人工智能高级课程-期末复习要点.docx

简介：
这份文档《人工智能高级课程-期末复习要点》涵盖了本学期所学的人工智能核心概念、算法和技术，旨在帮助学生系统地进行期末考试前的复习与准备。 人工智能的三大理论学派包括符号主义、联结主义以及行为主义。搜索算法与遗传算法是其中的重要组成部分；多层感知机（MLP）、BP算法、Hopfield网络及径向基网络等模型在神经网络领域占据重要地位，而Boltzmann机(BM)和深度神经网络(DNN)则进一步深化了对机器学习的研究。自动编码器(Auto Encoder)，Deep Belief Networks(DBN)，以及Deep Boltzmann Machine(DBM)同样受到广泛的关注；同时，在图像处理与序列分析领域中，深度学习技术发挥了巨大作用。 卷积循环神经网络(RNN)、长短期记忆模型(LSTM)和生成对抗网络(GANs)是当前热门的技术之一。此外，消解（归结）原理以及一阶谓词逻辑是一些传统人工智能理论的基础；而模糊逻辑则在处理不确定性和不精确信息方面具有独特优势。 除此之外，“田忌赛马”、“格子问题”，传教士过河等经典算法问题也是研究的重要内容之一。蚁群算法作为一种仿生智能优化方法，被广泛应用于复杂系统的建模与仿真中。