AICE“应用实践”模块“算法基础-知识工程”大纲
栏目:教研动态 发布时间:2021-10-16

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1.  知识工程(知识图谱、专家系统)

在人工智能中,有很多技术都是能够帮助人工智能去解决很多问题的,比如说图灵测试、机器学习、人工神经网络、深度学习等等。当然只有这些还远远不够,人工智能还涉及到了知识工程。

一般认为,人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。简要来讲,计算智能即快速计算、记忆和储存能力;感知智能,即视觉、听觉、触觉等感知能力,当下十分热门的语音识别、语音合成、图像识别即是感知智能;认知智能则为理解、解释的能力。

运用已有的知识开始进行启发式的解题,并在解题中不断修正旧知识,获取新知识,从而丰富和深化已有的知识,然后再在一个更高的层次上运用这些知识求解问题,如此循环往复,螺旋式上升,直到把问题解决为止。

把知识工程这种模式应用到计算机中,它能够帮助机器学习和获取到更多的知识。对知识工程的简单总结就是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统,大家在认识和学习人工智能的时候,不能忽略知识工程哟,它也是一个十分重要的技术。

任务说明

以每次发布测评正式发布的任务说明为准。

作品要求

作品主要包括制作完成的实物、开发的软件系统、设计方案及系统原型等。

作品使用的设备、器材、编程平台、外观和材料不限。以个人/集体(2-3人)为单位完成作品,可有1-3位辅导老师。

作品提交

作品提交学会素养测评工作组网站AICE.caa.org.cn。

提交要求

研究报告:格式不限,中英文皆可,word/pdf格式,字数至少2000字。

附件:硬件清单、软件源代码、研究日志、实验记录等。

视频:不超过1分钟,展示实物模型的功能和创新点。

作品评审

测评工作组组织评审委员会对作品进行线上或者线下评审。

评审过程为现场展示+项目问辩。

通过评审后,作者将获得学会颁发的等级证书。