UQ人工智能课程辅导｜COMP3702作业及考试重难点解读

昆士兰大学的COMP3702人工智能课程介绍了人工智能领域的核心方法与技术，涵盖了确定性环境下的搜索、推理与规划，不确定性环境下的决策，行为学习以及对其他智能体的推理。特别强调算法的实用价值及其在软件中的实现。以下是COMP3702作业及考试重难点解读。

一、COMP3702作业及考试要求

1、作业要求

本学期将分三个阶段完成作业，评估项目分别于第5、10、13周截止。作业提交需包含代码及配套报告。

• 作业1，20%

• 作业2，25%

• 作业3，15%

作业旨在考核学生的以下能力：

• 对人工智能技术的理解能力

• 运用高级编程语言实践课堂所学技能的能力

• 选择合适人工智能技术解决问题的能力

• 清晰阐述解决方案的能力

2、考试要求

期末考试将涵盖本学期所有教学内容。本次考试为闭卷形式，可能包含选择题、简答题、论述题及问题解决题。

• 期末考试，40%

二、COMP3702作业及考试重点

本课程提供人工智能领域的基础概念、方法与技术，涵盖理论与实践层面。目的是帮助学生全面理解人工智能领域，并介绍若干在构建智能体时具有理论与实践应用价值的重要算法与技术。课程涵盖确定性环境下的搜索、推理与规划，不确定性环境下的推理与规划，学习行为以及对其他智能体的推理。

具体而言，课程将系统阐述以下人工智能主题：

• 问题求解搜索

• 确定性推理与规划

• 不确定性推理与规划

• 行为学习

• 其他智能体推理

作业及考试的重点是考察学生是否能够：

1、理解人工智能的科学背景

2、基于人工智能原理理解并开发计算算法，分析其特性

3、为特定问题选择合适工具，并将其实现为软件

三、COMP3702作业及考试难点

1、阐述构成人工智能基础的核心理论框架、概念体系、方法论及实践路径；

2、解释各类人工智能方法的特性与功能，并能将其与相应理论基础建立关联；

3、有效解决课堂及文献中涉及的人工智能主题与应用相关问题；

4、运用高级编程语言实现人工智能技术与方法；

5、将现实世界问题有效转化为可通过现有AI技术解决的问题表征。

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