第二部分 人工智能基礎(chǔ)知識與應用體驗

1、第二部分人工智能基礎(chǔ)知識與應用體驗1編程基礎(chǔ)及Python初步1.理解計算機的工作機制（1）在存儲程序的引導下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理；（2）用二進制來表示數(shù)；（3）硬件應由五大功能部件完成；馮.諾依曼2.程序語言概要程序程序設計程序設計語言程序設計語言的發(fā)展階段機器語言匯編語言高級語言指令11100000000000000100100011100000000000000110010111100000000000000110110011100000000000000110110011100000000000000110111100000000MOVA,0fh;ADDA,10h;if a0 then b

2、=15+aelse b=15-aend if3.Python語言初步#求一元二次方程的解import matha=eval(input(輸入a：)b=eval(input(輸入b：)c=eval(input(輸入c：)d=b*2-4*a*cif(d=0): x1=(-b+math.sqrt(d)/(2*a) x2=(-b-math.sqrt(d)/(2*a) print(計算結(jié)果為：x1=x2=.format(x1,x2)else: print(方程無解)（1）程序案例解析Python程序的總體結(jié)構(gòu)程序框架：輸入，處理，輸出；說明：程序是用來解決特定計算問題的，每個程序都有統(tǒng)一的運算模式，即：

3、輸入數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、輸出數(shù)據(jù)。這就形成了程序編寫的基本方法：IPO方法程序?qū)懛ǎ簢栏裼每s進來表明程序代碼間的包含和從屬關(guān)系，能體現(xiàn)代碼的層次關(guān)系，即：縮進可以約束程序代碼的邏輯層次。s=0foriinrange(11): s=s+iprint(s)Python程序的輸入輸出語句輸入語句：input(“提示信息”)變量名=input(“提示信息：”)變量：用于保存數(shù)據(jù)的內(nèi)存空間，可人為取名。=，即賦值號，在程序中用于存放數(shù)據(jù)。輸出語句（1）print（“輸出信息”）（2）print(“輸出信息”，項1，項2）print語句（3）print(“+=”.format(a,b,c)）三種語句格式:程序

4、案例1：對任意輸入的正數(shù)a,編程求圓的面積按IPO方法來編寫：2Python語法基礎(chǔ)及簡單編程(1)Python程序中數(shù)的表示常量：是一個具體的、固定不變的值，如：32，a，“123”變量：是用于存放數(shù)據(jù)的內(nèi)存空間，可根據(jù)保存數(shù)據(jù)的需要，人為取一個名字來向計算機要空間。a=eval(input(輸入a：)b=eval(input(輸入b：)c=eval(input(輸入c：)d=b*2-4*a*c變量的命名規(guī)則：以大小寫字母、數(shù)字、下劃線和漢字等字符組合來命名，但不能以數(shù)字開頭;所命名字，不能與python中已有特殊意義的名字沖突了。試一試，在下列字符串中找出符合規(guī)范的變量：x_movedel

5、tat1intfor2x變量名=表達式或具體的值變量的賦值：案例：對任意輸入的兩個數(shù)，編程這兩個數(shù)之和。a=input(a=)b=input(b=)c=a+bprint(c=,c)(2)數(shù)據(jù)類型、運算及簡單編程數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型整 數(shù)浮點數(shù)字符串(String)程序語言中每個數(shù)都有一種數(shù)據(jù)類型字符串如何轉(zhuǎn)化為數(shù)字？數(shù)字型eval():eval函數(shù)將字符串當成有效Python表達式來求值，并返回計算結(jié)果；int(x):可生成一個由x得來的整數(shù)；float(x):可生成一個由x得來的浮點數(shù)；布爾型(bool)數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型其它數(shù)據(jù)類型列表(List)元組（Tuple）字典（Dictionary）l

6、ist1 = Google, Runoob, 1997, 2000tup1 = (Google, Runoob, 1997, 2000)dict = Alice: 2341, Beth: 9102, Cecil: 3258Python程序中的運算（一）（A）算術(shù)運算： +-*/*%/算式實踐：9/2、9/2、9%2、9*2、9*2要求：體驗各運算符號的含義。賦值號（=）：將右邊的計算結(jié)果存在左邊空間中；變量名 = 值或表達式符號作用案例=簡單的賦值運算符c=a+b將a+b的運算結(jié)果賦值為c+=加法賦值運算符c+=a 等效于 c=c+a-=減法賦值運算符c-=a 等效于 c=c-a*=乘法賦值運

7、算符c*=a 等效于 c=c*a/=除法賦值運算符c/=a 等效于 c=c/a%=取模賦值運算符c%=a 等效于 c=c%a*=冪賦值運算符c*=a 等效于 c=c*a/=取整除賦值運算符c/=a 等效于 c=c/a相關(guān)形式的賦值號Python程序中的運算（二）（B）邏輯運算 、=、b:print(“猜大了”)elif c0）編程求出n!函數(shù)函數(shù)是組織好的，可重復使用的，用來實現(xiàn)單一，或相關(guān)聯(lián)功能的代碼段。（前面已經(jīng)提過）內(nèi)置函數(shù)：程序語言內(nèi)部提供的函數(shù)，可直接使用。如：pow(x,y)第三方函數(shù)：為實現(xiàn)某些方面的功能，由第三方開發(fā)的程序模塊中所包含的函數(shù)，使用時必須先通過： import 模

8、塊名然后才能使用。自定義函數(shù)：我們可以根據(jù)需要，自己定義函數(shù)。內(nèi)置函數(shù)abs()divmod()input()open()staticmethod()all()enumerate()int()ord()str()any()eval()isinstance()pow()sum()basestring()execfile()issubclass()print()super()bin()file()iter()property()tuple()bool()filter()len()range()type()bytearray()float()list()raw_input()unichr()call

9、able()format()locals()reduce()unicode()chr()frozenset()long()reload()vars()classmethod()getattr()map()repr()xrange()cmp()globals()max()reverse()zip()compile()hasattr()memoryview()round()_import_()complex()hash()min()set()delattr()help()next()setattr()第三方模塊import matha= math.pib=math.sqrt(2)print(a,b

10、)from math import sqrtb=sqrt(2)print(a,b)如：math模塊部分函數(shù)用途syssys.argv獲得程序外的參數(shù)，得到一個列表數(shù)據(jù)randomrandom.random()、random.uniform(a,b)random.randint(a,b)、random.choice(列表)獲得隨機數(shù)osos.getcwd()獲得當前工作目錄os.mkdir(path)創(chuàng)建名為path的文件夾模塊提供了非常豐富的方法用來處理文件和目錄PILImage.open(filename)打開圖像Image.split()提取RGB圖像的每個顏色通道Image.save(f

11、ilename,format)保存圖片Image.resize(size)、Image.point(func)Image.convert(“L”)Image.merge(mode,bands) 支持圖像存儲、顯示與處理，可以實現(xiàn)對圖像的縮放、像素與顏色的處理jiebajieba.lcut(s)返回一個列表jieba.add_word(w)向分詞詞典中加入新詞w中文分詞函數(shù)numpy、Scipyscipy.signal 、scipy.fftpack、egratenumpy.sqrt(x)、numpy.uint(x)科學計算模塊matplotlib數(shù)據(jù)繪圖功能部分第三方模塊部分第三方模塊舉例：im

12、port jieba fa=open(1.txt,rt)str1=fa.read()fa.close()list1=jieba.lcut(str1)print(list1).open(filename,”打開方式”)# r只讀、 w全覆蓋的寫、 x創(chuàng)建寫、a追加寫、t文本模式、b二進制模式.read()#從文件中讀入所有內(nèi)容，返回字符串.readline()#從文件中讀入一行內(nèi)容，返回字符串.readlines()#從文件中讀入所有內(nèi)容，以每行為元素返回一個列表.readline()#從文件中讀入一行內(nèi)容=.write(s)#向文件寫入字符串.writelines(s)#向文件寫入一個列表s.

13、seek(offset)#改變當前文件操作的位置，0為文件開頭，1為當前位置，2為文件結(jié)尾補充：自定義函數(shù)def 函數(shù)名( 參數(shù) ): 函數(shù)功能代碼 return expressiondef f1(n):if n%2=0:return Trueelse:return Falsea = eval(input(請輸入一個數(shù):)result=f1(a)if result : print(是偶數(shù).format(a)else: print(是奇數(shù).format(a) def f2(n):if n 2）分治法：快速排序、歸并排序等 貪心法：背包問題、Dijkstra、Prim算法 動態(tài)規(guī)劃：0-1背包問題

14、，各種子串問題 搜索法：N皇后問題、迷宮問題 隨機算法：蒙特卡洛、隨機快排等 其它一些經(jīng)典算法，如：/question/19927564（5）組合數(shù)據(jù)類型的使用數(shù)據(jù)類型列表(List)元組（Tuple）字典（Dictionary）list1 = Google, Runoob, 1997, 2000tup1 = (Google, Runoob, 1997, 2000)dict = Alice: 2341, Beth: 9102, Cecil: 3258字符串str1=“hello,world”元素間是有順序的，稱為序列類型稱為映射類型關(guān)于序列類型的通用操作：操作符描述x in s如果x是s的元素

15、，返回True，否則返回Falsex not in s如果x不是s的元素，返回True，否則返回Falses + tsi返回序列第i個元素si:j返回包含序列s第i到j個元素的子序列（不包含第j元素）len(s)返回序列s的元素個數(shù)s.count(x)序列s中出現(xiàn)x的總次數(shù)關(guān)于字典類型的有關(guān)操作：dict = Alice: 2341, Beth: 9102, Cecil: 3258函數(shù)描述dict.keys()返回所有的鍵信息dict.values()返回所有的值信息dict.items()返回所有的鍵值對dict.get(key,default)鍵存在則返回相應的值，否則返回默認值words

16、 =“劉備”,”張飛”，“曹操”，“關(guān)羽”, “劉備”,”張飛”，“曹操”，“關(guān)羽”, “劉備”,”張飛”，“曹操”，“關(guān)羽”, “劉備”,”張飛”，“曹操”，“關(guān)羽”, “劉備”,”張飛”，“曹操”，“關(guān)羽”counts = for word in words: if len(word) = 1: #排除單個字符的分詞結(jié)果 continue else: countsword = counts.get(word,0) + 1（6）人工智能應用分解自然語言處理它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。涉及數(shù)學、語言學、計算機科學等學科。概率論：需要了解概率、條件概率、貝葉

17、斯法則；二項分布、期望、方差；最大似然估計、梯度下降等等；統(tǒng)計學：建模、數(shù)據(jù)稀疏問題、回退方法等；機器學習：分類、感知器、支持向量機；語言學：構(gòu)詞、詞類、句法、語義；語料庫和知識庫等等應用領(lǐng)域機器翻譯機器翻譯由于涉及到語義分析、上下文環(huán)境等面臨很多挑戰(zhàn)百度在線翻譯：/?aldtype=16047#auto/zh有道在線翻譯：/情感分析通過情感分析，分析用戶評論是積極的還是消極的 智能問答圖靈機器人：/experience/exp_virtual_robot.jhtml?nav=exp京東客服jimi：/輿情分析：根據(jù)特定問題的需要，對針對這個問題的輿情進行深層次的思維加工和分析研究，得到相關(guān)結(jié)

18、論的過程參考案例：http:/知識圖譜：在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領(lǐng)域映射地圖，是顯示知識發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。語言生成（新聞、籃球解說、文本摘要）機器人發(fā)布新聞；機器人解說新聞自然語言處理例：中文分詞中文分詞(Chinese Word Segmentation) 指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞方法基于統(tǒng)計的分詞方法三種分詞算法基于字符串匹配的分詞方法它是按照一定的策略

19、將待分析的漢字串與一個“充分大的”機器詞典中的詞條進行配，若在詞典中找到某個字符串，則匹配成功（識別出一個詞）。（1）正向最大匹配法（由左到右的方向）（2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）（3）最少切分（使每一句中切出的詞數(shù)最?。?）雙向最大匹配法（進行由左到右、由右到左兩次掃描）基于理解的分詞方法它是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現(xiàn)象。它包括三個部分：分詞子系統(tǒng)、句法語義子系統(tǒng)、總控部分。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和信息?；诮y(tǒng)計的分詞方法給出大量已經(jīng)分詞的文本，利用統(tǒng)計機器學習模型學習詞語切分的規(guī)律（稱為訓練），從而實現(xiàn)對未知文本的切分。隨著大規(guī)模語料庫的建立，統(tǒng)計機器學習方法的研究和發(fā)展，基于統(tǒng)計的中文分詞方法漸漸成為了主流方法。主要統(tǒng)計模型：N元文法模型（N-gram）、隱馬爾可夫模型（Hidden Markov