人工智能原理及应用复习提纲
人工智能原理复习与考试指导
人工智能原理复习与考试指导
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人工智能是一种复杂的新兴学科，由于其内容的复杂性，学生在复习备考时可能会感到无从下手。
本书的目的是帮助学生在复习备考人工智能原理时有个明确的指导，为其准备考试提供依据。
本书主要介绍人工智能原理复习与考试指导，包括基础知识、复习要点、备考技巧等内容。
全书分为五部分，分别是基础知识复习、机器学习基础、自然语言处理基础、机器视觉基础以及实践探索。
第一部分介绍了人工智能的基本理论，包括基础概念、机器学习和模式识别的原理，以及神经网络的基本原理等内容。
第二部分介绍了机器学习的基本原理和方法，并介绍了一些常见的机器学习算法和模型，包括有监督学习、无监督学习和半监督学习等内容。
第三部分介绍了自然语言处理的基本原理，包括文本分类、自动摘要等内容。
第四部分介绍了机器视觉的基本原理，包括图像分类、物体识别等内容。
最后一部分介绍了一些实践探索，如人工智能的应用、评价指标等内容。
总的来说，本书旨在帮助学生复习备考人工智能原理，提供一份完整的指导，为学生准备考试提供依据。
除此之外，读者还可以了解到关于深度学习技术、机器视觉技术、自然语言处理技术以及人工。
《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。
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。
哈工大人工智能复习提纲
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@2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4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6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。
自考人工智能原理重点复习大纲
自考人工智能原理重点复习大纲
一、概述
- 人工智能的基本概念和定义
- 人工智能的发展历史和应用领域
- 人工智能的基本原理和方法
二、知识表示与推理
- 逻辑表示和推理的基本概念和方法
- 谓词逻辑与一阶谓词逻辑
- 归结推理和演绎推理
- 产生式规则与专家系统
三、机器研究
- 机器研究的基本概念和分类
- 监督研究、无监督研究和半监督研究的基本原理
- 决策树、朴素贝叶斯和支持向量机的原理和应用
- 神经网络和深度研究的基本原理和应用
四、自然语言处理
- 自然语言理解和生成的基本概念和方法
- 词法分析、句法分析和语义分析的原理和技术
- 文本分类、信息抽取和机器翻译的基本原理和应用
五、计算机视觉
- 计算机视觉的基本概念和方法
- 图像特征提取和图像识别的原理和技术
- 目标检测、图像分割和人脸识别的基本原理和应用
六、智能系统与伦理
- 智能系统的发展现状和前景
- 人工智能在社会和经济中的应用
- 人工智能带来的伦理、法律和社会问题
七、人工智能的挑战和发展方向
- 当前人工智能面临的挑战和问题
- 未来人工智能的发展方向和趋势
- 人工智能与人类的关系和合作
以上为自考人工智能原理的重点复习大纲，希望能对你的学习有所帮助。
人工智能与应用 复习总纲
人工智能与应用复习总纲：第一节：人工智能在智能汽车领域的发展概述重要知识点回顾：1.出于怎么样的目的促使人们从事智能汽车的研究车辆性能的提高尤其是智能汽车的研发能有效的降低交通事故的发生，在许多事故中人类的反应速度是来不及反应的，但基于计算机技术、微电子技术及智能自动化技术而发展的智能汽车就能在短时间内做出反应。
因此各发达国家早在20世纪70年代就开始了智能汽车的研究。
2.国内外智能汽车研究的重要事件。
从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究。
我国从20世纪80年代开始着手无人驾驶汽车的研制开发，并取得了阶段性成果。
1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
谷歌为自最先开始研究无人驾驶的企业。
3.早期自动驾驶汽车的应用环境。
从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，大致应用军事用途环境和城市高速公路环境。
4.智能汽车上涉及到哪些领域的技术}计算机技术、微电子技术及智能自动化技术等。
第二节：国内外智能汽车应用与分析重要知识点回顾：1.车道保持系统的主要依赖于哪项技术的发展机器视觉2.车道偏离报警系统与车道保持系统的区别区别在于：车道偏离报警系统只是在车道出现偏离的情况下起到警告的作用，并不会干预方向使车辆回到正确路线。
车道保持系统则会实现上述功能。
3.车道保持系统工作方法简述。
车道保持系统依赖车前方的摄像头来识别道路边界线，使车辆能够沿着道路边界线行驶，当车辆偏离边界线的时候，系统将发出警报，或者通过震动方向盘等方式提醒驾驶者，并轻微干预方向盘，使汽车回归到正常路线。
4.自动泊车辅助系统(APA) 的主要组成部分@自动泊车辅助系统主要由信息检测单元、电子控制单元和执行单元等组成。
5.自动泊车辅助系统工作流程。
激活系统>>车位检测>>路径规划>>路径跟踪6.根据自动泊车智能化程度，自动泊车分为那三种当前汽车主要配备的是哪一种半自动泊车、全自动泊车、全自动远程泊车当前汽车主要配备的是半自动泊车。
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。
人工智能期末复习概要
当MB(H,E)>0时，则为P(H/E)> P(H),那么有 MD(H,E)=0
如果P(H/E)= P(H),则MD(H,E)= MD(H,E)=0表 示，E与H无关
第四章 不确定性推理
不确定性的传递问题
– 单条知识
第四章 不确定性推理
可信度方法 组合证据不确定性表示
– 当多个证据以合取得方式构成一个组合证 据的时候，组合证据的可信度为这些单一 证据的可信度最小值；
– 当多个证据以析取得方式构成一个组合证 据的时候，组合证据的可信度为这些单一 证据的可信度最大值；
第四章 不确定性推理
– MB(H,E)：信任增长度 – MD(H,E)：不信任增长度 – MB(H,E)与MD(H,E)是互斥的 – 解释
学习目标
– 了解不确定性推理的含义、思路和讨论的 主要问题。
– 掌握可信度方法、主观Bayes方法和证据 理论不确定性推理方法
第四章 不确定性推理
计算问题
– 不确定性的传递问题 – 证据不确定性的合成问题 – 结论不确定性的合成问题
第四章 不确定性推理
可信度方法 知识不确定性的表示
– 在基于可信度的不确定性推理模型中，知 识是以产生式规则来表示的，而只是的不 确定性则是以可信度CF(H,E)来表示的， 其一般的形式为：
第一章 绪论
课程研究的主要内容
– 知识表示 – 推理方式
确定性推理（主要归结原理） 不确定性推理
– 搜索技术研究
普通图搜索 超图搜索（与或图搜索）
第一章 绪论
需要解决的问题：
– 万能的人工智能的知识体系结构从根本上 就不可能有，最根本的原因是缺乏知识。 人是根据知识行事的，而不是根据抽象原 则上进行推理。
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人工智能原理及应用复习提纲
第一章
1.什么是人工智能？
答：人工智能从学科角度说是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
2.人工智能的产生和发展过程有哪些？
答：①孕育期（1956年以前）②形成期（1956年～1970年）③知识应用期（1971年～80年代末）
④综合集成期
3.人工智能的研究和应用领域
答：机器学习；自然语言理解；专家系统；模式识别；计算机视觉；机器人学；博弈；自动定理证明；自动程序设计；智能控制；智能决策支持系统；人工神经网络；知识发现和数据挖掘；分布式人工智能
第二章
1.什么是知识表示？
答：知识表示：就是对知识的一种描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。
2.常用的知识表示方法有哪些？
答：目前使用较多的有：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。
3.产生式系统的基本结构
答：综合数据库；规则库；控制系统
4. 什么是产生式系统？
答：用产生式知识表示方法构造的智能系统称为产生式系统。
第三章
1.什么是推理？
答：所谓推理是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程
2.推理的控制策略包括哪些内容？分别解决什么问题？
答：推理的控制策略又可分为推理策略和搜索策略
推理策略主要解决推理方向、冲突消解等问题。
搜索策略主要解决推理线路、推理效果、推理效率等问题。
3.推理的方向有哪些？
答：推理分为正向、逆向及混合推理。
4.冲突消解策略有几种？
答：特殊知识优先；新鲜知识优先；差异性大的知识优先；领域特点优先；上下文关系优先；前提条件少者优先
第四章
1.什么是不确定性推理
答：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，最终推理出具有一定程度的不确定性，但又是合理或者基本合理的结论的思维过程。
2.C-F模型（大题）
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))
例4.2 设有如下一组知识：
r1: IF E1 THEN H (0.9)
r2: IF E2 THEN H (0.6)
r3: IF E3 THEN H (-0.5)
r4: IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1 (0.8)
已知：CF(E2)=0.8, CF(E3)=0.6, CF(E4)=0.5, CF(E5)=0.6, CF(E6)=0.8 求：CF(H)=?
解：由r4得到：
CF(E1)=0.8xmax{0,CF(E4 AND (E5 OR E6 ))}
= 0.8xmax{0,min{CF(E4),CF(E5 OR E6 )}}
= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{CF(E5),CF(E6)}}}
= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{0.6,0.8}}}
= 0.8xmax{0,min{0.5,0.8}}
= 0.8xmax{0,0.5}
= 0.4
由r1得到：
CF1(H) = CF(H,E1) x max{0, CF(E1)}
=0.9x max{0,0.4}
=0.36
由r2得到：
CF2(H) = CF(H,E2) x max{0, CF(E2)}
=0.6x max{0,0.8}
=0.48
由r3得到：
CF3(H) = CF(H,E3) x max{0, CF(E3)}
= -0.5x max{0,0.6}
= -0.3
根据结论非精确性的合成算法得到：
CF1,2(H)＝CF1(H) + CF2(H) － CF1(H) x CF2(H)
＝0.36＋0.48－0.36x0.48
＝0.84－0.17=0.67
= 0.53
CF(H)=0.53
第五章
1.什么是搜索？
答：根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。
2. 搜索的类型
答：可根据搜索过程是否使用启发式信息分为盲目搜索和启发式搜索。
也可根据问题的表示方式分为状态空间搜索和与/或树搜索。
3.人工智能中最基本的两种问题求解方法
|})(||,)(min{|1)()()(32,132,13,2,1H CF H CF H CF H CF H CF -+=}3.0,67.0min{13.067.0--=7.037.0=
答：状态空间法和问题归约法是人工智能中最基本的两种问题求解方法
4.什么是端节点与终止节点
答：没有子节点的节点称为端节点；本原问题所对应的节点称为终止节点
5.什么是解树？
答：由可解节点构成，并且由这些可解节点可以推出初始节点为可解节点的子树为解树。
问题规约求解过程实际上就是生成解树。
6.会用两种算法求解树和节点扩展顺序
第六章
1.什么是专家系统？
答：专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。
2.专家系统的基本结构是什么？且简单回答每一部分的功能是什么？
答：知识库；数据库；推理机；解释机构；知识获取模块；用户界面
知识库是专家系统的知识存储器，用来存放求解问题的领域知识。
数据库相当于专家系统的工作存储器，用来存储有关领域问题的事实、数据、初始状态和推理过程中得到的各种中间状态及目标等。
推理机是一组用来控制、协调整个专家系统正常工作的程序。
解释机构实际是一组程序，它负责解释系统本身的推理结果，回答用户的提问，使用户能够了解推理的过程及所运用的知识和数据，增加用户对求解结果的信任程度。
知识获取模块是专家系统的一种辅助功能，它可为修改知识库中的原有知识和扩充新知识提供相应手段
用户界面作为专家系统与外界的接口，主要用于系统和外界之间的通讯与信息交换。
3.专家系统的产生与发展
答：孕育期；产生期；成熟期；发展期
4.专家系统的作用和意义是什么？
答：①计算机科学和应用发展的需要。
②为人类专家宝贵知识的保存、传播、使用和评价提供了一种有效手段。
③专家系统可以延伸人类专家的能力。
④专家系统能汇集某领域多个专家的知识与经验。
⑤专家系统的研制和推广应用具有巨大的经济效益和社会效益。
第七章
1.什么是知识获取？
答：知识获取就是把用于求解专门领域问题的知识从拥有这些知识的知识源中抽取出来，并转换为一特定的计算机表示。
2.知识获取的任务是什么？
答：为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足领域问题求解的需求。
3.知识获取的基本方法是什么？
答：
1.会谈式知识获取
2.案例分析式知识获取
3.教学式知识获取。
4.归纳式知识获取
第八章
1.解释机构的设计要求是什么？
答：准确性；可理解性；智能性
2．解释机构的实现方法有哪些？
答：预制文本法；追踪解释法；策略解释法；自动程序员解释法
第九章
1.专家系统的主要设计步骤是什么？
答：初步设计；开发原型系统；知识库的维护
2.专家系统的开发步骤是什么？
答：①准备阶段②研究问题③整理知识④建立模型系统⑤改进与扩充⑥测试与维护第十章
1. 专家系统开发工具与环境分哪几类？
答：①程序设计语言②知识工程语言③辅助型工具④支持工具⑤专家系统开发环境
2.知识工程语言分几类？
答：①骨架型知识工程语言②通用型知识工程语言。