人工智能导论本科生复习大纲参考答案.pdf

【人工智能导论】是本科阶段一门重要的专业课程，主要涵盖了人工智能的基本概念、理论和技术。这份复习大纲参考答案详细解析了课程中的关键知识点，为学生备考提供了清晰的指导。 1. **人工智能定义**： - 人工智能（AI）是指通过计算机模拟或实现的智能，旨在使机器具备类似于人类的智能活动能力，包括学习、推理、感知和理解等方面。 2. **符号智能与计算智能**： - 符号智能是基于符号形式的知识和信息，通过逻辑推理进行问题求解，如搜索技术、专家系统和定理证明。 - 计算智能则侧重于数值计算和算法应用，模仿群体智能，例如神经网络、模糊逻辑和遗传算法。 3. **搜索技术**： - 状态图由节点和有向边构成，用于表示问题的解决方案空间。 - 搜索方式分为线式搜索（线性搜索）和树式搜索，分别对应于问题的线性结构和分支结构。 - 搜索策略包括盲目搜索（如深度优先搜索、宽度优先搜索）和启发式搜索。盲目搜索不考虑问题的具体情况，而启发式搜索则利用问题的特定信息减少搜索范围。 - 广度优先搜索（BFS）横向展开，先遍历所有同一层次的节点，能得到最优解；深度优先搜索（DFS）纵向深入，可能导致解非最优，但搜索效率相对较高。 4. **启发式搜索**： - 启发式搜索利用启发函数来指导搜索，如八数码难题中，启发函数可以是不在位的将牌数或目标距离，减少搜索步数。 - 启发函数的单调性意味着对于任何子节点m，其父节点n的启发函数值不会比m的启发函数值大过多，这有助于保证搜索的有效性。 5. **结构化知识表示**： - 结构化知识表示是将知识组织成结构化的形式，便于机器理解和处理，如框架、语义网络和本体论等，它们是知识库和智能系统的基础。 复习这些内容时，学生应深入理解人工智能的基本概念，掌握搜索算法的工作原理，以及如何运用启发式策略优化搜索过程。此外，对结构化知识表示的理解也是关键，因为它是构建智能系统和实现知识推理的基础。在实际考试中，可能需要应用这些理论知识解决具体问题，如八数码难题的求解。通过熟练掌握这些知识点，学生将能更好地理解和应用人工智能的理论和技术。