大家好，今天小编来为大家解答人工智能应用基础题这个问题，人工智能导论第四版课后题答案很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

一、北航2023年人工智能考研大纲

1、842人工智能基础综合试题含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的内容。所有课程均不指定参考书。

2、试题总分为150分，每门课试题满分50分，三门课程的试题均计入考试成绩。

《信号与系统》考试大纲（50分）

(2)信号的描述、分类及常用信号；

（三）连续周期信号的傅里叶级数

(1)连续周期信号在三角函数集上展开；

(3)有限项傅里叶级数与均方误差。

(1)非周期连续信号的傅里叶变换；

(2)由系统函数零、极点分布分析时域特性；

(1)离散时间信号（序列）及其表示；

(4)离散时间系统的基本概念描述与分类；

(1)离散周期信号的傅里叶级数DFS；

(2)序列的傅里叶变换离散时间傅里叶变换DTFT；

（十一）傅里叶变换及其图像处理应用

(2)二维离散傅里叶变换2DDFT及其性质；

《算法设计与分析》考试大纲（50分）

(一)掌握算法的定义、性质和表示方法，并能够使用伪代码对算法进行描述；

(二)能够熟练采用渐近上界、渐近下界与渐近紧确界分析算法的运行时间；

(三)掌握算法设计的常用方法，包括分而治之、动态规划、贪心、近似算法；掌握图的基本概念和重要的基础图算法；

(四)掌握计算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方法；

(五)具有对简单计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程求解能力。

（2）分析给定算法的渐近复杂性；

（3）比较具有不同渐近上界的算法的效率；

（二）常用算法设计方法的基本思想和特点，以及针对具体问题设计相应的算法并分析其效率

（4）最小生成树和最短路径等图具体问题算法。

（1）计算复杂性的基本概念，如判定问题、优化问题等；

（2）P类和NP类问题的定义和证明。

（一）机器学习基础算法：（1）Bayesian学习以及相关算法；（2）Q学习基本概念；（3）归纳学习-决策树构建算法。

掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术，掌握Q学习的基本方法；掌握VC维的定义，以及统计学习理论的基本结论，深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系；理解Bayesian的基本原理，贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用；掌握HMM算法的基本原理；掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例，构建决策树。掌握信息增益的概念，以及在构建决策树时的物理含义。

（二）神经网络与深度学习：（1）线性分类器-感知机等；（2）传统神经网络-BP算法等；（3）深度学习-卷积神经网络等。

掌握线性分类器的构建方法，包括线性分类器的基本形式、构建方法；掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解神经网络的反传算法基本原理、能够根据具体简单的网络实例写出反传公式的基本形式。了解经典深度神经网络模型、以及前沿技术，主要掌握卷积神经网络；理解卷积神经网络的构建过程、包括卷积操作的定义、Pooling操作的定义等。

（三）统计学习分类器：（1）支持向量机；（2）Adaboost算法；（3）子空间学习与稀疏表示。

理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理，弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表示的基本概念与思想，掌握主成分分析方法的具体过程、优化目标以及应用。基本了解Fisher判别分析、核判别分析等等；了解稀疏表示方法与子空间学习的联系与区别。

二、人工智能导论第四版课后题答案

1、我不能直接提供完整的《人工智能导论第四版》课后题答案，但我可以告诉你如何找到这些答案。通常，您可以在教材的官方网站上找到课后习题的答案。

2、如果没有官方答案，您还可以尝试在一些教育论坛或学术资源网站上搜索。请注意，获取答案后最好自己再做一遍，以加深对课程内容的理解和记忆。

三、何谓人工智能+教师

1、人工智能在教育领域的应用技术主要包括图像识别、语音识别、人机交互等，应用主要集中在家教辅导、在线学习、课堂教学等方面。专家认为，“人工智能+教育”将重塑教育行业。“比如，时下流行的MOOC（慕课）、网班解决了教育资源的稀缺性问题；而翻转课堂则改变了以老师为中心的课堂，重构了教学结构。不远的将来，大学生在校园的时间会减少，他们可以在线完成课程学习及考试，甚至很多时间不必待在学校”程洪说。其实人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，教师要发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等优势。

2、在人工智能时代，教师教学必须抓住3个核心：一是教授学生有价值的知识，同时培养学生探寻知识的兴趣、欲望和方法；二是培养学生良好的品行；三是启发学生寻找人生的价值和意义。

3、人工智能教育的应用成为了教师的得力助手。依靠深厚的大数据累积与人工智能技术，每次教学完成后，老师用户可在APP上获取人工智能推荐的与教学进度同步、与课堂所授知识点相关的海量丰富习题。大数据分析可以对学生的知识掌握程度、学习行为进行评测，根据这些精细化的反馈，老师便能调整教学进度和教学内容，并进行针对性的教学训练。

四、人工智能技术应用学数学吗

作为计算机科学的一个分支，人工智能技术应用的本质还是处理的数据信息，所以数学的基础知识是必备的。主要掌握的数学知识包括如下内容：线性代数（向量）和概率论、高等数学（微积分、矩阵等）、离散数学（集合论等）、统计学（聚类分析、回归分析、分布等）、算法相关（人工神经网络、决策树、分层聚类等）。

OK，本文到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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