F25 人工智能基础.docx

《F25 人工智能基础.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《F25 人工智能基础.docx（2页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、大连海事大学硕士研究生入学考试大纲考试科目：人工智能基础考试内容(-)要求熟知的章节章章章章章章章1234567第第第第第第第:绪论:知识表示:自动推理:不确定性推理:机器学习:神经网络:专家系统()主要内容1 .人工智能的概念，人工智能研究的基本内容，人工智能研究的主要学派及其观点，以及人工智能应用概况。2 .知识的概念、分类。3 .谓词逻辑知识表示方法，谓词公式转换为子句集。4 .产生式系统知识表示方法，产生式系统的组成。5 .语义网络知识表示方法。6 .框架知识表示方法。7 .搜索的概念、分类、评价标准。8 .深度优先搜索、宽度优先搜索、迭代加深搜索。9 .启发式搜索函数、搜索算法、可采

2、纳性。10 .爬山算法、模拟退火算法、最好优先算法、A*算法。11 .图搜索的启发式函数、搜索算法。12 .博弈树的概念、特点。13 .归结演绎推理的概念、过程、算法、归结反演及搜索策略。14 .产生式系统的推理、自然演绎推理、非单调推理。15 .不确定性知识分类、不确定性推理的基本问题、推理方法分类。16 .主观Bayes方法、可信度方法和证据理论方法知识表示形式、不确定性复合、传播和积累计算。17 .模糊逻辑与模糊推理。18 .机器学习的概念、模型和算法。19 .决策树概念、构造算法、ID3算法。20 .类比学习基本概念和方法，基于案例的推理。21 .统计学习基本概念和方法，支持向量机线性可分、核函数，结构风险。22 .强化学习基本概念、模型和方法。23 .遗传算法那基本概念，选择、交叉、变异等遗传算子，遗传算法步骤。24 .神经网络的基本概念、基本特征、分类、神经元、激励函数。25 .感知器、BP算法。26 .神经网络的分类，神经网络的作用。27 .深度学习的基本概念、模型和方法。28 .专家系统的基本概念、特点、基本结构和评价方法。29 .典型的专家系统工具。30 .专家系统构建的步骤和方法。考试要求1 .要求熟悉人工智能的基本概念、基本理论和基本技术；2 .能够运用所掌握的基本概念、基本理论和基本技术分析解决实际问题。参阅：人工智能，史忠植，机械工业出版社，2016年