)展。政策：2015年5月國務院在《中國制造2025》提出“加快發(fā)展智能制造裝備和產(chǎn)品”，指出“組織研發(fā)具有深度感知、智慧決策、自動執(zhí)行功能的高檔數(shù)控機床、工業(yè)機器人、增材制造裝備等智能制造裝備以及智能化生產(chǎn)線，統(tǒng)籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設備等產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。”2015年7月4日國務院在《國務院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的知道意見》明確提出人工智能作為11個重點布局的領域之一，促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領域的推廣應用。2016年1月國務院在《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》提出智能制造和機器人成為“科技創(chuàng)新2030項目”重大工程之一。2016年3月18日國務院在《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要（草案）》提出人工智能概念進入“十三五”重大工程。2016年5月18日國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦在《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》明確了要培育發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)、推進重點領域智能產(chǎn)品創(chuàng)新、提升終端產(chǎn)品智能化水平、并且政府將在資金、標準體系、知識產(chǎn)權(quán)、人才培養(yǎng)、國際合作、組織實施等方面進行保障。人工智能技術(shù)帶來的產(chǎn)業(yè)影響當前，人工智能技術(shù)對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)生的影響和變革主要有如下三個方面：其一，在理論技術(shù)層面，人工智能技術(shù)為基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等領域的創(chuàng)新應用，提供理論基礎。例如，自動定理推理，為網(wǎng)絡信息檢索、問題求解、遠程診斷等問題提供了自動求解方案；自然語言理解，為計算機人類語言理解提供理論和方法；數(shù)據(jù)挖掘為從數(shù)據(jù)庫中挖掘有意義，提煉出具有必然性、蘊含本質(zhì)規(guī)律的數(shù)據(jù)提供了規(guī)則、聚類等數(shù)據(jù)處理、建模、評估標準。其二，在技術(shù)應用和創(chuàng)新層面，人工智能技術(shù)的發(fā)展，為未來ICT等網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展指引了方向。當前，以智能算法、深度學習、云計算為代表的大規(guī)模網(wǎng)絡應用已經(jīng)成為ICT產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展方向。各大互聯(lián)網(wǎng)公司在深度學習領域在不斷做積極探索，深度學習是機器學習研究中的一個重點關(guān)注領域，其研究側(cè)重于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡。在創(chuàng)新方面，深度學習帶來了機器學習的新浪潮，推動“大數(shù)據(jù)＋深度模型+數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)挖掘”時代的來臨。人工智能技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的融合，是兩個領域發(fā)展到一定階段，探索創(chuàng)新的必然結(jié)果，深度學習為擁有強大計算能力和數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司帶來下一次全面領跑的機會。例如，谷歌、百度在硅谷的研發(fā)實驗室，在對深度學習、算法升級，對機器學習模仿人腦的智能活動，讓機器像人腦一樣識別圖像、理解自然語言，解析網(wǎng)絡內(nèi)容之間關(guān)系做深度探索。百度語音和圖像等相關(guān)網(wǎng)絡產(chǎn)品應用的快速崛起，正是受益于對機器學習等領域的技術(shù)突破。其三，在融合發(fā)展層面，人工智能技術(shù)的發(fā)展促進多種科學與網(wǎng)絡技術(shù)的深度融合。從國際上看，人工智能技術(shù)在美國，歐洲和日本發(fā)展迅速，并且?guī)恿硕喾N信息科學領域的發(fā)展，信息學、控制學、仿生學、計算機學等領域的技術(shù)突破均被運用到人工智能應用中去。從技術(shù)發(fā)展脈絡發(fā)展上，人工智能很多技術(shù)一直處于創(chuàng)新的前沿，未來會在很大程度上影響信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。人工智能發(fā)展至今涉及到多個研究領域，研究方向包括符號計算、語言識別、模式識別和計算機視覺、機器翻譯與機器學習、智能信息檢索、問題求解與專家系統(tǒng)、邏輯推理與邏輯證明、自然語言處理等，逐漸成為更為廣泛的智能科學學科。新時期下面對人工智能快速發(fā)展對策：在人工智能技術(shù)發(fā)展過程中，我們總體上應該貫徹落實創(chuàng)驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，立足自主創(chuàng)新的同時，放眼國內(nèi)國際兩個大局技術(shù)發(fā)展情況，加強跟蹤高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，統(tǒng)籌全局發(fā)展，切實推進由技術(shù)革新到推進經(jīng)濟發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)型升級，同步大力支持我國人工智能相關(guān)研究和產(chǎn)業(yè)化工作。在具體工作上，我們應該采取以下策略：一是要建立針對相關(guān)科研成果的產(chǎn)業(yè)追蹤機制。針對國際國內(nèi)相關(guān)企業(yè)和科研機構(gòu)正在進行的相關(guān)科研活動進行動態(tài)追蹤，對其科研成果在各行各業(yè)的信息化應用進行預研預判，為制定信息化發(fā)展相關(guān)政策規(guī)劃提供線索和根據(jù)。二是適時引導和推動人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)領域的研發(fā)應用。加強對人工智能和人腦科學工業(yè)領域應用的深入調(diào)研分析，掌握工業(yè)機器人、新型計算產(chǎn)品、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等的發(fā)展和應用現(xiàn)狀，堅持應用牽引，整合產(chǎn)學研現(xiàn)有資源，形成一批人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)的實驗室和技術(shù)中心，推動人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)在網(wǎng)絡、通訊等行業(yè)快速發(fā)展的應用示范。三是要加大對人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)的資金支持力度，引導人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)向通用技術(shù)領域的演進和轉(zhuǎn)化。未來人工智能技術(shù)將進一步推動關(guān)聯(lián)技術(shù)和新興科技、新興產(chǎn)業(yè)的深度融合，推動新一輪的信息技術(shù)革命，其人工智能技術(shù)將成為我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的新支點。第三篇：《人工智能》教學大綱人工智能原理及其應用一、說明（一）課程性質(zhì)隨著信息社會和知識經(jīng)濟時代的來臨，信息和知識已成為人們的一個熱門話題。然而，在這個話題的背后還蘊含著另外一個更深層的問題——智能。一般來說，信息是由數(shù)據(jù)來表達的客觀事物，知識是信息經(jīng)過智能性加工后的產(chǎn)物，智能是用來對信息和知識進行加工的加工器。在信息社會，人類面對的信息將非常龐大，僅靠人腦表現(xiàn)出來的自然智能是遠遠不夠的，必須開發(fā)那種由機器實現(xiàn)的人工智能。《人工智能導論》是計算機科學與技術(shù)專業(yè)本科生的一門限選課程。（二）教學目的使學生掌握人工智能的基本原理、方法及研究應用領域。了解人工智能中常用的知識表示技術(shù)，啟發(fā)式搜索策略，了解原理以及非確定性推理技術(shù)。通過對典型專家系統(tǒng)的分析、解剖、進一步深入掌握人工智能的主要技術(shù)，去解決人工智能的一些實際問題。增強學生的邏輯思維與實驗能力，為人今后處理各門學科的智能奠定基礎。（三）教學內(nèi)容人工智能的基本原理和方法，人工智能的三個重要研究領域（機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡學習和自然語言理解），人工智能的兩個重要應用領域（專家系統(tǒng)和智能決策支持系統(tǒng)）。（四）教學時數(shù)36學時（五）教學方式課堂講授和上機實驗相結(jié)合。二、本文第1章 人工智能概述教學要點討論人工智能的定義、形成過程、研究內(nèi)容、研究方法、技術(shù)特點、應用領域、學派之爭及發(fā)展趨勢。教學時數(shù)3學時 教學內(nèi)容 人工智能及其研究目標（）了解人工智能的定義及其研究目標。 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展（）了解人工智能產(chǎn)生與發(fā)展的四個階段。 人工智能研究的基本內(nèi)容及其特點（）了解人工智能研究的基本內(nèi)容及特點。 人工智能的研究和應用領域（）了解人工智能研究和應用領域。 人工智能研究的不同學派及其爭論（）了解三大學派及其理論的爭論和研究方法的爭論。 人工智能的近期發(fā)展分析（）了解更新的理論框架研究，更好的技術(shù)集成研究，更成熟的應用方法研究。（）考核要求了解人工智能研究的基本內(nèi)容和應用領域。第2章知識表示教學要點知識表示的基本概念和各種確定性知識表示方法。教學時數(shù)6學時 教學內(nèi)容 知識與知識表示概念（）了解知識表示的概念和表示形式； 理解知識的定義。 一階謂詞邏輯表示法（）理解一階謂詞邏輯表示的邏輯基礎； 掌握謂詞邏輯表示方法及其應用。 產(chǎn)生式表示法（）了解產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本過程、控制策略及其類型和特點； 掌握產(chǎn)生式表示的基本方法、基本結(jié)構(gòu)。 語義網(wǎng)絡表示法（1學時）理解語義網(wǎng)絡的基本概念；會應用語義網(wǎng)絡表示事實和進行推理。 框架表示法（2學時）了解框架系統(tǒng)的問題求解過程和框架表示法的特點； 掌握框架結(jié)構(gòu)和實例框架； 理解框架理論。 腳本表示法掌握腳本的結(jié)構(gòu)及其推理。（） 過程表示法（）了解過程表示的特性；掌握過程表示的問題求解過程； 理解表示知識的方法。 面向?qū)ο蟊硎痉ǎǎ┝私饷嫦驅(qū)ο蟮奶卣鳎焕斫饷嫦驅(qū)ο蟮幕靖拍睿?掌握知識的面向?qū)ο蟊硎??？己艘笳莆者壿嬙~謂表示法及其應用，會用框架去描述一些具體問題，能用腳本來描述特定范圍內(nèi)的一些事件的發(fā)生順序。第3章 確定性推理教學要點推理的基本概念及歸結(jié)、演繹等確定性推理方法。教學時數(shù)5學時 教學內(nèi)容 推理的基本概念（）了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的沖突消解策略； 掌握推理的方法、推理的控制策略； 理解推理的概念。 推理的邏輯基礎（1學時）掌握謂詞公式的各種特性和置換與合一的過程。 自然演繹推理（）了解自然演繹推理的概念及其三段論推理規(guī)則。 歸結(jié)演繹推理（2學時）掌握子句集及其化簡，魯賓遜歸結(jié)原理；會應用謂詞邏輯歸結(jié)證明問題，會用歸結(jié)演繹推理的歸結(jié)策略證明問題，會用歸結(jié)反演求取問題的答案。 基于規(guī)則的演繹推理（1學時）會應用規(guī)則正向演繹推理和規(guī)則逆向演繹推理。 規(guī)則演繹推理的剪枝策略（）了解剪枝策略的基本思想。考核要求理解確定性推理的思維過程，會應用謂詞邏輯歸結(jié)去求證問題，會應用規(guī)則正向演繹推理和規(guī)則逆向演繹推理。第4章 不確定與非單調(diào)推理教學要點不確定性推理的有關(guān)概念及各種不確定性的表示和推理方法。教學時數(shù)4學時 教學內(nèi)容 不確定性推理的基本概念（）了解不確定推理的基本問題； 理解不確定推理的含義。 不確定性推理的概率論基礎（）了解全概率公式與Bayes公式；理解樣本空間與隨機事件，事件的概率。 確定性理論（）理解可信度的概念，CF模型； 掌握帶加權(quán)因子的可信度推理。 主觀Bayes方法（）了解組合不確定性計算；掌握知識不確定性表示，證據(jù)不確定性表示，結(jié)論不確定性的合成。 證據(jù)理論（1學時）掌握DS理論的形式描述，證據(jù)理論的推理模型，推理實例。 可能性理論和模糊推理（）掌握模糊知識表示，模糊概念的匹配，模糊推理。 非單調(diào)推理（）了解非單調(diào)推理的概念及起具有代表性的理論?？己艘罄斫獠淮_定性推理的含義、非單調(diào)推理的概念、確定性理論，掌握主觀Bayes方法，能用DS理論從不同角度刻劃命題的不確定性，能在模糊集的基礎上，實現(xiàn)對模糊命題和模糊知識的表示。第5章 搜索策略教學要點搜索的基本概念和狀態(tài)空間、與或樹的各種搜索算法。教學時數(shù)6學時 教學內(nèi)容 搜索的基本概念（1學時）了解搜索的含義；掌握狀態(tài)空間法，問題歸約。 狀態(tài)空間的盲目搜索（2學時）了解一般圖搜索過程；掌握廣度優(yōu)先搜索，深度優(yōu)先搜索，代價樹搜索。 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索（）了解A算法；理解啟發(fā)性信息和估價函數(shù)。 與/或樹的盲目搜索（）了解與/或樹的一般搜索；掌握與/或樹的的廣度優(yōu)先搜索，與/或樹的深度優(yōu)先搜索。 與/或樹的啟發(fā)式搜索（）了解與/或樹的啟發(fā)式搜索過程； 理解解樹的代價與希望。 博弈樹的啟發(fā)式搜索（）了解極大極小過程，αβ剪枝?？己艘罅私馑阉鞲拍?，博弈樹的啟發(fā)式搜索；掌握狀態(tài)空間的盲目搜索和與/或樹的盲目搜索。第6章 機器學習教學要點機器學習的基本概念和各種符號學習方法。教學時數(shù)4學時 教學內(nèi)容 機器學習的基本概念（）了解機器學習的發(fā)展過程，學習系統(tǒng)，機器學習的分類； 理解學習和機器學習的概念。 機械式學習（）了解機械學習的過程及其設計要考慮的三個問題。 指導式學習（）了解指導式學習的學習過程。 歸納學習（）了解歸納學習的類型。 基于類比的學習（）了解屬性類比學習、轉(zhuǎn)換類比學習； 理解類比學習的概念。 基于解釋的學習（）了解解釋學習的空間描述及學習模型； 理解解釋學習的概念；掌握解釋學習的基本原理及基本過程?？己艘罅私鈾C器學習的概念，機械式學習，指導式學習，歸納學習；掌握基于解釋學習的基本原理及其基本過程。第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡及連接學習教學要點人工神經(jīng)網(wǎng)絡的概念和各種連接學習方法。教學時數(shù)2學時 教學內(nèi)容 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述（）了解人工神經(jīng)元及人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展過程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的局限性； 理解生物神經(jīng)元及腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及特征。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的互連結(jié)構(gòu)及其學習機理（）了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習和記憶的心理學基礎； 理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡的互連結(jié)構(gòu)； 掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法。 感知器模型及其學習（）了解有關(guān)感知器XOR問題求解的討論； 理解感知器模型，感知器學習。 誤差反向傳播網(wǎng)絡及其學習（）理解BP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)；掌握BP網(wǎng)絡學習的傳播公式，BP網(wǎng)絡的學習算法。 Hopfield網(wǎng)絡及其學習（）了解H