执行力知识概述第一章1项目导引2技术准备3项目实施4技术拓展第四章 公园景观快速表现训练上部 项目基础训练第四章城市公园随着我国的城市化进程发展而逐渐繁荣起来，城市公园的景观设计也显得日益重要。公园景观大致有五个要素组成，分别为植物、建筑、石头山体、水景及道路。这些主要元素之间相辅相成，互相助景，除此之外还有人物、凉亭等辅助元素相搭配，共同构成了动静相宜的公园景观。本章公园景观快速表现训练将在教学...
执行力知识概述第一章1项目导引2技术准备3项目实施4技术拓展第二章 餐厅快速表现训练上部 项目基础训练第二章随着人们生活水平的快速提高，餐厅正日益成为家居中重要的活动场所，餐厅的设计既能创造一个舒适的就餐环境，还会使居室增色不少。餐厅的色彩适合用明郎轻快的色调，采用暖色系的搭配可以给人一种温馨的感觉。餐厅之中的窗帘，家具，装饰品的色彩也要合理的与主色调相搭配。灯光也是调节餐厅色彩的一种非常好的手段...
1第 8 章 智能体应用苏松志2026.08.288本章聚焦：从语言交互走向行动执行2•五个阶段：对话交互者 → 智慧推理者 → 行动执行者 → 创新辅助者 → 组织管理者。•当前位置：人工智能正处于“智慧推理者”与“行动执行者”之间。•学习主线：先理解大语言模型，再认识智能体，最后掌握提示词、思维链与 RAG 。对话交互者→智慧推理者→行动执行者→创新辅助者→组织管理者当前位置：第二阶段与第三阶...
1 搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。 4.1 搜索概述 4.1.1 搜索的含义 4.1.2 状态空间问题求解方法 4.1.3 问题归约求解方法 4.1.4 进化搜索法概述4.2 状态空间的启发式搜索4.3 与 / 或树的启发式搜索4.4 博弈树的启发式搜索4.5 遗传算法第 4 章 智能搜索技术2基于搜索空间类型A 算法A* ...
1第 6 章 深度学习《人工智能》苏松志26本章学习目标1 ，概述神经网络的发展历史2 ，解释神经元和前馈神经网络的计算过程3 ，理解损失函数、梯度下降和反向传播4 ，区分 CNN 、 RNN 和 Transformer 的结构特点5 ，了解 GAN 、 VAE 和扩散模型的基本思想3目录CONTENTS简史6.1前馈神经网络6.2卷积神经网络6.3循环神经网络6.4Transformer6.5深...
1第 2 章 确定性知识系统 按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有、并且能够使用知识。 知识系统是指基于知识表示和知识推理所形成的智能系统。2.1 确定性知识系统概述2.4 确定性知识系统简例2.3 确定性知识推理方法2.2 确定性知识表示方法2.1.1 确定性知识表示概述2.1.2 确定性知识推理概述22.1.1 确定性知识表示概述1. 知识的概念知...
第 7 章 强化学习《人工智能》第 7 章 强化学习目录CONTENTS问题描述7.1基于值函数的方法7.2基于策略函数的方法7.3演员 - 评论员算法7.4习题 7习题7.1.1典型例子强化学习的应用领域包括：控制系统、推荐算法、电子游戏、棋类游戏和迷宫游戏等。这里介绍两个典型的强化学习例子。多臂赌博机问题 给定赌博机的个拉杆，每个拉杆按照一个事先设定的但是用户不知道的概率分布掉出一块钱或不掉钱...
《人工智能》第 5 章 机器学习目录CONTENTS5.1 什么是机器学习5.2 线性回归模型5.3 线性分类模型5.4 支持向量机5.5 决策树5.6 AdaBoost5.7 朴素贝叶斯模型5.8 混合高斯模型5.9 概率主成分分析5.1什么是机器学习 5.1什么是机器学习损失函数（ Loss ）：衡量预测与真实答案的差距优化算法（ Algorithm ）：寻找更好的参数模型（ Model ）：...
1第 1 章 人工智能概述1.1 AI 的基本概念 1.1.1 智能的概念 1.1.2 人工智能的概念 1.1.3 人工智能的研究目标1.2 AI 的产生与发展1.3 AI 研究的基本内容1.4 AI 研究中的不同学派1.5 AI 的研究和应用领域1.1.1 智能的概念1. 自然智能 (1/5)如果用算术的方法： 7-1=6 ，错如果用知识推理的方法： 知识 1 ：如果开枪，则有枪声 知识 2 ：...
1第 3 章 不确定性知识系统 3.1 不确定性推理概述 3.1.1 不确定性推理的含义 3.1.2 不确定性推理的基本问题 3.1.3 不确定性理的类型3.2 可信度推理3.3 主观 Bayes 推理3.4 证据理论3.5 模糊推理3.6 概率推理 不确定性知识系统的主要内容包括不确定性知识表示与不确定性推理，但由于不确定性知识表示方法与所采用推理方法有关，故本章重点讨论不确定性推理问题。 23...
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