人工智能考試復習題及人工智能課程體系與項目實戰(zhàn)

..1.什么叫智能?什么叫人工智能?智能一般稱為智慧，泛指人運用知識、認識問題、解決問題的能力。人工智能就是研究怎樣讓電腦模仿人腦從事推理、規(guī)則、設計、思考、學習等思維活動，解決迄今認為需要由專家才能處理好的復雜問題。2.人工智能科學體系大致分哪幾個層次?人工智能學科體系大致分為三個層次：⑴人工智能理論基礎包含：①與人工智能有關的數(shù)學理論②認知科學理論③計算機工程理論與技術⑵人工智能原理智能的高低是以知識的擁有和有效的運用為其主要特征。因此，人工智能的工作原理以知識的表示、知識的獲取與學習、利用知識求解問題，以及系統(tǒng)構成技術作為主要的研究內容。⑶人工智能工程技術根據(jù)人工智能基礎理論和工作原理而建立起來的工程系統(tǒng)。如：專家咨詢系統(tǒng)、專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境、自然語言理解系統(tǒng)、圖象理解與識別系統(tǒng)等，都屬于人工智能原理的工程范疇。3.人工智能的研究有大致可歸結為哪三種途徑?⑴生物學途徑采用生物學的方法，直接模擬人的感官以及大腦的結構和機能，制成神精元模型和腦模型。⑵心理學途徑（或“啟發(fā)式途徑”）應用實驗心理學的方法，考察人在解決各種問題時采用的方法、策略，總結人們思維活動的規(guī)律，并把這些規(guī)律編成程序，作為心理模型，用計算機進行模擬。⑶工程技術途徑從工程技術觀點出發(fā)，研究如何用電子計算機從功能上模擬人所具有的智能行為。4.人工智能領域中具有一般意義的核心課題是什么?①知識的模型化和表示方法；②啟發(fā)式搜索理論；③常識性推理、演繹和問題求解；④機器學習；⑤人工智能系統(tǒng)構成和語言。5.人工智能領域主要有哪些?專家系統(tǒng)2、自然語言處理3、機器人學4、自動定理證明5、自動程序設計6、博弈和決策7、組合調度問題8、機器視覺（與模式識別）6.知識處理學的三大課題?知識表示(2)知識獲取(3)知識運用7.學過哪些知識表的方法?各種方法大致用法?一階謂詞邏輯表示；謂詞不但可表示一些簡單的事實，而且可以表示帶有變量的“知識”，有時稱為“事實的函數(shù)”。進而可用謂詞演算中的邏輯聯(lián)接詞“與(∧)”、“或(∨)”、“非(┐)”和“蘊含(→)”等來組合已有知識，從而表示出更復雜的知識。關系表示（“特性表”表示）用關系來表示推理規(guī)則，若在前提和結論中都不含變量的命題時，規(guī)則可容易地表為下列形式：IF----THEN(前提1，前提2，……，前提N，結論)；其中的前提1與結論都取命題為值。（3）框架表示如下形式：（框架1（槽1（面1（數(shù)據(jù)1（標記1（信息1……）………（標記i…（…）（數(shù)據(jù)2（標記1（信息…）…）…………（數(shù)據(jù)i…）…）（面2（數(shù)據(jù)1（標記1…）…）…）（槽2……）…………（槽i……）槽：用來存放描述某事物性質的屬性名及其它框架的關系。面：用來規(guī)定其下位結構中所具數(shù)據(jù)的性質。數(shù)據(jù)：用來描述屬性名的值（含省略值），作為指向其它框架的指針及描述過程（論證）。(4)產生式表示（規(guī)則表示）在產生式系統(tǒng)中，論域中的知識被分成兩部分：凡是靜態(tài)的知識，如事物、事件及它們之間的聯(lián)系，用所謂的事實來表示；而把推理及其形式用所謂的產生式規(guī)則來表示。(5)語義網表示從圖論的觀點看，它其實就是“一個帶標識的有向圖”，由結點和?。ㄒ卜Q“邊”）所組成。其中，結點表示各種事實、概念、屬性及知識實體等，而弧表示它們之間的相互關系。一般，我們將關系的說明算作指示器或指針。(6).過程表示它是通過函數(shù)符作用于某個狀態(tài)，以產生出新狀態(tài)，以致以初始狀態(tài)變換至目標狀態(tài)，即我們所需要的解答。腳本表示一個腳本其實就是一個具有專門結構的框架，它象一個電影劇本一樣，一場一場地表示一些特定的事件序列。面向對象的知識表示8.推理的分類情況？充分置信推理（或稱演繹推理）、主觀的不充分置信推理（或稱歸納推理）、不精確推理（也可認為是一種不充分置信推理）和非單調推理等。9．廣度優(yōu)先和深度優(yōu)先的搜索方法？廣度優(yōu)先算法：①建一個空的OPEN表和CLOSE表；②把初始狀態(tài)S并入OPEN表中，若S是一個目標狀態(tài)，則求得一個解答，否則繼續(xù)向前搜索；③若OPEN表為空，則沒有解，搜索失??；否則繼續(xù)進行；④把OPEN表中的第一個狀態(tài)n（處于最前端）移入CLOSE表中；⑤按某種原則，選擇一條恰當?shù)囊?guī)則作用于n，如不產生新的后繼狀態(tài)，則轉③，否則轉⑥；⑥把由n產生的所有新后繼并入OPEN表的最末端并加上指向n的指針；⑦若n的任何一個后繼狀態(tài)是目標狀態(tài)，則搜索成功，算法運行終止；否則轉③。這里狀態(tài)即為結點，結點間的連線稱弧，弧上的箭頭指明只允許單向前進。深度優(yōu)先算法：①建立空的OPEN表和CLOSE表；②將起始點S并入OPEN表中，若S為目標結點，則得到一個解答，否則，繼續(xù)向前搜索；③若OPEN為空，則搜索失敗，否則繼續(xù)進行；④把OPEN中的第一個結點n（最初是S）從OPEN中移至CLOSE表；⑤如n的深度等于給定的深度界限或葉結點，則轉③，否則轉⑥；⑥按某種原則選擇可適用規(guī)則作用于n，則產生新的后裔結點，并將其全部并入OPEN表的最前端，若無后裔，則轉③，否則轉⑦；⑦若后裔中有任一個為目標結點，則求得一個解，搜索成功，否則轉③。10．機器感知有哪幾途經？機器感知是通過機器視覺、聽覺、觸覺等，直接感知外部世界，輸入自然信息，獲取感性和理性知識。其中主要是機器視覺和聽覺。而視覺又是最主要的。專家系統(tǒng)的好處：①即使沒有機會與專家直接接觸的人，通過計算機也能得到接近于專家的咨詢。②成為專家自己進行判斷有關問題時的輔助工具。③因為收集了專家的知識，所以可防止知識的散失，容易進行知識的繼承。專家系統(tǒng)受人歡迎主要有兩點：①隨叫隨到。②方便使用。這兩個結構，看起來相似，但在最本質的地方有很大的區(qū)別，那就是專家系統(tǒng)有利用知識庫中的知識進行推理的推理機構，而數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不具有這種推理機構。（當然另外專家系統(tǒng)具有學習功能）軟件存在功能、質量和生產率三大問題。功能要有躍進要靠發(fā)展人工智能；質量要有保證要靠發(fā)展軟件理論；生產率要提高要靠發(fā)展軟件工程。專家系統(tǒng)在執(zhí)行與推理過程中用以存放中間結果或論據(jù)等的工作存儲器。研究知識表示、知識庫、智能塔的結構。廣東省信息技術等級考試試題人工智能初步考試時間：90分鐘

滿分：100分

說明：.本卷分為第一卷和第二卷兩部分，共8頁。第一卷為客觀題，含單項選擇題和判斷題，單項選擇題40小題，每小題1．5分，共60分；判斷題10題，每小題1分，共10分；第二卷2頁為主觀題，共30分，全卷共100分，考試時間90分鐘。一、單選題：

1：人類智能的特性表現(xiàn)在4個方面

。A：聰明、靈活、學習、運用。B：能感知客觀世界的信息、能對通過思維對獲得的知識進行加工處理、能通過學習積累知識增長才干和適應環(huán)境變化、能對外界的刺激作出反應傳遞信息。C：感覺、適應、學習、創(chuàng)新。D：能捕捉外界環(huán)境信息、能夠利用利用外界的有利因素、能夠傳遞外界信息、能夠綜合外界信息進行創(chuàng)新思維。2：人工智能的目的是讓機器能夠

，以實現(xiàn)某些腦力勞動的機械化。A：具有智能

B：和人一樣工作

C：完全代替人的大腦

D：模擬、延伸和擴展人的智能3：下列關于人工智能的敘述不正確的有：

。A：人工智能技術它與其他科學技術相結合極大地提高了應用技術的智能化水平。

B：人工智能是科學技術發(fā)展的趨勢。C：因為人工智能的系統(tǒng)研究是從上世紀五十年代才開始的，非常新，所以十分重要。D：人工智能有力地促進了社會的發(fā)展。4：人工智能研究的一項基本內容是機器感知。以下列舉中的

不屬于機器感知的領域。A：使機器具有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等感知能力。B：讓機器具有理解文字的能力。C：使機器具有能夠獲取新知識、學習新技巧的能力。D：使機器具有聽懂人類語言的能力5：自然語言理解是人工智能的重要應用領域，下面列舉中的

不是它要實現(xiàn)的目標。A：理解別人講的話。

B：對自然語言表示的信息進行分析概括或編輯。C：欣賞音樂。

D：機器翻譯。6：為了解決如何模擬人類的感性思維，例如視覺理解、直覺思維、悟性等，研究者找到一個重要的信息處理的機制是：

。A：專家系統(tǒng)

B：人工神經網絡

C：模式識別

D：智能代理7：如果把知識按照作用來分類，下述

不在分類的范圍內。A：用控制策略表示的知識，即控制性知識。B：可以通過文字、語言、圖形、聲音等形式編碼記錄和傳播的知識，即顯性知識。C：用提供有關狀態(tài)變化、問題求解過程的操作、演算和行動的知識，即過程性知識。D：用提供概念和事實使人們知道是什么的知識，即陳述性。8：下述

不是知識的特征。A：復雜性和明確性

B：進化和相對性

C：客觀性和依附性

D：可重用性和共享性9：下述

不是人工智能中常用的知識格式化表示方法。A：框架表示法

B：狀態(tài)空間表示法

C：語義網絡表示法

D：形象描寫表示法10：關于“與/或”圖表示法的敘述中，正確的是：

。A：“與/或”圖就是用“AND”和“OR”連續(xù)各個部分的圖形，用來描述各部分的因果關系。B：“與/或”圖就是用“AND”和“OR”連續(xù)各個部分的圖形，用來描述各部分之間的不確定關系。C：“與/或”圖就是用“與”節(jié)點和“或”節(jié)點組合起來的樹形圖，用來描述某類問題的層次關系。D：“與/或”圖就是用“與”節(jié)點和“或”節(jié)點組合起來的樹形圖，用來描述某類問題的求解過程。11：構成狀態(tài)空間的4個要素是：

。A：開始狀態(tài)、目標狀態(tài)、規(guī)則和操作

B：初始狀態(tài)、中間狀態(tài)、目標狀態(tài)和操作C：空間、狀態(tài)、規(guī)則和操作

D：開始狀態(tài)、中間狀態(tài)、結束狀態(tài)和其他狀態(tài)12：關于“與/或”圖表示知識的敘述，錯誤的有

。A：用“與/或”圖表示知識方便使用程序設計語言表達，也便于計算機存儲處理。B：“與/或”圖表示知識時一定同時有“與節(jié)點”和“或節(jié)點”。C：“與/或”圖能方便地表示陳述性知識和過程性知識。D：能用“與/或”圖表示的知識不適宜用其他方法表示。13：下列不是知識表示法的是

。A：計算機表示法

B：“與/或”圖表示法

C：狀態(tài)空間表示法

D：產生式規(guī)則表示法14：一般來講，下列語言屬于人工智能語言的是

。A：VB

B：Pascal

C：Logo

D：Prolog15：Prolog語言的三種基本語句是：

。A：順序、循環(huán)、分支

B：陳述、詢問、感嘆

C：事實、規(guī)則、詢問

D：肯定、疑問、感嘆16：匹配是將兩個知識模式進行

比較。A：相同性

B：一致性

C：可比性

D：同類性17：下列程序的運行結果是

。A：ellen

B：john

C：eric

D：ellen、john、ericpredicateslikes(symbol,symbol)

clauseslikes(ellen,reading).likes(john,computers).likes(john,swimming).likes(leonard,badminton).likes(eric,swimming).likes(eric,reading).goallikes(Person,reading),likes(Person,swimming).18：下列Prolog程序的運行結果是：

。A：xiaohua

B：xiaoming

C：xiaofang

Dpingpong

predicates

likes(symbol,symbol)

friend(symbol,symbol)

clauseslikes(xiaofang,swimming).likes(xiaoming,pingpong).friend(X,xiaohua):-likes(X,pingpong).goalfriend(X,xiaohua).19：下列程序的運行結果是

。A：bill

tammy

sueB：tammyjoe

sueC：bill

sue

joeD：bill

joe

tammypredicatesmale(symbol)female(symbol)parent(symbol,symbol)clausesmale(bill).male(joe).female(sue).female(tammy).parent(bill,joe).parent(sue,joe).parent(joe,tammy).goalparent(Parent,_).20：專家系統(tǒng)是一個復雜的智能軟件，它處理的對象是用符號表示的知識，處理的過程是的過程。A：思維

B：思考

C：推理

D：遞推21：進行專家系統(tǒng)的開發(fā)通常采用的方法是

。A：逐步求精

B：實驗法

C：原型法

D：遞推法22：在專家系統(tǒng)的開發(fā)過程中使用的專家系統(tǒng)工具一般分為專家系統(tǒng)的

和通用專家系統(tǒng)工具兩類。A：模型工具

B：外殼

C：知識庫工具

D：專用工具23：專家系統(tǒng)是以

為基礎，以推理為核心的系統(tǒng)。A：專家

B：軟件

C：知識

D：解決問題24：

是專家系統(tǒng)的重要特征之一。A：具有某個專家的經驗

B：能模擬人類解決問題

C：看上去像一個專家

D：能解決復雜的問題25：一般的專家系統(tǒng)都包括

個部分。A：4

B：2

C：8

D：626：人類專家知識通常包括兩大類：

。A：理科知識和文科知識

B：書本知識和經驗知識

C：基礎知識和專業(yè)知識

D：理論知識和操作知識27：確定性知識是指

知識。A：可以精確表示的

B：正確的

C：在大學中學到的知識

D：能夠解決問題的28：

下列關于不確定性知識描述錯誤的是

。A：不確定性知識是不可以精確表示的

B：專家知識通常屬于不確定性知識C：不確定性知識是經過處理過的知識

D：不確定性知識的事實與結論的關系不是簡單的“是”或“不是”。29：知識獲取的目的是將人類專家的知識轉換為專家系統(tǒng)知識庫中的知識，知識獲取的方法通常有

種。A：2

B：3

C：4

D：530：專家系統(tǒng)的推理機的最基本的方式是

。A：直接推理和間接推理

B：正向推理和反向推理

C：邏輯推理和非邏輯推理

D：準確推理和模糊推理31：專家系統(tǒng)的正向推理是以

作為出發(fā)點，按照一定的策略，應用知識庫中的知識，推斷出結論的過程。A：需要解決的問題

B：已知事實

C：證明結論

D：表示目標的謂詞或命題32:下列關于不精確推理過程的敘述錯誤的是

。A：不精確推理過程是從不確定的事實出發(fā)

B：不精確推理過程最終能夠推出確定的結論C：不精確推理過程是運用不確定的知識

D：不精確推理過程最終推出不確定性的結論33：下列不屬于專家系統(tǒng)的解釋功能的主要作用是

。A：對用戶說明為什么得到這個結論

B：對用戶說明如何得到這個結論C：提高專家系統(tǒng)的信賴程度

D：對用戶說明專家系統(tǒng)的知識結構34：在重排九宮問題的狀態(tài)樹中（如下圖），以下選項中全是分支節(jié)點的是

。A：B2、C2、D2、E2

B：B4、C2、D3、D8

C：B3、C5、D7、E7

D：C6、D1、E5、E1435：在重排九宮問題中，啟發(fā)函數(shù)H（x）+D（x）中的D（x）表示

。A：節(jié)點x與目標狀態(tài)位置不同的棋子個數(shù)

B：節(jié)點x與目標狀態(tài)位置相同的棋子個數(shù)C：節(jié)點x的子節(jié)點數(shù)

D：節(jié)點x所在的層數(shù)36：有一個農夫帶一匹狼、一只羊和一棵白菜過河（從河的北岸到南岸）。如果沒有農夫看管，則狼要吃羊，羊要吃白菜。但是船很小，只夠農夫帶一樣東西過河。用0和1表示狼、羊、白菜分別運到南岸的狀態(tài)，0表示不在南岸，1表示在南岸，（如：100表示只有狼運到南岸）。初始時，南岸狀態(tài)為000，表示狼、羊、白菜都沒運到南岸，最終狀態(tài)為111，表示狼、羊、白菜都運到了南岸。用狀態(tài)空間為農夫找出過河方法，以下狼、羊、白菜在南岸出現(xiàn)的序列可能是

。A：000-010-100-101-111

B：000-010-001-101-111

C：000-100-110-111

D：000-001-011-11137：下圖是一個迷宮，S0是入口，Sg是出口，把入口作為初始節(jié)點，出口作為目標節(jié)點，通道作為分支，畫出從入口S0出發(fā)，尋找出口Sg的狀態(tài)樹。根據(jù)深度優(yōu)先搜索方法搜索的路徑是

。A：s0-s4-s5-s6-s9-sg

B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg

C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg

D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg39：人工智能的發(fā)展歷程可以劃分為

。A：誕生期和成長期

B：形成期和發(fā)展期C：初期和中期

D：初級階段和高級階段40：我國學者吳文俊院士在人工智能的

領域作出了貢獻。A：機器證明

B：模式識別

C：人工神經網絡

D：智能代理二、判斷題（每題2分

共20分）1、廣度優(yōu)先搜索方法的原理是：從樹的根節(jié)點開始，在樹中一層一層的查找，當找到目標節(jié)點時，搜索結束（

）。2、人工智能的一個重要分支是Pattern

Recognition，中文名稱是模式識別。它主要研究視覺和聽覺的識別（

）。3、人工智能研究的先驅者認為人的智能主要表現(xiàn)在人能學習知識和運用知識上，知識是智能的基礎。于是學者們把專門的知識集、規(guī)則集和附加過程組成知識庫，開發(fā)出許多專家系統(tǒng)（英文縮寫為ES），在領域獲得成功（

）。4、知識的框架表示法中，一個框架由若干個稱為“槽”的結構組成，而每一個這樣的結構又可擁有若干個側面（

）。5、在知識的規(guī)則表示法中，產生式的基本形式是P<->Q（

）。6、人工智能語言只有Prolog語言（

）。7、知識獲取的方法有手動獲取知識、自動獲取知識這兩種方法（

）。8、反向推理是以已知事實作為出發(fā)點，按照一定的策略，運用知識庫中的知識，推斷出結論的過程（

）。9、知識工程屬于人工智能科學的范疇（

）。10、框架表示法是馬文.明斯基首創(chuàng)（

）。三、簡答題：（每題5分

共20分）1：為什么機機器人會踢足球？試分析機器人要會踢足球必須具有哪些能力。2：把下知識用格式化的形式表示，并且用Prolog語言表示這些知識?！皩W校有4個活動社團：舞蹈隊、戲劇社、體操隊和義工團。曹毅參加了戲劇社，劉中參加了義工團，張萍參加了體操隊，義工團的人都是張萍的朋友?！彼?、操作題：（每題10分

共20分）1：在Prolog中編程實現(xiàn)，N的階乘。2：利用專家系統(tǒng)實驗外殼，按照下面的規(guī)則，建立一個簡單的專家系統(tǒng)。規(guī)則1：如果無動力源，則是人力車規(guī)則2：如果有動力源，是動力車規(guī)則3：如果是動力車，動力源是汽油，則是摩托車規(guī)則4：如果是動力車，動力源是電，則是電動車規(guī)則5：如果是人力車，則是自行車考試模擬題參考答案一、

選擇題1、

B

2、D

3、C

4、C

5、C

6、B

7、B

8、A

9、D

10、D11、B

12、D

13、A

14、D

15、C

16、B

17、C

18、B

19、C

20、C21、C

22、B

23、C

24、B

25、D

26、B

27、A

28、C

29、B

30、B31、B

32、B

33、D

34、B

35、D

36、B

37、C

38、D

39、B

40、A二、

判斷題1、對

2、對

3、對4、對

5、錯

6、錯

7、錯

8、錯

9、對

10、對三、

簡答題1：（1）因為機器人具有了類似人類的某些能力，所以機器人會踢足球。（2）機器人踢足球應具有以下能力：能夠感覺到足球的位置和自己所處的位置能夠根據(jù)感覺的的信息，分析、判斷能夠根據(jù)自己的判斷，作出快速反應，做出踢球、射門等動作。2：shetuan(wudan).Shetuan(xiju).Shetuan(ticao).Shetuan(yigong).Canjia(caoyi,xiju).Canjia(liuzhong,yigong).Canjia(zhangping,ticao)Pengyou(zhangping,X):-caojia(X,yigong).四、

操作題1

：參考答案predicatesfactorial(real,real)

-

nondeterm

(i,o)clausesfactorial(0,1).factorial(1,1).factorial(X,Y):-X>1,X1=X-1,factorial(X1,Y1),Y=X*Y1.goalreadreal(X),factorial(X,Y),write(X,"!=",Y),nl.2：參考答案（1）

專家系統(tǒng)名稱設置：交通工具識別（2）

謂詞設置：含義謂詞交通工具是jiaotong_is類別是it_is事實positive（3）

知識庫設置：it_is("動力車"):-positive("有動力源")it_is("人力車"):-positive("無動力源")jiaotong_is("電動車"):-it_is("動力車"),positive("耗電")jiaotong_is("摩托車"):-it_is("動力車"),positive("耗汽油")jiaotong_is("自行車"):-it_is("人力車")說明：專家系統(tǒng)的謂詞設置可以不同，但必須和知識庫中規(guī)則中使用的謂詞相匹配。人工智能課程體系及項目實戰(zhàn)1、機器學習課程大綱第一課：Python基礎與科學計算庫numpy1.Python語言基礎2.Python數(shù)據(jù)結構（列表,字典,元組）3.科學計算庫Numpy基礎4.Numpy數(shù)組操作5.Numpy矩陣基本操作6.Numpy矩陣初始化與創(chuàng)建7.Numpy排序與索引第二課：數(shù)據(jù)分析處理庫與數(shù)據(jù)可視化庫1.Pandas數(shù)據(jù)讀取與現(xiàn)實2.Pandas樣本數(shù)值計算與排序3.Pandas數(shù)據(jù)預處理與透視表4.Pandas自定義函數(shù)5.Pandas核心數(shù)據(jù)結構Series詳解6.Pandas數(shù)據(jù)索引7.Matplotlib繪制第一個折線圖8.Matplotlib條形圖,直方圖,四分圖繪制9.Matplotlib數(shù)據(jù)可視化分析第三課：回歸算法1.機器學習要解決的任務2.有監(jiān)督與無監(jiān)督問題3.線性回歸算法原理推導4.實現(xiàn)簡易回歸算法5.邏輯回歸算法原題6.實戰(zhàn)梯度下降算法第四課：案例實戰(zhàn)信用卡欺詐檢測1.數(shù)據(jù)與算法簡介2.樣本不平衡問題解決思路3.下采樣解決方案4.正則化參數(shù)選擇5.邏輯回歸建模6.過采樣與SMOTE算法第五課：決策樹與隨機森林1.熵原理，信息增益2.決策樹構造原理推導3.ID3,C4.5算法4.決策樹剪枝策略5.隨機森林算法原理6.基于隨機森林的特征重要性選擇第六課：Kaggle機器學習案例實戰(zhàn)1.泰坦尼克船員獲救預測2.使用pandas庫進行數(shù)據(jù)讀取與缺失值預處理3.使用scikit-learn庫對比回歸模型與隨機森林模型4.GBDT構造原理5.特征的選擇與重要性衡量指標6.機器學習中的級聯(lián)模型7.使用級聯(lián)模型再戰(zhàn)泰坦尼克第七課：支持向量機算法1.SVM要解決的問題2.線性SVM原理推導3.SVM對偶問題與核變換4.soft支持向量機問題5.多類別分類問題解決方案第八課：神經網絡模型1.前向傳播與反向傳播結構2.激活函數(shù)3.神經網絡結構4.深入神經網絡細節(jié)5.神經網絡表現(xiàn)效果第九課：mnist手寫字體識別1.Tensorflow框架2.CNN網絡結構3.基于tensorflow的網絡框架4.構造CNN網絡結構5.迭代優(yōu)化訓練第十課：聚類與集成算法1.k-means,DBSCAN等經典聚類算法原理2.python實現(xiàn)k-means算法3.聚類算法應用場景與特征工程4.Adaboost集成算法原理機器學習項目實戰(zhàn)1.科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)分析2.信用卡欺詐檢測案例3.鳶尾花數(shù)據(jù)集分析4.泰坦尼克號船員獲救預測5.員工離職預測6.mnist手寫字體識別2、人機對話課程大綱第一章：Human–robot-chattersystem運行環(huán)境1.pycharm下載及安裝2.pycharm的庫使用介紹3.pycharm使用實例演示4.Anaconda下載安裝5.Anaconda庫使用6.Anaconda使用實例演示第二章：robot基本概念1.robot是什么2.robot的應用場景3.robot語言依賴性4.robot工作流程5.robot運行環(huán)境6.robot框架介紹7.robot的安裝（api與源碼）8.robot的quickstart第三章：robot智能機器人1.創(chuàng)建機器人2.設置機器人適配器3.輸入與輸出適配器4.邏輯適配器5.機器人響應應答6.訓練自己的語料第四章：robot之eample數(shù)據(jù)源詳述(單詞與文本)1.simpledemo數(shù)據(jù)2.mongodb數(shù)據(jù)3.git數(shù)據(jù)4.terminnal5.more數(shù)據(jù)第五章：設置robot訓練級別1.訓練listdata2.訓練corpusdata3.訓練scopedata4.訓練外部API5.創(chuàng)建一個新的語料級別6.抽取自己機器人的語料第六章：robot之過濾器1.filter是什么2.filter的主要用途是什么3.filter的創(chuàng)建4.filter的設置5.filter級別設置6.filter判別第七章：自然語言處理之robot適配器詳解1.邏輯適配器2.輸入適配器3.輸出適配器4.數(shù)據(jù)計算適配器第八章自然語言處理之robot參數(shù)1.什么robot參數(shù)2.擴展機器人參數(shù)3.robot日志輸出4.robot慣用日志輸出第九章：session識別詳解1.session構建2.session實戰(zhàn)案例操作3.文摘自動生成人機對話項目實戰(zhàn)1.項目介紹背景2.項目核心技術點介紹3.智能機器人人機對話系統(tǒng)4.代碼實現(xiàn)5.人機對話優(yōu)化（補充優(yōu)化）6.開源機器人有哪些3、深度學習課程大綱第一階段：Python必備庫快速入門1.Python語言基礎快速入門2.科學計算庫Numpy3.數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas4.可視化庫Matplotlib5.人工智能必備Python基礎，快速掌握語言風格與常用庫使用方法第二階段：機器學習經典算法1.線性回歸2.邏輯回歸3.決策樹4.隨機森林5.支持向量機6.Xgboost7.聚類8.神經網絡9.PCA與SVD10.詞向量模型word2vec11.機器學習必備經典算法原理推導第三階段：機器學習案例實戰(zhàn)1.科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)2.泰坦尼克號船員獲救預測3.信用卡欺詐檢測4.鳶尾花數(shù)據(jù)集分類5.Mnist手寫字體識別6.員工離職與股價預測7.基于真實數(shù)據(jù)集，使用scikit-learn庫進行建模與評估工作，從零開始，代碼實戰(zhàn)。第四階段：決勝AI深度學習必備原理1.深度學習發(fā)展與應用2.神經網絡必備基礎3.神經網絡架構4.卷積神經網絡詳解5.神經網絡技巧與細節(jié)6.強化學習原理與實踐7.從神經網絡基礎知識點入手，分模塊講解神經網絡細節(jié)，由淺入深過渡到深層的卷積神經網絡，技巧與細節(jié)分析。第五階段：深度學習必備框架1.Tensorflow基礎操作2.Tensorflow建立機器學習模型3.Tensorflow神經網絡詳解4.基于Tensorflow的CNN與RNN模型5.Caffe框架配置參數(shù)詳解6.Caffe兩種常用數(shù)據(jù)源制作7.Caffe技巧與應用深度學習項目實戰(zhàn)1.驗證碼識別（基于Tensorflow）2.文本分類（基于Tensorflow）3.圖像風格轉換（基于Tensorflow）4.詞向量模型Word2vec（基于Tensorflow）5.強化學習讓AI自己玩游戲（基于Tensorflow）6.人臉檢測（基于Caffe）7.人臉關鍵點定位（基于Caffe）4、圖像處理課程大綱第一課：認識OpenCVOpenCV介紹、環(huán)境搭建、圖像加載、顯示、保存。讀取視頻文件與攝像頭視頻流讀取與保存。第二課：神奇的數(shù)據(jù)結構Mat講解OpenCV3.x中最重要的數(shù)據(jù)結構Mat，如何使用Mat、各種基于Mat的操作技巧，指針方式訪問與遍歷像素、實例詳解Mat的妙用第三課：像素算術與幾何操作講解如何計算圖像最大最小值、均值與標準方差、加、減、乘、除算術操作，以及與或非的邏輯運算、重點演示這些簡單操作，在實際圖像處理中的使用技巧與應用場景第四課：濾波函數(shù)-改變圖像的神奇手段講解OpenCV3.x中最常用的基于卷積原理的濾波函數(shù)、包括均值、中值、高斯、盒子模糊、自定義濾波器等技術與使用技巧第五課：邊緣提取講解OpenCV中梯度與邊緣提取的方法與函數(shù)調用、以及使用技巧，如何正確的使用這些方法獲得正確處理結果，如何避免人為輸入參數(shù)行為第六課：高斯金子塔與拉普拉斯講述什么是圖像金字塔、什么圖像的高斯不同、拉普拉斯不同，圖像金字塔融合技術第七課：直方圖與反向投影詳細講述圖像直方圖的定義、應用場合與場景、直方圖反向投影技術在圖像處理與視頻處理用的應用第八課：圖像二值化講述圖像二值化的各種方法與技巧、如何對超大圖像進行準確二值化第九課：圖像形態(tài)學操作講述二值圖像的各種形態(tài)學操作與使用技巧第十課：霍夫變換與Blob分析直線檢測,圓檢測\特定幾何形狀分析第十一課：二值圖像分析-對象提取與測量基于輪廓分析、幾何矩分析講解二值圖像中對象分析與對象測量技術第十二課：HAAR與LBP特征與人臉檢測講述基于統(tǒng)計特征的HAAR與LBP方式與AdaBoost一起工作實現(xiàn)人臉檢測的原理、OpenCV相關API參數(shù)解釋、以及其他開源的與商用的人臉檢測SDK的使用。在圖像與視頻中實現(xiàn)人臉檢測圖像處理項目實戰(zhàn)1.AR技術應用直播視頻中經常會出現(xiàn)的技術、基于OpenCV實現(xiàn)對視頻中人臉實時跟蹤，實現(xiàn)一些虛擬旁白與裝飾圖片與場景融合。2.二維碼檢測與定位二維碼的圖像掃碼解析已經成為很多APP的標準配置與使用方式，但是檢測與定位二維碼位置一直是技術難點，本案例通過直播課程所學知識，帶領大家一步一步剖析知識點、整理思路、實現(xiàn)代碼、實現(xiàn)圖像中二維碼位置檢測與定位3.車牌提取與預處理詳細分析如何利用所學知識，綜合分析解決車牌識別中最難技術問題之一，車牌定位與提取、以及前期預處理5、網絡爬蟲課程大綱1、零基礎入門Python網絡爬蟲1.認識Python網絡爬蟲2.網絡爬蟲工作原理詳解3.網絡爬蟲的常見類型與應用領域4.數(shù)據(jù)提取技術基礎：正則表達式基礎實例實戰(zhàn)5.編寫一個簡單網絡爬蟲爬取51CTO學院課程數(shù)據(jù)2、Urllib模塊基礎與糗事百科爬蟲項目實戰(zhàn)1.使用Urllib模塊進行簡單網頁爬取2.百度信息自動搜索爬蟲實戰(zhàn)3.自動POST請求實戰(zhàn)4.Cookie處理實戰(zhàn)5.瀏覽器偽裝技術實戰(zhàn)6.數(shù)據(jù)自動寫入數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn)7.糗事百科網絡爬蟲項目實戰(zhàn)3、淘寶商品圖片爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)1.淘寶商品圖片爬蟲實現(xiàn)思路分析2.淘寶商品圖片信息的分析與提取3.編寫淘寶商品圖片爬蟲對目標圖片進行批量爬取4.淘寶商品圖片爬蟲項目的調試與運行4、用戶代理池與IP代理池構建技術實戰(zhàn)1.為什么要構建用戶代理池與IP代理池（避免被反爬）2.IP代理池構建的第一種方案實戰(zhàn)（隨機IP代理池）3.IP代理池構建的第二種方案實戰(zhàn)（接口調用可用IP）4.如何驗證IP是否為可用IP（代理IP的自動過濾與篩選）5.IP代理池構建的第三種方案（自建服務器+自動切換IP技術）6.同時構建IP代理池與用戶代理池7.使用用戶代理池與IP代理池技術批量爬取法律文書數(shù)據(jù)5、使用抓包分析技術獲取Ajax動態(tài)請求數(shù)據(jù)實戰(zhàn)1.抓包分析技術簡介與Fiddler軟件使用基礎2.抓取HTTPS數(shù)據(jù)包難點解決技巧3.Ajax動態(tài)請求數(shù)據(jù)的分析與獲取4.通過抓包技術分析中國裁判文書網數(shù)據(jù)請求5.實現(xiàn)對隱藏文書數(shù)據(jù)的批量爬取實戰(zhàn)6、淘寶大型商品數(shù)據(jù)爬蟲項目實戰(zhàn)1.淘寶大型商品數(shù)據(jù)爬蟲項目的實現(xiàn)思路分析2.對目標爬取數(shù)據(jù)與網頁進行簡單分析3.通過抓包分析技術獲取淘寶價格信息數(shù)據(jù)4.GBD大型商品數(shù)據(jù)爬蟲項目的編寫實戰(zhàn)T構造原理5.將爬取的目標數(shù)據(jù)自動寫入數(shù)據(jù)庫中存儲7、騰訊視頻評論爬蟲項目實戰(zhàn)1.騰訊視頻評論爬蟲項目的簡單實現(xiàn)2.對騰訊視頻評論進行抓包分析3.實現(xiàn)自動加載請求騰訊視頻評論4.騰訊視頻評論爬蟲項目完善與實戰(zhàn)8、12306火車票搶票項目開發(fā)實戰(zhàn)1.12306火車票搶票項目的開發(fā)思路分析2.實現(xiàn)cookie的自動處理實戰(zhàn)3.實現(xiàn)登錄驗證碼的處理實戰(zhàn)4.編寫自動登錄12306爬蟲實戰(zhàn)5.通過抓包技術分析12306接口數(shù)據(jù)集6.余票查詢功能的實現(xiàn)實戰(zhàn)7.自動提交預訂申請功能的實現(xiàn)實戰(zhàn)8.乘客信息的自動選擇功能的實現(xiàn)實戰(zhàn)9.訂單的自動確認與提交功能的實現(xiàn)實戰(zhàn)10.實現(xiàn)票務的自動監(jiān)控與自動搶票實戰(zhàn)9、Scrapy框架基礎使用實戰(zhàn)1.Scrapy框架的優(yōu)點2.Scrapy框架的安裝與難點解決實戰(zhàn)3.Scrapy簡單命令基礎使用實戰(zhàn)4.XPath表達式基礎實戰(zhàn)5.Items的編寫與使用6.Scrapy爬蟲的編寫實戰(zhàn)7.使用pipelines對數(shù)