《矿大2023年人工智能原理复习指南》
人工智能作为一门研究领域，涵盖了广泛的理论和技术。在矿大的课程中，重点强调了以下几个关键章节的内容：
1. 绪论：这一部分涉及到人工智能的起源和发展，包括三个主要学派的代表人物、他们的观点以及主要贡献。其中，图灵是计算理论的奠基人，他的贡献在于提出了图灵机模型，为现代计算机科学奠定了理论基础。
2. 知识表示：这是人工智能中表达和存储知识的关键。一阶谓词逻辑表示法用于精确表达复杂的事实和规则；产生式表示法虽然不作为考试内容，但在某些特定的应用中仍具有价值；语义网络和框架表示法则常用于结构化数据的表示，其中框架表示法更注重具体情境和背景知识的描述。
3. 确定性推理：这部分主要探讨如何从已知事实推导出新知识。推理的分类包括正向推理、反向推理和双向推理。永真性和可满足性是谓词公式的基本性质，而置换与合一、归结演绎推理则是实现推理的重要工具。
4. 搜索策略：在解决复杂问题时，搜索策略至关重要。包括一般图搜索方法、盲目搜索（如BFS、DFS、有界DFS和迭代加深搜索）以及启发式搜索（如A*算法，其评估函数设计和迭代加深A*的差异）。此外，博弈论中的极大极小过程是理解智能决策的重要概念。
5. 不确定性推理：面对模糊和不完整的信息，不确定性推理显得尤为重要。主观贝叶斯方法处理概率不确定性，可信度方法用于处理非概率不确定性，而证据理论则提供了一种更全面的不确定信息处理框架。
6. 机器学习：归纳学习是机器学习的基础，它包括决策树学习，如ID3算法，以及K近邻算法。这些算法的学习过程和应用场景是理解机器学习能力的关键。
考试题型包括填空题、简答题、计算题、证明题和综合题，涵盖了以上各个章节的重点知识。例如，启发式搜索的原理和应用、决策树的构建、不确定性推理的计算和证明，以及在复杂问题中的应用等。
复习矿大2023年人工智能原理考试，应重点掌握上述各章节的核心概念、方法和算法，并能够灵活应用到各种问题中。同时，理解和运用这些知识来解决实际问题的能力也是考试的关键。
2025-05-12 08:35:30
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人工智能实验八数码问题和罗马尼亚问题（含代码和完整实验报告）
本实验课程是计算机、智能、物联网等专业学生的一门专业课程，通过实验，帮助学生更好地掌握人工智能相关概念、技术、原理、应用等；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力；使学生对智能程序、智能算法等有比较深入的认识。
1.掌握人工智能中涉及的相关概念、算法。
2.熟悉人工智能中的知识表示方法；
3.熟悉盲目搜索和启发式搜索算法的应用；
4.掌握问题表示、求解及编程实现。
掌握不同搜索策略的设计思想、步骤、性能。
1.在图1，3*3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空。
图1
2.如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态（图1左）到目标状态（图1右）。
可自行设计初始3.状态。目标状态为数字从小到大按顺时针排列。
4.分别用广度优先搜索策略、深度优先搜索策略和启发式搜索算法（A*算法）求解八数码问题；分析估价函数对启发式搜索算法的影响；探究各个搜索算法的特点。
自行设计一个新的启发式函数,并分析该函数的可采纳性和优势(与启发式函数定义为“Zerind到Bu
2022-12-29 09:30:12
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当下最热的科技是什么,人工智能绝对排得上名号，从前些年科技界阿法狗的惊鸿一瞥，到这些年在消费市场遍地开花的智能产品,Al已经在潜移默化中改变我们的生活方式，然而非相关专业的人想要学习，却很难找到难度适中的课程，要么太过晦涩难懂，满满都是复杂的数学公式，要么就是为了避免数学而浅尝辄止，让人不得要领，仅需中学数学知识就能看懂的人工智能入门课，零基础学习+多项目实战，重新解构入门AI陡峭的知识曲线。
2022-12-21 16:28:42
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