人工智能 – 25 最常见的问题在访谈中

1) 什么是人工智能?

人工智能是一种强调智能机的创建计算机科学的一个领域的工作和做出反应像人类一样.

2) 什么是人工智能神经网络?

人工智能神经网络可以模拟数学的方式生物大脑工作方式, 允许机器去思考和学习同样的方式，人类做- 使他们能够识别语音一样的东西, 物体和动物像我们这样做.

3) 什么是各个领域，其中AI (人工智能) 可使用?

人工智能可以像电脑很多领域被使用, 语音识别, 生物信息学, 仿人机器人, 电脑软件, 空间和航空的等.

4) 这是不常用的编程语言AI?

Perl语言不常用的编程语言AI

5) 什么是Prolog的人工智能?

在AI, Prolog是一种编程语言，基于逻辑.

6) 提供强大的AI和弱AI之间的差异的解释?

7) 提起统计AI和古典AI之间的区别 ?

统计AI更关心的是“感性”的思想等给出的设置模式, 诱导趋势等. 而, 经典AI, 另一方面, 更关心的是“演绎”思想给出一组约束, 推导出一个结论等.

8) 什么是备用, 人造, 化合物和天然关键?

备用钥匙: 排除主键，所有候选键都称为备用键.

人工关键: 如果没有明显的键后，代表单独或化合物可用, 那么最后的手段是, 简单地创建密钥, 通过为每个记录或事件分配一个数字. 这被称为人工密钥.

复合键: 当在构造中没有唯一定义出现的单个数据元素时, 然后集成多个元件以产生用于构建体的唯一标识符被称为复合键.

自然键: 自然键是存储在构造中的数据元素之一, 和其中利用作为主键.

9) 什么是一个产生式规则包括?

一组规则的生产规则包括和的步骤的序列.

10) 其搜索方法花费更少的内存?

“深度优先搜索”的方法需要较少的存储器.

11) 哪个是解决游戏问题的最佳方法?

启发式方法是去玩游戏问题的最佳方法, 因为它将使用该技术基于智能猜测. 例如, 人类和计算机，因为它会用蛮力计算之间的国际象棋, 看着成千上万的位置.

12) A*算法基于哪种搜索方法?

A *算法是基于最好先搜索方法, 因为它提供了最优化的一个想法，快速选择路径, 和所有的特征在于A *算法.

13) 什么是混合贝叶斯网络包含?

一种混合贝叶斯网络同时包含离散和连续变量.

14) 什么是代理人工智能?

任何由传感器感知其环境和效应被称为代理时的环境作用. 代理包括机器人, 程式, 和人类等.

15) 什么是部分订单或计划涉及?

在部分订单计划 , 它不是搜索可能的情况，而是搜索可能的计划空间. 这个想法是一个一个地构建一个计划.

16) 什么是两种不同的步骤，我们可以采取在构建计划?

一个) 添加运算符 (行动)

b) 在运算符之间添加排序约束

17) 其性能被认为是一个合乎逻辑的基于规则的系统不是一个理想的财产?

“附件”被认为是在基于逻辑规则系统的不期望的属性.

18) 什么是神经网络人工智能?

在人工智能, 神经网络是生物神经系统的仿真, 接收数据, 处理数据并给出了基于该算法和经验数据的输出.

19) 当算法被认为是完成?

的算法被认为当它与当一个存在的溶液终止完成.

20) 什么是启发式功能?

启发式功能的替代品行列, 在搜索算法, 在基于现有信息的每个分支步骤决定跟随哪个分支.

21) 什么是计划体制的第三个组成部分的功能?

在规划系统, 所述第三组件的功能是检测当已发现问题的解决方案.

22) 什么是“共性”的AI ?

一般性是容易的度量与该方法可以适用于应用程序的不同的域.

23) 什么是自上而下的解析器?

自上而下的解析器开始于假设到一个句子并依次预测较低的水平成分，直到单个预终端符号都写入.

24) 何况在人工智能广度优先搜索和最好先搜索的区别?

这是两种策略，这是非常相似. 在最好先搜索, 我们展开节点，按照评价函数. 而, 在广度优先搜索的节点根据父节点的成本函数被扩展.

25) 什么是“人工智能”框架和脚本?

框架是语义网络的变体是在一个专家系统提供非程序性知识的流行方式之一. 这是一个人工数据结构的帧由表示“千篇一律的情况用来划分知识转化子. 脚本类似于框架, 除了填充插槽的值必须排序. 脚本在自然语言理解系统中用于根据系统应该理解的情况组织知识库.

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