人工智能技术导论总复习
人工智能总复习
第五章 问题求解与搜索策略（重点）
状态空间的搜索策略
状态空间表示
宽/广度优先搜索，代价树搜索，A/A*算法
与/或树的搜索策略
问题归约表示
宽/广度优先搜索，代价树搜索
第六章 人工神经网络（了解，可考）
人工神经网络基本结Leabharlann 了解人工神经网络当今新技术新发展
第七章 计算智能（了解，可考）
遗传算法
人工智能总复习
2018.1.5
第一章 绪论（了解）
人工智能的定义 人工智能的应用领域 人工智能的学科基础（哲学、数学、神经科学、计算机
学……） 人工智能的发展过程 人工智能领域的重要人物以及一些重要事件
第二章 知识表示（重点）
状态空间法 谓词逻辑法 问题归约法 与或树搜索 语义网络法 框架表示 其他方法（剧本表示、过程表示）
第三章 经典逻辑推理（重点）
自然演绎推理 归结演绎推理（子句集、归结、结论证明/问题求解） 与或形演绎推理
第四章 不确定推理（重点）
主观Bayes方法 可信度方法 （CF模型、阈值/加权/……） 证据理论 模糊推理（扎德模糊推理）
Rm ( A B) (AV ) UV (A(u) B (v)) (1 A(u)) /(u, v) Ra (AV ) (U B) UV 1 (1 A(u) B (v)) /(u,v)
基本概念、基本流程、重要操作算子
进化策略 进化编程 人工生命
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(考点复习整理)
Homework #1(搜索问题)Ⅰ. 水壶问题考虑以下问题:“三个水壶里面装有水，水壶上没有任何的测量标记。
可以把每个水壶都倒空；也可以把水从一个水壶倒入到另一个水壶中，当一个倒空或者一个完全装满时，倒水会立即停止。
此外，不再允许其他的动作。
三个水壶的容量分别为15，7和3升。
需要量出正好2升水。
”1．将以上问题表达为一个搜索问题，即给出（1）状态的描述，（2）初始状态，（3）目标测试，及（4）后继函数。
[说明：不要列出所有的状态；对于后继函数，不需要把每个状态的所有后继都列出来，但是应该描述清楚针对给定的任意状态如何得到其后继。
此处不要求对问题的解进行描述。
]2．画出上述搜索问题的搜索树，画到深度为2即可（根节点深度为0）。
在深度为0时分支因子是多少？深度为1时分支因子又是多少？参考解答：1.(1) 状态描述：[x, y, z], 其中x, y, z分别为3个水壶中水的重量（整数）。
(2) 初始状态：[15, 7, 3].(3) 目标测试：对状态[x, y, z], 有x=2, or y=2, or z=2(4) 后继函数：给定[x, y, z], 生成以下：- [0, y, z], [x, 0, z], and [x, y, 0] (将某一壶里的水倒空)- [x-min(x+y,7)+y, min(x+y,7), z] (将x倒入y)- [x, y-min(y+z,3)+z, min(y+z,3)] (将y倒入z)- [min(x+z,15), y, z-min(x+z,15)+x] (将z倒入x)- [x-min(x+z,3)+z, y, min(x+z,3)] (将x倒入z)- [min(x+y,15), y-min(x+y,15)+x, z] (将y倒入x)- [x, min(y+z,7), z-min(y+z,7)+y] (将z倒入y)2.搜索树根节点：[15,7,3]深度1的节点：[0,7,3], [15,0,3], [15,7,0] (因为所有的水壶在初始时均装满了水，所以在唯一可能的动作是将壶里的水倒空)深度2的节点：[0,7,3] => [0,0,3], [0,7,0], [7,0,3], [3,7,0][15,0,3] => [0,0,3], [15,0,0], [8,7,3], [15,3,0][15,7,0] => [0,7,0], [15,0,0], [12,7,3], [15,4,3]深度为0时分支因子为3，深度为1时分支因子为4。
人工智能复习资料终极版
⼈⼯智能复习资料终极版⼈⼯智能复习参考（2015⼯程硕⼠）第1章绪论1-1.什么是⼈⼯智能？它的研究⽬标是什么？⼈⼯智能（Artificial Intelligence），简称AI，⼜称机器智能（Machine Intelligence，MI），主要研究⽤⼈⼯的⽅法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展⼈的智能、⽣物智能、⾃然智能，实现机器的智能⾏为。
近期⽬标：⼈⼯智能的近期⽬标是实现机器智能。
即先部分地或某种程度地实现机器智能，从⽽使现有的计算机更灵活好⽤和更聪明有⽤。
远期⽬标：⼈⼯智能的远期⽬标是要制造智能机器。
具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能⼒，具有联想、学习、推理、理解、学习等⾼级思维能⼒，还要有分析问题解决问题和发明创造的能⼒。
1-2.⼈⼯智能有哪些研究⽅法和途径？简单描述它们的特点。
⼀、传统划分法1.符号主义：以⼈脑的⼼理模型为依据，将问题或知识表⽰成某种符号，采⽤符号推演的⽅法，宏观上模拟⼈脑的推理、联想、学习、计算等功能，实现⼈⼯智能。
2.连接主义：不仅要求机器产⽣的智能和⼈相同，产⽣的过程和机理也应该相同。
⼈或某些动物所具有的智能皆源⾃于⼤脑，通过对⼤脑微观结构的模拟达到对智能的模拟，这是⼀条很⾃然的研究⼈⼯智能的途径。
3.⾏为主义：模拟⼈在控制过程中的智能活动和⾏为特性，如⾃适应，⾃寻优、⾃学习、⾃组织等，以此来研究和实现⼈⼯智能。
⼆、现代划分法1.符号智能：是对智能和⼈⼯智能持狭义的观点，侧重于研究任何利⽤计算机软件来模拟⼈的抽象思维过程，并把思维过程看成是⼀个抽象的符号处理过程。
2.计算智能：计算机智能⼜重新回到依靠数值计算解决问题的轨道上来，它是对符号智能中符号推演的再次否定。
3.群体智能：它认同智能同样可以表现在群体的整体特性上，群体中每个个体的智能虽然很有限，但通过个体之间的分⼯协作和相互竞争，可以表现出很⾼的智能。
1-3.为什么能够⽤机器（计算机）模仿⼈的智能？假设：任何⼀个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执⾏上述6种功能：输⼊符号；输出符号；存储符号；复制符号；建⽴符号结构；条件性迁移：反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能，这种智能指的是⼈类所具有的那种智能。
人工智能导论王万良第五版重点总结
人工智能是指用来实现人类智能的一种技术。
人工智能可以通过模拟人类的思维过程来进行推理、学习、规划和感知等任务。
王万良在他的第五版《人工智能导论》中详细介绍了人工智能的基本概念、发展历程、应用领域以及相关的技术和算法。
本文将对该书进行重点总结，旨在帮助读者更好地理解人工智能的核心内容。
一、人工智能的基本概念1. 人工智能的定义在第五版《人工智能导论》中，王万良对人工智能的定义进行了详细解释。
人工智能是一种模拟人类智力的技术，它可以让机器像人一样思考、学习和判断。
人工智能的发展涉及到机器学习、神经网络、自然语言处理等多个领域的知识。
2. 人工智能的发展历程王万良在书中也介绍了人工智能的发展历程，从最初的简单逻辑推理到深度学习和强化学习的应用，人工智能的发展经历了多个阶段。
在不同的阶段，人工智能应用的范围和技术手段有所不同，但其核心目标始终是模拟人类智能。
二、人工智能的应用领域1. 人工智能在医疗健康领域的应用王万良在《人工智能导论》中对人工智能在医疗健康领域的应用进行了重点介绍。
人工智能可以通过分析医疗数据、辅助诊断和制定治疗方案等方式来提高医疗水平和效率。
2. 人工智能在金融领域的应用王万良也介绍了人工智能在金融领域的应用。
人工智能可以通过大数据分析、风险评估、智能投顾等方面来提升金融机构的运营效率和服务质量。
三、人工智能的技术和算法1. 机器学习在《人工智能导论》中，王万良详细介绍了机器学习的基本原理和常用算法。
机器学习是人工智能的核心技术之一，它可以让机器从数据中学习，从而实现自主决策和智能行为。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它以多层神经网络为基础，可以处理复杂的非线性关系，被广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要方向，它致力于让机器能够理解和处理人类语言。
王万良在书中介绍了自然语言处理的基本原理和常用技术，如词向量表示、句法分析、语义理解等。
人工智能总复习
总复习2内容提要•(一)各章重点及题型总结•(二)复习指南•(三)结束语(一)各章重点及题型总结第1章绪论•人工智能的定义和发展△•人类智能和人工智能•人工智能的主要学派△•人工智能的研究与应用领域•注: △表示重点内容•题型:识记类题(简答或论述)3(一)各章重点及题型总结•第2章知识表示方法•状态空间法△•问题归约法△•谓词逻辑法△•语义网络法△•其他方法4(一)各章重点及题型总结•第2章知识表示方法•题型:•识记类题(简答或论述);•用谓词演算公式表示句子(如2-6及课件例题);•用语义网络描述句子(如2-7及课件例题),注意语义网络表示存在量词和全称量词时的区别;•知识的框架法表示(如2-9及课件例题).5(一)各章重点及题型总结•第3章搜索推理技术•图搜索策略△(知道open表,closed表的作用)•盲目搜索△(掌握其中三种搜索方法,会画搜索树,了解open表,closed表在搜索时的变化)•启发式搜索△(掌握有序搜索和A*算法,以及二者的区别,会画搜索树)•消解原理△(熟练掌握子句集的求解步骤,会利用消解反演进行证明和求解答案)•规则演绎系统△(重点掌握正向和反向演绎系统,会将表达式化为与或形,会画与或图,注意事实表达式和目标表达式在化与或形时存在对偶的特性,其步骤并不相同,不要混淆)•产生式系统•系统组织技术•不确定性推理与单调推理6(一)各章重点及题型总结•第3章搜索推理技术•题型:•识记类题(简答或论述);•基于各类搜索方法的搜索类题,会画搜索树(见教材及课件例题);•将谓词公式化为子句形(如3-17及课件例题);•消解反演证明及问题求解(见教材及课件例题);•规则演绎系统,事实或目标表达式的与或形变换及与或图(见教材及课件例题).7(一)各章重点及题型总结•第5章计算智能•进化计算△•人工生命•题型:识记类题(简答或论述)89(二)复习指南•思考题汇总•1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
人工智能复习资料
1.人工智能概念：人造智能，其英文表示是“Artifical Intelligence”，简称AI。
“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实验的智能，因此人工智能又称机器智能。
2.框架的概念：顾名思义，框架（frame）就是一种结构，一种模式，其一般形式是：<框架名><曹名1><槽值1>|<侧面名11><侧面值111，侧面值112，···><侧面名12><侧面值121，侧面值122，···>·<曹名2><槽值2>|<侧面名21><侧面值211，侧面值212，···><侧面名22><侧面值221，侧面值222，···>·<曹名k><槽值k>|<侧面名k1><侧面值k11，侧面值k12，···><侧面名k2><侧面值k21，侧面值k22，···>·即一个框架一般有若干个槽，一个槽有一个槽值或者有若干个侧面3.人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
4.数据挖掘（也称数据开采、数据采掘等）和数据库中的知识发现的本质含义是一样的，只是前者主要流行于统计、数据分析、数据库和信息系统等领域，后者则主要流行于人工智能和机器学习等领域。
5.PROLOG语言只有三种语句，分别称为事实、规则和问题。
6. PROLOG中称无值的变量为自由变量，有值的变量为约束变量。
7.一个完整的Turbo PROLOG程序一般包括常量段、领域段、数据字段、谓词段、目标段和子句段等六个部分。
（加粗字体为常用部分）8.在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。
人工智能导论考试答案
人工智能导论考试答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 以下哪项不属于人工智能的主要研究领域？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 量子计算D. 计算机视觉答案：C2. 以下哪种算法不属于深度学习的范畴？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 决策树D. 长短时记忆网络（LSTM）答案：C3. 在机器学习中，以下哪项技术不属于监督学习？A. 线性回归B. 逻辑回归C. K-均值聚类D. 决策树答案：C4. 以下哪项不属于人工智能在现实生活中的应用？A. 智能语音助手B. 自动驾驶汽车C. 无人飞机D. 机器人手术答案：D5. 以下哪个国家在人工智能领域的发展处于领先地位？A. 美国B. 中国C. 英国D. 日本答案：A二、填空题（每题5分，共25分）1. 人工智能的英文缩写是______。
答案：AI2. 机器学习中的监督学习主要包括回归和______。
答案：分类3. 深度学习的核心技术是______。
答案：神经网络4. 人工智能在医疗领域的应用主要包括辅助诊断、______和医疗机器人。
答案：智能药物研发5. 以下哪项是人工智能发展的重要里程碑事件（______年）？答案：图灵测试（1950年）三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述人工智能的三个基本层次。
答：人工智能的三个基本层次分别为：（1）计算智能：通过计算机程序实现人类智能的模拟。
（2）认知智能：研究人类大脑的工作原理，从而实现人工智能。
（3）情感智能：研究人类情感，使人工智能具备情感理解和表达能力。
2. 简述机器学习中的监督学习和无监督学习。
答：监督学习：通过输入训练数据和对应的标签，训练模型进行预测。
主要包括回归和分类任务。
无监督学习：通过输入未标记的数据，让模型自动发现数据中的规律和特征。
主要包括聚类、降维和关联规则学习等。
3. 简述深度学习中的卷积神经网络（CNN）的基本原理。
答：卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络结构，主要用于图像识别和图像处理。