钰途教育开设人工智能辅助系统数据改进研究科研课程，研究将旨在*限度地自动化整个知识生命周期，实现Web资源和服务之间的语义互操作。机器人学是一门多学科，因为机器人是非常复杂的系统，*括机械、电气、电子H/W和S/W以及与所有这些密切相关的问题。

项目安排

  课时安排：5周教授亲授科研+2周学导小组科研+3周论文指导

适合人群

  适合年级：高中生/大学生

  适合专业：计算机，人工智能，数据科学，机器学习相关专业

  对数据、语音识别、机器人，人工智能，机器学习、图形，数据挖掘、机器人教育、图形设计、语音技术、认知心理、人机交互等感兴趣的同学

  有意提高自身知识水平和学术能力的你

  有留学意向、参与自主招生选拔、跨专业深造或计划考取名校的你

  希望提升留学文书申请质量，锻炼英文论文撰写能力的你

  希望在学术期刊上发表论文来提升个人竞争力的你

  对海外名校课堂感兴趣或者已收到海外大学录取信，想提前跨越中外学制鸿沟的你

科研背景

  人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究*括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

科研论文

  在教授的引导下，学生们将进行学术研究以及探讨，并结合课程内容完成一篇科研论文或其他教授要求的科研产出。科研产出的形式（小组形式或个人形式）由教授全程把关。

科研计划

  Session 1

  人工智能问题，人工智能的基础和人工智能智能代理的历史：代理和环境，理性的概念，环境的性质，代理的结构，解决问题的代理，问题的制定。

  搜索——搜索解决方案，统一搜索策略——广度优先搜索，深度优先搜索。使用部分信息进行搜索（启发式搜索）爬山、A*、AO*算法、问题减少、玩游戏-对抗搜索、游戏、最小*算法、多人游戏中的*决策、游戏中的问题、Alpha-Beta修剪、评估功能。

  Session 2

  知识表示问题，谓词逻辑-逻辑编程，语义网-框架和继承，约束传播，使用规则表示知识，基于规则的演绎系统。不确定性推理、概率回顾、贝叶概率干扰和德姆斯特谢弗理论。

  Session 3

  一阶逻辑。一阶逻辑推理、命题与一阶推理、统一和提升前向链接、后向链接、解析、从观察中学习归纳学习、决策树、基于解释的学习、统计学习方法、强化学习。

  Session 4

  专家系统：简介、基本概念、专家系统结构、专家系统中的人为因素专家系统如何*、专家系统解决的问题领域、专家系统成功因素、专家系统类型、专家系统和互联网交互网络,知识工程,知识范围,困难,知识获取的知识获取方法,机器学习,智能代理,选择合适的知识获取方法,人工智能中的社会影响推理,规则推理,框架:基于模型的推理,案例基于不确定性的推理、解释和元知识推理。