人工智能资料
全面的人工智能资料
全面的人工智能资料在当今科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）已经成为了最热门的话题之一。
从智能手机中的语音助手，到自动化生产线中的机器人，再到医疗领域的疾病诊断系统，人工智能的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。
要理解人工智能，首先得明白它并非是一种单一的技术，而是一个涵盖了众多领域和技术的综合性概念。
它涉及到计算机科学、数学、统计学、神经科学、心理学等多个学科的知识和方法。
人工智能的核心目标是让计算机能够像人类一样进行思考、学习和决策。
为了实现这个目标，研究人员开发了各种各样的技术和方法。
其中，机器学习是人工智能的一个重要分支。
机器学习使计算机能够通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式和规律，并利用这些模式和规律来进行预测和决策。
深度学习则是机器学习中的一个热门领域。
它基于人工神经网络的架构，通过多层的神经元网络来处理和分析数据。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
例如，我们常见的人脸识别系统就是基于深度学习技术实现的。
除了机器学习和深度学习，强化学习也是人工智能的重要组成部分。
强化学习通过让智能体在与环境的交互中不断尝试不同的动作，并根据获得的奖励来调整策略，以实现最优的行为。
这种方法在机器人控制、游戏等领域有着广泛的应用。
在人工智能的发展过程中，数据起到了至关重要的作用。
大量高质量的数据是训练有效的人工智能模型的基础。
数据的收集、清洗、标注等工作都需要耗费大量的时间和精力。
同时，数据的隐私和安全问题也日益受到关注。
如何在保证数据可用性的同时，保护用户的隐私和数据安全，是当前亟待解决的问题之一。
人工智能的应用场景非常广泛。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案、预测疾病的发展趋势等。
在金融领域，人工智能可以用于风险评估、欺诈检测、投资决策等。
在交通领域，人工智能可以实现自动驾驶、交通流量预测和优化等。
人工智能考研专业课资料
人工智能考研专业课资料人工智能是当今科技领域备受瞩目的一个领域，许多人都对此感兴趣，尤其是对于考研的学生来说，人工智能专业课资料是他们备战考试的重要辅助材料。
在本文中，我将为大家提供一些关于人工智能考研专业课资料的内容，以帮助考生更好地准备考试。
一、人工智能基础知识1.1 人工智能概述人工智能概述包括对人工智能的定义、发展历史以及与其他相关学科的关系等方面的内容。
学生可以通过阅读教材、查阅相关文献和参加学术讲座等方式来掌握这些知识。
1.2 人工智能核心技术人工智能核心技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能搜索和推荐系统等方面的知识。
学生可通过参与相关实验课程和项目实践来提升这些技能，同时可以使用一些经典的人工智能算法进行代码实现。
1.3 人工智能伦理与法律人工智能的快速发展也带来了一系列的伦理和法律问题，如隐私保护、人工智能的社会影响等。
学生可以通过阅读相关书籍、参加讨论和研究相关案例等方式来了解和应对这些问题。
二、人工智能考研经典教材2.1 《人工智能：一种现代方法》该教材是人工智能领域的经典教材之一，由斯图尔特·罗素和彼得·诺维格合著。
它系统地介绍了人工智能的基本概念、算法和应用领域，并提供了大量的案例和习题供学生练习。
2.2 《机器学习》由周志华教授编著的这本教材是机器学习领域的经典之作。
它深入浅出地介绍了机器学习的基本原理、常用算法和实践技巧，并提供了大量的代码示例和实例分析。
2.3 《自然语言处理综论》自然语言处理是人工智能领域的重要分支之一，该教材由李军教授编著，系统地介绍了自然语言处理的研究方法、语言模型、信息抽取等内容，并对当前的研究热点进行了深入的分析和讨论。
三、人工智能考研学习资源3.1 学术期刊和会议学术期刊和会议是了解人工智能最新研究进展的重要渠道。
其中，国际人工智能联合会议（IJCAI）和人工智能与模式识别国际会议（ICPR）都是人工智能领域的顶级会议，可以通过查阅会议论文和期刊文章来扩展知识面。
小白也能听懂的人工智能原理 课程资料
人工智能（Artificial Intelligence，简称本人）是近年来备受瞩目的领域，其在各行业的应用不断拓展，对人类社会产生了深远的影响。
为了帮助更多人了解人工智能的基本原理和应用，特整理了以下小白也能听懂的人工智能原理课程资料。
一、人工智能概述1. 人工智能的定义人工智能是指利用计算机科学的方法和技术，使机器具有类似人类智能的能力。
这些能力包括但不限于学习、推理、理解自然语言、感知环境、解决问题等。
2. 人工智能的发展历程20世纪50年代末，人工智能的概念首次被提出，随后在各个领域的发展逐渐加快。
20世纪60年代至80年代是人工智能的“寒冬期”，之后随着深度学习等技术的兴起，人工智能迎来了快速发展的新时代。
二、人工智能的基本原理1. 机器学习机器学习是人工智能的重要分支，其主要目的是让计算机系统能够自动学习和提升性能，而无需明确编程。
常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个特殊领域，它使用人工神经网络进行学习，是实现人工智能的重要技术。
深度学习可以通过大量的数据进行训练，从而不断优化模型的性能。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用之一，它致力于使计算机能够理解、分析和生成人类的自然语言。
在机器翻译、语音识别、信息检索等方面有重要应用。
4. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机系统具有“看”的能力，包括图像识别、目标检测、图像生成等领域。
通过人工智能技术，计算机系统能够识别和理解图像内容。
5. 强化学习强化学习是一种通过与外部环境交互来学习最优行为策略的方法。
在游戏、机器人控制等领域有广泛应用。
三、人工智能的应用领域1. 人工智能在医疗领域的应用通过人工智能技术，可以实现医疗影像诊断、药物研发、基因组学分析等，为医学领域提供更精准的解决方案。
2. 人工智能在金融领域的应用人工智能可用于金融风险控制、智能投顾、信用评估等方面，提高金融服务的效率和智能化水平。
人工智能考试资料
人工智能考试资料一、名词解释1、人工智能(4)：用人工的方法在机器上实现的智能；或者说是人们使用机器模拟人类的智能。
人类智能(4)：即人类所具有的智力和行为能力，而这种智力和行为能力是以知识为基础的。
2、控制性知识(16)：指有关问题的求解步骤、技巧性知识，也包括当有多个动作被同时激活时，应该选择哪一个动作来执行的知识。
人工神经网络(12)：一个用大量称为人工神经元的简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构和功能。
3、类属关系(29)：指具有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系。
知识表示(17)：是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
4、算符(64)：引起状态中某些分量发生变化，从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。
综合数据库(25)：又称为事实数据库，用于存放输入的事实、外部数据库输入的事实及中间结果和最后结果的工作区。
5、演绎推理(95)：指从一组已知为真的事实出发，运用命题逻辑或谓词逻辑中的推理规则推出结论的过程。
规则冲突(26)：同时有几条规则的前提条件与事实相匹配。
6、原子命题(85)：一个语句如果不能再进一步分解成更简单的语句，并且又是一个命题，则称此命题为原子命题。
P永假(90)：如果P在每个非空个体域上均永假，则称P永假。
7、前束型范式(98)：如果该谓词公式的所有量词均非否定地出现在公式的最前面，且它的辖域一直延申到公式之末，同时公式中不出现连接词→和↔，这种形式的公式称为前束型范式。
基例(103)：当子句集S中的某个子句C中的所有变元符号均以其H域中的元素替换时，所得到的基子句称为C的一个基例。
8、归结原理(105)：又称为消解原理，是Robinson提出的一种证明子句集不可满足性，从而实现了定理证明的一种理论及方法。
可信度：9、可信度(126)：就是人们在实际生活中根据自己的经验或观察对某一事件或现象为真的相信程度。
AI基础知识图文教程入门知识学习资料
AI基础知识图文教程入门知识学习资料人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机程序实现的智能行为。
它的目标是模仿人类的智能，通过学习、推理和问题解决来完成任务。
人工智能已经应用到各个领域，如机器人、语音识别、图像分析等。
本文将为您提供AI基础知识图文教程入门知识学习资料，帮助您了解人工智能的基本概念和应用。
一、什么是人工智能？人工智能是集计算机科学、哲学和心理学于一体的交叉学科。
它通过构建和设计智能机器，使其能够感知环境、学习知识、理解语言、进行推理以及自主思考等。
人工智能的目标是使机器能够像人类一样思考和工作。
二、人工智能的基本原理1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一。
它通过构建数学模型和使用算法来让机器从数据中学习和推断，进而完成各种任务。
常见的机器学习算法包括决策树、神经网络和支持向量机等。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机理解和处理人类语言的能力。
它包括语音识别、自动翻译、情感分析等技术，为机器与人类之间的沟通提供了重要的支持。
3. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频的能力。
它涉及图像识别、目标检测、图像分割等技术，广泛应用于人脸识别、图像搜索等领域。
4. 专家系统：专家系统是一种基于知识库和推理机制的人工智能应用技术。
通过将领域专家的知识转化为计算机程序，专家系统能够模拟专家的决策和推理能力，为用户提供专业的咨询和决策支持。
三、人工智能的应用领域1. 机器人技术：人工智能在机器人领域的应用越来越广泛。
智能机器人能够感知环境、学习和改进自身，实现自主导航、语音交互、物品抓取等复杂任务。
2. 语音识别：语音识别技术已经成为人工智能的一项重要应用。
它可以将人的语音信息转化为文本或命令，与智能音箱、智能助理等设备进行交互。
3. 图像处理：人工智能在图像处理领域的应用也非常广泛。
通过计算机视觉技术，机器可以识别图像中的物体、场景和人脸，实现人脸识别、图像搜索等功能。
人工智能基础知识培训资料
支持向量机
支持向量机是一种二分类模型，通过寻找一个超平面来对 样本进行划分，使得不同类别的样本在超平面上的间隔最 大。
模型评估与优化方法
模型评估指标
常见的模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等，用于衡量模型在测试集上 的性能表现。
过拟合与欠拟合
过拟合是指模型在训练集上表现很好但在测试集上表现较差的现象；欠拟合是指模型在训 练集和测试集上表现都较差的现象。
对抗训练
生成器和判别器通过不断 对抗训练，提高生成数据 的真实性和多样性。
应用领域
图像生成、图像修复、超 分辨率重建、视频生成等 。
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CATALOGUE
自然语言处理技术与应用
自然语言处理基本概念
自然语言处理定义
研究在人与人交际中以及在人与计算 机交际中的语言问题的一门学科。自 然语言处理要研制表示语言能力和语 言应用的模型，建立计算框架来实现 这样的语言模型，提出相应的方法来 不断地完善这样的语言模型，根据这 样的语言模型设计各种实用系统，并 探讨这些实用系统的评测技术。
自然语言处理研究内 容
包括词法、句法、语义、语用、话语 等多个层面，涉及语言学、计算机科 学、数学、心理学、哲学等多个学科 领域。
自然语言处理应用
包括机器翻译、情感分析、智能问答 、信息抽取、文本分类、文本生成等 多个方面。
词法分析、句法分析及语义理解技术
词法分析
句法分析
对文本进行分词、词性标注等基本处 理，为后续任务提供基础数据。中文 分词是中文自然语言处理的基础任务 之一，旨在将连续的汉字序列切分为 合理的词语序列。词性标注是为分词 结果中的每个单词标注一个正确的词 性，即确定每个词是名词、动词、形 容词或其他词性的过程。
人工智能资料介绍
人工智能资料介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考，具备智能行为的学科。
随着科技的飞速发展，人工智能已经在各个领域展现出了巨大的潜力与应用前景。
本文将为您介绍一些与人工智能相关的资料，帮助您更好地了解和学习这一领域。
1. 《人工智能导论》（Introduction to Artificial Intelligence）这本书是人工智能领域的经典教材之一，由斯图尔特·罗素（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）合著。
该书系统地介绍了人工智能的基础概念、方法和应用，内容涵盖了搜索、知识表示与推理、规划、机器学习等核心内容。
它不仅适合作为大学人工智能教材，也可作为初学者入门的参考书。
2. 《深度学习》（Deep Learning）由叶扬（Ian Goodfellow）、约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）和亚伦·库尔维尔（Aaron Courville）合著的这本书是深度学习领域的经典之作。
深度学习是机器学习的一个分支，通过建立多层的神经网络模型来实现对大规模数据的学习与分析。
该书详细介绍了深度学习的基本原理、算法和实践技巧，并提供了丰富的案例和代码示例，适合读者深入理解和掌握深度学习的方法和应用。
3. 《人工智能：现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）该书由斯图尔特·罗素和彼得·诺维格合著，是人工智能领域最经典的教材之一。
该书全面介绍了人工智能的各个方面，包括问题解决、知识表示、推理、规划、机器学习等，深入浅出地解释了人工智能的基本概念和方法。
此外，该书还提供了大量的案例研究和习题，可帮助读者更好地理解和应用所学知识。
4. Coursera人工智能课程Coursera是一个知名的在线教育平台，提供众多优质的在线课程，其中包括许多与人工智能相关的内容。
人工智能资料收集
人工智能资料收集人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考、学习和决策的科学。
近年来，随着技术的飞速发展，人工智能已经成为了科技领域的热门话题。
为了更好地了解和掌握人工智能的相关知识，我们需要进行资料收集。
一、图书资料图书是获取人工智能知识的重要途径之一。
下面是一些值得推荐的人工智能图书：1.《人工智能简史》这本书由人工智能领域的权威人物编写，系统地介绍了人工智能的发展历程、基本概念和核心技术。
通过阅读这本书，我们可以对人工智能的起源和演变有一个全面的了解。
2.《机器学习》机器学习是人工智能的核心技术之一。
这本书详细介绍了机器学习的基本原理、算法和应用。
通过学习这本书，我们可以了解到机器学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
3.《深度学习》深度学习是机器学习的一个重要分支，也是当前人工智能研究的热点之一。
这本书系统地介绍了深度学习的原理、模型和算法。
通过学习这本书，我们可以了解到深度学习在语音识别、推荐系统等领域的应用。
二、学术论文学术论文是了解最新人工智能研究动态的重要来源。
以下是一些知名的人工智能学术期刊和会议：1.人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是人工智能领域的顶级学术期刊，发表了许多重要的人工智能研究成果。
阅读这些论文，可以了解到人工智能领域的前沿进展。
2.国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence，简称IJCAI）IJCAI是人工智能领域的重要学术会议，每年都会有许多优秀的论文在这个会议上发表。
关注这个会议，可以及时了解到最新的人工智能研究成果。
三、在线资源除了图书和学术论文，互联网上也有很多优质的人工智能资料可供参考。
以下是一些值得推荐的在线资源：1.人工智能研究机构的官方网站许多知名的人工智能研究机构，如Google Brain、OpenAI等，都有自己的官方网站。
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人工智能考试时间：90分钟满分：100分说明：.本卷分为第一卷和第二卷两部分，共8页。
第一卷为客观题，含单项选择题和判断题，单项选择题40小题，每小题1．5分，共60分；判断题10题，每小题1分，共10分；第二卷2页为主观题，共30分，全卷共100分，考试时间90分钟。
一、单选题：1：人类智能的特性表现在4个方面。
A：聪明、灵活、学习、运用。
B：能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。
C：感觉、适应、学习、创新。
D：能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界信息进行创新思维。
2：人工智能的目的是让机器能够，以实现某些脑力劳动的机械化。
A：具有智能B：和人一样工作C：完全代替人的大脑D：模拟、延伸和扩展人的智能3：下列关于人工智能的叙述不正确的有：。
A：人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B：人工智能是科学技术发展的趋势。
C：因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。
D：人工智能有力地促进了社会的发展。
4：人工智能研究的一项基本内容是机器感知。
以下列举中的不属于机器感知的领域。
A：使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。
B：让机器具有理解文字的能力。
C：使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。
D：使机器具有听懂人类语言的能力5：自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的不是它要实现的目标。
A：理解别人讲的话。
B：对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C：欣赏音乐。
D：机器翻译。
6：为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是：。
A：专家系统B：人工神经网络C：模式识别D：智能代理7：如果把知识按照作用来分类，下述不在分类的范围内。
A：用控制策略表示的知识，即控制性知识。
B：可以通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录和传播的知识，即显性知识。
C：用提供有关状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识，即过程性知识。
D：用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即陈述性。
8：下述不是知识的特征。
A：复杂性和明确性B：进化和相对性C：客观性和依附性D：可重用性和共享性9：下述不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。
A：框架表示法B：状态空间表示法C：语义网络表示法D：形象描写表示法10：关于“与/或”图表示法的叙述中，正确的是：。
A：“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系。
B：“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系。
C：“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系。
D：“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程。
11：构成状态空间的4个要素是：。
A：开始状态、目标状态、规则和操作B：初始状态、中间状态、目标状态和操作C：空间、状态、规则和操作D：开始状态、中间状态、结束状态和其他状态12：关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有。
A：用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B：“与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C：“与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D：能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
13：下列不是知识表示法的是。
A：计算机表示法B：“与/或”图表示法C：状态空间表示法D：产生式规则表示法14：一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是。
A：VB B：Pascal C：Logo D：Prolog15：Prolog语言的三种基本语句是：。
A：顺序、循环、分支B：陈述、询问、感叹C：事实、规则、询问D：肯定、疑问、感叹16：匹配是将两个知识模式进行比较。
A：相同性B：一致性C：可比性D：同类性17：下列程序的运行结果是。
A：ellen B：john C：eric D：ellen、john、ericpredicateslikes(symbol,symbol)clauseslikes(ellen,reading).likes(john,computers).likes(john,swimming).likes(leonard,badminton).likes(eric,swimming).likes(eric,reading).goallikes(Person,reading),likes(Person,swimming).18：下列Prolog程序的运行结果是：。
A：xiaohua B：xiaoming C：xiaofang Dpingpongpredicateslikes(symbol,symbol)friend(symbol,symbol)clauseslikes(xiaofang,swimming).likes(xiaoming,pingpong).friend(X,xiaohua):-likes(X,pingpong).goalfriend(X,xiaohua).19predicatesmale(symbol)female(symbol)parent(symbol,symbol)clausesmale(bill).male(joe).female(sue).female(tammy).parent(bill,joe).parent(sue,joe).parent(joe,tammy).goalparent(Parent,_).20：专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是的过程。
A：思维B：思考C：推理D：递推21：进行专家系统的开发通常采用的方法是。
A：逐步求精B：实验法C：原型法D：递推法22：在专家系统的开发过程中使用的专家系统工具一般分为专家系统的和通用专家系统工具两类。
A：模型工具B：外壳C：知识库工具D：专用工具23：专家系统是以为基础，以推理为核心的系统。
A：专家B：软件C：知识D：解决问题24：是专家系统的重要特征之一。
A：具有某个专家的经验B：能模拟人类解决问题C：看上去像一个专家D：能解决复杂的问题25：一般的专家系统都包括个部分。
A：4 B：2 C：8 D：626：人类专家知识通常包括两大类：。
A：理科知识和文科知识B：书本知识和经验知识C：基础知识和专业知识D：理论知识和操作知识27：确定性知识是指知识。
A：可以精确表示的 B：正确的C：在大学中学到的知识D：能够解决问题的28：下列关于不确定性知识描述错误的是。
A：不确定性知识是不可以精确表示的B：专家知识通常属于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的知识D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
29：知识获取的目的是将人类专家的知识转换为专家系统知识库中的知识，知识获取的方法通常有种。
A：2 B：3 C：4 D：530：专家系统的推理机的最基本的方式是。
A：直接推理和间接推理 B：正向推理和反向推理C：逻辑推理和非逻辑推理D：准确推理和模糊推理31：专家系统的正向推理是以作为出发点，按照一定的策略，应用知识库中的知识，推断出结论的过程。
A：需要解决的问题B：已知事实C：证明结论D：表示目标的谓词或命题32:下列关于不精确推理过程的叙述错误的是。
A：不精确推理过程是从不确定的事实出发B：不精确推理过程最终能够推出确定的结论C：不精确推理过程是运用不确定的知识D：不精确推理过程最终推出不确定性的结论33：下列不属于专家系统的解释功能的主要作用是。
A：对用户说明为什么得到这个结论B：对用户说明如何得到这个结论C：提高专家系统的信赖程度D：对用户说明专家系统的知识结构34：在重排九宫问题的状态树中（如下图），以下选项中全是分支节点的是。
A：B2、C2、D2、E2 B：B4、C2、D3、D8C：B3、C5、D7、E7 D：C6、D1、E5、E1435：在重排九宫问题中，启发函数H（x）+D（x）中的D（x）表示。
A：节点x与目标状态位置不同的棋子个数B：节点x与目标状态位置相同的棋子个数C：节点x的子节点数D：节点x所在的层数36：有一个农夫带一匹狼、一只羊和一棵白菜过河（从河的北岸到南岸）。
如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃白菜。
但是船很小，只够农夫带一样东西过河。
用0和1表示狼、羊、白菜分别运到南岸的状态，0表示不在南岸，1表示在南岸，（如：100表示只有狼运到南岸）。
初始时，南岸状态为000，表示狼、羊、白菜都没运到南岸，最终状态为111，表示狼、羊、白菜都运到了南岸。
用状态空间为农夫找出过河方法，以下狼、羊、白菜在南岸出现的序列可能是。
A：000-010-100-101-111 B：000-010-001-101-111C：000-100-110-111 D：000-001-011-11137：下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是。
A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg38：井字棋对弈中，假设甲乙双方采用博弈策略的启发函数为：若摆的棋子能增加自己得分机会的摆子：得1分；若摆的棋子能减少对方取胜机会的摆子：得1分；若摆的棋子能增加自己得分机会且能减少对方得分机会：得2分；则下列对弈中，●代表甲方，×代表乙方。
乙方能得2分的步骤是。
A ：B ：C ：D ：39：人工智能的发展历程可以划分为 。
A ：诞生期和成长期B ：形成期和发展期C ：初期和中期D ：初级阶段和高级阶段 40：我国学者吴文俊院士在人工智能的 领域作出了贡献。
A ：机器证明B ：模式识别C ：人工神经网络D ：智能代理二、判断题（每题2分 共20分）1、广度优先搜索方法的原理是：从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（ ）。
2、人工智能的一个重要分支是Pattern Recognition ，中文名称是模式识别。
它主要研究视觉和听觉的识别（ ）。
3、人工智能研究的先驱者认为人的智能主要表现在人能学习知识和运用知识上，知识是智能的基础。
于是学者们把专门的知识集、规则集和附加过程组成知识库，开发出许多专家系统（英文缩写为ES ），在领域获得成功（ ）。