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自动编程，符号计算，机器学习：我的个人观点
摘要在本说明中，我对三个领域的自动编程，符号计算和机器学习的相互作用介绍了我的个人观点。编程是为给定问题找到（希望）正确的程序（算法）的活动。编程在所有领域都是自动化的核心，被认为是最具创造力的人类活动之一。但是，在编程历史上已经很早就开始“跳到编程的元级别”，即开始开发自动化或半自动化的程序，即编程过程。该区域具有各种名称，例如“自动编程”，“自动化算法合成”等。开发编译器可以被认为是自动编程中问题的早期示例。自动推理者证明针对规范的程序的正确性是自动编程中主题的一个高级示例。自然语言中问题规范中生产（令人惊讶的好）程序是自动编程的最新示例。随着技术成熟程度的提高，编程倾向于成为最重要的活动。因此，自动化编程可能是ThemostExcitingandRelevantTechnologiceEndeAvortoDay.italsowillhaveenormousact在软件行业的全球就业市场上。大致看到自动编程的两种主要方法：
符号计算机器学习的数据集和范例的课程：关于CaddelRío，T。＆England的案例研究
00591-0 DOI 10.1007/s11786-024-00591-0 ISSN 1661-8270 ESSN 1661-8289 Publisher: Springer This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the来源，提供指向Creative Commons许可证的链接，并指示是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
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您受到亲切的邀请在理论和应用领域提交高质量的研究论文保留计算，大数据分析，云计算，区块链和边缘计算，数据驱动的绿色计算，符号计算，群体智能和进化计算，工业4.0的智能系统以及其他用于自主，数据驱动和工业计算的相关方法。会议中涵盖的主题（但不限于）如下：
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Kochen Specker Full幻灯片
[1] Zulkoski，E.，Ganesh，V.，Czarnecki，K。：Mathcheck：通过计算机代数系统和SAT求解器的组合，数学助理。in：Felty，A.P.，Middeldorp，A。（eds。）自动扣除国际会议，pp。607–622。Springer，Cham（2015）[2]Ábrahám，E。：在符号计算和满足性检查之间建造桥梁。2015 ACM关于符号和代数计算国际研讨会的会议论文集，pp。1-6。ACM（2015）ACM（2015）
网络物理系统建模和仿真
信息物理系统 (CPS) 是一种新兴的、实时的、复杂但可控的技术系统，它以复杂的方式结合了离散符号计算和连续物理过程 [1]。CPS 广泛采用网络（可理解为信息和通信环境）和嵌入自然元素的硬件基础设施的组合来感知、控制和驱动物理世界行为以及人类决策交互。网络部分的技术创新是整个系统智能可靠行为的基础。CPS 的进步使适应性、可扩展性和弹性等多项特性成为可能，此外还具备安全性、可用性和能力等关键基础设施所认可的其他传统特性，从而拓展了这些关键系统的视野。
理学院 (FS)
基础课程必修课程（146 学分）线性代数：矩阵计算（2 学分）。算法（6 学分）。矢量微积分（6 学分）。英语水平 A（4 学分）。微积分 I（4 学分）、生物物理学（4 学分）、概率计算（4 学分）、数值微积分：MATLAB（2 学分）、普通化学 I（6 学分）。微积分 II（2 学分）。电磁学（4 学分）。基础电子学（6 学分）。静电学和电动力学（4 学分）。函数 I（4 学分）。电子学概论（4 学分）。物理仪器（4 学分）。医学物理学概论（4 学分）。日常生活中的 USJ 价值观（2 学分）。符号计算软件：Maple（2 学分）。静磁学（4 学分）。物理学家的数学（6 学分）。分析力学（4 学分）。经典力学（4 学分）。高级经典力学（2 学分）。流体力学（4 学分）。量子力学（4 学分）。物理学家的数学方法（6 学分）。波和波动光学（6 学分）。物质物理学（6 学分）。现代物理学（6 学分）。统计物理学（4 学分）。Python（4 学分）。狭义相对论（4 学分）。热力学（4 学分）。科学交流技巧（4 学分）。
从统计关系到神经符号人工智能：一项调查。
学习与推理的融合是当今人工智能和机器学习面临的关键挑战之一，各个社区都在努力解决这一问题。对于神经符号计算 (NeSy) 领域尤其如此 [ 11 , 23 ]，其目标是整合符号推理和神经网络。NeSy 已经有悠久的传统，最近引起了各个社区的广泛关注（参见Y. Bengio 和 H. Kautz 在 AAAI 2020 上关于这个主题的主题演讲，Y. Bengio 和 G. Marcus 之间的 AI 辩论 [ 10 ]）。另一个在融合学习和推理方面有着丰富传统的领域是统计关系学习和人工智能 (StarAI) [ 41 , 89 ]。但是，它不是专注于整合逻辑和神经网络，而是围绕着将逻辑与概率推理（更具体地说是概率图模型）相结合的问题。尽管人们共同关注将符号推理与学习的基本范式（即概率图模型或神经网络）相结合，但令人惊讶的是，这两个领域之间并没有更多的相互作用。这种差异是本次调查背后的主要动机：它旨在指出这两项努力之间的相似之处，并希望以这种方式促进相互影响。为此，我们从 StarAI 的文献开始，