人工智能复习重点:搜索策略与基本学派解析

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"人工智能简略复习大纲,涵盖了人工智能的基础概念、发展概况、主要学派以及在数据仓库领域的应用。此复习大纲由马少平和朱小燕编著,旨在帮助学习者掌握人工智能的核心原理和技术,包括知识表示、推理、搜索算法等方面。" 在人工智能这一广阔领域,本复习大纲首先介绍了人工智能的定义,它既包括智能思考机器,也包括智能行动机器,这两种定义都强调了机器模拟人类心智活动和功能的能力。大纲提到了人工智能的三大主要学派:符号主义,强调数理逻辑;连接主义,侧重于仿生学和人脑模型;以及行为主义,源自控制论,关注机器的行为反应。 课程内容深入到关键章节,如搜索问题,这是人工智能中的核心概念之一。图搜索的一般技术包括回溯策略,以及无信息图搜索技术(如深度优先搜索、宽度优先搜索)和启发式图搜索技术(如爬山法、A*算法等)。这些搜索策略的不同在于是否使用启发性信息以及如何处理OPEN表。例如,盲目搜索不使用启发信息,而启发式搜索则依据中间结果进行路径优化。深度优先搜索倾向于探索新节点,而宽度优先搜索确保了找到的解具有最短路径,但两者在解的存在性和效率上存在差异。 此外,大纲还提到了机器学习、神经计算、遗传算法和专家系统等人工智能的关键概念。机器学习是让计算机通过数据学习规律,神经计算模仿生物神经网络结构,遗传算法模拟自然选择过程来优化解决方案,而专家系统则是利用人类专家知识进行推理和决策的系统。 在数据仓库领域,人工智能的应用可能包括智能数据分析、预测建模、自动化报告生成和智能决策支持等。学习者将通过这门课程了解到如何将人工智能原理应用于实际问题,提高解决复杂问题的能力。 这份复习大纲全面覆盖了人工智能的基础理论和实践技能,旨在帮助学生建立坚实的人工智能知识基础,并能有效地应用于实际情境,特别是在数据仓库等特定领域。通过深入学习和理解,学习者可以提升自己在人工智能领域的专业素养。