《人工智能导论》期末复习知识点

1、人工智能导论期末复习知识点其英文缩写。人工智能Artificial Intelligence,AI人工神经网络Artificial Neural Network，ANN机器学习Machine Learning，ML深度学习Deep Learning,DL2.什么是强人工智能？强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（ Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有以看作一种新的文明。3.回溯算法的基本思想是什么？能进则进。从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？面向对象(

2、Object Oriented)是软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、然运行模式。产生式系统。启发式搜索（例如最佳优先搜索和 A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。5.机器学习的基本定义是什么？机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。6.智慧地球的概念，智慧地球提出的背景是怎样的？借助新一代信息技术（如传感技术、物联网技术、移动通信技术、大数据分析、3D 打印等）的强力支持，让地球上所有东西实现被感知化、互联化和智能化。背景为金融危机影响全球。7.相关关系是怎么回事？中的自变量和因变量没有严格

3、的区别，可以互换。8.盲目搜索是什么意思？本身的特性。常用的盲目搜索有宽度优先搜索和深度优先搜索两种。1.Wiener 在智能活动领域的理论贡献？创立控制论，开创了一个全新的学科“控制科学”（Control Science），也开创了人工智能中的行为主义学派。2.常见的盲目搜素算法有哪些？常用的盲目搜索有宽度优先搜索和深度优先搜索两种。3.最佳优先搜索算法？最佳优先搜索（Best First 算法在广度优先搜索的基础上，用启发估价函数对将要被遍历到的点进行估价，然后选择代价小的进行遍历，直到找到目标节点或者遍历完所有点，算法结束。4.大类来分，主要有哪三类机器学习算法？监督学习、无监督学习、强

4、化学习5.监督学习的主要类型？分类和回归，详见书上127页6.人工智能之父是指？图灵测试的含义？图灵。它的意义在于推动了计算机科学和人工智能的发展。7.大数据时代，相关性和因果性的异同？异：因果关系很难被轻易证明，但证明相关关系实验耗资少，费时也少。同：相关关系为研究因果关系奠定了基础。8.产生式系统的形式规则集怎样表示的？IF条件THEN动作9.机器学习算法都是基于什么理论的？机器学习(MachineLearning,ML)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。1.大数据时代的思维转变？1.样本=总体2.接受数据的混杂性3.数据的相关关系2.人工

5、智能领域的主要应用有哪些？深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘3.知识表示法有哪些?叙述式表示法、过程式表示法4.线性回归与逻辑回归的比较。对于每一个输入的有一个对应的输出y。因此模型的定义域和值域都可以是无穷。但是对于逻辑回归，输入可以是连续的-, +，但输出一般是离散的，通常只有两个值0, 1。 函数。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都是以线性回归为理论支持的。只不过，线性模型，无法做到sigmoid可以轻松处理0/1分类问题。5.人工智能时代的重要工作岗位。专家6.为

6、什么在大数据时代更关注相关关系？很清晰。7.语义网络如何理解？的知识表示方法。它通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。8.神经元与神经网络的关系？神经元的工作原理。关系：神经网络从这种自然典范中汲取灵感，设计人工神经网络。原理：神经元由一个细胞体和突两部分组成。突分两类，轴突和树突。树突和轴突共同作用，实现神经元之间的信息传递。为下一个神经元的兴奋信号或抑制信号。电平，它才开始工作。综合应用题的知识点1.常用的机器学习算法有哪些？各自的特点和适用领域是怎样的？回归算法：是最快速的机器算法之一，分类，预测离散值。KNN 算法：最基础和简单的算法之一，用于分类，比较数据点的距离，并将每个点分配给它最接近的组。决策树算法：将一组“弱”学习器集合在一起，形成一种强算法。主要用来分类，也有做回归，但更多的是作为弱分类器，用在 model样本的后验概率。用于文本分析、分类聚类算法：发现元素之间的共性并对它们进行相应的分组。神经网络算法：通过找到某种非线性模型拟合数据，主要用在图像处理等2.专家系统的概念、结构、各模块的作用怎样？。专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算