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
考試內(nèi)容及要點
《人工智能導(dǎo)論》課程是培養(yǎng)學(xué)生對人工智能的整體認識性，使學(xué)生在具備數(shù)學(xué)與編程基本能力的基礎(chǔ)上，對人工智能的多個分支有較全面的了解，具備一定的人工智能算法實現(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)知識表示
1. 知識與知識表示的基本概念；
2. 謂詞邏輯表示法；
3. 知識圖譜及應(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、分類與評價標(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)智能計算基礎(chǔ)
1. 智能計算的概念；
2. 進化算法的概念、框架與設(shè)計準(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. 知識獲取的主要過程與模式；
5. 機器學(xué)習(xí)的發(fā)展與基本概念；
6. 機器學(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. 機器翻譯、自然語言人機交互、智能問答原理及應(yīng)用；
4. 語音增強、識別、合成和轉(zhuǎn)換處理技術(shù)及應(yīng)用。
(十)計算機視覺
1. 計算機視覺概述；
2. 計算機視覺基本處理流程：圖像預(yù)處理與圖像分析理解；
3. 圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識別等主要計算機視覺技術(shù)方法。
(十一)智能機器人
1. 智能機器人概述；
2. 人工智能技術(shù)在機器人中的應(yīng)用；
3. 智能機器人發(fā)展展望。
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