网上窝工人工智能导论的真题较少，为了传承火炬精神，将24年春季学期的人工智能导论考试题回忆版发布在这里。

这门课讲了很多模型和算法，但都不是很深入，所以考试难度也不是很难，再加上50分的平时分，及格还是比较容易的。课程内容包括很多数学建模的模型，比如KNN、聚类、决策树等等。如果之前有参加过数学建模竞赛，复习时就会更轻松。

第一章PPT还是要看的，会考一些概念，去年考了人工智能三大学派及其主要技术，今年第一道选择考的是人工智能诞生的标志，第二道选择是人工智能第一次寒冬的原因不包括什么。

今年选择题整体比较温和，考了深度学习、神经网络中主要算法的辨析。

1.用深度搜索是否能保证找到最优解：

用广度搜索是否能保证找到最优解：

2.深度学习（还是机器学习，记不清了）中优化参数常用的方法是：

写出Kmeans算法的具体步骤

1.用谓词公式分别表示——有的人喜欢竹子；有的人喜欢松树；有的人既喜欢竹子又喜欢松树。

2.用谓词公式表示对于实数x，存在实数y大于x

题目大概如下：（不全，意思大致一致）

彼得是运动员且很聪明

运动员都很强壮

强壮又聪明的人会成功

证明彼得会成功

任选搜索方法，求出从A到E的最短路径

 由于是任选方法，所以比较简单，最短路径有两条，长度都为10，题干要求写字母顺序优先的。

矩阵：

1 2 3 4 5

2 3 4 5 6

3 4 5 6 7

4 5 6 7 8

5 6 7 8 9

卷积矩阵：

1    0    1

-2   0   -2

1    0    1

用上面两个矩阵用卷积的方法计算矩阵

给定一棵博弈树的叶节点

1.求每个节点的倒推值

2.标注α、β值，并进行剪枝

因为是回忆版，可能会有不准确的地方，大家见谅，也欢迎在评论区讨论