人工智能原理及应用复习提纲
人工智能原理复习与考试指导
人工智能原理复习与考试指导
》
人工智能是一种复杂的新兴学科,由于其内容的复杂性,学生在复习备考时可能会感到无从下手。
本书的目的是帮助学生在复习备考人工智能原理时有个明确的指导,为其准备考试提供依据。
本书主要介绍人工智能原理复习与考试指导,包括基础知识、复习要点、备考技巧等内容。
全书分为五部分,分别是基础知识复习、机器学习基础、自然语言处理基础、机器视觉基础以及实践探索。
第一部分介绍了人工智能的基本理论,包括基础概念、机器学习和模式识别的原理,以及神经网络的基本原理等内容。
第二部分介绍了机器学习的基本原理和方法,并介绍了一些常见的机器学习算法和模型,包括有监督学习、无监督学习和半监督学习等内容。
第三部分介绍了自然语言处理的基本原理,包括文本分类、自动摘要等内容。
第四部分介绍了机器视觉的基本原理,包括图像分类、物体识别等内容。
最后一部分介绍了一些实践探索,如人工智能的应用、评价指标等内容。
总的来说,本书旨在帮助学生复习备考人工智能原理,提供一份完整的指导,为学生准备考试提供依据。
除此之外,读者还可以了解到关于深度学习技术、机器视觉技术、自然语言处理技术以及人工。
《人工智能原理》复习大纲
《人工智能原理》复习大纲《人工智能原理》复习大纲一、课程简介学生通过人工智能原理课程的学习,要了解人工智能的发展概况、人工智能与人类智能之间的联系、人工智能的应用领域、神经计算、模糊逻辑与模糊计算、遗传算法、专家系统等基本概念,掌握知识表示方式和推理、搜索推理、消解原理等人工智能原理的基本理论、方法及其应用技术,注重培养综合运用人工智能原理的知识解决问题的能力。
二、课程重点章节介绍本课程共分6章,其中第1.1,1.4,2.1~2.5,3.2,3.4~3.6,4.2,4.3,5.1章为重点章节。
三、本课程重点和难点内容简介第1章人工智能的定义(机器、学科、能力),人工智能三种主要学派及其主要观点,人工智能的应用领域第2章五种主要知识表示方法的应用(状态空间表示法、问题规约法、一阶谓词逻辑、语义网络和框架表示方法),置换与合一第3章图搜索的一般过程,广度优先搜索与有界深度优先搜索,谓词公式化子句集,消解反演,规则正向演绎、逆向演绎推理,不确定推理中证据和结论不确定性的计算。
第4章人工神经元的结构模型,神经元的几种互连形态及其特点,神经网络的推理过程,模糊集合、模糊逻辑、模糊关系合成第5章遗传算法的基本机理第6章专家系统的定义及其特征,专家系统的分类,Prolog的使用难点:置换与合一、五种知识表示方式的应用、消解反演、规则正、逆向演绎推理、模糊运算、遗传算法的基本机理。
通过学习和实践,学生要能够对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解,对主要技术及应用有一定掌握,初步掌握Prolog的编程方法。
各章具体要求详见《教学大纲》。
四、本课程内容疏理及应用领域、应用方法讲解第1章1.从不同科学或学科出发对人工智能进行了定义,着重掌握下面三种:定义1 智能机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
定义2 人工智能(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。
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。
人工智能应用开发复习资料
人工智能应用开发复习资料一、人工智能的基本概念在探讨人工智能应用开发之前,我们首先需要明确什么是人工智能。
简单来说,人工智能就是让计算机能够像人类一样思考和学习,具备智能行为的能力。
它涉及到多个学科领域,如计算机科学、数学、统计学、神经科学等。
人工智能的目标是创建能够执行各种任务的智能系统,这些任务包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、决策制定等。
通过使用大量的数据进行训练,计算机模型可以学习到模式和规律,从而能够对新的输入做出准确的预测和决策。
二、人工智能应用开发的流程1、数据收集与预处理数据是人工智能应用的基础。
首先需要收集大量相关的数据,这些数据的质量和数量对模型的性能有着至关重要的影响。
收集到的数据往往存在噪声、缺失值等问题,需要进行清洗、预处理和标注,以便模型能够有效地学习。
2、选择合适的模型架构根据具体的应用场景和问题,选择合适的人工智能模型架构,如神经网络、决策树、支持向量机等。
不同的模型在处理不同类型的数据和任务时具有不同的优势和局限性。
3、训练模型使用预处理后的数据对模型进行训练。
训练过程中,模型会不断调整参数,以最小化损失函数,提高预测的准确性。
训练的时间和计算资源取决于数据量和模型的复杂度。
4、模型评估与优化使用测试集对训练好的模型进行评估,常用的评估指标包括准确率、召回率、F1 值等。
根据评估结果,对模型进行优化,如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。
5、部署与应用将优化后的模型部署到实际的应用环境中,如网站、移动应用、服务器等。
在应用过程中,不断监测模型的性能,根据实际情况进行调整和更新。
三、常见的人工智能应用领域1、图像识别图像识别是指计算机能够识别和理解图像中的内容。
例如,人脸识别、物体识别、场景识别等。
在安防监控、自动驾驶、医疗诊断等领域有着广泛的应用。
2、语音识别语音识别技术能够将人类的语音转换为文字。
常见的应用包括语音助手、语音输入法、智能客服等。
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。
人工智能复习资料(手工整理版)
第一章1.人工智能的定义(能力)?人工智能的研究目标?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。
近期目标:实现机器智能——理论和技术基础远期目标:制造智能机器——发展方向2.人工智能的起源与发展过程;典型人物、事件(1)古希腊,亚里士多德,形式逻辑的基本规律(2)英国,培根,归纳法(3)德国,莱布尼茨,数理逻辑(4)英国,布尔,布尔代数(5)奥地利,哥德尔,一阶谓词完备性(6)英国,图灵,图灵机(7)美国,Mauchly,ENIAC(8)美国,McCulloch,神经网络模型(9)美国,香农,信息论1956年,麦卡锡,人工智能之父,50年代开始符号处理,70年代理论走向实践,Nilson A*算法,1977年,专家系统广泛应用,80年代达到顶峰,90年代趋向小型化、并行化、网络化、智能化。
3.人工智能的主要学派及观点符号主义,认为人工智能源于数理逻辑。
联结主义,认为人工智能源于仿生学。
行为主义,认为人工智能源于控制论。
4.人工智能所研究的范围与应用领域智能感知:模式识别、自然语言理解智能推理:问题求解、逻辑推理与定理证明、专家系统、自动程序设计智能学习:机器学习、神经网络、计算智能与进化计算智能行动:机器人学、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与Agent、数据挖掘与知识发现、人工生命、机器视觉5.人工智能的基本技术推理技术、搜索技术、知识表示与知识库技术、归纳技术、联想技术第二章1.概念:知识及形式化描述、同构变换、同态变换把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。
同构变换可使问题更明确,便于求解,同构问题的解答等价于原始问题的解答。
同态变换可使问题更加简化,易于求解。
原始问题有解,则同态问题有解,同态问题无解,则原始问题无解,它们之间是蕴含关系。
2.知识、信息和数据的区别数据是记录信息的符号,是信息的载体和表示;信息是对数据的解释,是数据在不同场合下的具体含义;只有将有关的信息关联到一起才能使用,才称之为知识。
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。
生活中的人工智能_复习提纲
M-P 神经元模型离实际智能模拟还很远,设计一个少于 1000 个神经元的蚂蚁神经系统, 已超出当时的技术条件。
反思: AI 指导思想:用计算机模拟人类思维的普遍规律; 模拟重心:建立通用万能的符号逻辑运算体系(GPS); 问题关键:忽视现实世界的复杂性和问题的多样性。 总结过去经验及教训,E.A.Feigenbaum(费根鲍姆)提出以知识为中心的人工智能,此 观点被大多数人接受。
80 年代,全面实现 AI; 2000 年,机器智能将超过人类。
现实情况: Samuel 的下棋程序在当了州冠军之后再也没有当上全国冠军; 自然语言的机器翻译方面文字阴差阳错。
著名的例子是: The spirit is willing,but the flesh is weak. (心有余而力不足) 翻译成俄语后,再翻回来则变成: The winห้องสมุดไป่ตู้ is good but the meat is spoiled. (酒是好的,肉变质了)
设计者本人,1962 年击败美国州冠军。这是机器模拟人类学习过程的一次极有意义的探 索
定理证明方面:1956 年 Newell、J.Shaw 和 Simon 编制逻辑理论程序 LT,证明《数 学原理》第二章中的 38 条定理。这是计算机模拟人高级思维活动的一个重大成果。
1957 年,Newell、J.Shaw 和 Simon 总结人们求解问题的思维规律,于 1960 年编制 了通用问题求解程序(General Problem Solver),不依赖于具体领域,能求解 11 种不 同类型问题。
其他:1969 年,成立国际人工智能联合会议 IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligent),它标志着 AI 这门新兴学科得到世界的肯定与公认。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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
= 0.53
CF(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。
2. 搜索的类型
答:可根据搜索过程是否使用启发式信息分为盲目搜索和启发式搜索。
也可根据问题的表示方式分为状态空间搜索和与/或树搜索。
3.人工智能中最基本的两种问题求解方法
|})(||,)(min{|1)()()(32,132,13,2,1H CF H CF H CF H CF H CF -+=}3.0,67.0min{13.067.0--=7.037.0=
答:状态空间法和问题归约法是人工智能中最基本的两种问题求解方法
4.什么是端节点与终止节点
答:没有子节点的节点称为端节点;本原问题所对应的节点称为终止节点
5.什么是解树?
答:由可解节点构成,并且由这些可解节点可以推出初始节点为可解节点的子树为解树。
问题规约求解过程实际上就是生成解树。
6.会用两种算法求解树和节点扩展顺序
第六章
1.什么是专家系统?
答:专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统,它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识,模拟领域专家的思维过程,解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。
2.专家系统的基本结构是什么?且简单回答每一部分的功能是什么?
答:知识库;数据库;推理机;解释机构;知识获取模块;用户界面
知识库是专家系统的知识存储器,用来存放求解问题的领域知识。
数据库相当于专家系统的工作存储器,用来存储有关领域问题的事实、数据、初始状态和推理过程中得到的各种中间状态及目标等。
推理机是一组用来控制、协调整个专家系统正常工作的程序。
解释机构实际是一组程序,它负责解释系统本身的推理结果,回答用户的提问,使用户能够了解推理的过程及所运用的知识和数据,增加用户对求解结果的信任程度。
知识获取模块是专家系统的一种辅助功能,它可为修改知识库中的原有知识和扩充新知识提供相应手段
用户界面作为专家系统与外界的接口,主要用于系统和外界之间的通讯与信息交换。
3.专家系统的产生与发展
答:孕育期;产生期;成熟期;发展期
4.专家系统的作用和意义是什么?
答:①计算机科学和应用发展的需要。
②为人类专家宝贵知识的保存、传播、使用和评价提供了一种有效手段。
③专家系统可以延伸人类专家的能力。
④专家系统能汇集某领域多个专家的知识与经验。
⑤专家系统的研制和推广应用具有巨大的经济效益和社会效益。
第七章
1.什么是知识获取?
答:知识获取就是把用于求解专门领域问题的知识从拥有这些知识的知识源中抽取出来,并转换为一特定的计算机表示。
2.知识获取的任务是什么?
答:为专家系统获取知识,建立起健全、完善、有效的知识库,以满足领域问题求解的需求。
3.知识获取的基本方法是什么?
答:
1.会谈式知识获取
2.案例分析式知识获取
3.教学式知识获取。
4.归纳式知识获取
第八章
1.解释机构的设计要求是什么?
答:准确性;可理解性;智能性
2.解释机构的实现方法有哪些?
答:预制文本法;追踪解释法;策略解释法;自动程序员解释法
第九章
1.专家系统的主要设计步骤是什么?
答:初步设计;开发原型系统;知识库的维护
2.专家系统的开发步骤是什么?
答:①准备阶段②研究问题③整理知识④建立模型系统⑤改进与扩充⑥测试与维护第十章
1. 专家系统开发工具与环境分哪几类?
答:①程序设计语言②知识工程语言③辅助型工具④支持工具⑤专家系统开发环境
2.知识工程语言分几类?
答:①骨架型知识工程语言②通用型知识工程语言。