哈工大人工智能原理练习题，人工智能ppt上的例题很少，这个可以查漏补缺

【人工智能原理】 人工智能是一门综合性的学科，涵盖了计算机科学、认知科学、机器学习、神经科学等多个领域的知识。本节主要关注的是人工智能中的推理部分，尤其是不确定性推理。不确定性推理是处理现实世界中信息不完全、数据模糊或概率性事件的重要手段。 【不确定性推理】 1. 在概率理论中，P (a | b∧a )=1，表示在已知事件b和a同时发生的条件下，事件a发生的概率为1，这是条件概率的基本性质。 2. 证明概率分布的总和等于1，即所有可能事件的概率之和等于1，是概率论的基础概念，确保了概率的合理性。 3. 原子事件的性质：(a) 所有原子事件的析取相当于逻辑上的"真"，意味着至少有一个原子事件发生；(b) 任何命题都可以表示为原子事件的析取形式，这是布尔代数在概率论中的应用。 4. 这些问题涉及到概率计算和组合数学，例如在52张扑克牌中发牌的概率计算，包括大同花顺和四同张的概率，需要运用组合公式和概率规则来求解。 5. 医学测试的不确定性推理：理解测试精度和疾病发病率之间的关系，应用贝叶斯定理计算患病概率，解释为何“疾病罕见”是好消息。 6. 条件概率和乘法规则：证明乘法规则的条件化版本以及贝叶斯定理的条件化形式，这些都是概率推理的基础工具。 7. 条件概率的等价性：P(A,B|C) = P(A|C)P(B|C) 及其推论表明了条件概率间的关系，对于理解和简化概率计算至关重要。 8. 伪币问题：利用条件概率计算在观察到正面朝上情况下的伪币概率，以及多次投掷后伪币概率的变化。 9. 条件独立性：计算条件概率时，条件独立性能够减少所需信息，分析不同数据集是否足够进行计算。 10. 条件独立的表示：通过布尔随机变量的联合概率分布，判断X和Y关于Z条件独立的不冗余公式数量。 11. 可靠性理论：结合观察到的可靠性（75%）和命题间的逻辑关系，推理出实际的事故车辆颜色。 12. 贝叶斯推理应用：在囚徒问题中，通过已知信息和贝叶斯推理，计算A被处死的概率。 【练习题的价值】 哈工大的这些人工智能原理练习题旨在帮助学生巩固课堂上的理论知识，提高解决实际问题的能力。通过对这些题目的深入理解和解答，学生可以更好地掌握人工智能中的推理技术，尤其是如何在不确定性和概率环境中进行有效推理。这些练习题不仅补充了PPT上的例题，还提供了检验和提升个人理解的机会。