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题库（I 方案）
C. 机器人技术 D. 以上所有 答：D 13. 已知的具有思考、推理和学习能力的计算机系统的特征是 A. 机器智能 B. 人类智能 C. 人工智能 D. 虚拟智能 答：C 14. 第一个人工智能编程语言叫做： A. BASIC B. FORTRAN C. IPL D. LISP 答：C 15. 第一种广泛使用的人工智能（Al）商业形式正被用于许多流行产品，如微波炉、汽车和台式电脑的插入式电路板。人工智能的名称是什么？ A. 布尔逻辑 B. 人类逻辑 C. 模糊逻辑 D. 功能逻辑 答：C 16. 什么术语用于描述问题解决的判断或常识部分？ A. 启发式 B. 批判性 C. 基于价值 D. 分析性 答案：A 17. ______ 是计算机科学的一个分支，它涉及帮助机器以更人性化的方式找到解决复杂问题的方法 A. 人工智能 B. 物联网 C. 嵌入式系统 D. 网络安全 答案：A 18. 在 ____ 中，目标是让软件使用它在一个领域学到的知识来解决其他领域的问题。 A. 机器学习 B. 深度学习 C. 神经网络 D. 以上都不是 答案：B
文理学院
第 1 页 教职人员名单 3 1.1 学院官员 3 1.2 教职员工 3 1.3 教职员工 3 2 学习课程 6 3 本科课程 7 3.1 入学要求 7 3.2 毕业要求 7 3.3 学术规则与条例 7 3.4 学习计划 - 一般 7 3.5 课程代码 8 3.6 实验室收费 8 3.7 辅助实验室 8 4 主修/课程/课程 部门代码 9 4.1 阿拉伯语 ARAB 9 4.2 天文学课程 ASTR 12 4.3 生物学 生物学 BIOL 13 4.4 化学 化学 CHEM 22 4.5 汉语课程 语言 CHIN 28 4.6 计算机科学 计算机科学 CSIS 29 4.7 文化研究 人文科学 CSPR 35 4.8 教育 教育 EDUC 37 4.9 英语 英语语言文学 ENGL 45 4.10 环境科学 环境科学 EVSC 51 4.11 法语 FREN 57 4.12 地质学课程 GEOL 61 4.13 德语课程 语言 GERM 61 4.14 希腊语课程 语言 GREK 61 4.15 历史 人文学科 HIST 62 4.16 大众媒体和传播 大众媒体和传播 MCOM 65 4.17 数学 数学 MATH 72 4.18 音乐课程 MUSC 77 4.19 造型艺术课程 PART 77 4.20 哲学 人文学科 PHIL 78 4.21 体育 体育 PHED 80 4.22 物理 物理 PHYS 87 4.23 政治科学 人文学科 PSIA 93 4.24 心理学 心理学 PSYC 98 4.25 俄语课程 语言 RUSS 103 4.26社会学课程 语言 SOCL 103 4.27 西班牙语课程 语言 SPAN 103 4.28 戏剧课程 人文学科 THEA 104 4.29 翻译课程 语言 TRAN 105 4.30 大学课程 LISP 108
使用 Python 进行人脸检测和图像识别
Vishaal Chandrasekar SRM 科学技术研究所 摘要：本论文的主要目的是使用 Python 编程语言和 OpenCV 计算机视觉库检测图像中的脸部并进行识别。本研究的实际框架主要集中在人脸检测和识别上。Haar Cascade 算法用于人脸检测。对于面部识别，使用局部二值模式直方图算法。当今一代人工智能和机器学习技术的快速发展将世界推向了新的水平。此外，借助人工智能和机器学习等最新技术，可以解决人类面临的许多不可能的情况。人工智能和机器学习在不同领域有着广泛的应用。例如，计算机视觉、机器人、医疗、游戏和工业。数据对于机器学习和人工智能以及许多项目都至关重要。为了简单地理解人工智能，它有助于解锁任何识别人脸的设备，如智能手机。此外，本文还解释了人工智能以及机器学习的发展趋势和应用领域。因此，本论文是一套完整的理论知识以及人工智能和机器学习应用的实际实现。 关键词：算法，人工智能，数据，Haar 级联，机器学习，OpenCV，Python 缩写列表： AI - 人工智能 ML -机器学习 CERN - 欧洲核子研究组织 CV - 计算机视觉 DL - 深度学习 GB - 技嘉 GPS - 全球定位系统 IBM - 国际商业机器 ID - 识别 IDE - 集成开发环境 LISP - 列表处理 NASA - 美国国家航空航天局 NumPy - 数值 Python OpenCV - 开源计算机视觉 PIP - 首选安装程序 RGB - 红绿蓝 SDK - 软件开发工具包 QR - 快速响应 VR - 虚拟现实 XML - 可扩展标记语言 1.简介 在这个智能时代，人们被现代先进的技术所包围。通过小如手掌的设备，AI 应用程序可以访问世界各地的所有信息。人工智能软件在许多方面使人类的生活变得更简单。此外，自学习算法和低成本计算的在线数据的可用性将机器学习提升到了一个新的水平。人工智能的普及度迅速增长，已成为人类日常生活的一部分。现代智能技术的快速发展为人类带来了更美好未来的希望。虽然制造智能机器的趋势早已开始，但过去几十年一直是人工智能的梦想
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
计算机与信息技术概论ppt
早期计算历史跨越数千年，算盘是最早用于计算的设备之一。巴比伦人在公元前 300 年创造了早期版本，而后来的版本则在公元 1200 年左右出现在中国和日本。在 17 世纪，布莱斯·帕斯卡和威廉·莱布尼茨等发明家开发了机械计算器，包括帕斯卡的齿轮式机器。查尔斯·巴贝奇于 1822 年设计了第一台机械计算机差分机。虽然他的设计由于资金问题而从未完成，但它为更复杂的设计奠定了基础。算法和编程的概念在这一时期开始形成。洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·金（拜伦）通常被认为是第一位程序员，她在 1843 年开发了一种名为 Ada 的计算机语言。她写了关于查尔斯·巴贝奇的分析机的笔记，该机旨在使用打孔卡进行计算。随着技术的进步，计算设备也在不断发展。第一台电子计算机出现于 20 世纪中叶，ENIAC（电子数字积分计算器）是 1946 年开发的第一台大型数字计算机。真空管最初用作电子开关，但后来被晶体管取代。晶体管的发明导致了集成电路的发展，集成电路涉及在单个硅片上放置多个晶体管设备。微处理器通过将中央处理器 (CPU) 封装到单个芯片上，彻底改变了计算方式。这标志着第四代计算机的开始，并为我们今天使用的现代计算系统铺平了道路。计算的历史丰富多彩，跨越了几个世纪和大洲。从算盘等古老设备到现在主宰我们生活的复杂机器，每一项创新都建立在上一项创新的基础上，从而带来了我们在现代技术中看到的令人难以置信的进步。英特尔公司推出了第一款微处理器芯片 Intel 4004，其工作频率为 108 kHz，包含大约 2300 个晶体管，相当于 15 台 IBM 个人电脑。 1981 年 8 月 12 日，IBM 发布了其新计算机 IBM PC。2004 年，IBM 将其 PC 业务出售给联想。苹果电脑公司由史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克于 1975 年创立，并于 1984 年推出了带有图形用户界面 (GUI) 的 Macintosh。笔记本电脑从 1981 年亚当·奥斯本的 Osborne 1 发展到 1988 年康柏的彩屏笔记本电脑，随后是 2008 年最薄的笔记本电脑 MacBook Air 和 2011 年戴尔 XPS 15Z。微软继续更新 Windows，推出其最新版本“Windows 8”。Linux 操作系统作为 MS Windows 的开源替代品而广受欢迎。最大的 PC 制造商惠普计划出售其 PC 部门，而苹果仍然是个人电脑的主要参与者，尤其是在创意市场。谷歌成为互联网解决方案的重要参与者。从 1990 年到今天，计算机的发展趋势是速度更快、体积更小、更可靠、更便宜、更易于使用。第五代计算设备专注于人工智能、并行处理以及开发响应自然语言输入并具有学习和自我组织的设备。计算机是一种数字设备，可以对其进行编程以将信息从一种形式转换为另一种形式，并且只理解两种状态（开/关或 0/1）。传统计算机包括 NASA 等组织使用的超级计算机和 20 世纪 50 年代为大型企业推出的大型计算机。个人计算机是小型、独立的设备，使用微处理器拥有自己的 CPU。硬件是指计算机的物理组件，而软件则由告诉计算机做什么的程序（指令）组成，存储在硬盘、CD-ROM、软盘或磁带等介质上。处理器是计算机的大脑，包括系统板、接口板和扩展槽。计算机的大脑是 CPU（中央处理器），这是一个或多个集成电路上的复杂电子电路，用于执行软件指令并与其他系统部件（尤其是 RAM 和输入设备）通信。CPU 是计算机的心脏。RAM（随机存取存储器）是一种临时存储器，以电子方式存储 ON 和 OFF 位，但断电时，RAM 中的所有内容都会丢失。它是易失性的，用于存储软件和数据。ROM（只读存储器）是用于永久存储启动指令和其他关键信息的集成电路。用户无法更改或删除此信息；它由制造商固定。ROM 也称为 ROM BIOS（基本输入输出系统软件）。ROM 包含启动指令和输入输出设备的低级处理，例如与键盘和显示器的通信。计算机经历了几代：第一代（1940-1956 年）使用真空管作为电路，使用磁鼓作为存储器。UNIVAC 和 ENIAC 是第一代计算机的代表。第二代计算机（1956-1963 年）使用晶体管，允许使用符号或汇编语言以文字指定指令。在此期间开发了 COBOL、FORTRAN、ALGOL 和 SNOBOL 等高级编程语言。与第一代计算机相比，第二代计算机的优势包括耗电量更少、体积更小、硬件故障更少、编程更简单。第四代计算机的性能和效率比前代计算机更高。这些系统使用微处理器，将数千个集成电路封装在单个硅片上，从而提高了处理速度。半导体存储器的集成实现了更快的数据传输速率，使硬盘更小、更便宜、更宽敞。此外，软盘和磁带的使用促进了计算机之间的数据移植，而图形用户界面 (GUI)、鼠标和手持设备的开发进一步提升了用户体验。在此期间，出现了 MS-DOS、MS-Windows、UNIX 和 Apple 专有系统等新操作系统，并辅以文字处理软件包、电子表格软件和图形工具。计算机的发展导致了更快、更大的主存储器和辅助存储器的发展。这使得可以在各种环境中使用的通用计算机得以创建。图形用户界面 (GUI) 简化了计算机的使用，使其可供更广泛的受众使用。因此，计算机成为办公室和家庭环境中日常生活中不可或缺的一部分。网络功能进一步推动了计算机的广泛采用，这促进了资源共享和硬件和软件的有效利用。第五代计算机正在以人工智能为核心进行开发。虽然仍处于开发阶段，但语音识别等应用程序已经在今天使用。目标是创建能够响应自然语言输入并能够学习和自我组织的设备。第五代计算机的两种主要编程语言是 LISP 和 Prolog。根据计算机的速度、数据存储容量和价格，计算机大致可分为四类。这些分类包括：1. 主存储器：接受数据或指令 2. 二级存储器：存储数据 3. 处理：处理数据 4. 输出：显示结果 5. 控制单元：控制和协调计算机内的所有操作 数据和指令的流动由控制单元控制，从而实现高效的处理和输出。目标是创建能够响应自然语言输入并能够学习和自我组织的设备。第五代计算机的两种主要编程语言是 LISP 和 Prolog。根据计算机的速度、数据存储容量和价格，计算机大致可分为四类。这些分类包括：1. 主存储器：接受数据或指令 2. 二级存储器：存储数据 3. 处理：处理数据 4. 输出：显示结果 5. 控制单元：控制和协调计算机内的所有操作 数据和指令的流动由控制单元控制，从而实现高效的处理和输出。目标是创建能够响应自然语言输入并能够学习和自我组织的设备。第五代计算机的两种主要编程语言是 LISP 和 Prolog。根据计算机的速度、数据存储容量和价格，计算机大致可分为四类。这些分类包括：1. 主存储器：接受数据或指令 2. 二级存储器：存储数据 3. 处理：处理数据 4. 输出：显示结果 5. 控制单元：控制和协调计算机内的所有操作 数据和指令的流动由控制单元控制，从而实现高效的处理和输出。
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