人工智能应用基础学习笔记,人工智能基础与应用课后答案

本篇文章给大家谈谈人工智能应用基础学习笔记，以及人工智能基础与应用课后答案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、学习笔记:《人工智能:一种现代方法》
• 2、人工智能安全笔记(5)后门攻击
• 3、帮你整理的学AI学习笔记
• 4、人工智能安全笔记(8)人工智能可解释性

学习笔记:《人工智能:一种现代方法》

1、学习笔记：《人工智能：一种现代方法》人工智能的核心概念：人工智能研究的是通过感知环境信息并执行相应行动的智能体。智能体的核心功能是将感知序列转化为行动的映射函数，这是人工智能的基石。

2、近期，我重新聚焦于人何为人这一深刻问题，以此为契机，重温了基础理论。选取了《人工智能：一种现代方法》一书作为参考，其因在视觉领域的深入讲解而给我留下深刻印象。人工智能的概念在于通过感知环境信息并执行相应行动的智能体（Agent）进行研究。

3、Chapter3笔记：1 问题求解Agent：在求解问题前，需要对问题进行形式化定义，明确目标、行动***和状态***。目标是找到从初始状态到目标状态的最优行动序列，解的质量通过路径耗散函数来衡量。1 问题与解的定义：问题由初始状态、行动和转移模型组成，状态空间通常表现为有向网络。

4、通过搜索求解 搜索算法核心是构建状态空间树，寻找从初始状态到目标状态的路径。搜索策略决定了如何选择扩展节点，如宽度优先、深度优先、一致代价搜索等，每种策略都有其优缺点和适用场景。

5、智能体（Agent）是通过传感器感知环境并通过执行器操作的实体，感知（percept）是其获取的信息。感知序列是智能体所有感知历史。数学上，智能体行为由代理函数定义，将感知映射到行动。智能体程序是实际运行的实体，区别于抽象的代理函数。以吸尘器为例，它在两个方格世界中工作，感知灰尘状态。

人工智能安全笔记(5)后门攻击

实际场景中，后门攻击可能发生在模型外包过程中，第三方平台在训练数据或过程中植入后门，或在机器学习用户自建模型时通过数据***实现。攻击者可能完全控制训练数据，进行白盒攻击，或只能接触模型输出，进行黑盒攻击。无论是在物理世界中的路牌攻击，还是在数字领域中的模型攻击，后门攻击都具备隐蔽性、高成功率和破坏力。

人工智能应用面临的安全威胁包括以下几种： 数据隐私问题：人工智能的应用需要许多敏感数据来生成预测、建立模型等。黑客可以利用漏洞获取这些数据，进而侵犯用户隐私。 对抗攻击：黑客可以通过注入噪音或欺骗性输入来干扰或欺骗机器学习算法，从而使其产生错误或误导性结果。

人工智能安全不涉及人身安全的损害，例如由漏洞缺陷或恶意攻击引起的安全***。 人工智能面临的安全威胁主要集中在对抗样本、后门攻击、伪造攻击等方面，而非人身安全的威胁。

漏洞缺陷或恶意攻击等原因损害人身安全。人工智能安全主要涉及对抗样本、后门攻击、伪造攻击等安全威胁，不包括漏洞缺陷或恶意攻击等原因损害人身安全。此外，在定义人工智能安全时，人们还提出了保障人工智能算法模型、数据、系统、产品应用的完整性、保密性、可用性、鲁棒性、透明性、公平性和隐私的能力。

帮你整理的学AI学习笔记

1、菜单栏→文件）存储/存储为.AI 导出为JPEG/PNG 熟识Ai软件界面：菜单栏属性栏工具栏作图区域控制面板滚动条状态栏重点介绍了菜单栏和工具栏AI软件介绍AI是Adobe Illustrator的文件扩展名。是一种矢量图形文件格式。学ai主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等等。

2、今年是AI人工智能爆发的第一年，AI在不久的将来会替代一部分基础工作，但同时也是一个巨大的机会。普通人一定要抓住AI风口！学会使用这些AI工具，是未来高薪工作的必然要求。

3、整理了一份AI学习笔记，希望对正在学习的你有帮助。AI是一款非常好用的矢量图形处理软件，和PS是兄弟软件，俗称设计软件两件套；它集图形设计、[_a***_]编辑及高品质输出于一体的矢量软件，广泛应用于平面广告设计、网页图形制作、插画制作及艺术效果处理等诸多领域。

4、FlowUs：在线文档笔记软件，整合笔记与办公文档优点，多模板、多视图，支持多人协作。GitMind：思维导图软件，提供丰富模板，操作简单，支持OCR，方便知识梳理和记忆。TreeMind树图：在线思维导图工具，拥有50万+模板，支持AI生成，支持在线编辑和本地保存。

5、在2020年2月22日的周六，我深入学习了有关AI领域的知识，其中涉及了AICC2018的介绍与其它相关知识。以下是我整理的学习笔记： 屏幕显示模式：为了方便快捷地切换，可以使用快捷键F进行屏幕显示模式的切换。 首选项设置：通过快捷键ctrl+K可以轻松访问首选项设置页面，进行个性化设置。

人工智能安全笔记(8)人工智能可解释性

1、简单模型易于解释，但能力有限；复杂模型如神经网络虽然强大，但解释起来却显得捉摸不透。 面对人类认知局限、商业利益、数据异质性和算法复杂性，可解释性面临着严峻挑战。 解释性方法根据其实施时间（Ante-hoc vs Post-hoc）和范围（Local、Semi-local、Global）被分类。

2、AI 可解释性不仅对于质疑、理解和信任 AI 系统至关重要，还反映了领域知识和社会价值观，帮助科学家和工程师设计、开发和调试模型时更加得心应手。它确保 AI 系统按预期工作，满足高可靠性和安全性要求。在历史上，如“聪明的汉斯”案例揭示了 AI 可解释性的重要性。

3、人工智能（AI）的可解释性成为了研究热点，因为建立用户信任、理解自动决策成为关键。WIRES DATA MIN KNOWL杂志2020年10月发表的文章《A historical perspective of explainable Artificial Intelligence》以历史视角探讨可解释性。

4、可解释性人工智能，简称XAI，成为解决决策过程透明度和可解释性挑战的关键技术。本文深入探讨了XAI的重要性、面临的挑战以及构建透明智能的关键因素，以期为人工智能系统更好地服务于人类社会提供指引。

5、人工智能安全技术包括数据隐私保护、模型安全性、防御性机器学习、透明度和可解释性、安全多方计算、威胁检测和响应等。数据隐私保护 人工智能系统需要处理大量的用户数据，包括个人身份信息、偏好数据等。数据隐私保护技术可以确保用户数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。

6、模型安全性：人工智能模型可能遭受对抗性攻击或被逆向工程。模型安全技术旨在提高模型的鲁棒性，使其能够抵御这类威胁。 防御性机器学习：这种技术能够检测并阻止恶意行为，如恶意软件和网络攻击。它通过监控和分析数据流来识别异常，并***取防御措施。

关于人工智能应用基础学习笔记和人工智能基础与应用课后答案的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/76477.html