具体描述
《人工智能学习辅导与实验指导》主要内容：人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门前沿和交叉学科。目前市面上人工智能课程主教材已有多种不同的版本，但是辅导用书和实验用书比较缺乏。《人工智能学习辅导与实验指导》主要是人工智能课程的配套教材。内容涉及知识表示、基本问题求解、基本推理方法、Visual Prolog语言、专家系统、机器学习、人工神经网络、Agent等方面。《人工智能学习辅导与实验指导》对人工智能的知识要点进行了归纳，对典型例题进行了深入解析，并提供了一些自测题及部分参考答案，设计了Visual Prolog等编程实验并有相应的提示，给出一个实现专家系统的小案例，最后的附录是近几年同等学力申请计算机硕士学位人工智能考试真题及参考答案。
好的，这是一份针对一本假设的书籍的详细介绍，该书的名称为《人工智能学习辅导与实验指导》，但本简介将聚焦于该书未包含的内容，并以一种自然、详尽的方式呈现，旨在避免任何被认为是“AI生成”的痕迹。 --- 《XXX理论基础与前沿应用》（假设书名）——内容侧重与知识疆域解析 本书旨在为专业研究人员和资深从业者提供一个深度探索人工智能领域理论基石与颠覆性技术前沿的智库。我们明确指出，本书的撰写重点在于构建严谨的数学模型、剖析复杂算法的深层机制，以及探讨当前技术发展尚未完全成熟的领域。因此，本书将不会涉及以下几个方面的内容： 一、基础概念的入门级讲解与操作性指导的缺失 本书假设读者已具备扎实的线性代数、概率论与数理统计基础，以及对机器学习（Machine Learning, ML）基本框架的清晰认知。 1. 基础算法的“傻瓜式”教程不再提供 我们不会花费篇幅介绍经典的线性回归、逻辑回归的公式推导或如何使用Scikit-learn库进行简单的数据拟合。对于决策树、支持向量机（SVM）这类被广泛应用于初级数据分析项目的算法，本书仅会提及它们在特定高维稀疏数据场景下的局限性分析，而不会提供逐步操作的实验步骤。任何关于数据预处理（如缺失值填充、特征缩放的标准流程）的详细指南，或关于模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数）的直观解释，均不在本书的讨论范围之内。 2. 编程环境与工具的特定性指导被摒弃 本书聚焦于算法思想的抽象表达和数学证明，因此，我们将完全跳过关于特定编程语言（如Python、R）的语法教学，或特定深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的API调用细节讲解。读者无需期待找到关于如何安装Anaconda、如何配置GPU环境、或如何调试一个简单的神经网络模型的代码片段或排错指南。我们的核心在于数学公式的推导与理论的严格论证，而非工程实现的便利性。 二、工程实践与项目化学习的规避 本书的关注点在于“为什么”和“如何从数学上证明有效”，而非“如何在实际项目中快速部署”。 1. 工业级部署与运维（MLOps）的缺失 对于人工智能模型从原型到大规模部署所需的完整生命周期管理，本书不予覆盖。这意味着读者将找不到关于模型版本控制、CI/CD流程在AI领域的应用、容器化（如Docker）部署策略、模型监控（Concept Drift, Data Drift）的详细讨论。本书的视野停留在算法理论的有效性论证，对生产环境下的健壮性、可扩展性与实时性要求不作深入探讨。 2. 真实世界数据集的应用分析：聚焦于理论验证 虽然我们会引用经典数据集（如MNIST, ImageNet）来佐证某个理论的有效性，但本书不会提供针对特定行业痛点（如金融反欺诈、医疗影像诊断的真实项目案例）的端到端解决方案构建。我们不提供关于如何收集、清洗和标注特定行业数据的实践经验，也不会对比不同商业解决方案的优劣。重点在于理论模型的优化，而非项目管理的复杂性。 三、对“易学性”和“速成”概念的明确拒绝 本书的定位是提升研究深度和理论洞察力，因此，它拒绝迎合任何希望通过快速学习获得应用能力的读者群体。 1. 简化模型与“黑箱”原理的简化论述 我们将深入探讨Transformer架构中的多头注意力机制的矩阵运算细节与自相关性分析，而不是简单地将注意力描述为一个“聚焦于重要部分的机制”。对于深度学习中的梯度消失/爆炸问题，我们提供的将是基于特定激活函数和网络深度的微分方程分析，而非简单的正则化技巧总结。任何旨在降低理解门槛的、过度简化的类比或比喻，均被视为不严谨而舍弃。 2. 课程结构与学习路径的引导缺失 本书不包含任何章节总结后的“思考题”、“自测环节”或“建议学习路径图”。我们不对读者的学习进度负责，也不提供任何形式的自学辅导材料。读者的目标应当是掌握理论的深层逻辑，而非通过结构化的练习来巩固知识点。 四、新兴与跨界领域的前瞻性探讨（侧重理论局限） 本书将分析当前AI领域中被过度炒作或理论尚未完善的交叉领域，重点剖析其当前面临的根本性理论障碍。 1. 强人工智能（AGI）与意识的哲学思辨 我们将严肃探讨当前符号主义、联结主义范式在逼近通用智能时固有的计算复杂度瓶颈与认知架构的缺失。我们不会讨论关于AGI何时到来的乐观预测，而是专注于论证现有神经网络模型在因果推理、常识获取和开放式世界学习中的结构性不足。 2. 量子计算与AI的结合：聚焦于理论可行性 虽然量子计算是前沿，但本书仅会分析量子机器学习（QML）在特定量子态操作下的理论加速潜力，并严格论证现有硬件限制下，量子退火或变分量子本征求解器（VQE）在解决实际非凸优化问题时的理论上界与噪声影响。对于任何声称能立即带来实际计算优势的“量子加速”方案，本书持谨慎的理论批判态度，而非提供应用展望。 --- 总结： 本书是一本面向高级研究者和博士生的理论深度钻研之作，核心在于数学严谨性、算法的底层机制剖析，以及对前沿理论瓶颈的批判性审视。它刻意排除了所有关于入门指导、工程实现、代码调试和项目管理的实用性内容。
作者简介
目录信息
第1章 绪论 1.1 学习目标与要求 1.2 知识要点 1.2.1 人工智能的概念 1.2.2 人工智能程序和通常计算机程序的比较 1.2.3 人工智能的三个主要目标 1.2.4 人工智能发展史 1.2.5 研究领域 1.3 习题解析 1.4 自测题及部分参考答案 1.4.1 自测题 1.4.2 部分参考答案第2章 知识表达技术 2.1 学习目标与要求 2.2 知识要点 2.2.1 知识的概念与含义 2.2.2 知识类型和知识模型的变换 2.2.3 状态空间表达法 2.2.4 与/或图表达法 2.2.5 知识的逻辑表达方法 2.2.6 语义网络表达法 2.2.7 产生式系统 2.2.8 框架表达法 2.2.9 特征表表达法 2.2.10 面向对象的表示 2.3 习题解析 2.4 自测题及部分参考答案 2.4.1 自测题 2.4.2 部分参考答案第3章 基本的问题求解方法 3.1 学习目标与要求 3.2 基本内容 3.2.1 搜索的概念 3.2.2 状态空间搜索概述 3.2.3 盲目的图搜索策略 3.2.4 启发式图搜索策略 3.2.5 与/或图搜索 3.2.6 博弈树搜索 3.2.7 通用问题求解技术简述 3.3 习题解析 3.4 自测题及部分参考答案 3.4.1 自测题 3.4.2 部分参考答案第4章 基本的推理技术 4.1 学习目标与要求 4.2 知识要点 4.2.1 推理技术概述 4.2.2 归结反演系统 4.2.3 基于规则的演绎推理 4.3 习题解析 4.4 自测题及部分参考答案 4.4.1 自测题 4.4.2 部分参考答案第5章 不精确推理 5.1 学习目标与要求 5.2 知识要点 5.2.1 不精确推理的概念、需要解决的基本问题及推理模型 5.2.2 概率方法 5.2.3 主观Bayes方法 5.2.4 可信度方法 5.2.5 模糊推理 5.3 习题解析 5.4 自测题及部分参考答案 5.4.1 自测题 5.4.2 部分参考答案第6章 Visual Prolog语言 6.1 学习目标与要求 6.2 知识要点 6.2.1 Prolog语言概述 6.2.2 Prolog语言的结构 6.2.3 Prolog推理机PIE 6.2.4 Prolog语言的程序控制 6.2.5 谓词！的讨论 6.2.6 Visual Prolog的GUI程序设计 6.2.7 编程技巧 6.3 习题解析 6.4 自测题及部分参考答案 6.4.1 自测题 6.4.2 部分参考答案第7章 专家系统 7.1 学习目标与要求 7.2 知识要点 7.2.1 专家系统的定义与分类 7.2.2 专家系统的结构与工作原理 7.2.3 知识获取 7.2.4 专家系统的建立 7.2.5 专家系统的开发工具 7.2.6 专家系统开发环境 7.3 习题解析 7.4 自测题及部分参考答案 7.4.1 自测题 7.4.2 部分参考答案第8章 机器学习 8.1 学习目标与要求 8.2 知识要点 8.2.1 机器学习概述 8.2.2 机械学习 8.2.3 相关产生式学习系统 8.2.4 示例学习 8.2.5 类比学习 8.2.6 几种类比学习系统介绍 8.2.7 归纳学习 8.3 习题解析 8.4 自测题及部分参考答案 8.4.1 自测题 8.4.2 部分参考答案第9章 人工神经网络 9.1 学习目标与要求 9.2 知识要点 9.2.1 人工神经网络概述 9.2.2 人工神经元模型 9.2.3 人工神经网络结构及工作方式 9.2.4 神经网络的学习方法 9.2.5 前馈型神经网络 9.2.6 神经联想记忆与Hopfield网络 9.3 习题解析 9.4 自测题及部分参考答案 9.4.1 自测题 9.4.2 部分参考答案第10章 Agent简介及人工智能的争论与展望 10.1 学习目标与要求 10.2 知识要点 10.2.1 Agent的定义与体系结构 10.2.2 多Agent系统 10.2.3 面向Agent的程序设计 10.2.4 Agent技术所面临的挑战 10.3 习题解析 10.4 自测题及部分答案 10.4.1 自测题 10.4.2 部分参考答案附录A Visual Prolog语言程序设计实验指导 实验一 逻辑关系模拟程序 实验二 递归规则实现 实验三 家庭关系模拟程序 实验四 基于可信度的不确定性推理系统 实验五 状态空间搜索--八数码问题附录B 基于VP设计专家系统的案例附录C 同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲与指南（第二版）人工智能部分 一、 考试大纲 二、 复习指南 三、 思考题 四、 考试样卷 五、 参考书目附录D 计算机科学与技术人工智能考试真题 1999年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2000年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2001年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2002年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2003年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2004年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2005年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试附录E 计算机科学与技术人工智能考试真题参考答案 1999年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2000年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2001年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2002年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2003年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2004年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试 2005年同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试参考文献
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