《人工智能导论》期末复习二、三
《人工智能导论（第5版）》王万良
第二章 知识表示与知识图谱2.1 知识与知识表示的概念
一、什么是知识？有哪些特性？
1、知识：在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。人们把实践中获得的信息关联在一起，就形成了知识。知识反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
2、特性：（1）相对正确性（2）不确定性（3）可表示性与可利用性
二、什么是知识表示？如何选择知识表示方法？
1、知识的表示：将人类知识形式化或者模型化。
2、知识表示方法的原则：
（1）充分表示领域知识。
（2）有利于对知识的利用。
（3）便于对知识的组织、维护与管理。
（4）便于理解与实现。
2.2 一阶谓词逻辑表示法
一、命题？
一个非真即假的陈述句
eg.“3
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《人工智能导论》系统地阐述了人工智能的基本理论、基本技术、研究方法和应用领域等内容，比较全面地反映了近：20年来人工智能研究领域的进展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容作了取舍，详细介绍了机器学习方面的内容。全书分为8章，内容涉及人工智能的基本概念、知识工程、确定性推理和不确定性推理、搜索策略、机器学习、人工神经网络，以及模式识别、自然语言处理和智能体等方面。每章后面都附有习题，以供读者练习。本书可作为计算机专业本科生和其他相关学科本科生、研究生的教材，也可作为有关科技人员的参考用书。前言第1章绪论1.1什么是人工智能1.1.1关于智能1.1.2人工智能的研究目标1.2人工智能发展简史1.3人工智能研究方法1.3.1人工智能研究的特点1.3.2人工智能研究的途径1.3.3人工智能研究的资源1.4人工智能研究及应用领域1.4.1问题求解与博弈1.4.2专家系统1.4.3自动定理证明1.4.4机器学习1.4.5人工神经网络1.4.6模式识别1.4.7计算机视觉1.4.8自然语言处理1.4.9智能体1.4.10智能控制1.4.11机器人学1.4.12人工生命1.5本章小结1.6习题第2章知识工程2.1概述2.2知识表示方法2.2.1经典逻辑表示法2.2.2产生式表示法2.2.3层次结构表示法2.2.4网络结构表示法2.2.5其他表示法2.3知识获取与管理2.3.1知识获取的任务2.3.2知识获取的方式2.3.3知识管理2.3.4本体论2.4基于知识的系统2.4.1什么是知识系统2.4.2专家系统2.4.3知识系统举例2.5本章小结2.6习题
第3章确定性推理3.1概述3.1.1推理方式与分类3.1.2推理控制策略3.1.3知识匹配3.2自然演绎推理3.3归结演绎推理3.3.1海伯伦理论3.3.2鲁宾逊归结原理3.3.3归结反演3.3.4归结策略3.3.5应用归结原理求解问题3.4与或形演绎推理3.4.1与或形正向演绎推理3.4.2与或形逆向演绎推理3.4.3与或形双向演绎推理3.5本章小结3.6习题
第4章不确定性推理4.1概述4.2基本概率方法4.3主观贝叶斯方法4.3.1不确定性的表示4.3.2不确定性的传递算法4.3.3结论不确定性的合成算法4.4可信度方法4.4.1基本可信度模型4.4.2带阈值限度的可信度模型4.4.3加权的可信度模型4.4.4前件带不确定性的可信度模型4.5模糊推理4.5.1模糊理论4.5.2简单模糊推理4.5.3模糊三段论推理4.5.4多维模糊推理4.5.5多重模糊推理4.5.6带有可信度因子的模糊推理4.6证据理论4.6.1D-S理论4.6.2基于证据理论的不确定性推理4.7粗糙集理论4.7.1粗糙集理论的基本概念4.7.2粗糙集在知识发现中的应用4.8本章小结4.9习题
第5章搜索策略5.1概述5.1.1什么是搜索5.1.2状态空间表示法5.1.3与或树表示法5.2状态空间搜索5.2.1状态空间的一般搜索过程5.2.2广度优先搜索5.2.3深度优先搜索5.2.4有界深度优先搜索5.2.5启发式搜索5.2.6A*算法5.3与或树搜索5.3.1与或树的一般搜索过程5.3.2与或树的广度优先搜索5.3.3与或树的深度优先搜索5.3.4与或树的有序搜索5.3.5博弈树的启发式搜索5.3.6剪枝技术5.4本章小结5.5习题
第6章机器学习6.1概述6.1.1什么是机器学习6.1.2机器学习方法的分类6.1.3机器学习的基本问题6.1.4评估学习结果6.2决策树学习6.2.1决策树表示法6.2.2ID3算法6.2.3决策树学习的常见问题6.2.4用决策树学习客户分类6.3贝叶斯学习6.3.1贝叶斯法则6.3.2朴素贝叶斯方法6.3.3贝叶斯网络6.3.4EM算法6.3.5用贝叶斯方法过滤垃圾邮件6.4统计学习6.4.1统计学习理论6.4.2支持向量机6.4.3核函数6.4..4基于支持向量机的车牌识别6.5遗传算法6.5.1进化计算6.5.2遗传算法原理6.5.3问题编码策略6.5.4遗传算子6.5.5遗传算法的理论分析6.5.6用遗传算法解决TSP问题6.6聚类6.6.1聚类问题6.6.2分层聚类方法6.6.3划分聚类方法……第7章人工神经网络第8章人工智能的其他领域参考文献
内容简介:《人工智能导论》系统地阐述了人工智能的基本理论、基本技术、研究方法和应用领域等内容，比较全面地反映了近：20年来人工智能研究领域的进展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容作了取舍，详细介绍了机器学习方面的内容。全书分为8章，内容涉及人工智能的基本概念、知识工程、确定性推理和不确定性推理、搜索策略、机器学习、人工神经网络，以及模式识别、自然语言处理和智能体等方面。每章后面都附有习题，以供读者练习。本书可作为计算机专业本科生和其他相关学科本科生、研究生的教材，也可作为有关科技人员的参考用书。目录:前言第1章绪论1.1什么是人工智能1.1.1关于智能1.1.2人工智能的研究目标1.2人工智能发展简史1.3人工智能研究方法1.3.1人工智能研究的特点1.3.2人工智能研究的途径1.3.3人工智能研究的资源1.4人工智能研究及应用领域1.4.1问题求解与博弈1.4.2专家系统1.4.3自动定理证明1.4.4机器学习1.4.5人工神经网络1.4.6模式识别1.4.7计算机视觉1.4.8自然语言处理1.4.9智能体1.4.10智能控制1.4.11机器人学1.4.12人工生命1.5本章小结1.6习题第2章知识工程2.1概述2.2知识表示方法2.2.1经典逻辑表示法2.2.2产生式表示法2.2.3层次结构表示法2.2.4网络结构表示法2.2.5其他表示法2.3知识获取与管理2.3.1知识获取的任务2.3.2知识获取的方式2.3.3知识管理2.3.4本体论2.4基于知识的系统2.4.1什么是知识系统2.4.2专家系统2.4.3知识系统举例2.5本章小结2.6习题
第3章确定性推理3.1概述3.1.1推理方式与分类3.1.2推理控制策略3.1.3知识匹配3.2自然演绎推理3.3归结演绎推理3.3.1海伯伦理论3.3.2鲁宾逊归结原理3.3.3归结反演3.3.4归结策略3.3.5应用归结原理求解问题3.4与或形演绎推理3.4.1与或形正向演绎推理3.4.2与或形逆向演绎推理3.4.3与或形双向演绎推理3.5本章小结3.6习题
第4章不确定性推理4.1概述4.2基本概率方法4.3主观贝叶斯方法4.3.1不确定性的表示4.3.2不确定性的传递算法4.3.3结论不确定性的合成算法4.4可信度方法4.4.1基本可信度模型4.4.2带阈值限度的可信度模型4.4.3加权的可信度模型4.4.4前件带不确定性的可信度模型4.5模糊推理4.5.1模糊理论4.5.2简单模糊推理4.5.3模糊三段论推理4.5.4多维模糊推理4.5.5多重模糊推理4.5.6带有可信度因子的模糊推理4.6证据理论4.6.1D-S理论4.6.2基于证据理论的不确定性推理4.7粗糙集理论4.7.1粗糙集理论的基本概念4.7.2粗糙集在知识发现中的应用4.8本章小结4.9习题
第5章搜索策略5.1概述5.1.1什么是搜索5.1.2状态空间表示法5.1.3与或树表示法5.2状态空间搜索5.2.1状态空间的一般搜索过程5.2.2广度优先搜索5.2.3深度优先搜索5.2.4有界深度优先搜索5.2.5启发式搜索5.2.6A*算法5.3与或树搜索5.3.1与或树的一般搜索过程5.3.2与或树的广度优先搜索5.3.3与或树的深度优先搜索5.3.4与或树的有序搜索5.3.5博弈树的启发式搜索5.3.6剪枝技术5.4本章小结5.5习题
第6章机器学习6.1概述6.1.1什么是机器学习6.1.2机器学习方法的分类6.1.3机器学习的基本问题6.1.4评估学习结果6.2决策树学习6.2.1决策树表示法6.2.2ID3算法6.2.3决策树学习的常见问题6.2.4用决策树学习客户分类6.3贝叶斯学习6.3.1贝叶斯法则6.3.2朴素贝叶斯方法6.3.3贝叶斯网络6.3.4EM算法6.3.5用贝叶斯方法过滤垃圾邮件6.4统计学习6.4.1统计学习理论6.4.2支持向量机6.4.3核函数6.4..4基于支持向量机的车牌识别6.5遗传算法6.5.1进化计算6.5.2遗传算法原理6.5.3问题编码策略6.5.4遗传算子6.5.5遗传算法的理论分析6.5.6用遗传算法解决TSP问题6.6聚类6.6.1聚类问题6.6.2分层聚类方法6.6.3划分聚类方法……第7章人工神经网络第8章人工智能的其他领域参考文献
《人工智能导论（第4版）》王万良 编
《人工智能导论（第4版）》是一本基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。读者通过学习《人工智能导论（第4版）》，能够掌握人工智能的基本知识，并能了解人工智能研究的一些前沿内容，为进一步学习人工智能理论与应用奠定基础。《人工智能导论（第4版）》可作为电气信息类、机械类、电子信息科学类以及其他专业的本科生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立，教师可以根据课程计划灵活选择相关内容。王万良，工学博士，教授，博士生导师，2000年享受国务院政府特殊津贴，2008年获国家教学名师奖，2014年入选国家“万人计划”首批教学名师，2014年获国家教学成果奖，2016年授予浙江省杰出教师称号。现任浙江工业大学计算机科学与技术学院院长、软件学院院长、国家精品课程和资源共享课程《自动控制原理》负责人、教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会委员、浙江省高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任、全国高校大数据教育联盟副理事长、浙江省计算机学会副理事长、浙江省计算机应用与教育学会副理事长、杭州市计算机学会理事长、杭州市人工智能学会副理事长。第1章 绪论1．1 人工智能的基本概念1．1．1 智能的概念1．1．2 智能的特征1．1．3 人工智能1．2 人工智能的发展简史1．2．1 孕育1．2．2 形成1．2．3 发展1．3 人工智能研究的基本内容1．4 人工智能的主要研究领域1．5 小结思考题第2章 知识表示2．1 知识与知识表示的概念2．1．1 知识的概念2．1．2 知识的特性2．1．3 知识的表示2．2 一阶谓词逻辑表示法2．2．1 命题2．2．2 谓词2．2．3 谓词公式2．2．4 谓词公式的性质2．2．5 一阶谓词逻辑知识表示方法2．2．6 一阶谓词逻辑表示法的特点2．3 产生式表示法2．3．1 产生式2．3．2 产生式系统2．3．3 产生式系统的例子——动物识别系统2．3．4 产生式表示法的特点2．4 框架表示法2．4．1 框架的一般结构2．4．2 用框架表示知识的例子2．4．3 框架表示法的特点2．5 小结思考题习题
第3章 确定性推理方法3．1 推理的基本概念3．1．1 推理的定义3．1．2 推理方式及其分类3．1．3 推理的方向3．1．4 冲突消解策略3．2 自然演绎推理3．3 谓词公式化为子句集的方法3．4 鲁宾孙归结原理3．5 归结反演3．6 应用归结原理求解问题3．7 小结思考题习题
第4章 不确定性推理方法4．1 不确定性推理的概念4．2 可信度方法4．3 证据理论4．3．1 概率分配函数4．3．2 信任函数4．3．3 似然函数4．3．4 概率分配函数的正交和……
第5章 搜索求解策略第6章 智能计算及其应用第7章 专家系统与机器学习第8章 人工神经网络及其应用第9章 智能体与多智能体系统第10章 自然语言处理及其应用第11章 人工智能在游戏设计中的应用
内容简介:《人工智能导论（第4版）》是一本基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。读者通过学习《人工智能导论（第4版）》，能够掌握人工智能的基本知识，并能了解人工智能研究的一些前沿内容，为进一步学习人工智能理论与应用奠定基础。《人工智能导论（第4版）》可作为电气信息类、机械类、电子信息科学类以及其他专业的本科生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立，教师可以根据课程计划灵活选择相关内容。作者简介:王万良，工学博士，教授，博士生导师，2000年享受国务院政府特殊津贴，2008年获国家教学名师奖，2014年入选国家“万人计划”首批教学名师，2014年获国家教学成果奖，2016年授予浙江省杰出教师称号。现任浙江工业大学计算机科学与技术学院院长、软件学院院长、国家精品课程和资源共享课程《自动控制原理》负责人、教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会委员、浙江省高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任、全国高校大数据教育联盟副理事长、浙江省计算机学会副理事长、浙江省计算机应用与教育学会副理事长、杭州市计算机学会理事长、杭州市人工智能学会副理事长。目录:第1章 绪论1．1 人工智能的基本概念1．1．1 智能的概念1．1．2 智能的特征1．1．3 人工智能1．2 人工智能的发展简史1．2．1 孕育1．2．2 形成1．2．3 发展1．3 人工智能研究的基本内容1．4 人工智能的主要研究领域1．5 小结思考题第2章 知识表示2．1 知识与知识表示的概念2．1．1 知识的概念2．1．2 知识的特性2．1．3 知识的表示2．2 一阶谓词逻辑表示法2．2．1 命题2．2．2 谓词2．2．3 谓词公式2．2．4 谓词公式的性质2．2．5 一阶谓词逻辑知识表示方法2．2．6 一阶谓词逻辑表示法的特点2．3 产生式表示法2．3．1 产生式2．3．2 产生式系统2．3．3 产生式系统的例子——动物识别系统2．3．4 产生式表示法的特点2．4 框架表示法2．4．1 框架的一般结构2．4．2 用框架表示知识的例子2．4．3 框架表示法的特点2．5 小结思考题习题
第3章 确定性推理方法3．1 推理的基本概念3．1．1 推理的定义3．1．2 推理方式及其分类3．1．3 推理的方向3．1．4 冲突消解策略3．2 自然演绎推理3．3 谓词公式化为子句集的方法3．4 鲁宾孙归结原理3．5 归结反演3．6 应用归结原理求解问题3．7 小结思考题习题
第4章 不确定性推理方法4．1 不确定性推理的概念4．2 可信度方法4．3 证据理论4．3．1 概率分配函数4．3．2 信任函数4．3．3 似然函数4．3．4 概率分配函数的正交和……
第5章 搜索求解策略第6章 智能计算及其应用第7章 专家系统与机器学习第8章 人工神经网络及其应用第9章 智能体与多智能体系统第10章 自然语言处理及其应用第11章 人工智能在游戏设计中的应用
人工智能导论考试答案
人工智能导论
1、(单选，4分)
当前最流行的深度学习属于（）
A、连接主义
B、符号注意
C、行为主义
D、经验主义
答案：A
2、(单选，4分)
AI是（）的英文缩写
A、Automatic?Intelligence
B、ArtificialIntelligence
C、Automatice?Information
D、Artifical?Information
答案：B
3、(单选，4分)
下列哪个不是人工智能的研究领域()
A、机器学习
B、图像处理
C、自然语言处理
D、编译原理
答案：D
4、(单选，4分)
（）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义
A、爱因斯坦
B、霍金
C、波尔
D、图灵
答案：D
5、(单选，4分)
人工智能的目的是让机器能够(),以实现某些脑力劳动的机械化。
A、具有完全的智能
B、和人脑一样考虑问题
C、完全代替人
D、模拟、延伸和扩展人的智能
答案：D6、(单选，4分)
下列关于人工智能的叙述不正确的有
()
A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B、人工智能是科学技术发展的趋势。
C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D、人工智能有力地促进了社会的发展。答案：C
7、(单选，4分)
自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。
A、理解别人讲的话。
B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C、欣赏音乐。
D、机器翻译。
答案：C
8、(单选，4分)
一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。
A、Python
B、
Go
C、R
D、汇编语言
答案：D
9、(单选，4分)
确定性知识是指()知识。
A、可以精确表示的
B、正确的
C、在大学中学到的知识
D、能够解决问题的
答案：A
10、(单选，4分)
阿尔法狗打败柯洁，用的是（）
A、人工思维
B、机器思维