人工智能及应用期末复习资料

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大数据与人工智能期末复习

• 25、人工智能的发展历程：
• 1956年—20世纪60年代初。机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
• 第二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初，无法用机器证明两个连续函数之和、机器翻译闹出笑话等，使人工智能的发展走入低谷。
• 25、人工智能的发展历程：
• 第三是应用发展期：20世纪70年代初—80 年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，
• 18、大数据时代，我们是要让数据自己 “发声”，没必要知道为什么，只需要知道是什么。
• 19、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。
• 20、心跳机制：就是每隔几分钟发送一个固定信息给服务端，服务端收到后回复一个固定信息如果服务端几分钟内没有收到客户端信息则视客户端断开。
• 21、计算智能：机器可以像人类一样存储、计算和传递信息，帮助人类存储和快速处理海量数据，即能“存储会算”。
• 14、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
• 15、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。
• 16、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比更有效。
• 17、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注信息。
• 29、智能机器人可以根据行为能力得到信息。
• 30、自动识别系统属于人工智能人类感官模拟领域。
• 31、人人智能主要分人:
• 通讯、感知与人动是现代人人智能的三个关键能人，在这人我们将根据这些能人/应人对这三个技术领域进人介绍：计算机视觉(CV)、人然语人处理(NLP)和机器人。人识别。
• 26、机器学习算法分类。

人工智能复习资料

人工智能复习资料一、引言人工智能（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与工程领域。

它涵盖了多个子领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。

本文将围绕人工智能的基本概念、发展历程、应用领域以及未来发展趋势等方面进行复习。

二、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使计算机具备智能的能力，能够模拟和实现人类的思维和行为。

其特点包括自主学习、推理、问题解决、语言理解和感知等。

2. 人工智能的分类人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。

弱人工智能是指在特定领域内具备智能的计算机系统，而强人工智能则是指能够在各个领域都表现出与人类相当的智能水平的计算机系统。

三、人工智能的发展历程1. 人工智能的起源人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代。

当时，人们开始研究如何使计算机能够模拟人类的思维和行为，提出了“人工智能”这一概念。

2. 人工智能的发展阶段人工智能的发展可以分为符号主义阶段、连接主义阶段和混合主义阶段。

符号主义阶段主要研究基于逻辑和规则的推理和知识表示；连接主义阶段则侧重于神经网络和模式识别；混合主义阶段则将符号主义和连接主义相结合。

四、人工智能的应用领域1. 机器学习机器学习是人工智能的重要分支，它通过让计算机从数据中学习和改进，实现自主学习和决策能力。

机器学习在语音识别、图像识别、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指让计算机能够理解和处理人类语言的能力。

它在机器翻译、语音识别、智能客服等方面有着重要应用。

3. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够理解和分析图像和视频的能力。

它在人脸识别、目标检测、智能监控等领域有广泛应用。

4. 智能机器人智能机器人是指具备感知、决策和执行能力的机器人系统。

它在工业生产、医疗护理、军事作战等领域有着广泛应用。

五、人工智能的未来发展趋势1. 深度学习深度学习是机器学习的一种方法，通过构建多层神经网络实现对大规模数据的学习和分析。

人工智能【期末复习题】

《人工智能期末复习题》1．群智能与脑智能：脑智能是一种个体智能，是宏观心理层次上高级的智能。

群智能是一种社会智能（系统智能），属于微观生理层次上低级的神经元。

2．计算智能与符号智能：符号智能就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。

计算智能就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能。

3．搜索：顾名思义，就是从初始节点出发，沿着与之相连的边试探地前进，寻找目标节点的过程(也可以是反向进行)。

4．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。

5．自然计算：就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法。

6．机器学习：顾名思义，机器学习就是让计算机模拟人的学习行为，或者说让计算机也具有学习的能力。

7．模式识别：则指的是用计算机进行物体识别。

8．决策树学习：决策树是一种知识表示形式，构造决策树可以由人来完成，但也可以由机器从一些实例中总结、归纳出来，即机器学习而得。

机器学习决策树也就是所说的决策树学习。

9．从系统结构看，智能计算机分为智能硬件平台和智能操作系统两大部分。

10．人工智能的三个最基本、最核心的技术实现人工智能的方法虽然很多，但归纳起来，“表示”、“运算”、“搜索”则是人工智能的三个最基本、最核心的技术。

11．从所承担的工作和任务性质来看，Agent的分类：信息型Agent、合作型Agent、接口型Agent、移动型Agent等。

12．用计算机来实现状态图的搜索，有两种最基本的方式：树式搜索和线式搜索。

13．智能机器人至少应具备哪四种机能？感知机能——获取外部环境信息以便进行自我行动监视的机能；运动机能——施加于外部环境的相当于人的手、脚底动作机能；思维机能——求解问题的认识、推理、判断机能；人—机通信机能——理解指示命令、输出内部状态，与人进行信息交换的机能。

大学人工智能期末考试题库及答案

大学人工智能期末考试题库及答案1. 选择题1. 人工智能（AI）是一种：- [ ] A. 操作系统- [ ] B. 程序语言- [ ] C. 计算机硬件- [x] D. 计算机科学领域2. 以下哪个不是人工智能的应用领域？- [ ] A. 语音识别- [ ] B. 机器研究- [x] C. 图像处理- [ ] D. 人类基因编辑3. 以下哪个不是人工智能的主要方法？- [ ] A. 逻辑推理- [ ] B. 遗传算法- [x] C. 数学公式- [ ] D. 神经网络4. 以下哪个不属于机器研究的类型？- [ ] A. 监督研究- [ ] B. 无监督研究- [ ] C. 强化研究- [x] D. 编程研究5. 以下哪个算法被广泛应用于图像处理和计算机视觉？- [x] A. 卷积神经网络（CNN）- [ ] B. 支持向量机（SVM）- [ ] C. 遗传算法- [ ] D. 贝叶斯网络2. 简答题1. 请简要解释人工智能的定义和作用。

人工智能是一种计算机科学领域，旨在使计算机能够模拟和模仿人类智能的能力。

它的目的是使计算机能够感知、研究、推理和决策，以解决各种复杂问题和任务。

人工智能在许多领域有重大应用，如自然语言处理、图像处理、机器研究等，为现代社会和技术的发展带来了巨大的影响和潜力。

2. 请列举一个你认为人工智能在未来可能出现显著进展的领域，并说明原因。

一个可能出现显著进展的领域是医疗保健。

人工智能可以通过大数据分析和机器研究算法，帮助医生进行更准确的诊断和治疗决策。

它可以快速处理和分析大量的医疗数据，提供个性化的医疗建议，改善病患的治疗结果和医疗服务效率。

此外，人工智能还可以应用于医疗机器人和辅助技术，提供更好的医疗保健服务和患者管理。

3. 请说明机器研究和深度研究之间的区别。

机器研究是人工智能的一个分支，它关注如何从数据中研究和构建模型，以进行预测和决策。

机器研究算法可以通过分析数据集中的模式和规律，自动调整模型参数，并根据历史数据进行预测。

人工智能及其应用复习资料(DOC 33页)

人工智能及其应用复习资料(DOC 33页)人工智能及其应用(2)第一章绪论1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。

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1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？控制论之父维纳1940 年主张计算机五原则。

他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。

系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。

帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长物理符号系统的假设伴随有3 个推论。

推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。

推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。

推论三: 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。

1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？符号主义(Symbolicism)，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。

]认为人的认知基元是符号，而且认知过程即符号操作过程。

认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，我们就能够用计算机来模拟人的智能行为。

知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。

人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。

【2024版】人工智能导论复习

可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型：填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点：第一章：1．什么是人工智能？人工智能的三种观点分别是什么？2．实现人工智能的技术路线是哪四种？3．人工智能要研究的三个主要问题是什么？4．人工智能有哪些主要研究领域？第二章：1．什么是知识？何谓知识表示？2．用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。

3．产生式系统推理机的推理形式有哪三种？4．产生式系统一般由哪三个基本部分组成？5．用语义网络表示：“苹果树枝繁叶茂，上结了很多苹果，有大的，也有小的，有红的，也有绿的” 。

6．用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。

第三章：1．推理的含义是什么？2．应用归结原理求解下列问题：任何兄弟都有同一个父亲， John 和Peter 是兄弟，且 John 的父亲是 David ，问 Peter 的父亲是谁？第四章：1．可信度方法：例 4.1 ，例 4.22．主观 Bayes 方法：例 4.8 ，例 4.93．证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量？第五章：1．什么叫搜索？搜索的两层含义是什么？2．用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。

3．用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。

第六章：1．什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在？2．机器学习有哪些主要学习策略？3．机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节？4．实例学习的含义是什么？它包含哪两个空间模型？对规则空间进行搜索的方法有几种？第七章：1．什么是自然语言理解？自然语言理解过程有哪些层次？各层次的功能如何？2．对汉语语料库加工的方法是什么？汉语自动分词的方法有哪些？其难点何在？第八章：1．什么是专家系统？它有哪些基本特点？一般专家系统由哪些基本部分构成？2．知识获取的主要任务是什么？3．有哪几类专家系统开发工具？各有什么特点？第九章：1．解答 B-P 学习算法的流程图，并说明其优缺点。

人工智能复习题

人工智能复习题人工智能复习题人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门话题。

随着科技的发展，AI在各个领域都有着广泛的应用。

下面是一些关于人工智能的复习题，希望能够帮助大家进一步了解这个领域。

1. 什么是人工智能？简要解释人工智能的概念，并列举一些人工智能的应用领域。

2. 人工智能的发展历程是怎样的？从早期的符号主义到现在的深度学习，介绍人工智能的发展历程和里程碑。

3. 人工智能的技术基础有哪些？介绍人工智能的技术基础，包括机器学习、神经网络、自然语言处理等。

4. 机器学习和深度学习有什么区别？解释机器学习和深度学习的概念，并比较它们之间的区别。

5. 人工智能在医疗领域的应用有哪些？举例说明人工智能在医疗领域的应用，如辅助诊断、药物研发等。

6. 人工智能在交通领域的应用有哪些？介绍人工智能在交通领域的应用，如自动驾驶、智能交通管理等。

7. 人工智能在金融领域的应用有哪些？讨论人工智能在金融领域的应用，如风险评估、智能投资等。

8. 人工智能的发展对社会和经济有何影响？探讨人工智能的发展对社会和经济带来的影响，包括就业、隐私等方面。

9. 人工智能的伦理问题有哪些？分析人工智能发展过程中涉及的伦理问题，如道德责任、隐私保护等。

10. 人工智能的未来发展趋势是什么？展望人工智能的未来发展趋势，如智能机器人、量子计算等。

以上是一些关于人工智能的复习题，希望能够帮助大家回顾和巩固相关知识。

人工智能作为一门新兴的科学领域，将对我们的生活和社会产生深远的影响。

在学习和应用人工智能的过程中，我们也需要关注其中的伦理和社会问题，共同推动人工智能的可持续发展。

《人工智能应用》期末考试样题及答案

《人工智能应用》期末考试样题及答案一、单选题（共30题，2分/题，共60分）1、人工智能学科诞生于___________。

A、20世纪60年代中期B、20世纪50年代中期(正确答案)C、20世纪70年代中期D、20世纪80年代中期2、下面不属于机器人三原则的是______。

A、机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观B、机器人必须服从人类的命令，除非这条命令与第一条A选项相矛盾C、机器人必须保护自己，除非这种保护与A选项、B选项相矛盾D、机器人不能保护自己，需要无条件服从人类(正确答案)3、以下不属于人工智能研究范围的是_________。

A、思维B、感知C、行动D、以上都不是(正确答案)4、以下关于通用人工智能（）说法正确的是_________。

A、能够完成特别危险的任务的程序，称为通用人工智能程序B、通用人工智能：强调的是拥有像人一样的能力，可以通过学习胜任人的任何工作，但不要求它有自我意识(正确答案)C、通用人工智能不仅要具备人类的某些能力，还要有自我意识，可以独立思考并解决问题D、通用人工智能就是强人工智能5、导入模块使用的关键字是哪个？A、import(正确答案)B、defC、fromD、return6、python最基本的规则是什么？A、空行B、分号C、关键字D、缩进(正确答案)7、2>=3or2<=4的结果是？A、TureB、tureC、True(正确答案)D、true8、字符串是用一对什么符号括起来的？A、冒号B、引号(正确答案)C、井号D、空格9、3%2的计算结果是？A、1(正确答案)B、1.5C、1.6D、210、2>=3的结果是？A、出错B、falseC、flaseD、False(正确答案)11、选择结构的关键是？A、前后次序B、分支条件的确定(正确答案)C、重复的条件和动作D、执行的结果与目标的一致性12、下面语句的运行结果是？nf=51if(nf%5==0):print("能被5整除")A、显示“能被5整除”B、显示“不能被5整除”C、无显示(正确答案)D、出错13、循环结构的关键是？A、前后次序B、分支条件的确定C、重复的条件和动作(正确答案)D、执行的结果与目标的一致性14、下面关于for语句不正确的描述是？A、它是一种遍历循环B、它所在行的开头一定要有缩进(正确答案)C、它可以与range函数配合使用D、它所在行的行尾一定要有冒号:15、for语句解决的核心问题是？A、顺序B、判断C、重复(正确答案)D、执行16、下面语句的运行结果是？For cf in range(10):print(cf)A、出错B、无显示C、显示10个数字(正确答案)D、显示9个数字17、forxinrange(3):print(x)这个for语句的执行结果是在屏幕上显示？A、124B、234C、123D、012(正确答案)18、已知：list1=[800,1200,2000,300,500,1000,600]如果要将列表list1按降序排序，应该用下面哪个语句：A、list1=sort()B、list1.sort()C、list1=sort(reverse=True)D、list1.sort(reverse=True)(正确答案)19、将列表list1中的金币按降序排序后，输出金币的最大值，应该用下面哪个语句：A、print(list1(-1))B、print(list1[-1])C、print(list1(0))D、print(list1[0])(正确答案)20、按降序排序后，删除列表list1中的最小项，应该用下面哪个语句：A、dellist1(-1)B、dellist1(0)C、dellist1[-1](正确答案)D、dellist1[0]21、在列表list1在后面添加一项300，应用下面哪个语句：A、list1=append(300)B、list1=append[300]C、list1.append[300]D、list1.append(300)(正确答案)22、统计并输出列表list中包含的元素个数，应该用下面哪个语句：A、print(count(list1))B、print(list1(count))C、print(len[list1])D、print(len(list1))(正确答案)23、执行以下命令之后，dic的值是什么？dic={'张三':95,'李四':85,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66}dic['钱六']=88deldic['李四']A、{'张三':95,'李四':85,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66,'钱六':88}B、{'张三':95,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66}C、{'张三':95,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66,'钱六':88}(正确答案)D、以上都不是24、特斯拉探测外界的主要设备是_____。

人工智能期末复习概要

当MD(H,E)>0时，应该有P(H/E)< P(H),那么有 MB(H,E)=0
当MB(H,E)>0时，则为P(H/E)> P(H),那么有 MD(H,E)=0
如果P(H/E)= P(H),则MD(H,E)= MD(H,E)=0表示，E与H无关
第四章不确定性推理
不确定性的传递问题
– 单条知识
第四章不确定性推理
可信度方法组合证据不确定性表示
– 当多个证据以合取得方式构成一个组合证据的时候，组合证据的可信度为这些单一证据的可信度最小值；
– 当多个证据以析取得方式构成一个组合证据的时候，组合证据的可信度为这些单一证据的可信度最大值；
第四章不确定性推理
– MB(H,E)：信任增长度 – MD(H,E)：不信任增长度 – MB(H,E)与MD(H,E)是互斥的 – 解释
学习目标
– 了解不确定性推理的含义、思路和讨论的主要问题。
– 掌握可信度方法、主观Bayes方法和证据理论不确定性推理方法
第四章不确定性推理
计算问题
– 不确定性的传递问题 – 证据不确定性的合成问题 – 结论不确定性的合成问题
第四章不确定性推理
可信度方法知识不确定性的表示
– 在基于可信度的不确定性推理模型中，知识是以产生式规则来表示的，而只是的不确定性则是以可信度CF(H,E)来表示的，其一般的形式为：
第一章绪论
课程研究的主要内容
– 知识表示 – 推理方式
确定性推理（主要归结原理）不确定性推理
– 搜索技术研究
普通图搜索超图搜索（与或图搜索）
第一章绪论
需要解决的问题：
– 万能的人工智能的知识体系结构从根本上就不可能有，最根本的原因是缺乏知识。人是根据知识行事的，而不是根据抽象原则上进行推理。

人工智能原理及应用复习提纲

人工智能原理及应用复习提纲第一章1.什么是人工智能？答：人工智能从学科角度说是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。

2.人工智能的产生和发展过程有哪些？答：①孕育期（1956年以前）②形成期（1956年～1970年）③知识应用期（1971年～80年代末）④综合集成期3.人工智能的研究和应用领域答：机器学习；自然语言理解；专家系统；模式识别；计算机视觉；机器人学；博弈；自动定理证明；自动程序设计；智能控制；智能决策支持系统；人工神经网络；知识发现和数据挖掘；分布式人工智能第二章1.什么是知识表示？答：知识表示：就是对知识的一种描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。

2.常用的知识表示方法有哪些？答：目前使用较多的有：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。

3.产生式系统的基本结构答：综合数据库；规则库；控制系统4. 什么是产生式系统？答：用产生式知识表示方法构造的智能系统称为产生式系统。

第三章1.什么是推理？答：所谓推理是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程2.推理的控制策略包括哪些内容？分别解决什么问题？答：推理的控制策略又可分为推理策略和搜索策略推理策略主要解决推理方向、冲突消解等问题。

搜索策略主要解决推理线路、推理效果、推理效率等问题。

3.推理的方向有哪些？答：推理分为正向、逆向及混合推理。

4.冲突消解策略有几种？答：特殊知识优先；新鲜知识优先；差异性大的知识优先；领域特点优先；上下文关系优先；前提条件少者优先第四章1.什么是不确定性推理答：不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推理出具有一定程度的不确定性，但又是合理或者基本合理的结论的思维过程。

2.C-F模型（大题）在C-F模型中，知识是用产生式规则表示的，其一般形式为：IF E THEN H (CF(H,E))例4.2 设有如下一组知识：r1: IF E1 THEN H (0.9)r2: IF E2 THEN H (0.6)r3: IF E3 THEN H (-0.5)r4: IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1 (0.8)已知：CF(E2)=0.8, CF(E3)=0.6, CF(E4)=0.5, CF(E5)=0.6, CF(E6)=0.8 求：CF(H)=?解：由r4得到：CF(E1)=0.8xmax{0,CF(E4 AND (E5 OR E6 ))}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),CF(E5 OR E6 )}}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{CF(E5),CF(E6)}}}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{0.6,0.8}}}= 0.8xmax{0,min{0.5,0.8}}= 0.8xmax{0,0.5}= 0.4由r1得到：CF1(H) = CF(H,E1) x max{0, CF(E1)}=0.9x max{0,0.4}=0.36由r2得到：CF2(H) = CF(H,E2) x max{0, CF(E2)}=0.6x max{0,0.8}=0.48由r3得到：CF3(H) = CF(H,E3) x max{0, CF(E3)}= -0.5x max{0,0.6}= -0.3根据结论非精确性的合成算法得到：CF1,2(H)＝CF1(H) + CF2(H) － CF1(H) x CF2(H)＝0.36＋0.48－0.36x0.48＝0.84－0.17=0.67= 0.53CF(H)=0.53第五章1.什么是搜索？答：根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。

人工智能期末复习

人工智能原理期末考试复习1. 什么是人工智能?发展经历了几个阶段?人工智能指的是能够感知或推断信息，并将其作为知识而拥有，以应用于环境或语境中适合的行为;机器的智能称为人工智能，通常在运用程序、间或适当硬件的计算机系统中得以实现.2. 人工智能研究的内容有哪些?机器学习、知识表示方法、搜索求解策略、进化算法及其应用、确定性及不确定性推理方法、群体智能算法及其应用。

3. 人工智能有哪些研究领域?安全防范、医疗诊断、语音识别、工业制造、计算机游戏、机器翻译。

4. 什么是知识?有哪些特性?有几种分类方法?知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。

相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性。

分类方法：(1)按知识的作用范围分为∶常识性知识和领域性知识﹔(2)按知识的作用及表示分为∶事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识;(3 )按知识的确定性分为：确定知识和不确定知识;(4) 按人类思维及认识方法分为：逻辑性知识和形象性知识。

5. 什么是知识表示、命题、谓词，一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络?知识表示就是将人类知识形式化或者模型化；命题是一个非真即假的陈述句；谓词的一般形式： ),...,,(21n x x x P )；n x x x ,...,,21是个体，某个独立存在的事物或者某个抽象的概念， P 是谓词名，用来刻画个体的性质、状态或个体间的关系。

一阶谓词逻辑表示：谓词不但可表示一些简单的事实，而且可以表示带有变量的“知识”，有时称为“事实的函数”。

进而可用谓词演算中的逻辑联接词“与()”、“或(v)"、“非(┐)”和“蕴含(→)”等来组合已有知识，从而表示出更复杂的知识。

产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量，适合于表示事实性知识和规则性知识。

框架是一种描述所论对象（一个事物、事件或概念）属性的数据结构。

语义网络：从图论的观点看，它其实就是“一个带标识的有向图”，由结点和弧（也称“边”)所组成。

人工智能期末复习材料

⼈⼯智能期末复习材料⼀、选择填空。

1. ⼈⼯智能：1956年⼈⼯智能作为⼀个专业术语出现。

智能有以下⼏点：AI(ArtificialIntelligence)1.智能具有感知能⼒；2.智能具有记忆和思维能⼒：记忆和思维是⼈脑最重要的功能，记忆和思维需要同时具备，它们是⼈由智能的根本原因；思维分为好⼏种:逻辑思维，形象思维，以及顿悟思维；3.智能具有学习能⼒，⾃适应能⼒及⾏为能⼒。

2.图灵1950年发表“计算机与智能”的论⽂，⽂章以“机器能思维吗？”开始，论述并提出了著名的“图灵测试”，以测试⼀个计算机系统是否具有智能。

3.⼈⼯智能界主要由符号主义，⾏为主义和连结主义等研究学派。

4.⼈⼯智能主要的研究领域（挑选5或6个认真看）1.专家系统2.模式识别3.机器⼈学4.⾃动定理证明5.博弈6.智能检索7.⾃动程序设计 8.组合调度问题 9.软计算 10.分布式⼈⼯智能 11.数据挖掘5.⼈⼯智能研究的3个主要内容：知识的获取、知识的表⽰和知识的运⽤。

6.知识的描述：知识的某领域中所涉及的各有关⽅⾯的⼀种符号表⽰。

7.知识的特点：（1）相对正确性（2）不确定性（3）可表⽰性（4）可利⽤性8.知识的分类（1）事实性知识（2）过程性知识（3）⾏为性知识（4）实例性知识（5）类⽐性知识（6）元知识9.确定性和不确定性规则知识的产⽣式表⽰：确定性：P Q 或者 if P then Q不确定性：P Q （可信度）或者 if P then Q （可信度）10.确定性和不确定性事实性知识的产⽣式表⽰：确定性事实性知识⼀般使⽤三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）不确定性事实性知识⼀般使⽤四元组（对象，属性，值，不确定度量值）或（关系，对象1，对象2，不确定度量值）11.产⽣式系统通常由规则库、数据库、推理机这3个基本部分组成。

它们之间的关系可以表⽰为12.规则库是专家系统的核⼼。

数据库，⼜称事实库。

13.产⽣式系统推理机的推理⽅式：正向推理，反向推理，双向推理和混合式推理。

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。

人工智能期末复习资料

人工智能技术期末复习纲要一、填空（20分）+判断(10分)1、人工智能：Artificial Intelligence，简称AI2、计算智能就是计算人工智能, 它是模拟（群智能）的人工智能。

计算智能以（数值数据）为基础, 主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。

3、（判断）人工智能作为一门学科, 其研究目标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会4、（判断）人工智能学科的研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能,并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题, 从而逐步扩展和不断延伸人的智能, 逐步实现智能化。

5、（判断）符号智能采用搜索方法进行问题求解，一般是在（问题空间）搜索；计算智能也采用搜索方法进行问题求解，一般是在（解空间）搜索。

6、（填空）表示、运算和搜索是人工智能的三个最基本、最核心的技术。

7、PROLOG语言只有三种语句，分别称为（事实）、（规则）和（问题）。

8、（填空）PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程9、（填空）一个完整的Turbo PROLOG(2.0版)程序一般包括常量段、领域段、数据库段、（谓词段）、（目标段）和（子句段）等六个部分。

10、（填空）按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分，图可分为（或图）或（与或图）两大类，图搜索也就可分为（或图搜索）和（与或图搜索）两大类。

或图通常称为（状态图）。

11、（填空）用计算机来实现状态图的搜索, 有两种最基本的方式：（树式搜索）和（线式搜索）。

12、（填空）按搜索范围的扩展顺序的不同, 搜索又可分为（广度优先）和（深度优先）两种类型。

13、（填空）与或图搜索也分为（盲目搜索）和（启发式搜索）两大类。

前者又分为穷举搜索和盲目碰撞搜索。

14、（填空）遗传算法中有三种关于染色体的运算: （选择-复制）、（交叉）和（变异）。

15、（判断、填空）遗传算法是一种随机搜索算法，遗传算法又是一种优化搜索算法。

16、（填空、判断）基于谓词逻辑的机器推理也称（自动推理）。

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。

人工智能复习题集及答案

人工智能复习题集及答案在此提供一份人工智能复习题集及答案，帮助大家巩固相关知识。

请注意，以下题目并非出自真实考试，仅供复习之用。

一、选择题（每题2分，共30分）1. 人工智能（AI）是指：A. 人类的智能表现B. 计算机的智能表现C. 机器具有的类似人类智能的能力D. 机器的高速计算能力2. 下列哪个不属于人工智能的应用领域？A. 自动驾驶B. 语音识别C. 股票交易D. 图像识别3. 以下哪个算法被认为是人工智能的"父亲"？A. 卷积神经网络（CNN）B. 决策树（Decision Tree）C. 逻辑回归（Logistic Regression）D. 感知机（Perceptron）4. 人工智能的发展受到计算能力和以下哪个因素的制约？A. 数据量B. 算法复杂度C. 硬件性能D. 领域专家5. 在机器学习中，监督学习是指：A. 给模型提供明确的输入和输出标签B. 让模型自行学习数据的模式C. 通过奖励和惩罚教导模型D. 在模型训练过程中提供实时反馈6. 以下哪个不是强化学习中的组成部分？A. 环境B. 代理（Agent）C. 奖励信号（Reward Signal）D. 训练数据7. 在自然语言处理中，词嵌入（Word Embedding）用于：A. 将文本转化为离散的词汇序列B. 将文本转化为连续向量表示C. 生成语法正确的句子D. 实现机器翻译功能8. AlphaGo是一款成功击败人类围棋大师的人工智能程序，其核心技术是：A. 深度强化学习B. 迁移学习C. 遗传算法D. 逻辑推理9. 机器学习中的交叉验证是用来评估模型的：A. 泛化能力B. 训练速度C. 拟合程度D. 特征选择能力10. 在图像识别中，卷积神经网络（CNN）的核心操作是：A. 卷积B. 加法运算C. 乘法运算D. 激活函数二、填空题（每题2分，共20分）11. 人工智能的发展密切相关的一个领域是__________。

人工智能期末复习资料

一、智能化智能体1.什么是智能体?什么是理性智能体?智能体的特性有哪些？智能体的分类有哪些?智能体定义：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。

理性智能体定义：给定感知序列(percept sequence）和内在知识（built—in knowledge）,理性智能体能够选择使得性能度量的期望值(expected value）最大的行动。

智能体的特性：自主性(自主感知学习环境等先验知识）、反应性(Agent为实现自身目标做出的行为）、社会性（多Agent及外在环境之间的协作协商）、进化性（Agent自主学习，逐步适应环境变化）智能体的分类：简单反射型智能体：智能体寻找一条规则,其条件满足当前的状态（感知),然后执行该规则的行动。

基于模型的反射型智能体：智能体根据内部状态和当前感知更新当前状态的描述，选择符合当前状态的规则,然后执行对应规则的行动。

基于目标的智能体：为了达到目标选择合适的行动，可能会考虑一个很长的可能行动序列，比反射型智能体更灵活。

基于效用的智能体:决定最好的选择达到自身的满足。

学习型智能体：自主学习，不断适应环境与修正原来的先验知识.2.描述几种智能体类型实例的任务环境PFAS，并说明各任务环境的属性。

答题举例：练习：给出如下智能体的任务环境描述及其属性刻画。

o机器人足球运动员o因特网购书智能体o自主的火星漫游者o数学家的定理证明助手二、用搜索法对问题求解1。

简述有信息搜索（启发式搜索）与无信息搜索（盲目搜索、非启发式搜索）的区别。

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。

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.由于这种搜索针对性较强，因而原则上只需搜索问题的部份状态空间，搜索效率较高。

2.如何评价一个算法的性能？（度量问题求解的性能）▪完备性：当问题有解时，算法是否能保证找到一个解；▪最优性：找到的解是最优解；▪时间复杂度：找到一个解需要花多长时间▪搜索中产生的节点数▪空间复杂度：在执行搜索过程中需要多少内存▪在内存中存储的最大节点数3。

人工智能及应用期末复习资料

考试：9周二晚7点，5下单选题15×2分推理问答题7×10分人工智能复习资料第二章3、谓词★（预测大题：谓词的表示）谓词逻辑法采用谓词合式公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。

谓词逻辑的组成：谓词符号、变量符号、函数符号和常量符号。

用谓词公式表示知识的一般步骤：(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，用适当的连接符将各个谓词连接起来形成谓词公式。

二元语义网络（预测大题）语义网络是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链线组成。

节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。

（1）常用的类属关系有：AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。

AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。

ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。

（2）常用的包含关系的有：Part_of:表示一个事物是另一个事物的一部分，或说是部分与整体的关系。

（3）常用的属性的关系有：Have：表示一个结点具有另一个结点所描述性。

Can：表示一个结点能做另一个结点的事情。

·····用语义网络表示知识的步骤：确定问题总所有对象和各对象的属性。

确定所讨论对象间的关系。

根据语义网络中所涉及的关系，对语义网络中的节点及弧进行整理，包括增加节点、弧和归并节点等。

将各对象作为语义网络的一个节点，而各对象间的关系作为网络中各节点的弧，连接形成语义网络。

框架（预测大题）框架是一种结构化表示方法。

框架通常由指定事物各个方面的槽组成，每个槽拥有若干个侧面，而每个侧面又可拥有若干个值。

常用槽名：Part-of槽——用于指出部分和全体的关系。