人工智能总结

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划人工智能总结　　人工智能学习心得　　今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。　　人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：

2、机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。　　通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步

3、了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　1、PROLOG程序一般由一组事实、规则和问题组成。事实一般表示对象的性质或关系；规则一般表示对象间的因果关系、蕴含关系或对应关系；问题表示用户的询问是程序运行的目标。问题是程序执行的起点，称为程序的目标。PROLOG就是一种基于Horn子句的逻辑程序。　　PROLOG程序的运行是从目标出发，并不断进行匹配、合一、归结，有时还要回溯，

4、直到目标别完全满足或不能满足时为止。　　PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程。其特点是：推理方式为反向推理,控制策略是深度优先,且有回溯机制。　　3、简述用A*算法求解问题时为什么会出现重复扩展节点问题，解决的方法有哪些？　　答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理，则当扩展一个节点时，不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径，对于这样的节点，就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时，则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制，使得h满足单调性。

5、对于满足单调性条件的h，则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进，使用修正的A*算法进行搜索，这样，随着经验的丰富，系统的性能自然就会不断改善和提高。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　24、机器学习的三个要素：信息，发展和知识。对应于机器学习的对象、方法和目标。　　25、基于学习策略的分类：符号学习和神经网络学习。　

6、　26、决策树：也称判断树，它由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性，分支为属性值，从同一节点出发的各个分支之间是逻辑或关系，根节点为对象的一个属性；从根节点出发到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串联成一条分支路径，位于同一分支路径上的各个属性-值对之间是逻辑与关系，叶子节点是这个与关系的对应结果，即决策。27、决策树学习首先要有一个实例集，基本方法和步骤：选取一个属性，按这个属性的不同取值对实例集进行分类；并以该属性作为根节点，以这个属性的诸取值作为根节点的分支，进行画树；考察所得的每一个子类，看其中的

7、实例的结论是否完全相同。如果相同，则以这个相同的结论作为相应分支路径末端的叶子节点；否则，选取一个非父节点的属性，按这个属性的不同取值对孩子集进行分类，并以该属性作为节点，以这个属性的诸取值作为节点的分支，继续进行画树。如此继续，直到所分的子集全都满足：实则可以减少重复扩展节点问题。　　4、简述回溯策略与深度优先策略的不同点。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业

8、务技能及个人素质的培训计划　　答：回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索，而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中，只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索，则保留了所有的已经搜索