人工智能考点整理
ai知识点总结
ai知识点总结一、人工智能的基本概念人工智能是一门涉及多个学科的交叉学科，包括计算机科学、机器人学、神经科学、哲学、数学等。
人工智能主要研究如何使机器能够具有智能，并进行自主的思考、学习、推理等行为。
人工智能可以分为弱人工智能与强人工智能。
弱人工智能指的是专门用于某一特定领域的人工智能系统，比如语音识别系统、推荐系统等。
而强人工智能则是具有类似于人类智能的综合智能系统，能够自主进行思考、学习、反思等行为。
人工智能的核心问题是智能的产生与表现。
这包括了如何使机器具有感知、认知、学习、推理、训练、规划、决策等能力。
为了解决这些问题，人工智能领域提出了多种方法和技术，其中包括机器学习、深度学习、语音识别、自然语言处理、计算机视觉等。
二、人工智能的相关技术1. 机器学习机器学习是人工智能的重要技术之一，主要用于构建模型并利用数据来进行学习和预测。
机器学习有监督学习、无监督学习和增强学习等不同类别。
在实际应用中，机器学习可以用于推荐系统、预测模型、分类器、聚类等任务。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一种，它通过构建多层神经网络，用大量数据进行训练，从而实现模式识别、特征提取、语音识别、图像处理等任务。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
3. 语音识别语音识别是一种通过计算机对语音进行识别和理解的技术。
语音识别技术可以应用于语音助手、语音控制、语音翻译等领域。
4. 自然语言处理自然语言处理是一种将计算机理解和处理自然语言的技术。
自然语言处理可以用于机器翻译、文本分类、情感分析等任务。
5. 计算机视觉计算机视觉是一种将计算机视觉感知和理解的技术。
通过计算机视觉技术，计算机可以进行图像识别、目标检测、图像生成等任务。
6. 强化学习强化学习是一种通过试错学习的技术，主要用于实现在复杂环境中进行决策和行动。
强化学习在智能游戏、机器人控制、自动驾驶等领域得到广泛应用。
7. 语义网语义网是一种通过语义标记实现互联网信息语义化、结构化的技术。
人工智能知识点总结
人工智能知识点总结
一、人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI），即模拟智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一
门新的技术科学。
它是计算机科学的一个分支，它试图构建一种具有智能
的人工系统。
二、人工智能的主要功能
（1）自动程序：
是指由计算机自动执行的程序，其中可以包括视觉、语音、手势等传
感器的处理，负责收集数据、分析数据并执行相应的任务。
（2）机器学习：
机器学习是一种利用计算机程序来从数据中学习出模型，它可以根据
不断接收到的新数据，来更新模型，以此来实现自我学习的效果。
（3）自然语言处理：
自然语言处理是利用计算机技术进行自然语言文本的分析和理解，它
可以根据文本语义获取符合文本要求的信息，实现人与机器之间的交互。
（4）计算机视觉：
计算机视觉是指利用计算机技术来处理图像，尤其是利用机器学习技
术来识别图像中的目标，实现信息提取。
三、人工智能的突破
（1）计算机算法研究
计算机科学家和人工智能研究人员一直在探索最有效的算法，以便让计算机解决一些复杂的问题。
《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 复习要点汇总
人工智能第一章1、什么是人工智能？从学科角度来看：人工智能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。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
2、物理符号系统的六种基本功能信息处理系统又叫符号操作系统(Symbol Operation System)或物理符号系统(Physical Symbol System)。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：(1)输入符号(input)；(2)输出符号(output);(3)存储符号(store);(4)复制符号(copy);(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；(6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号，继续完成活动过程。
人和计算机具备这6种功能。
3、知识表示（Knowledge Representation）主要方法有：状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示法、本体表示法、过程表示法、神经网络表示法等。
第二章1、谓词逻辑。
2、设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?答：设X：传教士人数，Y：野人人数；设D(X,Y) 为运输过程，当X,Y为正时，表示去程；当X,Y为负时，表示返程。
另外还必须满足：，（X为0时除外）第三章1、1）宽度优先搜索定义: 以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法。
特点：一种高代价搜索，但若有解存在，则必能找到它。
2）深度优先搜索定义：首先扩展最新产生的(即最深的)节点。
与宽度优先搜索算法最根本的不同在于：将扩展的后继节点放在OPEN表的前端。
ai总结试卷知识点
ai总结试卷知识点一、人工智能的基本概念1. 人工智能的定义和特点人工智能是指利用计算机技术模拟人类智能的能力，包括感知、认知、学习、推理、规划和行动等方面。
具有智能的特点，如自主性、学习能力、推理能力、语言能力等。
2. 人工智能的分类根据不同的方法和技术，人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。
强人工智能是指具有人类智能水平的人工智能系统，能够思考、学习和创造；弱人工智能则是指专门针对某一领域或任务的人工智能系统，无法与人类智能相提并论。
二、人工智能的技术原理1. 机器学习机器学习是一种基于数据的自动化学习方法，通过训练数据和算法的迭代优化，使计算机系统能够从中提取知识、模式和规律。
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一种基于人工神经网络的学习方法，具有多层次的表示和抽象特征提取能力。
它能够处理大规模的数据，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理自然语言处理是指通过计算机技术处理和理解自然语言的能力，包括文本分析、语义理解、机器翻译等。
它是人工智能技术的重要应用领域之一，已经在搜索引擎、智能对话系统等方面得到了广泛应用。
4. 强化学习强化学习是一种基于奖励信号进行学习的方法，通过试错和反馈机制，使智能体在与环境的交互中学习并优化策略。
它在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域具有重要应用价值。
5. 人工智能的伦理和安全问题随着人工智能技术的发展，一些伦理和安全问题也愈发突出。
包括数据隐私保护、算法歧视、自动化生产带来的社会影响等。
需要制定相关政策和法规来保障个人权益和社会稳定。
三、人工智能的应用领域1. 医疗健康领域人工智能技术在医疗影像诊断、药物研发、健康管理等方面得到了广泛应用，能够提高诊断精度和治疗效果，促进健康产业的发展。
2. 金融领域人工智能技术在风险管理、信用评估、市场预测等方面具有重要作用，能够提高金融机构的运营效率和风险控制能力。
人工智能重点知识总结
人工智能重点知识总结
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智
能的技术，包括机器研究、自然语言处理、计算机视觉等领域。
下
面是人工智能的重点知识总结：
1. 机器研究
机器研究是人工智能的重要分支，通过让计算机从数据中研究
和改进，来实现自主完成任务。
常见的机器研究算法包括决策树、
支持向量机、神经网络等。
机器研究在图像识别、语音识别、推荐
系统等领域有广泛应用。
2. 自然语言处理
自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间的交互的领域。
它包括文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
自然语言处理的技
术可以帮助计算机理解和处理人类语言，从而实现智能的对话和交流。
3. 计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机理解和解释图像和视频的领域。
它包括图像分类、目标检测、图像生成等任务。
计算机视觉的应用
非常广泛，包括人脸识别、车牌识别、图像搜索等。
4. 深度研究
深度研究是一种机器研究的方法，通过构建具有多个隐层的神
经网络，使计算机可以从大量数据中研究特征和模式。
深度研究在
人脸识别、语音识别等领域取得了重大突破，被广泛应用于各个行业。
5. 强化研究
强化研究是一种通过试错和反馈机制来训练智能体的研究方法。
智能体通过与环境交互，根据奖励信号来调整自己的行为。
强化研
究在游戏、机器人等领域有重要应用。
以上是人工智能的重点知识总结，希望对您有所帮助。
人工智能基础必背知识点大全
人工智能基础必背知识点大全
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指通过模拟人的思维过程和智能行为，以及具备类似人类研究、推理和创新等能力的一门科学和技术。
下面是人工智能基础知识点的大全，供参考：
1. 人工智能基本概念
- 人工智能的定义和基本原理
- 强人工智能和弱人工智能的区别
- 人工智能的发展历程和应用领域
2. 机器研究
- 机器研究的基本概念和分类
- 监督研究、无监督研究和强化研究的区别
- 常见的机器研究算法和模型
3. 神经网络
- 神经网络的基本原理和结构
- 前馈神经网络和反馈神经网络的区别
- 深度研究和卷积神经网络的概念及应用
4. 自然语言处理
- 自然语言处理的基本任务和方法
- 词法分析、句法分析和语义分析的概念和技术
- 常见的自然语言处理工具和框架
5. 计算机视觉
- 计算机视觉的基本任务和技术
- 物体检测、物体识别和图像分割的概念和方法
- 常见的计算机视觉算法和应用案例
6. 专家系统
- 专家系统的基本原理和结构
- 规则推理和知识表示的概念和方法
- 常见的专家系统开发工具和应用领域
以上是人工智能基础必背的知识点大全，希望能为你提供一些帮助和参考。
如有任何疑问，请随时向我提问。
人工智能考点整理
⼈⼯智能考点整理第⼀章绪论1、⼈⼯智能概念⼈⼯智能就是让机器来完成那些如果由⼈来做则需要智能的事情的科学2、智能有哪些具体特征？●具有感知能⼒（系统输⼊）: 机器视觉，机器听觉，图像语⾳识别……●具有记忆与思维能⼒：思维是智能的根本原因，思维是⼀个动态的过程。
思维分为：逻辑思维，形象思维和顿悟思维。
●具有学习能⼒及⾃适应能⼒：适应环境的变换、积累经验的能⼒●具有⾏为能⼒（系统输出）：对外界的智能化反应3、AI的本质研究如何制造出⼈造的智能机器或系统，来模拟⼈类智能活动的能⼒，以延伸⼈们智能的科学。
4、⼈⼯智能系统的三⼤基本问题知识获取、知识表⽰和知识利⽤5、⼈⼯智能研究形成了三⼤学派●符号主义，认为符号是⼈类的认识基元，同时⼈的认识过程即是对符号的计算推理的过程。
其研究内容是基于逻辑的知识表⽰和推理技术。
●联结主义，认为⼈的认识基元是神经元，认识的过程就是⼈脑进⾏信息处理的过程。
主要研究内容是神经⽹络。
●⾏为主义，其主要原理是智能取决于感知和⾏为，它不需要知识，不需要表⽰，不需要推理，智能⾏为是通过与现实外界环境的交互作⽤体现出来的。
研究重点是模拟⼈的各种控制⾏为。
三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。
不同学派间的争论进⼀步促进了⼈⼯智能的发展。
6、⼈⼯智能的⽬的●通过计算机技术模拟⼈脑智能，替代⼈类解决⽣产、⽣活中的具体问题。
●通过计算机技术延伸⼈类智⼒，提⾼⼈类解决⽣产、⽣活中的具体问题的能⼒。
●通过计算机技术研究推动⼈类智⼒发展7、⼈⼯智能的⽬标⼈⼯智能是电脑科学的⼀个重要分⽀，它的近期⽬标是让电脑更聪明、更有⽤，它的远期⽬标是使电脑变成“像⼈⼀样具有智能的机器”。
8、⼈⼯智能研究的基本内容Cognition modeling (认知建模)Knowledge Representation(知识表⽰)Knowledge Reasoning(知识推理)Knowledge Application(知识应⽤)Machine Perception(机器感知)Machine thinking(机器思维)Machine learning(机器学习)Machine behavior(机器⾏为)Intelligent system constructing(智能系统构建)9、⼈⼯智能研究的主要⽅法Function simulation (功能模拟法)Construction simulation (结构模拟法)Behavior simulation (⾏为模拟法)Integration simulation (集成模拟法)Mechanism simulation（机制模拟法）10、⼈⼯智能的研究与应⽤领域Problem Solving 问题求解Logic Reasoning & Automatic Theorem Proving 逻辑推理与⾃动定理证明Natural Language Understanding ⾃然语⾔理解Automatic Programming ⾃动定理证明Machine Learning 机器学习Expert System (ES) 专家系统Artificial Neural Network (ANN) ⼈⼯神经⽹络Robotics 机器⼈学Pattern Recognition 模式识别Computer Vision 计算机视觉Intelligent Control（智能控制）第⼆章知识和知识表⽰⽅法1、什么是知识把有关的信息关联在⼀起的信息结构，就是知识。
人工智能知识点总结
人工智能知识点总结在当今科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）已经成为了最具影响力和变革性的技术之一。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能正在以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
然而，要真正理解人工智能，我们需要深入了解其背后的关键知识点。
一、什么是人工智能人工智能是指机器模拟人类智能的能力。
它旨在让计算机能够像人类一样学习、思考、推理和解决问题。
人工智能不仅仅是简单的自动化，而是能够处理复杂的、不确定的和需要创造性思维的任务。
二、人工智能的发展历程人工智能的发展并非一蹴而就，而是经历了多个阶段。
早期的人工智能研究可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时的科学家们对机器智能充满了乐观的预期。
然而，由于计算能力和数据的限制，早期的尝试并没有取得显著的成果。
到了 20 世纪 80 年代，专家系统成为了人工智能的一个重要应用方向。
专家系统通过将人类专家的知识和经验编码为规则，让计算机能够提供专业的建议和决策支持。
近年来，随着大数据的兴起、计算能力的提升以及深度学习算法的突破，人工智能迎来了新的发展高潮。
深度学习，特别是卷积神经网络和循环神经网络，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。
三、人工智能的核心技术1、机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一。
它使计算机能够通过数据自动学习和改进。
机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
监督学习：通过有标记的训练数据来学习预测未知数据的标记。
例如，通过已知的房屋面积和价格数据来预测新房屋的价格。
无监督学习：处理没有标记的数据，旨在发现数据中的隐藏模式和结构。
例如，对客户的购买行为数据进行聚类分析，以发现不同的客户群体。
强化学习：通过与环境进行交互并根据奖励信号来学习最优策略。
例如，让机器人通过不断尝试和学习来学会行走。
2、深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。
人工智能考点整理
5． 人工智能的基本技术 1. 推理技术 对推理的研究往往涉及到对逻辑的研究。逻辑是人脑思维的规律，从而也是推理的理论基础。 机器推理或人工智能用到的逻辑，主要包括经典逻辑中的谓词逻辑和由它经某种扩充、发展而来的 各种逻辑。后者通常称为非经典或非标准逻辑 2. 搜索技术 搜索就是为了达到某一“目标” ，而连续地进行推理的过程，搜索技术就是对推理进行引导和 控制的技术。所有智能活动的过程，都可看作或抽象为一个“问题求解”过程。而所谓“问题求解” 过程，实质上就是在显式的或隐式的问题空间（状态图、与或图等逻辑网络）中进行搜索的过程。 搜索技术也是一种规划技术。因为对于有些问题，其解就是由搜索而得到的“路径” 。 3. 知识表示与知识库技术 知识表示是指知识在计算机中的表示方法和表示形式，它涉及到知识的逻辑结构和物理结构。 知识库类似于数据库，所以知识库技术包括知识的组织、管理、维护、优化等技术。对知识库的操 作要靠知识库管理系统的支持。显然，知识库与知识表示密切相关。知识表示实际也隐含着知识的 运用，知识表示和知识库是知识运用的基础，同时也与知识的获取密切相关 4. 归纳技术
力学、进化和环境适应。 人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(life as it could be)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(life as we know it)的实质。 人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计 算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。 8. 机器视觉 机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科；在视觉方面，已 经给计算机系统装上电视输入装置以便能够“看见”周围的东西。 机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模 与识别、实时图像压缩传输和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。
人工智能知识点总复习(附答案)
知识点1.什么是人工智能？它的研究目标是什么？人工智能的研究目标远期目标揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展近期目标研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
相互关系远期目标为近期目标指明了方向近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础2.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？人工智能研究的三大学派：随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、联结主义和行为主义三大学派。
符号主义学派是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。
例如，专家系统等。
联结主义学派是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，人工神经网络研究掀起了第二次高潮。
之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。
行为主义学派是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。
智能科学技术学科研究的主要特征(1)由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究；(2)由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究；(3)由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究；(4)由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究；(5)智能技术应用已渗透到人类社会的各个领域。
知识表示的类型按知识的不同存储方式：陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；知识本身和使用知识的过程相分离。
过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。
知识表示的基本方法非结构化方法：一阶谓词逻辑产生式规则结构化方法：语义网络框架知识表示的其它方法状态空间法和问题归约法。
大学计算机人工智能知识点,人工智能期末考试知识点(考点)总结
点）总结1、智能所包含的能⼒(1)感知能⼒(2)记忆与思维能⼒(3)学习和⼒适应能⼒(4)⼒为能⼒2、⼒⼒智能分为五个阶段：(1)孕育期(2)形成期(3)知识应⼒期(4)从学派分⼒⼒向综合(5)智能科学技术学科的兴起3、⼒⼒智能研究的基本内容(1)与脑科学和认知科学的交叉研究(2)智能模拟的⼒法和技术研究4、⼒⼒智能研究中的不同学派(三⼒学派)(1)符号主义(2)联结主义(3)⼒为主义5、机器学习机器学习是机器获取知识的根本途径，同时也是机器具有智能的重要标志。
有⼒认为，⼒个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。
机器学习有多种不同的分类⼒法，如果按照对⼒类学习的模拟⼒式，机器学习可分为符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘等。
6、演绎推理与归纳推理的区别演绎推理与归纳推理是两种完全不同的推理。
演绎推理是在已知领域内的⼒般性知识的前提下，通过演绎求解⼒个具体问题或证明⼒个给定的结论。
这个结论实际上早已蕴涵在⼒般性知识的前提中，演绎推理只不过是将其揭⼒出来，因此它不能增殖新知识。
⼒在归纳推理中，所推出的结论是没有包含在前提内容中的。
这种由个别事物或现象推出⼒般性知识的过程，是增殖新知识的过程。
7、确定性知识确定性知识是指其真假可以明确给出的知识，其表⼒⼒法主要包含谓语逻辑表⼒法、产⼒式表⼒法、语义⼒络表⼒法、框架表⼒法等。
8、谓语逻辑表⼒⼒法P299、语义⼒络表⼒法P3410、框架表⼒法(鸟框架)P4111、产⼒式推理的基本结构产⼒式推理的基本结构如图所⼒，它包括综合数据库、规则库和控制系统三个重要组成部分。
12、谓语公式P6913、状态空间的盲⼒搜索树搜索算法包括⼒般树和代价树的盲⼒搜索算法。
《人工智能》知识点整理
《人工智能》知识点整理第二讲知识表示2.0.知识表示的重要性知识是智能的基础：获得知识、运用知识符合计算机要求的知识模式：计算机能存储、处理的知识表示模式；数据结构（List, Table, Tree, Graph, etc.）2.1 基本概念2.1.1 数据、信息与知识数据(Data)⏹信息的载体和表示⏹用一组符号及其组合表示信息信息(Information)⏹数据的语义⏹数据在特定场合下的具体含义知识(Knowledge)⏹信息关联后所形成的信息结构：事实& 规则⏹经加工、整理、解释、挑选、改造后的信息2.1.2 知识的特性⏹相对正确性⏹一定条件下⏹某种环境中⏹......⏹不确定性⏹存在“中间状态”⏹“真”（“假”）程度⏹随机性⏹模糊性⏹经验性⏹不完全性⏹...... ⏹可表示性& 可利用性⏹语言⏹文字⏹图形⏹图像⏹视频⏹音频⏹神经网络⏹概率图模型⏹......2.1.3 知识的分类⏹常识性知识、领域性知识（作用范围）⏹事实性知识、过程性知识、控制知识（作用及表示）⏹确定性知识、不确定性知识（确定性）⏹逻辑性知识、形象性知识（结构及表现形式）⏹零级知识、一级知识、二级知识（抽象程度）2.1.4 常用的知识表示方法⏹一阶谓词（First Order Predicate）⏹产生式（Production）⏹框架（Framework）⏹语义网络（Semantic Network）⏹剧本（Script）⏹过程（Procedure）⏹面向对象（Object-Oriented）⏹Petri网（Petri Network）⏹信念网（Belief Network）⏹本体论（Ontology）……2.1.5 如何选择合适的表示方法？⏹充分表示领域知识⏹有利于对知识的利用⏹便于理解和实现⏹便于对知识的组织、管理与维护2.2 一阶谓词表示法1. 优点⏹自然性⏹接近自然语言，容易接受⏹精确性⏹用于表示精确知识⏹严密性⏹有严格的形式定义和推理规则⏹易实现性⏹易于转换为计算机内部形式2. 缺点⏹无法表示不确定性知识⏹所能表示的知识范围太狭窄⏹难以表示启发性知识及元知识⏹未能充分利用与问题本身特性有关的知识⏹组合爆炸⏹经常出现事实、规则等的组合爆炸⏹效率低⏹推理与知识的语义完全割裂2.3 产生式表示法⏹1943年E. Post第一次提出⏹称为“Post机”的计算模型（《计算理论》）⏹一种描述形式语言的语法⏹AI中应用最多的知识方法之一⏹Feigenbaum研制的化学分子结构专家系统DENDRAL⏹Shortliffe研制的的诊断感染性疾病的专家系统MYCIN⏹……2.3.1 产生式的基本形式P → Q 或IF P THEN Q CF = [0, 1]其中，P是产生式的前提，Q是一组结论或操作，CF(Certainty Factor)为确定性因子，也称置信度。
2024年计算机三级人工智能考点分析
2024年计算机三级人工智能考点分析随着科技的飞速发展，人工智能已经成为当今世界的热门领域。
计算机三级考试中关于人工智能的考点也在不断更新和完善，以适应行业的发展需求。
对于准备参加 2024 年计算机三级人工智能考试的考生来说，了解考点的分布和重点内容是至关重要的。
首先，我们来谈谈知识表示与推理这一重要考点。
在人工智能中，知识的表示方式多种多样，如产生式规则、语义网络、框架等。
考生需要理解这些不同的表示方法的特点和适用场景，能够根据具体问题选择合适的知识表示方式。
推理则是基于已有的知识进行逻辑推导得出新的结论，包括确定性推理和不确定性推理。
确定性推理方法如演绎推理、归纳推理等，考生要熟悉其推理过程和规则；不确定性推理如基于概率的推理、基于模糊逻辑的推理等，需要掌握其基本原理和计算方法。
机器学习是另一个核心考点。
监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三大主要类型。
监督学习中，考生要掌握常见的算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，理解它们的工作原理、优缺点以及如何应用于实际问题。
无监督学习中的聚类算法，如KMeans 聚类、层次聚类等，要求能够分析数据的特点并选择合适的聚类方法。
强化学习则需要理解智能体与环境的交互过程，以及如何通过奖励机制来优化策略。
深度学习也是近年来的热门考点。
深度神经网络，如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等，考生需要了解其架构和工作机制。
特别是卷积神经网络在图像识别、目标检测等领域的应用，以及循环神经网络在自然语言处理中的应用，如文本生成、机器翻译等。
此外，还需要掌握深度学习中的优化算法，如随机梯度下降及其变体，以及如何防止过拟合的技术，如正则化、Dropout 等。
自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一。
词法分析、句法分析、语义理解等是常见的考点。
考生要了解如何对文本进行分词、词性标注等基础处理，掌握句法分析的方法和算法。
语义理解方面，包括语义角色标注、文本分类、情感分析等，需要能够运用相关技术和模型解决实际问题。
AI知识点整理
AI知识点整理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要领域，旨在让机器能够模拟和执行人类智能的任务。
近年来，AI在各个领域取得了巨大的突破和应用。
本文将整理一些关键的AI知识点，以帮助读者更好地理解和掌握这一领域。
一、机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
它是通过让机器从数据中学习和改进，而不是由程序员显式地编写规则来实现智能化的过程。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
1.1 监督学习在监督学习中，我们提供给机器一个带有标签的数据集，机器根据输入和相应的输出之间的关系来学习。
这样，机器可以根据学到的模式对新的输入进行预测或分类。
常见的监督学习算法有线性回归、决策树、支持向量机等。
1.2 无监督学习无监督学习与监督学习不同，机器只能获得无标签的数据集。
机器根据数据的内在结构和模式，自行发现隐藏在数据中的有用信息。
无监督学习的典型应用包括聚类、降维和关联规则挖掘。
1.3 强化学习强化学习是通过试错的方式来使机器智能化的过程。
机器在与环境交互的过程中，根据不同的行动来获取奖励信号，通过学习最大化累积奖励来选择最佳行动策略。
AlphaGo的背后就是强化学习的应用。
二、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的数学模型，具有强大的数据处理和学习能力。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多层。
神经网络可以通过学习数据中的模式和关系来进行预测和分类。
2.1 感知机感知机是一种简单的人工神经网络模型，由美国科学家Frank Rosenblatt在20世纪50年代提出。
感知机模型只有一个神经元，它接收输入并根据预定义的权重和阈值进行计算，产生输出。
2.2 深度神经网络深度神经网络是指具有多层隐藏层的神经网络模型。
深层网络可以通过多级抽象和特征提取来更好地处理复杂的问题，如图像识别和自然语言处理。
著名的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
人工智能应用知识点
人工智能应用知识点人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学。
近年来，随着技术的不断发展，人工智能已经广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通等。
本文将介绍人工智能应用的一些重要知识点。
一、机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
它是一种通过给计算机提供大量数据和算法，使其能够从中学习并改进自己的能力的方法。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
1. 监督学习监督学习是一种通过给计算机提供带有标签的训练数据，使其能够学习到输入和输出之间的关系的方法。
常见的监督学习算法有决策树、支持向量机和神经网络等。
2. 无监督学习无监督学习是一种通过给计算机提供没有标签的训练数据，使其能够自动发现数据中的模式和结构的方法。
常见的无监督学习算法有聚类、关联规则和降维等。
3. 强化学习强化学习是一种通过给计算机提供环境和奖励信号，使其能够通过试错来学习最优策略的方法。
常见的强化学习算法有Q-learning和深度强化学习等。
二、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的另一个重要领域，它研究如何让计算机能够理解和处理人类的自然语言。
自然语言处理在机器翻译、文本分类、情感分析等方面有着广泛的应用。
1. 词法分析词法分析是自然语言处理的基础，它包括分词、词性标注等任务。
分词是将连续的文本划分为一个个有意义的词语，词性标注是为每个词语确定其词性。
2. 句法分析句法分析是研究句子的结构和语法关系的任务。
它可以将句子分解为短语结构或依存关系树，从而帮助计算机理解句子的意义。
3. 语义分析语义分析是研究句子的意义和语义关系的任务。
它可以将句子中的实体和关系提取出来，从而帮助计算机理解句子的语义。
三、计算机视觉计算机视觉是人工智能的另一个重要领域，它研究如何使计算机能够理解和处理图像和视频。
人工智能相关知识点考试
人工智能相关知识点考试一、人工智能的基本概念。
1. 定义。
- 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它旨在让机器能够像人类一样进行感知、学习、推理、决策等智能行为。
2. 发展历程。
- 人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代。
- 达特茅斯会议被视为人工智能诞生的标志，当时的科学家们提出了人工智能的概念，并对其未来发展进行了讨论。
- 早期的人工智能发展经历了符号主义阶段，主要基于逻辑推理和知识表示，例如专家系统的构建。
- 后来随着计算能力的提升和数据量的增加，连接主义兴起，以神经网络为代表，尤其是深度学习的发展，推动了人工智能在图像识别、语音识别等众多领域取得巨大突破。
3. 人工智能的分类。
- 弱人工智能：专注于执行特定任务，如语音助手只能进行语音交互相关的任务，而不具备真正意义上的通用智能。
- 强人工智能：具备与人类相当的智能水平，能够像人类一样思考、学习、解决各种复杂问题，目前还尚未完全实现。
- 超人工智能：在智能水平上远远超过人类，这是一种理论上的未来发展阶段。
二、人工智能的主要技术。
1. 机器学习。
- 定义：机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
- 分类：- 监督学习：- 概念：使用标记数据进行学习，训练数据集中包含输入特征和对应的输出标签。
例如在图像分类任务中，输入是图像，输出是图像所属的类别（如猫、狗等）。
- 常见算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树等。
- 非监督学习：- 概念：使用未标记数据进行学习，旨在发现数据中的结构、模式或规律。
例如聚类分析，将数据点划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点具有相似性，不同簇的数据点具有较大差异。
- 常见算法：K - 均值聚类、层次聚类等。
人工智能技术知识点总结
人工智能技术知识点总结1. 人工智能的基本概念和历史人工智能的基本概念是指模拟和实现人类的认知、推理、学习等智能行为的计算机系统。
人工智能技术的发展可以追溯到20世纪50年代，经历了符号主义时期、连接主义时期、深度学习时期等阶段。
在符号主义时期，人工智能研究者主张通过符号逻辑来模拟人类的智能行为；而在连接主义时期，人工智能研究者则更注重模拟神经网络的结构和功能；深度学习则是在连接主义的基础上继续发展而来的。
2. 人工智能的技术应用人工智能技术已经在各个行业得到了广泛应用，包括医疗、金融、交通、教育等领域。
在医疗领域，人工智能技术可以帮助医生快速而准确地诊断疾病，辅助手术操作等；在金融领域，人工智能技术可以帮助银行和金融机构更好地识别欺诈行为和风险管理等；在交通领域，人工智能技术可以实现无人驾驶技术，提高交通安全性，减少交通拥堵，在教育领域，人工智能技术可以根据学生的学习情况，给出个性化的学习建议等。
3. 人工智能的技术原理人工智能技术的核心是机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）技术。
机器学习是指利用数据和数学模型，使计算机系统可以自动地“学习”和提高性能。
深度学习则是一种机器学习的子集，利用深度神经网络对数据进行识别和分析。
深度学习技术最早由Hinton等人提出，并在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
此外，人工智能技术还包括了语音识别、机器视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理、规划等技术。
语音识别是指让计算机能够识别和理解人类语音信息，从而实现智能语音交互；机器视觉是通过计算机系统识别和理解图像和视频信息，实现智能图像识别；自然语言处理技术是帮助计算机系统理解和处理人类语言信息，包括文本分析、信息检索等。
4. 人工智能的发展趋势人工智能技术的发展已经深入到我们生活的方方面面，未来，人工智能技术将继续在医疗、金融、交通、教育等领域发挥着重要作用，并在智能家居、智能制造等领域得到更广泛的应用。
人工智能考点整理精要
人工智能考点整理精要一、人工智能概述人工智能（AI）是研究、开发和应用系统能够模拟、优化和拓展人类智能的一门多领域交叉学科。
它遍及计算机科学、神经科学、心理学、语言学、机器学习、计算数学等诸多领域。
人工智能的最终目标是构建一种能模拟、替代或协助人的智能系统，从而使之能够处理复杂的现实世界中的任务。
基于它，技术应用领域也由此发展出机器视觉、自然语言处理、智能控制、机器学习、知识表示推理及认知主义等几大子领域。
二、基本概念1、机器智能：机器智能是指机器具备某些能动地解决实际问题的思考能力，具备某种intent（意愿），是建立在生物智能基础上的机器学习系统原理的总称。
机器智能是一门研究以某种特定目标为指导，将机器能力提升到达到与人类相似的智能水平的科学。
2、强人工智能：这是一种具备较高智能水平的人工智能技术，它能够模拟人类行为，拥有程序模型、学习技术、决策及控制等能力，并能够完成较复杂的计算任务，大大提升机器的知识处理能力。
3、自动机：自动机是一种计算图模型，它可以模拟有限状态机，在每个状态下都有确定的动作，有节点（状态）连接的边（转移），可以用它实现模拟某种情况发生的过程，以及在应用于人工智能时完成许多基本搜索算法。
三、机器学习机器学习（ML）是人工智能中最重要的分支之一，它旨在建构系统，使其能够从摄取的数据中学习，从而获得推断、预测及决策能力。
它不仅用于数据信息处理和数据挖掘，而且还可以用来实现人工智能系统、机器人智能和可视化分析等多领域。
以机器识别数据为特征的机器学习通常被称为深度学习，它可以对图像、声音及文本模糊处理，进行识别、语义抽取及去除干扰等，因此以其构建的人工智能系统的效果更为突出。
四、机器视觉机器视觉（MV）是一门发展最迅速的技术，它是人工智能的重要组成部分，也是实现计算机视觉目标的基础。
机器视觉主要于借助计算机对自然图像所提取的特征，以及借助图像处理、计算机视觉以及模式识别原理实现的计算机的智能识别，旨在从现实图像中提取必要信息，进而创造一种能够自主地理解它周围物体的人工智能系统。
人工智能知识点总结
CHW:一、概论1. 人工智能是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等构成。
2. 智能科学研究智能的基本理论和实现技术，是由脑科学、认知科学、人工智能等学科构成的交叉学科。
3. 认知(cognition)是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。
认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学，包括从感觉的输入到复杂问题求解，从人类个体到人类社会的智能活动，以及人类智能和机器智能的性质。
思维是客观现实的反映过程，是具有意识的人脑对于客观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反映。
智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。
4. 人类思维的形态：感知思维、形象思维、抽象思维、灵感思维。
5. 神经网络基本特点：①以分布式方式存储信息。
②以并行方式处理信息。
③具有自组织、自学习能力。
符号智能：以知识为基础，通过推理进行问题求解。
也即所谓的传统人工智能。
计算智能：以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。
人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能6.符号智能与计算智能区别：符号智能就是传统人工智能，以知识为基础，通过推理求解问题；计算智能以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。
人工神经网络，遗传算法、模糊等都是计算智能。
7. 非单调推理：一个正确的公理加到理论中，反而使得所得结论变无效。
如封闭世界假设CWA，限定逻辑；定性推理：把物理系统分成子系统，对每个子系统之间的作用建立联系，通过局部因果性的行为合成获得实际物理系统的功能；不确定性推理：随机性、模糊性、不确定性。
如DS证据、模糊集、粗糙集、贝叶斯。
8. 知识、知识表示及运用知识的推理算法是人工智能的核心, 而机器学习则是关键问题。
机器学习的研究四个阶段：①无知识的学习：主要研究神经元模型和基于决策论方法的自适应和自组织系统。
②符号概念获取：给定某一类别的若干正例和反例，从中获得该类别的一般定义。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
4. 自动程序设计 不仅可以促进半自动软件开发系统的发展， 而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的 性能)的人工智能系统得到发展 智能学习 1. 机器学习 机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径；机器学习还有 助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。 学习是一个有特定目的的知识获取过程， 其内部表现 为新知识结构的不断建立和修改，而外部表现为性能的改善 2. 神经网络 神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。神经网络已在模式识别、 图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用 3. 计算智能与进化计算 计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。进化计算是指一类以达尔文进化论 为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法、进化策略和进化规划 智能行动 1. 机器人学 包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现 机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。目前已经建立了一些比较复杂的机器人系统。机器 人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。 2. 智能控制 智能控制是一类无需(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自 动控制。 智能控制是同时具有以知识表示的非数学广义世界模型和数学公式模型表示的混合控制过 程，也往往是含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以 知识进行推理，以启发来引导求解过程。 3. 智能检索 随着科学技术的迅速发展，出现了“知识爆炸”的情况，研究智能检索系统已成为科技持续快 速发展的重要保证。首先，建立一个能够理解以自然语言陈述的询问系统本身就存在不少问题。其 次， 即使能够通过规定某些机器能够理解的形式化询问语句来回避语言理解问题， 但仍然存在一个 如何根据存储的事实演绎出答案的问题。 第三， 理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学 科领域数据库所表示的知识。 4. 智能调度与指挥 求解某些问题的程序会产生一种组合爆炸的可能性，这时，即使是大型计算机的容量也会被用 光。目的是使“时间-问题大小”曲线的变化尽可能缓慢地增长，即使是必须按指数方式增长。为 处理组合问题而发展起来的许多方法对其它组合上不甚严重的问题也是有用的。 5. 分布式人工智能与 Agent 它是分布式计算与人工智能结合的结果。分布式人工智能系统以鲁棒性作为控制系统质量的标 准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。分 布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。 多 agent 系 统更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动态的世界环境 6. 数据挖掘与知识发现 数据挖掘是通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和 方法， 从大量的数据中提炼出抽象的知识， 从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系 和本质规律，实现知识的自动获取。 7. 人工生命 旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系 统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动
力学、进化和环境适应。 人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(life as it could be)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(life as we know it)的实质。 人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计 算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。 8. 机器视觉 机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科；在视觉方面，已 经给计算机系统装上电视输入装置以便能够“看见”周围的东西。 机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模 与识别、实时图像压缩传输和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。
考试题型
内容
第1章 绪论
1． 人工智能的定义（能力） ，人工智能的研究目标 返回目录 人工智能(能力)： 人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、 感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 人工智能的研究目标： a) 对智能行为有效解释的理论分析; b) 解释人类智能; c) 构造智能的人工制品。 近期目标： 实现机器智能 ——理论和技术基础 远期目标： 制造智能机器——发展方向 2． 人工智能的起源与发展过程；典型人物、事件 返回目录 亚里士多德： 给出了形式逻辑的基本规律 培根： 系统地给出了归纳法 莱布尼茨： 提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理 布尔： 实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数 哥德尔： 证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是 不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的 图灵 提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机） ，1950 年提出了图灵试验，发表了“计算机与智 能”的论文 数学家 Mauchly： 发明了电子数字计算机 ENIAC 神经生理学家 McCulloch： 建立了第一个神经网络数学模型 香农： 发表了《通讯的数学理论》 ，代表了“信息论”的诞生 麦卡锡： 人工智能之父，1956 年提出了“Artificial Intelligence” 50 年代初： 开始有了符号处理。 （搜索法） 。机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等 60 年代： Simon 由试验得到结论：人类问题的求解是一个搜索的过程，效果与启发式函数有关。叙述了 智能系统的特点：智能表示、智能推理、智能搜索 Nilson 发表了 A*算法（搜索方法） McCarthy 建立了人工智能程序设计语言 Lisp
1965 年 Robinson 提出了归结原理， （与传统的自然演绎法完全不同的消解法） 。 1968 年 Quillian 提出了语义网络的知识表示方法 1969 年 Minsky 出了一本书“感知机” ，给当时的神经网络研究结果判了死刑 70 年代： 开始从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就发现问题：归结法费时、下棋赢不了全 国冠军、机器翻译一团糟。 以 Feigenbaum 为首的一批年轻科学家改变了战略思想，1977 年提出了知识工程的概念，以知 识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。 80 年代： 人工智能发展达到阶段性的顶峰 1986 年 Rumlhart 领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神 经网络的根本问题之一。从此，神经网络的研究进入新的高潮 90 年代 计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化，人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等 主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近 3． 人工智能的主要学派及观点 返回目录 符号主义 又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理 符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。 认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、 西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。 联结主义 称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机 制与学习算法。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 行为主义 又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统 认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人， 它被看做新 一代的“控制论动物” ，是一个基于感知－动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。 4． 人工智能所研究的范围与应用领域 返回目录 智能感知 1. 模式识别 是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟 2. 自然语言理解 就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的 过程， 其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些 技术 智能推理 1. 问题求解 它包含问题的表示、分解、搜索与归约等 2. 逻辑推理与定理证明 重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证 明， 并在出现新信息时适时修正这些证明。 定理证明的研究在人工智能方法的发展中曾经产生过重 要的影响 3. 专家系统 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够 利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题，关键是表达和运用专家知识
目录
第1章 绪论 1． 人工智能的定义（能力） ，人工智能的研究目标 2． 人工智能的起源与发展过程；典型人物、事件 3． 人工智能的主与应用领域 2. 单选题 5． 人工智能的基本技术 3. 填空题 30 分 第 2 章 知识表示 4. 简答题 1. 概念：知识及形式化描述、同构变换、同态变换 5. 论述题 2. 知识、信息和数据的区别 3. 知识表示法应用（一阶谓词、产生式、框架、语义网络） 4. 产生式系统的基本结构 5. 语义网络中的语义联系（实例、泛化、聚集、属性、推论） 6. 推理过程中填槽的方式 第 3 章 搜索策略 1. 状态空间搜索概述 状态空间的图描述，搜索，正向逆向搜索，影响搜索方向的因素 2. 盲目的图搜索策略图搜索、搜索树、回溯法、广度优先法、深度优先法 3. 启发式图搜索策略 启发信息与估价函数、A 搜索算法、 OPEN 表、 CLOSED 表 4. 与/或图（树）搜索策略 搜索算法、解树及代价、希望树、博弈树搜索、极大极小分析法、α—β 剪枝 5. 遗传算法的基本思想 第 4 章 推理 1. 推理的概念、类型，推理的控制策略、正反向推理 2. 归结反演系统——归结原理、归结反演、应用归结反演求取问题的答案的过程，归结原理相关概念、 置换、合一 3. 基于规则的演绎推理（正向、反向和双向的演绎推理过程描述） 第 5 章 机器学习 1. 机器学习的概念、主要策略，机器学习系统的功能及结构 2. 机械学习、示例学习、类比学习、归纳学习的基本原理 3. 基本思想：基于决策树的归纳学习、强化学习、神经网络、基于 BP 网络的学习 第 6 章 专家系统 1. 专家系统的概念、理想结构模型，构建专家系统的主要步骤 2. 基于规则的专家系统的优缺点 3. 基于框架专家系统：继承、槽、方法 4. 知识发现的定义 第 7 章 机器人系统 1. 机器人的定义、发展历程（三代） 、制造原则、主要构成 2. Agent 的基本特征、BDI 模型、Agent 的工作过程图 3. Agent 的类型、与专家系统和对象的区别 4. Agent 通信机制：黑板和消息对话 5. 多 Agent 系统：特征、协调、协作