这门课虽然略水，但是平时不听考前好好复习基本就可以考的差不多，放在大三也是一种美事。

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，大家买教材直接买吴飞的那一本就好了，不要买教务处提供的那种教材，去淘宝买一本二手的就可以了，老师的ppt和左边那本书符合一些，右边的教材书库提供的书，个人认为没什么用

出分了，感觉还给分还可以，应该是按照什么公式算的，算出来多少给多少，我的分数不是什么整数，也没卡绩

睡不着随便看看成绩结果给我吓一跳，VOCAL，97，4.3，我从来没有去过老师课堂上，一学期第一次见到老师是考场，2天速通，考场上好多不会随便乱写，这给分也太好了

甚至现在都忘记学啥了，总之绝世好课，不点名，给分好，学分多，作业少，事情少，爱了爱了爱了爱了爱了爱了爱了

中规中矩的一门课，不点名，上了几节课就跑路了，一直到学期结束都没咋来过

内容是搜索，逻辑推理，传统机器学习，深度学习和强化学习(强化学习只考了概念性的东西)。毕竟是一门3学分的导论课，课程内容不算难。考试前会发一个比较泛泛大纲，可以帮助减轻PPT的页数，今年应该没有题目超范围的。不过今年题出的多覆盖比较广，小题有些知识点雀食记不太清了

大题有简答题和计算题。简答题考概念辨析和正确判断一类的。计算题基本是作业题，我记得有两道原题(A*，SVM)，剩下的逻辑推理，alpha-beta剪枝和决策树都相当基础，今年也没超过作业范围，把作业搞懂计算题题分应该能拿满。

最后我想说一下教材。教务系统上的教材《人工智能：一种现代方法》虽说是一部颇有名气的教材，但我实际粗读了几章感觉一般般。具体而言，他内容上又多又杂，有不少颇有历史的算法;但是细节上讲的又有点不够细致。我的建议还是搜索+推理部分就看PPT，机器学习和深度学习的部分去看各自的经典教材的对应章节，看不懂直接问AI。

最后给分感觉还行，正好过优秀线