人工智能复习题提纲
第一章绪论
1．什么是人工智能？人工智能的意义和目标是什么？
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。
近期研究目标：建造智能计算机以代替人类的某些智力活动。
远期目标：用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。
2．完整的物理符号系统的基本功能？
输入符号，输出符号，存储符号，复制符号
建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构
条件性迁移：根据已有符号，继续完成活动过程。
3．人工智能有哪些主要学派？他们的认知观分别是什么？
符号主义认为人工智能源于数理逻辑
连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
行为主义认为人工智能源于控制论。
4．人工智能的研究领域包括哪些？
问题求解与博弈，逻辑推理与定理证明，计算智能，自动程序设计，专家系统，机器学习，模式识别，神经网络等。
5．什么是图灵测试？
是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
6．人工智能的发展历程？
孕育时期
形成时期
暗淡时期
知识应用时期
集成发展时期
第二章知识表示
1．知识的层次及其概念？
噪声，数据，信息，知识，元知识
数据可以定义为：“客观事物的数量、属性、位置及其相互关系等的抽象表示”。
信息：是数据的语义（即数据在特定场合下的具体含义）
知识：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。
元知识是有关知识的知识，是知识库中的高层知识。包括怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。2．知识的属性及引起不确定性的因素？
相对正确性，不确定性（随机性，模糊性，经验，不完全性
引起的不确定性）
可表示性与可利用性
3．知识的分类？
按知识的作用范围：常识性知识，专业性知识。
按知识的作用及表示：事实性，过程性，控制性
按知识的结构及表现形式：逻辑性，形象性
按知识的确定性；确定性，不确定性
4．什么是知识表示？
就是知识的符号化和形式化的过程，是研究用机器表示知识的
可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统
一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
5．常用的知识表示方法及其衡量标准？
衡量：完备性，一致性，正确性，灵活性，可扩充性，可理解
性，可利用性，可维护性
一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，框架表示法，语义网络
表示法，面向对象，状态空间，问题规约表示法
6．会用一阶谓词表示所给的知识。
7．产生式系统的基本结构及其求解过程？
控制
规则库→推理机综合数据库
（1）从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。
（2）匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解。
（ 3）执行某一规则时，如果其右部是一个或多个结论，则把这些结论加入到综合数据库中：如果其右部是一个或多个操作，则执行这些操作。
（ 4）对于不确定性知识，在执行每一条规则时还要按一定的算法计算结论的不确定性。
（ 5）检查综合数据库中是否包含了最终结论，决定是否停止系统的运行。8．会用语义网络表示知识。
9．会用框架表示知识。
10．状态空间法、与或树法
11．面向对象的基本特征？
第三章搜索和推理
1.搜索的分类？
2.宽度优先与深度优先搜索算法过程，能找出算法可扩展的节点数
和最短路径？
3.理解A*算法，能找出算法可扩展的节点数和最短路径？
4.理解产生式系统的推理方式？
5.规则推理的冲突消解方法？能根据要求进行简单的推理。
6.什么是不确定推理？
7.能求解证据和结论的不确定计算方法。
8.什么是模糊集与隶属度函数？
9.模糊集的合成计算及截集。
10.模糊综合评判方法及其求解方法
第四章计算智能（神经计算）
1.神经网络模型的基本组成？
2.理解感知器模型的二值逻辑运算。
3.开发一个神经网络的基本阶段（步骤）？
4.理解Hebb学习规则、感知器学习规则及其梯度下降法学习规
则。
5.理解并会编写BP算法。
第五章计算智能（进化计算）
1.试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
2.遗传算法的三个重要的操作算子及其作用？
3.会编写基本的遗传算法程序。
第六章专家系统
1.专家系统的类型？
2.专家系统的基本组成？
3.会编写小型专家系统。
4.专家系统与一般应用程序的不同？
实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000
四、实验结果 四、实验心得 本次实验运用了状态空间表示法，这是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验强化我对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。
1人工智能是人造智能，即计算机模拟或实现的智能，它是关于人造物的智能行为，而智能 行为包括知觉、推理、学习、交流和复杂环境中的行为。 2图灵测试的做法：让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈，而测试者事先并不 知道哪一个是测试者，哪一个是计算机。若果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人，哪一个是计算机，则可以认为这台被测的计算机具有智能。 3人脑的智能及其发生过程都是在其心理层面上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。这就是说，基于宏观心理层次，我们可以定义智能和研究智能。基于这一认识，我们把脑（主要指人脑）的这种宏观心理层次的智能表现成为脑智能。把这种有群体行为所表现的智能称为群智能。 区别与联系：它们都属于不同层次的智能。脑智能是一种个体智能，而群智能是一种社会智慧，但对于人脑来说，宏观心理层次上的脑智能与神经元层次上的群智能又有密切关系，正是围观生理层次上低级的神经元的群智能形成宏观心理层次上高级的智能。 4从感觉到记忆到思维这一过程，称为智慧，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言 的表达过程称为“能力”，两者合称智能。 5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。符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解，符号智能的主要智能包括知识获取，知识表示，知识组织与管理和知识运用等技术（这些构成了所谓的知识工程）以及基于知识的智能系统等。 6计算智能：也就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能，计算智能以数值数据为基础，主要通过数组计算，运用算法进行问题求解，计算智能的主要内容：神经网络，进化计算（亦称演化计算，包括遗传算法，进化规划，进化策略），免疫计算，粒群计算，蚁群计算，自然计算以及人工生命等。 7人工智能的研究内容：搜索与求解：许多人工智能活动（包括脑智能和群智能）的过程， 都可以看成或者抽象为一个基于搜索的问题求解过程。学习与发现：指机器的知识学习和规律发现。知识与推理：知识表示要求便于计算机的接受，存储，处理和运用，机器的推理方式与知识的表示又息息相关。发明与创造：发明创造不仅包括我们平时所说的发明创造，也包括创新性软件，它不仅需要知识和推理，还需要想象和灵感。感知与交流：指计算机对外部信息的直接感知和人机之间，智能体之间的直接信息交流，机器感知就是计算机直接感知周围世界。记忆与联想：记忆是智能的基本条件，联想与许多智能技术息息相关，联想的前提是联想记忆与联想存储。系统与建造：智能系统的设计和实现技术。应用与工程：人工智能的应用和工程研究，这是人工智能的技术与实际应用的接口。 8人工智能的研究途径和方法：心理模拟，符号推演（从人脑的宏观心理层面入手，一智能 行为的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能）、生理模拟，神经计算（从人脑的生理层面，以智能行为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网络工作过程，实现人工智能）、行为模拟，控制进化（用模拟人和动物在与环境的交互、控制过程中智能活动和行为特性）、群体模拟，仿生计算（模拟生物群落的群体智能行为）、博采广签，自然计算（模拟借鉴自然界的某种机理而设计计算模型）、原理分析，数学建模（通过对智能本质和原理的分析，直接采用某种数学方法来建立智能行为模型）。 9人工智能应用：难题求解；自动规划、调度与配置；机器定理证明；自动程序设计；机器 翻译；智能控制；智能管理；智能决策；智能通信；智能仿真；智能CAD；智能制造；智能CAI；智能人机接口；模式识别；数据挖掘与数据库中的知识发现；计算机辅助创新，计算 机文艺创作；机器博弈；智能机器人。 10标识，运算，搜索是人工智能的三个最基本，最核心的技术。
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,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.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统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
一．简答题 1.在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理？ 答：一般推理方法在许多情况下，往往无法解决面临的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级知识推理方法，包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等。 例如，当一个人打开电灯的开关而发现灯泡未亮时，就会根据以往的经验而觉得“停电了”。但当他打开另外一只灯的开关发现灯亮时，就否定了先前“停电了”的结论，想到也许是开关或者灯具出问题了。这个改变原先推导结论的过程其实就是一个非单调推理。即，随着信息与知识的增加，并没有在肯定原来的结论基础上，增加了更多并立的知识与结论， 而是否定了原先结论并有了新的看法。以下情况需要采用不确定推理：所需知识不完备,不精确所需知识描述模糊,多种原因导致同一结论,问题的背景知识不足,解题方案不唯一。不确定性推理，是指其推理过程中，由于各种偶然性误差、干扰以及证据的不确定性等因素，导致所获得的结果或结论本身具有未置可否的不确定性。 一般来说，出现不精确推理的原因和特征可能有： ①证据不足或称为证据的不确定性；②规则的不确定性；③研究方法的不确定性。 由于以上“三性”的存在，决定了推理的最后结果具有不确定但却近乎合理的特性，人们把这种性质的推理及其理论和方法总称为不确定推理 2．产生式系统有哪几种推理方式？各自特点为何？ 答：（1）正向推理（正向链接推理）：从一组表示事实的谓词或命题出发，使用一组产生式规则，用以证明该谓词公式或命题是否成立。 （2）逆向推理（后向链接推理）：从表示目标的谓词或命题出发，使用一组产生式规则证明事实谓词或命题成立，即首先提出一批假设目标，然后逐一验证这些假设。（其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发，使用一组规则证明事实谓词或命题成立，即提出一批假设（目标），然后逐一验证这些假设。 （3）双向推理：又称为正反向混合推理，它综合了正向推理和逆向推理的长处，克服了两者的短处。双向推理的推理策略是同时从目标向事实推理和从事实向目标推理，并在推理过程中的某个步骤，实现事实与目标的匹配。 3．算法A*直到一个目标节点被选择扩展才会终止。然而，到达目标节点的一条路经可能在那个节点被选择扩展前早就找到了。一旦目标节点被发现，为什么不终止搜索呢？用一个例子说明你的答案。 4．结合你的研究方向，论述哪些人工智能技术可以得到应用？解决什么问题？ 答：人工智能目前总结出了对实现人工智能系统来说具有普遍意义的核心课题：知识的模型化和表示方法，启发式搜索理论，各种推理方法，人工智能系统结构和语言。主要研究和应用领域：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，遗传算法，自然语言理解，博弈论，知识发现和数据挖掘等。 5．在选择知识表示的方法时，应该考虑哪些因素？ 答：表示能力：能够将问题求解所需的知识正确有效地表达出来，可理解性：所表达的知
第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，
人工智能试卷9 一、选择题：（13小题，共13分） 1.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（C）。 A. 明斯基 B. 扎德 C. 图灵 D. 冯.诺依曼 2.下列哪个不是人工智能的研究领域（D） A.机器证明 B.模式识别 C. 人工生命 D. 编译原理 3.神经网络研究属于下列（B）学派 A. 符号主义 B. 连接主义 C. 行为主义 D. 都不是 4.已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这是知识表示法叫（B） A. 状态空间法 B. 问题归约法 C. 谓词逻辑法 D. 语义网络法 5.在公式中?y?xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B） A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 6.子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（B） A. P B. Q C. ~P D. P∨Q 7,8.A∧（A∨B）?A 称为（C），~（A∧B）?~A∨~B称为（D） 二、结合律 B.分配律 C.吸收律 D.摩根律 9,10.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A）必然可以得到该最优解，（D）可以认为在这几种算法中是“智能程度相对比较高”的算法。 A. 广度优先搜索 B. 深度优先搜索 C. 有界深度优先搜索 D. 启发式搜索
11.产生式系统的推理不包括（D） A. 正向推理 B. 逆向推理 C. 双向推理 D. 简单推理 12.下列哪部分不是专家系统的组成部分（A） A. 用户 B. 综合数据库 C. 推理机 D. 知识库 13. 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B）。 A. 专家系统 B. 机器学习 C. 神经网络 D. 模式识别！ 二、填空题：（12小题，共30分） 1. 人工智能三大学派是符号主义、联结主义、行为主义。 2. 化成子句形式为：。 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正向推理 4.AI的英文缩写是Artifical Inteligence 5.在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元，其他变元称为自由变元 6、假言推理（A→B）∧A? B ，假言三段论（A→B）∧（B→C）?A→C 7、几种常用的归结策略：删除策略、支持集策略、线形归结策略、输入归结策略、单元归结策略 8、在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的核心技术称为图搜索技术，解这类问题时，常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表 ，这种图称为状态空间图（或状态图） 9.在启发式搜索当中，通常用启发函数来表示启发性信息。 10.在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是极大极小分析法，这种方法的思想是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值。但它的效率较低，因此人们在此基础上，又提出了α-β剪枝技术 11.某产生式系统中的一条规则：A（x）→B（x），则前件是A（x），后件是B（x） 12.在框架和语义网络两种知识表示方法中，框架适合于表示结构性强的知识，而语义网络则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。面向对象不仅仅是一种知识表示方法，也是一种流行的软件设计和开发技术。 三、简答题：（3小题，共27分） 1.将下列自然语言转化为谓词表示形式： (1) 所有的人都是要呼吸的。 (2) 每个学生都要参加考试。
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 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予特定的值；（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。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。 则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。
人工智能重点 绪论 ●人工智能的定义起源和发展其他概念稍微了解 1.什么是人工智能？试从能力和学科两方面加以说明。 答：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。其近期的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。 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，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。知识表示方法 2.人工智能的主要研究和应用领域有哪些？ 答：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。 3、简述人工智能的发展状况 人工智能的现状和发展呈现如下特点：多种途径齐头并进，多种方法写作互补；新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开括;理论研究更加深入，应用研究更加广泛;研究队伍日益壮大，社会影响越来越大;以上特点展现了人工智能学科的繁荣景象和光明前景。它表明，虽然在通向其最终目标的道路上，还有不少困难、问题和挑战，但前进和发展毕竟是大势所趋。 4.简述知识发现过程和知识发现的方法。 答：过程：①数据选择；②数据预处理；③数据变换；④数据挖掘；⑤知识评价方法：①统计方法；②机器学习方法；③神经计算方法；④可视化方法 ● 2.1状态空间法（重点）看例题 状态空间法的三要素：状态、算符、状态空间方法（是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即三元状态（S，F，G）。S：所有可能的问题初始状态集合；F：操作符集合；G：目标状态集合。） 状态图示法：状态空间的图示形式称为状态空间图 各种问题都可用状态空间加以表示，并用状态空间搜索法来求解。下面简单介绍一种产生式系统描述的搜索算法 产生式系统由三部分:一个总数据库、一套规则、一个控制策略（程序） ● 2.2问题规约法（重点） 另外一种基于状态空间的问题描述与求解方法；实质：从目标出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。 组成部分：初始问题描述、问题变换为子问题的操作符、一套本原问题描述 与或图；与或图的搜索：目的在于表明起始节点是有解的 问题规约法举例：汉诺塔问题
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姓名成绩 温馨提示：同学们，经过培训学习，你一定积累了很多知识，现在请认真、仔细地完成这张试题吧。加油！ 一、判断题(每题2分)。 1.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 2.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确 3.大数据会带来机器智能，提升计算机的智能程度，但它是永远不会超过人类的智能。 错误 4.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与管理医疗社保基金。 正确 5.在未来，人工智能将会代替人类的工作、身份。 错误 6.人工智能在医疗领域还存在一些问题。 正确 7.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、
加大政策扶持力度等建议。 正确 8.从国家内部来看，人工智能通过优化自动化的方式能够提升社会运行效率。正确 9.我们要围绕推动我国人工智能健康快速发展的现实要求，妥善应对人工智能可能带来的挑战，形成适应人工智能发展的制度安排，构建开放包容的国际化环境，夯实人工智能发展的经济基础。 错误 10.由于工业发展的需要，目前国内智能机器人行业的研发只集中于工业服务和智能助手两个方面。 错误 11.中国人口老龄化问题面临各种各样的挑战。 正确 12.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。 错误 13.马斯洛的需求层次理论认为，人类需要的最低层次是安全需求。 错误 14.点对点的养老服务模式通过互联网、物联网技术，来使服务需求得到实现，无论身处何处，打破了地域限制，不需要得知服务提供者是谁。 正确 15.点对点的养老服务模式是指需要什么样的服务，就直接去找这样的服务。 正确
2016年3月谷歌的阿尔法狗（AlphaGo）大战世界围棋冠军李世石，引发了全球范围内对于人工智能的讨论。探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成，是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题与解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”。 各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过投资的方式引导人工智能产业的发展，2013年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。 在技术方向上，美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。 现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。 高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。 谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资 1.5亿美元，历时5年的CALO （ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。
人工智能(部分习题答 案)..
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 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予特定的值；（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。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下：
知识点一： 1、齿轮： 凸轮，棘轮 （一）凸轮： 凸轮指的是机械的回转或滑动件（如轮或轮的突出部分），它把运动传递给紧靠其边缘移动的滚轮或在槽面上自由运动的针杆，或者它从这样的滚轮和针杆中承受力。凸轮随动机构可设计成在其运动范围内能满足几乎任何输入输出关系一对某些用途来说，凸轮和连杆机构能起同样的作用（二学的取舍常随设计人而定——泽者注），对于两者都可以用的工作说，凸轮比连杆机构易于设计，并且凸轮还能做许多连杆机构所不能做的事情，从另一方面来说，凸轮构比连杆机易于制造。[ 凸轮机构（cam mechanism）一般是由凸轮、从动件（follower）和机架三个构件组成的高副机构。凸轮通常作连续等速转动，从动件根据使用要求设计使它获得一定规律的运动．凸轮机构能实现复杂的运动要求，广泛用于各种自动化和半自动化机械装置中。 简单凸轮结构 凸轮机构通常由两部份动件组成，即凸轮与从动子(follower)，两者均固定于座架上。凸轮装置是相当多变化的，故几乎所有任意动作均可经由此一机构产生。 凸轮可以定义为一个具有曲面或曲槽之机件，利用其摆动或回转，可以使另一组件—从动子提供预先设定的运动。从动子之路径大部限制在一个滑槽内，以获得往覆运动。在其回复的
行程中，有时依靠其本身之重量，但有些机构为获得确切的动作，常以弹簧作为回复之力，有些则利用导槽,使其在特定的路径上运动。[3] 作用 凸轮机构主要作用是使从动杆按照工作要求完成各种复杂的运动，包括直线运动、摆动、等速运动和不等速运动。 结构分类 凸轮是一个具有曲线轮廓或凹槽的构件。 一般按外形可分为三类： ①盘形凸轮：凸轮为绕固定轴线转动且有变化直径的盘形构件； ②移动凸轮：凸轮相对机架作直线移动； ③圆柱凸轮：凸轮是圆柱体，可以看成是将移动凸轮卷成一圆柱体。 按从动件的形状分类： ①顶尖式从动件； ②滚子式从动件； ③平底式从动件； 凸轮间歇分度机构 ④曲底式从动件。 按从动件的运动形式分类： ①直动从动件； ②摆动从动件。 按凸轮与从动件维持运动副接触的方式分类： ①力封闭方式； ②几何形封闭方式； 胶印机中应用最多的是盘形凸轮、滚子式从动杆凸轮。 用途应用 1.气阀杆的运动规律规定了凸轮的轮廓外形。当矢径变化的凸轮轮廓与气阀杆的平底接触时，气阀杆产生往复运动；而当以凸轮回转中心为圆心的圆弧段轮廓与气阀杆接触时，气阀杆将静止不动。因此，随着凸轮的连续转动，气阀杆可获得间歇的、按预期规律的运动。 2.当圆柱凸轮回转时，凹槽侧面迫使摆动从动件摆动，从而驱使与之相连的刀架运动。至于刀架的运动规律则完全取决于凹槽的形状。 注意问题
《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。 反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。 双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行， 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。
什么是人工智能计算机 )查看。 什么是人工智能计算机 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” 这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成
为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。 人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。 从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能的三道坎 首先是大数据。从某种意义上来说，人工智能在近一两年的走红，与大数据的发展和被重视程度不无关系。随着以智能手机为代表的科技产品开始深入到人们生活的方方面面，用户在线上的行为越来越多，由此形成了大量的用户数据。而人工智能正好可以利用这些数据，建立数学模型和完成用户画像，让程序来做一些过去只有人能够做的事情。 大数据这个门槛，导致了人工智能只能是巨头的游戏，跟创业
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源