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不确定性：在不确定性下行动、基本概率符号、使用完全联合分布进行推理、独立性、贝叶斯规则及其使用、概率推理：在不确定领域中表示知识、贝叶斯网络的语义、条件分布的有效表示、贝叶斯网络中的近似推理、关系和一阶概率、其他不确定推理方法；邓普斯特-谢弗理论。学习：学习形式、监督学习、学习决策树。学习中的知识：学习的逻辑公式、学习中的知识、基于解释的学习、使用相关信息的学习、归纳逻辑编程。
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