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哈尔滨工业大学2015博士招生人工智能原理考试大纲参考书目

2015-05-12 17:22:00来源：网络

哈尔滨工业大学2015博士招生人工智能原理考试大纲参考书目

　　考博复习第一手复习资料及最权威的复习参考书目就是研究生院公布的考博科目考试大纲、参考书目，新东方在线整理了哈尔滨工业大学2015年博士招生考试大纲及参考书目供报考哈尔滨工业大学的考博考生参考复习。

　　课程名称：人工智能原理

　　一、考试要求

　　要求考生全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。

　　二、考试内容

　　l 人工智能概述

　　AI的四种类型定义，图灵测试，AI发展7个历史时期，构造理性智能体的4个要素及例子，Agent结构，AI研究热点

　　l 搜索技术

　　搜索问题形式化表示4要素，搜索树/搜素图表示，搜索策略分类，搜索算法评价4个指标

　　4种常用盲目搜索算法—广度优先、深度优先、深度有限、迭代深入先深搜索，4算法基本性能比较

　　A*搜索启发函数定义，可采纳性定义，启发函数一致性定义，A*算法性质，启发函数精确性问题

　　4种常用局部搜索算法的思想

　　极大极小决策算法，a-b剪枝算法

　　CSP问题定义，例子与约束图，3种提高基本CSP求解算法效率的策略—赋值次序、前向检验、智能回溯

　　l 逻辑与推理

　　子句 合一置换，前向链接算法/后向链接算法，算法推理例子

　　公式到子句集的转换，Herbrand论域、原子集、解释，语义树、规范语义树、完备语义树、封闭语义树、否节点，Herbrand定理，消解法证明思路

　　消解法的应用：禁止无用子句产生—动态支持集策略，线性消解、输入消解、单元消解的例子

　　模态逻辑□◇算子的含义，模态逻辑的Leibnitz和标准模型定义

　　4种三值逻辑的真值定义

　　l 知识表示

　　知识三要素，知识-数据-信息的区别，知识表示—符号系统+使信息结构化

　　本体概念要素，构建本体的原则，Ontology分类的典型—分类词典，本体论的应用

　　产生式、框架、语义网络，自然语言句子的上述3种方法表示实例

　　动态知识表示及例子

　　结构化-非结构化-半结构化知识(数据)区别，半结构化数据模型，置标语言特点，HTML例子，XML例子，Wiki百科的表示形式，应用例子说明

　　l 不确定性推理

　　不确定性推理必要性、方式，原子事件及性质、全概率公式，条件概率、边缘化、归一化、逆概率，用全概率分布表推理，条件独立性

　　贝叶斯网络的表示，全联合概率分布的计算，链式法则、条件独立关系、噪声或关系，贝叶斯网络上的精确推理例子，变量消元法：l表转换及其合并，条件独立性典型表示及其例子

　　马尔可夫链表示、例子，时序推理的任务及其表示(filtering, prediction, smoothing, most likely sequence)和相关推导，Forward-backward算法思想，HMM表示及例子

　　效用函数、最大期望效用、效用函数例子，序列决策问题/例子，回报函数，MDP定义、例子，相关函数定义U、p，Bellman公式及其计算实例，数值迭代算法

　　l 机器学习

　　学习的经典定义，三种学习类型，机器学习学科近期和长远研究的一些主题

　　归纳学习、Ockham剃刀原则、归纳学习假设、归纳偏置，决策树建立的一般过程，熵值下降(信息增益)属性选择方法，决策树学习的例子

　　机器学习算法评价方法、实验测试方法、过拟合

　　集体学习的动机，Boosting方法的基本思想，AdaBoost算法概述

　　学习过程的3种决策标准，统计学习的3种模型

　　贝叶斯学习实例、贝叶斯预测过程，最大似然假设及前提，贝叶斯网络中的最大似然参数计算，朴素贝叶斯分类器

　　使用先验知识的学习系统框架，ILP的学习模式、评价标准，ILP学习过程、实例，ILP自顶向下学习方法例子，ILP逆向归纳学习方法例子，ILP学习方法的优缺点、特点

　　PAC学习，PAC学习的样本复杂度描述

　　l 规划简介

　　规划的定义，规划问题语言STRIPS/ADL表示形式、两者区别，用STRIPS或ADL表示各种问题实例

　　三、试卷结构

　　考试时间180分钟，满分100分

　　(1)题型结构

　　1) 简答或论述题(20-30分)

　　2) 证明题(10-20分)

　　3) 计算题(20-30分)

　　4) 求解题(20-30分)

　　(2)内容结构

　　四、参考书目见招生简章

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本文关键字: 哈尔滨工业大学 博士 考试大纲 参考书目

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