項目一人工智能：軌道交通智慧之門人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)0102了解人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系任務(wù)3認識人工智能在軌道交通中的應(yīng)用任務(wù)1認識人工智能目錄03任務(wù)1認識人工智能PART01人工智能（ArtificialInteligence，Al）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。本項目主要通過學(xué)習(xí)人工智能發(fā)展歷史及人工智能在軌道交通中的應(yīng)用、在Windows環(huán)境下載安裝Pyhon并下載Python第三方模塊包、利用PyCham進行程序編譯后，實現(xiàn)簡單的人工智能項目開發(fā)。通過了解人工智能及其在軌道交通中的應(yīng)用，學(xué)會在Windows系統(tǒng)中安裝Python開發(fā)環(huán)境以及需要的模塊，并開發(fā)出一個簡單的PythonGUI應(yīng)用。項目一人工智能：軌道交通智慧之門項目一人工智能：軌道交通智慧之門01知識目標了解人工智能的歷史。了解人工智能與機器學(xué)習(xí)的關(guān)系。了解人工智能在軌道交通中的應(yīng)用。02能力目標掌握Windows系統(tǒng)中Python的安裝方法。掌握Python中新增模塊的安裝方法。掌握Python項目的一般結(jié)構(gòu)。03素質(zhì)目標通過學(xué)習(xí)人工智能發(fā)展歷史，激勵學(xué)生樹立學(xué)習(xí)目標，培養(yǎng)勇于面對挑戰(zhàn)及敢于創(chuàng)新的精神。通過學(xué)習(xí)人工智能與機器學(xué)習(xí)的關(guān)系，培養(yǎng)學(xué)生勤于思考、融會貫通的學(xué)習(xí)習(xí)慣.通過學(xué)習(xí)Python安裝方法，培養(yǎng)學(xué)生嚴謹?shù)闹螌W(xué)態(tài)度及精益求精的工匠精神。任務(wù)1認識人工智能人工智能是一個含義很廣的術(shù)語。在其發(fā)展過程中，具有不同學(xué)科背景的人工智能學(xué)者對它有著不同的理解。綜合各種人工智能觀點，可以從“能力”和“學(xué)科”兩方面對人工智能進行定義：任務(wù)1認識人工智能從能力的角度看，人工智能是指用人工的方法在機器（如計算機）上實現(xiàn)的智能；從學(xué)科的角度看，人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機器或智能系統(tǒng)，使其能模擬、延伸和擴展人類智能的學(xué)科。任務(wù)1認識人工智能回顧歷史，按照人工智能在不同時期的主要特征可以將其產(chǎn)生和發(fā)展過程概括為圖1-1所示的幾個階段。任務(wù)1認識人工智能亞里士多德（前384一前322）：古希臘偉大的哲學(xué)家和思想家，創(chuàng)立了演繹法。萊布尼茨（1646-1716）：德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家，把形式邏輯符號化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)?！?1誕生期任務(wù)1認識人工智能圖靈（1912-1954）：英國數(shù)學(xué)家，1936年創(chuàng)立了自動機理論，自動機理論亦稱圖靈機，是一個理論計算機模型。并于1950年，發(fā)表題為《計算機能思維嗎？》的著名論文，明確提出了“機器能思維”的觀點?！?1誕生期任務(wù)1認識人工智能什么是圖靈測試？任務(wù)1認識人工智能什么是圖靈測試？圖靈測試是測試人在與被測試者(一個人和一臺機器)隔開的情況下向被測試者隨意提問。問過問題后，如果被測試者超過30%的答復(fù)不能使測試人確認出哪個是人、哪個是機器的回答，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。任務(wù)1認識人工智能莫克利（1907-1980）：美國數(shù)學(xué)家、電子數(shù)字計算機的先驅(qū)，他與?？颂兀↗PEckert）合作，于1946年研制成功了世界上第一臺通用電子計算機ENIAC。維納（1874-1956）：美國著名數(shù)學(xué)家，控制論創(chuàng)始人，1948年創(chuàng)立了控制論，為人工智能的誕生準備了必要的思想、理論和物質(zhì)基礎(chǔ)條件?！?1誕生期任務(wù)1認識人工智能“01誕生期在達特茅斯大學(xué)舉行了一個為期兩個月的夏季學(xué)術(shù)研討會，來自美國數(shù)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)、信息科學(xué)和計算機科學(xué)方面的杰出科學(xué)家，在一起共同學(xué)習(xí)和探討了用機器模擬人類智能的有關(guān)問題，并由麥卡錫提議，正式采用了“人工智能（AricalInteligcnce，Al）”這一術(shù)語。從此一個以研究如何用機器來模擬人類智能的新興學(xué)科——人工智能誕生了。任務(wù)1認識人工智能“02低谷期從197l年到20世紀80年代末這段時間稱為人工智能的知識應(yīng)用期，也有人稱為低潮時期。任務(wù)1認識人工智能“02低谷期（1）在博弈方面，塞繆爾的下棋程序在與世界冠軍對弈時，5局中敗了4局。（2）在定理證明方面，魯濱遜歸結(jié)法的能力有限，當用歸結(jié)原理證明“兩個連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)”時，推了10萬步也沒證明出結(jié)果。（3）在問題求解方面，由于過去的研究一般針對具有良好結(jié)構(gòu)的問題，而現(xiàn)實世界中的問題多為不良結(jié)構(gòu)，如果用那些方法去處理，將會產(chǎn)生組合爆炸問題。（4）在神經(jīng)生理學(xué)方面，研究發(fā)現(xiàn)人腦由101~10個神經(jīng)元組成，按當時的技術(shù)條件，用機器從結(jié)構(gòu)上模擬人腦是根本不可能的，致使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究落入低潮。任務(wù)1認識人工智能“03專家系統(tǒng)期專家系統(tǒng)（ExpertSystem，ES）是一類具有大量專門知識，并能夠利用這些知識去解決特定領(lǐng)城中需要由專家才能解決的問題的計算機程序，專家系統(tǒng)實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般思維規(guī)律探討走向?qū)ｉT知識運用的重大突破，是人工智能發(fā)展史上的一次重要轉(zhuǎn)折。任務(wù)1認識人工智能“04深度學(xué)習(xí)期以機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為引領(lǐng)是這一時期人工智能發(fā)展最重要的一個特征。了解人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系PART02任務(wù)2了解人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系機器學(xué)習(xí)案例：機器翻譯，信息抽取，詐騙檢測，人臉識別、語音識別等。深度學(xué)習(xí)案例：圖像著色（為黑白照片添加顏色）、自動機器翻譯、檢測兒童是否發(fā)育遲緩等。任務(wù)3認識人工智能在軌道交通中的應(yīng)用PART03任務(wù)3認識人工智能在軌道交通中的應(yīng)用近年我國在軌道交通系統(tǒng)中陸續(xù)上線了各類信息化的管理系統(tǒng)，客觀上對提高鐵路系統(tǒng)內(nèi)部信息傳遞，提高系統(tǒng)運作效率起到了顯著作用，但同時各類信息系統(tǒng)之間不能連通、信息化孤島不能貫通，持續(xù)引進的先進設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)接入和數(shù)據(jù)融合也顯滯后，這些問題客觀上阻礙了軌道交通系統(tǒng)進一步通過信息化提高系統(tǒng)效率。而以人工智能為核心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從構(gòu)建智能化的感知網(wǎng)絡(luò)、虛擬化的信息硬件資源、平臺化的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)中臺以及基于中臺的輕量化的各類業(yè)務(wù)應(yīng)用等，實現(xiàn)了整個軌道交通系統(tǒng)運行的“