哈工大人工智能复习提纲
人工智能导论复习资料
人工智能导论复习资料（课程代码：07844）知识点汇总：1.人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
2.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是图灵。
3.人工智能的远期目标是制造智能机器，近期目标是实现机器智能。
4.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫机器学习。
5.编译原理不属于人工智能的研究的一个领域。
6.AI的英文缩写是Artifical intelligence。
7.“图灵实验”是为了判断一台机器是否具备智能的实验，实验由三个封闭的房间组成，分别放置主持人、参与人和机器。
8.语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的继承性。
9.(A->B)∧A => B是假言推理10.命题是可以判断真假的陈述句11.问题归约法是指已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合，这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。
12.仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词13.MGU是最一般合一14.关系不在人工智能系统的知识包含的4个要素中15.当前归结式是空子句时，则定理得证。
16.或图通常称为状态图17.不属于人工智能的学派是机会主义18.所谓不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
( )19.用户不是专家系统的组成部分20.产生式系统的推理不包括简单推理21.C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的信度22.在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种方法叫做有序搜索23.人工神经网络属于反馈网络的是BP网络24.使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做剧本表示法25.产生式系统的推理不包括简单推理26.从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是正向推理。
人工智能简略复习大纲58
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2020/11/9
人工智能简略复习大纲58
课程简介
• 通过人工智能课程的学习，了解人工智能 的发展概况、人工智能与人类智能之间的 联系、人工智能的应用领域、机器学习、 神经计算、遗传算法、专家系统等基本概 念，掌握知识表示方式和推理、搜索推理、 消解原理等人工智能原理的基本理论、方 法及其应用技术，注重培养综合运用人工 智能原理的知识解决问题的能力。
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人工智能简略复习大纲58
宽度优先搜索与深度优先搜 索的其他区别:
• 只要问题有解，宽度优先搜索总是能找到， 并且找到的总是搜索路径最短的解；而深 度优先搜索却因为可能陷入一条“花园小 径”，不一定能够找到解，并且找到的解 也不一定是搜索路径最短的解。
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人工智能简略复习大纲58
• 这种方法，也可称为均一代价法或等代价 法。
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人工智能简略复习大纲58
耗散值的概念及应用
• 搜索图中，在任意两节点弧线间移动付出 的代价，叫弧线耗散值。
• 而一条路径的耗散值等于，连接这条路径 各节点间所有弧线耗散值的总和。
• 分支界限法、动态规划法（均一代价法、 等代价搜索法）中，均采用路径耗散值作 为评价函数，即每次扩展优先选择具有最 小路径耗散值的节点进行，记做f(n)=g*(n)。
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人工智能简略复习大纲58
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•开始
•把S放入OPEN表
•OPEN表为空表？
•是
•失败
•否 •n为目标节点吗？
•是
•成功
•否
•把第一个节点(n)从OPEN表移至CLOSED表
•把n的后继节点放入OPEN表的 末端，提供返回节点n的指针
《人工智能原理》复习大纲
《人工智能原理》复习大纲《人工智能原理》复习大纲一、课程简介学生通过人工智能原理课程的学习，要了解人工智能的发展概况、人工智能与人类智能之间的联系、人工智能的应用领域、神经计算、模糊逻辑与模糊计算、遗传算法、专家系统等基本概念，掌握知识表示方式和推理、搜索推理、消解原理等人工智能原理的基本理论、方法及其应用技术，注重培养综合运用人工智能原理的知识解决问题的能力。
二、课程重点章节介绍本课程共分6章，其中第1.1，1.4，2.1~2.5，3.2，3.4~3.6，4.2，4.3，5.1章为重点章节。
三、本课程重点和难点内容简介第1章人工智能的定义(机器、学科、能力)，人工智能三种主要学派及其主要观点，人工智能的应用领域第2章五种主要知识表示方法的应用（状态空间表示法、问题规约法、一阶谓词逻辑、语义网络和框架表示方法），置换与合一第3章图搜索的一般过程，广度优先搜索与有界深度优先搜索，谓词公式化子句集，消解反演，规则正向演绎、逆向演绎推理，不确定推理中证据和结论不确定性的计算。
第4章人工神经元的结构模型，神经元的几种互连形态及其特点，神经网络的推理过程，模糊集合、模糊逻辑、模糊关系合成第5章遗传算法的基本机理第6章专家系统的定义及其特征，专家系统的分类，Prolog的使用难点：置换与合一、五种知识表示方式的应用、消解反演、规则正、逆向演绎推理、模糊运算、遗传算法的基本机理。
通过学习和实践，学生要能够对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，初步掌握Prolog的编程方法。
各章具体要求详见《教学大纲》。
四、本课程内容疏理及应用领域、应用方法讲解第1章1．从不同科学或学科出发对人工智能进行了定义，着重掌握下面三种：定义1 智能机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
定义2 人工智能(学科) 人工智能(学科)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。
【2024版】人工智能导论复习
可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型：填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点：第一章：1．什么是人工智能？人工智能的三种观点分别是什么？2．实现人工智能的技术路线是哪四种？3．人工智能要研究的三个主要问题是什么？4．人工智能有哪些主要研究领域？第二章：1．什么是知识？何谓知识表示？2．用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。
3．产生式系统推理机的推理形式有哪三种？4．产生式系统一般由哪三个基本部分组成？5．用语义网络表示：“苹果树枝繁叶茂，上结了很多苹果，有大的，也有小的，有红的，也有绿的” 。
6．用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。
第三章：1．推理的含义是什么？2．应用归结原理求解下列问题：任何兄弟都有同一个父亲， John 和Peter 是兄弟，且 John 的父亲是 David ，问 Peter 的父亲是谁？第四章：1．可信度方法：例 4.1 ，例 4.22．主观 Bayes 方法：例 4.8 ，例 4.93．证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量？第五章：1．什么叫搜索？搜索的两层含义是什么？2．用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。
3．用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。
第六章：1．什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在？2．机器学习有哪些主要学习策略？3．机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节？4．实例学习的含义是什么？它包含哪两个空间模型？对规则空间进行搜索的方法有几种？第七章：1．什么是自然语言理解？自然语言理解过程有哪些层次？各层次的功能如何？2．对汉语语料库加工的方法是什么？汉语自动分词的方法有哪些？其难点何在？第八章：1．什么是专家系统？它有哪些基本特点？一般专家系统由哪些基本部分构成？2．知识获取的主要任务是什么？3．有哪几类专家系统开发工具？各有什么特点？第九章：1．解答 B-P 学习算法的流程图，并说明其优缺点。
《人工智能导论》期末复习知识点
《人工智能导论》期末复习知识点
人工智能导论知识点总结
一、定义：
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指研究如何实现机器的智能，即使用计算机来模拟或提高人类的智能表现和能力。
基于此，人工智能的主要任务是解决一些超出传统计算能力的问题，其中包括学习、推理和解决一些挑战。
二、技术：
人工智能技术可分为三个主要技术领域：
1、机器学习：机器学习是一种研究机器如何学习，并从这些学习中学习及其反馈环境的解决实际问题的学科。
包括规则学习、支持向量机以及深度学习。
2、自然语言处理：自然语言处理是指人工智能技术在处理人类自然语言的理解和翻译方面的应用研究。
它将注重语言应用的学习、理解、表达和使用，以及语言识别、概念识别和分析。
3、计算机视觉：计算机视觉是指使用计算机的视觉系统来处理可视化的图像、图片、视频信息，以及关于图像的相关内容的研究。
它是一种智能系统，包括图像处理、识别和分析等功能。
三、应用：
人工智能在各行各业都有广泛的应用，有助于改善工作效率，提高工作质量，提升企业竞争力，节省成本。
1、机器人：工业机器人、服务机器人等用于工厂生产线和服务行业，可以大大提高工作效率。
人工智能 考试复习提纲
第一章绪论●人工智能的诞生：1965年夏季，在达特茅斯大学●人工智能的学派：符号主义，联结主义，行为主义第二章知识表示方法●知识的特性：1.相对正确性；2.不确定性；3.可表示性；4.可利用性●★用谓词公式表示知识的步骤：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，用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。
●★★机器人搬弄积木块问题表示P19●★一阶谓词逻辑表示法的特点：1.自然性；2.适宜于精确性知识的表示；3.易实现；4.与谓词逻辑表示法相对应的推理方法。
●产生式系统的组成：1.规则库；2.综合数据库；3.推理机●★产生式系统的推理方式：1.正向推理：①规则库中的规则与综合数据库中的事实进行匹配，得到匹配的规则集合；②使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；③执行启动规则的后件。
将该启用规则的后件送入综合数据库或对综合数据库进行必要的修改。
重复这个过程直至达到目标。
2.反向推理：①规则库中的规划后件与目标事实进行匹配，得到匹配的规则集合；②使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；③将启用规则的前件作为子目标。
重复这个过程直至各子目标均为已知事实，则反向推理的过程成功结束。
●★★语义网络表示知识举例：P36 例2.5、2.6、2.7；P71 作业18●框架的定义及组成：一个框架由若干个“槽”组成，每个“槽”又可划分为若干个“侧面”。
一个槽用于描述所论及对象的某一方面的属性，一个侧面用于描述相应属性的一个方面。
框架名<槽名><侧面><值>●脚本表示法：美国耶鲁大学的R.C.Schank及其同事们根据概念从属理论提出了一种知识表示方法——脚本表示法。
●问题状态空间的构成：1.状态；(2).算符；3.状态空间。
●★用状态空间表示问题的步骤1.定义状态的描述形式；2.用所定义的状态描述形式把问题的所有可能的状态都表示出来，并确定出问题的初始状态集合描述和目标状态集合描述；3.定义一组算符。
人工智能导论复习资料
人工智能导论复习资料一、什么是人工智能人工智能，简单来说，就是让机器像人一样思考和行动。
它不是一种单一的技术，而是一个涵盖了多种学科和技术的领域，包括计算机科学、数学、统计学、心理学、语言学等等。
想象一下，你有一个智能助手，它能理解你的需求，回答你的问题，甚至帮你完成一些复杂的任务，比如规划旅行、管理财务。
这就是人工智能在日常生活中的一种应用。
人工智能的目标是创建能够执行需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。
这些任务包括学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像和声音等等。
二、人工智能的发展历程人工智能的发展并非一蹴而就，它经历了几个重要的阶段。
在早期，科学家们就开始思考机器能否像人类一样思考。
20 世纪50 年代，人工智能的概念被正式提出，当时的研究主要集中在基于规则的系统和符号推理上。
然而，由于计算能力的限制和对智能本质理解的不足，人工智能在20 世纪 70 年代遭遇了第一次寒冬。
到了 20 世纪 80 年代，随着专家系统的出现，人工智能迎来了一次小的复兴。
专家系统是一种基于知识库和推理规则的系统，可以解决特定领域的问题。
但随着问题的复杂度增加，专家系统的局限性也逐渐显现。
近年来，由于大数据的出现、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的突破，人工智能再次取得了巨大的进展。
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了令人瞩目的成果。
三、人工智能的核心技术（一）机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一。
它让计算机通过数据自动学习模式和规律。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
监督学习是最常见的一种，比如通过大量已标记的图片（比如猫和狗的图片）来训练计算机识别新的猫和狗的图片。
无监督学习则是让计算机在没有标记的数据中自己发现模式，例如将相似的客户分组。
强化学习是通过奖励和惩罚机制来训练智能体做出最优决策，比如让机器人学会走路。
（二）深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来学习数据的表示。
人工智能应用开发复习资料
人工智能应用开发复习资料一、人工智能的基本概念在探讨人工智能应用开发之前，我们首先需要明确什么是人工智能。
简单来说，人工智能就是让计算机能够像人类一样思考和学习，具备智能行为的能力。
它涉及到多个学科领域，如计算机科学、数学、统计学、神经科学等。
人工智能的目标是创建能够执行各种任务的智能系统，这些任务包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、决策制定等。
通过使用大量的数据进行训练，计算机模型可以学习到模式和规律，从而能够对新的输入做出准确的预测和决策。
二、人工智能应用开发的流程1、数据收集与预处理数据是人工智能应用的基础。
首先需要收集大量相关的数据，这些数据的质量和数量对模型的性能有着至关重要的影响。
收集到的数据往往存在噪声、缺失值等问题，需要进行清洗、预处理和标注，以便模型能够有效地学习。
2、选择合适的模型架构根据具体的应用场景和问题，选择合适的人工智能模型架构，如神经网络、决策树、支持向量机等。
不同的模型在处理不同类型的数据和任务时具有不同的优势和局限性。
3、训练模型使用预处理后的数据对模型进行训练。
训练过程中，模型会不断调整参数，以最小化损失函数，提高预测的准确性。
训练的时间和计算资源取决于数据量和模型的复杂度。
4、模型评估与优化使用测试集对训练好的模型进行评估，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1 值等。
根据评估结果，对模型进行优化，如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。
5、部署与应用将优化后的模型部署到实际的应用环境中，如网站、移动应用、服务器等。
在应用过程中，不断监测模型的性能，根据实际情况进行调整和更新。
三、常见的人工智能应用领域1、图像识别图像识别是指计算机能够识别和理解图像中的内容。
例如，人脸识别、物体识别、场景识别等。
在安防监控、自动驾驶、医疗诊断等领域有着广泛的应用。
2、语音识别语音识别技术能够将人类的语音转换为文字。
常见的应用包括语音助手、语音输入法、智能客服等。
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1人工智能复习提纲
单丽莉
IT&NLP
智能技术与自然语言处理
shanlili8888@
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人工智能复习提纲
z学习目标
通过对本课程的学习，了解人工智能的发展历
史，人工智能的相关研究及应用领域。
初步掌握人工
智能的基本理论、技术及其应用方法。
能够应用相应
的人工智能技术解决简单的实际应用问题。
突破传统思想的束缚，逐步领略人工智能思想的
精髓，对人工智能的思想和方法有初步的理解和认
识，学会从人工智能的角度出发去思考问题，解决问
题。
为将来在人工智能各个方向的进一步研究，及在
相关领域中的应用打下良好基础。
3人工智能课程的基本内容
第1 章人工智能概述
第2 章知识表示
第3 章确定性推理
第4 章不确定性推理
第5 章搜索策略
第6 章机器学习
第7 章神经网络及连接学习
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第1 章人工智能概述
z通过人工智能提出的过程理解人工智能的概念
–什么是人工智能？
–为什么要研究人工智能？
z人工智能研究的内容及应用领域
–人工智能都研究哪些问题？
–人工智能技术当前的应用情况如何？
z人工智能的三大学派
–有哪三大学派？他们的基本思想是什么？
5第2 章知识表示
z理解知识及知识表示的概念，了解人工智能中对
知识的分类及选择知识表示方法时的考虑因素。
–什么是知识？
–人工智能研究的知识如何分类？
–根据哪些因素来进行知识的表示？
z熟练掌握常用的知识表示方法，能够使用确定的
方法正确的表示给定的知识。
–一阶谓词表示法
–产生式表示法：产生式系统的基本结构
–语义网络表示法
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第3 章确定性推理
z理解掌握推理的概念及其分类
–什么是推理？
–有哪些推理方法？其基本思想是什么？
–推理策略有哪些？什么是冲突消解？
z掌握归结演绎推理基本理论，理解掌握相关定义，掌
握简单定理推论的证明过程。
能够熟练使用归结方法
完成简单定理证明及问题求解。
–为证明F⇒G 反证法只要证明F∧￢G不可满足
–F∧￢G不可满足⇔其标准子句集S不可满足
–子句集S不可满足⇔S的一切H解释都为假：海伯伦理论
–子句集S不可满足⇔由S可归结出空子句: 鲁宾逊归结原理
7第3 章确定性推理
z熟练掌握基于规则的正向演绎推理方法，能够
进行简单定理证明和问题求解。
–基于规则的正向演绎推理: 正向使用F规则对事实
与或树进行变换, 直到找到结束于目标节点上的一
致解树, 或没有规则可用为止.
z事实表达式的与或树表示
z F规则的要求: L→W
z 目标公式必须是子句形
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第3 章确定性推理
z熟练掌握基于规则的逆向演绎推理方法，能够
进行简单定理证明和问题求解。
–基于规则的逆向演绎推理: 逆向使用B规则对目标
公式与或树进行变换, 直到找到结束于事实节点上
的一致解树, 或没有规则可用为止.
z目标公式的与或树表示
z B规则的要求: W →L
z 事实表达式必须是合取形
9第3 章确定性推理
z了解基于规则的正向和逆向演绎系统的局限性,
了解基于规则的双向演绎推理过程及其难点.
–局限性: 对目标公式或事实表达式的限制.
–难点: 双向推理终止条件的确定较复杂.
–双向演绎推理过程: 分别利用F规则和B规则对事实
与或树和目标与或树进行变换, 直到经变换后的事
实树与目标树在某处交接并含有一致解图.
–一致解图: 能够证明两棵与或树的根结点互相
CANCEL的一致候选解图.
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第4 章不确定性推理
z理解掌握不确定性推理的概念
–什么是不确定性推理?
–为什么要采用不确定性推理?
–不确定性推理研究的基本问题是什么?
z不确定性的表示
z不确定性的匹配
z组合证据不确定性的计算
z不确定性的更新
z 不确定性结论的合成
11第4 章不确定性推理
z熟练掌握确定性理论基本理论及思想, 能够熟
练使用确定性理论进行不确定性知识的表示及
完成相关不确定性推理计算.
–对于规则和证据的不确定性如何表示?
–组合证据的不确定性如何计算?
–结论的不确定性如何更新?
–结论的不确定性如何合成?
12
第4 章不确定性推理
z熟练掌握主观Bayes方法的基本理论及思想, 能
够熟练使用主观Bayes方法进行不确定性知识
的表示及完成相关不确定性推理计算.
–对于规则和证据的不确定性如何表示?
–组合证据的不确定性如何计算?
–结论的不确定性如何更新?
–结论的不确定性如何合成?
13第4 章不确定性推理
z掌握证据理论的基本理论及思想, 能够使用证
据理论进行不确定性知识的表示及完成相关不
确定性推理计算.
–对于规则和证据的不确定性如何表示?
–组合证据的不确定性如何计算?
–结论的不确定性如何更新?
–结论的不确定性如何合成?
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第5 章搜索策略
z理解掌握状态空间及问题归约的相关概念, 熟
练掌握用状态空间法和问题归约法进行问题的
描述及问题求解过程的表示,能够针对简单典
型问题选择合适的表示方法, 进行正确的问题
描述及问题求解.
–对于给定问题如何定义”状态”及”操作”?
–状态空间及状态空间图
–问题的分解及等价变换
–问题归约的与或树表示
–什么是本原问题? 可解节点? 不可解节点? 解树?
15第5 章搜索策略
z熟练掌握状态空间的常用肓目搜索算法, 能够
使用它们进行简单问题的求解, 给出搜索过程
的搜索树及解路径.
–状态空间的广度优先搜索
–状态空间的有界深度优先搜索
–代价树搜索
z代价树的广度优先搜索
z 代价树的有界深度优先搜索
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第5 章搜索策略
z比较盲目搜索和启发式搜索, 掌握启发式搜索
的相关概念. 熟练掌握常用的状态空间启发式
搜索算法A算法及A*算法, 理解掌握它们之间
的关系. 解够熟练使用A算法或A*算法进行典
型问题的求解, 能够根据具体问题正确定义启
发函数, 给出启发式搜索树及(最优)解路径.
–什么是启发性信息? 估价函数?
–A算法, A*算法
–A*算法的特性
17第5 章搜索策略
z掌握与或树的盲目搜索算法, 对于简单问题的
求解能够给出搜索树及解树.
–解树? 什么是可解过程? 不可解过程?
–与或树的广度优先搜索
–与或树的深度优先搜索
18
第5 章搜索策略
z熟练掌握与或树的启发式搜索算法AO*算法.
能够进行简单问题的求解, 给出搜索树及(最优)
解树.
–如何评价解树的优劣? 解树的代价如何计算?
–与或树的启发式搜索过程: 核心思想优先扩展希望
树的端节点.
–什么是希望? 如何计算希望树?
19第5 章搜索策略
z熟练掌握博弈树的极大极小过程搜索算法, 能
够使用它进行简单双人完备信息博弈问题的求
解, 给出求解过程及最优解. 并能使用α-β剪
枝技术进行剪枝提高搜效率.
–极大极小过程指什么?
–估价函数的定义
–α-β剪枝技术
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第6 章机器学习
z理解掌握机器学习的概念及其对人工智能的重
要意义. 掌握学习系统基本模型, 了解各部分的
任务功能, 掌握机械式学习的基本思想, 掌握实
例学习系统的两空间模型，了解实例学习的学
习过程.
–什么是机器学习？
–机械式学习的基本思想是什么？
–实例学习系统的两空间模型？
21第7 章神经网络及连接学习
z掌握常用的人工神经元模型, 掌握常用的人工神经网络互连结构单层、两层和多层结构模型。
理解人工神经网络的学习机理。
掌握感知器模型，了解感知器学习算法。
–什么是人工神经元？人工神经网络？常见的人工神
经网络结构怎样？
–人工神经网络学习的机理是什么？。