中国大学人工智能概论_2期末答案(mooc2023课后作业答案)
中国大学人工智能概论_2期末答案(mooc2023课后作业答案)
第一讲 人工智能概述单元测试
1、中国智能作业人工智能中通常把( )作为衡量机器智能的大学答案答案准则。
A、人工图灵机
B、概论图灵测试
C、期末中文屋思想实验
D、课后人类智能
2、中国智能作业人工智能的大学答案答案目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的人工机械化。
A、概论具有智能
B、期末和人一样工作
C、课后完全代替人的中国智能作业大脑
D、模拟、大学答案答案延伸和扩展人的人工智能
3、人类智能的特征包括( )。
A、感知能力
B、记忆与思维能力
C、学习能力
D、行为能力
4、人工智能研究的基本内容包括( )。
A、机器行为
B、机器感知
C、机器思维
D、机器学习
5、一般认为人类智能是知识与智力的总和,其中知识是一切智能行为的基础,而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。
6、电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础。
第二讲 一阶谓词逻辑知识表示法
第二讲 一阶谓词逻辑知识表示法单元测试
1、李明的父亲是教师,用谓词逻辑可以表示为Teacher(father(Liming))这里father(Liming)是( )
A、常量
B、变元
C、函数
D、一元谓词
2、( )表示“每个人都有喜欢的人”。
A、
B、
C、
D、
3、对于谓词公式,以下说法错误的是( )。
A、上述公式中的所有 y 是自由变元。
B、P(x, y) 中的 x 是约束变元。
C、R(x, y) 中的 x 是约束变元。
D、Q(x, y) 中的 x 是约束变元。
4、一阶谓词逻辑表示的优点是( )
A、自然性
B、精确性
C、严密性
D、易实现
5、下列( )是谓词公式。
A、P(x)
B、P(x)
C、P(x)Q(x)
D、P(x)+Q(x)R(x)
6、一个命题不能同时既为真又为假,但可以在一种条件下为真,在另一种条件为假。
7、命题逻辑可以把所描述的事物的结构及其逻辑特征反映出来,也能把不同事物间的共同特征表述出来。
8、一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。
第三讲 产生式表示法和框架表示法
第三讲 产生式表示法和框架表示法单元测试
1、不适合用产生式表示法表示的知识是( )
A、由许多相对独立的知识元组成的领域知识
B、可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作
C、具有结构关系的知识
D、具有经验性及不确定性的知识
2、下列不是框架表示法特点的是( )
A、结构性
B、模块性
C、继承性
D、自然性
3、产生式是蕴含式。
4、框架表示法不能表示具有因果关系的知识。
5、产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配--冲突消解--执行”的过程。
6、框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字。
7、一个产生式系统由规则库、推理机、综合数据库三部分组成。
8、产生式有固定的格式,每一条产生式规则都由前提与结论(操作)两部分组成。
第四讲 基于谓词逻辑的推理方法
第四讲 基于谓词逻辑的推理方法单元测试
1、从初始证据出发,按某种策略不断运用知识库中的已知知识,逐步推出结论的过程称为推理。
2、任何文字的合取式称为子句。
3、空子句是可以满足的。
4、谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。
5、对于一阶谓词逻辑,若子句集是不可满足的,则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。
6、对于一阶谓词逻辑,如果没有归结出空子句,则说明原谓词公式是不可满足的。
中国大学人工智能概论_2
在上一篇文章中,我们介绍了人工智能的概念、起源以及发展历程。本篇文章将从人工智能的应用领域和技术体系两个方面对人工智能进行更深入的探讨。
人工智能的应用领域
人工智能的应用领域非常广泛,下面我们将简单介绍几个典型的领域:
智能语音识别
智能语音识别是指通过计算机对人类语言进行处理和理解,并将其转化为计算机可识别的形式。目前,智能语音识别技术被广泛应用于语音控制、语音翻译、语音搜索等领域。
智能图像识别
智能图像识别是指通过计算机对图像进行处理和分析,并识别出图像中的人物、物体、场景等信息。目前,智能图像识别技术被广泛应用于安防监控、智能交通、医疗诊断等领域。
智能机器人
智能机器人是指通过计算机对机器人进行控制和指导,使机器人具有自主认知、决策和执行任务的能力。目前,智能机器人技术被广泛应用于制造业、服务业、医疗护理等领域。
人工智能的技术体系
人工智能的技术体系包括数据处理、机器学习和深度学习三个方面。
数据处理
数据处理是指对原始数据进行清洗、预处理、特征提取等操作,将其转化为计算机可识别的形式。目前,数据处理技术被广泛应用于数据挖掘、大数据分析、智能推荐等领域。
机器学习
机器学习是指通过对数据进行学习和分析,使计算机具有从数据中自动学习和推断的能力。目前,机器学习技术被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
深度学习
深度学习是指通过多层神经网络对数据进行学习和分析,使计算机具有较高级别的自动学习和推断能力。目前,深度学习技术被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。
结语
人工智能作为一项前沿技术,具有广阔的应用前景和发展空间。在未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,人工智能将为人类带来更多的便利和发展机遇。
相关日志:
中国大学特殊人群营养学课后答案(慕课2023课后作业答案)
moocArduino基础开发就是这么简单期末答案(mooc完整答案)
moocArduino基础开发就是这么简单期末答案(mooc完整答案)
mooc互联网+社会工作课后答案(mooc完整答案)
知到法治与安全教育答案(知到期末答案)
智慧树首饰设计(山东联盟)期末答案(知到2023单元答案)
mooc互联网+社会工作课后答案(mooc完整答案)
尔雅三维数字模型及渲染章节答案(学习通2023题目答案)
mooc中国价值投资课后答案(mooc完整答案)
中国大学构造地质学_3章节答案(mooc2023课后作业答案)