人工智能期末考试重点：选择、填空与名词解释

"人工智能期末试题及答案.docx" 本文主要涵盖了人工智能领域的基本概念和关键知识点，包括历史背景、重要领域、知识表示法、不确定性知识、搜索算法以及计算智能的几个核心组成部分。 一、人工智能的历史与应用 人工智能的概念首次在1956年的达特茅斯会议上被提出，标志着这一领域的诞生。人工智能的应用研究主要包括专家系统和机器学习。专家系统是利用领域专家的知识和经验来解决特定问题的软件，而机器学习则是让计算机通过学习数据来改善其性能的技术。 二、知识表示法 知识表示法是人工智能中用于编码和存储知识的方法。常见的知识表示形式包括：“与/或”图、状态空间表示法和产生式规则表示法。计算机表示法虽然广泛用于数据存储，但在此处并未被视为一种专门的知识表示法。 三、不确定性知识处理 不确定性知识是指无法精确表示或者存在歧义的知识。例如，专家知识通常是不确定性的，因为它往往基于经验和直觉。处理这种知识时，需要考虑结论的不确定性和证据的不确定性，以进行合理的推理。 四、搜索算法 在解决复杂问题时，人工智能常使用搜索算法。题目中提到的深度优先搜索（DFS）是一种典型的树状结构搜索方法，用于找到从起点到目标点的路径。在给定的迷宫问题中，DFS按照一定的顺序探索节点，直到找到目标节点或遍历完所有可能路径。 五、计算智能与相关技术 计算智能是人工智能的一个重要分支，涵盖了神经计算、模糊计算和进化计算等领域。这些技术模拟生物神经系统、模糊逻辑和自然选择原理，以实现更高效的学习和决策能力。 六、名词解释 1. 人工智能：研究如何让机器模拟人类智能的学科，涉及语言识别、图像识别、自然语言处理等。 2. 专家系统：内含领域专家知识的智能程序，用于解决特定领域的问题。 3. 遗传算法：一种基于生物进化原理的优化算法，用于搜索最佳解决方案。 4. 机器学习：使计算机通过学习数据改进其性能的算法和技术。 5. 数据挖掘：从大量数据中发现有价值模式的过程。 以上内容涵盖了人工智能的基础知识，适合于期末考试复习或对AI感兴趣的初学者。通过深入理解和掌握这些概念，可以为后续的人工智能学习打下坚实基础。