武汉工程大学考研《人工智能基础》考试大纲

武汉工程大学考研《人工智能基础》考试大纲

一、命题原则：

1、考察学生对基础知识(包括基本概念、基本内容、基本结论、基本计算)的掌握程度以及运用已掌握的知识分析和解决问题的能力。

2、考试对象为报考我校模式识别与智能系统专业各方向的研究生入学考试考生。

3、难易适度，难中易比例：容易：30%，中等：40%，偏难20%，难：10%。

4、考试知识点覆盖率达80%以上。

二、题型、分值及考试时间：

1、题型包括：填空题、名词解释、计算题、简答题

2、考试时间：180分钟

3、满分：150分

三、考试内容与要求

第一章人工智能概述﹙2学时﹚

熟悉1.1 AI的定义及其研究目标

掌握1.2 AI的产生与发展

掌握1.3 AI研究的基本内容

掌握1.4 AI研究的不同学派

掌握1.5 AI的主要研究和应用领域

熟悉1.6 AI近期发展分析

熟悉1.7我国智能科学技术教育体系

第二章知识表示方法﹙5学时﹚

熟悉2.1 知识与知识表示的概念

掌握2.2 一阶谓词逻辑表示法

掌握2.3 产生式表示法

掌握2.4 语义网络表示法

熟悉2.5 框架表示法

熟悉2.6 过程表示法

第三章确定性推理﹙5学时﹚

了解3.1 推理的基本概念

掌握3.2 推理的逻辑基础

掌握3.3 自然演绎推理

掌握3.4 归结演绎推理

掌握3.5 基于规则的演绎推理

第四章搜索策略﹙6学时﹚

熟悉4.1 搜索的基本概念

掌握4.2状态空间的盲目搜索

掌握4.3状态空间的启发式搜索

掌握4.4与/或树的盲目搜索

掌握4.5与/或树的启发式搜索

熟悉4.6博弈树的启发式搜索

第五章计算智能﹙2学时﹚

了解5.1 概述

熟悉5.2 神经计算

了解5.3 进化计算

熟悉5.4 模糊计算

第六章不确定性推理﹙2学时﹚

了解6.1 不确定性推理的基本概念

了解6.2 不确定性推理的概率论基础

了解6.3 确定性理论

了解6.4 主观Bayes方法

了解6.5 证据理论

了解6.6 模糊推理

第七章机器学习(2学时)

熟悉7.1 机器学习的基本概念

熟悉7.2 记忆学习

熟悉7.3 归纳学习

熟悉7.4 解释学习

熟悉7.5 神经学习

第八章自然语言理解(2学时)

熟悉8.1 语言及其理解的基本概念

熟悉8.2 词法分析

熟悉8.3 语法分析

了解8.4 语义分析

第九章分布智能(2学时)

熟悉9.1 分布智能概述

熟悉9.2 Agent的结构

了解9.3 Agent通信

了解9.4 多Agent合作

了解9.5 移动Agent

第十章先进专家系统(2学时)

熟悉10.1 专家系统概述

熟悉10.2 基于规则和基于框架的专家系统

熟悉10.3 模糊专家系统和神经网络专家系统

熟悉10.4 基于Web的专家系统

熟悉10.5 分布式和协同式专家系统

熟悉10.6 专家系统的开发

四、建议教材及主要教学参考书

《人工智能》愤可荣,张严铎清华大学出版社

《人工智能原理及其应用》第二版王万森编著电子工业出版社

《人工智能基础》蔡自兴主编、蒙祖强副主编高等教育出版社

《人工智能及其应用》蔡自兴、徐光佑清华大学出版社

《人工智能》(第一版). 张彦铎主编. 清华大学出版社. 2007年。

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