2023 人工智能导论(西安电子科技大学) 最新满分章节测试答案 – 网课小帮手
文章目录[点我隐藏目录]第一周概论（4学时）第一章章节测试第二周状态搜索空间表示及其搜索技术（4学时）第二章章节测试第三周问题归约知识表示及搜索技术（3学时）第三章章节测试第四周谓词逻辑表示与推理技术（4学时）第四章章节测试第五周模糊逻辑与模糊推理（3学时）第五章章节测试第六周遗传算法（2学时）第六章章节测试第七周群智能算法（2学时）第七章章节测试第八周人工神经网络（4学时）第八章章节测试第九周机器学习（4学时）第九章章节测试第十周模式识别（6学时）第十章章节测试第十一周人工智能典型应用领域（4学时）第十一章章节测试本答案对应课程为:点我自动跳转查看本课程起止时间为:2021-09-01到2021-12-19
第一周概论（4学时）第一章章节测试1、问题: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。选项：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:【模拟、延伸和扩展人的智能】
2、问题:盲人看不到一切物体，他们可以通过辨别人的声音识别人，这是智能的____方面。选项：A:行为能力B:感知能力C:思维能力D:学习能力答案:【感知能力】
3、问题:连接主义认为人的思维基元是____。选项：A:符号B:神经元C:数字D:图形答案:【神经元】
4、问题:第一个神经元的数学模型-MP模型是____年诞生的。选项：A:1943B:1958C:1982D:1986答案:【1943】
5、问题:符号主义认为人工智能源于____。选项：A:数理逻辑B:神经网络C:信息检索D:遗传算法答案:【数理逻辑】
6、问题:被誉为“人工智能之父”的科学家是____。选项：A:明斯基B:麦卡锡C:图灵D:香农答案:【图灵】
7、问题:人工智能有哪几个主要学派？选项：A:符号主义B:连接主义C:行为主义D:机会主义答案:【符号主义;连接主义;行为主义】
8、问题:以下属于符号主义的代表成果是____选项：A:神经网络B:机器定理程序C:启发式算法D:专家系统答案:【机器定理程序;启发式算法;专家系统】
9、问题:以下属于行为主义的代表成果是____。选项：A:遗传算法B:六足虫C:大狗机器人D:神经网络答案:【遗传算法;六足虫;大狗机器人】
10、问题:以下属于人工智能研究领域的是____选项：A:机器视觉B:模式识别C:智能检索 D:自然语言处理答案:【机器视觉;模式识别;智能检索 ;自然语言处理】
第二周状态搜索空间表示及其搜索技术（4学时）第二章章节测试1、问题:在等代价搜索算法中，总是选择____节点进行扩展。选项：A:代价最小B:深度最小C:深度最大 D:代价最大答案:【代价最小】
2、问题:八数码问题中, 启发函数f(x)=g(x)+h(x)中的常使用____来定义g(x)。选项：A:节点x与目标状态位置不同的棋子个数B:节点x的子节点数C:节点 x 与目标状态位置相同的棋子个数D:节点x所在层数答案:【节点x所在层数】
3、问题:在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的前端取一个节点进行考察，则在宽度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN表的____。选项：A:前端B:末端C:任意位置D:后端答案:【末端】
4、问题:在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的前端取一个节点进行考察，则在深度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN表的____。选项：A:前端B:末端C:任意位置D:后端答案:【前端】
5、问题:如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，____必然可以得到该最优解。选项：A:宽度优先搜索B:深度优先搜索C:有界深度优先搜索D:A*算法答案:【宽度优先搜索】
6、问题:在启发式搜索中,____提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。选项：A:估价函数B:最优函数C:测试函数D:区间函数答案:【估价函数】
7、问题:下列关于图搜索策略说法正确的是____?选项：A:搜索过程中必须记住从目标返回的路径B:是一种在图中寻找路径的方法C:图的每个节点对应一个状态，每条连线对应一个操作符D:搜索过程中必须记住哪些点走过了答案:【搜索过程中必须记住从目标返回的路径;是一种在图中寻找路径的方法;图的每个节点对应一个状态，每条连线对应一个操作符;搜索过程中必须记住哪些点走过了】
8、问题:下列属于盲目式搜索的是____？选项：A:宽度优先搜索B:深度优先搜索C:A算法D:A*算法答案:【宽度优先搜索;深度优先搜索】
9、问题:宽度优先搜索与深度优先搜索有何区别____？选项：A:宽度优先搜索的特点是先生成的节点先扩展B:深度优先搜索的特点是先生成的节点先扩展C:深度优先搜索的特点是先扩展最新产生的节点D:宽度优先搜索的特点是先扩展最新产生的节点答案:【宽度优先搜索的特点是先生成的节点先扩展;深度优先搜索的特点是先扩展最新产生的节点】
10、问题:宽度优先搜索方法能够保证在搜索树中找到一条通向目标节点的最短路径。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
第三周问题归约知识表示及搜索技术（3学时）第三章章节测试1、问题:已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这是知识表示法叫____。选项：A:状态空间法B:问题归约法C:谓词逻辑法D:语义网络法答案:【问题归约法】
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《人工智能导论》教学大纲（含课程思政内容）
05
教学内容和课时安排（含课程思政内容）
（一）课程学时分配
（二）课程思政参考内容
（三）课程教学内容与重点难点
第1章人工智能导引
教学目的：了解人工智能的概念、学习人工智能的目的和意义、应用；了解人工智能的分支。
教学内容：人工智能的概念、应用场合；人工智能的分支。
重点难点：重点是了解人工智能的分支，难点是人工智能各个分支之间的关系。
第2章Python基础知识
教学目的：了解Python在不同环境下的安装；熟练使用python的基本编程，包括各种数据结构；掌握第三方模块的安装和使用，文件的读写；掌握NumPy包的熟练使用；掌握Python的绘图基础。
教学内容：编程基础（列表、元组及字典、基本语句；函数）；模块的安装与使用；文件的读写；NumPy的使用；Python的绘图基础。
重点难点：重点是使用Python进行相关的编程，如NumPy的编程，绘图基础等。难点是使用NumPy进行较为复杂的开发与绘图。
第3章机器学习初步
教学目的：了解机器学习的概念、其与人工智能的关系、机器学习的分类；了解数据预处理与特征工程，包括数据清洗、数据变化、过滤、特征工程；熟练使用Sklearn包；熟练使用回归分析。掌握聚类的基本原理与常见的聚类算法。
教学内容：机器学习及其工作流程；机器学习的分类；数据预处理与特征工程；Sklearn库的使用；逻辑回归分类和线性回归预测；聚类的原理与K-Means聚类算法。
重点难点：重点是机器学习的流程与Sklearn的实践。难点是聚类算法及其调优。
第4章自然语言处理
教学目的：了解自然语言处理的概念；掌握文本分词与词汇还原的方法；掌握文本分块与词袋模型；熟练使用TF-IDF算法，并据此构建文档类别预测器。
教学内容：自然语言处理的概念；文本分词与词汇还原；文本分块与词袋模型；文档类别预测；语义分析器；主题模型。
重点难点：重点是文本分词及其文档类别判断的方法。难点是语义分析器的理解与实现。
教学目的：了解处理语音信号的方式，可视化处理的过程；掌握处理语音信号的的相关技术；能够独立建立一个英文的语音识别系统。
教学内容：处理语音信号；可视化音频信号；音频信号从时域转换到频域；生成音频信号的方法；提取语音特征；构建语音识别系统。
重点难点：重点是语音特征的提取策略和方法；难点是构建语音识别系统，尤其是适当结合深度学习机制进行语音信号的识别。
第6章计算机视觉
教学目的：了解什么是计算机视觉,掌握安装流行的计算机视觉库—OpenCV。了解利用帧间差分法检测视频中的移动部分。掌握使用色彩空间和背景差分法来跟踪对象,使用CAMShift算法来构建一个目标跟踪器,并学习光流的基本知识。熟悉人脸检测的相关概念,构造一个人脸检测和跟踪器。
教学内容：计算机视觉的概念；OpenCV介绍；视频中移动物体检测方法；目标跟踪器的构建；基于光流的跟踪；Harr级联和积分图；人脸检测与跟踪。
重点难点：重点是熟悉基于OpenCV进行的各种视觉处理方法，为进一步深入视觉学习奠定基础。难点是人脸检测和跟踪，尤其是复杂的场景，如戴口罩情况下。
第7章人工神经网络
教学目的：了解什么是人工神经网络，熟悉如何建立人工神经网络；了解感知器，掌握基于感知器构建一个分类器；掌握单层和多层神经网络；掌握循环神经网路。
教学内容：神经网络的概念；建立和训练人工神经网络；感知器；构建单层人工神经网络和多层人工神经网络；循环人工神经网络；构建光学字符识别引擎。
重点难点：重点是熟悉构建单层、多层以及循环神经网络；难点是神经网络的使用，如利用神经网络来构建一个光学自负识别引擎。
第8章强化学习与深度学习
教学目的：掌握强化学习的概念及其表现；了解深度学习以及卷积神经网络；熟练使用卷积神经网络构建简单的应用。
教学内容：强化学习的概念；深度学习的概念；卷积神经网络；利用卷积神经网络建立图像分类器。
重点难点：重点是深度学习及其使用；难点是利用卷积神经网络进行实际的应用开发，尤其是其可解释性问题是需要学生简单了解的。
第9章区块链
教学目的：了解区块链的基本概念；掌握区块链和人工智能的关系；了解如何利用人工智能技术对区块链进一步优化。
教学内容：区块链概念；人工智能与区块链；在区块链中使用朴素贝叶斯；优化区块链。
重点难点：重点是区块链概念的理解，产生的原因的深入分析；难点是如何充分的利用区块链技术进行多方向（领域）融合的设计与开发，包括在教育领域、知识产权保护等等。
第10章人工智能算法
教学目的：了解人工智能常用的启发式算法；掌握其基本的思想方法；掌握遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
教学内容：启发式搜索算法；遗传算法；模拟退火算法；蚁群算法。
重点难点：重点是掌握典型的启发式算法，如遗传算法、模拟退火等；难点是这些算法优化的特定目标和适用的场景；同时，也希望同学能够探索一些其它的启发式算法，并进一步比较分析，这也是本章的另一个难点。
06
课程教学方法
本课程教学采用以多媒体教学为主，以板书为辅的教学方式，并加强图示教学和实例教学以增强学生的学习兴趣并加深学生对重点知识以及理论与实际工程问题相结合的理解。
1、教师课堂讲授：基本概念和核心知识内容的传授，由主讲教师完成。
2、课堂讨论：要求学生以小组的形式对所学的知识点进行现场讨论。
3、MOOC：对课程的一些知识点采用国内外知名专家学者的视频公开课进行知识的传授。
4、SPOC：对于授课难点问题尤其是实际运用的问题时，采用翻转课堂的形式积极引导学生的参与意识，提高学生的创新能力。
5、学生/项目组讲授/表达：学生小组讨论，对于常识性的知识点的表达，提高学生的沟通和表达能力。
07
课程学习资源
1.教材
《人工智能导论（Python版）微课视频版》
ISBN：978-7-302-57239-8
作者：姜春茂
定价：49元
｜学习资源｜
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