|
友情提示：本站提供全國400多所高等院校招收碩士、博士研究生入學考試歷年考研真題、考博真題、答案，部分學校更新至2012年，2013年；均提供收費下載。 下載流程： 考研真題 點擊“考研試卷””下載; 考博真題 點擊“考博試卷庫” 下載
2019 年西南科技大學博士研究生招生考試（初試）考試大綱
2004 人工智能
一、總體要求
要求考生掌握人工智能的基本概念和基本理論，具備智能分析與計算的基本
能力。應該掌握人工智能的定義和發展史、知識表示方法、確定性推理、非經典
推理、計算智能、專家系統、機器學習、分布式人工智能等知識。
二、內容及比例
人工智能每個知識點所占的參考比例如下：
1. 人工智能的定義和發展史（5%）
熟悉人工智能的定義、起源和發展，了解人工智能有哪些學派，并知道有關
人工智能的標志性事件。
2. 知識表示方法（10%）
了解各種知識表示方法，涉及狀態空間表示、問題規約表示、謂詞邏輯表示、
語義網絡表示和框圖表示等。
3. 確定性推理（10%）
熟悉圖搜索策略、盲目搜索、啟發式搜索、規則演繹系統以及產生式系統、
博弈論的基本原理。掌握盲目搜索和啟發式搜索的過程方法，如：寬度優先搜索、
深度優先搜索、啟發式搜查策略和估價函數等。
4. 非經典推理（20%）
熟悉經典搜索和非經典搜索的基本概念。掌握不確定性推理、概率推理、主
觀貝葉斯以及可信度方法，并掌握這些推理方法的基本計算過程。
5. 計算智能(20%)
熟悉計算智能的基本概念和基本原理，涉及神經網絡、模糊計算、遺傳算法、
人工生命等。掌握人工神經網絡的典型結構和相關算法，并了解基于神經網絡的知
識表示與推理。
6. 專家系統（10%）
熟悉專家系統的工作原理，并理解其優勢和局限性。
7. 機器學習(20%)
掌握機器學習的主要策略和基本結構。掌握決策樹學習、類比學習、解釋學
習、神經網絡學習和增強學習的基本原理和典型算法。
8.分布式人工智能（5%）
熟悉分布式人工智能與真體（Agent）的基本概念和基本原理，熟悉真體的結
構、真體通信的類型和方式。
三、題型及分值比例
1.填空題 20%
2.簡答題 40%
3.分析或計算題 40%
四、參閱書目
1.蔡自興等主編，《人工智能及其應用》，清華大學出版社，2016 年，第 5 版。
2.王萬良編著，《人工智能及其應用》(第 3 版)，高等教育出版社，2016 年。
免責聲明：本文系轉載自網絡，如有侵犯，請聯系我們立即刪除，另：本文僅代表作者個人觀點，與本網站無關。其原創性以及文中陳述文字和內容未經本站證實，對本文以及其中全部或者部分內容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾，請讀者僅作參考，并請自行核實相關內容。
|
文章搜索
您現在的位置： 
