《人工智能》专题

主要内容：解决问题的代理,搜索算法术语,搜索算法的属性,搜索算法的类型搜索算法是人工智能最重要的领域之一。本主题将解释有关AI中搜索算法的所有信息。 解决问题的代理 在人工智能中，搜索技术是普遍的问题解决方法。AI中的合理代理或问题解决代理主要使用这些搜索策略或算法来解决特定问题并提供最佳结果。解决问题的代理是基于目标的代理并使用原子表示。在本主题中，我们将学习各种解决问题的搜索算法。 搜索算法术语 搜索：搜索是一个一步一步的过程，用于解决给定搜索空间中的搜索问题。

主要内容：聊天机器人尝试图灵测试,中国室的争论1950年，艾伦·图灵(Alan Turing)介绍了一项测试，以检查机器是否能像人类一样思考，这项测试称为图灵测试。在这个测试中，图灵提出如果计算机可以在特定条件下模仿人类的反应，那么可以说计算机是智能的。 图灵在其1950年的论文“计算机器和智能”中介绍了图灵测试，该论文提出了“机器能想到吗？”的问题。 图灵测试基于派对游戏“模仿游戏”，并进行了一些修改。这个游戏涉及三个玩家，其中一个玩家是计

主要内容：1. 简单的反射代理,2. 基于模型的反射代理,3. 基于目标的代理,4. 基于效用的代理,5. 学习代理代理可以根据其感知智能和能力的程度分为五类。所有这些代理都可以改善其性能并在一段时间内产生更好的行动。这些如下： 简单的反射代理 基于模型的反射代理 基于目标的代理商 基于效用的代理 学习代理 1. 简单的反射代理 简单反射代理是最简单的代理。这些代理人根据当前的感知来做出决定，并忽略其余的感知历史。 这些代理只能在完全可观察的环境中取得成功。 简单反射代理在决策和行动过程中不考虑

主要内容：1.关系,2.区别1.关系 现在，没有什么流行词比大数据和人工智能更常见了。无数的分析家向我们保证，将从根本上重塑我们的日常生活。事实上，对于围绕人工智能和大数据的所有讨论，很少有人提到这两种新兴技术的融合，尤其是在解释人工智能为什么迫切需要大数据以取得成功的时候。 这是人工智能和大数据操作之间的秘密联系，以及这两种新兴趋势将如何主导21世纪。 没有大数据就不能拥有智能机器 在开始描述人工智能和大数据如何一起工作之

主要内容：环境特征环境是围绕代理的一切，但它不是代理本身的一部分。环境可以描述为存在代理的情况。操作为代理提供感知和行动的环境。 环境特征 根据Russell和Norvig的说法，从代理的角度来看，环境可以具有以下几种功能： 完全可观察与部分可观察 静态与动态 离散与连续 确定性与随机性 单一代理与多代理 情节与顺序 已知与未知 无障碍与无法访问 1. 完全可观察与部分可观察 如果代理传感器可以在每个时间点感知或访

格力的面试体验有点差，本来8月2日下午的面试，到第二天一直没人联系我，最后还是在招聘网站上找到了个电话询问。 面试内容是自我介绍+介绍项目 介绍一下SVM 有没有自己写过算法（面试官介绍主要工作是调参以及算法实现） 大概率凉，面试官认为我的背景主要是 用算法和现有工具分析数据 #格力#

8.4 一面15min，围绕项目内容说了许多，面试官问有没有接触过芯片相关，回答有了解但不多，但是感觉跟他们真正想要推进的项目能力对应度不太够。 晚上收到对面试进行测评，不知道是不是没戏了

第一次面试，应该凉了，本来自我介绍还好好准备了，但说起来还是有些啰嗦，建议还是精简一些。 问题也是跟项目有关的，YOLOv5和v2,v3的区别。 单片机如何判断cpu大端小端模式。

LLamaIndex如何使用 llamaIndex是目前与LangChain类似的大模型拓展工具，可以用来交互LLM并做向量数据搜索等等，其应该如何使用？

主要模块 传感器： 热运动传感器 测距传感器 灯光传感器 超声波传感器 声音传感器 温度传感器 双路颜色传感器 运动传感器 MQ2气体传感器 温湿度传感器 磁敏传感器 火焰传感器 土壤湿度传感器 视觉模块 交互： 角度传感器 滑动电位器 按钮 多路触摸 摇杆 输出： 扬声器 电机驱动 舵机驱动 8×16 蓝色LED点阵 彩灯驱动 其他： 红外收发 电源模块 延长模块 RGB灯 蓝牙

主要内容：推理系统,由KBA执行的操作,基于知识的通用代理：,各级知识型代理商：,设计基于知识的代理的方法在人工智能中的知识基础代理： 智能代理需要有关现实世界的知识，才能做出有效行动的决策和推理。 基于知识的代理人是那些能够维持内部知识状态，理解知识，在观察后更新知识并采取行动的代理。这些代理可以用一些正式的代表来代表世界，并且能够智能地行动。 基于知识的代理由两个主要部分组成： 知识库和 推理系统。 基于知识的代理必须能够执行以下操作： 代理应该能够代表状态，行动等。 代理应该能够纳入新的感

人工智能大班教学套装提供光环板主控和mBuild电源模块，以及扬声器、电机、测距、LED点阵屏、光线传感器，旨在帮助零基础的学生了解人工智能，体验人工智能在生活的简单应用，学习并掌握图形化编程能力。套装配备《人工智能编程入门》、《人工智能体验》、《人工智能与物联网创意项目制作》课程以及丰富的教学案例，能够激发学生们的好奇心和想象力，建立学生对人工智能的认识和感悟。 主要模块 主机： 光环板 传感器

7.28 笔试 8.9 一面 自我介绍 语义分割和像素级分类的区别 反卷积原理介绍 卷积操作和反卷积操作中参数量和计算量的运算（手推） Transformer介绍 自注意力机制的原理 模型压缩技术 结构重参数化的实现方法（手推） 深度可分离卷积原理 数组与链表的区别 时间复杂度和空间复杂度的理解 排序算法的时间复杂度 时间复杂度的计算 传统图像处理方法 C++中引用和指针的区别 C++文件编译过程

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主要内容：Min-Max算法的工作人工智能中的最小最大算法: Mini-max算法是一种递归或回溯算法，用于决策和博弈论。它为玩家提供了一个最佳的动作，假设对手也在玩最佳状态。 Mini-Max算法使用递归来搜索游戏树。 Min-Max算法主要用于AI中的游戏。如Chess，Checkers，tic-tac-toe，go和各种拖车玩家游戏。该算法计算当前状态的最小极大决策。 在该算法中，两个玩家玩游戏，一个叫做MAX，另一个叫做M