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贝叶斯网络是人工智能中的重要工具。它是一种概率图模型，使用有向无环图来表示一组随机变量及其之间的条件依赖关系。图中的节点代表随机变量，有向边表示变量之间的直接依赖关系。
贝叶斯网络的第二个重要组成部分是条件概率分布。图中每个节点都有一个条件概率分布表，描述了在给定其父节点取值的情况下，该节点取各种值的概率。如果节点没有父节点，则它有边缘概率分布。
贝叶斯网络的核心功能是进行概率推理。以医疗诊断为例，我们可以建立一个简单的网络：疾病节点指向症状节点。当我们观察到某些症状时，可以利用贝叶斯定理计算患病的后验概率，这对医疗诊断具有重要意义。
贝叶斯网络在人工智能领域有着广泛的应用。它被用于医疗诊断系统，帮助医生根据症状诊断疾病；用于天气预报和股票预测等预测系统；在决策支持系统中处理不确定性；在机器学习中构建分类器和生成模型；在计算机视觉中进行目标识别；在自然语言处理中进行语义分析等。
总结来说，贝叶斯网络是人工智能中处理不确定性的重要工具。它具有直观的图形表示、高效的概率推理能力、支持因果推理等优势，并且具有很强的可解释性。通过将复杂的不确定性问题建模为贝叶斯网络，我们可以进行有效的概率推理，从而做出智能决策。这使得贝叶斯网络在现代人工智能系统中发挥着重要作用。