今年题量略多，老师上来就说今年题目不小心出多了，能写多少就写多少，给我们吓一跳。

后面发现大题基本都是作业题，就算不是作业题也要么是ppt里面的要么就考察的非常基础。

题型：选择题、问答题、判断题、计算题。

选择题主要考察了A*算法、谓词逻辑蕴含消除、二分类模型的常用评价指标、根据偏差和方差判断过拟合与欠拟合、蒙特卡洛树算法、池化层的作用等等。

问答题主要考察了决策树的后剪枝与预剪枝（也是ppt上原题）、单向蕴含符号与双向蕴含符号的含义等等。

判断题记不太清了。

计算题有考到卷积神经网络经过三个卷积层和一个池化层后的尺寸，alpha-beta剪枝（很基础）、决策树（也很基础，计算量很少）、两道作业原题（A*算法计算最优路径和支持向量机）。计算题每年都复习一下老师的作业题基本就可以了，强化学习也基本只考察卷积神经网络，可以在网上找两道题看看。

另外附带一份资料：https://github.com/EpiHio/USTC_Automation.git

我发现让ai帮忙总结知识点和出题目真的很好用（，后人可以尝试一下，我用ai出的选择题基本把老师出的题目的知识点都覆盖了。

怎么就结课了，我的重点呢

怎么上课教材和买的不一样啊。选课上面教材是人工智能一种现代方法第4版，开课时老师说要用人工智能导论：模型与算法，高等教育出版社，吴飞，2020年版。。。

🥴🥴🥴

俺不中了，这课周五晚上根本听不了一点

大题和作业很像，小题40分吧，比较细节了，体量有点大