人工智能原理复习与考试指南

"本书是针对同等学力人员申请硕士学位考试中的人工智能原理部分的复习与考试指导，由张仰森编著，高等教育出版社出版。书中涵盖了人工智能的基本概念、知识表示、归结推理、不确定推理、机器学习和自然语言理解等核心主题，并提供了丰富的例题和习题以及解答，旨在帮助考生理解和掌握考试内容，提高解题能力。" 在"人工智能复习指导1"中，我们可以深入探讨以下几个关键知识点： 1. 人工智能的基本概念及其发展状况：这部分会介绍人工智能的定义、历史背景和发展历程，包括早期的逻辑主义、连接主义以及现代的深度学习等重要阶段，以及人工智能在不同领域的应用。 2. 知识表示方法：知识表示是AI的核心，包括符号主义、框架理论、语义网络、基于规则的表示、本体论等多种方法，它们各有优缺点，用于解决不同的问题，如数据推理和决策制定。 3. 归结推理方法：归结推理是人工智能中一种重要的推理方式，主要用于证明逻辑公式，通过消除公共子项来减少推理步骤，例如在解决定理证明和规划问题时广泛应用。 4. 不确定推理方法：在处理现实世界的问题时，由于数据的不完整性，不确定性推理成为必要。这包括模糊逻辑、概率推理、证据理论等，它们允许AI系统在不确定信息下做出决策。 5. 机器学习：机器学习是AI的一个重要分支，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，通过对数据的学习和模型的训练，让机器具备自我学习和改进的能力。 6. 自然语言理解：自然语言处理（NLU）是AI与人类交流的关键，涵盖词法分析、句法分析、语义解析等，使机器能理解、解释和生成人类语言，应用于聊天机器人、语音识别等领域。 每个章节的结构都包含了复习要求、内容提要、习题类型与解题方法、例题分析、习题和解题指导，确保考生能全面掌握各个知识点，并通过实际练习提升应用能力。此外，附录还提供了考试大纲和历年真题，帮助考生了解考试趋势和题型。 这本书不仅适用于准备同等学力考试的人员，也是理工科本科生、硕士研究生学习"人工智能原理"的理想教材或自学资料，同时对参与其他相关考试的人员也有参考价值。通过系统的学习和实践，读者可以深入理解人工智能的基本原理，并提升解决问题的实际技能。