AI复习

基本概念：

1、 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？

2、 人工智能有哪些主要研究和应用领域？

3、什么是产生式系统？产生式推理的基本结构由哪几部分组成？

通常人们把利用产生式知识表示方法所进行的推理称为产生式推理，把由此所产生的系统称为产生式系统。

综合数据库、规则库、控制系统

4、什么是状态空间？用状态空间表示问题时，什么是问题的解？

5、什么是语义网络？它有哪些基本的语义关系？

语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图

• 实例关系
• 分类关系
• 成员关系
• 属性关系
• 包含关系
• 时间关系
• 位置关系
• 相近关系

6、什么是框架？框架的一般形式是什么？

7、什么是置换？什么是合一？

8、什么是不确定性推理？为什么要采用不确定性推理？不确定推理可分为哪些类型？

9、常见的机器学习方法有哪些？

10、局部择优搜索与全局择优搜索的相同之处和区别是什么？

例题和习题：

1、 用一阶谓词公式表示语句。参考例题2.2，2.3，习题2.9。

2、 将命题转换成语义网络。参考例题2.6~2.12，习题2.16，2.17。

3、 用框架表示知识。参考例题2.14，习题2.23。

4、 将谓词公式化简成子句。参考例题2.32，2.33，习题2.37。

5、使用归结演绎推理证明结论。参考例题2.32，2.33，习题2.41，2.42。

6、可信度推理计算。参考例题3.1，习题3.5。

7、主观Bayes推理计算。参考例题3.2，习题3.7。

8、状态空间问题求解方法。参考例题4.1，4.2，4.3。

9、A算法和A*算法应用，八数码难题。参考例题4.6，4.7。

10、与/或树的代价计算。参考例题4.9，习题4.9。