研究生课程人工智能原理期末测验考试试题
人工智能期末考试卷(1)评分标准及标准答案
(此文档为Word格式,下载后可以任意编辑修改!)试卷装订封面人工智能期末考试卷(1)一、填空题(每空1分,共10分)1智能具有五个特征,分别为① 学习能力、自适应能力、②记忆与思维能力、表达能力和感知能力。
2. 机器的③ 感知能力是让机器自动获取知识的基本条件,而知识的自动获取一直是智能系统研究中最困难的问题之一。
3•从研究的角度不同,对人工智能的研究可分两大阵营:④ 联接和⑤符号。
其中⑤符号的理论基础为数理逻辑。
4. ⑥问题规约方法是一种将复杂问题变换为比较简单的子问题,子问题再转换为更简单的子问题,最终将问题转换为对本原问题的知识表示方法。
5. 鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。
6. 当某个算符被认为是问题求解的决定步骤时,此算符为⑧关键算符。
7. 宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可能会发生⑨组合爆炸。
8. 语义网络⑩方法是1968年由J.R.Quilian 在研究人类联想记忆时提出的心理学模型。
1972年,Simon首先将⑩用于自然语言理解系统。
二、简答题(共30分)1. 什么是A*算法的可纳性?(4分)答:在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下,若一个搜索法总能找到最短(代价最小)的解答路径,则称算法具有可采纳性。
2. 在一般图搜索算法中,当对某一个节点n进行扩展时,n的后继节点可分为三类,请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。
(8分)答:把SNS中的子节点分为三类:(1)全新节点,(2)已出现于OPEN表的节点,(3 )已出现于CLOSE表的节点;/后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点;(3分)*加第1类子节点于OPEN表,并建立从子节点到父节点n的指;(1分)*比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价,若经由新父节点的代价较小,则移动子节点指向新父节点(2分)•对于第3类子节点作与第2类同样的处理,并把这些子节点从CLOSE 表中移出,重新加入OPEN表;(2分)3. 请简述不确定性推理的含义。
北京理工大学研究生《人工智能》期末试题
2
2. 给定布尔函数: A B XNOR C 。(注:XNOR 表示同或运算)。 (1)设计一个实现 A B 的两层感知器;(7 分) (2)在第 1 小题设计的两层感知器基础上,增加一个径向基函数网络,实现
A B XNOR C 。(8 分)
3. 给定如下函数:
f x x 3 60 x 2 900 x பைடு நூலகம்00
课程编号:21-081200-108-07
北京理工大学 2010 - 2011 学年第一学期
研究生《人工智能》期末试题
班级 学号 姓名 成绩
四、计算题(45 分,每小题 15 分) 1. 兹有以下知识: (1)约翰喜欢吃牛排,或者约翰喜欢吃土豆。 (2)如果约翰既喜欢吃牛排又喜欢吃土豆,那么约翰是一个不偏食的人。 (3)如果某人喜欢吃牛排,那么他喜欢吃土豆。 (4)如果某人喜欢吃土豆,那么他喜欢吃牛排。 应用归结演绎推理方法证明:约翰是一个不偏食的人。
其中限定 x 为[0,31]区间中的整数。现要求使用遗传算法求解 f x 的最大值(最 优 x 10 ),采用二进制串进行编码。 1)给出编码方案 (2 分) 2)根据编码方案,将下表中 4 个个体表示为相应二进制串,填在表中。(3 分)
Individual P1 P2 P3 Value 28 15 23
1
Binary String
P4
4
3)设二进制串中位置编号方式是从左至右,且从 0 开始按顺序编号。选择上表 中 P3 和 P2 作为父代个体,执行单点交叉(交叉位置在第 1 位)得到子代个体 C1 和 C2. 继续选择 P4 和 P2 作为父代个体,执行单点交叉(交叉位置在第 2 位)得到子代个体 C3 和 C4。写出这些交叉过程和结果。(7 分) 4)计算 C1 对应的 x 和 f x 。(3 分)
人工智能原理试题及答案
人工智能原理试题及答案
1. 什么是人工智能(AI)?
- 人工智能是一种模拟人类智能的技术,用于使计算机能够自
主地研究、理解、推理和解决问题。
2. 人工智能的分类有哪些?
- 人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种。
弱人工智
能是指针对特定任务开发的人工智能系统,而强人工智能则是指能
够在各种任务上展现人类智能水平的人工智能系统。
3. 什么是机器研究?
- 机器研究是一种人工智能技术,通过让计算机从数据中自主
研究和改进来完成任务,而无需明确地进行编程。
4. 机器研究的主要算法有哪些?
- 机器研究的主要算法包括监督研究、无监督研究和强化研究。
监督研究通过已标记的数据进行研究和预测,无监督研究则是通过
非标记的数据进行研究和发现模式,而强化研究则通过试错和奖励
机制进行研究和优化。
5. 人工智能的应用领域有哪些?
- 人工智能可以应用于多个领域,包括自然语言处理、图像识别、语音识别、机器人技术、智能交通、金融风控等。
6. 人工智能的未来发展趋势是什么?
- 人工智能的未来发展趋势包括深度研究的进一步发展、边缘计算的应用、对抗性研究的研究、跨界融合等。
7. 人工智能的伦理与法律问题有哪些?
- 人工智能的发展引发了伦理与法律问题,例如隐私保护、数据安全、算法判定的公正性、自动驾驶的责任分配等。
以上是对人工智能原理的一些试题及答案,希望能对你的学习有所帮助。
人工智能期末试题与答案完整版(最新)
人工智能期末试题与答案完整版(最新)一单项选择题(每小题 2 分,共 10 分)1.首次提出“人工智能”是在( D )年A.1946B.1960C.1916D.19562.人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:BA. 专家系统、自动规划B.专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D.机器学习、自然语言理解3. 下列不是知识表示法的是 A 。
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4.下列关于不确定性知识描述错误的是 C。
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”。
5.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C。
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-sg 二填空题(每空 2 分,共 20 分)1. 目前人工智能的主要学派有三家:符号主义、2.问题的状态空间包含三种说明的集合,状态集合 G 。
进化主义初始状态集合S和连接主义、操作符集合。
F 以及目标3、启发式搜索中,利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向,这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容,涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三名称解释(每词 4 分,共20 分)人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答:( 1)人工智能人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI 。
人工智能原理考试样卷
定义操作符 R(i)表示农夫带东
i=0 农夫自己到左岸; i=1 农夫带狼到左岸; i=2 农夫带羊到左岸; i=3 农夫带菜到左岸;
3. 解:设用 qA,qB 和 qC 分别表示把 A 盘,B 盘和 C 盘绕轴逆时针转动 90º,这些操 作(算符)的排列顺序是 qA,qB,qC。 应用广度优先搜索,可得到如下搜索树。在该搜索树中,重复出现的状态不再划出,
《人工智能原理》考试样卷
一、简答题 1. 什么是人工智能?人工智能与计算机程序的区别?(5’)
2. 何谓估价函数?在估价函数中,g(n)和 h(n)各起什么作用? (10)
3. 什么是专家系统?它具有哪些特点与优点?(5’)
4. 请阐述状态空间的一般搜索过程,OPEN 表与 CLOSED 表的作用是什么?(10’)
2
S12 即 Sg
3 3341 2 11
4 3 21 2 341
2 3 1 4 31 4 2
4
3
4
4
4
3
4
S9
2
2 1 33 11 3
4
4
2
4. 解:各节点的倒推值和剪枝情况如下图所示:
A ≤0
≥4
S0
≤4 B
≥0 C
≥3
≤0 G ≤-3 H ≤3 I
D
≥4 E
≥6 F
J ≤4 K ≤-3 L ≤6 M
二、计算题
1. 解:第一步:将 5 位侦察员的话表示成谓词公式,为此先定义谓词。
设谓词 P(x)表示是作案者,所以根据题意:
A: P(zhao) ∨ P(qian)
B: P(qian) ∨ P(sun)
C: P(sun) ∨ P(li)
人工智能期末考试试题
人工智能期末考试试题一、选择题(每题2分,共20分)1. 人工智能的英文缩写是:A. AIB. IAC. IID. AII2. 以下哪个不是人工智能的分支领域?A. 机器学习B. 深度学习C. 量子计算D. 自然语言处理3. 神经网络的灵感来源于:A. 电子计算机B. 人脑神经结构C. 遗传算法D. 蜂群算法4. 下列哪项技术不属于机器学习算法?A. 决策树B. 支持向量机C. 遗传算法D. 逻辑回归5. 在人工智能领域,以下哪个概念与“深度学习”最不相关?A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 专家系统D. 长短期记忆网络二、简答题(每题10分,共30分)1. 请简述人工智能与机器学习之间的关系。
2. 解释什么是监督学习和无监督学习,并给出一个实际应用的例子。
3. 描述深度学习在图像识别领域的应用。
三、论述题(每题25分,共50分)1. 论述人工智能在医疗领域的应用及其潜在的伦理问题。
2. 讨论人工智能对就业市场的影响,包括正面和负面的影响。
四、案例分析题(共30分)阅读以下案例:某公司开发了一款智能客服机器人,能够处理客户咨询和解决问题。
请分析该机器人可能面临的技术挑战,并提出解决方案。
五、编程题(共20分)编写一个简单的Python程序,实现一个基于决策树的分类器,对以下数据集进行分类:数据集:```特征1, 特征2, 类别1, 2, 正2, 1, 负3, 3, 正1, 1, 负```要求:- 使用sklearn库中的决策树分类器。
- 训练模型并预测新数据点 [2, 2] 的类别。
六、开放性问题(共10分)你认为人工智能在未来10年内将如何改变我们的日常生活?请给出你的观点和理由。
请注意:所有答案需根据题目要求,结合人工智能的相关知识进行回答。
人工智能导论期末测试题及答案
一、单选题1、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.具有完全的智能B.和人脑一样考虑问题C.完全代替人D.模拟、延伸和扩展人的智能正确答案:D2、符号主义认为人工智能源于()。
A.数理逻辑B.神经网络C.信息检索D.遗传算法正确答案:A3、神经网络研究属于下列()学派。
A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是正确答案:B4、行为主义认为智能取决于()。
A.表示和推理B.感知和行动C.以上都不是D. 推理和计算正确答案:B5、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.000-010-001-101-111B.000-100-110-111C.000-001-011-111D.000-001-011-110正确答案:A6、在图搜索算法中,设规定每次优先从OPEN表的顶端取一个节点进行考察,则在宽度优先搜索中,新扩展出的子代节点应该放在OPEN 表的()。
A.前端B.末端C.任意位置D.中间位置正确答案:B7、深度优先搜索中起始节点的深度是()。
A.0B.1C.2D.3正确答案:A8、在等代价搜索算法中,总是选择()节点进行扩展。
A.代价最小B.深度最小C.深度最大D.代价最大正确答案:A9、在A*算法中,希望估价函数的f是f*的一个估计,可由下式给出:f(n)=g(n)+h(n)其中,g是g*的估计,h为启发式函数,h是h*的估计,那么此定义中包含了()。
A.q tB.A tC. A pD. A t正确答案:C10、三圆盘的梵塔难题采用问题规约表示,设初始问题描述为(111),第一个“1”表示最大圆盘在第一个柱子(最下部),第三个“1”表示最小的圆盘在第一个柱子(最上部)。
人工智能研究生试题
2011年研究生专业课《人工智能》试题
一、用伪码编写合一(或通代)算法unify,该算法用于判断两个
谓词公式间,是否存在一个能使其相同的替换(或通代)。
(20分)二、用伪码编写一个用于图搜索的回溯算法,该算法在状态空间图
中搜索一条从起始状态到目标状态的求解路径。
(20分)
三、简述最佳优先搜索算法(BSF)、A算法和A*算法的异同。
以
“八数码”问题为例,分别给出这三种算法可以使用的一种搜索策略。
(20分)
四、用open表和closed表,编写一个深度优先搜索算法。
(10分)
五、将下面的两句话分别用谓词演算和概念图表示出来。
(10分)
1.Jane给Tom一只冰淇淋。
2.篮球运动员很高。
六、Roberta、Thelma、Steve和Pete四个人一共拥有八项不同的工
作,每人正好两项。
这八项工作分别是:厨师、保安、护士、接线员、警官、教师和拳击手。
护士是一位男性。
厨师的丈夫是接线员。
Roberta不是拳击手。
Pete没有受过九年级后的教育。
Roberta、厨师和警官一起出去打高尔夫球。
请问谁都从事了那两项工作?请用归结法解答。
(20分)。
人工智能导论期末试题及答案
人工智能导论期末试题及答案在人工智能导论课程的期末考试中,考生需要回答以下试题,每道题后面附有答案供参考。
试题一:请简述人工智能的定义及其应用领域。
(10分)答案:人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究、开发和实现用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。
其应用领域包括但不限于机器学习、语音识别、图像处理、自然语言处理、智能机器人等。
试题二:简述机器学习的基本原理和常用算法。
(15分)答案:机器学习是人工智能的重要分支,其基本原理是通过对大量数据的学习和分析,从中发现并建立数据之间的模式和规律,以便用于预测和决策。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。
试题三:简述深度学习的原理及其在计算机视觉领域的应用。
(20分)答案:深度学习是机器学习的一种特殊形式,其核心是使用神经网络进行模式识别和决策。
其原理是通过多层次的神经网络结构,从大量数据中自动提取特征,并进行分类和回归分析。
在计算机视觉领域,深度学习广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
试题四:请简述自然语言处理的基本概念和常见技术。
(15分)答案:自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域,其基本概念是研究如何使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
常见的自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义分析、机器翻译、问答系统等。
试题五:简述智能机器人的发展现状及其未来发展方向。
(20分)答案:智能机器人是人工智能技术在机器人领域的应用,其发展现状是机器人技术与人工智能技术的融合不断加深,智能机器人在工业生产、服务机器人、医疗护理、军事等领域得到了广泛应用。
未来发展方向包括智能机器人的普及与个性化定制、人机协同合作、情感计算等。
试题六:谈谈人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战。
(20分)答案:人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战包括人机关系的重新定义、就业的变革与职业转型、隐私和安全问题、道德与伦理问题等。
人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)
人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)题目一1. 请简述人工智能(Artificial Intelligence)的定义和应用领域。
解析一人工智能是指通过模拟人类智能的技术和方法来实现机器智能的一门科学。
其应用领域广泛,包括但不限于以下几个方面:- 机器研究(Machine Learning):通过大量数据和算法让机器从中研究、改进和适应。
- 自然语言处理(Natural Language Processing):使机器能够理解和处理人类语言。
- 专家系统(Expert Systems):通过模拟专家经验和知识来解决特定问题。
题目二2. 请简要解释机器研究中的监督研究和无监督研究的区别,并给出一个应用示例。
解析二一个应用示例是:根据房屋的大小、地理位置、房间数量等特征来预测房屋价格。
若提供了许多已知价格的房屋数据来训练机器,那么可以应用监督研究来建立一个预测模型。
无监督研究则可以通过聚类算法自动将相似特征的房屋归类到一起。
题目三3. 请解释神经网络(Neural Network)的结构和工作原理。
解析三神经网络由多个节点(神经元)和连接这些节点的权重组成。
它包含输入层、隐藏层和输出层,信息通过层与层之间的连接传递。
神经网络的工作原理是通过反向传播算法进行训练和调整权重,从而研究输入与输出之间的关系。
当输入数据通过神经网络,经过一系列的权重计算和激活函数处理后,最终产生输出结果。
题目四4. 请描述自然语言处理中的词嵌入(Word Embedding)技术及其作用。
解析四词嵌入是一种将单词映射到低维向量空间的技术,将单词转换为实数向量,使得单词的语义和语法关系能够在向量空间中保持。
词嵌入的作用是将自然语言处理问题转化为向量空间计算,使得机器能够更好地理解和处理文本。
通过词嵌入,我们可以计算词语的相似性,进行词性标注、句法分析等任务。
题目五5. 简述强化研究(Reinforcement Learning)的基本原理和应用场景。
人工智能期末试题及答案
人工智能期末试题及答案1. 单选题1) 人工智能的定义是:A. 让计算机具备像人一样的智能B. 通过人的智能让计算机取得突破性进展C. 利用机器学习和自然语言处理等技术让计算机模拟人的智能D. 让计算机能够执行复杂的计算任务答案:C. 利用机器学习和自然语言处理等技术让计算机模拟人的智能2) 人工智能最早的起源可以追溯到以下哪个年代?A. 1940年代B. 1950年代C. 1960年代D. 1970年代答案:B. 1950年代3) 以下哪个是人工智能领域常用的编程语言?A. JavaB. C++C. PythonD. Ruby答案:C. Python4) 以下哪个是机器学习中的监督学习算法?A. K近邻算法B. K均值算法C. 支持向量机算法D. DBSCAN算法答案:C. 支持向量机算法5) 以下哪个是人工智能技术的一个典型应用领域?A. 医疗保健B. 金融C. 物流D. 手机游戏答案:A. 医疗保健2. 简答题1) 请简述人工智能与机器学习的关系。
人工智能是一个更广泛的概念,旨在让计算机模拟人类智能的各个方面。
机器学习则是实现人工智能的一种方法,它通过让计算机从数据中学习并提取规律,进而自动改进和调整算法,以实现更准确的结果预测和决策。
机器学习是人工智能中的一个重要分支,通过训练模型来预测和解决问题。
2) 请简述深度学习的原理和应用。
深度学习是一种机器学习的方法,其原理是模仿人脑神经网络的工作原理构建出来的。
它通过构建深层次的神经网络模型,从数据中提取高级抽象特征,进而实现对于非结构化和复杂数据的更准确的分析和预测。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
3) 请简述自然语言处理的方法和应用。
自然语言处理是人工智能领域的重要分支,主要用于让计算机能够理解和处理人类的自然语言。
其方法包括文本分析、语义理解、文本生成等。
自然语言处理在机器翻译、自动问答系统、智能客服等方面有广泛应用。
人工智能期末考试题及答案
1.什么是人工智能?人工智能有哪几个主要学派?人工智能是指研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能;如何使计算机变得更聪敏、更能干;如何设计和制造具有更高智能水平的计算机的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴的科学技术。
①符号主义学派 ②联结主义学派 ③行为主义学派2.什么是博弈问题?它具有哪些特点?博弈是一类具有竞争性的智能活动特点双方的智能活动,任何一方都不能单独控制博弈过程,而是由双方轮流实施其控制对策的过程3.简述谓词逻辑归结过程。
写出谓词关系公式→用反演法写出谓词表达式→SKOLEM标准形→子句集S →对S中可归结的子句做归结→归结式仍放入S中,反复归结过程→得到空子句 ,得证4.什么是知识?它有哪些特性?知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
知识是事实、信念和启发式规则。
知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
知识就是人们对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,知识还包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。
知识:不完全性不一致不确定性相对性5. 人工智能中什么是知识表示观?有哪些主要的知识表示观认识论表示观认为表示是对自然世界的表述,表示自身不显示任何智能行为。
其唯一的作用就是携带知识。
这意味着表示可以独立于启发式来研究。
本体论表示观(即表示与推理为一体);知识工程表示观6. 何谓语义网络?它有哪些基本的语义关系?语义网络是一种通过概念及其语义联系(或语义关系)来表示知识的有向图,结点和弧必须带有标注。
其中有向图的各结点用来表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件和动作等;结点上的标注用来区分各结点所表示的不同对象,每个结点可以带有多个属性,以表征其所代表的对象的特性。
类属关系;包含关系;属性关系;位置关系;相近关系;时间关系;因果关系;组成关系;多元逻辑关系7. 简述α-β过程的剪支规则。
如果能边生成节点边对节点估值,并剪去一些没用的分枝,这种技术被称为α-β剪枝。
《人工智能基础》期末考试试卷附答案
《人工智能基础》期末考试试卷附答案一、选择题 (每题2分,共20分)1. 以下哪一项是人工智能(AI)的定义?A. 研究如何使计算机执行人类智能任务的学科B. 开发能够自主思考和解决问题的软件C. 利用计算机模拟人类的学习过程D. A、B、C都正确2. 以下哪一项不属于机器学习的类型?A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 深度学习3. 以下哪一项是神经网络的基本单位?A. 节点B. 层D. 权重4. 以下哪一项是决策树算法的主要优点?A. 解释性强B. 复杂度高C. 运行速度快D. 需要大量数据进行训练5. 以下哪一项是支持向量机(SVM)的主要应用场景?A. 分类问题B. 回归问题C. 聚类问题D. 关联规则挖掘二、填空题 (每题2分,共20分)6. 人工智能的三大任务是______、______和______。
7. 朴素贝叶斯分类器是基于______原理进行分类的。
8. 在深度学习中,卷积神经网络(CNN)主要用于______任务。
9. 人工神经网络(ANN)模仿了______的神经元连接方式。
10. 最大似然估计(MLE)是______估计方法的一种。
三、简答题 (每题5分,共30分)11. 简述监督学习和无监督学习的区别。
12. 什么是过拟合?请简述过拟合的原因和解决方法。
13. 请解释什么是“数据增强”,并给出两个应用场景。
14. 简述支持向量机(SVM)的工作原理。
15. 请列举三种常用的优化算法,并简要介绍它们的应用场景。
四、应用题 (每题10分,共20分)16. 假设我们有一个用于识别图片中猫和狗的数据集,其中70%的数据用于训练集,30%的数据用于测试集。
请简述您将如何评估模型的性能。
17. 假设我们正在使用决策树进行分类任务,并发现树的深度为5时,训练集的准确率为95%,但测试集的准确率只有80%。
请简述可能的原因,并提出改进建议。
答案:一、选择题D. 深度学习D. 深度学习A. 节点A. 解释性强C. 分类问题二、填空题6. 知识表示、推理、学习7. 贝叶斯定理8. 图像识别9. 人脑10. 最大似然三、简答题11. 监督学习是在已知输入和输出情况下,通过学习算法得到一个模型,以便对新的输入进行预测。
人工智能导论期末试题及答案
人工智能导论期末试题及答案1、【判断题】《人工智能》课程为理工类通选课,本课程给予学生的主要是思想而不是知识。
答案:√1.2图灵是谁?1、【单选题】图灵曾协助军方破解()的著名密码系统Enigma。
A、英国B、美国C、德国D、日本答案:A2、【判断题】电影《模仿游戏》是纪念图灵诞生90周年而拍摄的电影。
答案:X3、【判断题】图灵使用博弈论的方法破解了Enigma。
答案:√1.3为什么图灵很灵?1、【单选题】1937年,图灵在发表的论文()中,首次提出图灵机的概念。
A、《左右周期性的等价》B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》C、《可计算性与λ可定义性》D、《论高斯误差函数》答案:B2、【单选题】1950年,图灵在他的论文()中,提出了关于机器思维的问题。
A、《论数字计算在决断难题中的应用》B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》C、《可计算性与λ可定义性》D、《计算和智能》答案:D3、【判断题】存在一种人类认为的可计算系统与图灵计算不等价。
答案:X4、【判断题】图灵测试是指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。
如果测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。
答案:√1.4为什么图灵不灵?1、【单选题】以下叙述不正确的是()。
A、图灵测试混淆了智能和人类的关系B、机器智能的机制必须与人类智能相同C、机器智能可以完全在特定的领域中超越人类智能D、机器智能可以有人类智能的创造力答案:B2、【单选题】在政府报告中,()的报告使用“机器智能”这个词汇。
A、中国B、英国C、德国D、美国答案:D3、【多选题】机器智能可以有自己的“人格”体现主要表现在()。
A、模型间的对抗—智能进化的方式B、机器智能的协作—机器智能的社会组织C、机器智能是社会的实际生产者D、机器智能可以有人类智能的创造力答案:ABC4、【判断题】图灵测试存在的潜台词是机器智能的极限可以超越人的智能,机器智能可以不与人的智能可比拟。
人工智能期末试题 (2)
研究生《人工智能》期末试题班级学号姓名成绩1. 在如下图所示的Grid World问题中,灰色实心块表示障碍,机器人将从起点出发走到终点,可以按横向、纵向和对角线方向行走,其中在横向、纵向上行走一步的长度为1,在对角线方向行走的长度为1.4。
现要求机器人规划一条最短路径。
(1)[10分] 用A*搜索方法求解该问题。
给出搜索图,在图上标注每个节点的启发函数值(h值)和估价函数值(f值),以及节点扩展顺序。
(2)[10分] 用Q-学习方法求解该问题。
不必叙述学习过程,直接标注Q-值以及每个状态下的最优动作。
终点始点第1题图2. [10分] 某公司招聘工作人员,A、B、C三人面试。
面试后,公司表示如下想法:(1)三人中至少录取一人。
(2)如果录取A而不录取B,则一定录取C。
(3)如果录取B,则一定录取C。
求证:用Resolution Refutation推理方法证明公司一定录取C。
3. [10分] 请综合利用Single-layer Perceptron和Decision Tree 表示如下布尔函数:()CA¬∧。
(注:XOR表示异或运BXOR算)。
(提示:可将该函数看作一个复合函数)4. [10分] 给定数据集合及其决策结果如下:样本决策结果属性A1属性A2属性A31 No 3 3 52 Yes 36 13 503 Yes 15 14 304 No 14 22 65 No 23 7 246 Yes 4 18 8其中,根据A1, A2和A3的属性值是否大于10来进行决策。
基于该数据集,利用Maximum Information Gain准则生成一棵Decision Tree。
给出该Decision Tree及其生成过程。
(提示:6.1≈)3log25. 在如下图所示的Bayesian Belief Network中,I, H, L, P, E均为布尔型变量。
I表示是否聪明(Intelligent),H表示是否诚实(Honest),L表示是否有许多竞选资金(LotsOfCompainFunds),P表示是否受欢迎(Popular),E 表示是否竞选成功(Elected)。
人工智能期末测试练习题1
人工智能期末测试练习题1题目一
请分别解释以下三种人工智能算法的工作原理:
1. 决策树算法
2. 支持向量机算法
3. 神经网络算法
题目二
请简要描述以下人工智能应用领域:
1. 语音识别
2. 图像识别
3. 自然语言处理
题目三
请解释以下术语:
1. 机器研究
2. 深度研究
3. 强化研究
题目四
请简要介绍以下人工智能的伦理问题:
1. 隐私保护
2. 偏见和歧视
3. 技术失控
题目五
请解释以下术语及其在人工智能中的应用:
1. 人机交互
2. 自动驾驶技术
3. 增强现实技术
题目六
请简要描述机器研究中的监督研究和无监督研究,并提供各自的应用场景。
题目七
请解释以下术语及其在人工智能中的应用:
1. 数据挖掘
2. 机器视觉
3. 自然语言生成
题目八
请简要介绍以下人工智能的发展趋势:
1. 强化研究
2. 自主机器人
3. 量子计算机
题目九
请解释以下术语:
1. 推荐系统
2. 迁移研究
3. 云计算在人工智能中的作用
题目十
以你的理解,简述人工智能在未来的发展前景及可能带来的影响。
注意事项
1. 每个问题的回答请控制在100字以内。
2. 答案应尽量准确和简明扼要。
- 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)。
AI往年考试试题解析一、子句集及其化简不包含任何文字的子句称为空子句。
由于空子句不含有任何文字,也就不能被任何解释所满足,因此空子句是永假的。
空子句一般被记为NIL。
(证明题会用到此结论)化简步骤:(l)消去连接词“→”反复使用如下等价公式:P →Q<=>⌝P V Q,即可消去谓词公式中的连接词“→”。
例如公式(∀x)((∀y)P(x,y) →⌝(∀y )(Q(x,y) →R(x,y)))经等价变化后为(∀x)(⌝(∀y)P(x,y) V⌝(∀y )(⌝Q(x,y)∨R(x,y)))(2) 减少否定符号的辖域(即把否定符号移到紧靠谓词的位置上)反复使用双重否定律⌝(⌝P) <==>P狄·摩根定律⌝(P∨Q)<==>⌝P∧⌝Q⌝(P∧Q)<==>⌝P∨⌝Q量词转换律⌝(∀x)P<==>(∃x)⌝P ,⌝(∃x)P<==>(∀x)⌝P 将每个否定符号“⌝”移到仅靠谓词的位置,使每个否定符号最多只作用于一个谓词上。
例如,上步所得公式经本步变换后为(∀x)((∃y)⌝P(x,y)∨(∃y )( Q(x,y)∧⌝R(x,y)))(3)对变元标准化在一个量词的辖域内,把谓词公式中受该量词约束的变元全部用另外一个没有出现过的任意变元代替,使不同量词约束的变元有不同的名字。
例如,上步所得公式经本步变换后为(∀x)((∃y)⌝P(x,y)∨(∃z )( Q(x,z)∧⌝R(x,z)))(4)化为前束范式化为前束范式的方法是把所有量词都移到公式的左边,并且在移动时不能改变其相对顺序。
由于第(3)步已对变元进行了标准化,每个量词都有自己的变元,这就消除了任何由变元引起冲突的可能,因此这种移动是可行的。
例如,上步所得公式化为前束范式后为:(∀x) (∃y) (∃z )(⌝P(x,y)∨( Q(x,z)∧⌝R(x,z)))(5)消去存在量词消去存在量词时,需要区分以下两种情况。
若存在量词不出现在全称量词的辖域内(即它的左边没有全称量词),只要用一个新的个体常量替换受该存在量词约束的变元,就可消去该存在量词。
若存在量词位于一个或多个全称量词的辖域内,例如(∀x1)(∀x2)……(∀x n)(∃y)P(x1,x2,……,x n,y)则需要用Skolem函数y=f(x1,x2,……,xn)替换受该存在量词约束的变元,然后再消去该存在量词。
例如,在上步所得公式中存在量词(∃y)和(∃z)都位于(∀x)的辖域内,因此都需要用Skolem函数来替换。
设替换y和z的Skolem函数分别是f(x)和g(x),则替换后的公式为:(∀x) (∃y) (∃z )(⌝P(x,f(x))∨( Q(x,g(x))∧⌝R(x,g(x))))(6)化为Skolem标准形Skolem标准形的一般形式为(∀x1)(∀x2)……(∀x2)M(x1,x2,……,x n)其中,M(x1,x2,……,xn)是Skolem标准形的母式,它由子句的合取所构成。
把谓词公式化为Skolem标准形需要使用以下等价关系P ∨(Q∧R)<=>(P∨Q)∧(P∨R)例如,上步所得的公式化为Skolem标准形后为(∀x)((⌝P(x,f(x))∨Q(x,g(x)))∧(⌝P(x,f(x))∨⌝R(x,g(x))))(7) 消去全称量词由于母式中的全部变元均受全称量词的约束,并且全称量词的次序已无关紧要,因此可以省掉全称量词。
剩下的母式,仍假设其变元是被全称量词量化的。
例如,上步所得公式消去全称量词后为((⌝P(x,f(x))∨Q(x,g(x)))∧(⌝P(x,f(x))∨⌝R(x,g(x))))(8)消去合取词在母式中消去所有合取词,把母式用子句集的形式表示出来。
其中,子句集中的每一个元素都是一个子句。
例如,上步所得公式的子句集中包含以下两个子句⌝P(x,f(x)) ∨Q(x,g(x))⌝P(x,f(x)) ∨⌝R(x,g(x))(9)更换变元名称对子句集中的某些变元重新命名,使任意两个子句中不出现相同的变元名。
由于每一个子句都对应着母式中的一个合取元,并且所有变元都是由全称量词量化的,因此任意两个相同子句的变元之间实际上不存在任何关系。
这样,更换变元名是不会影响公式的真值的例如,对上步所得公式,可把第二个子句集中的变元名x更换为y,得到如下子句⌝P(x,f(x)) ∨Q(x,g(x))⌝P(y,f(y)) ∨⌝R(y,g(y))真题1:将(∀x)(∃y)(∃z)((⌝P(x,y)∧Q(x,z)∨R(x,y,z))化成子句集。
(15分)解析:根据步骤(5)⇒(∀x) (∃y) (∃z )((⌝P(x,f(x))∧Q(x,g(x)))∨R(x,f(x),g(x)))根据步骤(6)、(7)⇒子句集为:(⌝P(x,f(x))∨R(x,f(x),g(x)))∧(Q(x,g(x)∨R(x,f(x),g(x))) 根据步骤(8)、(9)⇒子句集为:⌝P(x,f(x))∨R(x,f(x),g(x))和Q(y,g(y)∨R(y,f(y),g(y))二、Herbrand域H 域定义:设S为论域D上的一个子句集,则按下述方法构造的域H∞称为海伯伦域,简记为H域。
(l)令H是S中所有个体常量的集合,若S中不包含个体常量,则可任取一常量a∈D,并令H={ a } ;(2)令H1+i = Hi∨{S中所有n元函数f(x1,x2,……,xn)|xj是Hi中的元素},其中,i=0,1,2,……;j=1,2,……,n。
真题2:已知S={P(f(x),a,g(y),b},求该公式的Herbrand域。
(15分)解析:此例中有两个个体常量a、b和两个函数f(x)、g(y),依H域的定义有H={a,b}H1={a,b}∨{f(a), f(b),g(a),(b)}={a, b, f(a), f(b),g(a),g(b)}H2={a, b, f(a), f(b),g(a),g(b)}∨{f(f(a)), f(f(b)), f(g(a)), f(g(b)), g(f(a)), g(f(b)), g(g(a)), g(g(b))}={a, b, f(a), f(b),g(a),g(b),f(f(a)), f(f(b)), f(g(a)), f(g(b)), g(f(a)), g(f(b)), g(g(a)), g(g(b))} ……H∞={a, b, f(a), f(b),g(a),g(b),f(f(a)), f(f(b)), f(g(a)), f(g(b)), g(f(a)), g(f(b)), g(g(a)),g(g(b)),……}三、归结原理归结原理基本思想是:首先把欲证明问题的结论否定,并加入子句集,得到一个扩充的子句集S’。
然后设法检验子句集S’是否含有空子句,若含有空子句,则表明S’是不可满足的;若不含有空子句,则继续使用归结法,在子句集中选择合适的子句进行归结,直至导出空子句或不能继续归结为止。
设C1和C2是子句集中的任意两个子句,如果C1中的文字L1与C2中的文字L2互补,那么可从C1和C2中分别消去L1和L2,并将C1和C2中余下的部分按析取关系构成一个新的子句C12。
则称这一过程为归结,称C12为C1和C2的归结式,称C1和C2为C12的亲本子句。
例1:设C1=⌝P∨Q,C2= ⌝Q,C3=P,求C1、C2、C3的归结式C123。
解:若先对C1、C2归结,可得到C12=⌝P然后再对C12和C3归结,得到C123=NIL。
在命题逻辑中,已知F,证明G为真的归结反演过程如下:①否定目标公式G,得⌝G;②把⌝G并入到公式集F中,得到{F,⌝G};③把{F,⌝G}化为子句集S;④应用归结原理对子句集S中的子句进行归结,并把每次得到的归结式并入S中。
如此反复进行,若出现空子句,则停止归结,此时就证明了G为真。
谓词逻辑的归结原理:设C1和C2是两个没有公共变元的子句,L1和L2分别是C1和C2中的文字。
如果L1和⌝L2存在最一般合一σ,则称C12=(C1σ-{L1σ})∪(C2σ-{L2σ})为C1和C2的二元归结式,而L1和L2为归结式上的文字。
这里之所以使用集合符号和集合的运算,目的是为了说明问题的方便。
即先将子句Ci σ和Liσ写成集合的形式,并在集合表示下做减法和并集运算,然后再写成子句集的形式。
例2:设C1=P(a)∨R(x),C2=⌝P(y)∨Q(b),求C12。
解:取L1=P(a),L2=⌝P(y),则L1和⌝L2的最一般合一是σ=(a/y)根据定义,可得C12=(C1σ-{L1σ})∪(C2 -{L2σ})=({P(a),R(x)}—{P(a)})∪({⌝P(a),Q(b)}—{⌝P(a)}={R(x)}∪{Q(b) }={R(x),Q(b) }= R(x) ∨Q(b)真题3:用归结原理证明G是否为F1和F2的逻辑结论。
(15分)F1:(∀x)(P(x)→(Q(x)∧R(x)))F2:(∃x)(P(x)∧S(x))G:(∃x)(R(x)∧S(x))解析:假设结论G为假,即⌝G为真,将⌝G加入公式集,并化为子句集(具体化简步骤参考第一部分内容,本题假定替换∃符号时使用a,替换∀符号时用使用x、y,替换符号只是形式上的问题,采用其他符号替换亦可)。
S= {(∀x)(P(x)→(Q(x)∧R(x))),(∃x)(P(x)∧S(x)),⌝(∃x)(R(x)∧S(x))}(1)⌝P(x)∨Q(x) (2)⌝P(y)∨R(y) (3)P(a) (4)S(a)(5)⌝G:⌝R(x)∨⌝S(x),其中(1)(2)是由F1化成的子句,(3)(4)是由F2化成的子句,(5)为⌝G。
(6)对于(4)(5)采用(如例2的办法)归结原理,设L1=⌝S(x),L2=S(a),则L1与⌝L2的最一般合一是σ=(a/x)C12=({⌝R(x),⌝S(x)}—{⌝S(x)})∪({S(a)}—{S(a)}=⌝R(x)(7)对(2)(6)进行归结并替换变元,C12=⌝P(a)(8)NIL (3)(7)进行归结。
注意:①考试答题过程中不必写出取L1、L2及换元的过程,只需写出归结后的结果即可。
②归结过程中,并不一定所有的字句都应用到,只要归结出NIL即可,比如本题目中的(1)字句就并没有应用到。
③如果实在不会,就随便写出一个子句的非语句,然后就说跟此语句结合产生NIL,所以结论成立,这就是所谓的自己编造条件。
(不建议使用)四、产生式表示法、语义网络表示法与框架表示法例:产生式表示法与框架表示法的区别真题4:比较语义网络表示法与框架表示法的区别与联系。
解析:框架的表示结构与语义网络节点的表示结构接近,只是由于前者引入了侧面描述,使框架比节点具有更丰富的表示结构。