大学计算机基础--人工智能基础思考与练习[1].pdf

本文主要涵盖了人工智能的基础知识，包括定义、核心概念以及与之相关的技术领域。人工智能是一门综合性的交叉学科，涉及数学、心理学、生理学等多个领域。它的核心任务是通过机器学习实现模型在未知数据上的泛化能力，避免过拟合和欠拟合。在实际应用中，如智能家居是人工智能在日常生活中的体现。 机器学习是人工智能的一个关键分支，它关注如何让计算机从数据中自动学习和改进。模式识别、计算机视觉和语音识别都属于机器学习的研究领域。此外，专家系统、神经网络和智能代理也是人工智能的重要组成部分。 自然语言理解是人工智能的重要应用，旨在使计算机能理解和处理人类的自然语言，包括理解对话、信息提取和文本翻译。同时，为了模拟人类的感性思维，如视觉理解，人工神经网络被广泛研究。 在Python编程语言中，有些特定的语法和操作需要注意，比如赋值语句、条件判断、循环结构和异常处理。例如，非法的表达式如`x = (y = z + 1)`，因为在Python中不允许这样的复合赋值。对于字符串比较，`'a' < 'b' < 'c'`的结果是`True`。此外，Python中的变量赋值和类型转换也是重要的概念，例如字符串 `'123'` 与整数 `123` 是不同的类型，不能直接相等比较。 在控制流方面，`break` 和 `else` 语句可以用于在满足特定条件时提前退出循环。例如，一个简单的计数器可能在遇到偶数时不再增加。条件表达式的逻辑也需要正确处理，如 `x < y and z > y or y > z and z < y` 可以简化并判断为 `True`。 程序设计中的函数和变量作用域也是关键，例如，用户输入的数值可以通过`input()`函数获取，并根据条件判断来输出最大值或执行其他操作。在循环结构中，可以使用`for`循环来累加或累减满足特定条件的元素，从而得到计算结果。 这篇文章涵盖了人工智能的基本概念、机器学习、自然语言处理以及Python编程的基础知识，这些都是理解和实践人工智能技术不可或缺的部分。