人工智能考试必备整理
人工智能考试资料
人工智能考试资料一、名词解释1、人工智能(4)：用人工的方法在机器上实现的智能；或者说是人们使用机器模拟人类的智能。
人类智能(4)：即人类所具有的智力和行为能力，而这种智力和行为能力是以知识为基础的。
2、控制性知识(16)：指有关问题的求解步骤、技巧性知识，也包括当有多个动作被同时激活时，应该选择哪一个动作来执行的知识。
人工神经网络(12)：一个用大量称为人工神经元的简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构和功能。
3、类属关系(29)：指具有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系。
知识表示(17)：是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
4、算符(64)：引起状态中某些分量发生变化，从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。
综合数据库(25)：又称为事实数据库，用于存放输入的事实、外部数据库输入的事实及中间结果和最后结果的工作区。
5、演绎推理(95)：指从一组已知为真的事实出发，运用命题逻辑或谓词逻辑中的推理规则推出结论的过程。
规则冲突(26)：同时有几条规则的前提条件与事实相匹配。
6、原子命题(85)：一个语句如果不能再进一步分解成更简单的语句，并且又是一个命题，则称此命题为原子命题。
P永假(90)：如果P在每个非空个体域上均永假，则称P永假。
7、前束型范式(98)：如果该谓词公式的所有量词均非否定地出现在公式的最前面，且它的辖域一直延申到公式之末，同时公式中不出现连接词→和↔，这种形式的公式称为前束型范式。
基例(103)：当子句集S中的某个子句C中的所有变元符号均以其H域中的元素替换时，所得到的基子句称为C的一个基例。
8、归结原理(105)：又称为消解原理，是Robinson提出的一种证明子句集不可满足性，从而实现了定理证明的一种理论及方法。
可信度：9、可信度(126)：就是人们在实际生活中根据自己的经验或观察对某一事件或现象为真的相信程度。
人工智能复习资料整理(修正版-如发现计算错误请指出)
一、填空题(40分)1.人工智能的主要学派：(1)符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要是为物理符号系统假设和有限合理性原理。
(2)连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要是为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
2.人工智能三个基本问题：知识获取、知识推理、知识利用。
3.常用的知识表示方法包括：状态空间法、问题归纳法、谓词演算法、语义网络法、框架表示法、本体表示法、过程表示法和神经网络表示法。
4.机器学习分为：监督学习、无监督学习、强化学习。
5.遗传算法基本操作分为：选择、交叉和变异。
6.产生式系统的构成分为：规则库、综合数据库和推理机。
7.问题状态空间包含的三种说明集合分别为：初始状态集(S)、操作符集合(F)、以及目标状态集合(G)。
8.可信度方法中，不精确推理规则的一般形式为：IF E THEN H (CF(H,E))，其中(CF(H,E))是该规则的可信度，称为可信度因子或规则强度。
(1)当证据E的可信度CF(E)的取值范围与CF(H,E)相同，即-1 ≤ CF(E)≤ 1；(2)当证据以某种程度为真时，CF(E) > 0(3)当证据肯定为真时，CF(E) = 1(4)当证据以某种程度为假时，CF(E) < 0(5)当证据肯定为假时，CF(E) = -1(6)当证据一无所知时，CF(E) = 09.用产生式方法表示张和李是同学关系：（classmate，Zhang，Li）10.模糊集合表示，例如有一组数据：85,90,82,70,98，模糊集合表示为：11.自然语言理解过程的层次有：语音分析、句词分析、语义分析。
12.人工生命研究实例有：人工脑、计算机病毒、计算机进程、细胞自动机、人工核苷酸。
13.计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等研究领域。
（人工智能）人工智能考试整理
（⼈⼯智能）⼈⼯智能考试整理（⼈⼯智能）⼈⼯智能考试整理智能定义（知识阈值理论）智能就是在巨⼤的搜索空间中迅速找到⼀个满意解的能⼒智能的综合性定义:智能是知识和智⼒的总和。
其中知识是智能⾏为的基础。
智能的特征:1）具有记忆与思维能⼒存贮有感官得到的外界信息并加以处理（如分析，计算，联想、决策等）2）具有感知能⼒：通过感官获取外部信息的能⼒。
3）具有⾃适应能⼒通过与外部世界交互学习，积累经验，增长知识，以适应环境变化。
4）具有表达能⼒通过语⾔、⼿势、表情等⽅式完成信息的输出。
深蓝：能够模拟⼈的思维，进⾏博弈的计算机。
1997年5⽉12⽇，⼀个名为“深蓝”（deepBlue）的IBM计算机系统战胜当时的国际象棋冠军盖利.卡斯帕罗夫图灵测试：两个房间，⼀个是⼈，⼀个是机器，测试者通过⼀系列的提问，如果提问题的⼈⽆法分辨是⼈还是机器在回答问题，则认为该机器具有智能⼈⼯智能（ArtificalIntelligence，简称AI）⼜称机智能machineintelligence，⼀般认为起源于美国1956年的⼀次夏季讨论（达特茅斯会议）在这次会议上，第⼀次提出了“ArtificalIntelligence”这个词。
AI的本质问题：研究如何制造出⼈造的智能机器或系统，来模拟⼈类的智能活动的能⼒，以延伸⼈们智能的科学。
产⽣式系统由三个部分组成1）综合数据库（GlobeDatabase）也称为：事实库，上下⽂等。
作⽤:存放问题求解的过程中产⽣的状态描述信息。
2）规则库（RuleBase）(问题本⾝知识、求解知识)也称为规则基、规则集等。
作⽤：存放规则知识。
产⽣式规则的⼀般表达形式：IF（前提）…THEN(结论)…即：如果…那么….例：1）数学定理2）IFA是⼀种动物ANDA是哺乳动物ANDA吃⾁THENA是⾼级动物关于不精确推理当规则的前提成⽴时，结论并⾮完全成⽴。
这种推理称为不精确推理。
通常采⽤阈值⽅法来解决此类问题。
人工智能考试必备知识点
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，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，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) 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，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。
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。
人工智能相关知识点考试题及答案
人工智能相关知识点考试题及答案一、单选题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是什么？A. AIB. MLC. NLPD. DL答案：A2. 下列哪个选项不是人工智能的主要应用领域？A. 自动驾驶B. 语音识别C. 机器翻译D. 会计审计答案：D3. 深度学习在人工智能中主要解决的问题是什么？A. 数据存储B. 特征提取C. 数据传输D. 数据加密答案：B4. 以下哪个算法不是机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 快速排序答案：D5. 下列哪个不是人工智能的核心技术？A. 机器学习B. 知识图谱C. 云计算D. 自然语言处理答案：C6. 人工智能的发展历程中，哪个阶段被称为“黄金时代”？A. 1950sB. 1960sC. 1970sD. 1980s答案：B7. 以下哪个是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 网络安全C. 系统稳定性D. 软件兼容性答案：A8. 以下哪个不是人工智能的发展趋势？A. 自主化B. 个性化C. 去中心化D. 集中化答案：D9. 人工智能的“感知”能力主要依赖于哪种技术？A. 机器学习B. 深度学习C. 神经网络D. 以上都是答案：D10. 下列哪个是人工智能的挑战？A. 算法复杂性B. 数据质量C. 计算资源D. 以上都是答案：D二、多选题（每题3分，共15分）1. 人工智能的主要应用领域包括哪些？A. 医疗健康B. 金融服务C. 教育D. 娱乐答案：ABCD2. 人工智能的核心技术包括哪些？A. 机器学习B. 深度学习C. 知识图谱D. 云计算答案：ABC3. 人工智能的伦理问题主要涉及哪些方面？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 责任归属D. 就业影响答案：ABCD4. 人工智能的发展趋势包括哪些？A. 自主化B. 个性化C. 去中心化D. 集中化答案：ABC5. 人工智能面临的挑战包括哪些？A. 算法复杂性B. 数据质量C. 计算资源D. 伦理问题答案：ABCD三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能可以完全替代人类工作。
《人工智能》复习要点
名词解释5X6分/简答题5X10分/论述题1X20分一、选择题1.下列哪个不是人工智能的研究领域（ D ）A.机器证明B.模式识别C.人工生命D.编译原理2.人工智能是一门（ C ）A.数学和生理学B.心理学和生理学C.语言学D.综合性的交叉学科和边缘学科3.神经网络研究属于下列（ B ）学派A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是4.(A->B)∧A => B是（ C ）A.附加律B.拒收律C.假言推理5.命题是可以判断真假的（ D ）A.祈使句B.疑问句C.感叹句D.陈述句6.MGU7.8.9.10.11.12.13.15.16.17.A.用户B.综合数据库C.推理机D.知识库18.产生式系统的推理不包括（ D ）A.正向推理B.逆向推理C.双向推理D.简单推理19.子句~P?Q和P经过消解以后，得到（ B ）A. PB. QC.~PD.P?Q20. 反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（ C ）时，则定理得证。
A.永真式B.包孕式（subsumed）C.空子句21. 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 ）A.C1’σ∨C2’σB.C1’∨C2’C.C1’σ∧C2’σD.C1’∧C2’22.A?（A?B）?A 称为（），~（A?B）?~A?~B称为（ C ）A.结合律B.分配律C.吸收律D.摩根律23. 如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ A ）必然可以得到该最优解。
A.广度优先搜索B.深度优先搜索C.有界深度优先搜索D.启发式搜索24.AI的英文缩写是（A）A)Automatic Intelligence B)Artifical IntelligenceC)Automatice Information D)Artifical Information25. 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( A )A.正向推理B.反向推理C.双向推理26.1997年５月，着名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（ A ）A.深蓝B.IBMC.深思D.蓝天27.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是( C )A.明斯基B.扎德C.图林D.冯.诺依曼二、填空题综合数据库，知识库和推理机。
人工智能基础知识考试
人工智能基础知识考试（答案见尾页）一、选择题1. 人工智能是什么时候开始进入公众视野的？A. 20世纪50年代B. 20世纪60年代C. 20世纪70年代D. 20世纪80年代2. 人工智能的主要研究内容包括哪些？A. 机器学习、自然语言处理、计算机视觉B. 机器学习、深度学习、神经网络C. 机器学习、数据挖掘、专家系统D. 机器学习、深度学习、自然语言处理3. 以下哪个选项不是人工智能的应用领域？A. 智能制造B. 人脸识别C. 手机解锁D. 风力发电4. 人工智能的发展阶段中，哪一个阶段的特点是机器具有类人的独立思考能力？A. 弱人工智能阶段B. 强人工智能阶段C. 超人工智能阶段D. 现代人工智能阶段5. 以下哪个因素对人工智能的发展影响最大？A. 计算能力的提升B. 数据量的增加C. 互联网的发展速度D. 人类对AI技术的关注度6. 在人工智能中，以下哪个术语代表的是机器学习的一种方法？A. 决策树B. 随机森林C. 支持向量机D. 神经网络7. 人工智能中的“阿尔法狗”是一款用于下棋的哪种类型的算法？A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 计算机视觉8. 人工智能在医疗诊断中的应用最常见的类型是？A. 机器学习辅助诊断B. 深度学习辅助诊断C. 专家系统辅助诊断D. 基于规则的系统辅助诊断9. 以下哪个选项不是人工智能技术的基础理论？A. 概率论B. 机器学习C. 深度学习D. 大数据分析10. 人工智能的未来发展方向中，哪一个方向被认为是最具潜力的？A. 通用人工智能（AGI）B. 强人工智能C. 弱人工智能D. 超人工智能11. 人工智能（AI）的基本概念是什么？A. AI是一种模拟人类智能的技术和系统B. AI可以完全模拟人类的思考过程C. AI主要用于解决数学问题D. AI在某些领域可以替代人类工作12. 人工智能的主要研究内容包括哪些？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 计算机视觉D. 专家系统13. 人工智能的发展历程可以分为几个阶段？A. 初级阶段B. 中级阶段C. 高级阶段D. 未来阶段14. 以下哪个不是AI应用领域之一？A. 智能制造B. 无人驾驶汽车C. 手机语音助手D. 网页游戏15. 机器学习中常用的算法有哪些？A. 决策树B. 支持向量机（SVM）C. 随机森林D. 神经网络16. 人工智能的伦理问题主要涉及哪些方面？A. 数据隐私B. 偏见和歧视C. 安全性D. 责任归属17. 人工智能在未来可能带来的社会影响包括哪些方面？A. 就业市场变化B. 教育体系改革C. 法律法规调整D. 公共卫生管理18. 以下哪个因素对AI模型的性能有很大影响？A. 硬件设备B. 软件开发框架C. 数据质量D. 人工智能算法19. 在AI领域，什么是“深度学习”？A. 一种特定的AI技术B. 一种基于神经网络的算法C. 一种通过大量数据训练模型的方法D. 一种模拟人类大脑的工作原理20. 以下哪个选项描述了AI技术的未来发展？A. AI将完全超越人类的智能B. AI将与人类智能融合，共同发展C. AI将在某些领域取代人类的工作D. AI将不再需要人工干预21. 人工智能（AI）是指什么？A. 一种模拟人类智能的技术和系统B. 一种计算机编程技术C. 一种生物神经系统D. 一种无线通信技术22. 人工智能的基本组成包括哪些？A. 硬件B. 软件C. 数据D. 以上所有23. 以下哪个选项不是人工智能的主要研究领域？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 计算机视觉D. 物联网24. 人工智能的发展可以分为几个阶段？A. 初级阶段B. 中级阶段C. 高级阶段D. 专家阶段25. 以下哪个不是人工智能的应用场景？A. 智能客服B. 无人驾驶汽车C. 手机语音助手D. 手工制作一件艺术品26. 机器学习是一种什么技术？A. 使计算机能够自行学习和改进的技术B. 通过编写代码来训练计算机的技术C. 通过输入数据来训练计算机的技术D. 通过软件接口来操作计算机的技术27. 在人工智能中，以下哪个术语指的是对数据进行预处理的过程？A. 模型训练B. 特征工程C. 模型评估D. 模型部署28. 人工智能的哪一项技术可以用于识别图像中的物体？A. 机器学习B. 计算机视觉C. 自然语言处理D. 语音识别29. 人工智能在哪些行业中得到了广泛应用？A. 医疗保健B. 金融C. 教育D. 所有以上行业30. 以下哪个因素是人工智能发展的主要驱动力？A. 计算能力的提高B. 数据量的增加C. 人类对智能的追求D. 以上所有因素31. 人工智能是什么？A. 一种计算机科学分支，研究如何使计算机模拟人类智能B. 一种计算机编程技术，用于实现自动化和智能化C. 一种生物神经系统，用于处理信息D. 一种实时数据处理系统，用于预测未来事件32. 人工智能的基本组成部分包括哪些？A. 神经网络B. 机器学习算法C. 自然语言处理D. 计算机视觉33. 人工智能的发展历程可以分为几个阶段？A. 早期研究（1950s-1960s）B. 黄金时代（1970s-1980s）C. 冬季时代（1990s-2000s）D. 复兴时期（2010s至今）34. 以下哪个不是人工智能的应用领域？A. 医疗诊断B. 金融风险评估C. 无人驾驶汽车D. 智能制造35. 机器学习中常用的算法有哪些？A. 决策树B. 支持向量机C. 随机森林D. 神经网络36. 人工智能的伦理问题主要涉及哪些方面？A. 数据隐私B. 偏见和歧视C. 安全性和可控性D. 人机关系37. 人工智能的发展对于就业市场有什么影响？A. 会导致大量失业B. 会创造新的职业机会C. 会使某些职业变得不再必要D. 会提高工作效率和生产力38. 在人工智能中，深度学习是一种？A. 机器学习的方法B. 深度神经网络C. 一种特定的算法D. 一种数据处理技术39. 人工智能在哪些领域中具有潜力？A. 教育B. 能源C. 环境保护D. 交通40. 以下哪个因素对人工智能的发展最为关键？A. 计算能力B. 数据C. 算法D. 人才二、问答题1. 什么是人工智能？请简述其发展历程。
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。
人工智能题库及答案详解
人工智能题库及答案详解一、单选题1. 人工智能（AI）的起源可以追溯到哪个年代？A. 1950年代B. 1960年代C. 1970年代D. 1980年代答案：A2. 下列哪项不是人工智能的主要分支？A. 机器学习B. 机器人学C. 神经网络D. 量子计算答案：D3. 深度学习是人工智能领域中的一个重要概念，它主要基于哪种数学结构？A. 线性代数B. 概率论C. 神经网络D. 逻辑推理答案：C二、多选题1. 人工智能在以下哪些领域有应用？A. 医疗诊断B. 交通管理C. 游戏开发D. 金融分析答案：A, B, C, D2. 以下哪些是人工智能研究的关键技术？A. 自然语言处理B. 计算机视觉C. 专家系统D. 遗传算法答案：A, B, C, D三、判断题1. 人工智能的发展完全依赖于硬件的进步。
（）答案：错误2. 图灵测试是衡量机器智能的一个标准，由艾伦·图灵提出。
（）答案：正确3. 人工智能可以完全替代人类的工作。
（）答案：错误四、简答题1. 请简述人工智能的定义及其主要研究领域。
答案：人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
主要研究领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学等。
2. 什么是机器学习，它与人工智能的关系是什么？答案：机器学习是人工智能的一个核心领域，它使计算机系统利用数据来提高性能，而无需进行明确的编程。
机器学习是实现人工智能的一种手段，通过学习数据模式来提高决策能力。
五、论述题1. 论述人工智能在教育领域的应用及其潜在影响。
答案：人工智能在教育领域的应用包括个性化学习、智能辅导、自动化评分等。
它能够根据学生的学习习惯和能力提供定制化的学习计划，提高学习效率。
同时，AI教师可以辅助人类教师进行教学，减轻教师负担。
然而，人工智能的广泛应用也可能带来教师角色的转变、学生隐私保护等问题。
六、案例分析题1. 请分析AlphaGo战胜围棋世界冠军的案例，并讨论其对人工智能发展的意义。
人工智能考试重点
一、名词解释（6*5分=30分）1.符号主义：起源于GPS，用于模拟人类问题求解过程的心理过程，逐渐形成为物理符号系统。
认为人类智能的基本单元是符号，认知过程就是符号操作过程，从而思维就是符号计算。
2.连接主义：属于非符号处理范畴。
认为人工智能可以通过仿生人类的大脑的结构来实现，它研究的内容就是神经网络。
3.行为主义：行为主义又称为进化主义或控制论学派，是基于控制论和“动作--感知”型控制系统的人工智能学派，属于非符号处理方法。
它不需要知识、不需要表示、不需要推理。
4.框架表示法：框架表示法是以框架理论为基础发展起来的一种结构化的知识表示，它适用于表达多种类型的的知识。
根据人头脑中形成的对于事物的抽象模型（框架），用“自顶向下”的方法先匹配一个现有的抽象模型（框架），再确定抽象模型（框架）中的细节。
5.盲目搜索：盲目搜索是指在问题的求解过程中，不运用启发性知识，只按照一般的逻辑法则或控制性知识，在预定的控制策略下进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。
6.启发式搜索：在选择节点时能充分利用与问题有关的特征信息，估计出节点的重要性，就能在搜索时选择重要性高的节点，以利于求得最优解。
这个过程称为启发式搜索。
7.问题归约：问题归约是人求解问题常用的策略，其步骤如下：把复杂的问题变换为若干需要同时处理的较为简单的子问题后再加以分别求解；只有子问题全部解决时，问题才算解决；问题的解答由子问题的解答联合构成。
8.不确定性推理：指推理中所使用的前提条件、判断是不确定的或者是模糊的情况，因而推理所得出的结论与判断也是不精确的、不确定的或模糊的。
9.主观贝叶斯方法：PROSPECTOR专家系统中使用的不确定推理模型，是对Bayes公式修正后形成的一种不确定推理方法，为概率论在不确定推理中的应用提供了一条途径。
二、简答题（7*5分=35分）1.目前人工智能的主要研究领域（五个以上）机器学习、知识发现和数据挖掘、专家系统、模式识别、自然语言处理、智能决策支持系统、人工神经网络、自动定理证明、机器人学、分布式人工智能与智能体2.产生式系统的组成（哪三部分、基本功能）①规则库：用于描述某领域内知识的产生式集合，是某领域知识(规则)的存储器，其中的规则是以产生式形式表示的。
人工智能相关知识点考试题及答案
人工智能相关知识点考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1. 人工智能的英文缩写是？A. AIB. MLC. DLD. NLP答案：A2. 以下哪个不是机器学习的主要应用领域？A. 语音识别B. 图像识别C. 自然语言处理D. 量子计算答案：D3. 神经网络的灵感来源于哪个生物结构？A. 神经元B. 心脏C. 肝脏D. 骨骼答案：A4. 下列哪项技术不属于深度学习？A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 决策树D. 长短期记忆网络答案：C5. 人工智能的“图灵测试”是由谁提出的？A. 艾伦·图灵B. 马文·闵斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 人工智能研究的主要内容包括哪些？A. 机器学习B. 自动推理C. 知识表示D. 机器视觉E. 语音识别答案：ABCDE2. 下列哪些属于人工智能的典型应用？A. 智能客服B. 无人驾驶汽车C. 智能家居D. 电子游戏E. 医疗诊断答案：ABCDE3. 深度学习在以下哪些领域有显著应用？A. 语音识别B. 图像识别C. 自然语言处理D. 游戏AIE. 推荐系统答案：ABCDE4. 人工智能的伦理问题包括哪些？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 工作替代D. 决策透明度E. 责任归属答案：ABCDE5. 人工智能的发展历程中，哪些事件具有里程碑意义？A. 艾伦·图灵提出图灵测试B. 达特茅斯会议C. 深蓝战胜国际象棋冠军D. 谷歌AlphaGo战胜围棋冠军E. IBM Watson在医疗领域应用答案：ABCDE三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能的发展依赖于大数据。
（对）2. 机器学习是人工智能的一个子集。
（对）3. 深度学习是机器学习的一个子集。
（对）4. 人工智能可以完全替代人类工作。
（错）5. 人工智能的发展不会引发伦理问题。
（错）6. 神经网络是由多个神经元组成的。
人工智能考试题及答案
人工智能考试题及答案一、单选题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. IAC. IID. AII答案：A2. 下列哪个选项不是人工智能的典型应用？A. 自动驾驶B. 语音识别C. 人工服务D. 人工呼吸答案：D3. 人工智能之父是：A. 艾伦·图灵B. 马文·明斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：C4. 下列哪个算法不是机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 深度学习D. 快速排序答案：D5. 神经网络中，神经元的连接权重通常通过什么方法进行优化？A. 遗传算法B. 反向传播C. 模拟退火D. 贪心算法答案：B6. 以下哪个不是深度学习中的常见层类型？A. 卷积层B. 池化层C. 激活层D. 循环层答案：D7. 以下哪个是强化学习的关键组成部分？A. 状态B. 奖励C. 动作D. 所有选项答案：D8. 人工智能的三大支柱不包括：A. 数据B. 算法C. 计算能力D. 硬件答案：D9. 下列哪个是自然语言处理的常见任务？A. 机器翻译B. 图像识别C. 语音合成D. 视频分析答案：A10. 以下哪个不是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器取代人类工作D. 机器自我复制答案：D二、多选题（每题3分，共15分）1. 人工智能可以应用于以下哪些领域？A. 医疗健康B. 金融服务C. 教育D. 娱乐答案：A, B, C, D2. 以下哪些技术可以用于增强人工智能的决策能力？A. 机器学习B. 深度学习C. 知识图谱D. 规则引擎答案：A, B, C3. 人工智能在发展过程中面临的挑战包括：A. 技术难题B. 伦理问题C. 法律限制D. 社会接受度答案：A, B, C, D4. 以下哪些是人工智能的常见算法类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 遗传算法答案：A, B, C, D5. 人工智能在自然语言处理中可以完成的任务包括：A. 文本分类B. 情感分析C. 语音识别D. 机器翻译答案：A, B, C, D三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能可以完全取代人类进行所有工作。
【人工智能专业考试秘籍】一次性通关攻略
【人工智能专业考试秘籍】一次性通关攻略
亲爱的读者们，
你是否为人工智能专业考试的复杂性和高难度而烦恼？不用担心，我们为你准备了一份全面的考试秘籍，让你一次性通过人工智能专业考试！
一、理解基本概念
在开始准备考试之前，你需要对人工智能的基本概念有清晰的认识。
包括人工智能的定义、发展历程、应用场景以及人工智能与机器学习的关系等。
二、掌握核心算法
人工智能的核心算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。
这些算法是人工智能的基础，务必熟练掌握。
三、学习数据处理和分析
数据处理和分析是人工智能的重要环节。
你需要了解数据预处理、特征提取、降维等数据处理技术，以及数据可视化、统计学基础等数据分析方法。
四、实践编程语言
编程是人工智能的重要技能。
你需要熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R或Java。
同时，了解数据结构、算法和编程范式等也是必不可少的。
五、熟悉应用领域
人工智能的应用领域非常广泛，包括但不限于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
了解这些应用领域的基本概念和技术，对考试有很大帮助。
六、考前模拟和复习
在考试前，进行模拟考试和复习是非常重要的。
你可以通过做模拟试题和复习笔记来巩固知识，查漏补缺。
同时，注意保持身体健康和良好的心态，以应对考试压力。
总结：通过以上六个步骤，你可以一次性通过人工智能专业考试。
但是，这需要你的努力和坚持。
希望这份秘籍能对你的考试有所帮助，祝你考试顺利。
人工智能期末考试知识点（考点）总结
⼈⼯智能期末考试知识点（考点）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）学习和⾃适应能⼒（4）⾏为能⼒2、⼈⼯智能分为五个阶段：（1）孕育期（2）形成期（3）知识应⽤期（4）从学派分⽴⾛向综合（5）智能科学技术学科的兴起3、⼈⼯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）智能模拟的⽅法和技术研究4、⼈⼯智能研究中的不同学派（三⼤学派）（1）符号主义（2）联结主义（3）⾏为主义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。
有⼈认为，⼀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⽅法，如果按照对⼈类学习的模拟⽅式，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⼀般性知识的前提下，通过演绎求解⼀个具体问题或证明⼀个给定的结论。
这个结论实际上早已蕴涵在⼀般性知识的前提中，演绎推理只不过是将其揭⽰出来，因此它不能增殖新知识。
⽽在归纳推理中，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⼀般性知识的过程，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，其表⽰⽅法主要包含谓语逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法等。
8、谓语逻辑表⽰⽅法P299、语义⽹络表⽰法P3410、框架表⽰法（鸟框架）P4111、产⽣式推理的基本结构产⽣式推理的基本结构如图所⽰，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、状态空间的盲⽬搜索根据状态空间采⽤的数据结构的不同，它可分为图搜索算法和树搜索算法。
树搜索算法包括⼀般树和代价树的盲⽬搜索算法。
⼀般树的盲⽬搜索主要包括⼴度优先搜索算法和深度优先搜索算法两种。
14、⼴度优先搜索算法和深度优先搜索算法的区别P7915、⼋数码难题P7916、代价树的⼴度优先搜索也称为分枝界限算法P8017、城市交通难题P8118、什么是估价函数⽤来估计节点重要性的函数称为估价函数。
ai基础知识题库及答案
ai基础知识题库及答案人工智能（AI）基础知识题库及答案1. 什么是人工智能（AI）？人工智能是计算机科学的一个分支，它致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。
这些任务包括学习、推理、解决问题、知识理解、语言识别、视觉感知、自然语言处理等。
2. 人工智能有哪些主要分支？人工智能的主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学和专家系统。
3. 什么是机器学习？机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需进行明确的编程。
4. 什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来模拟人类学习过程，处理复杂的数据模式。
5. 人工智能的发展历程中有哪些重要里程碑？人工智能的发展历程中的重要里程碑包括1950年图灵测试的提出、1956年达特茅斯会议的召开、1980年代专家系统的兴起、21世纪初大数据和计算能力的提升以及深度学习技术的突破。
6. 什么是神经网络？神经网络是由大量节点（或称为神经元）相互连接构成的计算系统，模仿人脑处理信息的方式，用于识别模式和数据特征。
7. 什么是监督学习？监督学习是一种机器学习类型，其中算法从标记的训练数据中学习，以便对新的未标记数据进行预测或分类。
8. 什么是无监督学习？无监督学习是机器学习的一种形式，算法从未标记的数据中学习，目的是发现数据中的结构和模式。
9. 什么是强化学习？强化学习是一种机器学习类型，其中算法通过与环境交互来学习最佳行为策略，以最大化某种累积奖励。
10. 人工智能在哪些领域有应用？人工智能在医疗、金融、交通、教育、娱乐、制造业等多个领域都有广泛的应用。
11. 什么是自然语言处理（NLP）？自然语言处理是人工智能的一个分支，它涉及到使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。
12. 什么是计算机视觉？计算机视觉是人工智能的一个领域，它使计算机能够从图像或多维数据中解释和理解视觉信息。
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。
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1、利用启发式搜索算法A 解决以下8数码(如下图所示)：设评价函数表的内容。
10、将以下语句：(1)会朗读者是识字的，(2)海豚都不识字， (3) 有些海豚是很机灵的， (4) 有些很机灵的东西不会朗读。
形式化表示为合适公式。
答：令谓词R 、L 、D 、I 分别指示朗读、识字、海豚和机灵，则这些语句可 形式化表示如下：(1(x[R(xL(x](2(x[D(xL(x](3(x[D(xl(x](4(x[l(xR(x]13、将题 10 中的前三个语句作为已知事实(公理)，最后一语句作为目标(待证定理)，应用归结 反演方法，证明目标成立。
答：将前三个语句和最后一语句的取反化简，并标准化为合取范式的子句 集:(1R(xL(x(2D(yL(y(3D(A(4l(A (5l(zR(z2、有三个积木块(A 、B 、C )放在桌子上，且可以叠放f(n=d(n+p(n ，画出搜索图，并给出各搜索循环结束时OPEN 和在一起，要求在任意初始状态，按自上而下 A 、 B 、C 的顺序叠放这三个积木块。
搬动积木块应遵从以下约束：( 1)每次只能搬一块，( 2)只有顶空的积木块才能搬动。
请为机器人搬动积木块设计一个产生式系统，包括综合数据库、规则库和冲突解法(不必设计控制系统)；若初始状态和目标状态分别为：答案：1)综合数据库用谓词公式On(x,y 描述积木块的放置状态，x {A,B,C},y{A,B,C,Table} ；谓词公式Top-Clear(x 描述积木块x 顶空，x {A,B,C} 。
问题状态就由这些谓词公式描述。
2)规则库为每个积木块的搬动设计规则，共有 5 个可能的搬动操作：Put-On(C,Table，Put-0 n(B,C,Put-0 n(B,Table,Put-0 n(A,B,Put-0 n(A,Table。
规则依次排列如下(并采用First 冲突解法)：if Top-Clear(C0n(C,TablePut-0n(C,Table,revise；if Top-Clear(BTop-Clear(C0n(C,TablePut-0n(B,C,revise；if Top-Clear(B0n(B,C0n(C,TablePut-0n(B,Table，revise ；if Top-Clear(ATop-Clear(B0n(B,CPut-0n(A,B,revise ；if Top-Clear(A0n(A,B0n(B,CPut-0n(A,Table ，revise 。
其中Put-0n 操作符号指示Put-0n 操作并在计算机屏幕上显示该操作，函数revise 修改问题状态的描述到反映实际状态。
作为解答的操作序列为：Put-0n(A,Table,Put-0n(C,Table,Put-0n(B,C,Put-0n(A,B。
3、表示包含下面句子含义的语义网络：⑴典型的哺乳动物有毛发。
⑵狗是哺乳动物，且吃肉。
⑶Fido是John§7OPEN和CLOSE的狗(3住在光明公寓的人都是太阳公司的律师4、把下列语句表示为语义网络的描述：⑴每个人都喜欢电影⑵太阳公司的每个营销员都参加太平洋保险。
⑶居住在光明公寓的人都是太阳公司的律师。
语义网络的表示并非唯一, 可有多种方式, 本题的每个小题就分别给出二种表示方案。
(1 每个人都喜欢电影。
5、用Do 函数设计操作符Move ( x, y, z )，并写出关于它的一条框架公理；该操作将置于积木块y 上的积木块x 移到积木块z 上。
T(On(x,y,sT(Clear(x,sT(Clear(z,s=>T(On(x,z,Do(M(x,y,z,sT(Clear(y,Do(M(x,y,z,s T(Table(u,s=>T(Table(u,Do(M(x,y,z,s6、应用Green 方法解决以下规划问题：(2太阳公司的每个营销员都参加太平洋保险。
初始状态S0:{T(Clear(C,S0,T(On(C,A,S0,T(On(A,B,S0, T(Table(B,S0} ；目标状态r:{T(Table(A,}<=>Goal( ；{? Goal(Do(a,S0, Ans(a}；{?T(Table(A,Do(a,S0, Ans(a}；{?T(Table(A,Do(c,Do(b,S0, Ans([b,c]} ；{? T(On(A,y,Do(b,S0, ?T(Clear(A,Do(b,S0, Ans([b,U(A,y]} ；{?T(On(A,y,Do(U(x,A,S0, ? T(On(x,A,S0,?T(Clear(x,S0, Ans([U(x,A,U(A,y]} ；{?T(On(A,y,S0, ?T(On(x,A,S0, ?T(Clear(x,S0,Ans([U(x,A,U(A,y]} ；{?T(On(x,A,? T(Clear(x,S0, Ans([U(x,A,U(A,B] ；{?T(Clear(C,S0, Ans([U(C,A,U(A,B]} ；{Ans([U(c,A,U(A,B]} ；规划的结果是动作块：［U(C,A,U(A,B]1、请用决策树方法，根据下面所给的14个例子，构造关于天气状况的决策例子编属性分类号天温湿风况度度况1晴热大无N2晴热大有N3多热大无P云4雨中大无P 5雨冷正无P常6雨冷正有N常7多冷正有P云常8晴中大无N9晴冷正无P常10雨中正无P常11晴中正有P常12多中大有P云13多热正无P云常14雨中大有N本题中物体集C有十四个例子，9个正例，5个反例。
于是：M(C二—9/14*log2(9/14 —5/14*log2(5/14=0. 940bits1选取属性"天况"，"晴"的分支含2个正例3个反例，所需期望信息量为:M(天况为晴 =—2/5*log2(2/5 —3/5*log2(3/5=0. 971bits" 多云" 的分支，含4个正例0 个反例：M(天况为多云=0"雨"的分支，含3个正例2个反例：M(天况为雨 =—3/5*log2(3/5 —2/5*log2(2/5=0. 971bits则以" 天况" 作划分后，对应决策树的信息量为：B(C,"天况"=5/14*0. 971 + 4/14*0 + 5/14*0. 971=0. 694bits进一步判别所需的期望信息量为：M(C —B(C,"天况"=0. 940- 0. 694= 0. 247bits2) 选取属性" 温度" ，" 热" 的分支，含2 个正例2个反例，所需期望信息量为：M(温度为热 =—1/2*log2(1/2 —1/2*log2(1/2 = 1bits"中"的分支，含4个正例2个反例：M(温度为中 =—4/6*log2(4/6 —2/6*log2(2/6= 0. 918bits"冷"的分支，含3个正例1个反例：M(温度为冷 =—3/4*log2(3/4 —1/4*log2(1/4=0. 811bits则以" 温度" 作划分后，对应决策树的信息量为：B(C,"温度"=4/14*1 + 6/14*0.918 + 4/14*0. 811=0. 911bitsM(C —B(C,"温度"=0. 940- 0. 911 = 0. 029bits3) 选取属性湿度” 大”的分支，含3个正例4个反例，所需期望信息量为：M(湿度为大 =—4/7*log2(4/7 —3/7*log2 (3/7= 0. 985bits"正常"的分支，含6个正例1个反例：M(湿度为正常 =—6/7*log2(6/7 —1/7*log2(1/7= 0. 592bits则以" 湿度" 作划分后，对应决策树的信息量为：B(C，" 湿度" = 1/2*0. 985＋1/2*0.592= 0. 788bits M(C—B(C，" 湿度" = 0. 940—0. 788= 0.152bits4) 选取属性"风况","无"的分支，含6个正例2个反例，所需期望信息量为：M(风况为无 =—2/8*log2(2/8 —6/8*log2(6/8= 0. 811bits" 有" 的分支，含3个正例3个反例：M(风况为有 =—1/2*log2(1/2 —2 *log2(1/2=Ibits则以"风况"作划分后，对应决策树的信息量为：B（C,"风况"=8/14*0.811 +6/14*1 = 0. 892bits M（C—B（C,"风况"=0. 940-0. 892= 0. 048bits根据最大信息量原则，故选择" 天况" 属性进行进一步划分。
类似上述方法，继续不断地细化决策树。
首先对“晴”的分支展开深入讨论，分别得到：M（天况为晴一B（天况为晴，温度”=0 . 571 M（天况为晴一B（天况为晴，湿度”=0 . 971值最大，M（天况为晴—B（天况为晴，风况”=0 . 420根据最大信息量原则，接下去可以按属性" 湿度" 进一步划分，从而最终将正反例完全分开。
其次“多云”的分支，全部为正例，显然无须再分划下去。
最后“雨”的分支，讨论如下：M（天况为雨—B（天况为雨，温度”=0 . 0 2 0 M（天况为雨—B（天况为雨，湿度”=0 . 0 2 0 M（天况为雨—B（天况为雨，风况”=0 . 971值最大，接下去按属性" 风况" 进一步划分。
最终使得正反例完全分开。