人工智能知识点归纳-老王知识点归纳
人工智能的知识点
人工智能的知识点
1. 人工智能能像人一样学习呢！你看那些智能机器人，它们可以通过大量的数据和算法来学习新的知识和技能，就好像咱们人类通过读书和实践不断成长一样。
比如说自动驾驶汽车，它就是通过不断学习各种路况和驾驶经验，变得越来越厉害！
2. 人工智能可厉害了，它竟然能识别图像和声音呀！想想看，你的手机可以通过语音助手听懂你的话，这多神奇啊！就如同你的好朋友能一下子明白你的意思一样。
比如面部识别解锁手机，不就是人工智能的杰作嘛！
3. 人工智能还能帮医生诊断疾病呢，是不是很牛？这就像是医生有了一个超级厉害的助手，能快速准确地发现问题。
比如通过人工智能对医学影像的分析，能更早地发现疾病的迹象，为治疗争取时间呀！
4. 人工智能在未来也许能做更多创造性的工作哦！好比它能作曲、绘画，简直不可思议呀！就好像它突然有了艺术家的灵魂。
像有些人工智能创作的音乐，还真挺好听的呢！
5. 哎呀，人工智能还能帮我们管理生活呢，太方便啦！就像有个智能管家一样，帮你安排日程、提醒你做事。
比如智能音箱帮你设置闹钟、播报天气，多贴心啊！
6. 人工智能的发展速度那叫一个快哟！这就像是在赛跑一样，不停地向前冲。
以后它肯定还会给我们带来更多的惊喜和改变呢。
想想未来的生活中到处都是智能的东西，多有意思啊！
我的观点结论：人工智能真的超级神奇和厉害，给我们的生活带来了很多的便利和惊喜，也让我们对未来充满了期待，但同时我们也要合理地利用它，让它更好地为我们服务。
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 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。
人工智能导论知识点总结
人工智能导论知识点总结
1、人工智能（AI）：是研究计算机思维活动及其表示一类问题的理论，它旨在制作模拟人类智能的计算机程序。
2、学习：是指计算机从所给数据中推导出模式并应用该模式解决未知问题的能力。
3、机器学习：是计算机从经验学习规律流程及行为模式的一种技术，是人工智能中很重要的一类技术。
4、神经网络：是人工智能研究的重要方向，目的是模仿神经系统的思想、情感关系和记忆，对大脑进行推理。
5、机器人：是指具有人工智能技术与控制技术的机械装置或者软件系统，其功能是模拟或超越人类的肢体机能，从而具有实现复杂控制任务和职责的能力。
6、自然语言处理：是指用计算机来处理人类的自然语言，研究如何处理及应用自然语言的各种理论体系，并实现自然语言的语言技术。
7、智能搜索：是一类将机器学习和节点搜索结合的智能技术，可以根据输入条件，有效地搜索到所需要的解决方案，并在搜索过程中调整输入条件，以不断优化搜索结果。
人工智能复习总结讲解
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。
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：
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。
植物 AKO
树 AKO
果树 AKO
有根 有叶
会结果
苹果树 结苹果
AKO
草
有根 有叶
AKO
水草 长在水中
例2：这只小燕子从春天到秋天占有一个巢。 占有
LIKE(x,y): x 喜欢 y。
Meihua 表示梅花，Juhua 表示菊花，
(x)(MAN(x) ∧ LIKE(x, Meihua))∧
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。
人工智能知识归纳总结
人工智能知识归纳总结人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域最炙手可热的话题之一。
它是一门研究如何使机器能够像人一样思考和行动的学科，涉及多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
本文将对人工智能的基础概念和应用进行归纳总结。
一、人工智能的定义和发展历程人工智能的定义较为广泛，可以简单理解为“使机器具备智能”。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究如何使计算机能够像人一样思考。
经过几十年的探索和发展，人工智能逐渐成为现实，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。
二、人工智能的基础概念1. 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过让计算机从大量数据中学习和判断，从而使其能够自动进行决策和推理。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同的方法。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）自然语言处理是指让计算机理解和处理人类自然语言的能力，包括语音识别、文本分类、机器翻译等。
NLP技术的发展使得人机交互更加自然和便捷。
3. 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是让计算机具备理解和解释图像和视频的能力，从而实现自动识别、分析和理解图像的内容。
计算机视觉的应用包括人脸识别、图像检索等。
4. 深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一种方法，其核心是神经网络模型。
通过多层神经网络的训练和优化，深度学习可以实现对复杂数据和任务的准确预测和分析。
三、人工智能的应用领域1. 智能语音助手智能语音助手（如Siri、智能音箱）利用自然语言处理和语音识别技术，实现与用户的智能交互。
它们可以回答问题、提供服务，并逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
2. 自动驾驶汽车自动驾驶汽车是人工智能在交通领域的一大应用。
通过计算机视觉和机器学习技术，自动驾驶汽车可以实现环境感知、决策和控制，从而在无人驾驶的情况下安全地行驶。
人工智能知识点归纳
⏹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 PROCUCTION1.DATA←初始状态描述2.until DATA 满足终止条件，do：3.begin4.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。
人工智能重点总结
人工智能重点总结
一、人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指以计算机为基础，使用人工智能和人工智能技术对动物、人类、机器人、系统等进行智能控制和自主操作的一组系统。
它的最终目标是开发机器具备人类智能，即机器具有识别、判断、分析、规划和自主行动等功能，给人们创造更优质的生活环境。
二、人工智能发展历程
1960年，丹麦数学家斯诺提出了AI诞生的第一个理论：可以使用有限的算法在有限的时间内解决任何复杂的问题。
1966年，美国计算机科学家斯坦福大学的教授约翰·古德里安提出了人工智能，被定义为“利用自然语言处理、机器视觉、语音识别、机器学习和机器思维等技术，使计算机具有人类智慧的研究领域”。
1976年，经美国国家科学基金会联合基金会的资助，美国麻省理工学院正式开设人工智能课程。
1984年，英国著名科学家克劳斯·斯特鲁普提出了“模式识别”的概念，详细定义了人工智能的基本概念和技术细节，并提出了人工智能的发展目标。
1989年，伯克利大学计算机与科学研究所的英国科学家山德森将智能机器比作同位素，开发出观察、建模、推理和学习的智能机器，发表的《机器智能：它的结构。
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。
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。
人工智能知识点
人工智能知识点1.一个系统如果能根据它所知的信息（知识、时间、资源等）能够做出最好的决策，就是理性的思考。
2.理性行为：做正确的事，即已知某些信念，理性智能体通过自己的行动达到某个目标或获得最佳结果，或在不确定的情况下，获得最佳期望结果。
3.什么是智能？智能简单说就是适应能力，环境变会进行思考后做出正确行为。
人工智能是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些``机器思维“。
4.人类智能的主要特点：感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
5.归纳能力是通过大量实例，总结出具有一般性规律的知识的能力。
演绎能力是根据已有的知识和所感知到的事实，推理求解问题的能力。
6.理性智能体：做事正确。
性能度量：评价智能体在环境中的表现理性智能体应该选择期望能使其性能度量最大化的行动。
对环境的约束越多，设计的问题就越容易7.问题求解实质是通过搜索找到行动序列达到目标.首先把目标形式化，和目标无关的去掉（例去机场是目标，当前的其他事或行为不考虑）.问题形式化就是决策对于给定的目标需要考虑哪些行动和状态的过程，生成状态空间，搜索获得解8.广度优先搜索: 首先扩展根节点，接着扩展根节点的所有后续，然后在扩展它们的后续，依次类推。
在下一层的任何节点扩展之前搜索树上本层深度的所有节点都已经扩展过。
9.深度优先搜索: 搜索直接推进到搜索树的最深层，当最深层节点扩展完没达到目标节点则将向上回到下一个还有未扩展后续节点的稍浅的节点。
10.迭代深入深度优先搜索: 不断增大深度限制，直到找到目标节点。
当搜索空间很大且解的深度未知，迭代深入搜索是首先。
11.代价一致搜索的迭代搜索: 不断增加的路径耗散限制12.非启发式搜索：按已经付出的代价决定下一步要搜索的节点。
具有较大的盲目性，产生较多的无用节点，搜索空间大，效率不高。
12.启发式搜索：要用到问题自身的某些信息，以指导搜索朝着最有希望的方向前进。
人工智能复习总结
1.深度优先方法特点:属于图搜索；是一个通用的搜索方法；如果深度限制不合适，有可能找不到问题的解；(4)不能保证找到最优解2.置换:通用有序对的集合s={t1/v1，…，tn/vn}来表任一置换，置换集的元素ti/vi的含义是表达式中的变量vi处处以项ti来替换，用s对表达式E作置换后的例简记为Es。
一般说，置换是不可交，两个置换合成的结果与置换使用的次序有关4.产生式：产生式规则基本形式：P-Q或P是产生式的前提(前件)，用于指出该产生式是否可用的条件Q是一组结论或操作(后件)，用于指出当前提P所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作产生式规则的语义：如果前提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作7、产生式系统的组成1)产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集2)数据库：(事实的集合)存放问题求解过程中当前信息的数据结构(初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实)3)推理机：(控制系统)是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略9.已知 W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求 MGU： k=0;S0=S;5 0=£;S0 不是单元素集，求得差异集D0={g(A,y)},z}，其中z是变元，g(A,y)是项，且z不在g(A,y)中出现°k=k+1=1, 有5 1=5 0 ・{g(A,y)/z } = £・{ g(A,y)/z } = { g(A,y)/z }，S1=S0 ・{ g(A,y)/z } = {P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1 是单元素集。
根据求MGU 算法，MGU=5 1={g(A,y)/z}10.证明G是否是F1、F2的逻辑结论；①」P(x) VQ(x).从F1变换②」P(y) VR(y).从F1变换③P(a).从F2变换④S(a).从F2变换⑤」S(z)V「R(z)结论的否定⑥R(a).②③归结{a/y}⑦」R(a) .④⑤归结{a/z}⑧□.⑥⑦归结得证.11.谓词公式G通过8个步骤所得的子句集合S，称为G的子句1)消去蕴含式和等价式一，<->2)缩小否定词的作用范围，直到其作用于原子公式:3)适当改名，使量词间不含同名指导变元和约束变元。
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。
人工智能知识点总结
人工智能知识点总结在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）已经成为了一个热门话题，并且在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车，再到医疗诊断中的辅助系统，人工智能的应用无处不在。
那么，究竟什么是人工智能？它包含哪些关键的知识点呢？让我们一起来探索一下。
一、人工智能的定义简单来说，人工智能是指让计算机模拟人类智能的技术。
它旨在使计算机能够像人类一样学习、思考、推理和解决问题。
但需要注意的是，虽然人工智能能够在某些方面表现出类似于人类的能力，但它并不能完全等同于人类智能，因为人类的情感、创造力和直觉等方面仍然是独特且难以模拟的。
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。
20 世纪 50年代，人工智能的概念首次被提出，当时的研究主要集中在基于规则的系统和符号推理。
然而，由于计算能力的限制和算法的不成熟，早期的人工智能发展较为缓慢。
到了 20 世纪 80 年代，专家系统开始流行，这些系统基于大量的领域知识和规则，能够为特定领域提供决策支持。
但专家系统也存在着知识获取困难、适应性差等问题。
近年来，随着大数据的出现、计算能力的大幅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。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。
三、人工智能的主要技术1、机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一。
它使计算机通过自动分析数据来学习模式和规律，从而能够进行预测和决策。
机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习：在有标记的数据集上进行学习，例如通过已知的输入和对应的输出数据来训练模型，常见的算法有线性回归、决策树、支持向量机等。
无监督学习：在没有标记的数据集中寻找模式和结构，例如聚类算法将数据分为不同的组。
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。
人工智能基础知识点总结
人工智能基础知识点总结一、什么是人工智能人工智能，简称 AI，简单来说，就是让计算机像人类一样具有学习、思考和解决问题的能力。
它不是简单的程序设定，而是能够通过大量的数据和算法进行自我学习和改进。
想象一下，你有一个非常聪明的“机器大脑”，它可以观察周围的世界，理解各种信息，然后根据这些信息做出决策和行动。
这就是人工智能在努力实现的目标。
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。
早期阶段，人们就对让机器具有智能充满了幻想和尝试。
但由于技术的限制，进展相对缓慢。
到了 20 世纪 50 年代，随着计算机技术的发展，人工智能开始真正成为一个研究领域。
在这个时期，科学家们尝试开发一些简单的程序，比如能够解决数学问题的程序。
然而，在接下来的几十年里，人工智能的发展遇到了一些挫折，比如计算能力的不足、数据的缺乏以及算法的不完善。
直到最近几十年，随着大数据、强大的计算能力和先进的算法的出现，人工智能迎来了快速发展的时期。
如今，我们看到人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。
三、人工智能的关键技术（一）机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
它让计算机通过数据自动学习模式和规律。
机器学习有多种方法，比如监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习就像是有老师在旁边指导，计算机通过已知的输入和输出数据来学习预测新的输入对应的输出。
例如，通过大量的房屋面积和价格数据，来预测新房屋的价格。
无监督学习则是让计算机自己在数据中发现模式和结构。
比如，将一堆没有标签的客户数据进行分类，找出不同的客户群体特征。
强化学习则是通过奖励和惩罚机制，让计算机在不断的尝试和错误中学习最优的行动策略。
比如，让机器人通过不断尝试学会如何在复杂环境中行走。
（二）深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来学习数据的表示。
神经网络就像是人类大脑中的神经元网络，通过大量的连接和权重来处理和传递信息。
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⏹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 PROCUCTION1.DATA←初始状态描述2.until DATA 满足终止条件，do：3.begin4.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 SPLIT1.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.begin5. 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R8.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 GRAPHSEARCH1．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 ∪M7．（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，深度相等的节点以任意方式排序。
宽度优先搜索：在排列OPEN表中节点时按它们在搜索图中的深度递增顺序，深度最小的节点放在表的前面。
A算法: 使用估价函数f(n)=g(n)+h(n) 排列OPEN表中节点顺序的 GRAPHSEARCH算法。
其中， g(n)：对g*(n)的一个估计是当前的搜索图G中s到n的最优路径费用g(n)≥g*(n)h(n)：对h*(n)的估计，称为启发函数。
（Note:若h(n)=0，g(n)=d，则 f(n)=d，为宽度优先）。
A*算法:对任何节点n都有h(n)≤h*(n)的A算法。
➢定义：如果一个搜索算法对于任何具有解路径的图都能找到一条最佳路径，则称此算法为可采纳的。
可以证明：A*算法是可采纳的（如果解路径存在，A*一定由于找到最佳解路径而结束）A*算法的可采纳性：定理1 GRAPHSEARCH对有限图必然终止。
定理2 若存在s到目标的路，则算法A*终止前的任何时刻，OPEN表中总存在一个节点n’， n’在从s到目标的最佳路径上，且满足f(n’) ≤f*(s)定理3 若存在从s到目标的解路，则算法A*必终止。
定理4 算法A*是可采纳的（即如果解路径存在，A*一定找到最佳解路径而终止）．定理5 算法A*选择的任意扩展点都有f(n)≤f*(s)可采纳的条件：1.与或图有解图，2.对图中所有节点n有h(n)≤h*(n)，3.启发函数满足单调性。
则AO*必然终止并找出最佳解路径。
影响算法A启发能力的三个重要因素：（1）算法A所找到的解路径的费用。
（2）算法A在寻找这条解路径的过程中所需要扩展的节点数。
（3）计算启发函数所需要的计算量。
启发能力的度量：渗透度P = L / T 其中，L是算法发现的解路径的长度，T是算法在寻找这条解路径期间所产生的节点数（不包括初始节点，包括目标节点）有效分枝系数是B，则有 B＋B2十…＋B L=T或 B（B L-1）/（B-1）=T8数码启发函数h(n)=P(n)+3S(n),p(n)是每个硬纸片离开目标位置的和，S(n)是如果一个硬纸片后面的纸片不是它的目标后继则记2，否则记0，如果中心有硬纸片记1，否则记0，然后求和。
渗透度，搜索算法的性能的度量：P = L / T，L是算法发现的解路径的长度，T是算法在寻找这条解路径期间所产生的节点数（不包括初始节点，包括目标节点）。
有效分枝数B，反映目标搜索的集中程度：设搜索树的深度是L，算法所产生的总节点数为T，则B＋B2十…＋BL=T或B（BL-1）/（B-1）=T与/或图是一种超图．在超图中父亲节点和一组后继节点用超弧连接．超弧又叫 k-连接符．k-连接符: 一个父节点指向一组k个有与关系的后继节点，这样一组弧线称为一个k-连接符．●极小极大原则：MAX节点在其MIN子节点的倒推值中选max；MIN节点在其MAX子节点的倒推值中选min●剪枝规则：（1）α剪枝：如果一个MIN节点的β值小于或等于它的某一个MAX祖先节点的α值，则剪枝发生在该MIN节点之下：中止这个MIN节点以下的搜索过程。
这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值。
（2）β剪枝：如果一个MAX节点的α值大于或者等于它的某一个MIN祖先节点的β值，则剪枝发生在该MAX节点之下．中止这个MAX节点以下的搜索过程。
该MAX节点的最终返回值可以置成它的α值．●ND=2(B^D/2)-1（D为偶数）ND=B^(D+1)/2+B^(D-1)/2-1（D为奇数）D为深度，B为平均后继。
●定理1 任意公式G都等价于一个前束范式．证明通过如下四个步骤即可将公式G化为前束范式．步骤1：使用基本等价式F↔H=(F→H) ∧(H→F) F→H=～F∨H 可将公式G中的↔和→删去。
步骤2：使用～(～F)=F和De. Morgan律及引理1，可将公式中所有否定号～放在原子之前。
步骤3：如果必要的话，则将约束变量改名．步骤4：使用引理1和引理2又将所有量词都提到公式的最左边。
G=∃x∀y∀z∃u∀v∃wP(x,y,z,u,v,w) 则用a代替x，用f(y，z)代替u，用g(y，z，v)代替w，得公式G的Skolem范式：∀y∀z∀vP(a,y,z,f(y,z),v,g(y,z,v)) 定理2 设S是公式G的子句集．于是，G是不可满足的，当且仅当S是不可满足的．医生骗子问题：S＝｛P(a),～D(y)∨L(a,y),～P(x)∨～Q(y)∨～L(x,y),D(b),Q(b)｝引理1 设G是仅含有自由变量x的公式，记以G（x），H是不含变量x的公式，于是有(1) ∀x(G(x)∨H)= ∀xG(x )∨H(1)’∃x(G(x)∨H)= ∃xG(x )∨H(2) ∀x(G(x)∧H)= ∀xG(x ) ∧H(2)’∃x(G(x) ∧H)= ∃xG(x ) ∧H(3) ～(∀xG(x))= ∃x (～G(x ))(4) ～(∃xG(x))= ∀x (～G(x ))引理2 设H，G是两个仅含有自由变量x的公式，分别记以H(x)，G(x)，于是有：(1) ∀xG(x)∧∀x H(x)= ∀x(G(x )∧H(x))(2) ∃xG(x)∨∃x H(x)= ∃x(G(x )∨H(x))(3) ∀xG(x)∨∀x H(x)= ∀x∀y (G(x )∨H(y))(4) ∃xG(x)∧∃x H(x)= ∃x∃y (G(x )∧H(y))●基本等价式1) (G↔H)=(G→H)∧(H→G)；2) (G→H)=(～G∨H)；3) G∨G=G，G∧G=G； (等幂律)4) G∨H=H∨G，G∧H=H∧G；(交换律)5) G∨(H∨S)=(G∨H)∨S，G∧(H∧S)=(G∧H)∧S； (结合律)6) G∨(G∧H)=G，G∧(G∨H)=G； (吸收律)7) G∨(H∧S)=(G∨H)∧(G∨S)，G∧(H∨S)=(G∧H)∨(G∧S)； (分配律)8) G∨F=G，G∧T=G； (同一律)9) G∧F=F，G∨T=T； (零一律)10) ～(G∨H)= ～G∧～H，～(G∧H)= ～G∨～H。