华工《人工智能》精华提炼：知识体系与应用概述

人工智能是一门研究如何让计算机系统拥有类似人类智能特征的学科，其目标是提升现有系统的智能水平，使其不仅能够执行数值计算和非数值信息处理，还能运用知识解决问题，并模仿人类的部分智能行为。课程内容涵盖了人工智能发展的历程，包括了基础理论和技术的讲解。 1) **人工智能发展历程**：介绍了人工智能从早期的概念提出、发展到现代技术的进步，如符号主义、联结主义和行为主义等不同研究途径的兴起和发展。 2) **逻辑基础**：涉及谓词逻辑、置换与合一、Skolem标准型和归结原理，这些是推理和知识表示的基础，对于理解人工智能的逻辑框架至关重要。 3) **不确定推理与主观贝叶斯方法**：探讨了在面对不确定性信息时，如何运用主观贝叶斯方法进行推理和决策。 4) **模糊推理**：讲解了模糊集的概念及其运算，重点在于匹配度计算，这是处理模糊信息的关键技术。 5) **图搜索问题与优化算法**：A*算法和α-β剪枝是解决路径规划和搜索问题的有效策略，它们提高了搜索效率。 6) **决策树**：涵盖了决策树的构建方法（信息增益、信息熵）、选择倾向，以及剪枝处理（预剪枝和后剪枝）的策略，特别是如何处理连续值和缺失值。 7) **贝叶斯分类器与朴素贝叶斯方法**：介绍了这两种常用的分类模型，朴素贝叶斯因其简单高效在许多实际应用中得到青睐。 8) **聚类分析**：作为数据挖掘的一部分，对数据的无监督分类进行了初步介绍，有助于理解和组织复杂数据。 9) **研究领域概览**：列举了人工智能的多个研究方向，如模式识别、自然语言处理、机器学习（包括深度学习）、问题求解、机器人学等，每个领域都有其独特的技术和应用场景。 这门课程提供了人工智能的全面视角，从历史发展到理论基础，再到具体的应用技术，为学生在期末复习和未来职业发展打下了坚实的基础。理解这些概念和方法，将有助于深化对人工智能的理解和应用能力。