人工智能读书笔记
人工智能读书笔记范文(精选3篇)
人工智能读书笔记范文（精选3篇）ent learning）——让机器观测到一些输入，并让机器根据输入做特定动作。
这些动作导致机器获得收益或者惩罚。
机器通过增强学习优化它的动作策略，使得它的长期收益最大化。
下棋就是这一类典型的问题，strategy就是行棋策略，reward就是赢棋。
深度学习——事实上不是一类问题，而只是一种方法，一种通过多层神经网络来构建上述三种问题所需要的模型的方法。
人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。
人工智能技术正在彻底改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。
史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。
不管怎么说，努力应变吧，这本书讲得还算全面，算是一本入门图书。
人工智能读书笔记2翻开这本书读到的第一句话，就对这本书产生了好感……“即使我们可以使机器屈服于人类，比如，可以在关键时刻关掉电源，然而作为一个物种，我们也应当感到极大的敬畏。
——阿兰·图灵”这句话放在几年前，恐怕有太多人是不认同的，但是今日，人工智能已经走进每个人的生活，它似乎不止可以帮助人类，甚至要替代人类，这让大家不禁开始恐慌，当机器有了人的思想，世界将会怎样？翻开这本厚重的书，我们可以从技术、产业、战略、法律、伦理、治理、未来，7个篇章中了解人工智能，可以说这事一本在人工智能上及其全面的书，它带着我从了解人工智能，解释人们对人工智能的误区，介绍人工智能的过去现在未来，到人工智能的产业，众所周知的自动驾驶、智能机器人、智能家居，还有在这些背后的一些问题，比如法律问题，当AI犯法，应该由谁负责，如何负责？等等等等……作为一个外行，在人工智能刚刚进入大家的视野时，我们注意到的恐怕只有AI机器人、自动驾驶、智能家居……这些看似对生活产生便利的方面，但是读了这本书，我再次体会了，对于机器，要产生敬畏，同时，国家也一应该制定相关的法律法规。
人工智能基础读书摘录读书感想读书笔记
人工智能基础01 绪论1【人工智能 artificial intelligence，AI】领域不仅涉及理解，还涉及构建智能实体。
这些智能实体机器需要在各种各样新奇的情况下，计算如何有效和安全地行动1.1 什么是人工智能1【人工智能分类】人工智能从人与理性以及思想与行为这两个维度来看，有4种可能的组合，而且这4种组合都有其追随者和相应的研究项目：类人行为、类人思考、理性思考、理性行为2【类人行为：图灵测试方法】为计算机编程使其能够通过严格的应用测试尚有大量工作要做。
计算机需要具备下列能力：a自然语言处理（natural language processing），以使用人类语言成功地交流b知识表示（knowledge representation），以存储它所知道或听到的内容c自动推理（automated reasoning），以回答问题并得出新的结论d机器学习（machine learning），以适应新的环境，并检测和推断模式e【完全图灵测试 total Turing test】该测试需要与真实世界中的对象和人进行交互。
为了通过完全图灵测试，机器人还需要具备下列能力：f计算机视觉（computer vision）和语音识别功能，以感知世界；g机器人学（robotics），以操纵对象并行动3【类人思考：认知建模方法】我们必须知道人类是如何思考的，才能说程序像人类一样思考。
我们可以通过3种方式了解人类的思维：a内省（introspection）——试图在自己进行思维活动时捕获思维；b心理实验（psychological experiment）——观察一个人的行为；c大脑成像（brain imaging）——观察大脑的活动d【认知科学 cognitive science】这一跨学科领域汇集了人工智能的计算机模型和心理学的实验技术，用以构建精确且可测试的人类心智理论4【理性思考：“思维法则”方法】a【逻辑主义 logicism】到1965年，任何用逻辑符号描述的可解问题在原则上都可以用程序求解。
《人工智能》的读书笔记
1、未来是一个人类和机器共存协作完成各类工作的全新时代。
2、人工智能技术正在彻底改变人类对机器行为的认知，重建人类与机器之间的相互协作关系。
史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在机器翻译、机器写作、机器绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试 ...人工智能不仅是一次技术层面的革命，未来必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。
人工智能因为对生产效率的大幅改良、对人类劳动的局部替代、对生活方式的根本变革，而必然触及社会、经济、政治、文学、艺术等人类生活的方方面面。
人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，更有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合、大开展的开端。
我们无须担忧和惧怕这个时代的到来，我们所要做的，应当是尽早认AI与人类的关系，了解变革的规律，尽早制定更能适应新时代需求的科研战略、经济开展布局、社会保障体系、教育制度等，以便更好地迎接新时代的到来。
3、这是复兴的时代，这是发现的时代，这是人工智能的时代。
5、和仿生学派强调对人脑的研究与模仿不同，实用主义者从不觉得人工智能的实现必须遵循什么规那么或理论框架。
“黑猫白猫，逮住耗子的就是好猫。
〞在人工智能的语境下，这句话可以改成“简单程序，复杂程序，聪明管用的就是好程序。
〞6、AI 就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
7、人工智能是有关“智能主体的研究与设计〞的学问，而“智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达致目标的系统〞。
8、AI 复兴：深度学习+大数据=人工智能9、无处不在的人工智能：智能图像理解、智能美图、智能会话、智能助理、新闻推荐、智能搜索排序、智能出行、自动驾驶、机器翻译、个性化推荐、智能物流、仓储机器人10、深度学习就是这样一种在表达能力上灵活多变，同时又允许计算机不断尝试，直到最终逼近目标的机器学习方法。
深度学习大致就是这么一个用人类的数学知识与计算机算法构建起整体架构，再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调节内部参数，尽可能逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式11、大数据就是大规模的数据。
ai写读书笔记
AI写读书笔记
AI写读书笔记是一种利用人工智能技术来帮助用户记录阅读心得和重点的方法。
以下是一些关于如何使用AI写读书笔记的建议：
1、选择合适的工具：有很多AI工具可以帮助您写读书笔记，例如语音识别软件、文本识别软件等。
您可以选择一个适合您的工具，并熟悉其使用方法。
2、记录阅读心得：在阅读书籍时，您可以随时记录下自己的心得和感受。
这些内容可以包括您对书中内容的理解、对作者观点的看法、对书中人物或情节的感受等。
3、提取重点内容：在阅读书籍时，您可以提取书中的重点内容，例如重要的概念、观点、事实等。
这些内容可以作为您写读书笔记的基础。
4、整理和组织：在写读书笔记时，您需要将上述内容整理和组织成一个有逻辑的结构。
您可以使用标题、段落、列表等方式来组织您的笔记。
5、添加个人观点：在写读书笔记时，您可以添加自己的观点和看法。
这可以帮助您更好地理解和记忆书中的内容，并为您的笔记增加个人特色。
1.多次修改和完善：在写读书笔记时，您可能需要多次修
改和完善您的笔记。
这可以帮助您确保您的笔记准确、清晰、有条理。
《人工智能时代》读书笔记
《人工智能时代》读书笔记书名：《人工智能时代》作者：[美] 杰瑞∙卡普兰01 思考人工智能怎样影响着我们的生活？你的工作会被机器人取代么？面对人工智能时代的降临，我们要做出怎样的转变？02 书中金句真正的战斗在于数据，而不是程序。
无论你的领子是什么颜色，自动化都会毫不留情。
并不是任何新技能都有用，只有雇主愿意付钱的技能才有意义。
我们的高速公路要了很多动物的命，因为它们都没有探知到两吨重的金属威胁从路上呼啸而过。
同样，我们甚至没有词语能够用来讨论即将发生的科技变革。
综上所述，我们在所谓的信息高速公路上面临着毙命的危险。
03 精华笔记《人工智能时代》这本书被《经济学人》杂志评选为2015年的年度图书。
作者卡普兰是斯坦福大学人工智能与伦理学教授，曾在硅谷创建自己的科技公司。
这本书凝聚着卡普兰教授的专业知识和实战经验。
我们分了四个部分，为大家解读，卡普兰所描摹的，正在悄然降临的人工智能时代。
第一部分，人类进入人工智能时代的背景。
早在1956年，人工智能的概念就被提出，与它相关的技术研发，最早出现在IBM沃森研究中心。
但这项研究不被完全认同，那时研究者把计算机看作人类的机械仆从，更注重计算机在程序的驱动下完成工作。
这一理念制约了人工智能的发展。
另一方面，虽然上世纪八九十年代，已经出现了模拟人类大脑神经联结的程序，人们只需给计算机提供大量的数据示例，机器就可以自己学习知识。
但是，当时的计算机存储条件和运算能力都跟不上，所以“机器学习”没有被充分推广。
近年来兴起的机器学习，将人工智能推向一个高潮。
一方面，强大的计算机技术和大规模的网络数据，使得大数据、机器学习这些概念的落地有了可能。
另一方面，随着工业设计的改良，运用更轻的材料和更复杂的控制系统，让机器人变得身材轻巧、智力惊人。
第二部分，今天的人工智能究竟发展到了什么程度？在这本书里，卡普兰用互联网广告和金融市场的两个事例，说明了人工智能自助运算的巨大威力。
互联网广告行业中的人工智能自助运算，跟我们日常的网页浏览息息相关。
《人工智能与大数据时代》的读书笔记
《人工智能与大数据时代》的读书笔记一、引言随着科技的飞速发展，人工智能和大数据已经成为当今社会的两大热门话题。
它们在各个领域的应用越来越广泛，深刻影响着我们的生活方式和工作方式。
在这本书中，作者详细阐述了人工智能与大数据之间的关系，以及它们如何相互促进，共同推动社会的进步和发展。
二、人工智能与大数据的概述人工智能人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过计算机程序和算法实现。
它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
人工智能的应用范围非常广泛，包括自动驾驶、智能家居、医疗诊断、金融风控等。
大数据大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理难度大的数据集合。
它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。
大数据的应用范围也非常广泛，包括商业分析、智能制造、智慧城市、医疗健康等。
三、人工智能与大数据的关系数据驱动的人工智能人工智能的发展离不开数据。
通过大量数据的训练和学习，机器可以逐渐掌握各种知识和技能，实现智能化。
因此，大数据是人工智能的基础和驱动力。
人工智能驱动的大数据大数据的处理和分析需要借助人工智能技术。
通过机器学习和深度学习等技术，可以对海量数据进行高效处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识。
因此，人工智能是大数据处理和分析的关键技术。
四、人工智能与大数据在各领域的应用商业领域在商业领域，人工智能和大数据的应用非常广泛。
例如，通过大数据分析，企业可以了解消费者的购买习惯和需求，制定更加精准的营销策略。
同时，人工智能技术也可以帮助企业提高生产效率和管理效率，降低成本。
医疗领域在医疗领域，人工智能和大数据的应用也日益增多。
例如，通过大数据分析，医生可以更加准确地诊断疾病和治疗方案。
同时，人工智能技术也可以帮助医生进行病情监测和治疗建议，提高治疗效果和患者满意度。
智慧城市领域在智慧城市领域，人工智能和大数据的应用也发挥着重要作用。
例如，通过大数据分析，城市管理者可以了解城市运行状况和公共需求，制定更加科学合理的城市规划和管理方案。
人工智能时代与人类未来读书笔记
针对学生群体书里讲了好多有趣的例子，比如说，现在的智能可以帮我们打扫房间、做饭，就像家里多了个小帮手。
还有自动驾驶汽车，以后我们坐车可能都不用自己开车啦，能在路上安心地睡觉或者玩游戏。
但这也带来了一些问题。
就像有个故事里讲的，一个工人因为工厂用了，他就失业了，找不到新工作，生活变得很艰难。
这让我明白了，我们不能只依赖现有的技能，得不断进步。
小伙伴们，让我们一起勇敢地面对这个充满变化的未来吧！同学们，让我们一起为未来努力吧！书里讲了好多关于未来的事情。
想象一下，以后我们的家里有个聪明的小伙伴，它能陪我们玩游戏，给我们讲故事，还能帮爸爸妈妈做家务，是不是很棒？所以呀，我们要好好学习，变得比还聪明。
比如说，我们要学会画画，画出画不出来的美丽世界；我们要学会唱歌，唱出唱不出的动听歌曲。
小朋友们，让我们一起期待未来，并且为未来做好准备吧！针对上班族群体但咱可不能掉以轻心，得不断提升自己，不然说不定哪天就被淘汰了。
多学点新技能，像编程、数据分析啥的，总归没坏处。
书里提到好多和咱们工作息息相关的事儿。
比如说，现在很多客服工作都由智能来做了，回答问题又快又准。
这让一些做客服的朋友不得不转行。
咱们得看清形势，不能再像以前那样按部就班了。
多学点新知识，说不定就能在这个新时代找到新的发展方向。
好事是省了不少力气，挑战是如果只会基础操作，可能就会被淘汰。
我认识一个大姐，因为提前学了新的财务分析方法，现在在公司可受重视了。
所以啊，咱们不能原地踏步，得主动出击。
利用业余时间充充电，提升自己的竞争力。
不然等饭碗丢了，可就来不及了。
未来虽然充满不确定性，但只要咱们努力，总能找到属于自己的一片天地。
加油吧，为了咱们的美好未来！针对老年人群体咱们就好好享受现在的生活，孩子们教咱们用用新东西，咱们也别嫌麻烦。
跟上时代，乐呵乐呵。
这未来啊，谁知道会变成啥样，咱们过好每一天就行！如今这世界，全是新玩意儿。
像那智能门锁，不用钥匙，一按就开，方便是方便，可我这老头子还不太习惯。
《人工智能》读书笔记及心得感悟2000字
《人工智能》读书笔记及心得感悟2000字这个“夏日时光”在广州长长的夏日里一直荒着，广州一日进入了秋天，在阴凉的午后，听着音乐，在荒芜的地里种种草。
转岗做数据分析之后，要学习的东西挺多的，但日子过得也算充实而美好。
这些年，觉得非常幸运的是自己一直有机会做自己喜欢的事情。
数据领域，可以玩的东西挺多的，抛开数据质量数据管理，从数据分析的角度来看，很多公司包括本司还停留在底层的静态报表，离真正发挥数据的价值，和机器学习结合做一些预测和推荐还有点距离。
即使在静态报表方面，由于涉及到的部门多，再加上快消行业数据量大，销售端业务复杂，报表怎是一个“乱”字了得。
希望能借新技术之光，重建新世界。
话归正题，到底数据分析和如今非常火爆的AI是怎样的关系，抱着这样的疑问，拜读了李开复先生的《人工智能》和《AI未来》，吐个槽先，《人工智能》是2017版的，《AI未来》是今年出的，但是内容重合度挺高的，不知道开复同学怎么想的，针对不同的用户群？希望不是奔着钱的目的。
先读《人工智能》还觉得收获不少，再读《AI未来》时，就味同嚼蜡，花了两小时，匆匆掠过。
总结几个点和思考。
“人工智能经历了三次浪潮，而现在火热的第三次浪潮正是基于大数据的深度学习。
深度学习不等于人工智能，但是深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工人能发展的核心技术。
基于多层神经网络的机器学习模型后来被人们称为深度学习，深度学习受限于计算能力和数据不足这两大痼疾蛰伏了很久，最近几年终于发力了。
人工智能时代，深度学习和大数据成了密不可分的一对儿，深度学习可以从大数据中发掘出以往难以想象的有价值的数据，知识和规律。
”（上述多数引用不同章节原文，后期加工组合）。
这样看来，数据分析和AI还是关联度很高的，而且中国这些年在AI的研发能力和美国有的一拼，加上人口红利和移动终端的普及，大数据有更好的基础，在这次浪潮中，中国是有自己的优势的，不一定要跟在别人的屁股后面走了。
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人工智能第一章：人工智能(1)人工智能基本概念、方法和技术:基本技术：知识表示、推理、搜索、规划(2)人工智能的主要研究、应用领域机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译机器思维：机器推理机器学习：符号学习；连接学习机器行为：智能控制智能机器：智能机器人；机器智能智能应用：博弈；自动定理证明；自动程序设计专家系统；智能决策；智能检索；智能CAD；智能CAI智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等(3)人工智能新技术计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算人工生命：人工脑；细胞自动机分布智能：多Agent , 群体智能数据挖掘：知识发现；数据挖掘(4)人工智能研究领域：重点介绍机器学习机器思维：就是让计算机模仿和实现人的思维能力，以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。
机器思维包括：推理、搜索、规划等方面的研究。
机器感知是机器获取外界信息的主要途径，也是机器智能的重要组成部分。
所谓机器感知，就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、味觉。
机器行为就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。
知识表示:知识表示的观点陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便缺点：推理效率低、推理过程不透明过程性观点：知识寓于使用知识的过程中优点：推理效率高、过程清晰缺点：灵活性差、知识维护不便知识表示的方法逻辑表示法：一阶谓词逻辑产生式表示法：产生式规则结构表示法：语义网络，框架谓词逻辑表示的应用机器人移盒子问题:分别定义描述状态和动作的谓词描述状态的谓词：TABLE(x)：x是桌子EMPTY(y)：y手中是空的AT(y, z)：y在z处HOLDS(y, w)：y拿着wON(w, x)：w在x桌面上变元的个体域：x的个体域是{a, b}y的个体域是{robot}z的个体域是{a, b, c}w的个体域是{box}问题的初始状态：AT(robot, c)EMPTY(robot)ON(box, a)TABLE(a)TABLE(b)问题的目标状态：AT(robot, c)EMPTY(robot)ON(box, b)TABLE(a)TABLE(b)机器人行动的目标把问题的初始状态转换为目标状态，而要实现问题状态的转换需要完成一系列的操作描述操作的谓词条件部分：用来说明执行该操作必须具备的先决条件可用谓词公式来表示动作部分：给出了该操作对问题状态的改变情况通过在执行该操作前的问题状态中删去和增加相应的谓词来实现需要定义的操作：Goto(x, y)：从x处走到y处。
Pickup(x)：在x处拿起盒子。
Setdown(x)：在x处放下盒子。
各操作的条件和动作：Goto(x，y)条件：AT(robot，x)动作：删除表：AT(robot，x)添加表：AT(robot，y)Pickup(x)条件：ON(box，x)，TABLE(x)，AT(robot，x)，EMPTY(robot)动作：删除表：EMPTY(robot)，ON(box，x)添加表：HOLDS(robot，box)Setdown(x)条件：AT(robot，x)，TABLE(x)，HOLDS(robot，box)动作：删除表：HOLDS(robot，box)添加表：EMPTY(robot)，ON(box，x)机器人每执行一操作前，都要检查该操作的先决条件是否可以满足。
如果满足，就执行相应的操作；否则再检查下一个操作。
这个机器人行动规划问题的求解过程如下：状态1(初始状态)AT(robot, c)开始EMPTY(robot)=========> ON(box, a)TABLE(a)TABLE(b)状态2AT(robot, a)Goto(c, a) EMPTY(robot)==========> ON(box, a)TABLE(a)TABLE(b)状态3AT(robot, a)Pickup(a) HOLDS(robot,box)=========> TABLE(a)TABLE(b)状态4AT(robot, b)Goto(a, b) HOLDS(robot,box)==========> TABLE(a)TABLE(b)状态5AT(robot, b)Setdown(b) EMPTY(robot)==========> ON(box, b)TABLE(a)TABLE(b)状态6(目标状态)AT(robot, c)Goto(b, c) EMPTY(robot)=========> ON(box, b)TABLE(a)TABLE(b)第3章确定性推理智能系统的推理过程实际上就是一种思维过程。
按照推理过程所用知识的确定性，推理可分为确定性推理和不确定性推理。
正向推理: 从已知事实出发、正向使用推理规则，亦称为数据驱动推理或前向链推理。
算法描述(1) 把用户提供的初始证据放入综合数据库；(2) 检查综合数据库中是否包含了问题的解，若已包含，则求解结束，并成功推出；否则执行下一步；(3) 检查知识库中是否有可用知识，若有，形成当前可用知识集，执行下一步；否则转(5)。
(4) 按照某种冲突消解策略，从当前可用知识集中选出一条规则进行推理，并将推出的新事实加入综合数据库种，然后转(2)。
(5) 询问用户是否可以进一步补充新的事实，若可补充，则将补充的新事实加入综合数据库中，然后转(3)；否则表示无解，失败退出。
至于如何根据综合数据库中的事实到知识库中选取可用知识，当知识库中有多条知识可用时应该先使用那一条知识等。
这些问题涉及到了知识的匹配方法和冲突消解策略，以后将会分别讨论。
逆向推理;从某个假设目标出发，逆向使用规则，亦称为目标驱动推理或逆向链推理。
算法描述：(1) 将要求证的目标（称为假设）构成一个假设集；(2) 从假设集中选出一个假设，检查该假设是否在综合数据库中，若在，则该假设成立，此时，若假设集为空，则成功退出，否则仍执行(2)；若该假设不在数据库中，则执行下一步；(3) 检查该假设是否可由知识库的某个知识导出，若不能由某个知识导出，则询问用户该假设是否为可由用户证实的原始事实，若是，该假设成立，并将其放入综合数据库，再重新寻找新的假设，若不是，则转(5)；若能由某个知识导出，则执行下一步；(4) 将知识库中可以导出该假设的所有知识构成一个可用知识集；(5) 检查可用知识集是否为空，若是，失败退出；否则执行下一步；(6) 按冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识，继续；(7) 将该知识的前提中的每个子条件都作为新的假设放入假设集，然后转(2)。
自然演绎推理:自然演绎推理从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑中的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理。
自然演绎推理最基本的推理规则是三段论推理，它包括：假言推理P, P→Q ⇒Q拒取式﹁Q, P→Q ⇒P假言三段论P→Q, Q→R ⇒P→R自然演绎推理的例子例3.5 设已知如下事实：A, B, A→C, B∧C→D, D→Q求证：Q为真。
证明：因为A, A→C⇒ C 假言推理B, C⇒B∧C 引入合取词B∧C，B∧C→D ⇒ D 假言推理D, D→Q ⇒Q 假言推理因此，Q为真鲁滨逊归结原理:第一，子句集中的子句之间是合取关系。
因此，子句集中只要有一个子句为不可满足，则整个子句集就是不可满足的；第二，空子句是不可满足的。
因此，一个子句集中如果包含有空子句，则此子句集就一定是不可满足的。
鲁滨逊归结原理基本思想首先把欲证明问题的结论否定，并加入子句集，得到一个扩充的子句集S'。
然后设法检验子句集S'是否含有空子句，若含有空子句，则表明S'是不可满足的；若不含有空子句，则继续使用归结法，在子句集中选择合适的子句进行归结，直至导出空子句或不能继续归结为止。
状态空间的启发式搜索，全局择优搜索A算法描述：(1)把初始节点S0放入Open表中，f(S0)=g(S0)+h(S0)；(2)如果Open表为空，则问题无解，失败退出；(3)把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n；(4)考察节点n是否为目标节点。
若是，则找到了问题的解，成功退出；(5)若节点n不可扩展，则转第(2)步；(6)扩展节点n，生成其子节点ni(i=1, 2, …)，计算每一个子节点的估价值f(ni)(i=1, 2, …)，并为每一个子节点设置指向父节点的指针，然后将这些子节点放入Open表中；(7)根据各节点的估价函数值，对Open表中的全部节点按从小到大的顺序重新进行排序；(8)转第(2)步。
A*算法A*算法是对A算法的估价函数f(n)=g(n)+h(n)加上某些限制后得到的一种启发式搜索算法假设f*(n)是从初始节点出发，约束经过节点n达到目标节点的最小代价，估价函数f(n)是对f*(n)的估计值。
且f*(n)=g*(n)+h*(n)A*算法对A算法（全局择优的启发式搜索算法）中的g(n)和h(n)分别提出如下限制：第一，g(n)是对最小代价g*(n)的估计，且g(n)>0；第二，h(n)是最小代价h*(n)的下界，即对任意节点n均有h(n)≤h*(n)。
即满足上述两条限制的A算法称为A*算法。
不确定性推理CF模型：表示形式：在C-F模型中，知识是用产生式规则表示的，其一般形式为：IF E THEN H (CF(H, E))其中，E是知识的前提条件；H是知识的结论；CF(H, E)是知识的可信度。
说明：(1) E可以是单一条件，也可以是复合条件。
例如：E=(E1 OR E2) AND E3 AND E4(2) H可以是单一结论，也可以是多个结论(3) CF是知识的静态强度，CF(H, E)的取值为[-1, 1]，表示当E为真时，证据对H的支持程度，其值越大，支持程度越大。
机器学习：机器学习就是让机器（计算机）来模拟和实现人类的学习功能。
主要目的是要通过对人类学习机理的研究和模拟，从根本上解决机器学习方面存在的种种问题。
按学习策略来分类，即按学习中所使用的推理方法来分，可分为记忆学习、传授学习、演绎学习、归纳学习等。
按应用领域分类，专家系统学习、机器人学习、自然语言理解学习等。
按对人类学习的模拟，符号主义学习、连接主义学习等。
环境是学习系统所感知到的外界信息集合，也是学习系统的外界来源。
信息的水平（一般化程度）和质量（正确性）对学习系统影响较大。
学习环节对环境提供的信息进行整理、分析归纳或类比，形成知识，并将其放入知识库。
知识库存储经过加工后的信息（即知识）。
其表示形式是否合适非常重要。
执行环节根据知识库去执行一系列任务，并将执行结果或执行过程中获得的信息反馈给学习环节。