人工智能导论doc
- 格式:doc
- 大小:26.00 KB
- 文档页数:4
人工智能试卷四一、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 => B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)陈述句7、仅个体变元被量化的谓词称为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’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)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)连接主义。
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。
Introduction of Artificial Intelligence人工智能导论教材:王万良《人工智能导论》(第4版)高等教育出版社,2017.7第1 章绪论教材:王万良《人工智能导论》(第4版)高等教育出版社,2017. 7人工智能导论第1章绪论☐1956年正式提出人工智能(artificial intelligence,AI)这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。
☐20世纪三大科学技术成就:空间技术原子能技术人工智能☐1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域✓1.1 人工智能的基本概念☐1.2 人工智能的发展简史☐1.3 人工智能研究的基本内容☐1.4 人工智能的主要研究领域▪自然界四大奥秘:物质的本质、宇宙的起源、生命的本质、智能的发生。
▪对智能还没有确切的定义,主要流派有:(1)思维理论:智能的核心是思维(2)知识阈值理论:智能取决于知识的数量及一般化程度(3)进化理论:用控制取代知识的表示▪智能是知识与智力的总和知识是一切智能行为的基础获取知识并应用知识求解问题的能力1.感知能力:通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。
80%以上信息通过视觉得到,10%信息通过听觉得到。
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识对记忆的信息进行处理2.记忆与思维能力(1)逻辑思维(抽象思维)依靠逻辑进行思维。
思维过程是串行的。
容易形式化。
思维过程具有严密性、可靠性。
(2)形象思维(直感思维)o依据直觉。
o思维过程是并行协同式的。
o形式化困难。
o在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。
4. 行为能力(表达能力)(3)顿悟思维(灵感思维)不定期的突发性。
非线性的独创性及模糊性。
穿插于形象思维与逻辑思维之中。
3. 学习能力学习既可能是自觉的、有意识的,也可能是不自觉的、无意识的;既可以是有教师指导的,也可以是通过自己实践的。
人工智能是指用来实现人类智能的一种技术。
人工智能可以通过模拟人类的思维过程来进行推理、学习、规划和感知等任务。
王万良在他的第五版《人工智能导论》中详细介绍了人工智能的基本概念、发展历程、应用领域以及相关的技术和算法。
本文将对该书进行重点总结,旨在帮助读者更好地理解人工智能的核心内容。
一、人工智能的基本概念1. 人工智能的定义在第五版《人工智能导论》中,王万良对人工智能的定义进行了详细解释。
人工智能是一种模拟人类智力的技术,它可以让机器像人一样思考、学习和判断。
人工智能的发展涉及到机器学习、神经网络、自然语言处理等多个领域的知识。
2. 人工智能的发展历程王万良在书中也介绍了人工智能的发展历程,从最初的简单逻辑推理到深度学习和强化学习的应用,人工智能的发展经历了多个阶段。
在不同的阶段,人工智能应用的范围和技术手段有所不同,但其核心目标始终是模拟人类智能。
二、人工智能的应用领域1. 人工智能在医疗健康领域的应用王万良在《人工智能导论》中对人工智能在医疗健康领域的应用进行了重点介绍。
人工智能可以通过分析医疗数据、辅助诊断和制定治疗方案等方式来提高医疗水平和效率。
2. 人工智能在金融领域的应用王万良也介绍了人工智能在金融领域的应用。
人工智能可以通过大数据分析、风险评估、智能投顾等方面来提升金融机构的运营效率和服务质量。
三、人工智能的技术和算法1. 机器学习在《人工智能导论》中,王万良详细介绍了机器学习的基本原理和常用算法。
机器学习是人工智能的核心技术之一,它可以让机器从数据中学习,从而实现自主决策和智能行为。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支,它以多层神经网络为基础,可以处理复杂的非线性关系,被广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要方向,它致力于让机器能够理解和处理人类语言。
王万良在书中介绍了自然语言处理的基本原理和常用技术,如词向量表示、句法分析、语义理解等。
人工智能导论-各章习题答案第一章习题解答1. 什么是人工智能?人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指使机器具有类似或超过人类智能的能力。
人工智能研究的目标是使计算机能够进行人类智力活动,例如学习、理解、推理和决策等。
2. 人工智能的基本分类人工智能可以分为弱人工智能(Narrow AI)和强人工智能(General AI)两类。
弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统,比如语音识别、图像处理和机器翻译等。
弱人工智能系统有特定的输入和输出,其能力局限于特定任务。
强人工智能是指能够在各种智力活动中与人类媲美或超越人类的人工智能系统。
强人工智能拥有自主学习、理解、推理和决策的能力,可以应对复杂的问题和情境。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到应用,包括但不限于以下几个方面:•机器学习:基于数据和统计方法,让计算机自动学习并改进性能。
•自然语言处理:使计算机能够理解和处理人类语言。
•机器视觉:使计算机能够理解和处理图像和视频。
•专家系统:建立基于规则和知识的推理系统,用于解决复杂的问题和决策。
•智能机器人:让机器拥有感知、决策和执行的能力,用于自主操作和交互。
•数据挖掘:发现数据中的模式和关联,用于预测和决策支持。
4. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代,随着计算机技术和算法的进步,人工智能开始逐渐崭露头角。
在1956年,达特茅斯会议举行,标志着人工智能的诞生。
随后,人工智能经历了繁荣期、低谷期和复兴期等不同的发展阶段。
繁荣期(1956-1974)中,很多初期的人工智能算法被提出,比如逻辑推理、机器学习和专家系统等。
然而,由于计算能力限制和算法的局限性,人工智能在这个时期受到了限制。
低谷期(1975-1980)是由于在之前的繁荣期中,人们对人工智能过于乐观,但实际应用和成果不如预期,导致了人工智能的寒冬。
复兴期(1980-至今)是人工智能的复苏和突破阶段。
西安交通大学
“人工智能导论”课程教学大纲
英文名称:Introduction to Artificial Intelligence
课程编码:COMP3022
学时:32 学分:2
适用对象:自动控制专业
先修课程:离散数学、数据结构、概率统计
使用教材及参考书:
蔡自兴,徐光祐。
人工智能及其应用,第三版,本科生用书。
清华大学出版社,2003。
廉师友人工智能技术导论(第二版),西安电子科技大学出版社,2002。
一、课程性质、目的和任务
通过本课程的学习,使学生了解人工智能的研究范畴、应用领域和发展方向,掌握该学科的基本概念、原理和方法,对主要技术及应用有一定掌握,启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。
学习人工智能的知识表示方法和搜索推理技术,包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。
讨论高级知识推理,涉及非单调推理和各种不确定推理方法。
探讨人工智能的新研究领域,如神经计算、进化计算和人工生命等。
二、教学基本要求
三、教学内容及要求
第一章绪论 (2学时)
人工智能概念和发展
人工智能的主要研究和应用领域;
人工智能研究的不同学派
国内外人工智能研究情况和新进展第二章知识表示方法(6学时)
知识与知识表示的概念
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
脚本表示法
过程表示法
面向对象表示法
第三章逻辑推理(6学时)
推理的基本概念
推理的逻辑基础
自然演绎推理
归结演绎推理
基于规则的演绎推理
第四章搜索策略(6学时)
搜索的基本概念
状态空间的盲目搜索
状态空间的启发式搜索
与/或树的搜索
博弈树的搜索
第五章高级求解技术(6学时)
不确定推理的概念和基础
不确定性推理的一般模式
确定性理论
证据理论
模糊推理
第六章人工神经网络(4学时)
人工神经网络的基本原理及学习机理
感知模型及其学习
人工神经网络及其应用
第七章人工智能的争论与展望(2学时)
人工智能发展过程中各主要学术流派的观点和争论人工智能对人类社会和经济的影响
人工智能的发展前景.
四、实践环节
1. 学习
2. 学时
……
五、课内学时分配
六、课外学时分配
大纲制定者:金莉执笔
大纲审定者:×××
大纲批准者:×××
大纲校对者:×××。