人工智能-从CHAT-GPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力.pdf

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考点 第一章 1、人工智能的定义、发展； 2、人工智能的学派、认知观及其间的关系； 3、人工智能要素及系统分类； 4、人工智能的研究、应用领域（新的研究热点）； 第二章 1、状态空间法（渡河问题）； 2、谓词公式； 3、语义网络表示； 4、例题（三选一）； 第三章 1、图搜索过程、重排OPEN和重排原则； 2、盲目搜索（BFS、DFS、等代价搜索）； 3、启发式搜索，八数码难题（$h_1(x)=错放棋子数$、$h_2(x)=曼哈顿距离$）→ A*算法求解（OPEN、CLOSED标识）； 4、子句集求取； 5、推理：消去互补对，消解式； 6、含变量的消解式（置换）； 7、消解反演，反演求解； 8、规则演绎系统； 第四章 1、AI和CI（非数值方式+知识、数值数据，ABC交互关系）； 2、神经计算（研究进展、ANN结构及示例、基于NN的知识表示与推理）； 3、遗传算法（教材P160执行实例、习题4-14）； 第六章 1、机器学习定义及其基本结构（习题6-1）； 2、决策树学习（CLS、ID3）； 3、神经网络学习（BP）； 4、归纳学习、类比学习、解释学习、知识发现、增强学习、深度学习；

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本文介绍了人工智能在量化交易方面的应用。首先，机器学习、深度学习和自然语言处理等技术可以帮助量化交易策略更加智能化，提高交易效率和收益。其次，人工智能技术的发展为量化交易带来了新的机遇和挑战。最后，文章探讨了人工智能在量化交易中面临的挑战和未来发展方向。

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人工智能导论 考试日期 2007-6-14 考生姓名 学号 专业或类别 题号 一 二 三 四 总分 累分人 签名 题分 100 得分

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