​​人工智能考试的核心重点涵盖三大主义（符号主义、连接主义、行为主义）、机器学习算法（监督/无监督/强化学习）、深度学习模型（CNN/RNN/GAN）以及数学基础（线性代数、概率统计）。​​ 掌握这些内容不仅能应对考试，更能为实际应用打下坚实基础。

1. ​​三大主义框架​​

   • ​​符号主义​​：强调逻辑推理与符号操作，如专家系统和规则引擎，适合解决结构化问题。
   • ​​连接主义​​：基于神经网络模拟人脑学习，如BP算法和深度学习，擅长处理图像、语音等非结构化数据。
   • ​​行为主义​​：关注智能体与环境的交互，如强化学习中的Q-Learning，广泛应用于机器人控制。

2. ​​机器学习核心分类​​

   • ​​监督学习​​：线性回归、SVM等需标注数据，用于预测和分类任务。
   • ​​无监督学习​​：K-means聚类、PCA降维挖掘数据内在模式。
   • ​​强化学习​​：通过奖励机制优化策略，如AlphaGo的决策过程。

3. ​​深度学习关键技术​​

   • ​​CNN​​：卷积层提取图像特征，ResNet等模型在计算机视觉中表现卓越。
   • ​​RNN/LSTM​​：处理时序数据，如自然语言处理中的机器翻译。
   • ​​GAN​​：生成对抗网络创造逼真数据，应用于图像合成和风格迁移。

4. ​​数学与伦理基础​​

   • ​​线性代数​​：矩阵运算支撑神经网络参数优化。
   • ​​概率统计​​：贝叶斯定理驱动不确定性推理。
   • ​​伦理与法律​​：数据偏见、GDPR合规性等社会影响需纳入技术设计考量。

复习时建议结合经典算法（如A*搜索、Apriori关联规则）和实际案例（如自动驾驶中的感知决策），通过实践加深理解。