TU Wien:Einführung in die Künstliche Intelligenz VU (Eiter, Tompits)/Prüfung 2017-06-27

Generell war die Prüfung von den Fragen her nicht mal ähnlich wie frühere Prüfungen und es wurde ein sehr breites Spektrum abgefragt, also am besten wirklich alles mal anschaun.

1) Hill Climbing erklären

2) Was ist ein Order Constraint und wann führt er zu Problemen

3) Was bedeutet Konsistent im Bezug auf Heuristiken (formale Definition)? Was muss für a, b gelten wenn h(n) = a*h1(n) + b*h2(n) und h1/h2 konsistent (es gilt außerdem a,b >= 0).

4) Nenne und Beschreibe 4 Arten von Umgebungen in denen sich Agenten befinden können.

5) Perceptrion Lernen mit I_1, I_2 und O, bias = 1, f(1,0)=1, lernrate=1, identitätsfunktion

6) CSP - 4 Variablen mit unterschiedlichen Domänen und 5 Constraints

A | {1,2,5} B | {2,3,4,5} C | ... D | ...

C_1(A,B) = {(1,5),(3,4),(2,1},...) C_2(A,C) = ... ...

Graphen Aufzeichnen, welche variable wird für Degree und Least Constraining Value ausgewählt, wenn A=5 was wird mit MRV als nächstes gewählt

7) STRIPS für Datei von einer Festplatte auf zweite Festplatte kopieren, Funktionen gegeben:

• On(x, y) x befindet sich auf y
• File(x) x ist ein File
• HD(x) x ist eine Festplatte
• Empty(x) x ist leer

Vorbedingung A hat Datei, B ist leer, beides sind Festplatten Effect B ist nicht mehr leer, beide haben Datei

8) Formale Beschreibung von Suchproblem

9) Ramification Problem + Qualification Problem beschreiben und Beispiel geben.

10) Decision Network für irgendwas mit Wetter und Regenschirm + Typen von Nodes erklären

11) Warum ist Entropie für Entscheidungsbäume relevant? Wie ist H(<P1,P2>) definiert?

12) MC:

• Expandiert BFS immer mindestens so viele Nodes wie BFS?
• Ist kann BFS als sonderfall von A* gelöst werden?
• Ist local beam search nur eine Modifikation eines generic algorithm mit crossover?
• STRIPS unterstützt Notation für Gleichheit
• Der POP Algorithmus erzeugt nur konsistente Pläne

13) 2 Inputs und 3 Outputs mit gewünschter Wahrheitstabelle ein neuronales Netz aufbauen