《人工智能》是一门涉及计算机科学、认知心理学和神经科学等多个领域的学科，旨在研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的技术和方法。人工智能技术已广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐系统、智能控制等领域，在推动社会科技进步和经济发展方面发挥着重要作用。
期末复习指导：
在复习期间，需要着重关注以下几个方面：
1. 人工智能基础知识： 理解人工智能的定义、发展历程、基本概念和主要方法，包括专家系统、机器学习、深度学习等。
2. 机器学习算法： 熟悉常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等，了解其原理、特点和应用场景。
3. 深度学习模型： 掌握深度学习的基本原理和常见模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，能够设计和实现深度学习模型。
4. 自然语言处理： 了解自然语言处理的基本任务和方法，包括分词、词性标注、命名实体识别、文本分类、情感分析等。
5. 图像处理与计算机视觉： 熟悉图像处理和计算机视觉的基本概念和技术，包括图像特征提取、目标检测、图像分割等。
6. 智能系统应用： 了解人工智能在各个领域的应用案例，如智能医疗、智能交通、智能家居等，能够分析和评估智能系统的设计和实现。
推荐复习资料：
1. 《人工智能期末试题及答案完整版最新》和《人工智能【期末复习题】》： 这两份资料提供了完整的期末试题及答案，有助于考生进行系统性的复习和自测。
2. 《人工智能知识点归纳》和《人工智能知识点总复习(附答案)》： 这两份资料总结了人工智能的重点知识点，适合用于全面复习和理清复习重点。
3. 《人工智能期末练习及答案》和《人工智能期末试题及答案完整版（最新）》： 提供了练习题及答案，有助于考生进行针对性的复习和自我评估。
以上复习资料均可在微信公众号【苏枫资料圈】下载，希望能为复习提供有效的帮助。
下载资料请关注微信公众号【苏枫资料圈】
《人工智能》复习资料预览
下载资料请关注微信公众号【苏枫资料圈】