人工智能期末整理复习资料
人工智能期末考试复习
1、人工智能的概念及其发展历史上先后出现的主流学派2、传统搜索算法的优点和不足，会用宽度优先和深度优先求解问题答：宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。
换句话说，它并不考虑结果的可能位址，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。
在状态图搜索中，从初始节点出发，同层优先搜索，逐层进行搜索。
深度优先搜索是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进直到不能再前进（到达叶节点或受到深度限制）时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。
这种方法的搜索树是从根节点开始一枝一枝逐渐形成的。
宽度优先搜索将新扩展的节点放在open表的尾部，而深度优先搜索将新扩展的节点放在open表的前面。
3、高级搜索算法的优点和不足4、A*算法的概念、步骤以及应用5、适值函数的作用和意义，会分析问题的适值函数（估价函数，如八数码问题的估价函数）6、谓词逻辑的概念、原理、优点和不足；能够用其描述知识和过程7、产生式系统概念、组成；能够用其进行逻辑推导。
8、语义网络概念、原理，会用（比较详细）语义网描述知识9、机器学习、聚类分类概念，了解其所采用四个策略。
10、SA原理，其计算过程中的三函数两准则，能够用SA求解实际问题11、GA原理，交叉、变异、选择操作，能够用GA求解实际问题12、人工神经网络的历史和要素13、递归网络结构和原理14、BP网络，能描述网络结构，解释其原理15、Hopfield网络，能描述网络结构，解释其工作机理16、博弈树原理，会利用α-β剪枝搜索（掌握生成节点倒推值的方法、判定剪枝）答：博弈策略假设我们对所讨论的博弈问题构造了一棵完整的博弈树，我们希望能从中找出棋手应采用的策略。
这种策略应当确保棋手会赢，或者起码能够得到和局的结果首先我们把该博弈树的每一个节点标上w（对应于赢）、d（对应于和局）或者l（对应于输）。
人工智能期末复习
人工智能期末复习一、名词解释1、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，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
2、语义网络：语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。
3、机器学习：机器学习就是让机器（计算机）来模拟和实现人类的学习功能。
4、正向推理产生式系统：正向推理也称数据驱动方式，它是从初始状态出发，朝着目标状态前进，正向使用规则的一种推理方法。
所谓正向使用规则，是指以问题的初始状态作为初始综合数据库，仅当综合数据库中的事实满足某条规则的前提时，该规则才被使用。
正向推理产生式系统简单明了，且能求出所有解，但是执行效率较低，具有一定的盲目性。
5、遗传算法：遗传算法是在模拟自然界生物遗传进化过程中形成的一种自适应优化的概率搜索算法。
6、人工智能（能力）：是智能机器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。
7、机器学习系统：机器学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统。
8、逆向推理产生式系统：逆向推理也称目标驱动方式，它是从目标状态出发，朝着初始状态前进，反向使用规则的一种推理方法。
所谓逆向使用规则，是指以问题的目标状态作为初始综合数据库，仅当综合数据库中的事实满足某条规则的后件时，该规则才被使用。
逆向推理产生式系统不寻找无用数据，不使用与问题无关的规则。
9、演绎推理：演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。
是一种由一般到个别的推理方法，其核心是三段论，如假言推理、拒取式和假言三段论。
10、启发式搜索：状态空间的启发式搜索是一种能够利用搜索过程所得到的问题自身的一些特性信息来引导搜索过程尽快达到目标的搜索方法。
二、填空题1、目前人工智能的主要学派有下列三家：符号主义、联结主义和行为主义。
2、常用的知识表示方法有一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法和过程表示法。
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。
【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【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。
人工智能导论复习资料
人工智能导论复习资料一、什么是人工智能人工智能，简单来说，就是让机器像人一样思考和行动。
它不是一种单一的技术，而是一个涵盖了多种学科和技术的领域，包括计算机科学、数学、统计学、心理学、语言学等等。
想象一下，你有一个智能助手，它能理解你的需求，回答你的问题，甚至帮你完成一些复杂的任务，比如规划旅行、管理财务。
这就是人工智能在日常生活中的一种应用。
人工智能的目标是创建能够执行需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。
这些任务包括学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像和声音等等。
二、人工智能的发展历程人工智能的发展并非一蹴而就，它经历了几个重要的阶段。
在早期，科学家们就开始思考机器能否像人类一样思考。
20 世纪50 年代，人工智能的概念被正式提出，当时的研究主要集中在基于规则的系统和符号推理上。
然而，由于计算能力的限制和对智能本质理解的不足，人工智能在20 世纪 70 年代遭遇了第一次寒冬。
到了 20 世纪 80 年代，随着专家系统的出现，人工智能迎来了一次小的复兴。
专家系统是一种基于知识库和推理规则的系统，可以解决特定领域的问题。
但随着问题的复杂度增加，专家系统的局限性也逐渐显现。
近年来，由于大数据的出现、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的突破，人工智能再次取得了巨大的进展。
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了令人瞩目的成果。
三、人工智能的核心技术（一）机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一。
它让计算机通过数据自动学习模式和规律。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
监督学习是最常见的一种，比如通过大量已标记的图片（比如猫和狗的图片）来训练计算机识别新的猫和狗的图片。
无监督学习则是让计算机在没有标记的数据中自己发现模式，例如将相似的客户分组。
强化学习是通过奖励和惩罚机制来训练智能体做出最优决策，比如让机器人学会走路。
（二）深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来学习数据的表示。
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。
人工智能期末考试复习提纲(工硕)
人工智能期末考试复习范围第1部分绪论1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明.答：从学科方面定义: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。
它的近期目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术从能力方面定义：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、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？答：1）数理逻辑和关于计算本质的新思想,提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系；2）1956年第一次人工智能研讨会召开，标志着人工智能学科的诞生;3）控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来，影响了许多早期人工智能工作者，并成为他们的指导思想；4）计算机的发明与发展；5）专家系统与知识工程;6）机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究,推动人工智能研究的近一步发展。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能?答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件迁移6种功能。
反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能）。
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)就一定是各物理符号系统;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.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？答：研究和应用领域：问题求解(下棋程序)，逻辑推理与定理证明（四色定理证明）,自然语言理解,自动程序设计,专家系统，机器学习，神经网络，机器人学（星际探索机器人），模式识别（手写识别，汽车牌照识别，指纹识别）,机器视觉（机器装配，卫星图像处理），智能控制，智能检索，智能调度与指挥（汽车运输高度，列车编组指挥），系统与语言工具。
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。
人工智能期末复习概要课件
基于深度学习的方法是指利用深度神经网络和循环神经网络等深度学习算法，对自然语言 进行处理和分析的方法。这种方法能够自动学习和提取语言的层次化特征，因此在自然语 言处理中取得了很大的进展和突破。
自然语言处理的应用场景
01
信息抽取
信息抽取是指从大量的文本数据中提取出有用的信息，如人物、事件、
自动驾驶汽车
通过传感器、雷达和计算机视 觉等技术，实现车辆自主导航 、障碍物识别和避障等功能。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定，
提高诊断准确性和效率。
02
机器学习与深度学习
机器学习的基本概念
机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过 计算机算法从数据中学习并做出预测或决策。
人工智能系统的行为应符合法律法规，对于违法行为应追究相关责任人的法律 责任。
06
未来展望
人工智能的发展趋势
01
02
03
深度学习
随着算法和计算能力的提 升，深度学习将在语音识 别、图像处理等领域取得 更大突破。
自然语言处理
人工智能将更深入地理解 人类语言，实现更自然的 对话和翻译。
强化学习
强化学习将进一步应用于 决策优化和机器人控制等 领域。
计算机视觉的技术与方法
图像分割
将图像划分为若干个区域或对象，以便进行 更细致的分析和识别。
图像识别
通过训练模型对图像进行分类或标识，如识 别物体类别、人脸等。
目标检测
在图像中检测并定位特定的对象或特征，如 人脸、物体等。
三维重建
利用多视角图像或视频，重建出物体的三维 模型。
计算机视觉的应用场景
工业自动化
通过找到能够将不同类 别的数据点最大化分隔 的决策边界来实现分类 。
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）。
人工智能期末考试资料
1、什么是人工智能？其研究目标是什么？人工智能是用人工的在计算机上实现智能，或称机器智能。
人工智能主要研究如何用计算机来表示和执行人类的智能活动，以模拟人脑所从事的推理、学习、思考和规划等思维活动，并解决需要人类的智能才能处理的复杂问题。
（用机器模拟人类智能）人工智能研究的一个长期目标是建造能够和人类一样能实现这些行为的机器，甚至做的比人类还要好。
另一个目标是理解这些行为，无论是在机器中、人中或其他动物。
2、人工智能有哪些不同的研究学派，各有什么特点？人工智能主要研究的学派有：符号主义、联结主义、行为主义符号主义特点：其又称逻辑主义，其理论基础物理符号系统假设和有限合理性原理。
符号主义认为，知识是人们把实践中获得的信息在一起形成的信息结构，是构成智能的基础，因此人工智能的核心问题是知识表示、知识推理、知识的使用、知识可以用符号来表示，也可以基于符号进行推理，因而有可能建立起基于知识的人类智能和机器智能的统一理论体系。
联结主义的特点，以分布式的方式存储信息，以并行的方式处理信息，具有自组织、自学习能力，适合于模拟人的形象思维，可以比较快地得到一个近似解。
正是这些特点，使得神经网络为人们在利用机器加工处理信息方面提供了一个全新的方法和途径。
行为主义的特点，又称进化主义，是基于控制理论和“动作感知”型控制系统的人工智能学派。
此观点认为：人的本质能力是在动态环境中的行走能力、对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生息的能力，正是这些能力对智能的发展提供了基础。
因此智能行为只能是在与环境的交互作用下表现出来。
因此，智能行为是由所谓的“亚符号处理”，即“信号处理”产生。
3、人工智能的发展可以划分为哪几个阶段？孕育期、形成期、发展和应用期孕育期：1956年以前形成期：1956-1970年发展和应用期：1971-至今4、人工智能主要的研究和应用领域？机器学习、知识表示和推理、智能搜索、模糊逻辑、人工神经网络、自然语言理解、知识发现、数据挖掘、专家系统、遗传算法、机器人学5、什么是图灵测试？它有什么重要特征？图灵测试用人类的表现来衡量假设的智能机器的表现，这是评价智能行为的最好标准。
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。
人工智能部分复习材料.doc
人工智能1、人工智能（学科2）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。
2、物理符号系统的六种基本功能符号输入、输出、存储、复制、符号结构、条件转移3、人工智能的各种认知观符号主义（Symbolicisni）基于物理符号系统假设和有限合理性原理连接主义（Connect ion ism）基于神经网络及其间的连接机制与学习算法行为主义（Actionism）基于控制论及感知一动作型控制系统4、应用领域的应用1）问题求解；2）逻辑推理与定理证明；3）自然语言理解；4）自动程序设计；5）专家系统；6）神经网络；7）机器学习；8）模式识别；9）智能检索。
5、知识表示方法包括：状态空间法（**）、问题归约法（*）、谓词逻辑法（**）、语义网络、框架、面向对象表示、剧本6、问题归约法中的内容可解节点与不可解节点可解节点：（1 ）任何终止节点都是可解节点；（2）若某个非终叶节点含有或后继节点，则只有当其后继节点至少有一个可解时，此节点才可解。
（3）若某个非终叶节点含有与后继节点，则只有当其后继节点全部为可解节点时，此节点才是可解节点。
不可解节点：（1）没有后裔的非终叶节点是不可解节点；（2）若某个非终叶节点含有或后继节点，当其全部后裔节点都为不可解节点时，该节点为不可解节点。
（3）若某个非终叶节点含有与后继节点，只要其子节点中有一个为不可解节点，该节点是不可解节点。
问题归约的与/或图（树）表示时个或树与树与树把一个原问题分解为若干个子问题可用一个“与树”表示。
或树把一个原问题等价变换为若干个子问题可用一个“或树”表示。
7—^谓■词谡辑表示法是一种基于数理谡牌的$咿兼怀片足其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化，给出了一种城学W建方*:旧知识一一数学演绎一新知识8、置换：是形为｛tl/xl,…，tn/xn｝的一个有限集。
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。
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实用标准
文案大全
《人工智能》Artificial Intelligence
期末知识点整理
题型：
一、选择题（15题，每题2分，共30分）
主要考查基本概念
二、问答题（7题，每题10分，共70分）
主要考算法具体应用于一个小问题
必考：
与或树的宽度、深度优先搜索算法（必考）
博弈树的极大极小搜索过程（必考）
知识点整理：
第一部分课程综述
1、人工智能英语：Artificial Intelligence
2、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，并开发相关的理论和技术。
3、课程所讲内容：
问题求解经典人工智能（符号主义）所研究的内容
谓词逻辑与推理
计算智能(神经计算) 计算智能（连接主义）
4、主要学派
符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派-----物理符号系统假设和有限合理性原理。
连接主义：又称仿生学派、生理学派-----神经网络。
行为主义：又称计算主义、控制论学派------控制论及感知-动作型控制系统。
5、每一部分的内容安排原则：
问题（知识）的表达--------------------表达
相应的求解技术------------------------求解
软件实现的平台或者环境----------------平台。