《人工智能复习》主要涵盖了人工智能领域的基础知识，包括学科历史、搜索策略、知识表示、推理方法以及专家系统等多个方面。以下是对这些知识点的详细说明：
**第一章 人工智能绪论**
本章介绍了人工智能的产生和发展历程，包括重要的历史人物和事件。人工智能被定义为一门研究智能行为的科学，探讨了智能的含义和人工智能学科的范畴。研究任务涉及模式识别、自然语言理解、博弈等领域。此外，还介绍了AI的研究路线、核心问题、学派和主要研究内容，以及国内外的研究机构、会议和核心期刊。
**第二章 搜索**
在这一章中，讲解了状态空间表示法，定义了状态和操作，并讨论了状态空间的隐式图。此外，介绍了与/或图表示法，用于解决复杂问题的思路，包括关键状态法和关键操作法。搜索问题被分类为盲目搜索和启发式搜索，其中盲目搜索包括广度优先搜索、深度优先搜索、有界深度优先搜索等，而启发式搜索则涉及代价树的搜索算法，如A*算法。
**第三章 与或图的搜索**
此章进一步深入到与或图的搜索策略，讲解了极大极小分析方法和α-β剪枝，这是在博弈问题中广泛应用的优化搜索算法。
**第四章 谓词演算及应用**
本章介绍了第一阶谓词逻辑，包括子句、归结式、合取范式和消去存在量词。还讲述了归结推理和一阶谓词逻辑的定理证明。
**第五章 人工智能系统的规划问题**
虽然这部分内容未详述，但规划问题通常涉及如何制定出实现目标的一系列步骤，是AI中重要的一部分。
**第六章 专家系统**
专家系统是AI的一个关键应用，它模拟人类专家的决策能力。本章可能涵盖了专家系统的功能（如诊断、预测和建议）、其特征，以及它们的一般结构和工作原理，如知识库和推理机。
**第七章 至第十二章**
后续章节涉及知识表示（如产生式、框架、语义网络、脚本和过程表示）、机器学习、人工神经网络、遗传算法、数据挖掘、Agent技术和不确定推理方法。这些都是AI中的核心概念和技术，涵盖了获取、处理和利用知识的方法，以及处理不确定性和模糊信息的策略。
《人工智能复习》PPT涵盖了从基础理论到具体应用的广泛内容，旨在帮助学生理解和掌握人工智能的关键概念和技术，为参加考试或深入研究做好准备。
