人工智能导论有几个版本

this is mr rookie 今天我们来继续学习人工智能导论第六版的内容。今天我们继续学习第五节人工智能的主要研究领域。 我们今天介绍书上给我们列举的第十六点到第二十点，分别是智能仿真、 智能 cad、 智能 cai、 智能管理与智能决策以及智能多媒体系统。首先，我将继续介绍本讲标题的英文注解， chapter one introduction one point five main research files of artificial intelligence intelligent simulation intelligent c a d intelligent c a i intelligent management and intelligent decision making intelligent multimedia system。 其中， cad 是 computer aided design 的 缩写，它的意思是计算机辅助设计。 c i i 是 computer aided instruction 计算机辅助教学的英文缩写。好，我们来看原文。第十六点，智能仿真 intelligent simulation 智能仿真就是将人工智能技术引入仿真领域，建立智能仿真系统。 人们知道，仿真是对动态模型的实验，即行为产生器，在规定的实验条件下驱动模型，从而产生模型行为。 具体的说，仿真是在三种类型知识、描述性知识、目的性知识以及处理知识的基础上，产生另一种形式的知识、结论性知识。 因此可以将仿真看作一个特殊的知识变换器。从这个意义上讲，人工智能与仿真有着密切的关系。 利用人工智能技术能对整个仿真过程，包括建模、实验、运行及结果分析进行指导，能改善仿真模型的描述能力。 在仿真模型中引进知识，表示将为研究面向目标的建模语言打下基 础，提高仿真工具面向用户、面向问题的能力。从另一方面讲，仿真与人工智能相结合，可使仿真更有效地用于决策， 更好地用于分析、设计及评价知识库系统，从而推动人工智能技术的发展。 正是基于这些方面，近年来，将人工智能特别是专家系统与仿真相结合，已成为仿真领域中一个十分重要的研究方向，引起了大批仿真专家的关注。 这是 intelligent simulation 的， 想要介绍，我们再来看第十七点，智能 cad 智能 cad i c a d i 就是 intelligent， 就是把人工智能技术引入计算机辅助设计领域，建立智能 cad 系统。事实上， ai 几乎可以应用到 cad 技术的各个方面。从目前发展的趋势来看，至少有下数四个方面， 第一，设计自动化。第二，智能交互。第三，智能图形学。第四，自动数据采集。 从具体技术来看， icid 技术大致可以分为如下几种，方法 有五种，我们来看一下，第一，规则生成法。第二，约束满足方法。第三，搜索法。第四，知识工程方法。第五，形象思维方法。 这是第十七点， intelligent computer ad design。 我 们再来看智能 c a i。 智能 c a i 即人工智能赋能教学，就是把人工智能技术引入计算机辅助教学领域，建立智能 c a i。 系统，即 c a i i c a i。 近年来，依靠人工智能、大数据、云计算、互联网、虚拟现实等新一代技术，获取教学与管管理过程中的多元易购数据 信息和知识，解析学习行为和教学行为的认知过程，研究知识个性化推荐机制，打造以智能化、感知化为特点的智慧教育。 i c a i 的 特点是能对学生因材施教的进行指导。 为此， icai 应具备下列智能特征，一、自动生成各种问题与练习。 二、根据学生的水平和学习情况，自动选择与调整教学内容与进度。 三、在理解教学内容的基础上，自动解决问题，深层解答。 四、具有自然语言理解深层的能力。五、对教学内容有理解咨询能力。六、能诊断学生错误，分析原因并采取纠正措施。 七、能评价学生的学习行为。八、能不断地在教学中改善教学策略。 这是 i c a i 具备的八个智能特征。 为了实现上述 i c a i 系统，一般把整个系统分成专门知识教导策略和学生模型三个基本模块和一个自然语言的智能接口。 总之， i c a i 是 已是人工智能的一个重要应用领域和研究方向， 引起了人工智能界和教育界的极大关注和共同兴趣。特别是二十世纪八十年代以来，由于知识工程专家系统技术的发展，使得 i c i i 与专家系统的关系更为密切。 近几届美国与国际人工智能会议都把 i c i i 的 研究列入议程，甚至还召开了专门的智能教学系统会议。 这是第十八点智能 c a i 的 介绍。我们再来看第十九点，智能管理与智能决策。智能管理是现代科管理科学技术发展的新动向。 智能管理是人工智能与管理科学、系统工程、计算机技术及通信技术等多学科互相结合、互相渗透而产生的一门新学科。 智能管理，就是把人工智能技术引入管理领域，建立智能管理系统，研究如何提高计算机管理系统的智能水平以及智能管理系统的设计、理论、方法与实现技术 智能管理系统是在管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统的功能集成和技术集成的基础上，应用人工智能专家系统、知识工程 模式、识别人工神经网络等方法和技术进行智能化、集成化、协调化，进而设计和实现的现代的计算机管理系统。 智能决策就是把人工智能技术引入决策过程，建立智能决策支持系统。智能决策支持系统是在二十世纪八十年代提出的， 它是决策支持系统与人工智能特别是专家系统中知识及知识处理的特长的结合，既可以进行定量分析，又可以进行定性分析， 能有效地解决半结构化和非结构化的问题，从而扩大了决策支持系统的范围，提高了决策支持系统的能力。 智能决策支持系统是在传统决策支持系统的基础上发展起来的，传统决策支持系统再加上相应的智能部件，就构成了智能决策支持系统。 智能部件可以有多种模式，如专家系统模式、支库模式等。专家系统模式是把专家系统作为智能部件，这是目前比较流行的一种模式， 该模式适用于以知识处理为主的问题，但它与决策支持系统的接口比较困难。 知识库模系统模式是以知识库作为智能部件，在这种情况下，决策支持系统就是由模型库、方法库、知识库、数据库组成的四库系统。 这是对书上第十九点智能管理与智能决策的简要介绍。我们来看今天我们介绍的最后一点， 智能多媒体系统。 intelligent multimedia 多媒体系统是当前计算机最为热门的研究领域之一。 多媒体系统就是能综合处理文字、图形、图像和声音等多媒体信息的计算机系统。 智能多媒体就是将人工智能引入多媒体系统，使其功能和性能得到进一步发展和提高。事实上，多媒体技术与人工智能所研究的机器感知、机器理解等技术也不谋而合， 所以智能多媒体实际上是人工智能与多媒体技术的有机结合。 人工智能的计算机、视听觉、语音识别与理解、语音对应信息、智能压缩等技术用于多媒体系统，将会使现在的多媒体系统产生质的飞跃。 目前，基于视频的动画技术、对环境感知的动画生成、虚拟中文打字机等都成为热点研究课题。 好，这里就介绍完了今天我们要说的第五讲人工智能的主要研究领域。书上给我们介绍的第十六点到第二十点。好，今天我们就到这里。

现在高校普遍开的人工智能导论，为啥学生觉得痛苦，企业也不认可？核心就四个问题。第一，内容滞后。高校某教授曾指出，高校课程内容普遍滞后，产业迭代十五个月以上， 教材还在讲，经典算法、大模型、生成式 ai 这些当下真正在用的技术却很少涉及学生学完感觉啥都懂，但啥也不会。第二，理论和实践严重脱节。调研显示，超过七成课程理论占比超百分之六十，能让学生完成完整真实项目的学校不到百分之二十。实践课大多是调开源模型 好，现成的数据级，真正能做到工业级项目的训练非常少。第三，师资跟不上。很多普通院校缺少人工智能实验室， 少老师是跨专业转型过来的，缺乏产业 ai 项目经验，很难把前沿技术讲透，把项目带起来。第四，难度一刀切， 分层缺失。讲太深，文科生听不懂。讲太浅，工科生吃不饱，完全匹配不了不同学生的培养需求。所以，不是学生不行，而是现在很多人工智能导论在内容、实操、师资和分层教学上都跟不上行业发展的节奏。

推荐大家来读一读尼克写的这一本人工智能简史，这本书啊，给我们全方位的讲述了人工智能他是怎么来的，是如何发展的啊？如何成了现在这个样子，他的基本原理是什么？ 非常好的一本人工智能的入门书。他首先讲到了一九五六年的达特茅斯会议， 我们知道人工智能啊，一九五六年就有这个概念了，现在我们之所以把它称为叫 ai 啊，这个名字就是一九五六年这个达特茅斯会议上起的。然后讲到了自动病例证明的兴衰记， 从专家系统到知识图谱，第五代计算机的教训，神经网络的简史，以及从遗传算法到强化学习。再有呢，讲到了阿尔法狗啊，计算机下棋的简史，讲到了自然语言处理， 还有人工智能计算的理论基础，大语言模型，它的理论与实践。我们知道现在的人工智能发展到了大语言模型这个阶段了啊，所以我们看第十一章，能够对大语言模型有更深入的了解。 再有就是讲到了哲学家与人工智能，当我们讨论生死的时候，我们到底在讨论什么？从教科书看人工智能的学科变迁，以及人工智能未来的计划，很好的一本书，推荐给大家人工智能简史。

一本倾力做到好学、好用、好教的好书人工智能应用导论西安电子科技大学出版社本教材是一幅模块化、项目化、博士工作手册式、 资正元素深度融入的新形态教材。全书整体分为四大模块，九个项目，所选项目场景贴近生活。各模块项目可拆分，可独立学习，编排方式符合人工智能螺旋式上升的学习规律。 教材是教育局课程思政示范课配套教材，配套丰富生动的融媒体资源与幕客课程。 各模块简单介绍如下，模块一， ai 代数介绍人工智能发展历程、现状及趋势。二， ai 数字体验中心 沉浸式体验 ai 场景以人工智能三要素为底线展开介绍，通过手势识别、工地自动数、钢筋、房价预测等项目介绍相关知识技能。模块二会听会说，带领读者开发自己的智能语音处理相关知识技能。 模块三会看，围绕智慧食堂场景下的菜品识别和刷脸结算两个项目，学习计算机视觉相关知识。 模块四会推理，围绕智慧影院场景下影评情感分类与会员社交网络分析两个项目，学习自然语言处理与同神经网络相关知识技能。 该书具有广泛的适用性，可作为计算机人工智能相关专业基础课程的教材，也可作为自动化、交通、经济管理等学科专业的信息技术素养类课程教材。

给我两分钟带你看完国内主流大模型课程，先看省流版，对了，这些课程的配套资源我都打包好了，大家不需要再去一个个找了，来个三连感谢我吧，哈哈。 先说第一门，李鸿祎生成是 ai 导论，适合科研算法方向研究生。这门课重点讲 transformer， gpt attention 等大模型原理，理论讲得特别通俗，非常适合去真正理解大模型，适合想读论文，做科研，深入 ai 底层的人。 第二门，黑马的大模型应用开发，适合程序员转 ai 开发课程，重点是 python、 lantern red agent i 知识库等，特别适合零基础程序员。 项目实战很多，但是理论深度一般偏职业培训，适合想快速做项目找 ai 工作的开发者。三、像硅谷大模型应用开发，适合掌握后端企业开发方向。重点是 lantern spring ai r a g 企业 ai 项目工程化强，项目完整但不深入讲模型原理。 四、 lincoln rag agn 实战教程，小破站，目前非常火的异类，适合程序员和 ai 应用开发。重点是 lincoln rag a 多 agent 系统， ai 知识库，能快速做出 ai 项目，更新速度也特别快，不过很多课程本质是 api 缝合，适合快速入门 ai 应用开发。 五、 data view 大 模型课程，适合有一定基础，想接触国产大模型生态的人，会讲 quinnipix， chat g m v 调，本地部署等等教程免费，更新快。国产模型内容多，但是体系感一般，适合学开源模型和本地部署。 六、 llama factory 微调课程适合算法工程师、研究生和想做模型微调的人，重点是 lora cooly 模型量化、本地训练等，优点是非常接近真实 ai 岗位，缺点是门槛高，需要 linux 和 gpu 基础，适合想进入模型训练 ai inforce 方向的人。第七门，吴恩达大模型系列教程， 目前全球影响力最大的 l l m 入门课程之一，课程内容覆盖 prompt engineering、 l l m 应用开发等多方向。 很多 lincoln agents 教程其实都是沿着吴恩达这套课程体系延伸出来的，既讲思路也讲落地，体系非常清晰，特别适合建立大模型应用开发的整体认知，而且课程节奏友好，小白也能跟上。

同学们好，今天我们来上一节数学跨学科微课，走进 ai 世界，遇见智慧未来，一起认识人工智能，提升数字素养。 我们将从以下四个环节展开课程，并于高效扎实的学习课堂任务同学们， ai 科技赋能生活，换新日常。今天我们以少年视角解锁人工智能，走进 ai 世界，遇见智慧满满的未来。 听完 ai 助教的一番话，我们一起来探求新知吧！首先，什么是人工智能呢？ 大家对他都不陌生，那么怎么去定义他呢？从官方定义来看， 人工智能是一门只在使机器能够模拟、延伸和拓展人类智能的技术科学， 他让计算机是否能够像人一样进行感知、学习、推理和决策，从而高效的解决复杂问题。通俗的讲就是让机器变得聪明，能够听懂指令，看懂图像，理解我们的语言，甚至和我们无障碍交流。 ai 的 终极目标不是要制造出和人类完全一样的机器人，而是为了创造能辅助人类工作、解决问题的强大智能工具。智能又分为人类智能、动物智能和人工智能。 人工智能在我们身边很常见，如手键智能语音助手，它通过语音识别听懂你自然语言，处理理解你， 再通过知识图谱找到答案，最后用语音合成回答你。还有手机人脸识别系统，它通过计算机视觉技术捕捉面部特征点， 转化为唯一的数字代码，在与手机中存储的代码进行比对匹配，成功即可解锁。 人工智能经历了漫长的发展，下面我们通过一段视频了解它的发展历程。 人工智能的源头最早能追溯到一九四三年，美国神经科学家麦卡洛克和逻辑学家皮茨提出了神经网络数学模型，这可是 ai 学科的重要基石。到了一九五零年，计算机科学之父艾伦图林发表论文机器能思考，提出了著名的图林测试，判断机器是否有智能。图林也因此被称为人工智能之父。 一九五一年， ibm 科学家亚瑟塞缪尔开发了西洋跳棋计算机程序，这是最早用 ai 对 战的程序之一，能跟着人类下棋，不断升级策略。真正的里程碑在一九五六年，约翰麦卡西正式提出 ai 元年，人工智能正式登上历史舞台。 一九五九年，塞米尔又提出了机器学习的概念，作为 ai 的 核心，让计算机拥有了自主学习的可能，他也被称为机器学习之父。六十年代， ai 开始向多领域渗透。一九六五年，有人提出智能爆炸，担心 ai 对 人类的危险，但这并没有阻挡技术前进的脚 步。一九六六年是关键的一年，两百行代码的聊天机器人一列在诞生，模拟心理医生对话，算是现在叉 g p t。 的 鼻祖。同年，为纪念屠林计算机领域的诺贝尔奖，屠林奖正式设立。 一九六八年，首个专家系统出现，为后来的聊天机器人打下基础。但好景不长，一九六九年，马文明司机指出神经网络的局限性， ai 进入了长达十年的低谷期，低谷期也有新突破。一九七二年，第一个真正的 ai 机器人 shiki 亮相。一九七四年，反向传播算法被提出，后来成为 ai 训练的核心。一九七九年， ai 程序战胜双路奇世界冠军，开始向人类顶尖水平发起挑战。 一九八二年， help fail 的 网络诞生，推动神经网络快速发展。一九八五年， ai 首次应用于航天领域，第一套无人驾驶系统问世的后来，成了 ai 领域最常用的编程语言。 进入九十年代，一九九七年，改良版深蓝战胜国际象棋世界冠军，轰动全球，成为 ai 发展的重要里程碑。二零零零年，华裔科学家姚奇志荣获图灵奖，成为首位获此殊荣的华人。二零零六年，深度学习之父杰夫里辛顿提出深度学习概念，这一年也被称为深度学习元年。同年，李飞飞教授牵头构建 imaginet 数据棋，推动图像识别技术飞速发展。 后来， ai 图像识别准确率超越人类。二零一四年，首个 ai 通过图灵测试。二零一五年， open ai 成立。二零一六年， alpha go 击败维奇世界冠军李世石。二零一七年，战胜科杰，让世界看到 ai 的 强大。同年，类人机器人索菲亚成为首个获得公民身份的机器人。二零一九年， gpt 诞生，后续 gpt 三三五 五四不断升级， openai 成为行业标杆。二零二四年， openai 推出 solo 模型，能生成接近真实的视频。现在， ai 已经应用在城市调度、智能驾驶、航空航天等多个领域。二十一世纪也被称为 ai 世纪。目前我国也在加速 ai 发展，多所大学开设相关专业，期待未来 ai 能助力人类科技再升级。 了解了人工智能的发展历程，我们来了解人工智能的三大核心特征， 数据驱动、自主学习、智能交互。简而言之就是 ai 依靠海量数据能自主优化，还能和我们顺畅交流。 像智能音箱、语音助手就是典型例子。人工智能在我们生活的应用有哪些呢？ 如教育、医疗、交通等方面应用甚广。例如 ai 老师二十四小时随时答疑，智能批改作业并分析薄弱点。 ai 深入学习，辅助医生快速分析 ct、 x 光片，提升诊断准确率等，造福更多患者。 还有实时路况、大数据分析、智能导航，规划最优路线，让出行更安全高效。基于以上了解思考，过度依赖 ai 会有什么问题呢？ 人工智能是一把双刃剑，需辨正看待，理性使用。我们要注意保护个人隐私，警惕 ai 放大数据偏见带来的误工， 保持独立思考，避免认知固化，事业受限，学会避免虚假的信心。同时， ai 冲击传统就业，倒逼劳动者提升技能，转型发展。 我们应树立正确的 ai 观，合理使用人工智能。同学们，人工智能的发展如此迅猛，那么人工智能能否代替人类呢？ 没错，当然不会。一、人工智能没有喜怒哀乐，不懂共情，不会换位思考，也没有真正的创造力和价值观，无法代替老师的语言引导、家人的情感陪伴，也做不到独立感悟生活、思考人生道理。 二、 ai 只能按照数据和程序做事，没有是非判断力，没有责任心，遇到突发情况不能灵活变通，更无法承担道德和现实责任，所以不能代替人类做关键选择， 做价值判断和担当责任。既然 ai 代替不了人类，那我们和它该保持怎样的关系呢？ 我们不用怕刀，要把 ai 当成学习伙伴使用时，批判性的看待 ai 生成的内容， 不盲从，不明信，同时提高警惕，做好个人信息与隐私保护，在学习中培养科学素养与创新思维，从容拥抱 ai 时代。 同学们，最后让我们从 ai 助教一起回顾本节课的学习内容。方同学们，本节课我们一起探秘到 ai 人工智能的世界，了解了人工智能的内涵。 希望通过这节课，大家能够学会正确使用人工智能，让科技助力我们更高效的学习。 科技向前，人文向善，人工智能是时代赋予我们的工具，但真正的智慧永远属于我们自己。 希望同学们理性看待 ai， 合理运用 ai， 争做智能时代的追光少年。感谢同学们的聆听下课！

deep seek， 曾经的巅峰 ai， 但是网商为什么都说 deep seek 烂得一批，相比其他国产的却比 deep seek 更好，这是为什么呢？网商的热议不断，有人说 deep seek 没有语音功能，用着难受，也有人说它的更新速度太慢，其他的都已经更新 一零七次了，它才更新三五次。更有人说 deep seek 它没有一点人情味，回答冷冰冰的，只会编程推理代码。虽然这三个都很优秀，但是我们聊天是为了找乐趣聊天， 但是我觉得 deepsea 比其他好用到爆，虽然有时候有点神经，并且功能方面比其他更好。我为什么这么说呢？来看一张对比图，豆包占用内存一点六七 g e 实在是太吃手机了，性能只能聊天，又没什么太大用处。 千问吹向天的 ai 宣传广告一大堆，还说什么国内性能最好 ai 加油，内存一点一五 gb， 本人还没用元宝挺好用的。本人的第一个 ai 加油，内存零点九六 gb， 比前面两个还好点。 deepsea 最好用，占用内存小到离谱，一点都不其性能最适合低配手机，而且还在推理编程代码这三方面点满，你还希望它有语音功能通人性化？它那么小，还有那么强的模型，你以为制作者是什么？那么小已经是个奇迹了， 我就说白了，它应该像第一名的国内最强 ai， 只不过有些问题还是要修的，希望 deepsea 来越好。