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问题库 - 第10类
机器进行的通信非常基本和简单。人类交流很复杂。人类语言的多种特征对于人类来说可能很容易理解，但对于计算机来说极其困难。对于机器，很难理解我们的语言。让我们在这里查看其中的一些：单词和含义的安排 - 人类语言中有规则。有名词，动词，副词，形容词。单词一次可以是一个名词，而另一些时间则可以是一个名词。这可能会在计算机处理时会产生困难。类比编程语言 - 不同的语法，相同的语义：2+3 = 3+2这里的书面方式不同，但它们的含义与5。不同的语义，相同的语法：2/3（Python 2.7）≠2/3（Python 3）这里所写的语句具有相同的语法，但其含义不同。在Python 2.7中，该语句将导致1个，而在Python 3中，它的输出为1.5。单词的多种含义 - 在自然语言中，重要的是要了解一个单词可以具有多种含义，并且根据其上下文符合陈述的含义。
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o Python基本语法，数据类型，变量，运算符，输入/输出，字符串o Python数据结构：列表，元组，词典，集合。o控制结构：如果，如果是嵌套的，则嵌套，nested
语言学（BA）
语言学是人类语言的科学。它试图确定在人类语言中必不可少的哪些，哪些是可能的，哪些是不可能的。虽然语言学家致力于确定单个语言的独特特征，但他们一直在寻找语言普遍性，即在跨语言中解释的能力。语言学学科是围绕语法组织（句子组织的原则），形态学（构造单词的原则），语义学（含义的研究），语音学（语音研究），语音学（语音研究），语言（语言模式），声音模式（声音模式），历史语言（语言的方式），社会语言和社会语言（社会语言），与社会的互动式（社会语言），互动式的语言，互动界面，互动界面，互动的语言，界面语言，互动界面，是互动的语言。神经语言学（大脑中语言的表示）。当前的教职员工研究遍及领域，包括语法与语义，语音和语音学的相互作用，接触语言，语言变化，城市社会语言学以及句法过程的计算机类比。
注释：人工智能(MSc/MCA)
人工智能 UNIT-1 人工智能简介：什么是 AI？AI 的重要性。AI 及相关领域。自然语言处理简介。UNIT-2 知识：一般概念、知识的定义和重要性、基于知识的系统、知识的表示、知识组织、知识操作、知识获取。UNIT-3 LISP 和 AI 编程语言：LISP 简介：语法和数值函数、LISP 中的基本列表操作函数、函数、谓词和条件、输入、输出和局部变量、迭代和递归、属性列表和数组、PROGLOG 和其他 AI 编程语言。UNIT-4 形式化符号逻辑：介绍、命题逻辑的语法和语义、FOPL 的语法和语义、Wffs 的属性、转换为子句形式、推理规则、解析原则、使用规则的表示。UNIT-5 专家系统简介、专家系统的特征、专家系统的应用。专家系统的重要性。书籍：1.Clockskin, W.F.和 Mellish, C.S.：Prolog 中的编程，Narosa 出版。House。2.Charniak, E. : 人工智能导论, Narosa 出版。House。3.Winston,P.H.: LISP, NArosa 出版。House。4.Milner : 通用 LISP：教程，Prentice Hall Inc. 1988。5.Marcellus : TURBO PROLOG 中的专家系统编程，P.H.I.1989.6.Elaime R. : 人工智能, 1983.7.Hunt, E.B.: 人工智能, Academic Press 1975 8.Lloyd,J.: 逻辑编程基础, Springer-Verlag 1982.9. clark, K.L.: Micro Prolog, Prentice Hall india.1987.
语言学（辅修）
语言学是研究人类语言的科学。它力求确定人类语言中什么是必要的、什么是可能的、什么是不可能的。语言学家在努力确定各个语言的独特品质的同时，也在不断寻找语言的普遍性——这些属性的解释力可以跨越所有语言。语言学学科围绕句法（句子的组织原则）、形态学（单词的构造原则）、语义学（意义的研究）、语音学（语音的研究）、音系学（语言的声音模式）、历史语言学（语言随时间变化的方式）、社会语言学（语言与社会的相互作用）、心理语言学和神经语言学（语言在大脑中的表征）。目前，教职员工的研究涵盖整个领域，包括句法和语义的相互作用、语音学和音系学、语言接触、洋泾浜语和克里奥尔语、城市社会语言学以及句法过程的计算机类比等主题。
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单元4。知识表示14 LHS。Definition and importance of Knowledge, Issues in Knowledge Representation, Knowledge Representation Systems, Properties of Knowledge Representation Systems, Types of Knowledge Representation Systems: Semantic Nets, Frames, Conceptual Dependencies, Scripts, Rule Based Systems(Production System), Propositional Logic, Predicate Logic, Propositional Logic(PL): Syntax, Semantics, Formal logic-connectives, truth tables, tautology, validity, well-formed-formula,使用分辨率，向后链式和前进的推理，谓词逻辑：FOPL，语法，语义，语义，定量，与FOPL的推断：通过转换为PL（存在和普遍实例化），统一和提升，使用分辨率，使用不确定的知识来处理不确定的知识，辐射变量，先前和后网络，使用完整的范围，使用完整的范围，bayes bay obles，bayes bay obles，bays bay obles，bayes bay obles，bayes obles of bay bay bays bay bay bay'模糊逻辑：模糊集，模糊集中的会员资格，模糊规则基础系统。
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