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　　考试科目代码：【】      考试科目名称：人工智能综合

　　考试内容及要点

　　《人工智能综合》旨在深化学生对人工智能领域核心技术的理解与应用，通过整合《模式识别基础》、《数字图像处理》和《自然语言处理》三门核心课程的知识，使学生能够在复杂的人工智能项目中综合运用所学

知识，解决实际问题。以下为该课程考试的主要内容及要点：

　　（一）绪论与基本概念

　　1.模式识别基本概念

　　（1）模式与模式识别的定义

　　（2）模式识别系统的组成与应用领域

　　2.数字图像处理基本概念

　　（1）数字图像的概念与特点

　　（2）数字图像处理的应用

　　3.自然语言处理基本概念

　　（1）自然语言处理的定义与重要性

　　（2）自然语言处理系统的基本架构

　　（二）数学基础与数据预处理

　　1.统计决策与概率密度函数估计

　　（1）统计决策的概念，错误与风险

　　（2）判别函数与决策面

　　（3）常见的贝叶斯决策与最小最大决策

　　（4）参数估计的基本概念

　　（5）最大似然估计法与应用

　　（6）贝叶斯估计与贝叶斯学习

　　（7）正态分布的参数估计

　　（8）总体分布的非参数估计

　　2.图像变换与增强

　　（1）傅里叶变换

　　（2）灰度变换与直方图处理

　　（3）空间域滤波与频域滤波

　　3.文本预处理

　　（1）分词与词性标注

　　（2）文本清洗与表示

　　（三）特征提取与分类

　　1.模式识别中的特征选择与提取

　　（1）用于分类的特征评价准则

　　（2）特征选择算法

　　（3）遗传算法

　　（4）主成分分析

　　（5）K-L变换

　　2.模式识别中的分类方法

　　（1）线性分类器的概念与应用：Fisher线性判别、感知器和支持向量机

　　（2）最小均方误差算法的思想与应用

　　（3）非线性分类器：分段线性判别函数、多层感知器和反向传播算法

　　（4）近邻分类法、决策树、回归分析、Boost分类方法及应用

　　（四）综合应用

　　1.聚类分析

　　（1）距离聚类概念

　　（2）相似性测度和聚类准则

　　（3）基于距离阈值的聚类算法

　　（4）层次聚类与动态聚类

　　（5）聚类结果的评价

　　2.自然语言处理应用

　　（1）文本分类的概念与应用

　　（2）信息抽取的概念与应用

　　（3）文本生成的概念与应用

　　（4）词向量的概念与应用

　　（5）大语言模型在自然语言处理中的应用

　　3.神经网络模式识别方法

　　（1）人工神经网络基础

　　（2）前馈神经网络

　　（3）反馈网络模型

　　（4）卷积神经网络

　　4.图像复原与图像分割

　　（1）图像退化模型与常用复原技术

　　（2）图像分割技术：阈值分割、边缘检测和区域分割

　　5.伦理与隐私考虑

　　（1）人工智能应用中的伦理问题

　　（2）数据隐私与保护