人工智能与应用 复习总纲
第五章 人工智能及应用复习课件 2021—2022学年浙教版（2019）必修1
D
C D
【例】某语音识别程序能对一段音频数据内发生的声音事件进行准确的事件类型识别分类，
如图所示。
语音识别主要的处理过程包含如下步骤：
①利用已训练好的分类模型对声音事件进行模式匹配；
②从大量的声音数据中训练出可识别钢琴声、男性尖叫声、脚步声、敲门声等声音事件的
分类模型；
③输出模式匹配的概率结果；
带来的社会担忧
1 人工智能的本质
1.人工智能的概念 人工智能是指以机器（计算机）为载体，模仿、延伸和扩展人类智能，其与人类或其他动 物所呈现的生物智能有着重要区别。
1
2.人工智能的发展
(1)从计算到智能测试 1950年，图灵针对“智能测试”问题提出了测试机器是否具有智能的一种方法，
学考复习资料
第五章 人工智能及应用
1. 人工智能的概念及发展。 2. 人工智能的主要方法 3. 人工智能的应用 4.人工智能的影响
人工智能的产生及发展
人工智能的本质
人工智能的概念 人工智能的主要
方法
人工智能的发展
人工智能的应用
人工智能的影响
领域人工智能
积极促进作用
跨领域人工智能 混合增强人工智能
3 人工智能的影响
1.人工智能对社会的积极促进作用 (1)人工智能改善人类生活 人工智能技术正快速融入人们的生活，使得人们居家、出行、购物、医疗等日常
活动越来越便捷。例如智能家居、智慧城市、智能出行、智能购物等。 (2)人工智能促进经济发展 ①人工智能的发展可以为人类社会带来巨大的经济效益。 ②通过人工智能技术提高生产力，创造全新的产品和服务 ③推动人工智能与实体经济结合，加快实体经济转型升级 2.人工智能带来的社会担忧 ①对劳动力市场产生了巨大的影响。 ②可能对人类安全造成一定威胁。
人工智能总复习
第五章 问题求解与搜索策略（重点）
状态空间的搜索策略
状态空间表示
宽/广度优先搜索，代价树搜索，A/A*算法
与/或树的搜索策略
问题归约表示
宽/广度优先搜索，代价树搜索
第六章 人工神经网络（了解，可考）
人工神经网络基本结Leabharlann 了解人工神经网络当今新技术新发展
第七章 计算智能（了解，可考）
遗传算法
人工智能总复习
2018.1.5
第一章 绪论（了解）
人工智能的定义 人工智能的应用领域 人工智能的学科基础（哲学、数学、神经科学、计算机
学……） 人工智能的发展过程 人工智能领域的重要人物以及一些重要事件
第二章 知识表示（重点）
状态空间法 谓词逻辑法 问题归约法 与或树搜索 语义网络法 框架表示 其他方法（剧本表示、过程表示）
第三章 经典逻辑推理（重点）
自然演绎推理 归结演绎推理（子句集、归结、结论证明/问题求解） 与或形演绎推理
第四章 不确定推理（重点）
主观Bayes方法 可信度方法 （CF模型、阈值/加权/……） 证据理论 模糊推理（扎德模糊推理）
Rm ( A B) (AV ) UV (A(u) B (v)) (1 A(u)) /(u, v) Ra (AV ) (U B) UV 1 (1 A(u) B (v)) /(u,v)
基本概念、基本流程、重要操作算子
进化策略 进化编程 人工生命
人工智能复习大纲
8 •何为状态图和与或图？图搜索与问题求解有什么关系?状态图是描述寻找目标或路径问题的有向图，即描述一个实体基于事件反应的动态行为，显示了该实体如何根据当前所处的状态对不同的时间做出反应的。
与或图是一种系统地将问题分解为互相独立的小问题，然后分而解决的方法。
与或图中有两种代表性的节点：“与节点”和“或节点”，“与节点”指所有的后续节点都有解时它才有解；“或节点”指各个后续节点均完全独立，只要其中有一个有解它就有解。
关系：问题求解就是在一个图中寻找一个从初始节点到目标节点的路径问题，图搜索模拟的实际是人脑分析问题，解决问题的过程，它基于领域知识的问题求解过程。
11.什么是与或树？什么是可解节点？什么是解树？答：一棵树中的弧线表示所连树枝为“与”关系，不带弧线的树枝为或关系。
这棵树中既有与关系又有或关系，因此被称为与或树。
满足下列条件的节点为可解节点。
①终止节点是可解节点；②一个与节点可解，当且仅当其子节点全都可解；③一个或节点可解，只要其子节点至少有一个可解。
解树实际上是由可解节点形成的一棵子树，这棵子树的根为初始节点，叶为终止节点，且这棵子树一定是与树14.请阐述状态空间的一般搜索过程。
OPEN表与CLOSE表的作用是什么？答：先把问题的初始状态作为当前扩展节点对其进行扩展，生成一组子节点，然后检查问题的目标状态是否出现在这些子节点中。
若出现，则搜索成功，找到了问题的解；若没出现，贝y再按照某种搜索策略从已生成的子节点中选择一个节点作为当前扩展节点。
重复上述过程，直到目标状态出现在子节点中或者没有可供操作的节点为止。
所谓对一个节点进行“扩展”是指对该节点用某个可用操作进行作用，生成该节点的一组子节点OPEN表用于存放刚生成的节点，对于不同的搜索策略，节点在OPEN表中的排序是不同的。
CLOSED表用于存放将要扩展或者已扩展的节点。
15.广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点？答：广度优先搜索就是始终先在同一级节点中考查，只有当同一级节点考查完之后,才考查下一级节点。
人工智能 考试复习提纲
第一章绪论●人工智能的诞生：1965年夏季，在达特茅斯大学●人工智能的学派：符号主义，联结主义，行为主义第二章知识表示方法●知识的特性：1.相对正确性；2.不确定性；3.可表示性；4.可利用性●★用谓词公式表示知识的步骤：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，用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。
●★★机器人搬弄积木块问题表示P19●★一阶谓词逻辑表示法的特点：1.自然性；2.适宜于精确性知识的表示；3.易实现；4.与谓词逻辑表示法相对应的推理方法。
●产生式系统的组成：1.规则库；2.综合数据库；3.推理机●★产生式系统的推理方式：1.正向推理：①规则库中的规则与综合数据库中的事实进行匹配，得到匹配的规则集合；②使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；③执行启动规则的后件。
将该启用规则的后件送入综合数据库或对综合数据库进行必要的修改。
重复这个过程直至达到目标。
2.反向推理：①规则库中的规划后件与目标事实进行匹配，得到匹配的规则集合；②使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；③将启用规则的前件作为子目标。
重复这个过程直至各子目标均为已知事实，则反向推理的过程成功结束。
●★★语义网络表示知识举例：P36 例2.5、2.6、2.7；P71 作业18●框架的定义及组成：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。
框架名<槽名><侧面><值>●脚本表示法：美国耶鲁大学的R.C.Schank及其同事们根据概念从属理论提出了一种知识表示方法——脚本表示法。
●问题状态空间的构成：1.状态；(2).算符；3.状态空间。
●★用状态空间表示问题的步骤1.定义状态的描述形式；2.用所定义的状态描述形式把问题的所有可能的状态都表示出来，并确定出问题的初始状态集合描述和目标状态集合描述；3.定义一组算符。
哈工大人工智能复习提纲
1人工智能复习提纲单丽莉IT&NLP智能技术与自然语言处理shanlili8888@2人工智能复习提纲z学习目标通过对本课程的学习，了解人工智能的发展历史，人工智能的相关研究及应用领域。
初步掌握人工智能的基本理论、技术及其应用方法。
能够应用相应的人工智能技术解决简单的实际应用问题。
突破传统思想的束缚，逐步领略人工智能思想的精髓，对人工智能的思想和方法有初步的理解和认识，学会从人工智能的角度出发去思考问题，解决问题。
为将来在人工智能各个方向的进一步研究，及在相关领域中的应用打下良好基础。
3人工智能课程的基本内容第1 章人工智能概述第2 章知识表示第3 章确定性推理第4 章不确定性推理第5 章搜索策略第6 章机器学习第7 章神经网络及连接学习4第1 章人工智能概述z通过人工智能提出的过程理解人工智能的概念–什么是人工智能？–为什么要研究人工智能？z人工智能研究的内容及应用领域–人工智能都研究哪些问题？–人工智能技术当前的应用情况如何？z人工智能的三大学派–有哪三大学派？他们的基本思想是什么？5第2 章知识表示z理解知识及知识表示的概念，了解人工智能中对知识的分类及选择知识表示方法时的考虑因素。
–什么是知识？–人工智能研究的知识如何分类？–根据哪些因素来进行知识的表示？z熟练掌握常用的知识表示方法，能够使用确定的方法正确的表示给定的知识。
–一阶谓词表示法–产生式表示法：产生式系统的基本结构–语义网络表示法6第3 章确定性推理z理解掌握推理的概念及其分类–什么是推理？–有哪些推理方法？其基本思想是什么？–推理策略有哪些？什么是冲突消解？z掌握归结演绎推理基本理论，理解掌握相关定义，掌握简单定理推论的证明过程。
能够熟练使用归结方法完成简单定理证明及问题求解。
–为证明F⇒G 反证法只要证明F∧￢G不可满足–F∧￢G不可满足⇔其标准子句集S不可满足–子句集S不可满足⇔S的一切H解释都为假：海伯伦理论–子句集S不可满足⇔由S可归结出空子句: 鲁宾逊归结原理7第3 章确定性推理z熟练掌握基于规则的正向演绎推理方法，能够进行简单定理证明和问题求解。
自考人工智能原理重点复习大纲
自考人工智能原理重点复习大纲
一、概述
- 人工智能的基本概念和定义
- 人工智能的发展历史和应用领域
- 人工智能的基本原理和方法
二、知识表示与推理
- 逻辑表示和推理的基本概念和方法
- 谓词逻辑与一阶谓词逻辑
- 归结推理和演绎推理
- 产生式规则与专家系统
三、机器研究
- 机器研究的基本概念和分类
- 监督研究、无监督研究和半监督研究的基本原理
- 决策树、朴素贝叶斯和支持向量机的原理和应用
- 神经网络和深度研究的基本原理和应用
四、自然语言处理
- 自然语言理解和生成的基本概念和方法
- 词法分析、句法分析和语义分析的原理和技术
- 文本分类、信息抽取和机器翻译的基本原理和应用
五、计算机视觉
- 计算机视觉的基本概念和方法
- 图像特征提取和图像识别的原理和技术
- 目标检测、图像分割和人脸识别的基本原理和应用
六、智能系统与伦理
- 智能系统的发展现状和前景
- 人工智能在社会和经济中的应用
- 人工智能带来的伦理、法律和社会问题
七、人工智能的挑战和发展方向
- 当前人工智能面临的挑战和问题
- 未来人工智能的发展方向和趋势
- 人工智能与人类的关系和合作
以上为自考人工智能原理的重点复习大纲，希望能对你的学习有所帮助。
《人工智能》复习大纲
《人工智能应用技术》复习大纲一、人工智能概述略二、谓词公式与逻辑推理定义2・1 ^(Proposition),即具有真(T)假(F)意义的陈述性语句。
定义2. 2所谓个体，是指可以独立存在的某个事物。
定义2. 3谓词：由定义的谓词名、变元，共同构成了具有陈述性表达的形式化语句，称为谓词。
一个谓词可以有n (其中n=0,1, 2,……)个变元，并称之为n元谓词。
定义2. 3谓词中包含个体或变元的数目，称为谓词的元或谓词的目。
定义2. 4谓词表达形式中所包容相叠加的含义层次数数目，称为谓词的阶。
例2-2比较下列谓词或谓词形式的命题：©LIKE (John, mary)； ©ROBOT (John)；©ROBOT (mary) ；®ADDQ (x, y, z)。
试解释具体含义，并指出它们各是几元谓词。
解：上述谓词①②③意即“机器人约翰喜欢玛丽”；②和③都只有一个个体，称为一元谓词; 相应①则称为二元谓词；④表示为表达式“x+y二z” ,其中包含有3个变元，故称为三元谓词。
依此类推，可推出关于n元谓词的概念。
例2-3为了说明谓词的阶，我们来比较下列谓词形式的命题：①LIFELESS (outers tars)；外星球没有智能生命。
②INCORRECT(1辻心ss (outer-stars)说“外星球没有智能生命”是不确切的。
解：在上述谓词形式的命题中，谓词①只有一层含义，称为一阶谓词；谓词②在前一层含义基础上，乂增加了一层新意，共有二层含义。
故把谓词②称为二阶谓词。
依此类推，可推出关于n阶谓词的概念。
注意：在谓词逻辑演算中，最重要的有三大类：即:命题逻辑演算、一阶谓词逻辑演算和二阶谓词演算。
命题逻辑表示比较简单，只能表达具体固定的情况，命题是谓词逻辑特殊事例的生动描述，谓词逻辑可以灵活表现多种或变化的情况；谓词表达是命题逻辑的抽象与推广。
总的看来，命题和谓词的知识表示形式可以相互转换，而谓词比命题有更强的表达能力。
人工智能与应用 复习总纲
人工智能与应用复习总纲：第一节：人工智能在智能汽车领域的发展概述重要知识点回顾：1.出于怎么样的目的促使人们从事智能汽车的研究车辆性能的提高尤其是智能汽车的研发能有效的降低交通事故的发生，在许多事故中人类的反应速度是来不及反应的，但基于计算机技术、微电子技术及智能自动化技术而发展的智能汽车就能在短时间内做出反应。
因此各发达国家早在20世纪70年代就开始了智能汽车的研究。
2.国内外智能汽车研究的重要事件。
从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究。
我国从20世纪80年代开始着手无人驾驶汽车的研制开发，并取得了阶段性成果。
1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
谷歌为自最先开始研究无人驾驶的企业。
3.早期自动驾驶汽车的应用环境。
从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，大致应用军事用途环境和城市高速公路环境。
4.智能汽车上涉及到哪些领域的技术}计算机技术、微电子技术及智能自动化技术等。
第二节：国内外智能汽车应用与分析重要知识点回顾：1.车道保持系统的主要依赖于哪项技术的发展机器视觉2.车道偏离报警系统与车道保持系统的区别区别在于：车道偏离报警系统只是在车道出现偏离的情况下起到警告的作用，并不会干预方向使车辆回到正确路线。
车道保持系统则会实现上述功能。
3.车道保持系统工作方法简述。
车道保持系统依赖车前方的摄像头来识别道路边界线，使车辆能够沿着道路边界线行驶，当车辆偏离边界线的时候，系统将发出警报，或者通过震动方向盘等方式提醒驾驶者，并轻微干预方向盘，使汽车回归到正常路线。
4.自动泊车辅助系统(APA) 的主要组成部分@自动泊车辅助系统主要由信息检测单元、电子控制单元和执行单元等组成。
5.自动泊车辅助系统工作流程。
激活系统>>车位检测>>路径规划>>路径跟踪6.根据自动泊车智能化程度，自动泊车分为那三种当前汽车主要配备的是哪一种半自动泊车、全自动泊车、全自动远程泊车当前汽车主要配备的是半自动泊车。
人工智能及应用(复习课件 )-高中信息技术必修1 浙教版(2019)
汽车驶入时，智能终端通过摄像头获取车辆信息，语音播报车牌号码，上传数据到服务
器； 汽车驶出时，出口处LED屏显示车牌号、停车费用、付费二维码，待用户扫码付款
后放行。该系统的下列应用中，体现了人工智能技术的是（ ）
C．模仿人类大脑中神经元之间的交互
D．关注智能体与环境之间的交互和反馈
【典型例题】
4．电商客服机器人采用自然语言理解技术精准分词，搭建以数据驱动为核心的AI算 法模型，通过服务数万家客户积累海量真实语料，进行深度训练；同时可根据不同用户， 基于数据反馈实时调整推荐商品并生成如图所示的商品销售比例图。
【知识梳理】
一、人工智能的产生与发展
（二）人工智能的发展历程
3. 以符号主义表达与推理为代表的人工智能 （1）1965年第一个专家系统DENDRAL，化学领域 （2）1976年，医学专家系统MYCIN，专家系统的设计规范 （3）1977年，“知识工程”被提出，即尽可能对人类知识进行逻辑编码，然后通 过推理引擎对编码知识进行操作，形成某一领域的“专家系统”。
二、人工智能的应用
（三）混合增强智能
1.定义： 混合增强智能是多种智能体的混合形式，它将人的作用或人的认知模型引入人工智 能系统，形成“混合增强智能”的形态。 案例：达芬奇外科手术机器人
【知识梳理】
三、人工智能对社会的影响
（一）人工智能改善人类生活
1.智能家居 2.智慧城市 3.智能出行 4.智能购物
A．知识获取 B．知识表示 C．知识推理 D．知识管理
2．以下哪种类型的专家系统最适合用于处理非结构化问题（ ）
A．基于规则的专家系统
B．基于模型的专家系统
C
C．基于案例的专家系统
D．基于统计的专家系统
人工智能总复习
总复习2内容提要•(一)各章重点及题型总结•(二)复习指南•(三)结束语(一)各章重点及题型总结第1章绪论•人工智能的定义和发展△•人类智能和人工智能•人工智能的主要学派△•人工智能的研究与应用领域•注: △表示重点内容•题型:识记类题(简答或论述)3(一)各章重点及题型总结•第2章知识表示方法•状态空间法△•问题归约法△•谓词逻辑法△•语义网络法△•其他方法4(一)各章重点及题型总结•第2章知识表示方法•题型:•识记类题(简答或论述);•用谓词演算公式表示句子(如2-6及课件例题);•用语义网络描述句子(如2-7及课件例题),注意语义网络表示存在量词和全称量词时的区别;•知识的框架法表示(如2-9及课件例题).5(一)各章重点及题型总结•第3章搜索推理技术•图搜索策略△(知道open表,closed表的作用)•盲目搜索△(掌握其中三种搜索方法,会画搜索树,了解open表,closed表在搜索时的变化)•启发式搜索△(掌握有序搜索和A*算法,以及二者的区别,会画搜索树)•消解原理△(熟练掌握子句集的求解步骤,会利用消解反演进行证明和求解答案)•规则演绎系统△(重点掌握正向和反向演绎系统,会将表达式化为与或形,会画与或图,注意事实表达式和目标表达式在化与或形时存在对偶的特性,其步骤并不相同,不要混淆)•产生式系统•系统组织技术•不确定性推理与单调推理6(一)各章重点及题型总结•第3章搜索推理技术•题型:•识记类题(简答或论述);•基于各类搜索方法的搜索类题,会画搜索树(见教材及课件例题);•将谓词公式化为子句形(如3-17及课件例题);•消解反演证明及问题求解(见教材及课件例题);•规则演绎系统,事实或目标表达式的与或形变换及与或图(见教材及课件例题).7(一)各章重点及题型总结•第5章计算智能•进化计算△•人工生命•题型:识记类题(简答或论述)89(二)复习指南•思考题汇总•1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
人工智能期末复习概要
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。
人工智能考试复习资料
⼈⼯智能考试复习资料⼈⼯智能第⼀章绪论1、智能（intelligence ）⼈的智能是他们理解和学习事物的能⼒，或者说，智能是思考和理解能⼒⽽不是本能做事能⼒。
2、⼈⼯智能（学科）⼈⼯智能研究者们认为：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。
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⼒功能，并开发相关理论和技术。
3、⼈⼯智能（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，这些智能⾏为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、⾏动和问题求解等活动。
4、⼈⼯智能：就是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。
5、⼈⼯智能的主要学派：符号主义：⼜称逻辑主义、⼼理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。
代表⼈物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。
连接主义：⼜称仿⽣学派或⽣理学派，其原理主要为神经⽹络及神经⽹络间的连接机制与学习算法。
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—动作模式控制系统。
6、⼈类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相⽐较，见图⼈类计算机认知活动的最⾼层级是思维策略，中间⼀层是初级信息处理，最低层级是⽣理过程，即中枢神经系统、神经元和⼤脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语⾔和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求⾼层次思维决策与初级信息处理的关系，并⽤计算机程序来模拟⼈的思维策略⽔平，⽽⽤计算机语⾔模拟⼈的初级信息处理过程。
7、⼈⼯智能研究⽬标为：1、更好的理解⼈类智能，通过编写程序来模仿和检验的关⼈类智能的理论。
思维策略初级信息处理⽣理过程计算机程序计算机语⾔计算机硬件图：⼈类认知活动与计算机的⽐2、创造有⽤和程序，该程序能够执⾏⼀般需要⼈类专家才能实现的任务。
⼀般来说，⼈⼯智能的研究⽬标⼜可分为近期研究⽬标和远期研究⽬标两种。
人工智能与应用 复习总纲
人工智能与应用复习总纲：第一节：人工智能在智能汽车领域的开展概述重要知识点回忆：1.出于怎么样的目的促使人们从事智能汽车的研究?车辆性能的提高尤其是智能汽车的研发能有效的降低交通事故的发生，在许多事故中人类的反响速度是来不及反响的，但基于计算机技术、微电子技术及智能自动化技术而开展的智能汽车就能在短时间做出反响。
因此各兴旺国家早在20世纪70年代就开场了智能汽车的研究。
2.国外智能汽车研究的重要事件。
从20世纪70年代，美欧等兴旺国家开场进展无人驾驶汽车的研究。
我国从20世纪80年代开场着手无人驾驶汽车的研制开发，并取得了阶段性成果。
1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
谷歌为自最先开场研究无人驾驶的企业。
3.早期自动驾驶汽车的应用环境。
从20世纪70年代，美欧等兴旺国家开场进展无人驾驶汽车的研究，大致应用军事用途环境和城市高速公路环境。
4.智能汽车上涉及到哪些领域的技术?计算机技术、微电子技术及智能自动化技术等。
第二节：国外智能汽车应用与分析重要知识点回忆：1.车道保持系统的主要依赖于哪项技术的开展?机器视觉2.车道偏离报警系统与车道保持系统的区别?区别在于：车道偏离报警系统只是在车道出现偏离的情况下起到警告的作用，并不会干预方向使车辆回到正确路线。
车道保持系统那么会实现上述功能。
3.车道保持系统工作方法简述。
车道保持系统依赖车前方的摄像头来识别道路边界限，使车辆能够沿着道路边界限行驶，当车辆偏离边界限的时候，系统将发出警报，或者通过震动方向盘等方式提醒驾驶者，并轻微干预方向盘，使汽车回归到正常路线。
4.自动泊车辅助系统(APA)的主要组成局部?自动泊车辅助系统主要由信息检测单元、电子控制单元和执行单元等组成。
5.自动泊车辅助系统工作流程。
激活系统>>车位检测>>路径规划>>路径跟踪6.根据自动泊车智能化程度，自动泊车分为那三种?当前汽车主要配备的是哪一种?半自动泊车、全自动泊车、全自动远程泊车当前汽车主要配备的是半自动泊车。
《人工智能》复习大纲
《人工智能应用技术》复习大纲一、人工智能概述略二、谓词公式与逻辑推理定义2.1 命题(Proposition)，即具有真(T)假(F)意义的陈述性语句。
定义2.2 所谓个体，是指可以独立存在的某个事物。
定义2.3 谓词：由定义的谓词名、变元，共同构成了具有陈述性表达的形式化语句，称为谓词。
一个谓词可以有n（其中n=0,1,2, ……）个变元，并称之为n元谓词。
定义2.3 谓词中包含个体或变元的数目，称为谓词的元或谓词的目。
定义2.4 谓词表达形式中所包容相叠加的含义层次数数目，称为谓词的阶。
例2-2 比较下列谓词或谓词形式的命题：①LIKE(john，mary)；②ROBOT(john)；③ROBOT(mary)；④ADDQ(x，y，z)。
试解释具体含义，并指出它们各是几元谓词。
解：上述谓词①②③意即“机器人约翰喜欢玛丽”；②和③都只有一个个体，称为一元谓词；相应①则称为二元谓词；④表示为表达式“x+y=z”，其中包含有3个变元，故称为三元谓词。
依此类推，可推出关于n元谓词的概念。
例2-3 为了说明谓词的阶，我们来比较下列谓词形式的命题：①LIFELESS(outer-stars)；外星球没有智能生命。
②INCORRECT(lifeless(outer-stars))；说“外星球没有智能生命”是不确切的。
解：在上述谓词形式的命题中，谓词①只有一层含义，称为一阶谓词；谓词②在前一层含义基础上，又增加了一层新意，共有二层含义。
故把谓词②称为二阶谓词。
依此类推，可推出关于n阶谓词的概念。
注意：在谓词逻辑演算中，最重要的有三大类：即：命题逻辑演算、一阶谓词逻辑演算和二阶谓词演算。
命题逻辑表示比较简单，只能表达具体固定的情况，命题是谓词逻辑特殊事例的生动描述，谓词逻辑可以灵活表现多种或变化的情况；谓词表达是命题逻辑的抽象与推广。
总的看来，命题和谓词的知识表示形式可以相互转换，而谓词比命题有更强的表达能力。
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。
人工智能技术导论复习大纲
⼈⼯智能技术导论复习⼤纲⼀、⼈⼯智能概述1、什么是⼈⼯智能？谈谈你对⼈⼯智能的认识。
“ArtificialIntelligence”，简称AI。
⽬前的“⼈⼯智能”⼀词是⼈造智能，指⽤计算机模拟或实现的智能，同时，⼈⼯智能⼜是⼀个学科名称。
研究⼈⼯智能也是当前信息化社会的迫切要求。
我们知道, ⼈类社会现在已经进⼊了信息化时代。
信息化的进⼀步发展, 就必须有智能技术的⽀持。
例如, 当前迅速发展着的互联⽹(Internet)、万维⽹(WWW)和⽹格(Grid)就强烈地需要智能技术的⽀持。
也就是说,⼈⼯智能技术在Internet、 WWW和Grid上将发挥重要作⽤。
智能化也是⾃动化发展的必然趋势。
⾃动化发展到⼀定⽔平, 再向前发展就必然是智能化。
事实上,智能化将是继机械化、⾃动化之后, ⼈类⽣产和⽣活中的⼜⼀个技术特征。
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。
随着⼈⼯智能的发展⼈类社会会更加智能化，更加美好！2、⼈⼯智能有哪些应⽤领域或课题？1）、难题求解2）、⾃动规划、调度与配置3）、机器定理证明4）、⾃动程序设计5）、机器翻译6）、智能控制7）、智能管理8）、智能决策9）、智能通讯10）、智能仿真11）、智能CAD（计算机辅助设计Computer Aided Design）12）、智能制造13）、智能CAI（计算机辅助教学Computer Aided Instruction）14) 、智能⼈机接⼝15) 、模式识别16）、数据挖掘与数据库中的知识发现17）、计算机辅助创新18）、计算机⽂艺创作19）、机器博弈20）、智能机器⼈⼆、逻辑程序设计语⾔PROLOGPROLOG是⼀种逻辑型智能程序设计语⾔，以horn⼦句逻辑为基础，因此⽤它编写的程序就是逻辑程序，即在PROLOG程序中⼀般不需告诉计算机“怎么做”，只需要告诉它“做什么”。
1.试编写⼀个描述亲属关系的PROLOG程序，然后再给出⼀些事实数据，建⽴⼀个⼩型演绎数据库。
13本四班-人工智能复习提纲.doc
复习提纲：第二章：1.一个表的表头和表尾的求法；2.Prolog程序的基本构成部分:给出几个部分,能够通过添加补充成一个完整的可运行的程序；3.Prolog程序的基本运行过程；4.Prolog程序的中关于循环控制的实现方法：读程序，写出程序结果.第三章：1.搜索算法中,OPEN表和CLOSE表的作用；2.掌握画出问题的状态空间搜索图（不断扩展节点的方法），并给出解路径.3.按和代价法及最大代价法求解树的代价.第五章：1.文字,互补文字;纯文字；2.子句，求一个命题逻辑公式的子句集,求一个谓词逻辑的子句集,求一个命题（有前提和结论）的子句集；3.求一个公式在一个替换下的例;求两个公式之间的所有差异集;求一个公式集的最一般合一.4.判断一个子句集是否不可满足；5.命题逻辑中的归结原理；谓词逻辑中的归结原理,有归结原理进行推理.6.Horn子句归结方法；7.课本后面所有的习题.第/、章：1.产生式系统的三个组成部分；2.推理机的正向推理基本过程；3.产生式系统常推理方法；4.产生式系统常用的产生式规则冲突消解策略.第七章：知识表示：1.常见事物之间8种关系的语义网络表示方法；2.用语义网络表示命题.(习题七:4, 5题)一、填空题1、文字P (X)与文字____________________ 互补。
2、产生式系统由产生式规则库、动态数据库和_________________ 三部分组成。
3、己知表：[[a,b], [c], [d,e]],则表头是：_____________ ,表尾是：______________4、设谓词公式:G= 3xVyVz (P(x, y, z) A -.Q(x, y, z)),则G 的子句集为：5、命题“不是毎个计算机系的都喜欢计算机程序设计语言”，用谓词公式表达为:2.试用Horn子句归结法,证明P(a, c)是子句集｛(1), (2)，(3), (4)｝的逻辑结论.(1)P(x, z) <—Pi(x, y), P2(y, z)(2)Pi (u, v) <—Pu (u, v)(3)Pn(a, b) <—(4)P“b，c) e(5)<-P(a, c)3.计算机科学系要招聘一名教师，侖A, B, C三人前來应聘，经面试后，计算机系表示如下想法：①如果录用B，则一定录用C;②如果录用A而不录用B，则一定录用C;③三人中至少录用一人。
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。
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人工智能与应用复习总纲：第一节：人工智能在智能汽车领域的发展概述重要知识点回顾：1.出于怎么样的目的促使人们从事智能汽车的研究?车辆性能的提高尤其是智能汽车的研发能有效的降低交通事故的发生，在许多事故中人类的反应速度是来不及反应的，但基于计算机技术、微电子技术及智能自动化技术而发展的智能汽车就能在短时间内做出反应。
因此各发达国家早在20世纪70年代就开始了智能汽车的研究。
2.国内外智能汽车研究的重要事件。
从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究。
我国从20世纪80年代开始着手无人驾驶汽车的研制开发，并取得了阶段性成果。
1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
谷歌为自最先开始研究无人驾驶的企业。
3.早期自动驾驶汽车的应用环境。
从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，大致应用军事用途环境和城市高速公路环境。
4.智能汽车上涉及到哪些领域的技术?计算机技术、微电子技术及智能自动化技术等。
第二节：国内外智能汽车应用与分析重要知识点回顾：1.车道保持系统的主要依赖于哪项技术的发展?机器视觉2.车道偏离报警系统与车道保持系统的区别?区别在于：车道偏离报警系统只是在车道出现偏离的情况下起到警告的作用，并不会干预方向使车辆回到正确路线。
车道保持系统则会实现上述功能。
3.车道保持系统工作方法简述。
车道保持系统依赖车前方的摄像头来识别道路边界线，使车辆能够沿着道路边界线行驶，当车辆偏离边界线的时候，系统将发出警报，或者通过震动方向盘等方式提醒驾驶者，并轻微干预方向盘，使汽车回归到正常路线。
4.自动泊车辅助系统(APA)的主要组成部分?自动泊车辅助系统主要由信息检测单元、电子控制单元和执行单元等组成。
5.自动泊车辅助系统工作流程。
激活系统>>车位检测>>路径规划>>路径跟踪6.根据自动泊车智能化程度，自动泊车分为那三种?当前汽车主要配备的是哪一种?半自动泊车、全自动泊车、全自动远程泊车当前汽车主要配备的是半自动泊车。
在自过程中需要驾驶员通过加速、刹车、换挡等操作参与泊车的过程。
第三节：智能汽车当前面临的问题、挑战与未来发展趋势重要知识点回顾：1.智能汽车发展遇到的问题、挑战(1)汽车安全问题(2)智能汽车发展体系薄弱(3)道路基础设施建设和智能汽车产业之间缺乏协同发展(4)缺乏智能汽车生态链(5)标准与法规工作机制有待健全2.智能汽车发展的思路与对策(1)建立保障机制，提升信息安全(2)强化整体结构设计，制订总体战略布局(3)推动政产学研用协同创新，构建智能交通技术创新体系(4)突破关键技术，构建产业生态(5)制定合理的行业发展标准，完善法律法规3.智能汽车发展前景趋势(1)关键技术(2)协同研究开发(3)其他补充知识点：1.人类智能的特性。
能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作行为反应。
2.人工智能的主要应用领域。
人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。
3.机器人的三个发展阶段：第一代机器人是简单的示教再现型机器人，这类机器人需要使用者事先教给它们动作顺序和运动路径，再不断地重复这些动作。
目前在汽车工业和电子工业自动线上大量使用就是这类机器人。
它们基本上没有感觉也不会思考。
第二代机器人是低级智能机器人，或称感觉机器人。
和第一代机器人相比，低级智能机器人具有一定的感觉系统，能获取外界环境和操作对象的简单信息，可对外界环境的变化出简单的判断并相应调整自己的动作，以减少工作出错、产品报废。
因此这类机器人又被称为自适应机器人。
20世纪90年代以来，在生产企业中这类机器人的台数正逐年增加。
第三代机器人是高级智能机器人。
它不但有第二代机器人的感觉功能和简单的白适应能力，而且能充分识别工作对象和工作环境，并能根据人给的指令和它自身的判断结果自动定与之相适应的动作。
这类机器人目前尚处于实验室研究探索阶段。
4.智能传感器简介及其特点。
智能传感器(intelligent sensor)是具有信息处理功能的传感器。
智能传感器带处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。
与传统传感器相比，智能传感器的特点是：(1)精度高(2)高可靠性与高稳定性(3)高信噪比与高的分辨力(4)强的自适应性(5)低的价格性能比5.机器人技术包含的内容。
通常看来，RT技术主要由传感器、智能控制、驱动部分组成，涵盖计算机软件、半导体、大数据、电子技术、通信技术、人工智能、物联网、自动测量、自动定位、语音识别、图像处理、环境识别、驱动技术、蓄电池等多项跨领域、跨学科的前沿技术，6.基本遗传算法由来。
针对各种不同类型的问题，借鉴自然界中生物遗传与进化的机理，学者们设计了不同的编码方法来表示问题的可行解，开发出了许多不同环境下的生物遗传特征。
这样由不同的编码方法和不同的遗传操作方法就构成了各种不同的遗传算法。
但这些遗传算法有共同的特点，即通过对生物的遗传和进化过程中的选择、交叉、变异机理的模仿来完成对最优解的自适应搜索过程。
基于此共同点，人们总结出了最基本的遗传算法基本遗传算法。
基本遗法只使用选择、交叉、变异三种基本遗传操作。
遗传操作的过程也比较简单、容易理解。
同时，基本遗传算法也是其他一些遗传算法的基础与雏形。
7.AI研究的三条主要途径为:符号主义、行为主义、连接主义。
8.惯性导航系统简介:惯性导航系统(INS)是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统。
其工作环境不仅包括空中、地而，还可以在水下。
9.重构风险评估及管理体系通常情况下风险表现是滞后的，智能金融以大数据和智能算法为基础的反欺诈和风控体系实现从滞后、被动、局部到实时、主动和全面的风险管理:实时性:智能金融化身为永远在岗的“线上福尔摩斯”，无论商业合作的信用风险，还是用户交易的支付欺诈风险，都将在实时监控之下无处遁形。
主动性:关联网络和在此基础上构建的稳健性更强的风险评价体系使得批量反欺诈得到应用推广，在风险水平基线上，去挖掘用户未被满足的诉求，风险不仅仅是基于“防御”和“控制”概念，更成为“用户经营机会”和“业务管理机会”的关键决策输入，使金融机构中后端先用户--步了解其金融需求和信用状况，未雨绸缪。
全面性:互联网金融时期催生了大量“新金融数据”，如电商交易、网络借贷、网络理财等互联网金融数据，如搜索、社交、阅读、地理位置等互联网行为数据，这些“新金融数据”的引入与传统金融数据结合，形成互补，找到更准确、更全面的因子，让决策中加全面客声控近直相10.农业发展阶段。
农业的发展经历了原始农业、传统农业和现代农业三个历史阶段，而智能农业作为现代农业发展的新形态，是农业领域的一场深刻变革。
11.智能医疗发展遇到的挑战。
(1)大数据共享是发展瓶颈(2)临床应用需规范化数据采样不规范数据格式不统一诊断标准各不同(3)商业模式亟需建立(4)医疗责任不易划分(5)人才培养的急迫性12.自然语言理解实现目标：理解别人讲的话、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑、机器翻译。
13.智能工厂(Intelligent plant)与智能生产(Intelligent production)的概念来源于“工业4.0”项目。
14.第三代数控机床产生于1960年，这是由于研制出了小规模集成电路，它的体积小，功耗低，使数控系统的可靠性得以进一步提高。
15.随着网络时代的来临，智能仪器仪表和计算机已初步实现了共融，尤其是云技术的广泛应用，人类已经开启了第三次工业革命一“云智慧时代”。
16.智慧金融由来。
智能金融是以人工智能为代表的新技术与金融服务深度融合的产物，它依托于无处不在的据信息和不断增强的计算模型，提前洞察并实时满足客户各类金融需求，真正做到以客户为中重塑金融价值链和金融生态。
智能金融拓展金融服务的广度和深度，践行普惠金融梦想。
17.中国农业4.0核心内容。
智能农业按照工业发展理念，充分应用现代信息技术成果，以信息和知识为生产要素互联网、物联网、云计算、大数据、智能装备等现代信息技术与农业深度跨界融合，实现农产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入和工厂化生产的全新农业生产方式可视化远程诊断、远程控制、灾害预警等职能管理，是农业信息化发展从数字化到网络化能化的高级阶段，是继传统农业(1.0)、机械化农业(2.0)、生物农业(3.0)之后，中国农业4.0的核心内容。
18.专家系统简介。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
也就是说，专家系统是一大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系19.智能装备简介。
智能装备，指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。
中国重点推进高档数控机床与基础制造装备，自动化成套生产线，智能控制系统，精密和智能仪器仪表与试验设备，关键基础零部件、元器件及通用部件，智能专用装备的发展。
20.人工智能在金融领域的应用过程中，还存在很多的问题和挑战.(1)人员和资源不足(2)需要投入时间和投资周期长(3)人工智能的应用能否达到预期效果(4)模型和算力积累少(5)效果和验证缺乏(6)合规和公平难以评判21.人工智能在新药开发与基因测序过程中的作用表现在哪几个方面?(1)靶点药物筛选(2)化学药物挖掘(3)药物晶型预测22.人工智能的起源。
1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰.麦卡锡提出了“人工智能”一词。
后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。
就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。
同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室一MIT AI LAB实验室。
尽管后来两人在某些观点上产生分歧导致他们的合作并没有继续，但这都是后话了。
23.外骨骼机器人与穿戴者之间存在一个耦合性非常高的关系。
24.农业植保无人机优缺点:优点: (1) 高效安全高(2)节约水药，降低成本(3)防治效果显著(4)成本低缺点: (1) 飞行时间、飞行范围受限(2)初期购买成本高(3)受天气影响大(4)需要学习知识技能25.我国高端仪器仪表发展情况我国现阶段研制生产的精密测试仪器，整体达到国际上世纪90年代初中期技术水平，主要包括色谱仪器、光谱仪器、电化学仪器、研究型光学显微镜、扫描电子显微镜、电子天平、离心机、电子*试验机、超声波探伤机、X射线探伤机、电子经纬仪、精密电测仪器等。