武汉理工大学人工智能 复习重点ppt
合集下载
2024版人工智能培训课件(ppt4)精编版
图像识别与分类方法
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
别准确率。
目标检测与跟踪技术
目标检测方法
核心ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，包括感知、学习、推理、 决策等方面的能力，以便更好地服务于人类社会。
应用领域与前景展望
应用领域
人工智能已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、 智能推荐、智能制造、智慧城市等领域，为人们的生活和工作 带来了极大的便利。
前景展望
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在未 来发挥更加重要的作用。未来的人工智能系统将更加自主、智 能和人性化，能够更好地理解和满足人类的需求，推动社会的 进步和发展。
3
知识产权保护
AI技术的创新和应用涉及到知识产权保护问题， 相关法律法规对AI技术的专利、商标、著作权等 提供保护。
AI对社会经济和生活方式的影响
劳动力市场变革
AI技术的广泛应用将导致部分传统职业的消失和新兴职业的出现， 对劳动力市场产生深远影响。
信息传播方式变革
AI技术改变了信息传播方式，使得信息获取更加便捷和个性化，但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
THANKS
感谢观看
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
人工智能PPT
人工智能PPT人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能的科学与技术。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，具有广泛的应用前景。
为了能够更好地向大家介绍人工智能，我准备了以下PPT内容。
第一部分：人工智能概述1. 什么是人工智能？人工智能是指通过类似人类思维的方式，使机器能够理解、学习和应用知识的科学与技术。
2. 人工智能的分类- 强人工智能：拥有与人类智能相媲美或超越人类的智能水平，能够进行高级思维和判断。
- 弱人工智能：在特定领域内完成一定任务，但不能拥有人类智能的所有特征。
3. 人工智能的应用领域- 机器学习：通过计算机算法，使机器能够从数据中自动学习和改进，如语音识别、图像处理等。
- 自然语言处理：研究如何使机器能够理解和生成人类语言，如智能问答系统、机器翻译等。
- 计算机视觉：使机器能够理解和解释图像和视频内容，如人脸识别、目标检测等。
- 智能机器人：将人工智能应用于机器人领域，使机器人能够自主感知、决策和执行任务。
第二部分：人工智能的发展历程1. 早期发展阶段20世纪40年代至60年代，人工智能的先驱们开始提出推理、学习和问题解决的思想，并开发了一些基础算法和系统。
2. 冬眠期20世纪70年代，人工智能的研究遇到了困难和挑战，进入了一个相对低迷的阶段，被称为“人工智能冬眠期”。
3. 复兴与进展20世纪80年代开始，人工智能逐渐复苏，并在机器学习、专家系统等领域取得了显著进展。
同时，计算能力和数据量的不断增加也为人工智能的发展提供了支持。
4. 当前应用与未来走向当前，人工智能已经广泛应用于各个行业，包括医疗、金融、交通等。
未来，人工智能将继续发展壮大，与人类共同构建智能化的社会。
第三部分：人工智能的挑战与应对1. 伦理与隐私问题- 人工智能的发展可能引发一些伦理和道德问题，如机器是否拥有意识和道德判断能力等。
人工智能期末复习概要课件
基于深度学习的方法
基于深度学习的方法是指利用深度神经网络和循环神经网络等深度学习算法，对自然语言 进行处理和分析的方法。这种方法能够自动学习和提取语言的层次化特征，因此在自然语 言处理中取得了很大的进展和突破。
自然语言处理的应用场景
01
信息抽取
信息抽取是指从大量的文本数据中提取出有用的信息，如人物、事件、
自动驾驶汽车
通过传感器、雷达和计算机视 觉等技术，实现车辆自主导航 、障碍物识别和避障等功能。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定，
提高诊断准确性和效率。
02
机器学习与深度学习
机器学习的基本概念
机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过 计算机算法从数据中学习并做出预测或决策。
人工智能系统的行为应符合法律法规，对于违法行为应追究相关责任人的法律 责任。
06
未来展望
人工智能的发展趋势
01
02
03
深度学习
随着算法和计算能力的提 升，深度学习将在语音识 别、图像处理等领域取得 更大突破。
自然语言处理
人工智能将更深入地理解 人类语言，实现更自然的 对话和翻译。
强化学习
强化学习将进一步应用于 决策优化和机器人控制等 领域。
计算机视觉的技术与方法
图像分割
将图像划分为若干个区域或对象，以便进行 更细致的分析和识别。
图像识别
通过训练模型对图像进行分类或标识，如识 别物体类别、人脸等。
目标检测
在图像中检测并定位特定的对象或特征，如 人脸、物体等。
三维重建
利用多视角图像或视频，重建出物体的三维 模型。
计算机视觉的应用场景
工业自动化
通过找到能够将不同类 别的数据点最大化分隔 的决策边界来实现分类 。
基于深度学习的方法是指利用深度神经网络和循环神经网络等深度学习算法，对自然语言 进行处理和分析的方法。这种方法能够自动学习和提取语言的层次化特征，因此在自然语 言处理中取得了很大的进展和突破。
自然语言处理的应用场景
01
信息抽取
信息抽取是指从大量的文本数据中提取出有用的信息，如人物、事件、
自动驾驶汽车
通过传感器、雷达和计算机视 觉等技术，实现车辆自主导航 、障碍物识别和避障等功能。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定，
提高诊断准确性和效率。
02
机器学习与深度学习
机器学习的基本概念
机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过 计算机算法从数据中学习并做出预测或决策。
人工智能系统的行为应符合法律法规，对于违法行为应追究相关责任人的法律 责任。
06
未来展望
人工智能的发展趋势
01
02
03
深度学习
随着算法和计算能力的提 升，深度学习将在语音识 别、图像处理等领域取得 更大突破。
自然语言处理
人工智能将更深入地理解 人类语言，实现更自然的 对话和翻译。
强化学习
强化学习将进一步应用于 决策优化和机器人控制等 领域。
计算机视觉的技术与方法
图像分割
将图像划分为若干个区域或对象，以便进行 更细致的分析和识别。
图像识别
通过训练模型对图像进行分类或标识，如识 别物体类别、人脸等。
目标检测
在图像中检测并定位特定的对象或特征，如 人脸、物体等。
三维重建
利用多视角图像或视频，重建出物体的三维 模型。
计算机视觉的应用场景
工业自动化
通过找到能够将不同类 别的数据点最大化分隔 的决策边界来实现分类 。
人工智能PPT课件
估风险。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
人工智能ppt课件
词法分析
应用
研究单词的内部结构，包括词根、词 缀、词干等，以及单词的形态变化规 则。
在信息检索、机器翻译、智能问答等 领域中，词性标注有助于提高文本处 理的准确性和效率。
词性标注
为每个单词分配一个词性标签，如名 词、动词、形容词等，以便理解单词 在句子中的角色和含义。
句法分析与依存关系抽取
1 2
句法分析
AI歧视和偏见问题剖析
AI算法歧视
由于训练数据存在偏见或算法设计不合理，AI系统可能产生歧视 行为，如对某些人群的不公平待遇。
AI决策透明度
AI决策过程缺乏透明度，难以追溯和解释，可能导致不公平决策和 信任问题。
消除AI歧视和偏见措施
需要采取措施消除AI歧视和偏见，如增加多样性训练数据、改进算 法设计、提高决策透明度等。
AI在教育中应用前景展望
个性化教育
AI可以根据学生的学习 情况和需求提供个性化 教育方案，提高教育效
果和质量。
智能辅助教学
AI可以辅助教师进行教 学管理、作业批改等工 作，减轻教师负担，提
高教学效率。
在线教育资源
AI可以整合和优化在线 教育资源，为学生提供 更加丰富、优质的学习
资源。
教育公平
AI可以弥补地区间、城 乡间教育资源差距，为 更多人提供平等接受教
ERA
图像分类与目标检测
图像分类
利用深度学习算法对图像进行自动分类，包括通用分类 （如猫、狗、花等）和细粒度分类（如不同品种的猫、狗 等）。
目标检测 在图像中定位并识别出感兴趣的目标，如人脸检测、行人 检测、车辆检测等。目标检测算法通常包括基于滑动窗口 的方法和基于深度学习的方法。
评估指标
准确率、召回率、F1分数等用于评估图像分类和目标检测 算法的性能。
人工智能培训ppt
技术失控风险
随着人工智能技术的不断发展，可能会出现技术失控的风险，需 要加强伦理和法律监管。
技术人才短缺
目前人工智能领域的技术人才短缺问题较为突出，需要加强人才 培养和引进。
人工智能技术未来发展方向展望
跨界融合与创新
未来人工智能将与不同领域进行跨界融合，产生更多的创新应用，如医疗、教育、金融等 。
强化学习技术能够让机器通过试错学习，不断优化策略， 提高任务完成效率，未来将在机器人控制、自动驾驶等领 域发挥重要作用。
人工智能与物联网融合
随着物联网技术的不断发展，人工智能将在智能家居、智 能交通等领域发挥更大的作用。
人工智能技术挑战应对策略探讨
数据隐私与安全问题
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，需 要加强相关法律法规的制定和执行。
发展
人工智能的发展经历了从专家系统、知识工程到机器学习等 几个阶段，目前正处于深度学习引领的变革时期，并在语音 识别、自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展 。
人工智能技术分类
基于问题类型的分类
分为确定性推理和不确定性推理。确定性推理是以数学逻辑为基础，处理精确 的数学问题；不确定性推理则是处理模糊的、不确定的问题。
CATALOGUE
基础知识与技术原理
数学基础
线性代数
微积分
向量、矩阵、线性方程组等概念及其 运算规则。
函数、极限、导数、积分等概念及其 计算方法。
概率论与统计
概率、期望、方差、协方差等概念及 其计算方法。
编程语言与算法
01
02
03
04
Python：人工智能领域最常 用的编程语言之一，具有简洁 易读、可扩展性强等特点。
Java：另一种广泛使用的编程 语言，适用于大型分布式系统
随着人工智能技术的不断发展，可能会出现技术失控的风险，需 要加强伦理和法律监管。
技术人才短缺
目前人工智能领域的技术人才短缺问题较为突出，需要加强人才 培养和引进。
人工智能技术未来发展方向展望
跨界融合与创新
未来人工智能将与不同领域进行跨界融合，产生更多的创新应用，如医疗、教育、金融等 。
强化学习技术能够让机器通过试错学习，不断优化策略， 提高任务完成效率，未来将在机器人控制、自动驾驶等领 域发挥重要作用。
人工智能与物联网融合
随着物联网技术的不断发展，人工智能将在智能家居、智 能交通等领域发挥更大的作用。
人工智能技术挑战应对策略探讨
数据隐私与安全问题
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，需 要加强相关法律法规的制定和执行。
发展
人工智能的发展经历了从专家系统、知识工程到机器学习等 几个阶段，目前正处于深度学习引领的变革时期，并在语音 识别、自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展 。
人工智能技术分类
基于问题类型的分类
分为确定性推理和不确定性推理。确定性推理是以数学逻辑为基础，处理精确 的数学问题；不确定性推理则是处理模糊的、不确定的问题。
CATALOGUE
基础知识与技术原理
数学基础
线性代数
微积分
向量、矩阵、线性方程组等概念及其 运算规则。
函数、极限、导数、积分等概念及其 计算方法。
概率论与统计
概率、期望、方差、协方差等概念及 其计算方法。
编程语言与算法
01
02
03
04
Python：人工智能领域最常 用的编程语言之一，具有简洁 易读、可扩展性强等特点。
Java：另一种广泛使用的编程 语言，适用于大型分布式系统
人工智能PPT课件(共12章)第3章确定性推理
正向推理，但并不能推导出最终目标；另一方面
从某假设出发进行逆向推理，但并不能推至原始
事实，而是让由正向推理所得到的中间结论恰好
与逆向推理所要求的证据相遇，此时推理结束。
逆向推理时所作的假设就是推理的最终结论。
3.1.
4
冲 突 消 解 策 略
在推理过程中，系统要不断地用自己当前已知的事实与知识
库中的知识进行匹配，匹配过程中会出现3种情况。
越来越接近最终目标分类，推理可分为单调推理和非单调推理。
（1）单调推理是指在推理的过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的
结论呈单调增加的趋势，并且结论越来越接近最终目标。单调推理在推理的过程
中不会出现反复的情况，如基于经典逻辑的演绎推理。
（2）非单调推理是指在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结
来，因此它不能增殖新知识。
归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的，这种由个别
事物或现象推出一般性知识的过程，是增殖新知识的过程。
例如，一位计算机维修员从书本学习知识到通过大量实例积累经验，
是一种归纳推理方式。计算机维修员运用这些一般性知识去维修计算
机的过程则属于演绎推理。
（3）默认推理又称为缺省推理，是在知识不完全的情况下假设某些条
（1）从用户提供的初始已知事实出发，在知识库KB中找出当前适
用的知识，构成知识集KS。
（2）按某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推
出的新事实加入数据库DB中，作为下一步推理的已知事实。
（3）在知识库中选取可适用知识进行推理，如此重复这一过程，
直到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
题逻辑和一阶谓词逻辑，它们的真值都是确定的。因此，
从某假设出发进行逆向推理，但并不能推至原始
事实，而是让由正向推理所得到的中间结论恰好
与逆向推理所要求的证据相遇，此时推理结束。
逆向推理时所作的假设就是推理的最终结论。
3.1.
4
冲 突 消 解 策 略
在推理过程中，系统要不断地用自己当前已知的事实与知识
库中的知识进行匹配，匹配过程中会出现3种情况。
越来越接近最终目标分类，推理可分为单调推理和非单调推理。
（1）单调推理是指在推理的过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的
结论呈单调增加的趋势，并且结论越来越接近最终目标。单调推理在推理的过程
中不会出现反复的情况，如基于经典逻辑的演绎推理。
（2）非单调推理是指在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结
来，因此它不能增殖新知识。
归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的，这种由个别
事物或现象推出一般性知识的过程，是增殖新知识的过程。
例如，一位计算机维修员从书本学习知识到通过大量实例积累经验，
是一种归纳推理方式。计算机维修员运用这些一般性知识去维修计算
机的过程则属于演绎推理。
（3）默认推理又称为缺省推理，是在知识不完全的情况下假设某些条
（1）从用户提供的初始已知事实出发，在知识库KB中找出当前适
用的知识，构成知识集KS。
（2）按某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推
出的新事实加入数据库DB中，作为下一步推理的已知事实。
（3）在知识库中选取可适用知识进行推理，如此重复这一过程，
直到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
题逻辑和一阶谓词逻辑，它们的真值都是确定的。因此，
人工智能ppt2讲课文档
状态图：初始状态可达到的各状态所对应的节点组成的图。
第二十九页，共170页。
问题状态的描述：
状态：为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0， q1，…，qn的有序集合，其矢量形式如下：
Q=[q0，q1，…，qn] 状态变量：状态集合中的每个元素qi（i=0,1,…,n）。 具体状态：给定每个分量的一组值。如
人工智能ppt
第一页，共170页。
优选人工智能ppt
第二页，共2170页。
➢ 知识是一切智能行为的基础，也是人工智能的重要研 究对象。要使计算机具有智能，就必须使它具有知识， 而要使计算机具有知识，首先必须解决知识的表示问题。
➢ 知识表示包括知识表示的概念和知识表示方法。对知 识表示方法，又可根据所表示知识的确定化程度，分为 确定性知识表示和不确定性知识表示。
一. 问题规约的描述
二.与或图表示 三.问题归约机理
第三十九页，共170页。
问题归约法：
➢有许多问题可以通过一系列变换变为一个子问题集； ➢这些子问题的解可以直接得到；
➢通过解决这些子问题，从而就解决了初始问题。
第四十页，共170页。
一. 问题的归约描述
实例：梵塔问题
1
2
3
1
2
3
初始配置
目标配置
• 控制性知识：也称元知识或超知识，是关于如何运用已有知识进行问 题求解的知识，因此，也称为关于知识的知识。
第十四页，共170页。
（4）按知识的层次 •表层知识是指客观事物的现象以及这些现象与结论之间关系 的知识。 •深层知识是指事物本质、因果关系内涵、基本原理之类的知识。 例如，理论知识、理性知识等。
第三十一页，共170页。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目标状态Sg
定义估价函数f(x) 设估价函数：f(x) = d(x) + h(x) 其中：d(x)表示节点x的深度，h(x)表示节点x的棋 局与目标节点棋局差异的度量。
18
h(x)差异的度量
1（ 3）
283 1 4 765
2 (4)
283 14 765
3 (4) 2 3 184 765
283 4 (5) 1 4 765
(6) R(a) (7) ﹁R(a)
由(2)和(3)归结，取σ={a/x} 由(4)和(5)归结，取σ={a/x}
(8) NIL 由(6)和(7)归结 因此，G是F1和F2 的逻辑结论。
17
8 八数码问题
用全局择优搜索求解八数码问题
2 8 3 1 4 7 6 5
初始状态S0
1 2 3 8 4 7 6 5
6 问答题
简述专家系统的基本结构和各组成部分的主要功能
7 证明题
用归结原理证明G是否为前提公式集F的逻辑结论： F1: (∀x)(P(x) → Q(x)∧R(x)) F2: (∃x)(P(x)∧S(x)) G: (∃x)(S(x)∧ R(x)) 证明:G是公式集合的逻辑结论。 先把G否定，并放入公式集合中，得到{F1, F2 ,﹁G}为
人工智能概论 复 习
2014-1-16
第1章 绪论
了解AI的起源和发展，掌握AI的定义
重点了解AI研究的3个主要学派: 符号主义，联结主义，行为主义
了解AI的应用领域
第 知识表示
理解一阶谓词逻辑表示法 、 产生式表示法 、 框架表示法 等几种知识表示法 掌握产生式规则描述方式及其含义 掌握产生式系统的组成结构和工作原理 了解正向推理和反向推理的原理和基本特点 了解谓词公式表示知识的过程
第7章 机器学习
理解机器学习的定义 了解基本遗传算法的主要思想 遗传算子：选择、交叉、变异
考试题型
1. 术语英汉互译（10分 每个2分） 2. 填空题（10分 每空1分） 3. 选择题（20分 每小题2分） 4. 判断题（10分 每小题2分） 5. 谓词公式化为子句集（10分） 6. 问答题（10分） 7.归结反演（10分） 8.全局择优搜索（20分）
第4章 经典逻辑推理
掌握 经典逻辑推理的基本概念
谓词（Predicate），归结（Resolution），子句 （Clause），合一（ Unification）的概念
归纳推理和演绎推理的区别 掌握复合代换和求最一般合一的方法（P85 例4.1） 掌握谓词公式化为子句集的方法（P87 例4.2） 掌握归结反演以及归结反演的问题求解（P91
{(∀x)(P(x) → Q(x)∧R(x)), (∃x)(P(x)∧S(x)), ﹁((∃x)(S(x)∧ R(x)))}
再把{F1, F2 ,﹁G}化成子句集，得到 (1) ﹁P(x)∨Q(x) (2) ﹁P(x)∨R(x) (3) P(a) (4) S(a) (5) ﹁S(x)∨﹁R(x) 其中，(1)(2)是由F1 化出的子句，(3)(4)是由F2 化出的子句, (5)是由﹁G化 出的子句。 最后应用谓词逻辑的归结原理对上述子句集进行归结，其过程为
5 (5) 2 8 3 164 7 5
6 (5)
83 214 765
7 (6)
283 714 65
8 (4)
23 184 765
23 184 765
9 (6)
10 (4)
123 84 765
解的路径：1－3－8－10－11
11 (4)
123 8 4 765
123 784 65
12 (6)
19
例4.6 P93 例4.8）
第5章 专家系统
概念 ：
了解专家系统的几种类型。 专家系统Expert system（重点了解主要组成部分和工作原理）
（1）知识库 （2）全局数据库 （3）推理机 （4）解释器 （5）用户接口
第6章 不确定推理方法
了解不确定知识的表示方法 掌握可信度因子特殊值的含义 掌握信任度与不信度的关系 掌握证据组合的不确定性计算 了解不确定传递的计算 了解不确定合并的计算
4 判断题
子句是一个或者多个文字的析取。 ( )
5 谓词公式化为子句集
(∀x)(∃y)(∃z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z)) 解 (∀x)(∃y)(∃z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z)) (∀x)(∃y)(∃z)(﹁P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, z)) (∀x)(﹁P(x，f(x))∨Q(x, f(x)) ∨R(x, g(x))) (﹁P(x，f(x))∨Q(x, f(x)) ∨R(x, g(x))) 对应的子句集为 {﹁P(x，f(x))∨Q(x, f(x)) ∨R(x, g(x))}
1 专业术语英汉互译
人工智能 Blind Search
2 填空题
对于一个与节点MIN，若能估计出其倒推值的上 确界β，并且这个β值不大于MIN的父节点的估计 倒推值的下确界α，则就不必再扩展该MIN节点 的其余子节点了。这一过程称为 。
3 选择题
代换λ=｛a/x,b/y,y/z｝和代换θ=｛f(y)/x,z/y｝的复 合运算θ · λ = 。 A｛f(b)/x,y/z｝ B {a/x,b/y} C { f(b)/x,b/y } D {a/x,y/z}
第3章 搜索
掌握问题求解过程的两种形式表示（状态空间 表示法，与或图表示法）,及其区别和联系 掌握状态空间盲目搜索策略 （比较宽度优先、 深度优先、有界深度优先、代价树宽度和深度 优先） 掌握状态空间启发式搜索策略，局部择优和全 局择优算法（P58 例3.23） 理解启发式函数，代价函数和估价函数的定义、 标记与含义 理解alpha-beta剪枝原理
定义估价函数f(x) 设估价函数：f(x) = d(x) + h(x) 其中：d(x)表示节点x的深度，h(x)表示节点x的棋 局与目标节点棋局差异的度量。
18
h(x)差异的度量
1（ 3）
283 1 4 765
2 (4)
283 14 765
3 (4) 2 3 184 765
283 4 (5) 1 4 765
(6) R(a) (7) ﹁R(a)
由(2)和(3)归结，取σ={a/x} 由(4)和(5)归结，取σ={a/x}
(8) NIL 由(6)和(7)归结 因此，G是F1和F2 的逻辑结论。
17
8 八数码问题
用全局择优搜索求解八数码问题
2 8 3 1 4 7 6 5
初始状态S0
1 2 3 8 4 7 6 5
6 问答题
简述专家系统的基本结构和各组成部分的主要功能
7 证明题
用归结原理证明G是否为前提公式集F的逻辑结论： F1: (∀x)(P(x) → Q(x)∧R(x)) F2: (∃x)(P(x)∧S(x)) G: (∃x)(S(x)∧ R(x)) 证明:G是公式集合的逻辑结论。 先把G否定，并放入公式集合中，得到{F1, F2 ,﹁G}为
人工智能概论 复 习
2014-1-16
第1章 绪论
了解AI的起源和发展，掌握AI的定义
重点了解AI研究的3个主要学派: 符号主义，联结主义，行为主义
了解AI的应用领域
第 知识表示
理解一阶谓词逻辑表示法 、 产生式表示法 、 框架表示法 等几种知识表示法 掌握产生式规则描述方式及其含义 掌握产生式系统的组成结构和工作原理 了解正向推理和反向推理的原理和基本特点 了解谓词公式表示知识的过程
第7章 机器学习
理解机器学习的定义 了解基本遗传算法的主要思想 遗传算子：选择、交叉、变异
考试题型
1. 术语英汉互译（10分 每个2分） 2. 填空题（10分 每空1分） 3. 选择题（20分 每小题2分） 4. 判断题（10分 每小题2分） 5. 谓词公式化为子句集（10分） 6. 问答题（10分） 7.归结反演（10分） 8.全局择优搜索（20分）
第4章 经典逻辑推理
掌握 经典逻辑推理的基本概念
谓词（Predicate），归结（Resolution），子句 （Clause），合一（ Unification）的概念
归纳推理和演绎推理的区别 掌握复合代换和求最一般合一的方法（P85 例4.1） 掌握谓词公式化为子句集的方法（P87 例4.2） 掌握归结反演以及归结反演的问题求解（P91
{(∀x)(P(x) → Q(x)∧R(x)), (∃x)(P(x)∧S(x)), ﹁((∃x)(S(x)∧ R(x)))}
再把{F1, F2 ,﹁G}化成子句集，得到 (1) ﹁P(x)∨Q(x) (2) ﹁P(x)∨R(x) (3) P(a) (4) S(a) (5) ﹁S(x)∨﹁R(x) 其中，(1)(2)是由F1 化出的子句，(3)(4)是由F2 化出的子句, (5)是由﹁G化 出的子句。 最后应用谓词逻辑的归结原理对上述子句集进行归结，其过程为
5 (5) 2 8 3 164 7 5
6 (5)
83 214 765
7 (6)
283 714 65
8 (4)
23 184 765
23 184 765
9 (6)
10 (4)
123 84 765
解的路径：1－3－8－10－11
11 (4)
123 8 4 765
123 784 65
12 (6)
19
例4.6 P93 例4.8）
第5章 专家系统
概念 ：
了解专家系统的几种类型。 专家系统Expert system（重点了解主要组成部分和工作原理）
（1）知识库 （2）全局数据库 （3）推理机 （4）解释器 （5）用户接口
第6章 不确定推理方法
了解不确定知识的表示方法 掌握可信度因子特殊值的含义 掌握信任度与不信度的关系 掌握证据组合的不确定性计算 了解不确定传递的计算 了解不确定合并的计算
4 判断题
子句是一个或者多个文字的析取。 ( )
5 谓词公式化为子句集
(∀x)(∃y)(∃z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z)) 解 (∀x)(∃y)(∃z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z)) (∀x)(∃y)(∃z)(﹁P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, z)) (∀x)(﹁P(x，f(x))∨Q(x, f(x)) ∨R(x, g(x))) (﹁P(x，f(x))∨Q(x, f(x)) ∨R(x, g(x))) 对应的子句集为 {﹁P(x，f(x))∨Q(x, f(x)) ∨R(x, g(x))}
1 专业术语英汉互译
人工智能 Blind Search
2 填空题
对于一个与节点MIN，若能估计出其倒推值的上 确界β，并且这个β值不大于MIN的父节点的估计 倒推值的下确界α，则就不必再扩展该MIN节点 的其余子节点了。这一过程称为 。
3 选择题
代换λ=｛a/x,b/y,y/z｝和代换θ=｛f(y)/x,z/y｝的复 合运算θ · λ = 。 A｛f(b)/x,y/z｝ B {a/x,b/y} C { f(b)/x,b/y } D {a/x,y/z}
第3章 搜索
掌握问题求解过程的两种形式表示（状态空间 表示法，与或图表示法）,及其区别和联系 掌握状态空间盲目搜索策略 （比较宽度优先、 深度优先、有界深度优先、代价树宽度和深度 优先） 掌握状态空间启发式搜索策略，局部择优和全 局择优算法（P58 例3.23） 理解启发式函数，代价函数和估价函数的定义、 标记与含义 理解alpha-beta剪枝原理