人工智能学习大纲：关键章节与核心技术

人工智能学习大纲要点概述 该大纲主要围绕人工智能这一主题展开，由马少平和朱小燕编著，旨在为学习者提供一个全面的复习框架。课程分为7个章节，每个章节都有其核心内容： 1. 第0章是入门章节，介绍了人工智能的基本概念，包括定义1——智能思考机器，即具备与人类心智能力相关的思维活动的能力，以及定义2——智能行动机器，能执行需要智能的任务。此外，还概述了人工智能的三大主要学派：符号主义、连接主义和行为主义。符号主义强调逻辑模拟，认为人工智能可以通过计算机模拟人类的认知过程；连接主义则主张基于神经元的工作模式，反对符号处理，追求结构模拟；行为主义则关注感知和行为，提倡行为模拟，强调智能在适应环境中的应用。 2. 第1章深入探讨了搜索问题，这是人工智能的基础，包括图搜索的一般技术，如回溯策略、无信息图搜索（如深度优先和宽度优先搜索）、启发式搜索（如爬山法、分支界限法、动态规划等）。章节中区分了盲目搜索和启发式搜索，前者不利用启发信息，后者则会根据启发信息优化搜索路径。 3. 其他章节涵盖了人工智能的关键领域，如第2章可能涉及知识表示和推理，第3.2~3.4章可能探讨专家系统或机器学习，第4.1~4.4章可能讨论决策树、神经网络等特定技术，第6.1~6.6章可能涵盖自然语言处理或计算机视觉，而第7.4章作为重点章节，可能深化对某个核心领域的深入研究。 整个大纲旨在帮助学习者理解人工智能的基础理论、方法和应用，同时提供实践操作的技巧，以便学生能够在理解和掌握理论知识的同时，提升实际问题解决的能力。对于想要深入研究或者复习人工智能的学生来说，这是一份详尽且实用的学习指南。