企业官网建设流程全解析

宁波网站建设价格,网站开发技术的现状,网络游戏挣钱的有哪些,网站建设服务商推荐人工智能学习-AI-MIT公开课-第三节#xff1a;推理#xff1a;目标树与基于规则的专家系统1-前言2-课程链接3-具体内容解释说明一、这节课在整个人工智能课程中的位置二、什么是「目标树#xff08;Goal Tree#xff09;」1️⃣ 一句话理解2️⃣ 举个超直观的例子三、目标树…人工智能学习-AI-MIT公开课-第三节推理目标树与基于规则的专家系统1-前言2-课程链接3-具体内容解释说明一、这节课在整个人工智能课程中的位置二、什么是「目标树Goal Tree」1️⃣ 一句话理解2️⃣ 举个超直观的例子三、目标树是怎么“推理”的 1️⃣ 后向推理Backward Chaining 2️⃣ 前向推理Forward Chaining四、什么是「基于规则的专家系统」1️⃣ 一句话定义考试版2️⃣ 规则长什么样五、目标树 专家系统 搜索 的关系非常重要六、这节课在「入试」里会怎么考常见题型常见陷阱七、一句话总结八、和前面做的 A* 有什么联系4-课后练习日语版本問題1後向推理・目標指向選択肢問題2前向推理・データ指向选项問題3目標木の理解選択肢問題4専門家システムの本質选项作答方式建议入试习惯✅ 採点結果 入試視点ワンポイント解説問題1後向推理問題2前向推理問題3目標木問題4専門家システム 10秒で思い出す入試暗記フレーズ5-总结1-前言为了应对大学院考试我们来学习相关人工智能相关知识并且是基于相关课程。使用课程为MIT的公开课。通过学习也算是做笔记让自己更理解些。2-课程链接是在B站看的视频链接如下https://www.bilibili.com/video/BV1dM411U7qK/?p3spm_id_from333.1007.top_right_bar_window_history.content.clickvd_source631b10b31b63df323bac39281ed4aff33-具体内容解释说明这里自己通过课程可能看得不是很详细所以借用了AI得能力再解释了一遍。一、这节课在整个人工智能课程中的位置现在看到的课程顺序其实非常“正统”1️⃣ 什么是人工智能2️⃣ 推理目标树与问题求解3️⃣推理目标树 基于规则的专家系统 ← 当前这一节4️⃣ 搜索DFS / BFS / 束搜索5️⃣ 最优搜索 / A*6️⃣ 博弈 / α–β7️⃣ 约束满足问题CSP这节课是「从搜索 → 规则推理」的过渡桥梁二、什么是「目标树Goal Tree」1️⃣ 一句话理解目标树 把“我要做成一件事”拆成“要满足哪些条件”的树结构根节点最终目标子节点子目标 / 条件叶节点已知事实2️⃣ 举个超直观的例子目标系统判断「患者得了某种病」要判断疾病├─ 是否有症状 A├─ 是否有症状 B└─ 是否有检查结果 C每一个“是否”就是一个子目标三、目标树是怎么“推理”的目标树的推理方式主要有两种考试重点 1️⃣ 后向推理Backward Chaining从目标往回问条件「要成立这个结论我需要什么」步骤假设目标是真的找能推出目标的规则检查这些规则的前提是否成立不成立 → 再把前提当作新目标继续追问像医生一样先怀疑某种病再确认症状 2️⃣ 前向推理Forward Chaining从已知事实往前推结论「我现在知道这些事实还能推出什么」步骤已知一堆事实找所有“前提满足”的规则触发规则产生新事实不断扩展直到目标出现像流水线事实越积越多四、什么是「基于规则的专家系统」1️⃣ 一句话定义考试版专家系统 用“规则 推理机”模拟人类专家判断的系统核心组成只有三样组件干什么知识库IF–THEN 规则推理机决定怎么用规则事实库当前已知事实2️⃣ 规则长什么样最经典的形式IF 症状A AND 症状B THEN 疾病X 这正是「目标树」的节点关系来源。五、目标树 专家系统 搜索 的关系非常重要可以这样理解专家系统 ↓ 规则 → 形成目标树 ↓ 推理 在目标树上做搜索后向推理 ≈ 从目标节点向下搜索前向推理 ≈ 从事实节点向上扩展本质还是搜索只是“状态”变成了逻辑条件六、这节课在「入试」里会怎么考日本大学院不会让写系统而是问常见题型哪种推理方式更适合诊断问题前向推理 / 后向推理的区别专家系统的构成要素目标树和搜索的关系常见陷阱❌ 把“规则系统”和“机器学习”混在一起❌ 以为专家系统会“学习”它不会七、一句话总结目标树把结论拆条件推理在条件树上做搜索专家系统规则 推理机 事实八、和前面做的 A* 有什么联系A*专家系统节点是“位置”节点是“条件/事实”边是“行动”边是“规则”fgh是否满足规则思想完全一致只是表示方式不同4-课后练习日语版本問題1後向推理・目標指向次の規則をもつ専門家システムを考える。R1: IF P AND Q THEN R R2: IF R THEN S現在の目標がSであるとき、後向推理における最初の探索として最も適切なものはどれか。選択肢a. P と Q が事実かどうかを確認するb. R が事実かどうかを確認するc. S を事実として追加するd. P, Q, R, S をすべて事実として追加する問題2前向推理・データ指向基于规则的专家系统中前向推理Forward Chaining的特点下列哪一项描述是正确的选项a. 明确给定目标从目标反向验证规则前提b. 从已知事实出发不断应用规则产生新事实c. 优先选择启发式值最小的规则进行推理d. 推理过程必须构造目标树结构問題3目標木の理解目標木Goal Treeに関する説明として正しいものはどれか。選択肢a. 目標木は数値最適化問題にのみ用いられるb. 目標木では各ノードが行動を表すc. 目標木は最終目標を複数の部分目標に分解するd. 目標木は前向推理では使用できない問題4専門家システムの本質基于规则的专家系统的基本构成要素下列哪一项是正确的选项a. 大规模训练数据与深度学习模型b. 规则、事实以及推理机制c. 状态空间、启发式函数和评价函数d. 概率模型与参数学习算法作答方式建议入试习惯直接写1 2 3 4完璧です。4問すべて正解です。ここでは最小限の入試視点コメントだけ付けて、理解を定着させます。✅ 採点結果問題あなたの解答正解判定問題1BB✅問題2BB✅問題3CC✅問題4BB✅ 入試視点ワンポイント解説問題1後向推理目標 → 規則 → 前提条件「S を導くには R が必要」→R を確認 後向推理の王道判断。問題2前向推理事実が先、目標は後ルールが次々に発火して知識が増えるタイプ。 データ駆動型。問題3目標木最終目標を部分目標に分解する構造。 定義問題は確実に取り切る。問題4専門家システム規則 事実 推論機構 機械学習と混同しないのが重要。 10秒で思い出す入試暗記フレーズ目標が先 → 後向推理事実が先 → 前向推理専門家システム規則・事実・推論5-总结知识一点点记录吧最后应对考试打下基础