人工智能考點整理(PDF 37頁)

主要內容
目錄
第1 章 緒論
1 ． ） 人工智能的定義（能力）， 人工智能的研究目標
2 ． 人工智能的起源與發展過程；典型人物、事件
3 ． 人工智能的主要學派及觀點
4 ． 人工智能所研 究的範圍與應用領域
5 ． 人工智能的基本技術
第 第 2 章 知識表示
1. 概念：知識及形式化描述、同構變換、同態變換
2. 知識、信息和數據的區別
3. 知識表示法應用（一階謂詞、產生式、框架、語義網絡）
4. 產生式係統的基本結構
5. 語義網絡中的語義聯係（實例、泛化、聚集、屬性、推論）
6. 推理過程中填槽的方式
第 第 3 章 搜索策略
1. 狀態空間搜索概述 狀態空間的圖描述，搜索，正向逆向搜索，影響搜索方向的因素
2. 盲目的圖搜索策略圖搜索、搜索樹、回溯法、廣度優先法、深度優先法
3. 啟發式圖搜索策略 啟發信息與估價函數、A 搜索算法、 OPEN 表、 CLOSED 表
4. 與/ 或圖（樹）搜索策略 搜索算法、解樹及代價、希望樹、博弈樹搜索、極大極小分析法、α — β
剪枝
5. 遺傳算法的基本思想
第 第 4 章 推理
1. 推理的概念、類型，推理的控製策略、正反向推理
2. 歸結反演係統 —— 歸結原理、歸結反演、應用歸結反演求取問題的答案的過程， 歸結原理相關概念、
置換、合一
3. 基於規則的演繹推理（正向、反向和雙向的演繹推理過程描述）
第 第 5 章 機器學習
1. 機器學習的概念、主要策略，機器學習係統的功能及結構
2. 機械學習、示例學習、類比學習、歸納學習的基本原理
3. 基本思想：基於決策樹的歸納學習、強化學習、神經網絡 、基於 BP 網絡的學習
第 第 6 章 專家係統
1. 專家係統的概念、理想結構模型，構建專家係統的主要步驟
2. 基於規則的專家係統的優缺點
3. 基於框架專家係統：繼承、槽、方法
4. 知識發現的定義
第 第 7 章 機器人係統
1. 機器 人的定義、發展曆程（三代）、製造原則、主要構成
2. Agent 的基本特征、BDI 模型、Agent 的工作過程圖
3. Agent 的類型、與專家係統和對象的區別
4. Agent 通信機製：黑板和消息對話
5. 多 多 Agent
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