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M.Sc.人工智能和机器人模块手册M.Sc.人工智能和机器人模块手册
模块号1-m-air-AIB-1持续时间一学期频率冬季学期模块语言英语录取要求人工智能讲师教授Wolfram Burgard博士教授Wolfram Burgard检查面向学习的学习任务分级的分级学习成果学生能够●描述不同类型的人工智能和智能的求解方式●对不同类型的求职者进行分类，并划分不同类型的问题，并将不同的智能分类为●•求解不同的智能，●•求职者• ●解释一阶和谓词逻辑的基本概念●在不确定性下将基本方法应用于概率的推理和决策，确定人工智能的高级概念●评估人工智能及其应用的道德后果，并讨论人工智能的跨学科跨学科的跨学科知识。第1-4章。这本书可在图书馆中找到。教学格式请参见课程大纲相关计划M. Sc。AI＆Robotics
医疗保健供应链中的人工智能...
摘要人工智能（AI）已成为医疗保健供应链管理中的变革力量。本文分析了人工智能（AI）在增强美国医疗供应分配系统中医疗供应链管理的弹性和效率方面的变革性作用。该研究分析了当前的实施和新兴技术，以展示AI-Solable Solutions如何在医疗机构中转变常规供应链运营。关键发现表明，实施AI驱动供应链系统的医疗保健组织可在预测供应链破坏的预测分析模型中观察到高达87％的预测准确性。该研究还显示了AI系统如何在危机期间与传统方法相比，如何使40％的恢复时间更快，而自动化决策支持系统将响应时间减少了供应链中断的时间几乎65％。但是，该研究指出了关键挑战，例如数据隐私问题，高度实施成本以及对强大治理框架的要求。从战略上讲，本文向医疗组织提供了有关如何更好地与技术人员，医疗保健提供者和决策者合作的建议，以增强创新，同时保持道德标准。随着医疗保健供应链的发展，这项研究强调了AI在设计一种更具弹性和有效的医疗供应分配系统中的重要性，该系统与需要解决实施挑战和道德考虑在确保公平医疗保健提供方面的挑战。关键字：人工智能，医疗保健供应链，医疗供应分配，预测分析，供应链弹性1.引言技术一直是近几十年来指数增长的领域，从根本上改变了现代社会的许多方面。这些转变中最令人印象深刻的是人工智能（AI）的出现和传播。作为一种可以处理大量数据并能够发现复杂模式的工具，AI在医疗保健，金融和教育等各种行业中起着必不可少的手工工具的作用，改变了传统的范式和对未来可能性的开头（Jordan and Mitchell，2015; Russell and Norvig and Norvig，2016年）。例如，医疗保健行业通过AI的整合经历了革命性的变化，这导致了更好的诊断准确性和个性化的治疗计划。目前，医疗图像正在接受机器学习算法（AI的一个子类别），该算法分析了医学图像以检测异常和预测患者的结果，比传统方法更好（Topol，2019年）。在AI和基因组学交集方面也取得了重大进展，这导致了新的治疗靶标的发现以及精密医学的进步（Shickel等，2017）。
CS3491-人工智能与机器...
教科书： 1. Stuart Russell 和 Peter Norvig，“人工智能——一种现代方法”，第四版，Pearson Education，2021 年。 2. Ethem Alpaydin，“机器学习简介”，麻省理工学院出版社，第四版，2020 年。 参考文献： 1. Dan W. Patterson，“人工智能和专家系统简介”，Pearson Education，2007 年 2. Kevin Night、Elaine Rich 和 Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008 年 3. Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，Pearson Education，2006 年 4. Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill Education，2013 年（http://nptel.ac.in/） 5. Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006 年。 6. Tom Mitchell，“机器学习”，McGraw Hill，第 3 版，1997 年。 7. Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用”，CRC Press，2014 年 8. Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh、Ameet Talwalkar，“机器学习基础”，MIT Press，2012 年。 9. Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville，“深度学习”，MIT Press，2016 年
AI 教育很重要：2022 年 EAAI 指导本科生研究挑战赛：AI 辅助游戏设计
Browne, C. (2011)。进化游戏设计。doi: 10.1007/978-1-4471-2179-4 Neller, T. W. (2016 年 12 月)。AI 教育：志趣相投。AI Matters，2 (4)，7–8。摘自 https://doi.org/10 .1145/3008665.3008668 doi: 10 .1145/3008665.3008668 Neller, T. W.、Malec, M.、Presser, C. G. M. 和 Jacobs, F. (2014)。Fowl Play 纸牌游戏的最佳、近似最佳和公平游戏。在 H. J. van den Herik、H. Iida 和 A. Plaat（编辑）中。），计算机和游戏（第233-243 页）。Cham：Springer International Publishing。Neller，T. W.，& Ziegler，D.（2019 年 7 月）。计算机生成 Birds of a Feather 谜题。AAAI 人工智能会议论文集，33 (01)，9693-9699。取自 https://ojs.aaai.org/index .php/AAAI/article/view/5035 doi: 10.1609/aaai.v33i01.33019693 Russell, S., & Norvig, P. (2020)。人工智能：一种现代方法（第 4 版）。Pearson。Shaker, N., Togelius, J., & Nelson, M. J.(2016)。游戏中的程序内容生成。Springer。
教学计划-人工智能2013.2
- 理论和实践练习 - 小组作业 – 研究 - 研讨会 9. 评估 学习评估将通过理论和实践练习、书面测试和研讨会演示进行。最终平均分必须通过以下计算获得： 最终平均分 = (评估 1 + 评估 2 + 研讨会)/3 评估 1 和 2 将通过书面测试和理论和实践练习进行。 10. 基本参考书目：RUSSELL，S.； NORVIG，P.人工智能。纽约：芝加哥大学出版社，2004 年。1021 页。 FERNANDES，AMR 人工智能。弗洛里亚诺波利斯：Visual Books，2003 年。160 页。莫赖斯，RCC 人工智能。纽约：劳特利奇，1997 年。119 页。 ARTERO，AO 人工智能：理论与实践。纽约：芝加哥大学出版社，2009 年。230 页。补充：HAYKIN，S.神经网络：原理与实践。第二版阿雷格里港：Bookman，2001 年。BITTENCOURT，G.人工智能——工具和理论。 UFSC 出版社。第二。版。弗洛里亚诺波利斯，2001 年，362 页。
人工智能和专家系统在
II.关键术语定义 人工智能 根据 Russell & Norvig (2003) 的说法，人工智能 (AI) 是机器或软件所展现的智能，是开发具有智能的机器和软件的计算机科学分支。主要的人工智能研究人员和教科书将该领域定义为“智能代理的研究和设计”，其中智能代理是一个感知其环境并采取行动以最大程度地提高其成功率的系统。专家系统 McCarthy (2006) 指出，专家系统是一种解决问题的计算机程序，它在被认为困难且需要专业知识和技能的专门问题领域中表现出色。例如，专家系统用于为人和机器提供服务的诊断应用程序。他们还制定财务规划决策、配置计算机、监控实时系统、承保保险单以及执行许多其他以前需要人类专业知识的服务。Zim Asset ZimAsset 是津巴布韦可持续社会经济转型议程的缩写。这是津巴布韦政府制定的一项计划，旨在实现可持续发展和社会公平，以本土化、赋权和创造就业机会为基础，这将主要通过明智地开发该国丰富的人力和自然资源来推动（zim.gov.zw inc）。图 1.1 津巴布韦地图
开发和试验 AI 系统中可解释性的方法
概述：人工智能 (AI) 技术在许多领域越来越重要 (Russell and Norvig, 2020)。与此同时，对已部署的 AI 系统的透明度的需求正在兴起，包括通过对 AI 决策的解释 (Goodman and Flaxman, 2017)。尽管围绕该主题的研究兴趣急剧增加 (Lipton, 2018)，但可解释人工智能 (XAI) 尚无标准或普遍接受的定义。从广义上讲，XAI 可以理解为包括任何使 AI 系统的利益相关者能够理解和信任该系统的过程/工具/方法。AI 系统正在许多环境中开发和部署，而人们越来越期望 AI 系统能够自主运行 (Biran and Cotton, 2017)。机器学习 (ML) 尤其已用于各种任务，现在已渗透到日常生活中。利益相关者需要理解和信任 AI 系统的输出（例如建议或行动）现在是一个关键问题。相反，缺乏透明度和可解释性是进一步采用 AI 系统的主要障碍（Gunning 和 Aha，2019 年）。在许多情况下，AI 系统的建议和行动可能至关重要（例如在安全领域或医疗诊断中）。用户不仅需要知道输出，还需要知道给出该输出的原因（Tjoa
风险源自现代AI系统的代理概况
基于深度学习过程的现代人工智能（AI）系统大量数据并学习支持适应性，目标指导行为的复杂表示（Lecun等，2015； Rahwan等，2019）。这些系统凭借这些属性而明显比传统工具更明显（Russell＆Norvig，2020）。同时，现代的AI系统缺乏生物机构的核心方面，例如体现和自主权，将它们与生物体有很大的区别（Meincke，2018; Moreno＆Etxeberria，2005年）。这种情况促使人们对代理机构对AI系统的适用性进行了重新讨论（例如，Nyholm，2018； Swanepoel，2021）。我在本文中没有诉讼适用性问题，而是说，现代AI系统所拥有的代理机构与代理机构相关的特性的独特组合，我将其描述为一种构成概况，在对人类用户造成伤害的潜力中扮演着重要且低估的作用。尤其是，我观察到现代AI系统具有定性新颖的代理概况，将代理商的表面特征与复杂的目标指导信息处理能力相结合。这样的个人资料，我声称，阻止推论推理
医生 AI？一项试点研究考察人工智能对老年患者常见问题的回答
在 1956 年首次创造人工智能 (AI) 一词之前（ Russell and Norvig，2016 ），艾伦·M·图灵 (Alan M. Turing) 构思了他著名的“图灵测试”。图灵通过测试试图探索计算机生成的反应是否能够在不知情的观察者看来与人类的反应区分开来（ Kleppen，2023 ）。如果计算机的回答与真实人类回答者的回答无法区分，则计算机“通过”了图灵测试。 2014 年，名为 Eugene Goostman 的聊天机器人（ Warwick and Shah，2015 ）成为第一台通过图灵测试的机器，代表了人工智能和机器学习的一个重要里程碑，为后续程序树立了标杆。按照目前的定义，人工智能是指设计用于执行原本需要人工干预的任务的计算机系统（ Sutton and Barto，2018 ）。早期的人工智能研究侧重于使用符号逻辑和基于规则的系统解决一般问题（Jordan and Mitchell，2015）。最初，人工智能研究受到了乐观的评价（Russell and Norvig，2016）；然而，由于资金和计算能力不足等因素，研究工作停滞不前。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪，由于神经网络、强化学习、计算机视觉和自然语言处理的出现（Jordan and Mitchell，2015），以及大数据、更便宜的计算和先进的计算算法的兴起，机器学习取得了重大进展。最近，深度学习人工智能模型（一种机器学习算法的分层网络，可以通过处理大量数据来提取越来越复杂的信息）已导致基于人工智能的研究取得重大突破（LeCun 等人，2015）。关于人工智能是否通过了图灵测试，仍然存在激烈的争论。如今，无论是在文本还是语音中，都有大量论断声称深度学习程序（例如 Chat GPT）和文本转语音程序能够生成与人类难以区分的输出，从而通过图灵测试（Biever，2023 年；Mai 等人，2023 年）。近年来，人工智能技术对医疗保健系统产生了尤为重要的变革性（Yu 等人，2018 年）。例如，在医学成像领域，深度学习算法已被用来以比放射科医生更高的准确度检测潜在异常（Liu 等人，2019 年）。自然语言处理使人工智能能够分析和提取患者病历中的相关健康数据，以协助准确诊断和辅助治疗计划（Kreimeyer 等人，2017 年）。可穿戴人工智能辅助监测系统已被用来追踪重要的患者健康指标，并可以提醒护理人员注意潜在的健康风险（Senders 等人，2018 年）。人工智能还被用于机器人辅助手术，以实现常规任务的自动化并提高手术的精准度（Hashimoto 等人，2018 年）。在制药行业，深度学习在药物开发中非常有用，甚至可以用来帮助医疗服务提供者根据患者的生物/遗传特征和个人需求确定对患者最有效的药物（Mak 等人，2023 年）。在临床实践中，聊天机器人和虚拟助手已被证明对患者教育、药物提醒和心理健康支持有益（Miner 等人，2016 年）。在精神保健领域，人工智能技术的应用同样具有影响力。具体来说，人工智能和机器学习工具已经
特殊教育中的人工智能：文学...
可能会帮助教育[24]。最近，教育每个孩子并满足成年人和青少年的教育需求的重要性有所提高。这项研究加强了利用技术克服教育障碍的案例。早就知道人工智能具有教育益处。人工智能方法长期以来一直在特殊教育领域中使用。早期研究计划主要采用“专家系统”，其主要功能是模仿人类专家的行为，以完成智力活动[44，45]。根据Gupta和Nagpal [17]的说法，专家系统是计算机软件，可以模仿具有广泛培训和专业知识的人的决策和行为。专家系统实际上确实构成了一个知识库，该知识基础具有积累的经验和规则，规定了如何在每个特定情况下使用该知识基础[16]。它由知识库编辑器组成，该编辑器允许专家和信息专家与数据系统互换数据以及向用户提供解释的解释功能[25，40]。情报代理是Russell＆Norvig [36]定义中使用的术语。它还可以参考使用一系列人工智能技术根据当前情况自动做出决策的系统。它也可以定义为在检测到环境后执行用户或程序任务的软件[26，27]。通常，可以分析数据以从输入生成输出的系统称为代理[10，13]。一个包含传感器和执行器的架构（计算机，机器人汽车等）和一个代理程序组成了智能代理[41]。处理不同的环境印象或使用机器学习的数据