人工智能考点整理(PDF 37页)

主要内容
目录
第1 章 绪论
1 ． ） 人工智能的定义（能力）， 人工智能的研究目标
2 ．  人工智能的起源与发展过程；典型人物、事件
3 ．  人工智能的主要学派及观点
4 ．  人工智能所研 究的范围与应用领域
5 ．  人工智能的基本技术
第 第 2  章 知识表示
1.  概念：知识及形式化描述、同构变换、同态变换
2.  知识、信息和数据的区别
3.  知识表示法应用（一阶谓词、产生式、框架、语义网络）
4.  产生式系统的基本结构
5.  语义网络中的语义联系（实例、泛化、聚集、属性、推论）
6.  推理过程中填槽的方式
第 第 3  章 搜索策略
1.  状态空间搜索概述 状态空间的图描述，搜索，正向逆向搜索，影响搜索方向的因素
2.  盲目的图搜索策略图搜索、搜索树、回溯法、广度优先法、深度优先法
3.  启发式图搜索策略 启发信息与估价函数、A  搜索算法、 OPEN  表、 CLOSED  表
4.  与/ 或图（树）搜索策略 搜索算法、解树及代价、希望树、博弈树搜索、极大极小分析法、α — β
剪枝
5.  遗传算法的基本思想
第 第 4  章 推理
1.  推理的概念、类型，推理的控制策略、正反向推理
2.  归结反演系统 —— 归结原理、归结反演、应用归结反演求取问题的答案的过程， 归结原理相关概念、
置换、合一
3.  基于规则的演绎推理（正向、反向和双向的演绎推理过程描述）
第 第 5  章 机器学习
1.  机器学习的概念、主要策略，机器学习系统的功能及结构
2.  机械学习、示例学习、类比学习、归纳学习的基本原理
3.  基本思想：基于决策树的归纳学习、强化学习、神经网络 、基于 BP  网络的学习
第 第 6  章 专家系统
1.  专家系统的概念、理想结构模型，构建专家系统的主要步骤
2.  基于规则的专家系统的优缺点
3.  基于框架专家系统：继承、槽、方法
4.  知识发现的定义
第 第 7  章 机器人系统
1.  机器 人的定义、发展历程（三代）、制造原则、主要构成
2.  Agent  的基本特征、BDI  模型、Agent  的工作过程图
3.  Agent  的类型、与专家系统和对象的区别
4.  Agent  通信机制：黑板和消息对话
5.  多 多 Agent
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