吉林大学人工智能期末复习：搜索、博弈与群体智能详解

本资源是一份吉林大学人工智能期末复习的详细资料，共145页，涵盖了人工智能的多个关键领域。首先，从【人工智能概述】开始，讲述了人工智能的定义，强调它是模仿、扩展人类智能的技术科学，被认为是21世纪的重要技术。资料深入探讨了AI的历史背景，提及丘奇和图灵等学者对计算和智能理解的贡献。 【用搜索求解问题的基本原理】部分阐述了如何通过搜索算法解决复杂问题，这是AI中的基础工具，对于游戏、路径规划等问题尤为关键。【搜索的基本策略】和【图搜索策略】则介绍了不同类型的搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索等，以及它们在实际问题中的应用。 【博弈与搜索】章节讨论了决策理论在AI中的应用，特别是在博弈论中的对抗性策略，如Alpha-Beta剪枝等，这些都是智能决策的重要组成部分。【演化搜索算法】和【群集智能算法】则转向了另一种优化策略，通过模拟自然选择和遗传算法来解决问题。 【知识表示与处理方法】部分关注AI如何理解和处理信息，包括符号主义的方法，即如何用符号和逻辑规则表达和推理知识。【机器学习】是现代AI的核心，涉及监督学习、无监督学习、强化学习等内容，展示了数据驱动的智能能力。 最后，【智能机器人】章节讨论了AI技术在机器人领域的应用，包括机器人的感知、决策和行动能力的实现。这份资料为学生提供了全面且深入的人工智能复习材料，有助于理解和掌握这个领域的核心概念和技术。无论是对人工智能感兴趣的学生还是专业人士，这份资料都是一份宝贵的复习资源。