人工智能入门：学派、发展与关键应用解析

人工智能重点难点整理是一份针对大学人工智能课程的重要学习资料，旨在帮助学生理解和掌握该领域的关键知识点，确保考试过关。这份资料涵盖了人工智能的定义、学派、发展历史、研究应用领域以及基础搜索策略。 首先，章节一介绍了人工智能的基本定义，强调了它作为一个学科的研究范围，包括拟人思维、理性思维和行为模仿等方面。学生需要理解不同科学对人工智能的定义，以及人工智能的意义所在。 其次，章节二阐述了人工智能的三大学派——符号主义、联结主义和行为主义。学生需要掌握每种学派的核心思想，理解它们对人工智能发展历史的影响，并认识到各学派研究方法的差异。 接着，章节三关注了人工智能的发展历程，要求学生了解关键的发展里程碑，以及学术界争论如何推动学科进步。同时，课程涉及到了人工智能的应用领域，如搜索技术、知识表示、专家系统、自然语言处理等，帮助学生分析这些领域在实际中的研究内容和进展。 在第一章搜索问题中，具体讲解了图搜索策略，包括宽度优先搜索和深度优先搜索。宽度优先搜索是一种逐层扩展节点的策略，特点是OPEN表的操作方式及优先级；深度优先搜索则从当前最深处的节点开始，不回溯，直至找到目标或穷尽搜索。理解这两种搜索方法对于解决图中路径问题至关重要。 这份资料深入浅出地概括了人工智能的基础理论和实践应用，对于提升学生在人工智能课程中的理解和应考能力具有重要的指导价值。通过系统学习和掌握这些重点难点，学生们可以提高自己的专业素养，确保在考试中取得优异成绩。