一、基础理论研究的意义？
基础理论指一门学科的基本概念、范畴、判断与推理。科学的基础理论，指科学的基本概念、范畴与原理。
经济学基础理论是由概念、范畴与范畴体系组成的学科逻辑体系，包括科学的经济学理论与不科学的经济学理论。科学的经济学理论即经济学科学真理，内容是反映经济发展客观规律的经济学科学规律，形式是语言（包括数学）。不科学的经济学理论往往是复杂经济现象中某些方面的抽象，是片面的，包含着合理的因素。
基础理论是指研究社会经济运动的一般规律或主要规律并为应用研究提供有指导意义的共同理论基础的学科。如政治经济学、分配经济学、消费经济学、生产力经济学、发展经济学和经济史学等。
是指在这门科学理论体系中起基础性作用并具有稳定性、根本性、普遍性特点的理论原理。这个基础理论，主要有三大基本原理：一是关于人的思想产生、形成和变化的基本原理；二是关于人们思想与行为活动变化的基本原理；三是关于思想政治教育与管理的基本原理。前两者属于基础性原理，后者则属于应用性原理。
二、什么是德育基础理论研究？
德育的理论基础是道德内化；关怀理论，强调道德情感在个体道德发展中的作用；多元智力理论，主张道德教育首先应当培养道德情感的培育。
意义：德育是社会主义现代化建设的重要条件和保证；德育是学生健康生长的条件和保证；德育是实现我国德育目标的基础和保障；德育是培养具有道德发展性的人的条件和保证。
我国德育是一种涵盖整个社会意识形态的“大德育”。然而，品德的发展，世界观、人生观的形成，政治觉悟的提高，各属于不同层面的问题。
三、社科论文中基础理论研究的内容？
研究理论的基础有内容有：哲学原理，具体科学原理。
1、哲学原理是从世界观和方法论的高度对社会调查研究予以指导，决定着社会调查研究的方向，国外17世纪以后发展起来的具有现代意义的社会调查研究，曾先后出现了以人本主义、实证主义为理论基础的两种类型，目前国外流行的社会调查研究主要即以实证主义为理论基础，我国的社会调查研究在充分吸收人本主义，实证主义合理因素的基础上，强调以马克思主义辩证唯物论与历史唯物论作为哲学理论基础；
2、具体科学原理是指与逻辑学、心理学、统计学、社会学等学科的有关科学原理，社会调查研究常用的大量一般概念，一般原理，基本原则和公式等，都来自这些学科，它们的有机结合，组成了社会调查研究理论基础的一个重要组成部分，并表现在方法和技术层面。
四、中医基础理论研究生好就业吗？
中医基础理论研究生就业还是比较容易的，但不一定是从事研究工作。
中医基础理论是中医学下设的二级学科，是中医认识人体结构、生理功能、病理现象和进行诊断、防治疾病的基本理论。它是指导中医各学科(包括中药、针灸以及临床各科等)的理论基础。中医学不是纯经验性的医学，它有着一套独特的理论体系。其理论体系是在长期的医疗实践中，在古代哲学思想影响和指导下并融入了当时自然科学知识而逐渐形成和发展起来的。
就业前景
中医学是我国的传统医学，有着数千年的悠久历史。它是我国人民长期同疾病作斗争的极为丰富的经验总结，是我国宝贵的文化遗产。今天，中医学在我国仍然是一门重要的医学，而且正逐渐被世界各国人民所认识和喜爱。作为中医学的最基础的学科，中医基础理论有其重要的地位和优势，但不能作为实际应用性很强的学科，所以大多数还是在医疗单位从事中医工作，少部分作为研究人员。
五、人工智能建立基础？
人工智能建立的基础在于科技的发展，由于科学技术的发展，计算机软件的计算能力得到了提高，人工智能实现的重要途径是机器学习，而机器学习对于电脑软件的计算能力要求特别高，中间有过三次高潮，目前人工智能正处于第三次高潮，计算机计算水平提高使得人工智能快速发展，因此人工智能的发展基础还是科学技术的发展。
六、人工智能基础教材？
有许多优秀的人工智能基础教材可供选择。其中一本经典教材是《人工智能：一种现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach），它涵盖了人工智能的各个方面，包括搜索、知识表示、机器学习和自然语言处理等。
另外，《深度学习》（Deep Learning）是一本关于深度神经网络的权威教材，它详细介绍了深度学习的原理和应用。此外，还有《机器学习》（Machine Learning）和《统计学习方法》（Statistical Learning Methods）等教材也是学习人工智能基础的好选择。无论选择哪本教材，都需要结合实践和理论，不断探索和学习。
七、人工智能应用基础？
知识是人类智能的基础，人类在从事阶级斗争、生产斗争和科学试验等社会实践活动中，其智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。
人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。
如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。
在人们的日常生活及社会活动中，“知识”是常用的一个术语。例如，人们常说“我们要掌握现代科学知识”，“掌握的知识越多，你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的，例如，有的知识是多数人所熟悉的普通知识，而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么，到底什么是知识？知识有哪些特性？它与通常所说的信息有什么区别和联系？
现实世界中每时每刻都产生着大量的信息，但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时，更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。
数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。
另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵不同的信息。比如，“100”是一个数据，它可能表示“100元钱”，也可表示“100个人”，若对于学生的考试成绩来说，可能表示“100分”。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如，地下工作者为了传达情报信息，可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话，或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息，也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。
正如上述，现实生活中，信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。
人工智能的基本概念有几方面
对于人工智能，很多人并不了解，我也如此。关于这个问题，我与我的朋友人工智能工程师张
八、人工智能基础设备？
算法框架数、公共数据集、AI的通用平台、AI的专有平台，可以构成人工智能的基础设施。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能基础设施（AI 基础设施）是 以 “ 高质量网络 ” 为关键支撑 ， 以 “ 数据资源 、 算法框架 、 算力资源 ” 为核心能力要素 ， 以 “ 开放平台 ” 为主要赋能载体 ， 能够长期提供公共普惠的智能化服务的基础设施。
九、人工智能语言基础？
Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
十、专家系统基础理论研究
专家系统基础理论研究：深入探讨
在人工智能领域中，专家系统一直是备受关注的研究领域之一。作为一种模拟人类专家决策过程的计算机系统，专家系统的发展和应用对于提高生产效率、解决复杂问题具有重要意义。而要深入理解专家系统的本质，就必须从其基础理论出发，进行系统性的研究和探讨。
专家系统的基础理论主要包括知识表示、推理机制、知识获取等重要方面。其中，知识表示是专家系统的核心所在，它直接影响着系统的推理能力和决策效果。在专家系统中，知识可以通过规则、框架、网络等形式进行表示，不同的表示方法会对系统的性能产生重要影响。
另外，推理机制是专家系统实现知识运用和决策推导的关键，不同的推理方法会导致系统在处理问题时的效率和准确度有所不同。通过深入研究专家系统的推理机制，可以为系统优化提供重要的参考。
除此之外，知识获取是专家系统建立过程中一个至关重要的环节。专家系统的知识获取涉及到领域知识的获取、知识表示的转换与融合等方面，如何有效地获取并整合知识对于系统的性能和应用效果具有重要影响。
专家系统基础理论研究的意义
专家系统基础理论研究的意义在于深入挖掘专家系统背后的原理和机制，为系统的性能优化和应用提供理论指导。通过系统性的理论研究，可以突破专家系统发展中的瓶颈，推动其在各个领域的广泛应用。
在实际应用中，专家系统的性能优化和改进是需要持续进行的工作，而基础理论研究则为这一过程提供了坚实的基础。只有深入理解专家系统的基本原理，才能更好地应对复杂问题和挑战，实现系统的持续优化。
此外，专家系统基础理论研究还有助于加深对人工智能领域的理解和探索，为未来人工智能技术的发展奠定坚实基础。通过对专家系统的基础理论进行深入挖掘和研究，可以不断拓展人工智能的边界，实现技术的创新和突破。
专家系统基础理论研究的展望
随着人工智能技术的不断发展和进步，专家系统作为其中重要的一部分将继续发挥着重要作用。未来，专家系统基础理论研究将不断深化和拓展，为系统的智能化和应用提供更加坚实的理论支持。
在面对日益复杂的现实问题和挑战时，专家系统的发展和应用空间将进一步扩大。通过持续推进专家系统基础理论研究，不断提升系统的智能水平和性能表现，实现人工智能技术在更多领域的广泛应用。
总的来说，专家系统基础理论研究是人工智能领域中不可或缺的一部分，它为系统的发展和进步提供了重要支撑。通过深入探讨专家系统基础理论，不断完善系统的知识表示、推理机制和知识获取等方面，可以实现系统在实际应用中的持续优化和提升。