本次MBA课程培训由江北财经组织,颜教授授课,培训地点是国际社区。讲课的主要内容是人工智能技术的两大类,分别是专家系统与神经网络,它们如何运用到实际工作中?
第一模块,由颜安教授讲解到:专家系统(Expert System,简称ES)是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统。它能够有效地运用专家多年积累的有效经验和专门知识,通过模拟专家的思维过程,解决需要专家才能解决的问题。
专家系统属于人工智能的一个发展分支,自1968年费根鲍姆等人研制成功第一个专家系统DENDEL以来,专家系统获得了飞速的发展,并且运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域,产生了巨大的经济效益和社会效益。现在,专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。
专家系统通常由用户界面、知识库、推理机、解释模块、知识库、知识获取等6个部分构成。
知识的表达方式则是由规则、语义网络、知识框架来述明,规则也称知识产生的表示法,其基本形式是IF-THEN结构。举例为“如果大雁向南飞,则冬天即将来临;如果银行存款利润下调,那么股票价格上涨。.......”这一系列规则组成一个知识库,规则内部可以互联,可以包含复杂的规则。
知识的语义网络表达法:由节点和边组成的一种向图,其中节点表示事物、对象、概念、行为、性质、状态等;有向边表示节点之间的某种联系或关系。
第二板块是神经网络,人工神经网络( Artificial Neural Networks, 简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connectionist Model) ,是对人脑或自然神经网络(Natural Neural Network)若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现某个方面的功能。国际著名的神经网络研究专家,第一家神经计算机公司的创立者与领导人Hecht Nielsen给人工神经网络下的定义就是:“人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统,它通过对连续或断续的输入作状态相应而进行信息处理。” 这一定义是恰当的。 人工神经网络的研究,可以追溯到 1957年Rosenblatt提出的感知器模型(Perceptron) 。它几乎与人工智能——AI(Artificial Intelligence)同时起步,但30余年来却并未取得人工智能那样巨大的成功,中间经历了一段长时间的萧条。直到80年代,获得了关于人工神经网络切实可行的算法,以及以Von Neumann体系为依托的传统算法在知识处理方面日益显露出其力不从心后,人们才重新对人工神经网络发生了兴趣,导致神经网络的复兴。目前在神经网络研究方法上已形成多个流派,最富有成果的研究工作包括:多层网络BP算法,Hopfield网络模型,自适应共振理论,自组织特征映射理论等。人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出来的。它虽然反映了人脑功能的基本特征,但远不是自然神经网络的逼真描写,而只是它的某种简化抽象和模拟。
神经网络建立与应用步骤:从现有数据中抽出一批比较有代表性的数据作为学习集,(用于神经网络训练)学习集包括多种数据,每组数据包括输入和输出两部分。
选择神经网络类型,确定神经网络的结构。神经网络主要是模拟人的神经系统工作过程,它包含神经元,神经元之间的强度,神经元的组织结构等几部分。通过实验不断训练神经系统,然后它得出结论与专家结论一致,则为训练成功,误差过大则多次训练,直到接近结果为止。
本次培训活动的授课教授都具有丰富的理论知识和实践经验,在相关领域具有较高研究水平和学术声誉。通过此次培训,我江财教师进一步加深了MBA授课特点的认识,教学中要注重基本理论知识与管理实践的有机结合,而不是“理论巨人,行动矮子”现象,这也是对教师和教学提出更高要求,有利于在随后的教学活动中提高教学质量。
关键词:西南财经大学
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校在西南财经大学经济学院重庆教学部办学 6 年的基础上,经重庆市教委、江北
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