人工智能期末复习

《人工智能原理及其应用（第4版）》，我已经整理了相关的知识点并标注了在教材中的页码。以下是总结：

简答题

1. 人工神经网络与深度学习

   • 人工神经网络：包括感知器模型、BP网络模型、Hopfield网络模型等（第175页起）。
   • 深度学习：包括卷积神经网络、深度波尔茨曼机与深度信念网络等（第210页起）。

2. 语义网络

   • 定义和结构：第138页起。

3. 模糊知识表示

   • 模糊逻辑的概念与应用：第97页起。

4. 谓词逻辑表示法

   • 谓词逻辑的基本概念与操作：第73页起。

5. 框架表示法

   • 框架的定义与使用：第143页起。

6. 启发式搜索

   • 状态空间搜索：第149页起。
   • 与/或树：第152页起。
   • 博弈树：第155页起。

7. 估价函数

   • 估价函数在启发式搜索中的作用和设计：第157页起。

8. 遗传算法

   • 遗传算法的基本概念与操作：第167页起。

计算题

1. 归结演绎推理

   • 归结演绎推理的基本方法和示例：第82页起。

2. 决策树

   • 决策树的概念与ID3算法：第132页起。

3. 博弈树的启发式搜索

   • a-Beta剪枝技术：第156页起。

4. 遗传算法

   • 遗传算法的计算示例与应用：第167页起。

详细内容

1. 人工神经网络与深度学习：

   • 人工神经网络：第6章详细介绍了人工神经网络的生物机理、人工神经元及网络结构、浅层模型（感知器、BP网络、Hopfield网络）及深层模型（深度卷积神经网络、深度波尔茨曼机与深度信念网络） 。
   • 深度学习：第6.7节详细讨论了深度学习的概述、深度卷积神经网络的学习过程及经典模型LeNet5 。

2. 语义网络：

   • 语义网络的定义和基本结构，以及在知识表示中的应用：第138页起 。

3. 模糊知识表示：

   • 模糊逻辑和模糊知识表示的方法及应用：第97页起 。

4. 谓词逻辑表示法：

   • 谓词逻辑的基本概念、表示方法及其在推理中的应用：第73页起 。

5. 框架表示法：

   • 框架的定义、结构和应用实例：第143页起 。

6. 启发式搜索：

   • 启发式搜索的方法和策略，包括状态空间、与/或树及博弈树：第149页起 。

7. 估价函数：

   • 估价函数的定义、设计和在启发式搜索中的应用：第157页起 。

8. 遗传算法：

   • 遗传算法的基本原理、操作步骤及应用实例：第167页起 。

计算题详细内容

1. 归结演绎推理：

   • 归结演绎推理的原理、方法和具体示例：第82页起 。

2. 决策树：

   • 决策树的概念、构建方法及ID3算法的详细步骤：第132页起 。

3. 博弈树的启发式搜索：

   • a-Beta剪枝技术的原理及应用示例：第156页起 。

4. 遗传算法：

   • 遗传算法的计算步骤和具体应用示例：第167页起 。 期末复习大纲 A卷、B卷，试题类型:判断题10分，单项选择题20分，填1、空题 10 分，简答题 32 分，计算题 28 简答题(包括简要计算题):人工神经网络与深度学习、语义网2、络、模糊知识表示、谓词逻辑表示法、框架表示法、启发式搜索(状态空间、与/或树、博弈树)、估价函数、遗传算法等。计算题:归结演绎推理、决策树、博弈树的启发式搜索(a-B3、剪枝技术)、遗传算法。