人工智能AI讲稿

人工智能（ArtificialIntelligence）基本原理福州大学数学与计算机学院机器学习简介基本概念

什么是学习什么是机器学习机器学习系统的构造要素机器学习的分类若干学习方法简介

机械式学习指导式学习归纳学习基本概念什么是学习学习是系统改进性能的过程学习是获取知识的过程学习是技能的获取学习是事物规律的发现过程学习是一个有特定目的的知识获取过程，其内在行为是获取知识，积累经验，发现规律；外部表现是改进性能，适应环境，实现系统的自我完善什么是机器学习模拟人的行为，获取知识，提高技能；研究方向：学习机理，学习方法，学习系统机器学习系统的构造要素学习环境：信息来源学习能力：学习算法，评价验证体系求解能力：预测，分类，决策，控制，解决问题的能力进化能力：提高系统的性能，不重蹈覆辙环境→学习→知识库→执行与评价4个环节＋1个反馈机器学习系统的分类学习方法：机械式，指导式，示例，类比，解释推理方式：演绎，归纳(及其综合)综合属性（表示，推理，应用）：归纳学习，分析学习，连接学习，遗传算法与分类器系统学习若干学习方法简介机械式学习将已计算并验证的结果存储起来，以备将来遇到同样问题时直接应用。（如：CHECKERS跳棋程序）以存储空间换取处理时间指导式学习步骤：征询→内部结构→知识库→评价专家系统中应用较多归纳学习1）归纳推理：主观不充分置信推理，未必完全正确枚举归纳：A={a1,a2,…,an,…},若ai(i=1,2,…，n)具有属性P，当n足够大时→A具有属性P联想归纳：a有属性Pi，b也有属性Pi(i=1,2,…，n)，a发现有属性Pn+1→b也有属性Pn+1类比归纳：A={a1,a2,…,an,…}，B={b1,b2,…,bn,…}；P(ai)Q(bi),(i=1,2,…，)→P(a’)Q(b’)逆推理归纳：HE(cf1)，E---(cf2)→H某种程度成立(cf)排除归纳：ifEthenHi(i=1,2,…,n)，否定不可能的方法，…2）示例学习验证示例空间搜索解释形成知识知识库示例人为给定形成知识的方法因内容而异变量代替常量（枚举归纳）示例1：花色(c1,梅花)∧花色(c2,梅花)∧花色(c3,梅花)∧花色(c4,梅花)→同花（c1,c2,c3,c4

）示例2：花色(c1,红心)∧花色(c2,红心)∧花色(c3,红心)∧花色(c4,红心)→同花（c1,c2,c3,c4

）规则1：花色(c1,x)∧花色(c2,x)∧花色(c3,x)∧花色(c4,x)→同花（c1,c2,c3,c4

）舍弃条件示例1：[花色(c1,红心)∧点数(c1,2)]∧[花色(c2,红心)∧点数(c2,4)]∧[花色(c3,红心)∧点数(c3,6)]∧[花色(c4,红心)∧点数(c4,8)]→同花（c1,c2,c3,c4

）规则1：花色(c1,红心)∧花色(c2,红心)∧花色(c3,红心)∧花色(c4,红心)→同花（c1,c2,c3,c4

）规则2：花色(c1,x)∧花色(c2,x)∧花色(c3,x)∧花色(c4,x)→同花（c1,c2,c3,c4

）形成知识的方法前件析取法示例1：点数(c1,J)→脸(c1)示例2：点数(c1,Q)→脸(c1)示例3：点数(c1,K)→脸(c1)规则1：点数(c1,J)∨点数(c1,Q)∨点数(c1,K)→脸(c1)合取变析取归结归纳示例1：P∧E1→H示例1：P∧E2