大家好，今天给各位分享人工智能技术应用基础题的一些知识，其中也会对人工智能的理论基础由什么界定的进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

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、辨析题：人工智能的出现可能代替人类的思维

1、人工智能的出现，目前只可能代替人类的逻辑思维。

2、因为当人类意识之谜尚未破解之前，人工智能是不可能真正成为人类的思维一部分的。

3、首先思考的过程就包括了理性思考和感性思考两个部分混合而成,难道你认为人工智能具有人类这样强大的感性思考吗?

4、第二,就是感性思考会在思考过程中扰乱思考的目的或者过程,即使人工智能拥有远超过人类的智力,但是不具有感性思考,那就不算思考,不过是计算而已.一旦它具有感性思考能力,它的理性思考就会被限制,明白没?

5、第三,无论人工智能具有多么强大的知识学习能力,但是知识在人类生活中起到的是工具的作用,再好的工具,它不会用也是没用.

三、人工智能的理论基础由什么界定的

人工智能的理论基础由图灵奠定的。1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投一篇论文，题为“论数字计算在决断难题中的应用”。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提出著名的“图灵机”(TuringMachine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯·诺伊曼机”齐名，被永远载入计算机的发展史中。

四、人工智能导论知识点总结

以下是人工智能导论中的主要知识点总结：

-监督学习、无监督学习和强化学习

-计算智能和神经网络的定义和基本原理

以上是人工智能导论中的主要知识点总结。这些知识点是人工智能的基本概念和技术，对于学习人工智能的人来说是非常重要的。

五、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）。

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