HNU_人工智能_笔记(2021级)

_蟑螂恶霸_ 2024-10-23 09:01:01 阅读 93

0.前言

        计科大三下的两门核心课里(人工智能,体系结构),人工智能的学习内容和目前比较火/热门的还是有些差距。

学习角度来说,人工智能比较成体系,而且有往年的期中期末试卷作参考。

期中难度还好,题型和往年也比较相似;就是今年期末的题跟往年不大一样,有点坑。  

        这学期重心不完全在核心课上,自己没有完整的笔记。平时学习以及备考的时候都是看的A橙学长的笔记,感觉差不多够用(下面链接:前两部分比较完整,后面两部分主要是往年题目)。我们班组老师的ppt里其实有不少是没必要看的(比较复杂,而且也不是考试重点),可以跟着A橙的笔记走。

1.人工智能笔记-Agent&问题求解_agent算法-CSDN博客2.人工智能-知识推理_人工智能推理题-CSDN博客3.人工智能-不确定性的量化_隐马尔科夫 不确定性量化-CSDN博客4.人工智能-机器学习&人工神经网络_人工神经网络和机器学习-CSDN博客

        主要学习的内容就是:

期中

 Agent(概念性的东西,根据往年期中题背背概念差不多);几种搜索算法(会推出算法步骤,可采纳、一致性,完备,最优),遗传算法也会考到;对抗搜索(α-β剪枝);CSP问题(会自己定义变量,约束)期末

 逻辑(感觉离散里的差不多够用,ppt里有些概念没必要细究);不确定量化(条件概率,贝叶斯规则);贝叶斯网络(枚举精确推理,独立性等,可以在作业中学);隐马尔可夫(见过的就两种题型,一种ppt里的下雨的,还有一种试卷里的序列概率);样例学习(决策树,信息增益);【今年还考了监督/无监督/半监督,训练集/测试集/验证集,k-折交叉验证的概念;还有如何避免过拟合】人工神经网络(反向传播,更新参数);【以为是考点,但没考。但ppt、往年试卷有些矛盾的地方:参数θ是否更新,用1还是-1更新;个人感觉应该用-1更新,稳妥起见你可以问下自己老师】深度学习(以为是概念的,但今年期末考了CNN卷积、池化比较详细的内容)

        总评95,算很高了。个人的话,感觉期末、期中给分都比预想的高不少。但是两门核心课出了之后,核心加权排名也没变。不过也有同学其他排名上升了两三名的,所以还是有小规模变动的。

1.教材

        《人工智能:一种现代的方法》;

        又是一本没怎么看过的书。教材内容很多,偶尔对某些问题有歧义时翻看过。主要还是看老师的PPT和A橙的笔记。

2.网课

        没找到什么合适的网课。

        可能很多学校教授的《人工智能》内容出入较大,问了周围的同学,也没什么网课的反馈,还是看ppt和笔记吧。

3.评价回顾:

        钟雄虎老师:不点名,所以早八可能都没什么人。别的好像也没什么好说的,个人感觉挺温文尔雅的,穿着也没那么死板(haha)。      哦,还有,老师好像一学期都没进课程群(doge)。

        助教,只有最后一次实验要线下验收见过助教。

4.关于实验-25%

        共4次实验,另加一个虚拟仿真实验(5%)。笔者只写了要交实验报告的的四个实验,其他实验可以去看A橙的:人工智能-实训平台 人工智能实训平台-CSDN博客

实验1-3直接在头歌平台提交代码和实验报告,不求甚解的可以直接copy。实验4是关于深度学习的,可以选择做头歌的实验四——深度学习初体验,也可以选择华为云平台的项目。简单的就是前者了。这个是要线下验收的。虚拟仿真实验,跟着指导书pdf一步一步操作即可,和之前大物的虚拟仿真实验差不多。

5.小班-10%:

        两次小班课,我们大多四人一组;一个组两次都要上,每次10到15mins。

        划水的话,我们组内分工就是两人第一次上,两人第二次上;一人上一次就行。

6.作业-20%:

        一共三次作业。另加慕课学习5%。

        作业好像每年题目都一样,在头歌提交电子版即可。建议认真搞懂,对于理解和考试都有裨益。

        另外,头歌的作业、报告注意按时提交;虽然最后助教也开了补交通道。

7.关于考试:

我找到的往年试卷链接:人工智能-往年考试资料 

提取码:0928 

期中:难度还好,题型和往年也比较相似  

 Agent(概念性的东西,根据往年期中题背背概念差不多);几种搜索算法(会推出算法步骤,可采纳、一致性,完备,最优),遗传算法也会考到;对抗搜索(α-β剪枝);CSP问题(会自己定义变量,约束)我们的期中考试甘晴有写:人工智能-2024期中考试-【甘晴void】期末:跟往年期末题(17/18/19/20)差别有点大。

 逻辑(感觉离散里的差不多够用,ppt里有些概念没必要细究);【看下作业、往年题就可以】不确定量化(条件概率,贝叶斯规则);贝叶斯网络(枚举精确推理,独立性等,可以在作业中学);隐马尔可夫(见过的就两种题型,一种ppt里的下雨的,还有一种试卷里的序列概率);【但今年没考】样例学习(决策树,信息增益);【今年还考了监督、无监督、半监督,训练集、测试集、验证集,k-折交叉验证的概念;还有如何避免过拟合】人工神经网络(反向传播,更新参数);【以为是考点,但没考。但ppt、往年试卷有些矛盾的地方:参数θ是否更新,用1还是-1更新;个人感觉应该用-1更新,稳妥起见你可以问下自己老师】深度学习(以为是概念的,但今年期末考了CNN卷积、池化比较详细的内容)我们的期末考试:

我找到的往年期末题也就是17/18/19/20,都算比较老的了;而且感觉还被误导了复习方向,今年考了很多机器学习,深度学习的东西。我们的期末考试甘晴写得更详细:HNU-人工智能-2024期末考试回忆-【甘晴void】1.概念题:三小题。监督/无监督/半监督学习;训练集/测试集/验证集;k折交叉验证。2.逻辑归结:比较常规,自己写谓词,然后归结证明即可。3.贝叶斯网络:给一段描述,让画贝叶斯网络,然后求一个概率(感觉跟作业题差不多)4.信息增益,决策树:要求的数据比较多,题干没给各个log的数值,得自己用换底公式求出来(不过也有的计算器可以摁出底数和真数)5.CNN:考完同学说,这题是之前其他专业的一个原题:



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