伯克利人工智能课程提纲：搜索、知识表示与推理

"这是一份关于AI人工智能的复习提纲，源自伯克利大学的人工智能课程，由KARLSZP整理并分享在GitHub上。这份提纲涵盖了搜索、知识表示与推理、规划和不确定性推理等多个核心领域，旨在帮助学习者系统地理解和掌握人工智能的基础概念和技术。" 在AI领域，搜索是解决问题的关键方法之一。搜索可以分为无信息搜索和启发式搜索。无信息搜索不依赖于问题的具体特性，如宽度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、一致代价搜索（UCS）和深度受限搜索（DLS），以及迭代加深搜索（IDS）。这些算法各有优缺点，适用于不同类型的搜索问题。启发式搜索则利用了问题的特定信息来提高效率，如贪心最优优先搜索（GBFS）、A*搜索和迭代加深A*搜索（IDA*），其中A*搜索结合了启发式函数以找到近似最优解。 在博弈树搜索中，极大极小算法（MiniMax）用于评估决策的最优路径，而Alpha-Beta剪枝通过排除无望分支以优化搜索效率，广泛应用于棋类游戏策略。 约束满足问题（CSP）是另一个重要的主题，包括回溯算法（BackTracking）用于解决约束冲突，以及向前检测算法（ForwardChecking）和广义弧一致性（GAC）用于提高求解效率。 知识表示与推理部分探讨了一阶逻辑（FOL），它是表达和推理知识的基础。FOL包括语法和语义，而将FOL转换为子句形式便于使用归结原理进行推理。归结是证明理论一致性或推导新知识的工具。 规划是让智能体实现目标的方法，情景演算（Situation Calculus）提供了一个框架，定义了动作、情景和流。STRIPS（简单物理世界的符号规划）是规划的一种表示方式，强调状态转移和可达性分析。在不确定性的环境中，如遇到概率数据，贝叶斯置信网络（BN）用于表示和处理不确定性的概率关系，变量消解算法则是推理此类网络的有效手段。 这份AI复习提纲涵盖了人工智能的基石，对于学习者来说，它提供了全面的学习路径和深入理解人工智能技术的起点。