人工智能考试大纲
人工智能基础教学大纲(自考)
人工智能基础（8017）考试大纲一、课程性质与设置目的（一）课程性质和特点“人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，在计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。
《人工智能基础》是计算机专业本科的一门必修课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。
开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行相关的工作打下人工智能方面的基础。
（二）本课程的基本要求（课程总目标）《人工智能基础》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的一门学科。
通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。
具体要求是：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。
另外，学生还应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。
学生还应认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的相关概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。
（三）本课程与相关课程的联系、分工或区别与本课程相关的课程有：离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。
西南交通大学计算机与人工智能学院考纲
西南交通大学计算机与人工智能学院考纲西南交通大学计算机与人工智能学院考纲简介西南交通大学计算机与人工智能学院设置了一套完善的学历考试和考纲，以确保存在的学术标准。
该学院目前开设有本科、硕士、博士和研究生四个层次的学位计划。
学院坚持以质量为中心，致力于推进教学和科学研究，服务社会与社会需求，引导学生开拓创新，着力提升学院的国际地位。
学院本科生考试拆分考试大纲旨在为本科生提供更完善，高品质的学术学习体验。
该考试大纲以计算机与人工智能学科的基础理论为基础，以计算机科学的全面性应用和学术研究为特色，以计算机与人工智能技术的交叉融合为重点，以计算机软件、硬件及人工智能应用为培养目标。
本科考试内容包括两个层次的课程：基础课程和必修课程，并根据学生情况安排选修课程，让学生依据兴趣参加选择非必修课程实现专业和学术进一步发展。
本科学习内容包括理论课程、实践课程和计算机与人工智能实验，同时还将涉及编程语言、数据结构、算法、数字电路、操作系统、软件工程、数据库系统、网络与通信、计算机系统结构、人工智能等方面的内容，旨在让学生全面掌握本科专业知识，培养有创新能力的复合型计算机专家。
研究生考试也由课程考试和毕业论文考试组成。
课程考试包括两部分，一部分是基于本学科和其他重要学科的学术技术课程，另一部分是以学院本科生课程为基础的专业培训。
研究生课程考试将帮助学生扩大研究的视野，以适应计算机领域的快速发展和实践要求。
毕业论文考试要求学生完成一篇论文，内容以关于学院课程所涵盖的任何计算机理论、技术或应用方面的技术问题为主题，主要是围绕学生在学习中发挥良好创造能力，自身把握学科发展和应用未来趋势，以及开发科学理论或应用创新为主要内容。
本科生论文考试中涉及的内容多以电脑语言程序、电脑编程和人工智能专业考试为主，还涉及计算机图形学、网络技术、数据库技术等内容。
本学院计算机与人工智能学院致力于为学生提供完善的课程考试和毕业论文考试，使学生的学术能力得到充分提升，特别是有关计算机及其相关应用领域的专业技术，力求为社会打造能够在相关研究领域做出贡献的高素质人才。
阿里云人工智能aca认证考试大纲
阿里云人工智能ACA认证考试大纲涵盖了多个方面，以下是主要内容：
1. 人工智能概述：包括人工智能的定义、发展历程、应用领域等。
2. 深度学习神经网络基础：包括神经网络的基本原理、结构和功能、训练方法等。
3. TensorFlow基础：包括TensorFlow的基本概念、模型构建和训练、优化算法等。
4. 阿里云机器学习与深度学习开发平台PAI基础：包括PAI的功能、使用场景、使用方法等。
5. 阿里云人工智能API：包括阿里云提供的各种人工智能API的使用方法、接口文档、常见问题等。
6. 数据处理与分析：包括数据预处理、数据存储和管理、数据分析和挖掘等。
7. 自然语言处理：包括自然语言理解、文本生成、情感分析等。
8. 计算机视觉：包括图像识别、目标检测、人脸识别等。
9. 语音技术：包括语音合成、语音识别、语音转换等。
10. 机器学习实战项目：包括实际项目案例、数据集、工具和框架等。
以上是阿里云人工智能ACA认证考试大纲的主要内容，考生需要掌握相关知识和技能，以便在考试中取得好成绩。
南开大学2019年人工智能学院硕士研究生考试大纲809控制综合基础
2019年人工智能学院硕士研究生考试大纲809控制
综合基础
081100控制科学与工程专业
一、考试目的
本考试是全日制控制科学与工程专业学术硕士学位研究生的入学资格考试之专业基础课，各语种考生统一用汉语答题。
各招生院校根据考生参加本考试的成绩和其他三门考试的成绩总分来选择参加第二轮，即复试的考生。
二、考试的性质与范围
本考试是测试考生控制理论与技术的尺度参照性水平考试。
考试范围包括本大纲规定的自动控制原理和现代控制论。
三、考试基本要求
1. 掌握经典的自动控制原理的基本概念、时域与频域分析方法与校正方法。
2. 对现代控制论中的线性控制系统和最优控制的基本概念、理论与方法有较深入地理解。
3. 具备较强的C/C++语言或matlab语言的编程能力。
四、考试形式
本考试采取单项技能测试与综合技能测试相结合的方法，通过主、客观试题考查考生对于控制理论与方法的掌握程度。
1。
华为HCIA人工智能试题
华为HCIA试题
一、背景介绍
1.1 技术的发展历程
1.2 在各行业的应用现状
1.3 华为技术的发展和应用情况
二、HCIA考试概述
2.1 考试的目的和重要性
2.2 考试的内容和范围
2.3 考试的评分标准和要求
2.4 考试的时间和地点安排
三、HCIA试题详解
3.1 基础知识
3.1.1 的定义及相关概念解释
3.1.2 机器学习与深度学习的基本原理
3.1.3 自然语言处理和计算机视觉的基本原理及应用3.2 算法与模型
3.2.1 传统机器学习算法的理论和实践 3.2.2 深度学习算法的理论和实践
3.2.3 神经网络模型的构建与训练
3.3 应用与案例分析
3.3.1 在医疗健康领域的应用案例
3.3.2 在交通运输领域的应用案例
3.3.3 在金融领域的应用案例
四、备考指南和建议
4.1 考试前的准备工作
4.1.1 熟悉考试大纲和参考资料
4.1.2 制定备考计划和时间安排
4.1.3 定期进行模拟考试和自我评估4.2 考试期间的注意事项
4.2.1 合理安排时间和管理策略
4.2.2 考试要遵守的规则和要求
4.2.3 完成试题的技巧和方法
4.3 考后的复盘和总结
4.3.1 分析考试成绩和表现
4.3.2 总结经验和反思不足之处
4.3.3 制定进一步提升的计划和目标
五、附件
本文档中包含以下附件：
- HCIA考试大纲
- 相关参考资料和教材推荐
六、法律名词及注释
6.1 法律名词一的解释
6.2 法律名词二的解释
6.3 法律名词三的解释。
2022年硕士研究生入学考试930人工智能专业基础考试大纲及题型分布题型分布
2022年硕士研究生入学考试930人工智能专业基础考试大纲及题型分布题型分布一、选择题：（40道题，每题2分，共80分）数据结构：16道题机器学习：16道题知识表示与处理：8道题二、综合问答题：（8道题，共70分）数据结构：3题（共28分）机器学习：3题（共28分）知识表示与处理：2题（共14分）考试大纲数据结构【考查目标】1. 理解数据结构的基本概念；掌握数据的逻辑结构、存储结构及其差异以及各种基本操作的实现。
2. 掌握基本的数据处理原理和方法的基础上，能够对算法进行设计与分析。
3. 能够选择合适的数据结构和方法进行问题求解；具备采用C++、python语言设计与实现算法的能力。
【考查范围】一、复杂度分析和递归(一) 算法的时间与空间复杂度分析(二) 递归及递归的复杂度分析(三) 初级动态规划算法二、链表、栈、队列(一) 链表的基本概念和实现(二) 栈和队列的基本概念(三) 栈和队列的顺序存储结构(四) 栈和队列的链式存储结构(五) 栈和队列的应用：表达式求值算法等三、树与二叉树(一) 树的基本概念(二) 二叉树1. 二叉树的定义及其主要特征2. 二叉树的顺序存储结构和链式存储结构3. 二叉树的遍历4. 平衡二叉树5. 哈夫曼(Huffman)树和哈夫曼编码6. AVL树四、图(一) 图的概念(二) 图的存储及基本操作1. 邻接矩阵法2. 邻接表法(三) 图的遍历1. 深度优先搜索2. 广度优先搜索(四) 图的基本应用1. 最短路径2. 拓扑排序3. Dijkstra(迪杰斯特拉)算法及其特点分析五、查找(一) 查找的基本概念(二) 顺序查找法(三) 折半查找法(四) 树在查找的应用(五) 哈希(Hash)表(六) 局部敏感哈希算法(七) 查找算法的分析及应用六、排序(一) 排序的基本概念(二) 插入排序1. 直接插入排序2. 折半插入排序(三) 冒泡排序(四) 选择排序(五) 快速排序(六) 堆排序(七) 基数排序(八) 各种内部排序算法的比较(九) 排序算法的应用机器学习【考察目标】1. 掌握机器学习的基本概念、基本流程；理解机器学习的常用任务、方法和模型。
清华人工智能考试大纲
清华人工智能考试大纲主要包括以下内容：一、考试性质《信息技术基础综合》是清华大学深圳国际研究生院电子信息专业【人工智能】方向全国硕士生统一入学考试专业课考试科目。
【人工智能】项目是一个基于自动化、计算机以及电子通信等一级学科基础上设立的一个多学科交叉工程硕士项目，本专业课考试科目力求能够科学、公平、准确、规范地测评考生在信息技术领域，特别是人工智能相关理论及技术上所具备的基础知识、核心技能、自主创新等方面的综合能力，选拔具有较强科研能力、知识技能创新能力和发展潜质的优秀考生入学。
二、考试要求测试考生对信息技术领域特别是人工智能方向相关的基本概念、基础理论与核心技能的掌握和运用能力。
三、考试方式与分值满分100 分，题型包括：填空题、是非判断题、选择题，名词解释，计算题等。
以上信息仅供参考，具体考试大纲内容应以清华大学的官方信息为准。
四、考试内容1. 人工智能基础：人工智能的定义、发展历程、研究领域和基本技术。
2. 知识表示与推理：命题逻辑、谓词逻辑、不确定性推理等。
3. 机器学习与深度学习：监督学习、非监督学习、强化学习、深度神经网络等。
4. 自然语言处理：文本分析、语音识别与合成、机器翻译等。
5. 计算机视觉：图像处理、目标检测与跟踪、图像识别等。
6. 人工智能应用：智能机器人、智能推荐、智能家居等。
五、考试形式考试形式包括笔试和面试两部分。
笔试主要测试学生对人工智能相关知识的理解和应用能力，面试则重点考察学生的科研能力、创新能力及综合素质。
六、考试评价考试评价主要从以下几个方面进行：基础知识的掌握程度、核心技能的应用能力、自主创新能力、分析问题和解决问题的能力等。
七、考试准备考生应全面系统地复习人工智能相关的基础知识，熟悉和掌握各种基本概念、理论和技能，同时注重提高自己的科研能力、创新能力和解决问题的能力。
在准备面试时，应积极了解人工智能领域的最新动态和研究成果，并做好充分的面试准备。
以上是清华人工智能考试大纲的简要介绍，具体内容请以清华大学的官方信息为准。
（人工智能）人工智能基础考试大纲
（人工智能）人工智能基础考试大纲（人工智能）人工智能基础考试大纲人工智能基础（8017）考试大纲壹、课程性质和设置目的（一）课程性质和特点“人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，于计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。
《人工智能基础》是计算机专业本科的壹门必修课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进壹步学习其他专业课程。
开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行关联的工作打下人工智能方面的基础。
（二）本课程的基本要求（课程总目标）《人工智能基础》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的壹门学科。
通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的壹个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。
具体要求是：学生于较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；于理解Herbrand域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；且能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。
另外，学生仍应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。
学生仍应认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的关联概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。
（三）本课程和关联课程的联系、分工或区别和本课程关联的课程有：离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。
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《人工智能》考试大纲
第一章绪论
1. 了解：人工智能研究的历史和研究领域的大致情况（不少于六个领域）。
2．理解：什么是智能、人工智能研究的目标（近期目标和长远目标）、人工智能研究的内容、人工智能研究的途径。
3. 掌握：人工智能的定义。
第二章问题求解的基本原理
1．理解：盲目搜索中图搜索的一般过程；启发式搜索中的搜索策略、与或图概念与搜索方法。
2. 掌握：状态图及状态空间；广度优先图搜索技术；深度优先搜索算法；A算法；A*算法；α―β剪枝技术。
第三章知识与知识表示
1. 理解：知识的概念及知识的类型；知识的表示。
2. 掌握：知识表示的谓词逻辑法、状态空间法、问题归约法、框架
表示、语义网络法。
第四章问题求解(一): 演绎推理
1. 理解：一阶谓词逻辑的基本概念和相关理论。
2. 掌握：推理的基本概念和推理的控制策略；归结（消解）演绎推理；置换与合一技术；归结（消解）反演及其控制策略；应用归结（消解）原理求解问题。
第五章问题求解(二): 不确定性推理
1. 理解：不确定性推理的基本问题和总体框架算法；对于知识模糊性的可能性理论的推理方法。
2. 掌握：确定性理论；证据理论；主观贝叶斯（Bayes）方法。
第六章机器学习
1. 了解：机器学习的定义和研究意义；机器学习系统构造原则和步骤。
2. 理解：机器学习的主要策略和机器学习系统的基本结构；机器学习的模式；机器学习的主要问题；基于事例的学习的基本原理；基于概念学习的基本原理。
3. 掌握：基于神经网络的学习中神经网络的构成，基于BP神经网络的结构和方向传播公式以及基于BP神经网络的学习算法，Hopfield神经网络的构成和学习算法，。