基于决策树和搜索的智能系统 双方完全信息零和博弈的博弈树
搜索(博弈树的启发式搜索)
15
S0
S1 -1
S2 1
S3 -2
S4
S5
6-5=1
6-5=1
4-5=-1
5-4=1
6-4=2
5-6=-1
5-6=-1
4-6=-2
5-5=0
5-5=0
5-5=0
6-6=0
16
图3 一子棋的极大极小搜索
MAX在初始节点时应该怎么走…
b.MIN走步必然选择对自己最有 利的一步,如节点的估计值是-2
3 A
a1
a2
a3
a.MAX走步必然选择对自己最有利的 一步,如A节点的估计值是3 b.MIN走步必然选择对自 己最有利的一步,如D节 点的估计值是2 获得根节点取值的那一 d3分枝，即为所选择的最 佳走步
MIN
3 B
b2 b3 c1
2C
c2 c3 d1
2D
d2
b1
3
12 8
2
4
6
14
5
2
定义一个静态估计函数f,以便对棋局的叶子节点作出优劣估值 1.首先按照一定的搜索深度生成出给定深度d以内的所有状态， 计算所有叶节点的评价函数值。 极大极小搜索方法是一种在有限搜索深度范围进行求解的方法.
一字棋游戏极小极大树
MAX在第二步应该怎么走…
一字棋游戏极小极大树
α -β 剪枝
在极小极大搜索方法中，由于要先生成指定深度以内的所 有节点，其节点数将随着搜索深度的增加呈指数增长。这极 大地限制了极小极大搜索方法的使用。
α-β剪枝的基本思想:
边生成博弈树边计算评估各节点的倒推值，并且根据评估 出的倒推值范围，及时停止扩展那些已无必要再扩展的子节 点，即相当于剪去了博弈树上的一些分枝，从而节约了机器 开销，提高了搜索效率。
《人工智能基础》题集
《人工智能基础》题集选择题（每题2分，共20分）1.人工智能（AI）的核心目标是什么？A. 模拟人类思维B. 提高计算机运算速度C. 实现机器自动化D. 创造新的计算机语言2.以下哪个不属于机器学习的主要类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 遗传学习3.在神经网络中，哪个层负责接收输入数据？A. 隐藏层B. 输出层C. 输入层D. 卷积层4.深度学习是基于哪种学习技术？A. 监督学习B. 无监督学习C. 神经网络D. 决策树5.以下哪种算法是分类算法？A. K-meansB. SVM（支持向量机）C. PCA（主成分分析）D. DBSCAN6.在自然语言处理中，以下哪项技术用于识别文本中的命名实体？A. 情感分析B. 命名实体识别C. 文本分类D. 机器翻译7.强化学习中的“奖励”是指什么？A. 对智能体行为的惩罚B. 智能体完成任务的耗时C. 对智能体行为的正向或负向反馈D. 智能体与其他智能体的交互次数8.以下哪种方法常用于特征选择？A. K-近邻算法B. 决策树C. 主成分分析D. 随机森林9.在图像识别中，哪个技术用于提取图像特征？A. 语音识别B. 卷积神经网络C. 自然语言处理D. 决策树10.以下哪个不是人工智能的应用领域？A. 自动驾驶B. 智能家居C. 天气预报D. 人类基因编辑填空题（每题2分，共20分）1.在机器学习中，过拟合是指模型在__________上表现良好，但在__________上表现不佳。
2.神经网络中的__________函数用于将神经元的输出转换为非线性形式。
3.支持向量机（SVM）是一种__________学习方法，常用于__________问题。
4.在K-means聚类算法中，K值代表__________。
5.自然语言处理中的__________任务是指将人类语言转换为机器可理解的文本。
6.强化学习中的Q-learning算法通过__________来更新Q值。
基于决策树和搜索的智能系统双方完全信息零和博弈的博弈树
基于决策树和搜索的智能系统双方完全信息零和博弈的博弈树智能系统在决策树和的基础上可以用来分析和解决双方完全信息零和博弈的问题。
博弈树是一个有根有向的树形结构，其中的每个节点代表一个游戏的局面或决策点，边代表玩家的行动选择，从根节点到叶子节点的路径表示一条博弈过程中的行动序列。
决策树可以用来对博弈树进行分析和评估。
决策树中的每个节点都有一个或多个分支，每个分支代表一种可能的决策或行动选择。
通过分析每个节点的决策和对手的可能行动，可以得到每个节点的预期结果，即该节点的最佳决策及对应的结果。
这样，整个博弈树可以被用来生成一个完整的策略，以优化玩家的决策选择并获得尽可能高的收益。
算法可以用来对博弈树进行遍历和，以找到最佳的决策选择和策略。
传统的算法有广度优先(BFS)和深度优先(DFS)，这些算法可以用来整个博弈树并找到最优的策略。
然而，博弈树通常非常庞大，整个树会是一个非常耗时的过程。
为了提高效率，可以采用一些启发式算法，如Alpha-Beta剪枝算法和蒙特卡洛树算法。
Alpha-Beta剪枝算法是一种基于极大极小值原理的算法，它可以有效地减少过程中的冗余计算，从而提高效率。
该算法通过对博弈树的剪枝操作，去除一些明显不会被选择的路径，从而减小空间。
Alpha-Beta剪枝算法可以在的同时保证找到最优决策，因为它利用了上下界限制的性质。
蒙特卡洛树算法是一种基于随机模拟的算法，它通过反复模拟当前情况下的随机博弈过程，统计每个决策的胜率，并根据胜率来选择下一步的决策。
蒙特卡洛树算法能够很好地处理复杂的博弈树结构，尤其适用于无法预知对手决策的情况下。
在博弈树的分析和过程中，智能系统可以利用决策树和算法来生成最佳的策略。
这种智能系统可以用来解决各种双方完全信息零和博弈问题，如围棋、象棋和扑克等。
通过使用智能系统的博弈策略，玩家可以获得更好的游戏体验和更高的胜率。
人工智能与信息社会2019尔雅包括答案
人工智能与信息社会2019尔雅包括答案WORD格式人工智能与信息社会2019 尔雅答案第一章1.AI 时代主要的人机交互方式为() 。
DA、鼠标B、键盘C、触屏D、语音 +视觉2.2016 年 3 月, 人工智能程序 () 在韩国首尔以4:1 的比分战胜的人类围棋冠军李世石。
AA、 AlphaGoB、 DeepMindC、 DeepblueD、 AlphaGoZero是()推出的个人语音助手。
CA、苹果B、亚马逊C、微软D、阿里巴巴4. 首个在新闻报道的翻译质量和正确率上能够比肩人工翻译的翻译系统是() 。
CA、苹果B、谷歌C、微软D、科大讯飞5. 相较于其他早期的面部解锁,iPhoneX的原深感摄像头能够有效解决的问题是() 。
CA、机主需要经过特定表情解锁手机B、机主可否主动解锁手机C、机主平面照片能够解锁手机D、机主双胞胎解锁手机人工智能与信息社会2019尔雅包括答案6.属于家中的人工智能产品的有() 。
ABD A、智能音箱B、扫地机器人C、声控灯D、个人语音助手7.谷歌相册与传统手机相册最大不相同点是() 。
ABE A、依照照片内容自动增加标记B、依照不相同标记进行归类和找寻C、自动比较片进行美颜专业资料整理WORD格式D、准时备份照片E、人脸鉴别和找寻8.当前外科手术领域的医用机器人的优点有 () 。
AB A、定位误差小B、手术创口小C、不需要人类医生进行操作D、能够实时监控患者的情况E、能够帮助医生诊断病情9.智能介绍系统的特点包括() 。
ABCD A、依照用户的购买记录记忆用户的偏好B、依照阅读时间判断商品对用户的吸引力C、介绍用户花销过的相关产品D、依照用户的喜好进行相关介绍10.一般来说, 扫地机器人必需的传感器有() 。
ABC A、距离传感器B、超声波雷达传感器C、绝壁传感器D、温度传感器11.在神经网络方法从前 , 机器翻译主若是基于统计模型的翻译。
() 正确12.人工智能拥有学会下棋的学习能力, 是实现通用人工智能算法的基础。
人工智能导论-第二章对抗搜索
上限置信区间算法在MCTS中应用
上限置信区间（UCB）算法
UCB算法是一种多臂赌博机问题的解决方法，用于在探索和利用之间找到平衡。 在MCTS中，UCB算法被用于指导节点的选择过程。
应用方式
在MCTS的选择阶段，使用UCB算法计算每个子节点的得分，并选择得分最高 的子节点进行扩展和模拟。通过不断调整UCB公式中的参数，可以控制探索和 利用的权衡程度。
优化策略
为了进一步提高Alpha-Beta剪枝算法的效率，可以采用 一些优化策略，如启发式排序、迭代深化搜索等。其中 ，启发式排序是一种基于评估函数的节点排序方法，将 更有可能导致最优解的节点排在前面，从而提前找到最 优解并终止搜索；迭代深化搜索则是一种逐步增加搜索 深度的搜索方法，可以在有限的搜索深度内找到较好的 解。
常见剪枝技术
常见的剪枝技术包括深度优先剪枝、广度优先剪枝、启发式剪枝等。其中，启发 式剪枝是一种基于评估函数的剪枝方法，通过计算每个节点的评估值，提前排除 一些评估值较差的节点，从而减少搜索空间。
Alpha-Beta剪枝算法优化策略
Alpha-Beta剪枝原理
Alpha-Beta剪枝算法是一种基于极大极小值搜索的优化算 法，通过引入两个参数alpha和beta来限制搜索范围，从 而减少搜索空间。在搜索过程中ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ如果发现当前节点的值 已经小于或等于alpha（对于极大值节点）或大于或等于 beta（对于极小值节点），则可以提前终止对该节点的搜 索。
非零和博弈是指博弈中各方的收益和损失总和不为零的情况 。这种博弈更为普遍，因为现实生活中的许多情况都是非零 和的。非零和博弈算法需要考虑到博弈各方的可能合作，以 及利益分配的问题。
完全信息与非完全信息博弈算法
2020年国家开放大学《人工智能》专题 形考任务二参考答案
2020年国家开放大学《人工智能》专题形考任务二参考答案判断题现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
×启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。
×语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。
×下图表示的是前向状态空间搜索。
√人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。
这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。
×状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。
特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。
√贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。
×深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。
√分层规划中包含基本动作和高层动作。
√谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。
×P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。
×人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。
0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。
√选择题人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。
如图上所示的“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（特征值）。
贝叶斯网络是（朱迪亚·珀尔）首先提出来的。
遗传算法具有（生存＋检测）的迭代过程的搜索算法。
也就是说，通过群体的一代代的不断进化，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。
（多选）在A* 算法中，当我们找寻当前节点的相邻子节点时，需要考虑（如果该子节点已经在Open列表中，则我们需要检查其通过当前节点计算得到的F值。
如果比它原有计算的F值更小。
如果更小则更新其F值，并将其父节点设置为当前节点。
「详细原理」蒙特卡洛树搜索入门教程
「详细原理」蒙特卡洛树搜索入门教程本文是对Monte Carlo Tree Search – beginners guide 这篇文章的文章大体翻译，以及对其代码的解释。
1 引言蒙特卡洛树搜索在2006年被Rémi Coulom第一次提出，应用于Crazy Stone的围棋游戏。
•Efficient Selectivity and Backup Operators in Monte-Carlo Tree Search蒙特卡洛树搜索大概的思想就是给定一个游戏状态，去选择一个最佳的策略/动作。
1.1 有限双人零和序贯博弈蒙特卡洛树搜索实际上是一个应用非常广泛的博弈框架，这里我们将其应用于有限双人序贯零和博弈问题中。
像围棋、象棋、Tic-Tac-Toe都是有限双人序贯零和博弈游戏。
1.2 怎样去表示一个游戏?我们采用博弈树 (Game Tree)来表示一个游戏：每个结点都代表一个状态(state)，从一个结点(node)移动一步，将会到达它的子节点(children node)。
子节点的个数叫作分支因子(branching factor)。
根节点 (Root node)表示初始状态(initial state)。
终止节点 (terminal nodes)没有子节点了。
在 tic-tac-toe 游戏中表示如下图所示：•每次都是从初始状态、树的根结点开始。
在 tic-tac-toe 游戏里面初始状态就是一张空的棋盘。
•从一个节点转移到另一个节点叫作一个move 。
•分支因子 (branching factor)， tic-tac-toe 中树越深，分支因子也越少，也就是 children node 的数量越少。
•游戏结束表示终止节点。
•从根节点到终止节点一次表示一个单个游戏 playout 。
你不需要关系你是怎么来到这个node ，只需要做好之后的事情就好了。
1.3 最佳策略是什么？minimax和alpha-beta剪枝我们希望找到的就是最佳策略( the most promising next move )。
博弈树例题
博弈树例题摘要：一、博弈树的定义和基本概念1.博弈树的起源和发展2.博弈树的定义和组成3.博弈树的重要性和应用场景二、博弈树的构建方法1.状态转移方程2.决策节点和动作节点3.博弈树的深度优先搜索和广度优先搜索三、博弈树搜索算法1.盲目搜索（Upper Confidence Bound, UCB）2.启发式搜索（Exploration-Exploitation Tradeoff, EET）3.蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）四、博弈树在实际应用中的案例1.棋类游戏（围棋、象棋等）2.电子游戏（游戏AI、游戏设计等）3.人工智能领域（自动对弈、决策支持等）正文：博弈树（Game Tree）是一种在博弈类游戏中用来表示游戏过程和状态的树形数据结构。
它起源于博弈论，经过多年的发展，已经成为计算机科学、人工智能等领域中的重要工具。
博弈树的定义和组成主要包括根节点、内部节点和叶节点，其中根节点表示初始状态，叶节点表示游戏结束的状态，内部节点表示决策和动作。
博弈树的重要性和应用场景广泛，例如在棋类游戏中，可以通过博弈树来表示棋局的发展过程，帮助玩家进行决策；在人工智能领域，博弈树可以用于自动对弈、决策支持等方面。
构建博弈树的方法有深度优先搜索和广度优先搜索。
深度优先搜索是从根节点开始，沿着一条路径一直向下搜索，直到遇到叶节点或者搜索达到预设深度。
广度优先搜索则是从根节点开始，同时搜索所有可能的子节点，直到搜索达到预设宽度。
博弈树搜索算法有盲目搜索（UCB）、启发式搜索（EET）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）。
UCB 算法是基于探索和利用平衡的启发式搜索算法，通过选择动作节点的期望收益和置信度来选择下一步动作。
EET 算法则是在UCB 算法的基础上加入了启发式信息，通过比较动作节点的期望收益和启发式信息来选择下一步动作。
MCTS 算法则是通过多次随机模拟进行搜索和选择，逐步优化搜索策略。
完全信息博弈中的博弈树算法
完全信息博弈中的博弈树算法
完全信息博弈是指在博弈过程中，所有玩家都知道游戏的规则、状态
和其他玩家的行动，因此可以预测所有可能的结果。
博弈树算法是一种用
于解决完全信息博弈的算法，它通过构建博弈树来分析游戏的所有可能情
况和结果。
博弈树是一种树形结构，它的根节点表示游戏的初始状态，每
个节点表示游戏的一个状态，每个节点的子节点表示在该状态下玩家的所
有可能行动，直到叶子节点表示游戏的结束状态。
博弈树的构建过程需要
考虑游戏的规则和玩家的策略，以及每个玩家的收益函数。
博弈树算法的
基本思路是从根节点开始，递归地向下构建博弈树，直到达到游戏的结束
状态。
在构建过程中，需要考虑每个玩家的行动和收益，以及对手的行动
和收益。
对于每个节点，需要计算出该节点的收益值，以便在后续的计算
中使用。
博弈树算法的主要应用包括博弈理论、人工智能、机器学习等领域。
在博弈理论中，博弈树算法可以用于分析各种博弈策略的优劣和收益，以及预测游戏的结果。
在人工智能和机器学习中，博弈树算法可以用于构
建智能代理系统，以便在复杂的环境中做出最优的决策。
总之，博弈树算
法是一种重要的算法，它可以用于解决各种完全信息博弈问题，为博弈理论、人工智能和机器学习等领域的研究提供了重要的工具和方法。
《人工智能与信息社会》2019期末考试题与答案
《人工智能与信息社会》2019期末考试题与答案一、单选题（题数：40，共40.0 分）1被誉为计算机科学与人工智能之父的是()。
A、图灵B、费根鲍姆C、纽维尔D、西蒙我的答案：A2在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。
A、探索;开发B、开发;探索C、探索;输出D、开发;输出我的答案：A3一个运用二分查找算法的程序的时间复杂度是()。
A、指数级别B、对数级别C、常数级别D、线性级别我的答案：B4将两个图片每个像素RGB三个分量的差值的平方和作为适应度函数的计算方法,两次计算得出来的值分别为1512869728和1495705312,那么说明适应度函数值(),适应度()。
A、高了;高了B、高了;低了C、低了;高了D、低了;低了我的答案：C5考虑到对称性,井字棋最终局面有()种不相同的可能。
A、19683B、138C、91D、44我的答案：B62016年3月,人工智能程序()在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。
A、AlphaGoB、DeepMindC、DeepblueD、AlphaGo Zero我的答案：A7与图灵测试相比,中文屋提出了如何判断是否拥有()的问题。
A、行动力B、理解力C、表达能力D、接收能力我的答案：B8()有跟环境进行交互,从反馈当中进行不断的学习的过程。
A、监督学习B、非监督学习C、强化学习D、线性回归我的答案：C9典型的“鸡尾酒会”问题中,提取出不同人说话的声音是属于()。
A、监督学习B、非监督学习C、强化学习D、线性回归我的答案：B10从人文视角看,人工智能产生的影响不包括()。
A、对人的认识的冲击B、对人类心理的冲击C、彻底消除人类中的无用阶级D、推动进一步的专业分化我的答案：C11()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
A、损失函数B、优化函数C、反向传播D、梯度下降我的答案：A12第一个成功应用的专家系统是()。
人工智能导论测试题库及答案精选全文
精选全文完整版（可编辑修改）人工智能导论测试题库及答案1、在关联规则分析过程中，对原始数据集进行事务型数据处理的主要原因是。
A、提高数据处理速度B、节省存储空间C、方便算法计算D、形成商品交易矩阵答案：C2、计算机视觉可应用于下列哪些领域()。
A、安防及监控领域B、金融领域的人脸识别身份验证C、医疗领域的智能影像诊断D、机器人/无人车上作为视觉输入系统E、以上全是答案：E3、1943年，神经网络的开山之作《A logical calculus of ideas immanent in nervous activity》,由()和沃尔特.皮茨完成。
A、沃伦.麦卡洛克B、明斯基C、唐纳德.赫布D、罗素答案：A4、对于自然语言处理问题，哪种神经网络模型结构更适合?()。
A、多层感知器B、卷积神经网络C、循环神经网络D、感知器答案：C5、图像的空间离散化叫做：A、灰度化B、二值化C、采样D、量化答案：C6、()越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好。
A、分辨率B、像素数量C、量化等级D、存储的数据量答案：C7、一个完整的人脸识别系统主要包含人脸图像采集和检测、人脸图像特征提取和人脸识别四个部分。
A、人脸分类器B、人脸图像预处理C、人脸数据获取D、人脸模型训练答案：B8、下列不属于人工智能学派的是()。
A、符号主义B、连接主义C、行为主义D、机会主义答案：D9、关于正负样本的说法正确是。
A、样本数量多的那一类是正样本B、样本数量少的那一类是负样本C、正负样本没有明确的定义D、想要正确识别的那一类为正样本答案：D10、以下不属于完全信息博弈的游戏有()。
A、井字棋B、黑白棋C、围棋D、桥牌答案：D11、下列关于人工智能的说法中，哪一项是错误的。
A、人工智能是一门使机器做那些人需要通过智能来做的事情的学科B、人工智能主要研究知识的表示、知识的获取和知识的运用C、人工智能是研究机器如何像人一样合理思考、像人一样合理行动的学科D、人工智能是研究机器如何思维的一门学科答案：D12、认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
人工智能复习题库3223
一、填空：1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟。
2.任意列举人工智能的四个应用性领域难题求解、定理证明、智能控制、机器翻译。
3.人工智能的基本技术包括搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术归纳技术、联想技术。
4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言，其真值的特点和命题逻辑的区别是（10）。
5.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是真。
6.设P是谓词公式，对于P的任何论域，存在P为真的情况，则称P为永真式。
7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定，若证据A的可信度CF（A）=0，则意味着无关，CF（A）=-1，则意味着假，CF（A）=1，则意味着真。
8.谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释G都为假。
9.谓词公式与其子句集的关系是包含。
10.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立。
11.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= ┐P∨P或┐Q∨Q。
12.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （20）Q（a）∨R（y）13.有谓词公式G，置换δ，则G·ε= （21），δ·ε= （22）。
14.有子句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU= {y/x} 。
15.在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略支持集策略线性归结策略16.状态图启发式搜索算法的特点是（27）。
17.广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个二叉树，深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个单链表。
18.产生式系统有三部分组成综合数据库，知识库和推理机。
其中推理可分为正向推理和反向推理。
19.专家系统的结构包含人机界面、知识库，推理机，动态数据库，知识库答理系统和解释模块。
20.在MYCIN推理中，对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：CF（~A）= ~CF（A），CF（A1∧A2 ）= min{CF（A1），CF（A2）} ，CF（A1∨A2 ）= max{CF（A1），CF（A2）} 。
人工智能经典考试试题答案0001
一、选择题（每题 1 分，共 15分）1、AI 的英文缩写是A）Automatic Intelligence B）Artifical IntelligenceC）Automatice Information D）Artifical Information2、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。
A）永真式B）包孕式（ subsumed ）C）空子句3、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是A）正向推理 B）反向推理 C）双向推理4、语义网络表达知识时，有向弧 AKO 链、 ISA 链是用来表达节点知识的（）。
A）无悖性B）可扩充性C）继承性5、(A→B)∧A => 是A）附加律B）拒收律C）假言推理D)US6、命题是可以判断真假的A）祈使句B）疑问句C）感叹句D）述句7、仅个体变元被量化的谓词称A）一阶谓词B）原子公式 C）二阶谓词 D）全称量词8、 MGU 是A）最一般合一B）最一般替换C）最一般谓词D）基替换9、1997 年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以 3.5 比 2.5 的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（）A）深蓝B） IBM C）深思D）蓝天10 、下列不在人工智能系统的知识包含的4 个要素中A）事实B）规则C）控制和元知识D）关系11、谓词逻辑下，子句 , C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘, 若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式 C=（）A) C1 B)C1'∨C2' C)C1'σ∧ C2 D)C1'∧C2'12、或图通常称为A）框架网络B）语义图C）博亦图D）状态图13、不属于人工智能的学派是A）符号主义B）机会主义C）行为主义D）连接主14、人工智能的含义最早由一位科学家于1950 年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是A）明斯基B）.扎德C）图林D）冯.诺依曼15.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
人工智能基础知识考试题库300题(含答案) (1)
人工智能基础知识考试题库300题(含答案)一、单选题1.若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是()A、结构属性B、冗余属性C、模式属性D、集成属性答案：B2.模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。
A、目标值B、结果C、自变量D、因变量答案：A3.2016年5月，在国家发改委发布的《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》中明确提出，到2018年国内要形成()的人工智能市场应用规模.A、千万元级B、亿元级C、百亿元级D、千亿元级答案：D4.数据审计是对数据内容和元数据进行审计，发现其中存在的()A、缺失值B、噪声值C、不一致、不完整值D、以上都是答案：D5.下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法()A、K近邻方法B、局部加权回归法C、基于案例的推理D、Find-s算法答案：D6.云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题A、并行计算B、实际操作C、数据分析D、数据研发答案：A7.利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如医疗诊断、定理证明，这些应用属于()A、数值计算B、自动控制C、人工智能D、模拟仿真答案：C8.知识图谱中的边称为?A、连接边B、关系C、属性D、特征答案：B9.人工神经网络在20世纪()年代兴起，一直以来都是人工智能领域的研究热点A、50B、60C、70D、80答案：D10.下面哪一句话是正确的A、人工智能就是机器学习B、机器学习就是深度学习C、人工智能就是深度学习D、深度学习是一种机器学习的方法答案：D11.()是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A、极值B、标准值C、平均值D、残值答案：D12.()是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。
A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片答案：B13.贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的，并通过()手段进行学习的方法。
博弈的演化模型应用
博弈的演化模型应用随着社会经济的发展，博弈成为了一种极为流行的技术手段，能够帮助企业，政府，科学家和教育工作者分析问题，做出决策。
了解博弈的演化模型和应用，将有助于我们更好地了解博弈，从而更好地运用它解决各种问题。
博弈模型可以概括为有限的玩家在一个完整可知的情形下通过细心考虑，互相博弈而做出最佳选择，使得总体效果最佳。
博弈是一种对决策理论和社会学专业有益的技术手段。
博弈模型的演化可以归结为三类，即零和博弈，博弈树和游戏理论。
零和博弈模型是1944年由斯蒂芬弗雷德曼提出的。
它的核心思想是：游戏双方的博弈能力相同，且任何一方都在一定程度上改变竞争条件以及改变对方的政策优势。
在零和博弈模型中，只要双方都采取最优策略，那么它们将达成博弈静止局面。
博弈树模型是由威廉多明尼克于1950年提出的。
博弈树模型是采用决策树的方法，将一个游戏分解成若干分步，每步有不同的可能选择，最终达成最终结果。
博弈树模型可以用于分析决策中的最优策略及其期望收益。
近年来，游戏理论模型和游戏研究已经成为一门新的学科，发展迅速。
游戏理论的研究以及应用可以用于计算复杂的政策决策问题以及企业竞争问题。
游戏理论模型和技术可以帮助我们找出复杂的企业竞争的最优解，从而更好地把握未来发展的机会和挑战。
博弈模型的演化及应用对政府、企业及科学家来说都有重要意义。
首先，博弈模型可以帮助政府，企业及科学家实现更有效的协调和决策，它可以从多方面研究可能的决策，更好地理解博弈的复杂性，并分析潜在的可行解决方案。
其次，博弈模型的演化及应用也可以被用于科学研究和教育领域。
比如，科学家可以利用博弈模型来研究一些基于博弈的复杂系统，从而更好地理解博弈的复杂性。
此外，教育工作者也可以利用博弈模型来教授学生如何利用博弈策略来解决问题，从而让学生学习如何运用有效的逻辑思维去解决复杂的政策问题。
此外，博弈模型的演化及应用还可以被应用于商业领域，可以帮助企业实施有效的竞争战略来抢占市场份额，建立优势地位。
人工智能与信息社会——基于决策树和搜索的智能系统
⼈⼯智能与信息社会——基于决策树和搜索的智能系统1【单选题】⼀个运⽤⼆分查找算法的程序的时间复杂度是(B)。
A、指数级别B、对数级别C、常数级别D、线性级别2【单选题】⼈类对于知识的归纳总是通过(A)来进⾏的。
A、判断B、枚举C、猜想D、预测3【单选题】第⼀例专家系统是在(B)领域发挥作⽤的。
A、物理B、化学C、数学D、⽣物4【单选题】1977年在斯坦福⼤学研发的专家系统(C)是⽤于地质领域探测矿藏的⼀个专家系统。
A、DENDRALB、MYCINC、PROSPECTORD、XCON5【单选题】考虑到对称性,井字棋最终局⾯有(B)种不相同的可能。
A、19683B、138C、91D、446【单选题】根据课程3.6中所讲的井字棋估值⽅法,以下局⾯估值为(C)。
A、2B、1C、0D、-17【单选题】除了问题本⾝的定义之外,使⽤问题特定知识的搜索策略被认为是(A)。
A、启发式算法B、minimax算法C、深度优先搜索D、⼴度优先搜索8【单选题】每⼀次⽐较都使搜索范围减少⼀半的⽅法是(A)。
A、⼆分查找B、启发式算法C、minimax算法D、剪枝算法9【单选题】根据图中所⽰的minimax算法决策树,根结点的估值是(B)。
A、20B、16C、9D、1910【单选题】根据图中所⽰的minimax算法决策树,图中估值为7的结点被称为(C)。
A、MAX结点B、MIN结点C、终⽌结点D、根节点11【单选题】图中的剪枝过程称为(A)剪枝。
A、AlphaB、BetaC、MinD、Max12【单选题】图中的剪枝过程称为(B)剪枝。
A、AlphaB、BetaC、MinD、Max13【单选题】围棋AI(A)是基于AlphaBeta剪枝算法的。
A、GNU GoB、Mo GoC、DeepZen GoD、Alpha Go14【单选题】专家系统的发展趋势不包括(D)。
A、知识库变⼤B、推理引擎更加专⽤C、⽤户接⼝更多样D、⽤户需求量减少15【单选题】深蓝在开局阶段的算法主要是(D)。
大工《人工智能》课程设计答案
学习中心：专业：年级：年春/秋季学号：学生：题目：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计注意：从以下5个题目中任选其一作答。
总则：不限制编程语言，提交word文档，不要提交压缩包作业提交：大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）以附件word文档形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。
如下图所示。
注意事项：独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！题目一：A*算法要 求：（1）撰写一份word 文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、重排九宫问题）章节。
（2）算法思路：简单介绍该算法的基本思想，100字左右即可。
（3）算法程序框图：绘制流程图或原理图，从算法的开始到结束的程序框图。
（4）对于重排九宫问题的启发式函数： f (x)= p(x)+3s(x)p(x)是x 结点和目标结点相比每个将牌“离家”的最短距离之和；s(x)是：每个将牌和目标相比，若该将牌的后继和目标中该将牌的后继不同，则该将牌得2分，相同则该将牌得0分，中间位置有将牌得1分，没将牌得0分。
对于给定的初始格局和目标状态请按此启发式函数给出搜索的状态空间图。
初始格局 目标状态8 12 4 37 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5题目二：回归算法要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。
（2）常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary LeastSquare），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请选择一个算法描述下算法核心思想（3）随意选用一个实例实现你所选择的回归算法。
2023上半年 人工智能应用师(中级)考前冲刺题A2卷(1)
2023上半年 人工智能应用师（中级）考前冲刺题A2卷1.【单选题】“从有标签的历史数据中来预测下季度的商铺营收会在20-30万还是30-40万”，该问题用什么学习算法可以解决 （）。
A:回归B:多分类C:二分类D:聚类正确答案：C答案解析：这是一个二分类问题2.【单选题】a、b、c和d的值分别是3、3、[1,2,3]和[1,2,3]，表达式id(a)==id(b)和id(c)==id(d)的结果是（）。
A:True、FalseB:True、TrueC:False、TrueD:False、False正确答案：A答案解析：由于内存驻留机制，整型变量相等时使用同一内存，而可变类型不使用同一内存。
3.【单选题】chmod +x test.py 指令的功能是（）。
A:为test.py 增加可执行权限B:为test.py 增加读权限C:为test.py 增加写权限D:为test.py 去除可执行权限正确答案：A答案解析：chmod +x可以增加可执行权限4.【单选题】Logistic回归属于（）。
A:概率型非线性回归B:概率型线性回归C:非概率型线性回归D:非概率型非线性回归正确答案：A答案解析：Logistic回归模型的输出是关于类别的概率值，对于二分类问题通常以0.5作为阈值进行分类。
5.【单选题】不属于启发式搜索算法的是（）。
A:A*算法B:A算法C:DijkastraD:穷举搜索算法正确答案：D6.【单选题】对极小极大算法的描述正确的是（）。
A:该算法适用于任何博弈问题B:该算法是一种穷搜算法C:该算法基于深度优先搜索策略D:该算法应在完成整个搜索树之后再进行倒推正确答案：C答案解析：选项A：该算法只适合于零和博弈问题； 选项B：该算法不属于穷举搜索选项C：算法不是必须完成整个搜索树，对该算法的α-β剪枝可以减少搜索的分支数7.【单选题】关于Python语言的说法错误的是（）。
A:Python解释器可以把Python语言的代码转换成机器码B:Python解释器具有强大的容错能力，对于存在语法错误的Python语言代码，也可以解释C:Python解释器支持代码的交互式执行D:Python代码可以批量执行正确答案：B答案解析：Python代码可以采用交互式的方式，输入一行、执行一行；也可以在文件中编辑之后，批量执行。
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基于决策树和搜索的智能系统：博弈树
陈斌北京大学
gischen@
〉游戏的状态信息对所有玩家都是完全可见的。
井字棋、黑白棋、象棋、围棋
〉每个玩家有自己的私有信息，游戏的策略需要建立在对真实状态的猜测之上
军棋、牌类游戏
〉零和博弈中双方（或多方）的收益相加为0〉只要让其他人的收益最小化，即可使自己的收益最大化
〉非零和博弈中，所有人的收益之和不为0，存在“合作”或者“双赢”的可能。
〉自己的所得并不与他人的所失的大小相等，使他人收益最小化也可能“损人不利己”
囚徒困境，麻将
〉囚徒困境
乙沉默（合作）乙认罪（背叛）
甲沉默（合作）二人同服刑半年甲服刑10年；乙
即时获释
甲认罪（背叛）甲即时获释；乙
服刑10年二人同服刑5年
〉只考虑一个人最佳选择并非考虑团体的最佳选择。
〉选择使对方收益最小化的策略并不能使自己获得最大收益
〉在麻将中常有为了不让一个对手胡大牌，故意让另一个对手胡小牌的策略
〉博弈树的每一个节点对应于每一个局面，每一条边对应于一个动作
局面
1
局面2局面
3
局面
4
动作1动作2动作3
〉在完全信息零和博弈的条件下，能够构建简单的博弈树
〉如果在不完全信息、非零和博弈的情况下，博弈树较为复杂
〉井字棋的博弈树最高有9层。