1
2
3
4
一、考试要求
结合军事应用需求，考查人工智能的基本概念和原理，人工智能的发展历程、研究内容、典型应用技术，常用的问题表示方法、搜索方法、知识表示及推理方法，机器学习、人工神经网络的基本理论和方法，Agent的基本概念和典型结构。
二、考试内容
1．状态空间搜索技术
状态空间表示法；通用图搜索框架；盲目搜索算法（宽度优先、深度优先、代价优先）；启发式搜索算法、最佳图搜索A*算法及其应用；极小极大博弈算法、α-β剪枝。
2．经典逻辑推理
命题逻辑和谓词逻辑的基本概念；基于命题逻辑和谓词逻辑的知识表示；命题逻辑和谓词逻辑归结原理；谓词公式化成标准子句的方法；基于谓词逻辑的自动定理证明和问题求解。
3．知识表示与推理
知识及知识表示的基本概念；语义网络的知识表示方法和推理过程，以及知识图谱基本原理和构建方法。
4.机器学习
机器学习的基本概念、常用术语和主要分类；回归与分类等有监督学习的形式描述、一般步骤和基本技术；无监督学习的基本原理和典型聚类方法。
5．人工神经网络
人工神经网络的基本原理、神经元模型、典型拓扑结构；神经网络模型的特点和分类；Hebb学习规则、δ学习规则等典型神经元权值调整规则；单层感知器、BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等几种典型神经网络模型及其学习算法；大模型基础知识。
6．Agent
Agent的基本概念；Agent任务环境以及PEAS 描述方法；Agent程序的典型结构类型。
三、考试形式
考试形式为闭卷、笔试，考试时间为3小时，满分150分。
题型包括：单选题（30分）、多选题（30分）、应用题（90分）等。
四、参考书目
（1）《人工智能基础》，刘伟，李明，陈少飞，谢海斌，科学出版社，2025.02.
（2）《人工智能（第4版）》，贲可荣，张彦铎，卢涛、张献，清华大学出版社，2025.08.
（3）《人工智能基础（第5版）》，蔡自兴，蒙祖强，陈白帆，高等教育出版社，2026.04.
