人工智能知识点归纳-老王知识点归纳
人工智能的知识点
人工智能的知识点
1. 人工智能能像人一样学习呢！你看那些智能机器人，它们可以通过大量的数据和算法来学习新的知识和技能，就好像咱们人类通过读书和实践不断成长一样。
比如说自动驾驶汽车，它就是通过不断学习各种路况和驾驶经验，变得越来越厉害！
2. 人工智能可厉害了，它竟然能识别图像和声音呀！想想看，你的手机可以通过语音助手听懂你的话，这多神奇啊！就如同你的好朋友能一下子明白你的意思一样。
比如面部识别解锁手机，不就是人工智能的杰作嘛！
3. 人工智能还能帮医生诊断疾病呢，是不是很牛？这就像是医生有了一个超级厉害的助手，能快速准确地发现问题。
比如通过人工智能对医学影像的分析，能更早地发现疾病的迹象，为治疗争取时间呀！
4. 人工智能在未来也许能做更多创造性的工作哦！好比它能作曲、绘画，简直不可思议呀！就好像它突然有了艺术家的灵魂。
像有些人工智能创作的音乐，还真挺好听的呢！
5. 哎呀，人工智能还能帮我们管理生活呢，太方便啦！就像有个智能管家一样，帮你安排日程、提醒你做事。
比如智能音箱帮你设置闹钟、播报天气，多贴心啊！
6. 人工智能的发展速度那叫一个快哟！这就像是在赛跑一样，不停地向前冲。
以后它肯定还会给我们带来更多的惊喜和改变呢。
想想未来的生活中到处都是智能的东西，多有意思啊！
我的观点结论：人工智能真的超级神奇和厉害，给我们的生活带来了很多的便利和惊喜，也让我们对未来充满了期待，但同时我们也要合理地利用它，让它更好地为我们服务。
人工智能知识点总结
人工智能知识点总结
一、人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI），即模拟智能，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。
它是计算机科学的一个分支，它试图构建一种具有智能
的人工系统。
二、人工智能的主要功能
（1）自动程序：
是指由计算机自动执行的程序，其中可以包括视觉、语音、手势等传
感器的处理，负责收集数据、分析数据并执行相应的任务。
（2）机器学习：
机器学习是一种利用计算机程序来从数据中学习出模型，它可以根据
不断接收到的新数据，来更新模型，以此来实现自我学习的效果。
（3）自然语言处理：
自然语言处理是利用计算机技术进行自然语言文本的分析和理解，它
可以根据文本语义获取符合文本要求的信息，实现人与机器之间的交互。
（4）计算机视觉：
计算机视觉是指利用计算机技术来处理图像，尤其是利用机器学习技
术来识别图像中的目标，实现信息提取。
三、人工智能的突破
（1）计算机算法研究
计算机科学家和人工智能研究人员一直在探索最有效的算法，以便让计算机解决一些复杂的问题。
人工智能 复习要点汇总
人工智能第一章1、什么是人工智能？从学科角度来看：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
2、物理符号系统的六种基本功能信息处理系统又叫符号操作系统(Symbol Operation System)或物理符号系统(Physical Symbol System)。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：(1)输入符号(input)；(2)输出符号(output);(3)存储符号(store);(4)复制符号(copy);(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；(6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号，继续完成活动过程。
人和计算机具备这6种功能。
3、知识表示（Knowledge Representation）主要方法有：状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示法、本体表示法、过程表示法、神经网络表示法等。
第二章1、谓词逻辑。
2、设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?答：设X：传教士人数，Y：野人人数；设D(X,Y) 为运输过程，当X,Y为正时，表示去程；当X,Y为负时，表示返程。
另外还必须满足：，（X为0时除外）第三章1、1）宽度优先搜索定义: 以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法。
特点：一种高代价搜索，但若有解存在，则必能找到它。
2）深度优先搜索定义：首先扩展最新产生的(即最深的)节点。
与宽度优先搜索算法最根本的不同在于：将扩展的后继节点放在OPEN表的前端。
人工智能导论知识点总结
人工智能导论知识点总结
1、人工智能（AI）：是研究计算机思维活动及其表示一类问题的理论，它旨在制作模拟人类智能的计算机程序。
2、学习：是指计算机从所给数据中推导出模式并应用该模式解决未知问题的能力。
3、机器学习：是计算机从经验学习规律流程及行为模式的一种技术，是人工智能中很重要的一类技术。
4、神经网络：是人工智能研究的重要方向，目的是模仿神经系统的思想、情感关系和记忆，对大脑进行推理。
5、机器人：是指具有人工智能技术与控制技术的机械装置或者软件系统，其功能是模拟或超越人类的肢体机能，从而具有实现复杂控制任务和职责的能力。
6、自然语言处理：是指用计算机来处理人类的自然语言，研究如何处理及应用自然语言的各种理论体系，并实现自然语言的语言技术。
7、智能搜索：是一类将机器学习和节点搜索结合的智能技术，可以根据输入条件，有效地搜索到所需要的解决方案，并在搜索过程中调整输入条件，以不断优化搜索结果。
人工智能复习总结讲解
鲁滨逊归结原理
重点掌握子句集的求解步骤和归结反演过程，掌握归结推理的规则。
归结反演求解过程
1、归结反演
给出一个公式集 S 和目标公式 L，通过反证或反演来求证目标公式 L，其证明步骤如下：
(1)否定目标 L，得¬L；
(2)把¬L 添加到 S 中去；
(3)把新产生的集合｛¬L，S｝化成子句集；
(4)应用归结原理，力图推导出一个表示矛盾的空子句 NIL。
重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题，解决 问题；
重点掌握归结演绎推理方法 谓词逻辑法
➢ 一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及 易实现等特点。
➢ 用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下： （1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。 （2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。 （3）根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。 例 1：设有下列事实性知识：
分析：
问题涉及的对象有：
植物、树、草、水草、果树、苹果树
各对象的属性分别为：
树和草的属性：有根、有叶；
水草的属性：长在水中；
果树的属性：会结果；
苹果树的属性：结苹果。
植物 AKO
树 AKO
果树 AKO
有根 有叶
会结果
苹果树 结苹果
AKO
草
有根 有叶
AKO
水草 长在水中
例2：这只小燕子从春天到秋天占有一个巢。 占有
LIKE(x,y): x 喜欢 y。
Meihua 表示梅花，Juhua 表示菊花，
(x)(MAN(x) ∧ LIKE(x, Meihua))∧
人工智能重点知识总结
人工智能重点知识总结
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智
能的技术，包括机器研究、自然语言处理、计算机视觉等领域。
下
面是人工智能的重点知识总结：
1. 机器研究
机器研究是人工智能的重要分支，通过让计算机从数据中研究
和改进，来实现自主完成任务。
常见的机器研究算法包括决策树、
支持向量机、神经网络等。
机器研究在图像识别、语音识别、推荐
系统等领域有广泛应用。
2. 自然语言处理
自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间的交互的领域。
它包括文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
自然语言处理的技
术可以帮助计算机理解和处理人类语言，从而实现智能的对话和交流。
3. 计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机理解和解释图像和视频的领域。
它包括图像分类、目标检测、图像生成等任务。
计算机视觉的应用
非常广泛，包括人脸识别、车牌识别、图像搜索等。
4. 深度研究
深度研究是一种机器研究的方法，通过构建具有多个隐层的神
经网络，使计算机可以从大量数据中研究特征和模式。
深度研究在
人脸识别、语音识别等领域取得了重大突破，被广泛应用于各个行业。
5. 强化研究
强化研究是一种通过试错和反馈机制来训练智能体的研究方法。
智能体通过与环境交互，根据奖励信号来调整自己的行为。
强化研
究在游戏、机器人等领域有重要应用。
以上是人工智能的重点知识总结，希望对您有所帮助。
人工智能知识归纳总结
人工智能知识归纳总结人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域最炙手可热的话题之一。
它是一门研究如何使机器能够像人一样思考和行动的学科，涉及多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
本文将对人工智能的基础概念和应用进行归纳总结。
一、人工智能的定义和发展历程人工智能的定义较为广泛，可以简单理解为“使机器具备智能”。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究如何使计算机能够像人一样思考。
经过几十年的探索和发展，人工智能逐渐成为现实，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。
二、人工智能的基础概念1. 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过让计算机从大量数据中学习和判断，从而使其能够自动进行决策和推理。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同的方法。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）自然语言处理是指让计算机理解和处理人类自然语言的能力，包括语音识别、文本分类、机器翻译等。
NLP技术的发展使得人机交互更加自然和便捷。
3. 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是让计算机具备理解和解释图像和视频的能力，从而实现自动识别、分析和理解图像的内容。
计算机视觉的应用包括人脸识别、图像检索等。
4. 深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一种方法，其核心是神经网络模型。
通过多层神经网络的训练和优化，深度学习可以实现对复杂数据和任务的准确预测和分析。
三、人工智能的应用领域1. 智能语音助手智能语音助手（如Siri、智能音箱）利用自然语言处理和语音识别技术，实现与用户的智能交互。
它们可以回答问题、提供服务，并逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
2. 自动驾驶汽车自动驾驶汽车是人工智能在交通领域的一大应用。
通过计算机视觉和机器学习技术，自动驾驶汽车可以实现环境感知、决策和控制，从而在无人驾驶的情况下安全地行驶。
人工智能知识点归纳
⏹人工智能的不同研究流派：符号主义/逻辑主义学派--符号智能；连接主义--计算智能；行为主义-低级智能。
人工智能的主要研究领域（一）自动推理（二）专家系统（三）机器学习（四）自然语言理解（五）机器人学和智能控制（六）模式识别（七）基于模型的诊断产生式系统是人工智能系统中常用的一种程序结构，是一种知识表示系统。
三部分组成：综合数据库:存放问题的状态描述的数据结构,动态变化的。
产生式规则集、控制系统。
/ 产生式规则集/ 控制系统产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作>八数码难题的产生式系统表示综合数据库：以状态为节点的有向图。
状态描述：3×3矩阵产生式规则：IF<空格不在最左边>Then<左移空格>；依次控制系统：选择规则:按左、上、右、下的顺序移动空格。
终止条件：匹配成功。
产生式系统的基本过程:Procedure PROCUCTION1.DATA←初始状态描述2.until DATA 满足终止条件，do：3.begin4.在规则集合中，选出一条可用于DATA的规则R（步骤4是不确定的，只要求选出一条可用的规则R，至于这条规则如何选取，却没有具体说明。
）5. DATA←把R应用于DATA所得的结果6.End产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。
产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点是多数情况找不到解 2.试探性控制策略：回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解；和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间空间复杂度高。
产生式系统工作方式：正向、反向和双向产生式系统可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对D可应用的规则，对于对D应用一条可应用的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。
2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D应用任何一条可应用的规则所产生的状态描述也满足目标条件。
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⏹人工智能的不同研究流派：符号主义/逻辑主义学派--符号智能；连接主义--计算智能；行为主义-低级智能。
人工智能的主要研究领域（一）自动推理（二）专家系统（三）机器学习（四）自然语言理解（五）机器人学和智能控制（六）模式识别（七）基于模型的诊断产生式系统是人工智能系统中常用的一种程序结构，是一种知识表示系统。
三部分组成：综合数据库:存放问题的状态描述的数据结构,动态变化的。
产生式规则集、控制系统。
/ 产生式规则集/ 控制系统产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作>八数码难题的产生式系统表示综合数据库：以状态为节点的有向图。
状态描述：3×3矩阵产生式规则：➢IF<空格不在最左边>Then<左移空格>；依次控制系统：选择规则:按左、上、右、下的顺序移动空格。
终止条件：匹配成功。
产生式系统的基本过程:Procedure PROCUCTION1.DATA←初始状态描述2.until DATA 满足终止条件，do：3.begin4.在规则集合中，选出一条可用于DATA的规则R（步骤4是不确定的，只要求选出一条可用的规则R，至于这条规则如何选取，却没有具体说明。
）5. DATA←把R应用于DATA所得的结果6.End产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。
产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点是多数情况找不到解 2.试探性控制策略：回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解；和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间空间复杂度高。
产生式系统工作方式：正向、反向和双向产生式系统可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对D可应用的规则，对于对D应用一条可应用的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。
2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D应用任何一条可应用的规则所产生的状态描述也满足目标条件。
3.无次序性，对D应用一个由可应用于D的规则所构成的规则序列所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。
可分解的产生式系统：能够把产生式系统综合数据库的状态描述分解为若干组成部分，产生式规则可以分别用在各组成部分上，并且整个系统的终止条件可以用在各组成部分的终止条件表示出来的产生式系统，称为可分解的产生式系统。
基本过程：Procedure SPLIT1.DATA ←初始状态描述2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成是独立的状态描述3.until 对所有的Di ∈{Di}， Di都满足终止条件，do:4.begin5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D*6. 从{Di}中删除D*7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则R8.D ←把R应用于D*的结果9.{di} ← D的分解结果10.把{di}加入{Di}中11.end回溯算法BACKTRACK过程：Recursive Procedure BACKTRACK(DATA)1.if TERM(DATA),return NIL;2.if DEADEND(DATA),return FAIL;3.RULES←APPRULES(DATA);4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL;5.R←FIRST(RULES);6.RULES←TAIL(RULES);7.RDATA←R（DATA）;8.PATH←BACKTRACK(RDATA);9．if PATH=FAIL,go PATH;10.return CONS(R,PATH).Procedure GRAPHSEARCH1．G←{s}， OPEN ←（s）．2．CLOSED ←NIL．3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL．4． n ← FIRST(OPEN)，OPEN ←TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) ．5． IF TERM(n)，THEN 成功结束（解路径可通过追溯G中从n到s的指针获得）。
6．扩展节点n，令M={m︱ m是n的子节点，且m不是n的祖先} ， G ←G ∪M7．（设置指针，调整指针）对于m M,(1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m到n的指针，并CONS(m, OPEN).(2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的指针.(b)m CLOSED,考虑是否修改m及在G中后裔的指针。
8．重排OPEN表中的节点（按某一任意确定的方式或者根据探索信息）。
9． GO LOOP无信息的图搜索过程：深度优先搜索：排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度递减排序。
深度最大的节点放在表的前面，深度相等的节点以任意方式排序。
宽度优先搜索：在排列OPEN表中节点时按它们在搜索图中的深度递增顺序，深度最小的节点放在表的前面。
A算法: 使用估价函数f(n)=g(n)+h(n) 排列OPEN表中节点顺序的 GRAPHSEARCH算法。
其中， g(n)：对g*(n)的一个估计是当前的搜索图G中s到n的最优路径费用g(n)≥g*(n)h(n)：对h*(n)的估计，称为启发函数。
（Note:若h(n)=0，g(n)=d，则 f(n)=d，为宽度优先）。
A*算法:对任何节点n都有h(n)≤h*(n)的A算法。
➢定义：如果一个搜索算法对于任何具有解路径的图都能找到一条最佳路径，则称此算法为可采纳的。
可以证明：A*算法是可采纳的（如果解路径存在，A*一定由于找到最佳解路径而结束）A*算法的可采纳性：定理1 GRAPHSEARCH对有限图必然终止。
定理2 若存在s到目标的路，则算法A*终止前的任何时刻，OPEN表中总存在一个节点n’， n’在从s到目标的最佳路径上，且满足f(n’) ≤f*(s)定理3 若存在从s到目标的解路，则算法A*必终止。
定理4 算法A*是可采纳的（即如果解路径存在，A*一定找到最佳解路径而终止）．定理5 算法A*选择的任意扩展点都有f(n)≤f*(s)可采纳的条件：1.与或图有解图，2.对图中所有节点n有h(n)≤h*(n)，3.启发函数满足单调性。
则AO*必然终止并找出最佳解路径。
影响算法A启发能力的三个重要因素：（1）算法A所找到的解路径的费用。
（2）算法A在寻找这条解路径的过程中所需要扩展的节点数。
（3）计算启发函数所需要的计算量。
启发能力的度量：渗透度P = L / T 其中，L是算法发现的解路径的长度，T是算法在寻找这条解路径期间所产生的节点数（不包括初始节点，包括目标节点）有效分枝系数是B，则有 B＋B2十…＋B L=T或 B（B L-1）/（B-1）=T8数码启发函数h(n)=P(n)+3S(n),p(n)是每个硬纸片离开目标位置的和，S(n)是如果一个硬纸片后面的纸片不是它的目标后继则记2，否则记0，如果中心有硬纸片记1，否则记0，然后求和。
渗透度，搜索算法的性能的度量：P = L / T，L是算法发现的解路径的长度，T是算法在寻找这条解路径期间所产生的节点数（不包括初始节点，包括目标节点）。
有效分枝数B，反映目标搜索的集中程度：设搜索树的深度是L，算法所产生的总节点数为T，则B＋B2十…＋BL=T或B（BL-1）/（B-1）=T与/或图是一种超图．在超图中父亲节点和一组后继节点用超弧连接．超弧又叫 k-连接符．k-连接符: 一个父节点指向一组k个有与关系的后继节点，这样一组弧线称为一个k-连接符．●极小极大原则：MAX节点在其MIN子节点的倒推值中选max；MIN节点在其MAX子节点的倒推值中选min●剪枝规则：（1）α剪枝：如果一个MIN节点的β值小于或等于它的某一个MAX祖先节点的α值，则剪枝发生在该MIN节点之下：中止这个MIN节点以下的搜索过程。
这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值。
（2）β剪枝：如果一个MAX节点的α值大于或者等于它的某一个MIN祖先节点的β值，则剪枝发生在该MAX节点之下．中止这个MAX节点以下的搜索过程。
该MAX节点的最终返回值可以置成它的α值．●ND=2(B^D/2)-1（D为偶数）ND=B^(D+1)/2+B^(D-1)/2-1（D为奇数）D为深度，B为平均后继。
●定理1 任意公式G都等价于一个前束范式．证明通过如下四个步骤即可将公式G化为前束范式．步骤1：使用基本等价式F↔H=(F→H) ∧(H→F) F→H=～F∨H 可将公式G中的↔和→删去。
步骤2：使用～(～F)=F和De. Morgan律及引理1，可将公式中所有否定号～放在原子之前。
步骤3：如果必要的话，则将约束变量改名．步骤4：使用引理1和引理2又将所有量词都提到公式的最左边。
G=∃x∀y∀z∃u∀v∃wP(x,y,z,u,v,w) 则用a代替x，用f(y，z)代替u，用g(y，z，v)代替w，得公式G的Skolem范式：∀y∀z∀vP(a,y,z,f(y,z),v,g(y,z,v)) 定理2 设S是公式G的子句集．于是，G是不可满足的，当且仅当S是不可满足的．医生骗子问题：S＝｛P(a),～D(y)∨L(a,y),～P(x)∨～Q(y)∨～L(x,y),D(b),Q(b)｝引理1 设G是仅含有自由变量x的公式，记以G（x），H是不含变量x的公式，于是有(1) ∀x(G(x)∨H)= ∀xG(x )∨H(1)’∃x(G(x)∨H)= ∃xG(x )∨H(2) ∀x(G(x)∧H)= ∀xG(x ) ∧H(2)’∃x(G(x) ∧H)= ∃xG(x ) ∧H(3) ～(∀xG(x))= ∃x (～G(x ))(4) ～(∃xG(x))= ∀x (～G(x ))引理2 设H，G是两个仅含有自由变量x的公式，分别记以H(x)，G(x)，于是有：(1) ∀xG(x)∧∀x H(x)= ∀x(G(x )∧H(x))(2) ∃xG(x)∨∃x H(x)= ∃x(G(x )∨H(x))(3) ∀xG(x)∨∀x H(x)= ∀x∀y (G(x )∨H(y))(4) ∃xG(x)∧∃x H(x)= ∃x∃y (G(x )∧H(y))●基本等价式1) (G↔H)=(G→H)∧(H→G)；2) (G→H)=(～G∨H)；3) G∨G=G，G∧G=G； (等幂律)4) G∨H=H∨G，G∧H=H∧G；(交换律)5) G∨(H∨S)=(G∨H)∨S，G∧(H∧S)=(G∧H)∧S； (结合律)6) G∨(G∧H)=G，G∧(G∨H)=G； (吸收律)7) G∨(H∧S)=(G∨H)∧(G∨S)，G∧(H∨S)=(G∧H)∨(G∧S)； (分配律)8) G∨F=G，G∧T=G； (同一律)9) G∧F=F，G∨T=T； (零一律)10) ～(G∨H)= ～G∧～H，～(G∧H)= ～G∨～H。