(完整)人工智能复习总结讲解,推荐文档

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第1章概述

1、重点掌握人工智能的几种定义。

2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。

3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。

人工智能的三大学派及其认知观:

(1)符号主义:认为人工智能起源于数理逻辑。

(2)连接主义:认为人工智能起源于仿生学,特别是对人脑模型的研究。

(3)行为主义:认为人工智能起源于控制论。

第2章确定性知识系统

?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题,解决

问题;

?重点掌握归结演绎推理方法

谓词逻辑法

?一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。

?用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下:

(1)定义谓词及个体,确定每个谓词及个体的确切含义。

(2)根据所要表达的事物或概念,为每个谓词中的变元赋以特定的值。

(3)根据所要表达的知识的语义,用适当的连接符号将各个谓词连接起来,形成谓词公式。例1:设有下列事实性知识:

?张晓辉是一名计算机系的学生,但他不喜欢编程序。

?李晓鹏比他父亲长得高。

请用谓词公式表示这些知识。

(1)定义谓词及个体。

Computer(x):x是计算机系的学生。

Like(x,y):x喜欢y。

Higher(x,y):x比y长得高。

这里涉及的个体有:张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp),以及函数father(lixp)表示李晓鹏的父亲。

?第二步:将这些个体代入谓词中,得到

Computer(zhangxh)

?Like(zhangxh, programming)

Higher(lixp, father(lixp))

?第三步:根据语义,用逻辑联结词将它们联结起来,就得到了表示上述知识的谓词

公式。

Computer(zhangxh)∧?Like(zhangxh, programming)

Higher(lixp, father(lixp))

例2:设有下列语句,请用相应的谓词公式把它们表示出来:

(1)人人爱劳动。

(2)自然数都是大于零的整数。

(3)西安市的夏天既干燥又炎热。

(4)喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。

(5)有的人喜欢梅花,有的人喜欢菊花,有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。

(6)他每天下午都去打篮球。

解:(1)人人爱劳动。

定义谓词如下:

Man(x):x是人。

Love(x,y):x爱y。

(?x)(Man(x)→Love(x,劳动))

解:(1)人人爱劳动。

定义谓词如下:

Man(x):x是人。

Love(x,y):x爱y。

(?x)(Man(x)→Love(x,劳动))

(2)自然数都是大于等于零的整数。

定义谓词如下:

N(x):x是自然数。

I(x):x是整数。

GZ(x):x大于等于零。

(?x)(N(x)→(GZ(x)∧I(x)))

(3) 西安市的夏天既干燥又炎热。

定义谓词:

SUMMER(x):x处于夏天。

DRY(x):x很干燥。

HOT(x):x很炎热。

SUMMER(Xi’an)→DRY(Xi’an)∧HOT(Xi’an)

(4)喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。定义谓词:

MAN(x):x是人。

LIKE(x,y):x喜欢读y。

(?x)(MAN(x)∧LIKE(x, 《SANGUOYANYI》)

→LIKE(x, 《SHUIHU》))

(5)有的人喜欢梅花,有的人喜欢菊花,有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。定义谓词:

MAN(x):x是人。

LIKE(x,y): x喜欢y。

Meihua表示梅花,Juhua表示菊花,

(?x)(MAN(x) ∧LIKE(x, Meihua))∧

(?y)(MAN(y) ∧LIKE(y, Juhua))∧

(?z)(MAN(z) ∧(LIKE(z, Meihua)

∧LIKE(z,Juhua)))

(6)他每天下午都去打篮球。

定义谓词及个体:

设TIME(x):x是下午。

PLAY(x,y):x去打y,

Liming表示李明,

Basketball表示足球,则:

(?x)TIME(x)→PLAY(Liming,Basketball)

产生式系统

?产生式系统的组成

?产生式系统由3个部分组成,即全局数据库、规则库和控制策略,

?综合数据库,用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构,如问题是的初始状态、事实或证据、中间推理结论和最后结果等。

?规则库,用于存放与求解问题有关的某个领域知识的规则之集合及其交换规则。

?其基本形式为

?IF 前提THEN 结论

?控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则。

2.2.4 语义网络法

?语义网络是1968年J.R.Quillian在研究人类联想记忆时提出的心理学模型。

?语义网络的概念

每个语义基元可表示为三元组:

(结点1,弧,结点2)

?节点代表实体

?弧是有方向和标注的

?方向体现了结点所代表的实体的主次关系

?标注表示它所连接的两个实体之间的语义联系

?连接的两个节点间的某种语义联系或语义关系。

?语义网络表示一元关系、二元关系和多元关系:

?多元关系表示方法:通过增加关系结点、动作结点、事件结点或情况结点等的方法把多元关系转化为多个二元关系。

例1、用一个语义网络表示下列命题。

(1)树和草都是植物;

(2)树和草是有根有叶的;

(3)水草是草,且长在水中;

(4)果树是树,且会结果;

(5)苹果树是果树中的一种,它结苹果。

分析:

问题涉及的对象有:

植物、树、草、水草、果树、苹果树

各对象的属性分别为:

树和草的属性:有根、有叶;

水草的属性:长在水中;

果树的属性:会结果;

苹果树的属性:结苹果。

例2:这只小燕子从春天到秋天占有一个巢。

占有

24

2.2.4 框架表示

?1974年,由Minsky在“A framework for representing knowledge”中提出。

?框架是一种描述所论对象属性的数据结构。

?所论对象可以是一个事物、一个事件或者一个概念

?。一个框架由若干个“槽”组成,每个“槽”又可划分为若干个“侧面”。

一个槽用于描述所论及对象的某一方面的属性,一个侧面用于描述相应属性

的一个方面。槽和侧面所具有的属性值分别称为槽值和侧面值。槽值可以是

逻辑型或数字型的,具体的值可以是程序、条件、默认值或是一个子框架。

?(1)框架的基本结构

?一个框架通常由若干个称为“槽”的结构组成

?每一个槽又可以根据实际情况拥有若干个“侧面”

?每一个侧面也可以拥有若干个“侧面值”

?框架的槽值和侧面值,可以是数字、字符串、布尔值,也可以是一个在满足某个给定条件时需执行的动作或过程,还可以是另外一个框架。

?槽或侧面值可附加约束信息。

例:一个用来描述硕士生有关情况的框架

Frame <硕士生>

姓名: 单位(姓,名)

性别:范围(男,女)

默认:男

年龄:单位(岁)

条件:岁>16

学习专业:单位(专业名)

研究方向:单位(方向名)

导师姓名:单位(姓,名)

参加课题:范围(国家级,省部级,其他)

默认:国家级

学籍:<硕学籍>

住址:单位(楼号,房间号)

电话:单位((区号),话机号)

入学时间:单位(年,月)

学制:单位(年)

默认;3年

?例:用框架表示下述报道的地震事件

?【虚拟新华社3月15日电】昨日,在云南玉溪地区发生地震,造成财产损失约10

万元,统计部门如果需要详细的损失数字,可电询62332931。另据专家认为震级不会超过4级,并认为地处无人区,不会造成人员伤亡。

?提示:分析概括用下划线标出的要点,经过概念化形成槽(slot)、侧面(facet)值。

特别要注意,“值”(value)、“默认值”(default)、“如果需要值”(if-needed)、“如果附加值”(if-added)的区别与应用,建议采用格式如下,不用的侧面值可删。

鲁滨逊归结原理

?重点掌握子句集的求解步骤和归结反演过程,掌握归结推理的规则。

归结反演求解过程

1、归结反演

给出一个公式集S和目标公式L,通过反证或反演来求证目标公式L,其证明步骤如下:

(1)否定目标L,得?L;

(2)把?L添加到S中去;

(3)把新产生的集合{?L,S}化成子句集;

(4)应用归结原理,力图推导出一个表示矛盾的空子句NIL。

问题归约法

?问题归约法的概念

?已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。

?该方法也就是从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合。这就是问

题归约的实质。

?问题归约法的组成部分

(1)一个初始问题描述;

(2)一套把问题变换为子问题的操作符;

(3)一套本原问题描述。

第3章搜索推理技术

?重点掌握各种盲目搜索策略、A算法、A*算法、博弈树的α-β剪枝算法

?和搜索相对应的知识表示法一般有两种:

?状态空间法:(S,F,G)

?与或图表示法:基于一种分解与变换的思想,利用树状结构对复杂问题进行

表示,使复杂问题简单化。

3.2 盲目搜索

?盲目搜索又叫做无信息搜索,一般只适用于求解比较简单的问题。宽度优先搜索和深度优先搜索,属于盲目搜索方法。

?Open表、closed表

代价树的盲目搜索

?宽度优先搜索的推广

?用来解决从起始状态至目标状态的具有最小代价的路径问题。

?从起始节点S到任一节点i的路径代价记为g(i)。

?从节点i到它的后继节点j的连接弧线代价记为c(i,j);

?则节点j的路径代价为g(j)=g(i)+c(i,j)。

?待扩展的节点是路径代价最小的节点。

3.3启发式搜索

?盲目搜索的不足:效率低,耗费过多的计算空间与时间。

?宽度优先、深度优先搜索,或代价树搜索算法,其主要的差别是OPEN表中待扩展节点的顺序问题。人们就试图找到一种方法用于排列待扩展节点的顺序,即选择最有希望的节点加以扩展,那么,搜索效率将会大为提高。

?启发信息:进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。

?把利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。

?启发式搜索策略

?启发信息用于决定要扩展的下一个节点,

?这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。

A算法

?A算法:在状态空间搜索中,每一步都利用估价函数f(n)=g(n)+h(n)对Open表中的节点进行排序。

?类型:

?全局择优:从Open表的所有节点中选择一个估价函数值最小的进行扩展。

?局部择优:仅从刚生成的子节点中选择一个估价函数值最小的进行扩展。

◆A算法存在的问题:

不能保证总是找到问题的最优解。

◆解决办法:对A算法的估价函数增加一些限制条件

应用:A*算法求解8数码问题

3.5 博弈树搜索过程

◆首先假定,有一个评价函数f(n) 可以对所有的棋局进行评估

◆考虑双方对弈若干步之后,从可能的走步中选一步相对好棋的着法来走,即在有限

的搜索深度范围内进行求解。

◆静态估计函数f

?一般规定有利于MAX的势态,f(p)取正值

有利于MIN的势态,f(p)取负值

势均力敌的势态,f(p)取0值

?若f(p)=+∞,则表示MAX赢

?若f(p)=-∞,则表示MIN赢

α-β搜索过程思想

◆极大节点的下界为α

◆极小节点的上界为β

◆剪枝的条件

?后辈节点的β值≤祖先节点的α值时,α剪枝

?后辈节点的α值≥祖先节点的β值时,β剪枝

◆简记为

?极小≤极大,剪枝

?极大≥极小,剪枝

◆α、β值的性质

?MAX节点的α值永不减少

?MIN节点的β值永不增加

第四章计算智能

遗传算法

结构组成、基本原理、算法步骤

第五章不确定性推理

掌握

?可信度推理

?主观Bayes推理

第二章语义练习

请对下列命题分别写出它们的语义网络: (1) 每个学生都有一台计算机。 解:

(2) 高老师从3月到7月给计算机系学生讲《计算机网络》课。 解:

(5) 红队与蓝队进行足球比赛,最后以3:2的比分结束。 解:

请把下列命题用一个语义网络表示出来:

(1) 树和草都是植物; 解:

(2) 树和草都有叶和根; 解:

(3) 水草是草,且生长在水中; 解:

(4) 果树是树,且会结果; 解:

(5) 梨树是果树中的一种,它会结梨。 解:

假设有以下一段天气预报:“北京地区今天白天晴,偏北风3级,最高气温12o,最低气温-2o,降水概率15%。”请用框架表示这一知识。 解:

Frame<天气预报>

地域:北京

时段:今天白天

天气:晴

风向:偏北

风力:3级

气温:最高:12度

最低:-2度

降水概率:15%

按“师生框架”、“教师框架”、“学生框架”的形式写出一个框架系统的描述。

解:师生框架

Frame

Name:Unit(Last-name,First-name)

Sex:Area(male,female)

Default:male

Age:Unit(Years)

Telephone:Home Unit(Number)

Mobile Unit(Number)

教师框架

Frame

AKO

Major:Unit(Major-Name)

Lectures:Unit(Course-Name)

Field:Unit(Field-Name)

Project :Area(National,Provincial,Other)

Default:Provincial

Paper:Area(SCI,EI,Core,General)

Default:Core

学生框架

Frame

AKO< Teachers-Students >

Major:Unit(Major-Name)

Classes:Unit(Classes-Name)

Degree:Area(doctor,mastor, bachelor)

Default:bachelor

一、填空:

1.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点和命题逻辑的

区别是__真值不唯一_。

2.设P是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为_

重言式_。

3.谓词公式G是不可满足的,当且仅当对所有的解释__G都为假_ 。

4.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为__空子句___,则结论成立。

5.若C1= ┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)=__┐P

∨P或┐Q∨Q 。

6.若C1=P(x) ∨Q(x),C2= ┐P(a) ∨R(y),则C1和C2的归结式R(C1,C2)

= _ Q(a)∨R(y)_

7.有子句集S={P(x),P(y)},其MGU=_{y/x} _。

8.产生式系统有三部分组成综合数据库,知识库和推理机。其中推理可

分为正向推理和反向推理。。

9.(?x)(?y)(On(x,y) →Above(x,y))化成子句形式为:

┐on(x,y) →Above(x,y) 。

10.从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是正

向推理

11.在谓词公式中,紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖

域,而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为

约束变元,其他变元称为自由变元。

12.假言推理(A→B)∧A? B ,假言三段论(A→B)∧(B→C)?A→C

13.某产生式系统中的一条规则:A(x)→B(x),则前件是A(x),

后件是B(x)。

14.在框架和语义网络两种知识表示方法中,框架适合于表示结构性强的

知识,而语义网络则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。

二、选择题:

1.在公式中?y?x p(x,y),存在量词是在全称量词的辖域内,我们允许所存在的x

可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义,它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做()

A. 依赖函数

B. Skolem函数

C. 决定函数

D. 多元函数

2.产生式系统的推理不包括()

A. 正向推理

B. 逆向推理

C. 双向推理

D. 简单推理

3.下列哪部分不是专家系统的组成部分()

A. 用户

B. 综合数据库

C. 推理机

D. 知识库

4、谓词逻辑下,子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘, 若σ是互补文字的(最一般)合一置换,则其归结式C=()

A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’

5. 语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的()。

A.无悖性

B.可扩充性

C.继承性

D. 相似性

三、简答题

1.将下列自然语言转化为谓词表示形式:

(1)所有的人都是要呼吸的。

(2)每个学生都要参加考试。

(3)任何整数或是正的或是负的。

解:设M(x):x是人,H(x):x要呼吸。

P(x):x 是学生, Q(x):x 要参加考试。

J(x):x 是整数, R(x):x 是正数,N(x):x 是负数。 则上述三题就记为: (1) V-x(M(x)→H(x)) (2) V-x(P(x)→Q(x)) (3) V-x(I(x)→R(x)∨N(x)))

2.试实现一个“大学教师”的框架,大学教师类属于教师,包括以下属性:学历(学士、硕士、博士)、专业(计算机、电子、自动化、……)、职称(助教、讲师、副教授、教授) 解:框架名:<大学教师> 类属:<教师>

学历:(学士、硕士、博士)

专业:(计算机、电子、自动化、…..) 职称:(助教、讲师、副教授、教授)

3.用谓词逻辑形式化下列描述

“不存在最大的整数” 解:定义谓词G(x):x 为整数

D(x,y):x 大于y 形式化为:

()()),()()(y x D y G y x G x →?∧??

或者()()),()()(x y D y G y x G x ∧?→?

4 将命题:“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示 答:谓词公式表示:

?x(student(x)∧read(x,三国演义)) 语义网络表示如图:

5将下列谓词公式化成子句集

()()()()()()a f y x R z x Q z P z y x ,,,→?∧???

答:()()()()()()a f y x R z x Q z P z y x ,,,~→∧???

()()()))(,,(,)(a f y x R z x ┐Q z P z y x ∨∧???? ()()))(,,(),()(a f y x R z x Q z P z y x ∨∨????

()()))a (f ,y ,b (R )z ,b (Q )z (P ~z y ∨∨?? //消去存在量词 ()()()()))a (f ,y ,b (R )y g ,b (Q )y g (P ~y ∨∨? //消去存在量词

子句集:()(){}))a (f ,y ,b (R )y g ,b (Q )y g (P ~∨∨

6.试用线性消解策略证明:子句集S={ P ∨Q, ﹁P ∨R, ﹁Q ∨R, ﹁R }是可消解的。 解:

﹁Q ∨R

﹁R

﹁Q

﹁R

P ∨Q,

﹁P ∨R

Q ∨R

R

NIL

7.设有如下关系:(1)如果x是y的父亲,y又是z的父亲,则x是z的祖父;(2)老李是大李的父亲;(3)大李是小李的父亲;问上述人员中谁和谁是祖孙关系?

解:现定义如下谓词

F(x,y)------ x是y的父亲;

G(x,z)------ x是y的祖父;

用谓词逻辑表示已知与求解:

(1) F(x,y)∧F(y,z)→G(x,z)

(2) F(L,D)

(3) F(D,X)

(4) G(u,v),u=?,v=?

其中,L表示老李,D表示大李,X表示小李。

先证存在祖孙关系

①~F(x,y)∨~F(y,z)∨G(x,z)...从(1)变换

②F(L,D) ...从(2)变换

③F(D,X) ...从(3)变换

④~G(u,v) ...结论的否定

⑤~F(D,z)∨G(L,z) ...①②归结,置换{L/x,D/y}

⑥G(L,X) ...③⑤归结,置换{X/z}

⑦□...④⑥归结,置换{L/u,X/v}

得证,说明存在祖孙关系。

为了求解用一个重言式④

④~G(u,v)∨G(u,v) ...用重言式代替结论的否定,重言式恒为真

⑤~F(D,z)∨G(L,z) ...①②归结,置换{L/x,D/y}

⑥G(L,X) ...③⑤归结,置换{X/z}

⑦G(L,X) ...④⑥归结,置换{L/u,X/v}

得结果:L是X的祖父,即老李是小李的祖父。

人工智能知识点.

1.为什么要研究人工智能:1.现有计算机系统的局限性; 2.人类只能的局限性; 3.信息化社会的迫切要求。 2.传统程序和人工智能的区别:1处理对象2求解问题3求解模式4应用范围 3.人工智能求解问题的方法:试探式搜索,启发式的不精确的模糊的甚至允许出现错误的推理方法。 4.表处理语言LIST 5.#规则3:$1$2$3→$1$2$2$3规则4:$1$2$2$3→$1$2$3利用规则3、4将ABCBABC变为ABC 解:AB CBABC——A BABC BABC ——AB AB C——ABC 6.完成某问题的状态描述,须确定三件事:1该状态描述的方式,铁别是初始状态的描述2算符集合机器对状态描述的作用3目标状态描述的特性 7.合适公式(WEF)通过使用连词~(非)、∧(与)、∨(或)、→(蕴含)、以及任意一个、 8.存在一个等将原子谓词公式按一定的语法格式连接而成的式子。 9.#例:每个有理数都是实数有些实数是有理数并非每个实数都是有理数 解:令原子谓词公式P(x)表示x是有理数Q(x)表示x是实数 (任意一个x)[P(x)→Q(x)] (存在一个x)[P(x)→Q(x)] ((任意一个x)[Q(x)→~P(x)]) 等价于(存在一个x)[Q(x)→~P(x)] 10.#例:每一个人的外祖父都是他母亲的父亲令P(x)表示x是人O(x,y)表示x是y的外祖父F(x,y)表示x是y的父亲M(x,y)表示x是y的母亲将原句转化为:每一个人y 的外祖父x都是该y的母亲z的父亲。 (任意一个x)(任意一个y)(P(x)P(y)O(x,y))→(存在一个x)(P(z)∧F(x,z)∧M(z,y)) 11.#例题:All blocks on top of blocks that have been moved or that are attached to block that have been moved also have been moved. 可表示为:(任意一个x)(任意一个y){{BLOCK(x)∧BLOCK(y)∧[ONTOP(x,y)∨ATTACHED(x,y)]∧MOVED(y)}→MOVED(x)} 13.归结反演规则:1否定L,得到~L;2把~L添加到S中去;3把新产生的集合{~L,S}化成子句集;4应用归结原理,力图推导出一个表示矛盾的空字句。 15.状态:是表示问题解法中每一步问题状况的数据结构 16.算法:则是把问题从一种状态变换为另一种状态的手段 17.状态空间:是从初始状态出发所能达到的状态集合 18.宽度优先搜索:如果搜索是以接近起始节点的成都一次扩展节点的,就叫做**,这种搜索是逐层进行的。 19.深度优先搜索:如果搜索时首先扩展最新产生的节点,则成为深度优先搜索。 20.三类节点:1未生成节点—咱不放入计算机储存2已生成但尚未扩展节点—实现时放入一个OPEN表中3已扩展节点—实现时放入一个CLOSED表中 21.图搜索一般过程:(1)建立一个只含有起始节点S的搜索图G,把S放到一个叫做OPEN 的为扩展节点表中。(2)建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表,其初始为空表。(3)LOOP:若OPEN表是空表,则失败退出。(4)选择OPEN表上的第一个节点,把他从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点位n.(5)若n为以目标节点,则有解并成功退出,此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径而得到的(指针将在第(7)步中设置)。(6)扩展节点n,同时生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。把M的这些成员作为n的后继节点添入图G中。(7)对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上,也未在CLOSED 表上出现过的)M成员设置一个通向n的指针。把M的这些成员加进OPEN表。对已经在OPEN或CLOSED表上的每一个M成员,确定是否需要更改通到n的指针方向。对已在CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。

人工智能考试必备知识点

第三章约束推理 约束的定义:一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式,用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法:贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段,选择那些在某些意义下是局部最优的方案,期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法:有些问题需要彻底的搜索才能解决问题,然而,彻底的搜索要以大量的运算时间为代价,对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支,从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义: 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图,这里每个节点表示领域变量,每条边表示变量间的概率依赖关系,同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ,指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率:条件概率:我们把事件B已经出现的条件下,事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率,而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率:先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率: 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率,该类概率没能经过实验证实,属于检验前的概率,所以称之为先验概率 后验概率: 后验概率一般是指利用贝叶斯公式,结合调查等方式获取了新的附加信息,对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率: 联合概率也叫乘法公式,是指两个任意事件的乘积的概率,或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络,第一步,必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此,需要:(1)确定模型的目标,即确定问题相关的解释;(2)确定与问题有关的许多可能的观测值,并确定其中值得建立模型的子集;(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步,建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p(xi|Pai)。在离散的情形,需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例,其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念,创立新的规则,发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息,以使其能够包含更多的正例,

【参考借鉴】人工智能学习心得.doc

学习心得 程宇涵11312016011716物联网 在看李开复老师的《人工智能》之前,我有许多疑惑,人工智能是什么?是男是女,长什么样儿?漂亮吗?会不会生病?会不会老?人工智能聪明吗?会下象棋吗?会打麻将吗?会玩dota或者王者荣耀吗?会打乒乓球吗?会打篮球吗?会游泳吗?人工智能有记忆 吗?能不能教他说话、拿筷子夹花生米?人工智能好玩吗?怎么玩?怎么跟它交流?它会不会说话?能陪我唱歌吗?要不要吃饭?要不 要充电?人工智能有什么用?能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗?能用来赚钱吗?人工智能怕什么?下雨天能出门吗?天热会不会出汗?从楼上摔下去会不会变形?能修好吗?人工智能有什么危险? 会不会吃了我?它要是想伤害我,我该怎么办?我该怎么了解人工智能?学习人工智能?和人工智能和谐相处?人工智能有什么爱好? 喜欢听什么歌?吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的?会看书吗?能不能体 会“今宵酒醒何处,杨柳岸,晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑,古来征战几人回”的豪迈?人工智能有感情吗?会喜欢我吗?我离 开它的时候,它会不会难过,会不会想我? 通过学习李开复老师的《人工智能》,我获益良多,很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物,介绍了人工智能的基本理念,发展历程和对未来的展望。 下面以问答的形式,记录学习心得。 1.人工智能是什么?在哪里? 其实,人工智能已经到处都是,什么都做:可以陪人聊天,可以写标准新闻,能画画,能翻译,能开车,能认出人的样子,能在互联网上搜答案,能在仓库搬货,能送快递到家。 人工智能是什么,众说纷纭,一般有以下五种定义(可能有交叉): 1)在某方面特别聪明的计算机程序,比如AlphaGo,下围棋下得特别好,世界冠军也下不过它。

人工智能重点

人工智能重点 绪论 ●人工智能的定义起源和发展其他概念稍微了解 1.什么是人工智能?试从能力和学科两方面加以说明。 答:学科:人工智能(学科)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。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。 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。知识表示方法 2.人工智能的主要研究和应用领域有哪些? 答:自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。 3、简述人工智能的发展状况 人工智能的现状和发展呈现如下特点:多种途径齐头并进,多种方法写作互补;新思想、新技术不断涌现,新领域、新方向不断开括;理论研究更加深入,应用研究更加广泛;研究队伍日益壮大,社会影响越来越大;以上特点展现了人工智能学科的繁荣景象和光明前景。它表明,虽然在通向其最终目标的道路上,还有不少困难、问题和挑战,但前进和发展毕竟是大势所趋。 4.简述知识发现过程和知识发现的方法。 答:过程:①数据选择;②数据预处理;③数据变换;④数据挖掘;⑤知识评价方法:①统计方法;②机器学习方法;③神经计算方法;④可视化方法 ● 2.1状态空间法(重点)看例题 状态空间法的三要素:状态、算符、状态空间方法(是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图,它包含三种说明的集合,即三元状态(S,F,G)。S:所有可能的问题初始状态集合;F:操作符集合;G:目标状态集合。) 状态图示法:状态空间的图示形式称为状态空间图 各种问题都可用状态空间加以表示,并用状态空间搜索法来求解。下面简单介绍一种产生式系统描述的搜索算法 产生式系统由三部分:一个总数据库、一套规则、一个控制策略(程序) ● 2.2问题规约法(重点) 另外一种基于状态空间的问题描述与求解方法;实质:从目标出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。 组成部分:初始问题描述、问题变换为子问题的操作符、一套本原问题描述 与或图;与或图的搜索:目的在于表明起始节点是有解的 问题规约法举例:汉诺塔问题

人工智能完成总结报告

完成总结报告 项目名称:数独游戏设计与实现组员:王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士,由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明,是一种数字拼图游戏,其游戏规则是: ①在9×9的大九宫格内,已给定若干数字,其他宫位留白,玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件:每一行与每一列都有1到9的数字,每个小九宫格里也有1到9的数字,并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次,既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索,推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及,在当今世界上有着大量的数独爱好者,本项目的目的就是按照数独的游戏规则,通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究,利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异,对数独题目的难度要求各不相同,所以本项目致力于设计一种算法,使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题,以满足不同水平游戏者的需求。同时,该算法还要考虑到三个方面要求:可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法,事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后,要想在空格中填入正确的数字,先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断,然后选择正确的数字填入空格。另外,由于某个格子填入数据时,有可能还要对原来已填入的数据进行修正,所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时,要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法,将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度,通过避免重填一个被“挖去”的格子,或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子,来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时,可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要,本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来,以便用户下次使用本系统时,可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后,选则读取一道之前保存起来的题目进行解答,被读取的题目将会显示到程序界面上。

大学计算机基础知识点复习总结

大学计算机基础知识点总结 第一章计算机及信息技术概述(了解) 1、计算机发展历史上的重要人物和思想 1、法国物理学家帕斯卡(1623-1662):在1642年发明了第一台机械式加法机。该机由齿轮组成,靠发条驱动,用专用的铁笔来拨动转轮以输入数字。 2、德国数学家莱布尼茨:在1673年发明了机械式乘除法器。基本原理继承于帕斯卡的加法机,也是由一系列齿轮组成,但它能够连续重复地做加减法,从而实现了乘除运算。 3、英国数学家巴贝奇:1822年,在历经10年努力终于发明了“差分机”。它有3个齿轮式寄存器,可以保存3个5位数字,计算精度可以达到6位小数。巴贝奇是现代计算机设计思想的奠基人。 英国科学家阿兰 图灵(理论计算机的奠基人) 图灵机:这个在当时看来是纸上谈兵的简单机器,隐含了现代计算机中“存储程序”的基本思想。半个世纪以来,数学家们提出的各种各样的计算模型都被证明是和图灵机等价的。 美籍匈牙利数学家冯 诺依曼(计算机鼻祖) 计算机应由运算器、控制器、存储器、 输入设备和输出设备五大部件组成; 应采用二进制简化机器的电路设计; 采用“存储程序”技术,以便计算机能保存和自动依次执行指令。 七十多年来,现代计算机基本结构仍然是“冯·诺依曼计算机”。 2、电子计算机的发展历程 1、1946年2月由宾夕法尼亚大学研制成功的ENIAC是世界上第一台电子数字计算机。“诞生了一个电子的大脑”致命缺陷:没有存储程序。 2、电子技术的发展促进了电子计算机的更新换代:电子管、晶体管、集成电路、大规模及超大规模集成电路 3、计算机的类型 按计算机用途分类:通用计算机和专用计算机 按计算机规模分类:巨型机、大型机、小型机、微型机、工作站、服务器、嵌入式计算机 按计算机处理的数据分类:数字计算机、模拟计算机、数字模拟混合计算机 1.1.4 计算机的特点及应用领域 计算机是一种能按照事先存储的程序,自动、高速地进行大量数值计算和各种信息处理的现代化智能电子设备。(含义) 1、运算速度快 2、计算精度高 3、存储容量大 4、具有逻辑判断能力 5、按照程序自动运行 应用领域:科学计算、数据处理、过程与实时控制、人工智能、计算机辅助设计与制造、远程通讯与网络应用、多媒体与虚拟现实 1.1.5 计算机发展趋势:巨型化、微型化、网络化、智能化

高一信息技术知识点总结

高一信息技术知识点总结 《高一信息技术知识点总结》是一篇好的范文,感觉很有用处,为了方便大家的阅读。 篇一:高中信息技术必修各章节知识点汇总第一章《信息与信息技术》知识点、信息及其特征一、信息的概念信息是事物的运动状态及其状态变化的方式。 ☆信息与载体密不可分,没有无载体的信息,没有载体便没有信息,信息必须通过载体才能显示出来。 二、信息的一般特征☆信息不能独立存在,必须依附于一定的载体,而且,同一个信息可以依附于不同的载体。 ☆信息的载体依附性使信息具有可存储、可传递、☆物质、能量和信息是构成世界的三大要素。 ☆信息又是可以增殖的。 ☆信息只有被人们利用才能体现出其价值,而有些信息的价值则可能尚未被我们发现。 ☆时效性与价值性紧密相连,☆☆信息共享一般不会造成信息的丢失,☆信息共享也不会改变信息的内容。 、日新月异的信息技术一、信息技术的悠久历史、信息技术()是指一切与信息的获取加工表达交流管理和评价等有关的技术。 、信息技术的五次革命第一次信息技术革命是语言的使用,意义:是从猿进化到人的重要标志;第三次信息技术革命是印刷术的发明,

意义:为知识的积累和传播了更可靠的保证;第页共页载体举例:报纸、课本、光盘等信息举例:报纸上刊登的足球消息播出的新闻等价值性举例:最全面的范文写作网站学习材料、生产技术商业信息、定位系统时效性举例:天气预报、股市信息交通信息共享性举例:网络信息、课本图书等问:才高八斗,学富五车是形容一个人的知识非常多,家中的书多的以至于搬家时要用车来拉,因为当时的书是笨重的竹简。 从而使得知识的积累和传播极为不便,从信息技术革命的发展历程来看,这应该是属于第()次信息技术革命以前的事。 第四次信息技术革命是电报、电话、广播、电视的出现和普及,意义:进一步突破了时间和空间的限制;第五次信息技术革命是计算机技术与现代通信☆信息技术在不断,但一些古老的信息技术仍在使用,不能因为出现了新的信息技术就抛弃以前的信息技术。 二、信息技术的发展趋势:信息技术的发展趋势是(人性化)和(大众化),、越来越友好的人机界面图形用户界面使显示在计算机屏幕上的内容在可视性和操控性方面大大改善。 )虚拟现实技术:()语音技术:语音识别技术()语音合成技术())智能代理技术:是人工智能技术应用的一个重要方面、越来越个性化的功能设计、越来越高的性能价格比电脑配置说明:虚拟现实技术举例:物理仿真实验室、大型游戏或视频、汽车碰撞计算机模拟实验等语音技术举例:语音拨号、语音查询、语音自动定票系统、语音

人工智能知识点归纳-老王知识点归纳

?人工智能的不同研究流派:符号主 义/逻辑主义学派--符号智能;连接主 义--计算智能;行为主义-低级智能。 人工智能的主要研究领域 (一)自动推理(二)专家系统(三)机器 学习(四)自然语言理解(五)机器人学和 智能控制(六)模式识别(七)基于模型的 诊断 产生式系统是人工智能系统中常用的一种 程序结构,是一种知识表示系统。 三部分组成:综合数据库:存放问题的状 态描述的数据结构,动态变化的。产生式规 则集、控制系统。 / 产生式规则集/ 控制系统 产生式规则形式: IF<前提条件> THEN<操作> 八数码难题的产生式系统表示 综合数据库:以状态为节点的有向图。 状态描述:3×3矩阵 产生式规则: IF<空格不在最左边>Then<左移空格>; 依次 控制系统: 选择规则:按左、上、右、下的顺序 移动空格。 终止条件:匹配成功。 产生式系统的基本过程: Procedure PROCUCTION 1.DATA←初始状态描述 2.until DATA 满足终止条件,do: 3.begin 4.在规则集合中,选出一条可用于 DATA的规则R(步骤4是不确定的, 只要求选出一条可用的规则R,至于这 条规则如何选取,却没有具体说明。) 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6.End 产生式系统的特点:1.模块性强,2.产生式 规则相互独立,3.规则的形式与逻辑推理相近,易懂。 产生式系统的控制策略:1.不可撤回的控制 策略:优点是空间复杂度小、速度快;缺点 是多数情况找不到解 2.试探性控制策略: 回溯方式:占用空间小,多数情况下能找到解;缺点是如果深度限制太低就找不到解; 和图搜索方式:优点总能找到解,缺点时间 空间复杂度高。 产生式系统工作方式:正向、反向和双向产 生式系统 可交换产生式系统:1.可应用性,每一条对 D可应用的规则,对于对D应用一条可应用 的规则后,所产生的状态描述仍是可应用的。 2.可满足性,如果D满足目标条件,则对D 应用任何一条可应用的规则所产生的状态描 述也满足目标条件。3.无次序性,对D应用 一个由可应用于D的规则所构成的规则序列 所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。可分解的产生式系统:能够把产生式系统综 合数据库的状态描述分解为若干组成部分, 产生式规则可以分别用在各组成部分上,并 且整个系统的终止条件可以用在各组成部分 的终止条件表示出来的产生式系统,称为可 分解的产生式系统。基本过程: Procedure SPLIT 1.DATA ←初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果;每个Di看成 是独立的状态描述 3.until 对所有的Di ∈{Di}, Di都满足终 止条件,do: 4.begin 5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6. 从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则 R 8.D ←把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.end 回溯算法BACKTRACK过程:Recursive Procedure BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL; 2.if DEADEND(DATA),return FAIL; 3.RULES←APPRULES(DATA); 4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL; 5.R←FIRST(RULES); 6.RULES←TAIL(RULES); 7.RDATA←R(DATA); 8.PATH←BACKTRACK(RDATA); 9.if PATH=FAIL,go PATH; 10.return CONS(R,PATH). Procedure GRAPHSEARCH 1.G←{s}, OPEN ←(s). 2.CLOSED ←NIL. 3.LOOP:IF OPEN=NIL,THEN FAIL. 4. n ← FIRST(OPEN),OPEN ← TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) . 5. IF TERM(n),THEN 成功结束 (解路径可通过追溯G中从n到 s的指针获得)。 6.扩展节点n, 令M={m︱ m是n的子节点,且m不是n的祖先} , G ←G ∪M 7.(设置指针,调整指针)对于m M, (1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m 到n的指针,并CONS(m, OPEN). (2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的 指针. (b)m CLOSED,考虑是否修改m 及在G中后裔的指针。 8.重排OPEN表中的节点(按某一 任意确定的方式或者根据探索信息)。 9. GO LOOP 无信息的图搜索过程:深度优先搜索:排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度 递减排序。深度最大的节点放在表的前面,

人工智能学习心得

人工智能学习心得 20147932唐雪琴 人工智能研究最新进展综述 一、研究领域 在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域,每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中,这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。 在过去50多年里,已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如,能

够求解微分方程的,下棋的,设计分析集成电路的,合成人类自然语言的,检索情报的,诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,也就说什么地方有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状近年来,人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现,以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人工智能与艾真体 分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai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。dai中的智能并非独立存在的概念,只能在团体协作中实现,因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话,包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中,分布式问题求解

网络技术知识点总结

计算机三级网络技术备考复习资料 第一章计算机基础 1、计算机的四特点:有信息处理的特性,有广泛适应的特性,有灵活选择的特性。有正确应用的特性。(此条不需要知道) 2、计算机的发展阶段:经历了以下5个阶段(它们是并行关系): 大型机阶段(1946年ENIAC、1958年103、1959年104机)、 小型机阶段、微型机阶段(2005年5月1日联想完成了收购美国IBM公司的全球PC业务)、客户机/服务器阶段(对等网络与非对等网络的概念) 互联网阶段(Arpanet是1969年美国国防部运营,在1983年正式使用TCP/IP协议;在1991年6月我国第一条与国际互联网连接的专线建成,它从中国科学院高能物理研究所接到美国斯坦福大学的直线加速器中心;在1994年实现4大主干网互连,即全功能连接或正式连接;1993年WWW技术出现,网页浏览开始盛行。 3、计算机应用领域:科学计算(模拟核爆炸、模拟经济运行模型、中长期天气预报)、事务处理(不涉及复杂的数学问题,但数据量大、实时性强)、过程控制(常使用微控制器芯片或者低档微处理芯片)、辅助工程(CAD,CAM,CAE,CAI,CAT)、人工智能、网络应用、多媒体应用。 4、计算机种类: 按照传统的分类方法:分为6大类:大型主机、小型计算机、个人计算机、工作站、巨型计算机、小巨型机。 按照现实的分类方法:分为5大类:服务器、工作站(有大屏幕显示器)、台式机、笔记本、手持设备(PDA等)。 服务器:按应用范围分类:入门、工作组、部门、企业级服务器;按处理器结构分:CISC、RISC、VLIW(即EPIC)服务器; 按机箱结构分:台式、机架式、机柜式、刀片式(支持热插拔,每个刀片是一个主板,可以运行独立操作系统); 工作站:按软硬件平台:基于RISC和UNIX-OS的专业工作站;基于Intel和Windows-OS 的PC工作站。 5、计算机的技术指标: (1)字长:8个二进制位是一个字节。(2)速度:MIPS:单字长定点指令的平均执行速度,M:百万;MFLOPS:单字长浮点指令的平均执行速度。(3)容量:字节Byte用B表示,1TB=1024GB(以210换算)≈103GB≈106MB≈109KB≈1012B。 (4)带宽(数据传输率) :1Gbps(10亿)=103Mbps(百万)=106Kbps(千)=109bps。(5)可靠性:用平均无故障时间MTBF和平均故障修复时间MTTR来表示。(6)版本 6、微处理器简史:Intel8080(8位)→Intel8088(16位)→奔腾(32位)→安腾(64位)EPIC 7、奔腾芯片的技术特点:奔腾32位芯片,主要用于台式机和笔记本,奔腾采用了精简指令RISC技术。 (1)超标量技术:通过内置多条流水线来同时执行多个处理,其实质是用空间换取时间;两条整数指令流水线,一条浮点指令流水线。 (2)超流水线技术:通过细化流水,提高主频,使得机器在一个周期内完成一个甚至多个操作,其实质是用时间换取空间。 奔腾采用每条流水线分为四级流水:指令预取,译码,执行和写回结果。(3)分支预测:分值目标缓存器动态的预测程序分支的转移情况。(4)双cache哈佛结构:指令与数据分开存储。 (5)固化常用指令。(6)增强的64位数据总线:内部总线是32位,与存储器之间的外部总线

人工智能重点总结

人工智能重点总结 第一章:发展简史(此处为简答题) 1.人工智能的萌芽(1956年以前) 1936年,图灵创立了自动机理论(后人称为图灵机),提出一个理论计算机模型,为电子计算机设计奠定了基础,促进了人工智能,特别是思维机器的研究。 麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型(MP模型),开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》,不但开创了近代控制论,而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基 础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中,就给出了形式逻辑的一些基本规律,如矛盾律、排中律,并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题,以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon(培根)(1561-1626),他的主要贡献是 系统地给出了归纳法,成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。 3、德国数学家、哲学家 Leibnitz(莱布尼茨)(1646-1716),他提出了关于数 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。他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、英国数学家、逻辑学家 Boole(布尔)(1815-1864),他初步实现了布莱尼 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。 5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel(哥德尔)(1906-1978),他证明了一阶谓词 的完备性定理;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。此定理的意义在于,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。

人工智能学习心得

人工智能学习心得 目录 第一篇:人工智能学习心得 第二篇:人工智能学习论文 第三篇:《人工智能》学习报告 第四篇:对人工智能学习的感想 第五篇:人工智能学习 正文 第一篇:人工智能学习心得 人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如

意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称ai。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。 dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议 第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么

信息技术基础知识点汇总

第一章 信息与信息技术知识点 【知识梳理】 二、信息的基本特征 1.传递性;2.共享性;3.依附性和可处理性;4.价值相对性;5.时效性;6.真伪性。 [自学探究] 1.什么是信息技术 ● 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存储、处理、检索、检测、分析和利用等的 技术。 ● 信息技术是指利用电子计算机和现代通讯手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的 技术。 ● 我国有些专家学者认为,信息技术是指研究信息如何产生、获取、传输、变换、识别和应用的科 学技术。 2 3 4.信息技术的发展趋势 1.多元化;2.网络化;3.多媒体化;4.智能化;5.虚拟化 5.信息技术的影响 (1)信息技术产生的积极影响。 ①对社会发展的影响;②对科技进步的影响;③对人们生活与学习的影响。 (2)信息技术可能带来的一些消极影响。 ①信息泛滥;②信息污染;③信息犯罪;④对身心健康带来的不良影响 6.迎接信息社会的挑战 (1)培养良好的信息意识;(2)积极主动地学习和使用现代信息技术,提高信息处理能力;(3)养成健康使用信息技术的习惯;(4)遵守信息法规。 知识补充: 计算机系统的组成:(由硬件和软件组成) 硬件组成: 运算器 控制器 存储器ROM 、RAM 、软盘、 硬盘、光盘 输入设备键盘、鼠标、扫描仪、手写笔、触摸屏 CPU (中央处理器)

输出设备显示器、打印机、绘图仪、音箱 软件系统: 第二章信息获取知识点 【知识梳理】 1.获取信息的基本过程(P18) 2.信息来源示例(P20):亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 3.采集信息的方法(P20):亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 4.采集信息的工具(P20):扫描仪、照相机、摄像机、录音设备、计算机 文字.txt Windows系统自带 .doc 使用WORD创建的格式化文本,用于一般的图文排版 .html 用超文本标记语言编写生成的文件格式,用于网页制作 .pdf 便携式文档格式,由ADOBE公司开发用于电子文档、出版等方面 图形图象.jpg 静态图象压缩的国际标准(JPEG) .gif 支持透明背景图象,文件很小,主要应用在网络上.bmp 文件几乎不压缩,占用空间大 动画.gif 主要用于网络 .swf FLASH制作的动画,缩放不失真、文件体积小,广泛应用于网络 音频.wav 该格式记录声音的波形,质量非常高 .mp3 音频压缩的国际标准,声音失真小、文件小,网络下载歌曲多采用此格式 .midi 数字音乐/电子合成乐器的统一国际标准 视频.avi 用来保存电影、电视等各种影象信息.mpg 运动图象压缩算法的国际标准 .mov 用于保存音频和视频信息 .rm 一种流式音频、视频文件格式 6.常用下载工具(P29):网际快车(flashget)、web迅雷、网络蚂蚁、cuteftp、影音传送带等。 7.网络信息检索的方法(P25 表2-7):直接访问网页、使用搜索引擎、查询在线数据库 8.目录类搜索引擎和全文搜索引擎的区别(P26): 确定信息需求确定信息来源采集信息保存信息

《人工智能》知识点整理

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《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

初识人工智能-知识点

初识人工智能 理解人工智能的含义; 初步了解和感受人工智能的应用; 了解简单的程序控制思想。 一、人工智能(Artificial Intelligence,AI) 1.人工智能:是计算机科学的一个分支,是一门研究机器智能的学科。 2.研究领域:模式识别、自然语言处理、智能机器人、机器证明、神经网络、博弈和符号运算等。总之研究人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。 二、与人工智能发展相关的几个重要人物 1.阿兰·图灵(Alan Turing)----“人工智能之父” 主要贡献:图灵测试,计算机理论和人工智能的主要奠基人。 “计算机界诺贝尔奖”:图灵奖 2.约翰·麦卡锡(John McCarthy):“人工智能”这一术语的提出者。 3.吴文俊(中国院士):在人工智能的机器证明领域做出了突出贡献。 三、感受人工智能的魅力 1.人机博弈 “深蓝”(Deep Blue)---由国际商用机器公司(IBM)技术人员经历6年时间研制成功。 2.访问智能网站:http://www-ai.ijs.si.eliza/eliza.html 3.了解模式识别 模式识别主要包括语音、图像和文字识别技术。 图像识别技术---主要利用计算机,采用数学技术方法,对系统前端获取的图像按照特定目的进行相应的处理。其应用主要包括:条码识别、生物特征识别(如指纹识别)、智能交通中的动态对象识别和手写识别等。人类视觉认知的延伸。 语音识别技术---让计算机能“听懂”人说话,将人说出的话转换成计算机文本。 文字识别技术---例如:OCR技术 相关网站

中国人工智能网 机器人天空 机器人爱好者 人工智能教育在线 实践活动: 1.登陆以下两个网址,与Eliza和Cybelle进行对话。 http://www-ai.ijs.si/eliza/eliza.html https://www.360docs.net/doc/1018121395.html,/ 2.人机博弈:https://www.360docs.net/doc/1018121395.html,/game/chess 3.专家系统小游戏:https://www.360docs.net/doc/1018121395.html,/index.html 4.智能机器人:https://www.360docs.net/doc/1018121395.html, https://www.360docs.net/doc/1018121395.html, 2.畅想人工智能的未来 主题:畅想人工智能的未来分类:我的感受

人工智能复习总结讲解-共30页

第1章概述 1、重点掌握人工智能的几种定义。 2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。 3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。 人工智能的三大学派及其认知观: (1)符号主义:认为人工智能起源于数理逻辑。 (2)连接主义:认为人工智能起源于仿生学,特别是对人脑模型的研究。 (3)行为主义:认为人工智能起源于控制论。 第2章确定性知识系统 ?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题,解决 问题; ?重点掌握归结演绎推理方法 谓词逻辑法 一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。 用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下: (1)定义谓词及个体,确定每个谓词及个体的确切含义。 (2)根据所要表达的事物或概念,为每个谓词中的变元赋以特定的值。 (3)根据所要表达的知识的语义,用适当的连接符号将各个谓词连接起来,形成谓词公式。例1:设有下列事实性知识: 张晓辉是一名计算机系的学生,但他不喜欢编程序。 李晓鹏比他父亲长得高。 请用谓词公式表示这些知识。 (1)定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。 这里涉及的个体有:张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp),以及函数father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 第二步:将这些个体代入谓词中,得到 Computer(zhangxh) ?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) ?第三步:根据语义,用逻辑联结词将它们联结起来,就得到了表示上述知识的谓词 公式。 Computer(zhangxh)∧?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 例2:设有下列语句,请用相应的谓词公式把它们表示出来: (1)人人爱劳动。 (2)自然数都是大于零的整数。 (3)西安市的夏天既干燥又炎热。 (4)喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。 (5)有的人喜欢梅花,有的人喜欢菊花,有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 (6)他每天下午都去打篮球。

人工智能学习心得

第一篇、人工智能心得体会大作业 人工智能学习心得 我眼中的人工智能 人,没有熊一样的力量,却能把熊关进笼子,这笼子的钥匙,叫智慧。 人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用,而不是只想着如何获取食物来填饱肚子,人类之所以会凌驾于食物链顶端,就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担,人类开始学会使用火,让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程,为了提高生产效率,也为了减轻工人手工劳作的负担,人们开始了工业革命,无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力,也正是从此刻起,人类使用资源的能力有了质的发展,由使用已有资源,到创造新的资源。第一台计算机应运而生,人类开启了无限创造的时代。时至今日,计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域,甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算,但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算,还渐渐开始要求计算机做人类能做的事,这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。

人工智能目前还没有在人们生活中普及,但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统,如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品,相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面,与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别,而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用,最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询,但这款搜索引擎推出的初衷,就是为了帮助人工智能的深度学习,通过上亿的用户一次又一次地查询,来锻炼人工智能的学习能力,由于我的水平还很低,对于深度学习还不敢妄自拽测。但是,近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项,为人们熟知的便是智能汽车。不得不说,人工智能想要进一步发展,必须依靠这些大公司的研究和不断推广,由经济促创新。 纵览时间长河,很多新生的技术在一开始都是举步维艰的,人工智能也不例外,但幸运的是,人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短,对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此,在我看来,将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场,使其进入人们的生活只是时间的问题,但要想真正掌握人工智能,开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题,我的看法是,人工智能的开发和应用是需要监管的,但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。

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