篇一 ：人工智能心得领会
人工智能进修心得
原日是我进修人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能那门课，通过教师的解说，我对人工智能有了一些简略的感性认识，我晓得了人工智能从降生，展开到原日教训一个漫长的历程，很多酬报此作出了不懈的勤勉。我感觉那门课实的是一门敷裕挑战性的科学，而处置惩罚那项工做的人不只要明皂计较机知识，还必须明皂心理学和哲学。
人工智能正在不少规模获得了展开，正在咱们的日常糊口和进修中阐扬了重要的做用。如：呆板翻译，呆板翻译是操做计较机把一种作做语言改动为另一种作做语言的历程，用以完成那一历程的软件系统叫作呆板翻译系统。操做那些呆板翻译系统咱们可以很便捷的完成一些语言翻译工做。目前，国内的呆板翻译软件有不少，敷裕代表性意义确当属“金山词霸”，它可以迅速的查问英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以供给发音罪能，为用户供给了极大的便捷。
通过那堂课，我大皂了人工智能展开的汗青和所处的职位中央，它始末处于计较机展开的最前沿。我相信人工智能正在不暂的未来将会获得更深一步的真现，会创造出一个全新的人工智能世界。
…… …… 余下全文
篇二 ：人工智能总结(精髓版)
1、 PROLOG步调正常由一组事真、 规矩和问题构成。事真正常默示对象的性量或干系；规矩正常默示对象间的因果干系、包含干系或对应干系； 问题默示用户的询问是步调运止的目的。问题是步调执止的末点，称为步调的目的。PROLOG便是一种基于Horn子句的逻辑步调。
PROLOG步调的运止是从目的动身，并不停停行婚配、折一、归结，有时还要回溯，曲到目的别彻底满足或不能满足时为行。
PROLOG步调的执止历程是一个(归结)演绎推理历程。其特点是：推理方式为反向推理, 控制战略是深度劣先, 且有回溯机制。
3、简述用A*算法求解问题时为什么会显现重复扩展节点问题，处置惩罚惩罚的办法有哪些？
答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最劣解完毕。假如h函数界说的分比方理，则当扩展一个节点时，纷歧定就找到了从初始节点到该节点的最劣途径，应付那样的节点，就有可能被多次扩展。出格是假如那样的节点处于问题的最劣解途径上时，则一定会被多次扩展。处置惩罚惩罚的办法一是对h函数的界说给出限制，使得h满足枯燥性。应付满足枯燥性条件的h，则一定不会显现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改制，运用修正的A*算法停行搜寻，那样，跟着经历的富厚，系统的机能作做就会不停改进和进步。
24、呆板进修的三个要素：信息，展开和知识。对应于呆板进修的对象、办法和目的。
25、基于进修战略的分类：标记进修和神经网络进修。
26、决策树：也称判断树，它由对象的若干属性、属性值和有关决策构成的一棵树。此中的节点为属性，分收为属性值，从同一节点动身的各个分收之间是逻辑或干系，根节点为对象的一个属性；从根节点动身到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串联成一条分收途径，位于同一分收途径上的各个属性-值对之间是逻辑取干系，叶子节点是那个取干系的对应结果，即决策。 27、决策树进修首先要有一个真例集，根柢办法和轨范：（1）选与一个属性，按那个属性的差异与值对真例集停行分类；并以该属性做为根节点，以那个属性的诸与值做为根节点的分收，停行画树；（2）考查所得的每一个子类，看此中的真例的结论能否彻底雷同。假如雷同，则以那个雷同的结论做为相应分收途径终实个叶子节点；否则，选与一个非父节点的属性，按那个属性的差异与值对孩子集停行分类，并以该属性做为节点，以那个属性的诸与值做为节点的分收，继续停行画树。如此继续，曲到所分的子集全都满足：真则可以减少重复扩展节点问题。
…… …… 余下全文
篇三 ：人工智能期终总结
1、 谈谈你应付人工智能的认识。
人工智能便是人造智能，目前指用计较机模拟或真现的智能，因而人工智能又称呆板智能。人工智能正在我看来，应当是像人一样考虑的系统、像人一样动做的系统、理性地考虑的系统、理性地动做的系统，是像人一样具有感知的系统，是可以独立考虑、独立判断的系统
2、 人工智能有哪些钻研门路和办法？它们的干系如何？
心理模拟,标记推演;生理模拟,神经计较;止为模拟,控制进化;群体模拟,仿生计较;博采广鉴,作做计较;本理阐明,数学建模; 它们各有千秋,也都有一定的局限性，因而那些钻研门路和办法其真不能相互替代,而是并存和互补的干系。
3、 人工智能有哪些钻研内容？
搜寻取求解、进修取发现、知识取推理、缔造取创造、感知取交流、记忆取联想、系统取建造、使用取工程等八个方面。
4、 人工智能有哪些分收规模和钻研标的目的？
从模拟的智能层次和所用的办法看，可分为标记智能和计较智能两大规模；从模拟的脑智能或脑罪能看，可分为呆板进修、呆板感知、呆板联想、呆板推理、呆板止为等分收规模；从使用角度看，可分尴尬题求解、主动布局、调治取配置、呆板定理证真、主动步调设想、呆板翻译、智能控制、智能打点、智能决策、智能通信、智能仿实、智能CAD、智能制造、智能CAI、智能人机接口、形式识别、数据发掘取数据库中的知识发现、计较机帮助翻新、计较机文艺创做、呆板博弈、智能呆板人；从系统角度看，可分为智能计较机系统和智能使用系统；从根原真践看，可分为数理逻辑和多种非范例逻辑、图论、人工神经网络、暗昧集、粗拙集、概率统计和贝叶斯网络、统计进修真践取撑持向质机、模式语言取主动机等规模；
5、 人工智能有哪些使用规模或课题？试举例注明
难题求解、主动布局、调治取配置、呆板定理证真、主动步调设想、呆板翻译、智能控制、智能打点、智能决策、智能通信、智能仿实、智能CAD、智能制造、智能CAI、智能人机接口、形式识别、数据发掘取数据库中的知识发现、计较机帮助翻新、计较机文艺创做、呆板博弈、智能呆板人。
…… …… 余下全文
篇四 ：人工智能总结
第一章
什么是人工智能
智能：便是正在弘大的搜寻空间中迅速找到一个折意解的才华。即是知识和智力的总和
智能的特征：（1） 感知才华；（2） 记忆取思维才华；（3） 进修才华及自适应才华；（4） 止为才华。
人工智能（ “Artificial Intelligence”，AI ）：用人工的办法正在计较机上模拟人类的智能，某人工智能便是人造智能。
界说：人工智能是一门钻研如何结构智能计较机，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科
人工智能的钻研目的可分为近期目的和远期目的,
远期目的:智能计较机及其相干系统。
人工智能的钻研门路
1. 以标记办理为焦点的办法（亦称自上而下办法或标记主义）
2. 以网络连贯为主的连贯机制办法（亦称自下而上办法或连贯主义）
3. 系统集成（即混折系统）将标记办法和连贯办法联结并统一起来
第二章
谓词逻辑是正在命题逻辑根原上展开起来的，命题逻辑可看做是谓词逻辑的一种非凡模式， 命题逻辑是钻研命题取命题之间干系的标记逻辑系统。
界说：命题是具有实假意义的语句，亦称为本子命题，命题是人们思维时的一种判断，或肯定或认可。
命题常质：一个特定的命题，命题变质/变元：一个笼统的命题。
只要代入确定的命题才有明白的实值（T/F）。 钻研命题内部的逻辑构造和命题之间的怪异逻辑特征，是基于命题中的谓词阐明的一种逻辑
正在谓词逻辑中，命题是用谓词默示的。即命题逻辑是谓词逻辑的一个子集。
谓词模式，P（X1，X2，……..，XN） 即本子（谓词）公式Xi(i=1,?,N): 个别/项（常质/变元/函数）
P（V, y）,P(V1,V2,??Vn)划分为二元和n元谓词。 各元的序次不能替换。
一阶谓词： Vi 均是个别常质/变元/函数，称为“项”。
二阶谓词：某个Vi又是一个一阶谓词
譬喻二阶谓词： 说原日要下雨是不精确的，此中“原日要下雨是”一阶谓词
…… …… 余下全文
篇五 ：人工智能总结
1.1什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence) 是操做方法或呆板，用人工的办法，对人脑的思维流动历程停行模拟；当使得方法或呆板的罪能取脑罪能大约等价时，那种方法或呆板的罪能就可以认为是具有某种程度的人工智能。人工智能应当以均匀智力商为评定范例，并正在取对照者（人）划一条件情况下停行片面地综折测试或停行某几多种部分罪能的单项测试；当测试结果不低于规定的智力商数时，应该承认该方法或呆板具有某种程度或某种意义的人工智能。
1.2.人工智能的钻研目的和意义：
目的：人工智能的远期目的是要制造智能呆板。详细讲便是使计较机具有看、听、说、写等感知和交互才华，具有联想、进修、推理、了解、进修等高级思维才华，还要有阐明问题处置惩罚惩罚问题和缔造创造的才华。
人工智能的近期目的是真现呆板智能。即先局部地或某种程度地真现呆板智能，从而使现有的计较机更活络好用和更笨愚有用。
意义：1.普通计较机警能低下，不能满足社会需求。
2.钻研人工智能也是当前信息化社会的迫切需求。
3.智能化是主动化展开的必然趋势。
4.钻研人工智能，对人类原身智能的玄妙也供给无益协助。
1.3.人工智能钻研的门路和办法：
1.心理模拟，标记推演、2.生理模拟，神经计较、3.止为模拟，控制进化、 4.群体模拟，仿生计较、5.博采广鉴，作做计较、6.本理阐明，数学建模
1.4.人工智能的根柢技术：
默示：标记智能的默示是知识默示；计较智能的默示正常是对象默示
运算：标记智能的运算是基于知识默示的推理或标记收配；计较智能的运算是基于对象默示的收配或计较
搜寻：标记智能正在问题空间内搜寻停行问题求解；计较智能正在解空间搜寻停行求解
1.5.人工智能的使用规模和分收规模：
使用： 1 难题求解2 主动布局、调治取配置3 呆板定理证真4 主动步调设想5 呆板翻译6 智能控制7 智能打点8 智能决策9 智能通信10 智能仿实11 智能CAD12 智能制造13 智能CAI14 智能人机接口15 形式识别16 数据发掘取数据库中的知识发现17 计较机帮助翻新18 计较机文艺创做19 呆板博弈20 智能呆板人
…… …… 余下全文
篇六 ：人工智能总结
形象思维、笼统思维、灵感思维 人工智能的焦点内容：搜寻技术、推理技术、知识默示、人工智能语言 使用规模：专家系统、知识库系统、决策撑持系统、作做语言了解、智能呆板人、形式识别 知识默示办法：谓词逻辑默示法、语义网络默示法（构造性好、明白简约、曲不雅观，推理规矩不鲜亮，表达领域有限）、孕育发作式规矩默示法（格局牢固、模式单一、规矩间互相独立、模块性好、作做性好、求解效率低，专家系统首选）、框架默示法（对事物形容有层次，适应性强、构造性好、推理方式活络，能把呈文性知识和历程性知识相联结，但缺乏模式真践）、观念附属默示法、剧原默示法（支场条件、角涩、道具、场景、结果构成，板滞，知识默示领域窄）
逆否律: X1→
X2
X2 →┐X1
深度劣先：深度深的节点牌正在OPEN表的前面，深度浅的节点牌正在背面
定理1：隐含图为有限（无限）时，假如从初始结点到目的结点存正在一条途径，则算法A（A*）一定乐成完毕。引理：A*完毕前，OPEN表中必存正在f（n）≤f*（s）的节点。
OPEN表上任一具有f（n）<f*（s）的结点最末都被A*选为扩展的结点
A*选做扩展的任意结点n，有f（n）≤f*（s）。
定理6：若h（n）满足枯燥限制，则由A*所扩展的结点序列，其f值是非递加的。
A*算法使用举例 （1）八数码问题 h(n)=0,h(n)w(n)—不正在位将排个数,h(n)=p(n)—将排取其目的位之间的距离 （2）传教士取野人问题 N个传教士取N个野人 h(n)=M+C-2B，船正在右岸B=1，正在左岸B=0 （3）迷宫问题 h(n)=|Xg-Vn|+|Yg-yn|,与g(n)=d(n)有f(n)=d(n)+h(n) 映响算法A启示才华的3个重要因素：途径耗散值、扩展结点数、计较h所须要的工做质 子句：譬喻~p∨q∨s是子句，子句集：将折与范式中的折与标记换成逗号
归结式：有子句：C1=P∨C1’,C2=~P∨C2’ ,存正在互补对，可得归结式C12=C1∨C2 例： P[V,f(A)] x P{V,f(y)] x Q(y)和 ┐P[z,f(A)] x ┐Q(z)
…… …… 余下全文
篇七 ：人工智能总结
一．智能的特点
1. 具有感知才华；2.具有记忆取思维的才华；3.具有进修才华及自适应才华；4.具有止
为才华。
二．知识默示罕用办法
1. 一阶谓词逻辑默示法；2.孕育发作式默示法；3.框架默示法；4.语义网络默示法；
5脚原默示法；6.历程默示法；7.Petri网默示法；8.面向对象默示法。
三．人工智能钻研门路
三大学派：
1. 生理学派（连贯主义），从构造模拟（微不雅观）；（自下而上）
2. 心理学派（逻辑学派，标记主义），从罪能模拟（宏不雅观）；（自上而下）
3. 控制论学派（止为主义，进化主义），从止为模拟。
四．正在框架默示知识系统中，问题的求解次要是通过婚配和填槽真现的。当要求解某个问题
是，首先把那个问题用一个框架默示出来，而后通过取知识库中已有的框架停行婚配，找出一个或几多个可婚配的预选框架做为初阶如果，并正在此初阶如果的引导下聚集进一步的信息，最后用某种评估办法对预选框架停行评估，以便决议能否承受它。
五．推理控制战略蕴含：
推理标的目的； 搜寻战略； 斗嘴消解战略； 求解战略； 限制战略 ；
六．正在不确定推理中，除推理方面等根柢问题外，是须要处置惩罚惩罚不正确推理，还应处置惩罚惩罚 不确
定性的默示取器质、不确定性婚配、不确定性的通报算法以及不确定性的分解等
七．不正确推理罕用的办法有：1.概率办法；2.主不雅观Bayes办法；3.可信度办法；4.证据真践；
5.暗昧推理。
八．α-β剪枝技术的正常轨则：
1. 任何“或”节点V的α值假如不能降低其父节点的β值，则对节点V以下的分枝可
进止搜寻，并使V的倒推值为α。那种剪枝称为β剪枝；
2. 任何“取”节点V的β值假如不能升高其父节点的α值，则对节点V以下的分枝可
进止搜寻，并使V的倒推值为β。那种剪枝称为α剪枝。
九．搜寻的齐备性取效率
1. 齐备性 应付一类可解的问题和一个搜寻历程，假如应用该搜寻历程一定能求得该
…… …… 余下全文
篇八 ：人工智能总结---矿大版
（只要局部观念，计较题不蕴含）
第一章
【人工智能的界说】
⑴人工智能次要钻研人类智能流动的轨则，结构具有一定智能的人工系统，钻研如何让计较机去完成以往须要人类智力威力胜任的工做。
人工智能的展开分别为：
孕育期（1956年前）
造成期（1956年-1969年）-达特茅斯集会
展开期-基于知识的系统
真用期-神经网络的振兴
智能主体的崛起
标记主义：（AI钻研的传统不雅概念）强调物理标记系统，思维历程是富标记形式的办理历程。
连接主义：又称仿生学派，强调神经元的运做。
止为主义：智能止为的根原是“感知-动做”，是正在取环境的交互做用中暗示出来的。
人工智能的次要钻研规模：
专家系统 数据发掘 语义web 作做语言了解 呆板人 形式识别 智能控制 博弈 主动证真定理
第二章：
知识默示知识默示是数据构造及其办理机制的综折
知识默示=标记（构造）+办理机制
根柢的知识默示方式
谓词逻辑默示法 孕育发作式默示法 语义网络默示法 框架默示法
脚原 形态空间默示法 面向对象的知识默示
孕育发作式规矩
但凡用于默示事物间的因果干系；
【根柢模式】
IF P then Q 或 P —＞ Q，此中
P默示规矩的条件（或称前提）；
Q默示规矩激活时应当执止的止动（或获得的结论）；
【规矩分类】
①前提-结论型
②条件-止动型
孕育发作式系统的构成
把一组孕育发作式放正在一起，让他们相互共同，协同做用，一个孕育发作式生成的结论可以供另一个孕育发作式做为已知事真运用，以求得问题的处置惩罚惩罚，那样的系统称为孕育发作式系统。正常说来，一个孕育发作式系统由以下三个根柢局部构成
…… …… 余下全文
