1）什么是人工智能？
人工智能，是一个计算机科学领域，它强调智能机器的创造，它像人类一样工作和反应。
2）什么是人工智能神经网络？
人工智能神经网络可以模拟生物大脑的工作方式，使机器能够以与人类相同的方式进行思考和学习：使它们能像我们一样识别语音、物体和动物。
3）可以使用AI（人工智能）的各个领域是什么？
人工智能可用于许多领域，如计算，语音识别，生物信息学，人形机器人，计算机软件，空间和航空等。
4）哪种是AI不常用的编程语言？
Perl语言不是AI常用的编程语言。
5）AI中的Prolog是什么？
在AI中，Prolog是一种基于逻辑的编程语言。
6）解释强AI和弱AI之间的区别？
强大的AI声称计算机可以在与人类相等的水平上进行思考，而弱AI只是预测一些类似于人类智能的功能可以合并到计算机中，使其成为更有用的工具。
7）提到统计AI和经典AI之间的区别？
统计AI更关注“归纳”思想，如给定一组模式，诱导趋势等。经典AI更关注作为一组约束给出的“演绎”思想，推导出一个结论等等。
8）什么是备用，人工，复合和自然键？
备用密钥：排除主密钥所有候选密钥称为备用密钥。
人工密钥：如果没有明显的密钥可以单独使用或复合可用，那么最后的方法是，只需创建一个密钥，通过为每个记录或事件分配一个数字。这被称为人工密钥。
复合键：当没有单个数据元素唯一地定义构造中的出现时，则集成多个元素以为构造创建唯一标识符称为复合键。
自然键：自然键是存储在构造中的数据元素之一，并且用作主键。
9）生产规则由什么组成？
生产规则包括一组规则和一系列步骤。
10）哪种搜索方法占用的内存较少？
“深度优先搜索”方法占用的内存较少。
11）哪种方式可以解决游戏问题？
启发式方法是解决游戏问题的最佳方式，因为它将使用基于智能猜测的技术。例如，人与计算机之间的国际象棋，因为它将使用蛮力计算，查看数十万个位置。
12）A *算法是基于哪种搜索方法？
A *算法基于最佳的第一搜索方法，因为它给出了优化和快速选择路径的想法，并且所有特征都在A *算法中。
13）混合贝叶斯网络包含什么？
混合贝叶斯网络包含离散和连续变量。
14）什么是人工智能的代理？
任何通过传感器感知其环境并通过效应器对环境起作用的东西称为代理。代理包括机器人，程序和人类等。
15）部分订单或计划涉及什么？
在部分订单计划中，不是搜索可能的情况，而是搜索可能计划的空间。这个想法是逐个构建一个计划。
16）我们在构建计划时可以采取哪两种不同的步骤？
a）添加运营商（行动）
b）在运算符之间添加排序约束
17）哪个属性被认为不是基于逻辑规则的系统的理想属性？
“附件”被认为不是基于逻辑规则的系统的理想属性。
18）人工智能中的神经网络是什么？
在人工智能中，神经网络是生物神经系统的仿真，它接收数据，处理数据并根据算法和经验数据给出输出。
19）什么时候认为算法已完成？
当一个算法存在时，如果算法以解决方案终止，则表示该算法已完成。
20）什么是启发式函数？
启发式函数在搜索算法中根据可用信息在每个分支步骤中对备选方案进行排序，以决定遵循哪个分支。
21）规划系统第三部分的功能是什么？
在计划系统中，第三个组件的功能是检测何时找到问题的解决方案。
22）AI中的“一般性”是什么？
通用性是衡量方法可以适应不同应用领域的容易程度。
23）什么是自上而下的解析器？
自上而下的解析器首先假设一个句子并连续预测较低级别的成分，直到写入各个前终端符号。
24）提到广度优先搜索和人工智能中最佳搜索的区别？
这两种策略非常相似。在最佳的第一次搜索中，我们根据评估函数扩展节点。而在广度优先搜索中，根据父节点的成本函数扩展节点。
25）“人工智能”中的框架和脚本是什么？
框架是语义网络的变体，它是在专家系统中呈现非过程知识的流行方式之一。作为人工数据结构的框架用于通过表示“刻板情况”将知识划分为子结构。脚本与帧类似，但必须对填充槽的值进行排序。脚本用于自然语言理解系统，以根据系统应该理解的情况组织知识库。
26）FOPL代表并解释其在人工智能中的作用是什么？
FOPL代表Predicate Logic提供的First Order Predicate Logic
a）表达关于某些“世界”的断言的语言
b）演绎设备的推理系统，我们可以从这种断言中得出结论
c）基于集合论的语义
27）FOPL的语言是什么？
a）一组常数符号
b）一组变量
c）一组谓词符号
d）一组功能符号
e）逻辑连词
f）通用量词和存在限定符
g）平等的特殊二元关系
28）对于“人工智能”中的在线搜索，搜索代理通过交叉计算和行为进行操作？
在在线搜索中，它将首先采取行动，然后观察环境。
29）哪种搜索算法在在线搜索中使用有限的内存？
RBFE和SMA *将通过使用有限的内存来解决A *无法解决的任何问题。
30）在“人工智能”中你可以使用贝叶斯规则吗？
在人工智能中，为了回答以一个证据为条件的概率查询，可以使用贝叶斯规则。
31）为了构建贝叶斯模型，需要多少项？
要在AI中构建贝叶斯模型，需要三个术语; 它们是一个条件概率和两个无条件概率。
32）在创建贝叶斯网络时，节点与其前身之间的结果是什么？
在创建贝叶斯网络时，节点与其前身之间的结果是节点可以在条件上独立于其前任。
33）回答任何问题如何使用贝叶斯网络？
如果贝叶斯网络是联合分布的代表，那么通过对所有相关联合条目求和，它可以解决任何查询。
34）什么将归纳方法与一阶表示的力量结合起来？
归纳逻辑编程将归纳方法与一阶表示的功能相结合。
35）在归纳逻辑编程中需要满足什么？
归纳逻辑程序设计的目的是为假设提出一组句子，以满足蕴涵约束。
36）在自上而下的归纳学习方法中，有多少文字可用？它们都是什么？
自上而下的归纳学习方法有三种文字：
a）谓词
b）平等和不平等
c）算术文字
37）哪种算法反转完整的分辨率策略？
“反向分辨率”反转了完整的分辨率，因为它是学习一阶理论的完整算法。
38）在语音识别中使用什么样的信号？
在语音识别中，声学信号用于识别单词序列。
39）在语音识别中，哪个模型给出了每个单词后面每个单词的概率？
Biagram模型给出了在语音识别中每个单词跟随每个单词的概率。
40）使用哪种算法求解时间概率推理？
为了解决时间概率推理，使用HMM（隐马尔可夫模型），与转换和传感器模型无关。
41）什么是隐马尔可夫模型（HMMs）？
隐马尔可夫模型是一种无处不在的工具，用于建模时间序列数据或模拟序列行为。它们几乎用于所有当前的语音识别系统。
42）在隐马尔可夫模型中，如何描述过程的状态？
HMM模型中的过程状态由“单个离散随机变量”描述。
43）在HMM中，变量的可能值是多少？
“可能的世界状态”是HMM中变量的可能值。
44）在HMM中，附加变量在哪里添加？
在保留在HMM网络内时，可以将附加状态变量添加到时间模型中。
45）在人工智能中，语义分析用于什么？
在人工智能中，为了从句子组中提取意义，使用语义分析。
46）组合语义是什么意思？
从P，Q和*确定P * Q含义的过程称为组合语义。
47）如何在命题逻辑中解决逻辑推理？
在命题逻辑中，逻辑推理算法可以通过使用来解决：
a）逻辑等价
b）有效性
c）满意的能力
48）哪个进程使不同的逻辑表达式看起来相同？
“统一”过程使不同的逻辑表达式相同。提升的推论需要找到替代品，这可以使不同的表达看起来相同。这个过程称为统一。
49）“统一和提升”中的哪个算法需要两个句子并返回一个统一？
'统一和提升'采用两个句子并返回一个统一的算法是'统一'算法。
50）哪种规划算法最直接？
状态空间搜索是规划算法最直接的方法，因为它考虑了寻找解决方案的所有内容。
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