HNUST人工智能期末复习

由于安卓重点出现问题,导致神探线上线下被"喷",很难评,但是又有许多同学私信我要我继续更新,复习资料如下。使用前再次强调:汇总资料++仅供参考,仅供参考,仅供参考++ 。有重点,那大家的重点都是一样的,本类复习文章只是用来总结重点的,不是押题!!!喷的就请别用,用了就别喷......

最后,祝大家考试顺利,全部通过!

简答题5×10'

  • 1.广度优先搜索与深度优先搜索各有何特点?(第3章)

答:

广度优先搜索特点:使用队列,按层遍历,找到最短路径,空间复杂度高。

深度优先搜索特点:使用栈,深入遍历,可能找到非最短解,空间复杂度较低。

  • 2.遗传算法是一种什么样的算法?适合解决哪一类问题?(第4章)

答:遗传算法是一种模拟自然选择过程的搜索算法,特别适用于解决那些具有高复杂性或多维度的优化问题‌。通过在初始种群中进行复制、交叉、变异操作寻找搜索空间最优解。遗传算法可以把问题的可能解视为生物个体,而生物个体对环境有很高的适应能力,这样就可以使用进化机制,搜索最优解。例如可以用于求解旅行商, 资源分配等问题。

  • 3.简述机器学习的原理和分类(第9章)

答:

原理:

机器学习的基本原理是通过数据训练模型,使其能够从数据中学习规律并进行预测或决策。

    • 学习与经验有关;②学习可以改善系统性能;③学习是一个有反馈的信息处理与控制过程。

分类:

(一)基于学习用途的分类:①符号学习 ②神经网络学习 ③统计学习 ④交互学习

(二)基于学习方法的分类:①归纳学习 ②演绎学习 ③类比学习 ④分析学习

(三)基于样本数据特点的分类:①有监督学习 ②无监督学习

(四)基于数据形式的分类:①结构化学习 ②非结构化学习

(五)基于学习目标的分类:①概念学习 ②规则学习 ③函数学习 ④类别学习 ⑤贝叶斯网络学习

  • 4.统计监督学习基本步骤(第10章)

答:

数据准备

选择或设计假设模型

选择或设计准则函数

选择或设计学习策略和算法

编程实现

  • 5.试谈深度学习与传统神经网络学习的异同点(第11章)

答:

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,通过多层级特征变换自动提取数据特征。

异同点:

相同点:采用了相似的分层结构,包括输入层,隐层,输出层组成的多层网络,只有相邻节点之间有连接。

不同点:

1)训练算法不同。传统采用BP算法;深度学习是在非监督数据上建立多层神经网络,自底向上非监督学习,自顶向下监督学习。

2)模型结构的深度不同。传统几乎没有隐层;深度学习有多层。

3)强调重点不同。传统重点是负责分类或预测;深度学习突显学习的重要性,通过逐层特征变换得到一个新特征区间
设计题2×10':

  • 设有如图3-25所示的一颗与或树,请指出解树;分别按和代价及最大代价求解树代价;指出最优解树。

注:该题答案是正确,有许多同学学习了B站那个代价树求解视频,那位up主方法是正确的,但是不同的是她在做题时把E子树看成了与树,而本题E为或树。所以t5有解,所以E有解,t4、E与,使得B有解......后续步骤一致

  • 请把下列命题表示的事实用一个语义网络表示出类,并用PROLOG语言实现。
  1. 树和草都是植物
  2. 树和草都是有根有叶的
  3. 水草是草,且长在水中
  4. 果树是树,且会结果
  5. 樱桃树是一种果树,它结樱桃

  • 用C++描述如下概念及其它们之间的关系。(我感觉不太会考代码,因为面向对象语言挺多的,答案不一致)
  1. 水果、苹果、红富士苹果、香蕉
  2. 人、职员、研究生、在职研究生

综合题2×10'

注:这类题主要把假设的抵消没了就对了,如果解题过程有卡壳的,你想办法凑出抵消对,怎么都要消到没有。

论述题:(多写字就行)

如何辩证地看待人工智能对人类社会的影响?

人工智能的发展对人类社会的影响包括正反两方面:积极方面如提升生产效率、促进科技创新、优化公共服务等;消极方面如就业结构冲击、隐私安全风险、伦理道德挑战等。

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