Exam Questions: Artificial Intelligence Basics - CS06056, Exams of Computer Science

Exam questions for the artificial intelligence basics course (cs06056) at hunan university. The questions cover topics such as game theory, first-order logic, uncertainty, and sample learning. Students are required to apply algorithms and theories to calculate answers, and in some cases, translate statements into conjunctive normal form (cnf).

Typology: Exams

2018/2019

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湖南大学课程考试试卷
课程名称: 人工智能基础 (B)B)) ;课程编码: CS06056 试卷编号: A ;考试时间:120 分钟
号一二三四五六七八九十总
应得分
一、(对抗搜索)
(25 )考虑图一中的博弈树,图中叶子结点标注了相对于 MAX 选手的效用函数值。
1. 运用极小极大值算法计算 MAX 选手在根节点的决策,没有计算过程只有答案不得
分。(B)10 )
2. 运用 alpha-beta 剪枝算法对 Figure 2 中的搜索树进行剪枝,要求结点从左到右进行
访问,只有结果没有过程不得分。(B)15 )
图一: 博弈树
二:(一阶逻辑)
20 分)用一阶逻辑表达式表示下列语句,并转化成 CNF 形式(B)要求对自定义的函
数和谓词作文字说明)
1. 一些学生选修了 2008 第一个学期 (B)SEM1-08)的课程 CS3243 。你可以使用函数
Take(B)person,course,semester)来记录<person>person><person>semester>选修了<person>course>(B)4 )
2. 每一个在 2009 年第一学期选修了 CS3243 的学生都及格了。(B)4 )
3. 每一个吃披萨的人是年轻人,外国人或者一个很忙的毕业生。(B)4 )
4. 至少有一个选修了 CS3243 的学生不讨厌该课程上的编程作业。(B)4 )
5. 配偶的兄弟。(B)4 )
三、(不确定性问题)
(25 ) B)ryan 尝试 Cara 所在 COM1
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课程名称: 人工智能基础(B)B));课程编码: CS06056 试卷编号: A ;考试时间: 120 分钟 题 号 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 总分 应得分 一、 ( 对抗搜索 ) (25) 考虑图一中的博弈树,图中叶子结点标注了相对于 MAX 选手的效用函数值。

  1. 运用极小极大值算法计算 MAX 选手在根节点的决策,没有计算过程只有答案不得 分。(B)10 分)
  2. 运用 alpha-beta 剪枝算法对 Figure 2 中的搜索树进行剪枝,要求结点从左到右进行 访问,只有结果没有过程不得分。(B)15 分) 图一: 博弈树 二: ( 一阶逻辑 )20 分)用一阶逻辑表达式表示下列语句,并转化成 CNF 形式(B)要求对自定义的函 数和谓词作文字说明):
  3. 一些学生选修了 2008 年第一个学期(B)SEM1-08)的课程 CS3243。你可以使用函数 Take(B)person,course,semester)来记录person>在semester>选修了course>。(B)4 分)
  4. 每一个在 2009 年第一学期选修了 CS3243 的学生都及格了。(B)4 分)
  5. 每一个吃披萨的人是年轻人,外国人或者一个很忙的毕业生。(B)4 分)
  6. 至少有一个选修了 CS3243 的学生不讨厌该课程上的编程作业。(B)4 分)
  7. 配偶的兄弟。(B)4 分) 三、 ( 不确定性问题 ) (25) B)ryan 尝试训练她的女儿 Cara 能够定位自己所在的建筑物是 COM1 还是

COM2。Cara 初始的信念认为她在 COM1 和 COM2 的先验概率是相等的: P(B)In_COM1)=0.5 P(B)In_COM2)=0. 当 Cara 感觉到她是在 COM1 的时候,其在 COM1 的真实概率是 0.8: P(B)Sense_COM1|In_COM1)=0.8 P(B)Sense_COM2|In_COM1)=0. 当 Cara 感觉到她是在 COM2 的时候,由于 COM2 的光线条件不好,Cara 的感觉几 乎是随机的: P(B)Sense_COM1|In_COM2)=0.5 P(B)Sense_COM2|In_COM2)=0. 1 :假定在某一次,Cara 感觉到她是在 COM1,根据贝叶斯规则计算她在 COM1 和 COM2 的后验概率。要求列出详细的计算过程(B)10 分) 2 :为了提高 Cara 感觉的正确性,Cara 连续 m 次感觉到她是在 COM1,问 m 最小为多 少才能保证 Cara 的感觉是正确的?(B)15 分) 四、 ( 样本学习问题 ) (30) 给定下列 6 个训练样本:

  1. 根据信息增益理论计算最优的决策树,必须对每一个分支属性的选择列出详细的 计算过程。 (15)
  2. 将该问题表示成一个朴素贝叶斯学习问题,并计算样本(B)green,round,big)属于哪一 类。 (15)