国开作业人工智能专题-专题二 测验32参考（含答案）.docx

人工智能专题知识点概览 本文档涵盖了人工智能领域中的多个重要概念和技术，以下是对这些知识点的详细解释： 一、特征工程 特征工程是人工智能和机器学习中的一种重要技术，旨在从原始数据中提取有价值的信息，并将其转换为模型可以理解和处理的格式。在鸢尾花分类器学习的样本中，人们需要将特征量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等，就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。 二、概率论 概率论是人工智能和机器学习中的一种重要数学工具，用于描述不确定事件的可能性。题目 P（A｜B）代表事件 A 发生的条件下事件 B 发生的概率。概率论的应用非常广泛，例如贝叶斯定理就是为了解决频率概率问题提出来的。 三、状态空间图 状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。在人工智能中，状态空间图是一种重要的搜索策略，用于解决复杂的问题。 四、谓词逻辑 谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。谓词逻辑广泛应用于人工智能、自然语言处理和自动推理等领域。 五、规划问题 规划问题是人工智能中的一种重要研究方向，旨在解决复杂的问题。现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。分层规划中包含基本动作和高层动作，人们可以通过规划来解决复杂的问题。 六、遗传算法 遗传算法是一种优化技术，用于解决复杂的优化问题。人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。0,1就是“遗传基因”，01 组成的字符串，称为一个染色体或个体。 七、深度学习 深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。深度学习技术广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。 八、搜索算法 搜索算法是人工智能中的一种重要技术，用于解决复杂的问题。前向状态空间搜索是一种常见的搜索算法，用于解决规划问题和游戏等领域。 本文档涵盖了人工智能领域中的多个重要概念和技术，包括特征工程、概率论、状态空间图、谓词逻辑、规划问题、遗传算法、深度学习和搜索算法等。这些技术和概念都是人工智能的基础，都是人工智能研究和应用的重要组成部分。