人工智能思维导图一张，收藏！
AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。
但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。
人工智能思维导图部分截图
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《人工智能》思维导图式课程总结
本学期选修了《人工智能》课程，在期末复习阶段用思维导图整理了所学的内容，主要内容包含确定性系统、智能搜索技术、机器学习、人工神经网络等方面内容（主要是考试范围是这些并且复习时间有限没有全部弄完^_^，后续会继续修改增加），内容主要是针对人工智能领域的基础知识的学习，一些相关的算法，Ex:A*算法、ID3算法、遗传算法、BP神经网络等等。注：有兴趣的朋友可以点赞+收藏![后私信我要原文档
因为内容还是挺多的，比如下面所示（只开了一部分…）总结构图：正向推理算法A*算法与或数启发式搜索遗传算法ID3算法内容可能不是很齐全（因为考试复习周时间不太充裕TT）并且以后会补充所以就不放到CSDN下载里花积分下载了，需要的话点赞+收藏后私信我要原文档
人工智能原理复习（吉林大学）
条件：如果启发函数h对于任何节点nin_ini与njn_jnj，只要njn_jnj是nin_ini的后继节点，都有
hi(n)−hj(n)≤c(hi(n),hj(n))h(t)=0 (t为目标节点)h_i(n)-h_j(n)lec(h_i(n),h_j(n))\h(t)=0\(t为目标节点)hi(n)−hj(n)≤c(hi(n),hj(n))h(t)=0 (t为目标节点)则称启发函数f满足单调限制。