人工智能复习大纲：理论与应用详解

人工智能简略复习大纲58.ppt是一份全面概述人工智能基础知识和关键概念的教学大纲，由马少平和朱小燕编著。课程目标在于让学生理解人工智能的基本理论，包括领域知识表示、机器学习、神经计算、遗传算法和专家系统等内容。重点在于掌握搜索推理、知识表示和推理方法，以及如何应用这些原理解决实际问题。 课程的重点章节涵盖了以下几个方面： 1. 人工智能定义：首先介绍了人工智能的定义，即通过计算机模拟人类智能，实现像人类一样的学习、理解、推理和决策能力。 2. 主要学派：讲解了当前人工智能领域的主要学派，比如符号主义（逻辑主义）、连接主义（神经网络）和行为主义等，强调它们各自的特点和应用。 3. 搜索问题：深入研究了搜索算法，如分支界限法、动态规划（如均一代价法）、最佳优先搜索（如A*算法）等，这些算法是解决决策问题的核心技术，涉及搜索策略的分类，如盲目搜索（无启发式）和启发式搜索（如广度优先和深度优先搜索，以及它们的局限性）。 4. 启发式图搜索：这部分详细解释了启发式搜索的方法，如爬山法，它利用估价函数指导搜索，有助于找到局部最优解。此外，还介绍了分支界限法，它结合了动态规划，通过筛选可能的解，确保最终找到全局最优解。 5. 耗散值概念：在这个部分，讲述了耗散值（g*(n)）在最佳优先搜索中的应用，这种算法通过评估每个节点的“代价”或“价值”，有效地寻找最优路径。 这份大纲旨在通过理论讲解和实例分析，使学生具备运用人工智能原理分析和解决实际问题的能力，为后续的研究和职业发展打下坚实的基础。学习者不仅能理解人工智能的基本原理，还能掌握在不同场景下选择和应用恰当的搜索算法和技术。