2024年湖南師范大學(xué)非全日制研究生招生考試《人工智能導(dǎo)論》考試大綱

來源：在職研究生招生信息網(wǎng) 發(fā)布時(shí)間：2024-02-26 16:22:02

　　考試內(nèi)容及要點(diǎn)

　　《人工智能導(dǎo)論》課程是培養(yǎng)學(xué)生對(duì)人工智能的整體認(rèn)識(shí)性，使學(xué)生在具備數(shù)學(xué)與編程基本能力的基礎(chǔ)上，對(duì)人工智能的多個(gè)分支有較全面的了解，具備一定的人工智能算法實(shí)現(xiàn)能力。

　　(一)緒論

　　1. 智能與人工智能的基本概念；

　　2. 人工智能研究的基本內(nèi)容和方法；

　　3. 人工智能主要應(yīng)用領(lǐng)域介紹。

　　(二)知識(shí)表示

　　1. 知識(shí)與知識(shí)表示的基本概念；

　　2. 謂詞邏輯表示法；

　　3. 知識(shí)圖譜及應(yīng)用。

　　(三)確定性推理方法

　　1. 推理的概念、分類與基本策略；

　　2. 命題邏輯與謂詞邏輯支持的基本推理方法；

　　3. 自然演繹推理與應(yīng)用；

　　4. 歸結(jié)原理與應(yīng)用。

　　(四)不確定性推理方法

　　1. 不確定性的表示與不確定性推理的概念、分類；

　　2. 概率推理與主觀貝葉斯推理方法；

　　3. 基于可信度的不確定性表示與推理方法；

　　4. 基于證據(jù)理論的不確定性表示與推理方法；

　　5. 模糊邏輯、模糊集、模糊關(guān)系及合成、模糊推理及其應(yīng)用。

　　(五)搜索求解策略

　　1. 搜索的概念、分類與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)；

　　2. 狀態(tài)空間的表示與啟發(fā)式搜索應(yīng)用；

　　3. 與或樹的表示與啟發(fā)式搜索應(yīng)用；

　　4. 博弈樹的概念、極大極小過程以及 a-b剪枝。

　　(六)智能計(jì)算基礎(chǔ)

　　1. 智能計(jì)算的概念；

　　2. 進(jìn)化算法的概念、框架與設(shè)計(jì)準(zhǔn)則；

　　3. 遺傳算法的基本概念及其應(yīng)用；

　　4. 群智能算法的概念及典型的群智能算法。

　　(七)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　1. 神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理；

　　2. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本學(xué)習(xí)算法

　　3. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)算法；

　　4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)。

　　(八)專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)

　　1. 專家系統(tǒng)概述；

　　2. 專家系統(tǒng)的工作原理；

　　3. 專家系統(tǒng)的建立；

　　4. 知識(shí)獲取的主要過程與模式；

　　5. 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展與基本概念；

　　6. 機(jī)器學(xué)習(xí)分類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

　　(九)自然語言處理及其應(yīng)用

　　1. 自然語言處理與理解概述；

　　2. 語言處理過程的層次；

　　3. 機(jī)器翻譯、自然語言人機(jī)交互、智能問答原理及應(yīng)用；

　　4. 語音增強(qiáng)、識(shí)別、合成和轉(zhuǎn)換處理技術(shù)及應(yīng)用。

　　(十)計(jì)算機(jī)視覺

　　1. 計(jì)算機(jī)視覺概述；

　　2. 計(jì)算機(jī)視覺基本處理流程：圖像預(yù)處理與圖像分析理解；

　　3. 圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、人臉識(shí)別等主要計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)方法。

　　(十一)智能機(jī)器人

　　1. 智能機(jī)器人概述；

　　2. 人工智能技術(shù)在機(jī)器人中的應(yīng)用；

　　3. 智能機(jī)器人發(fā)展展望。

評(píng)論

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