人工智能复习参考（2013硕士）
第1部分绪论
1- 1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1- 2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 1- 3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？
1- 4.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
1-5.人工智能的发展对人类有哪些方而的影响？试结合自己了解的情况和理解，从经济、 社会
和文化等方面加以说明？
1-6.试评述人工智能的未来发展。
第2部分知识表示
2- 1.什么是知识？知识的要素有哪些？知识的表示方法有哪些？ 2- 2.如何用谓词公式表示知识？
2- 3.什么是产生式规则？产生式系统由哪些部分组成？说明各部分的功能。 2- 4.说明产生式系统推理机的推理方式及推理过程。
第3部分经典逻借推理
3- 1. 什么是推理？推理的任务、分类。 3- 2. 什么是置换？什么是合一？什么是归结？ 3- 3- 3-5. 3-6. 3-7.
3. 把谓词公式化为子句集有哪些步骤？请结合例子说明之。 4. 把谓词公式变换成子句形式：
简述用归结法证明立理的过程（消解反演求解过程）。请结合例子说明之。 如何通过消解反演求取问题的答案？谙结合例子说明之。
与/或形规则演绎系统有哪几种推理方式？各自的特点如何？说明推理过程。请结
合例子说明之。 第4部分不确立推理
4- 1.研究不确左性推理有何意义?有哪几种不确左性？ 4- 2.在什么情况下需要采用不确定推理？
4- 3.简述概率方法、Bayes网等不确定推理方法。请结合例子说明之。
4-4. Bayes网的两个要素是什么？ Bayes网蕴涵的条件独立假设是什么？简述Bayes网的推 理模
式。请结合例子说明之. 第5部分机器学习
5- 1什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？ 5- 2试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
5- 3简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。 5-4什么是有监督学习？什么是非监督学习？非监督学习与有监督学习方法有何区别？ 5-5简述决策树方法及其使用场合：在构造决策树的过程中，测试属性的选取采用什么原 贝IJ?
如何实现？请结合例子说明之。
5-6简述贝叶斯学习方法，有哪些特性？朴素贝叶斯分类器基于的假左是什么？请结合例 子说
明之。
人工智能复习
