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　　一、考试要求

　　结合军事应用需求，考查人工智能的基本概念和原理，人工智能的发展历程、研究内容、典型应用技术，常用的问题表示方法、搜索方法、知识表示及推理方法，机器学习、人工神经网络的基本理论和方法，Agent的

基本概念和典型结构。

　　二、考试内容

　　1.状态空间搜索技术

　　状态空间表示法;通用图搜索算法;盲目搜索策略(宽度优先、深度优先、代价优先);启发式搜索策略、最佳图搜索A*算法及其应用;极小极大博弈算法、a-β剪枝算法。

　　2.谓词逻辑与归结原理

　　命题逻辑和谓词逻辑的基本概念;基于命题逻辑和谓词逻辑的知识表示;命题和谓词归结原理和方法;谓词公式化成标准子句的方法;基于命题和谓词逻辑的自动定理证明和问题求解。

　　3.知识表示方法

　　知识及知识表示的概念;语义网络的知识表示方法和推理过程，以及知识图谱基本原理和构建方法。

　　4.机器学习

　　机器学习的基本概念、常用术语和分类方法;有监督学习的形式描述、一般步骤和基本技术;回归问题的形式描述、一般步骤和基本技术;分类问题的形式描述、一般步骤和基本技术;无监督学习的基本原理和典型聚类

方法。

　　5.人工神经网络

　　人工神经网络的基本原理、神经元模型、典型拓扑结构;神经网络模型的特点和分类;Hebb、误差修正等几种基本的神经网络学习算法;感知器、BP、卷积等几种典型神经网络模型及其学习方法;深度神经网络基础知识。

　　6.Agent技术

　　Agent的概念;Agent任务环境以及PEAS描述方法;Agent程序的典型结构类型。

　　三、考试形式

　　考试形式为闭卷、笔试，考试时间为3小时，满分150分。

　　题型包括:单选题(30分)、多选题(30分)、应用题(90

　　分)等。

　　四、参考书目

　　(1)《人工智能(第3版)》，贲可荣，张彦铎，清华大学出版社，2018.12。

　　(2)《人工智能基础》，第三版，蔡自兴，高等教育出版社，2016.10。

　　(3)《人工智能(第3版)》，朱福喜编著，清华大学出版社，2017.02.