🔍 人工智能的研究内容

超级互动学习体验

🏆 学习积分: 0 | 🎖️ 完成: 0/5
🎯
问题解决者
📚
知识大师
🗂️
表示专家
🌐
领域探索者
👑
研究之王

🧮 第1关:AI问题求解的三个步骤

💡 互动演示:数列问题

问题:求数列 2, 4, 6, 8, ... 的第10项是多少?

📖

阅读题目

↓

知识获取

→

🧠

思考计算

↓

知识处理

→

✍️

答案书写

↓

知识表示

点击上方步骤查看详细说明

🎯 测一测:理解三大步骤

当AI读取一篇文章时,这属于哪个步骤?
知识获取
知识处理
知识表示

📚 第2关:三大核心研究内容

💫 点击翻转卡片,发现知识!

📥

知识获取

Knowledge Acquisition

点击翻转查看详情

知识获取

研究机器如何从各种知识源获取知识

✓ 从专家获取

✓ 从书籍文献获取

✓ 从传感器获取

✓ 从数据库获取

⚙️

知识处理

Knowledge Inference

点击翻转查看详情

知识处理/问题求解

运用存储的知识求解问题并推出结论

✓ 逻辑推理

✓ 模式识别

✓ 问题求解

✓ 决策制定

📝

知识表示

Knowledge Representation

点击翻转查看详情

知识表示

使知识形式化、模型化

✓ 逻辑表示法

✓ 产生式表示法

✓ 语义网络表示法

✓ 框架表示法

🎯 核心测验

AI运用存储的知识进行推理和计算,这属于哪个研究内容?
知识获取
知识处理
知识表示

🗂️ 第3关:知识表示方法

🎮 拖拽匹配游戏:将表示方法拖到对应类别

🔤 表示方法

一阶谓词逻辑
产生式
语义网络
神经网络

🎯 方法类别

符号表示法(符号组合)
符号表示法(符号组合)
连接机制表示法(物理连接)
连接机制表示法(物理连接)

📊 知识表示两大类

🔤 符号表示法

用符号以不同方式和顺序组合

✓ 一阶谓词逻辑

✓ 产生式

🔗 连接机制表示法

物理对象以不同方式连接,传递加工信息

✓ 语义网络

✓ 神经网络

🌐 第4关:AI研究的主要领域

🎯 点击探索各个研究领域

🤖 人工智能研究领域
📊 机器学习
💬 自然语言处理
👁️ 计算机视觉
🤖 智能机器人
💻 自动程序设计
⛏️ 数据挖掘
🔍 自动推理与搜索

点击上方领域查看详细介绍

🎯 领域匹配测验

以下哪项是机器学习的核心内容?
图像识别
在一定知识表示下获取新知识的过程
语言翻译

🔗 第5关:AI的相关领域关系

🎨 互动关系图

点击各个层次,了解AI生态系统

🌟 人工智能(最大范围)
↓
🧠 机器学习(核心技术)
↓
🔬 深度学习(机器学习子集)
↓
🕸️ 神经网络(实现方法)

交叉与支撑领域

📊 数据挖掘
🔍 知识发现
👁️ 模式识别
💾 数据库
📈 统计学

点击上方元素查看关系说明

🎯 最终测验

深度学习与机器学习的关系是?
两者是平行关系
深度学习是机器学习的子集
机器学习是深度学习的子集

💬 AI学习助手

你好！我是你的AI学习伙伴 👋

我可以帮你：

  • 与AI同学聊：像朋友一样讨论学习内容
  • AI老师点评：获得专业的知识点评和指导

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