人工智能二级考试理论知识点

第二届全国人工智能应用技术技能大赛理论知识竞赛题库答案一、选择题1. 人工智能的定义是什么？人工智能（AI）是指使计算机系统具有一定的智能，可以模仿、实现和扩展人类的部分智能能力的学科。

答案：D. 可以模仿、实现和扩展人类的部分智能能力的学科2. 以下哪个不属于人工智能的分支？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 逻辑推理D. 云计算答案：D. 云计算3. 人工智能的发展可以分为几个阶段？A. 1个阶段B. 2个阶段C. 3个阶段D. 4个阶段答案：C. 3个阶段4. 以下哪个不是人工智能的特征？A. 学习能力B. 推理能力C. 感知能力D. 计算能力答案：D. 计算能力二、填空题1. 人工智能的主要应用领域有________、________、________、________等。

答案：医疗、金融、教育、交通2. 在人工智能中，神经网络是一种________学习方法。

答案：机器3. 人工智能的发展受益于大数据和________技术的进步。

答案：云计算三、简答题1. 请简要说明人工智能的三个发展阶段。

答案：人工智能的发展可以分为三个阶段。

第一个阶段是符号主义人工智能（Symbolic AI）。

这个阶段主要关注人类智能的模拟和推理演绎，采用逻辑推理和规则系统。

第二个阶段是连接主义人工智能（Connectionist AI），也称为神经网络人工智能。

这个阶段的关键是人工神经网络，通过训练数据进行学习和模式识别。

第三个阶段是深度学习与增强学习，利用大数据和强化学习算法使模型具有更强的学习能力和智能性。

2. 请简要说明人工智能的主要应用领域。

答案：人工智能的主要应用领域包括但不限于医疗、金融、教育、交通等。

在医疗领域，人工智能可以用于辅助诊断、疾病预测、医疗影像分析等。

在金融领域，人工智能可以用于风险管理、欺诈检测、预测市场趋势等。

在教育领域，人工智能可以用于个性化教育、智能辅导、学习分析等。

在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理、无人驾驶等。

人工智能基础知识（二）引言概述：本文将进一步介绍人工智能的基础知识，帮助读者更深入地了解人工智能的领域和应用。

本文将分为五个大点，依次讨论人工智能的推理与决策、机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统。

正文：一、推理与决策：1. 推理的概念和作用2. 符号逻辑和谓词逻辑的应用3. 常见的推理算法和方法4. 人工智能在推理与决策中的应用领域5. 推理系统的局限性和挑战二、机器学习：1. 机器学习的基本原理和分类2. 监督学习、非监督学习和强化学习的区别与应用3. 常见的机器学习算法和模型4. 机器学习在图像识别、语音识别等领域的应用5. 机器学习的发展趋势和挑战三、自然语言处理：1. 自然语言处理的定义和目标2. 语言模型和语义理解的基本原理3. 文本分类和命名实体识别的方法4. 机器翻译和问答系统的技术手段5. 自然语言处理在社交媒体、智能助手中的应用四、计算机视觉：1. 计算机视觉的定义和研究内容2. 图像处理和特征提取的方法3. 目标检测和图像分类的算法原理4. 视觉SLAM和目标跟踪的技术手段5. 计算机视觉在无人驾驶、安防监控中的应用五、专家系统：1. 专家系统的概念和特点2. 知识表示和推理机制的设计方法3. 基于规则和基于案例的专家系统技术4. 专家系统在医疗诊断、金融风险评估中的应用5. 专家系统的发展前景和挑战总结：通过本文的阐述，我们更全面地认识了人工智能的基础知识。

推理与决策、机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统是人工智能的重要组成部分，它们在实际应用中有着广泛的应用。

然而，人工智能仍然面临着许多挑战，如数据质量、模型可解释性等，未来的发展仍然需要不断努力和创新。

（⼈⼯智能）⼈⼯智能考试整理（⼈⼯智能）⼈⼯智能考试整理智能定义（知识阈值理论）智能就是在巨⼤的搜索空间中迅速找到⼀个满意解的能⼒智能的综合性定义:智能是知识和智⼒的总和。

其中知识是智能⾏为的基础。

智能的特征:1）具有记忆与思维能⼒存贮有感官得到的外界信息并加以处理（如分析，计算，联想、决策等）2）具有感知能⼒：通过感官获取外部信息的能⼒。

3）具有⾃适应能⼒通过与外部世界交互学习，积累经验，增长知识，以适应环境变化。

4）具有表达能⼒通过语⾔、⼿势、表情等⽅式完成信息的输出。

深蓝：能够模拟⼈的思维，进⾏博弈的计算机。

1997年5⽉12⽇，⼀个名为“深蓝”（deepBlue）的IBM计算机系统战胜当时的国际象棋冠军盖利.卡斯帕罗夫图灵测试：两个房间，⼀个是⼈，⼀个是机器，测试者通过⼀系列的提问，如果提问题的⼈⽆法分辨是⼈还是机器在回答问题，则认为该机器具有智能⼈⼯智能（ArtificalIntelligence，简称AI）⼜称机智能machineintelligence，⼀般认为起源于美国1956年的⼀次夏季讨论（达特茅斯会议）在这次会议上，第⼀次提出了“ArtificalIntelligence”这个词。

AI的本质问题：研究如何制造出⼈造的智能机器或系统，来模拟⼈类的智能活动的能⼒，以延伸⼈们智能的科学。

产⽣式系统由三个部分组成1）综合数据库（GlobeDatabase）也称为：事实库，上下⽂等。

作⽤:存放问题求解的过程中产⽣的状态描述信息。

2）规则库（RuleBase）(问题本⾝知识、求解知识)也称为规则基、规则集等。

作⽤：存放规则知识。

产⽣式规则的⼀般表达形式：IF（前提）…THEN(结论)…即：如果…那么….例：1）数学定理2）IFA是⼀种动物ANDA是哺乳动物ANDA吃⾁THENA是⾼级动物关于不精确推理当规则的前提成⽴时，结论并⾮完全成⽴。

这种推理称为不精确推理。

通常采⽤阈值⽅法来解决此类问题。

人工智能考试必备知识点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，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，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) 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，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。

人工智能知识点总结（二）引言概述：人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机能够模拟智能的学科。

本文是人工智能知识点总结系列的第二篇，将详细介绍人工智能领域中的五个重要主题。

这些主题包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习。

我们将逐一介绍这些主题的核心概念和应用，帮助读者快速了解人工智能领域的知识。

一、机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能领域的基石之一，它研究如何通过从数据中学习来构建模型和预测结果。

在这一主题下，我们将讨论以下几个关键点：1. 监督学习和无监督学习的区别；2. 常见的机器学习算法，如线性回归、决策树和支持向量机；3. 交叉验证和训练集-测试集划分的概念；4. 特征选择和特征工程的重要性；5. 机器学习在现实生活中的应用，如垃圾邮件过滤和推荐系统。

二、深度学习深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的前沿技术，它通过建立多层神经网络来模拟人脑的工作方式。

在这一主题下，我们将探讨以下几个关键点：1. 神经网络的基本概念和结构；2. 前馈神经网络和反向传播算法的原理；3. 一些常见的深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络；4. 深度学习在图像识别和语音识别等领域的应用；5. 深度学习的发展趋势和研究方向。

三、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing）是人工智能领域的重要研究方向，它研究如何使计算机能够理解和处理人类的自然语言。

在这一主题下，我们将讲解以下几个关键点：1. 自然语言处理的基本任务，如文本分类和信息提取；2. 语言模型和词嵌入的概念；3. 常见的自然语言处理技术，如分词、词性标注和命名实体识别；4. 文本生成和机器翻译的原理和方法；5. 自然语言处理在智能助手和智能客服等领域的应用。

四、计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使计算机能够理解和分析图像和视频的学科。

ai总结试卷知识点一、人工智能的基本概念1. 人工智能的定义和特点人工智能是指利用计算机技术模拟人类智能的能力，包括感知、认知、学习、推理、规划和行动等方面。

具有智能的特点，如自主性、学习能力、推理能力、语言能力等。

2. 人工智能的分类根据不同的方法和技术，人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。

强人工智能是指具有人类智能水平的人工智能系统，能够思考、学习和创造；弱人工智能则是指专门针对某一领域或任务的人工智能系统，无法与人类智能相提并论。

二、人工智能的技术原理1. 机器学习机器学习是一种基于数据的自动化学习方法，通过训练数据和算法的迭代优化，使计算机系统能够从中提取知识、模式和规律。

常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。

2. 深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的学习方法，具有多层次的表示和抽象特征提取能力。

它能够处理大规模的数据，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

3. 自然语言处理自然语言处理是指通过计算机技术处理和理解自然语言的能力，包括文本分析、语义理解、机器翻译等。

它是人工智能技术的重要应用领域之一，已经在搜索引擎、智能对话系统等方面得到了广泛应用。

4. 强化学习强化学习是一种基于奖励信号进行学习的方法，通过试错和反馈机制，使智能体在与环境的交互中学习并优化策略。

它在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域具有重要应用价值。

5. 人工智能的伦理和安全问题随着人工智能技术的发展，一些伦理和安全问题也愈发突出。

包括数据隐私保护、算法歧视、自动化生产带来的社会影响等。

需要制定相关政策和法规来保障个人权益和社会稳定。

三、人工智能的应用领域1. 医疗健康领域人工智能技术在医疗影像诊断、药物研发、健康管理等方面得到了广泛应用，能够提高诊断精度和治疗效果，促进健康产业的发展。

2. 金融领域人工智能技术在风险管理、信用评估、市场预测等方面具有重要作用，能够提高金融机构的运营效率和风险控制能力。

人工智能第一章1、智能（intelligence ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。

2、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：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。

3、人工智能（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，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。

4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。

5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。

代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。

连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

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—动作模式控制系统。

6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图人类 计算机认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。

研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。

7、人工智能研究目标为：1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。

2、创造有用和程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。

一般来说，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。

两者具有不可分割的关系，一方面，近期目标的实现为远期目标研究做好理论和技术准备，打下了必要的基础，并增强人们实现远期目标的信心。

《人工智能基础》考试重点《人工智能基础》考试重点人工智能的考试重点参考书目：《人工智能基础》第二版，高等教育出版社人工智能定义：（P2,3）（学科）是智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器和智能系统的一个分支，而智能科学是一门与计算机科学并行的学科。

（能力）是智能机器所执行的通常与人类有关的职能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。

人工智能的主要学派和研究的主要方法：（P7，P9）1、符号主义：主要研究方法是功能模拟方法，通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。

2、连接主义：主要研究方法是结构模拟方法，主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

认为功能、结构和智能行为是密切相关的，不同的结构表现出不同的功能和行为。

3、行为主义：主要研究方法是采用行为模拟方法，认为功能、结构和智能行为是不可分的，不同行为表现出的功能和不同控制结构。

模式识别定义：(P19)是指计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。

知识表示定义：(P28)是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构和控制结构的统一体，既考虑知识的存储有考虑知识的使用。

知识表示可看成是一组描述事物的约定，以便把人类知识表示成机器能处理的数据结构。

状态空间法定义：（P29）基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法。

状态空间法的要素：（P29)1、状态：表示问题解法中每一步问题状况的数据结构。

2、算符：把问题从一种状态变换为另一种状态的手段。

3、状态空间方法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态与算符为基础来表示和问题求解的。

置换：（P46）一个表达式的置换就是在该表达式中用置换项置换变量。

二级机器人考试知识点总结一、基本概念1. 什么是机器人？机器人是指由计算机或者数字电子控制设备控制自动执行工作的机械装置。

它具有自主感知、决策、执行任务等能力，可以替代人类完成一些重复、复杂、危险的工作。

2. 机器人的分类机器人按照其功能和用途可以分为：工业机器人、服务机器人、特种机器人等。

按照机器人的构造和工作方式可以分为：定点机器人、移动机器人等。

3. 机器人的组成和工作原理机器人通常由机械结构、传感器、执行器、控制系统等组成。

机器人的工作原理是依靠计算机系统随时根据环境和任务变化，控制机械结构和执行器执行任务。

二、机器人的感知技术1. 传感器的类型和原理机器人常用的传感器有位置传感器、速度传感器、力传感器、视觉传感器、声音传感器等。

它们通过采集环境中的信息，反馈给控制系统，使机器人能够感知环境变化。

2. 视觉传感器的原理和应用视觉传感器是机器人感知环境的重要设备之一，它可以通过摄像头或者激光扫描仪等设备采集环境中的图像信息，从而实现识别、定位等功能。

3. 声音传感器的原理和应用声音传感器可以通过麦克风等设备采集环境中的声音信息，从而实现语音识别、指令执行等功能，是机器人交互的重要手段。

三、机器人的控制技术1. 控制系统的原理和类型控制系统是机器人的大脑，它通过传感器采集的信息进行处理，控制执行器的运动，从而实现机器人的任务。

常见的控制系统有：开环控制系统、闭环控制系统等。

2. PID控制器的原理和应用PID控制器是一种常用的控制系统，通过比例控制、积分控制、微分控制来调节执行器的运动状态，使机器人能够更加精确和稳定地执行任务。

3. 遗传算法在机器人控制中的应用遗传算法是一种模拟达尔文生物进化的算法，可以通过选择、交叉、变异等操作，优化机器人的控制参数，从而使机器人具有更好的执行效果。

四、机器人的执行技术1. 机器人的动力系统机器人的动力系统是机器人的“心脏”，通过电机、液压系统、气动系统等设备，为机器人提供动力，使其能够运动和执行任务。