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Artificial Intelligence Review

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2018/11/12 Share

前言

纯为了考试复习而生的文章
考试内容:

  • 单选20%
  • 判断10%
  • 简答20%
  • 计算与证明50%

作业题:
第二章:1,2,3,4,5,6
第三章:1,3,4,5,6,12



第五章:1,2,3,5,7,8,9,10,11,12

第一章

人工智能的定义

  • 人工智能是制造能够完成需要人的智能才能完成的任务的机器的技术
  • 人工智能是研究如何让计算机做现阶段人类才能做得更好的事情
  • 人工智能是一种使计算机能够思维、使机器具有智力的激动人心的新尝试
  • 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化
  • 人工智能是用计算模型对智力行为进行的研究
  • 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算
  • 人工智能是一门通过计算过程力图解释和模仿智能行为的学科
  • 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支

人工智能研究各个发展阶段

1.孕育期(1956年以前)
2.行成及第一个兴旺期(1956~1966)
3.萧条波折期(1967~70年代中期)
4.第二个兴旺期(20世纪70年代中期~80年代中期)
5.稳步增长期(20世纪80年代中期~至今)

人工智能研究特点

  • 人工智能是一门知识的学科
  • 数据处理 -> 知识处理 ,数据 -> 符号
  • 有启发,有推导
  • 人工智能是引起争论最多的科学之一
  • 人工智能研究是非常困难的

人工智能的三大学派

  • 符号主义:逻辑主义、心理学派、计算机学派、物理符号系统
  • 连接主义:神经网络、仿生学派、生理学派
  • 行为主义:控制论及感知、进化主义、控制论学派

图灵测试

测试机器,如果我们无法区别出机器和人,那么根据图灵的理论,就可以认为这个机器是智能的

人工智能研究的主要应用领域

第二章

命题逻辑语法



谓词逻辑

例题1

例题2

例题3




语义网络

类属关系

包含关系

  • Part-of
  • Member-of

    属性关系


    时间关系


    位置关系


    相似关系


    因果关系

    如果…..那么……

    组成关系

例题1

例题2

例题3

例题4

例题5

例题6

例题7


例题8


产生式系统的组成部分

  • 规则库:用于描述某领域内知识的产生式集合,是某领域知识(规则)的存储器,其中的规则是以产生式形式表示的。
  • 综合数据库(事实库):用于存放输入的事实、从外部数据库输入的事实以及中间结果(事实)和最后结果的工作区。
  • 推理机:推理机是一个或一组程序,用来控制和协调规则库与综合数据库的运行,包含了推理方式和控制策略。

规则库样例

R1~R8:基本规则:判断动物类型
R9~R15:递进规则:识别出动物


框架表示法


第三章

搜索策略评价标准

状态空间搜索

基本思想

例题


盲注搜索(宽度优先搜索 BFS)

算法思想


依次展开,宽度优先

算法优缺点


盲注搜索(深度优先搜索 DFS)

算法思想


疯狂往下(注意深度限制),触底反弹

算法优缺点


启发式搜索

考虑错位因素和深度

例题



启发式搜索改进版A算法

在启发式搜索的基础上,加入错位距离,不仅仅考虑错位因素

例题


问题规约

AND-OR图

算法AO和A的比较

博弈

例题


第四章

自然演绎推理

例题1


归结演绎推理

子句化简







例题1


解:




结果:

第五章

Bayes公式



贝叶斯进阶推导

LS与LN

贝叶斯公式


几率函数

整合LS与贝叶斯公式


整合LN与贝叶斯公式

做题必备公式

贝叶斯公式改进版





证据为真

证据为假




贝叶斯优缺点

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CATALOG
  1. 1. 前言
  2. 2. 第一章
    1. 2.1. 人工智能的定义
    2. 2.2. 人工智能研究各个发展阶段
    3. 2.3. 人工智能研究特点
    4. 2.4. 人工智能的三大学派
    5. 2.5. 图灵测试
    6. 2.6. 人工智能研究的主要应用领域
  3. 3. 第二章
    1. 3.1. 命题逻辑语法
    2. 3.2. 谓词逻辑
      1. 3.2.1. 例题1
      2. 3.2.2. 例题2
      3. 3.2.3. 例题3
    3. 3.3. 语义网络
      1. 3.3.1. 类属关系
      2. 3.3.2. 包含关系
      3. 3.3.3. 属性关系
      4. 3.3.4. 时间关系
      5. 3.3.5. 位置关系
      6. 3.3.6. 相似关系
      7. 3.3.7. 因果关系
      8. 3.3.8. 组成关系
      9. 3.3.9. 例题1
      10. 3.3.10. 例题2
      11. 3.3.11. 例题3
      12. 3.3.12. 例题4
      13. 3.3.13. 例题5
      14. 3.3.14. 例题6
      15. 3.3.15. 例题7
      16. 3.3.16. 例题8
    4. 3.4. 产生式系统的组成部分
    5. 3.5. 规则库样例
    6. 3.6. 框架表示法
  4. 4. 第三章
    1. 4.1. 搜索策略评价标准
    2. 4.2. 状态空间搜索
      1. 4.2.1. 基本思想
      2. 4.2.2. 例题
    3. 4.3. 盲注搜索(宽度优先搜索 BFS)
      1. 4.3.1. 算法思想
      2. 4.3.2. 算法优缺点
    4. 4.4. 盲注搜索(深度优先搜索 DFS)
      1. 4.4.1. 算法思想
      2. 4.4.2. 算法优缺点
    5. 4.5. 启发式搜索
      1. 4.5.1. 例题
    6. 4.6. 启发式搜索改进版A算法
      1. 4.6.1. 例题
    7. 4.7. 问题规约
      1. 4.7.1. AND-OR图
      2. 4.7.2. 算法AO和A的比较
    8. 4.8. 博弈
      1. 4.8.1. 例题
  5. 5. 第四章
    1. 5.1. 自然演绎推理
      1. 5.1.1. 例题1
    2. 5.2. 归结演绎推理
      1. 5.2.1. 子句化简
      2. 5.2.2. 例题1
  6. 6. 第五章
    1. 6.1. Bayes公式
    2. 6.2. 贝叶斯进阶推导
    3. 6.3. 做题必备公式
    4. 6.4. 贝叶斯优缺点