人工智能大作业
初中生 人工智能作业
初中生人工智能作业
初中生的人工智能作业可以有很多不同的形式，这取决于学生的兴趣和教师的指导。
以下是一些可能的作业建议：
1. 编程项目：让学生使用Python或其他编程语言编写一个简单的人工智能程序。
例如，他们可以创建一个基于规则的机器人，或者使用机器学习库（如scikit-learn）来训练一个简单的分类器。
2. 数据可视化：让学生使用数据可视化工具（如Excel、Tableau或Python的可视化库）来分析数据集，并解释数据中的模式。
这可以帮助他
们理解机器学习算法是如何处理数据的。
3. 简单机器人项目：如果有预算购买硬件，学生可以尝试构建一个简单的机器人，并使用编程语言（如Arduino语言）来控制机器人的行为。
4. 研究项目：让学生选择一个人工智能主题进行深入研究，例如人工智能的历史、不同类型的机器学习算法，或者人工智能在现实生活中的应用。
他们可以写一篇报告，或者做一个简单的幻灯片演示。
5. 创造性项目：例如，让学生使用人工智能技术创造一个艺术作品，如音乐、绘画或诗歌。
他们可以使用现有的AI工具，或者自己编写程序来生成艺术。
6. 解决实际问题：让学生寻找一个他们关心的问题（例如，提高学校的能源效率，或者改进学校的日程安排），然后尝试使用人工智能技术来解决这个问题。
这些作业的目标不仅仅是让学生编写代码或完成任务，更重要的是让他们理解人工智能是如何工作的，以及它在现实世界中的应用。
同时，通过实践，他们可以提高自己的编程能力、解决问题能力和批判性思维。
大工20秋《生产实习(人工智能专业)》大作业及要求
大工20秋《生产实习(人工智能专业)》大作业及要求一、背景介绍《生产实(人工智能专业)》是大工20秋学期的一门重要课程，旨在帮助学生将所学知识应用到实际生产中。
本课程将为学生提供一个机会，通过完成大作业来展示他们在人工智能领域的能力和实践经验。
二、大作业要求大作业的主要目的是让学生能够综合运用所学的人工智能知识，解决实际问题并提出创新性的解决方案。
具体要求如下：1. 选择一个与人工智能相关的实际问题或挑战，并提出明确的研究目标和问题陈述。
2. 设计和实施一个合适的人工智能算法和模型来解决所选择的问题。
学生可以使用现有的开源框架或自行开发算法。
但请确保学术诚信，不得抄袭他人成果。
3. 收集和整理相关的数据集，并对数据进行预处理和分析。
确保数据集的合法性和准确性。
4. 设计一个实验方案，验证所提出的算法和模型的有效性和性能。
合理选择评价指标，并进行实验结果的分析和讨论。
5. 撰写一份详细的实报告，并呈现在实践展示会上。
报告需要包含问题陈述、算法设计、数据处理和分析、实验设计和结果分析等内容。
三、评分标准大作业将根据以下标准进行评分：1. 问题的挑战性和创新性：是否选择了一个具有一定难度和挑战性的问题，并提出了创新的解决方案。
2. 算法和模型的设计和实现：算法和模型是否合理且有效地解决了问题，是否使用了合适的数据集和评价指标。
3. 数据处理和分析：是否正确地收集、整理和预处理了数据，并对数据进行了合理的分析。
4. 实验设计和结果分析：实验方案是否严谨，结果是否具有说服力，分析是否深入。
5. 实报告和实践展示：报告是否完整、详细，并能清晰地表达研究过程和结果，展示会演示是否准备充分并能回答问题。
四、提交要求大作业的提交包括以下内容：1. 一份完整的实报告，包含问题陈述、算法设计、数据处理和分析、实验设计和结果分析等内容。
2. 代码实现和相关文档。
3. 选定的实际问题的相关背景介绍和数据集说明。
请在规定时间内将大作业提交到指定的邮箱或平台，并按照要求命名文件和邮件主题。
人工智能大作业题目
人工智能大作业题目嘿，同学们！咱们今天来聊聊这个听起来超级酷的“人工智能”。
要说这人工智能啊，那可真是个神奇的东西。
就拿我前几天的一次经历来说吧。
我去商场逛街，看到有个智能机器人在给顾客指引方向，回答各种问题，那叫一个溜！它不仅能清楚地告诉你各个店铺的位置，还能根据你的需求推荐合适的商品。
我当时就在想，这人工智能发展得也太快了，说不定哪天它就能完全替代人类的某些工作啦。
咱们先从小学的教材说起。
在小学阶段，人工智能的内容更多是通过一些有趣的故事和简单的示例来引入的。
比如说，会讲一个小朋友和智能小助手一起完成任务的故事，让小朋友们初步感受人工智能的神奇。
就像有个故事里，小明同学做作业的时候遇到了难题，他的智能学习伙伴一下子就给出了详细的解题步骤和思路，帮助小明轻松解决了问题。
到了初中，教材里的人工智能内容就逐渐深入啦。
会开始介绍一些基本的原理和概念，像什么是机器学习、什么是图像识别。
记得有一次，我看到一群初中生在讨论他们做的一个关于智能垃圾分类的小项目。
他们可积极了，有的在研究如何让机器通过图像准确识别不同的垃圾类别，有的在想办法提高分类的效率。
看着他们那认真的劲儿，我就知道，这人工智能的种子已经在他们心里生根发芽了。
高中的教材那可就更有深度了。
不仅要深入理解人工智能的算法和模型，还要能够运用所学知识去解决一些实际的问题。
比如说，会让同学们去设计一个简单的智能交通系统，优化城市的交通流量。
我听说有个高中班级，为了完成这个作业，分成了好几个小组。
有的去收集交通数据，有的负责建立模型，还有的负责测试和优化。
最后他们呈现出来的成果还真让人眼前一亮，连老师都忍不住竖起大拇指呢！其实啊，人工智能不仅仅是在教材里的知识，它已经渗透到我们生活的方方面面啦。
比如说，我们用的智能手机里的语音助手，能够听懂我们的话，帮我们完成各种操作；还有家里的智能家电，能根据我们的习惯自动调节工作模式。
这一切都离不开人工智能的功劳。
人工智能大作业
大作业1、引言
1.1 背景
1.2 目的
1.3 范围
1.4 定义
2、文献综述
2.1 关于的研究历史
2.2 相关研究成果与应用领域
3、问题陈述
3.1 问题描述
3.2 研究的动机和意义
3.3 研究的目标和假设
4、方法ology
4.1 数据收集
4.2 数据处理与清洗
4.3 特征选择与提取
4.4 算法选择与实现
4.5 模型训练与优化
5、实验结果与分析
5.1 数据集描述
5.2 实验设置
5.3 结果分析与讨论
5.4 实验效果评估
6、结论与展望
6.1 主要研究结果总结 6.2 讨论与不足之处
6.3 对未来工作的展望附件：
附件1：数据集来源信息附件2：代码仓库
附件3：实验结果数据表格法律名词及注释：
1、：指通过模拟和模仿人类智能的方法和技术，使计算机系统能够自动执行任务、学习、适应和改进。
2、数据处理与清洗：指对原始数据进行筛选、过滤、去除噪声以及修复缺失值等操作，以提高数据的质量和可用性。
3、特征选择与提取：指从原始数据中选择最相关或最具代表性的特征，或通过计算、变换等方法提取出更具信息量的特征。
4、算法选择与实现：指根据问题的特点和要求，选择合适的算法，并通过编程实现。
5、模型训练与优化：指使用训练数据对选定的算法模型进行训练，并通过调整参数、改进算法等方式优化模型性能。
人工智能概论大作业
11北京印刷学院《人工智能概论》期末课程结课大作业（2009 -2010 学年第一学期）班级姓名学号成绩一、问答、解答题（40分）1. 求下列谓词公式的子句集？（10分）（1） ("x)("y)（P(x,y)∧Q(x,y)）（2分）（2） ("x)(("y)P(x,y)→～("y)(Q(x,y)→R(x,y))) （8分）2．什么是产生式系统？它有哪几部分组成？（10分）产生式系统是作为组合问题的形式化变换理论提出来的，其中产生式是指类似于A→Aa的符号变换规则。
库房公式中的蕴涵关系就是产生式的特殊情形。
有的心理学家认为人的大脑对知识的存储就是产生式形式，相应的系统就称为产生式系统。
产生式系统由全局数据库，产生式规则集和控制策略三部分组成。
3．按推理的方向有哪几类？请分别说明之（10分）推理方向大致可以分为正向推理、逆向推理和双向推理方法。
正向推理是从已知事实出发，通过规则库求得结论。
正向推理称为数据驱动方式，也称作自底向上的方式。
推理过程是：（1）规则集中规则的前件与数据库中的事实进行匹配，得到匹配的规则集合。
（2）从匹配规则集合中选择一条规则作为使用规则。
（3）执行使用规则，将该使用规则的后件的执行结果送入数据库。
重复这个过程直到达到目标。
书上有正向推理又称为正向链接推理，其推理基础是逻辑演绎的推理链，它从一组表示事实的谓词或命题出发，使用一组推理规则，来证明目标谓词公式或命题是否成立。
反向推理又称为后向链接推理，其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发，使用一组规则证明事实谓词或命题成立，即提出一批假设(目标)，然后逐一验证这些假设。
双向推理就是综合上面两个推理，从表示事实的谓词或命题与从表示目标的谓词或命题同时出发，来证明目标的公式或命题是成立。
4．在主观Bayes方法中，请说明LS和LN的意义。
（10分）LS表现规则成立的充分性，LN表现规则成立的必要性PPT 里有（2-1）设有3个传教士（Missionaries）和3个野人(Cannibals)二、分析题（25分）：来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
人工智能(AI)大作业
《人工智能》研究生课程大作业题1（2011-2012学年）1. 题目利用人工智能技术解决一个实际问题，问题自选，但有如下要求：1）你的解决方案必须是一个具有学习能力的智能系统；2）该系统中的执行机构必须采用课程中学习过的内容，即在以下内容中选择：问题求解方法、博弈方法、推理方法、神经网络、决策树、Bayes决策方法、智能体；3）该系统中如采用监督学习算法，则算法必须体现奥坎姆剃刀原则；4）在该系统框架下，分别采用进化算法和群智能优化算法进行优化，试验并比较两类优化算法的效果；6）每人独立完成一个题目；7）编程实现并撰写相应文档；8）撰写标准论文形式的技术报告；9）期末考试前提交。
2. 提交材料及方式每一份作业需提交五份文件：（1）可执行程序；（2）源代码；（3）程序设计说明；（4）程序使用说明；（5）技术报告。
程序设计说明和使用说明格式自拟。
技术报告为标准论文形式，需包括以下内容：（1）问题定义；（2）技术现状；（3）所采用或提出的方法；（4）实验结果；（5）结论；（6）参考文献。
具体撰写格式可参考国内外一流学术期刊或会议上的论文样式。
鼓励采用英文撰写技术报告，如采用英文撰写，将根据论文质量酌情给予最高5分的加分。
以上文件请打包成一个压缩文件，以“学号_姓名_大作业编号”方式命名后提交至课程教学网站。
在文件中请留下你的个人联系方式，以便在出现文件不能解压、不能打开、程序不能编译运行等各种情况时与你联系。
3. 评分标准大作业评分分为程序和技术报告两项，各自比例分别为60%（程序）和40%（技术报告）。
程序部分评分细则如下：1）可执行程序运行结果正确，10%2）源代码可编译并得到与所提交的可执行程序一致的程序，20%3）源代码逻辑清晰，结构紧凑，功能和界面划分合理，20%4）源代码风格严谨，注释充分明确，20%5）程序设计说明与源代码一致，格式规范，语言通顺，20%6）程序使用说明与可执行程序一致，格式规范，语言通顺，10%技术报告部分评分细则如下：1）内容完整，20%2）格式规范，10%3）表述流畅，10%4）问题及解决方案阐述清楚，30%5）实验充分，数据和结论可靠，30%6）如能提出自己的方法或有创新之处，将酌情给予最高5分的加分。
大工20秋《人工智能》大作业题目及要求精选全文
可编辑修改精选全文完整版学习中心：专业：年级：年春/秋季学号：学生：完整答案下载后可见题目：深度优先搜索算法1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。
信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。
因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。
人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。
而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。
在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计题目三：深度优先搜索算法要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、主要函数代码）章节。
人工智能大作业-
人工智能课程考查论文学号姓名系别年级专业人工智能大作业〔1〕什么是人工智能？人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反响的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的定义可以分为两局部，即“人工〞和“智能〞。
“人工〞比拟好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统〞就是通常意义下的人工系统。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一〔空间技术、能源技术、人工智能〕。
也被认为是二十一世纪〔基因工程、纳米科学、人工智能〕三大尖端技术之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的开展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能〔Artificial Intelligence，AI〕是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
〔2〕简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和方法、人工智能的研究领域。
A.人工智能的研究内容：1、搜索与求解：为了到达某一目标而屡次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。
事实上，搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。
许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。
搜索技术就成为人工智能最根本的研究内容2、学习与发现：学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。
人工智能大作业
人工智能大作业在当今科技飞速发展的时代，人工智能无疑是最引人瞩目的领域之一。
它以惊人的速度改变着我们的生活，从智能家居到医疗保健，从交通运输到金融服务，其影响力无处不在。
那么，什么是人工智能呢？简单来说，人工智能就是让机器能够像人类一样思考和学习。
它通过对大量数据的分析和处理，从中发现规律和模式，并利用这些知识来做出决策和完成任务。
人工智能的发展并非一蹴而就，而是经历了漫长的历程。
早在上个世纪 50 年代，科学家们就开始了对人工智能的探索。
然而，由于当时技术的限制，进展相对缓慢。
直到近年来，随着计算机性能的大幅提升、数据量的爆炸式增长以及算法的不断优化，人工智能才真正迎来了它的黄金时代。
在众多的人工智能应用中，图像识别技术令人印象深刻。
过去，要让计算机理解和识别图像中的内容是一项极其困难的任务。
但现在，借助深度学习算法，计算机能够以极高的准确率识别出图像中的物体、人物甚至是场景。
这一技术在自动驾驶、安防监控、医疗诊断等领域都发挥着重要作用。
比如，在自动驾驶中，车辆可以通过识别道路上的交通标志、行人和其他车辆，从而做出安全的驾驶决策。
自然语言处理也是人工智能的一个重要分支。
它致力于让计算机理解和生成人类语言。
如今，我们可以与智能语音助手进行对话，让它们为我们提供信息、执行任务，比如查询天气、设置闹钟等。
机器翻译技术也取得了显著的进步，能够在一定程度上打破语言障碍，帮助人们更好地交流。
然而，人工智能的发展也并非一帆风顺。
它面临着许多挑战和问题。
其中之一就是数据偏差。
由于数据的收集和标注往往存在一定的主观性和局限性，可能会导致模型学习到错误的信息，从而产生偏差的结果。
例如，如果用于训练人脸识别模型的数据主要来自特定的种族或群体，那么在对其他种族或群体进行识别时，可能会出现准确率下降的情况。
另外，人工智能的决策过程往往是一个“黑箱”，难以解释。
这就给其应用带来了一定的风险和不确定性。
特别是在一些关键领域，如医疗、法律等，如果无法清楚地解释人工智能的决策依据，可能会引发信任危机。
人工智能综合实践作业要求
人工智能综合实践大作业要求智能系统建模与仿真综合实践课程是一项综合性的课程设计，要求同学们将所学的知识运用到实际项目中，完成一个完整的综合项目。
具体要求如下：1.选题：选择一个实际应用场景，确定项目的功能需求和技术实现方案。
2.数据采集和数据预处理：对项目所需要的数据进行采集（比如爬虫）、清洗等处理等工作，可以使用之前课程中学习的pandas等相关技术。
3.技术实现：如果是一个可视化项目，需要使用Matplotlib、echarts等相关技术实现。
如果是一个算法模型，根据需求分析设计，选择合适的模型和算法，进行训练和优化。
（可以选择深度学习、机器学习等进行训练）4.模型应用和优化：将训练好的模型应用到实际场景中，对结果进行评估和优化。
（这里推荐使用Flask部署，或者GUI部署）5.项目演示：对项目进行演示，展示项目的功能和特点，并进行现场答辩。
6.项目总结：对项目的完成过程进行总结，包括遇到的问题和解决方案、项目的优缺点等。
在完成大作业时，需要注意以下几点：1.选题要具有实际应用价值，能够解决实际问题。
2.数据采集和预处理要充分考虑数据的质量和可用性，保证模型的训练和应用效果。
3.模型应用和优化要考虑实际场景中的各种因素，保证模型的实际效果。
4.项目演示要生动、形象、详细，能够展示项目的特点和优势。
6.项目总结要客观、全面、深入，能够对项目的完成过程进行全面的反思和总结。
题目范围：爬虫+可视化分析（可视化分析不能少于8个）数据预处理 + 机器学习算法 + 模型应用部署自然语言处理 + 应用部署计算机视觉（图像分类、目标检测、语义识别等等）+ 应用部署其他智能化相关的一些项目（比如推荐系统等等）。
人工智能大作业(一)2024
人工智能大作业（一）引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门领域。
随着计算能力的提高和算法的进步，人工智能正在日益渗透到各个行业和领域中。
本文将探讨人工智能大作业的相关内容，着重分析了其中的五个重要方面。
正文：一、机器学习（Machine Learning）1.1 监督学习（Supervised Learning）的基本概念及示例1.2 无监督学习（Unsupervised Learning）的基本概念及应用领域1.3 强化学习（Reinforcement Learning）的基本原理和算法1.4 深度学习（Deep Learning）的基本结构和典型应用1.5 机器学习在人工智能大作业中的实践与挑战二、自然语言处理（Natural Language Processing）2.1 词法分析和语法分析的基本原理和任务2.2 语义分析和语义关系的理论基础和实践应用2.3 文本分类和情感分析的相关技术和方法2.4 机器翻译和语音识别的高级应用和发展趋势2.5 自然语言处理在人工智能大作业中的应用与挑战三、计算机视觉（Computer Vision）3.1 图像处理和特征提取的基本原理和方法3.2 目标检测和图像识别的常用算法和技术3.3 图像分割和场景理解的相关研究和实践3.4 视频分析和行为识别的进展和应用领域3.5 计算机视觉在人工智能大作业中的应用案例和前景展望四、数据挖掘（Data Mining）4.1 数据预处理和数据清洗的基础知识和常用技术4.2 数据集成和数据转换的数据挖掘流程和方法4.3 关联规则和聚类分析的基本概念和算法4.4 分类和预测分析的实践案例和评价指标4.5 数据挖掘在人工智能大作业中的应用与发展趋势五、智能决策系统（Intelligent Decision System）5.1 知识表示和推理的基本方法和知识表示语言5.2 不确定性建模和决策制定的技术和策略5.3 专家系统和推荐系统的典型特征和实现方法5.4 异常检测和智能优化的相关研究和应用5.5 智能决策系统在人工智能大作业中的实践案例和展望总结：人工智能大作业（一）涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和智能决策系统等五个重要方面。
20秋大工人工智能课程大作业
20秋大工人工智能课程大作业一、项目背景随着人工智能技术的快速发展，在我国高等教育中，人工智能课程的地位日益凸显。
为了让学生更好地掌握人工智能的基本理论、方法和技术，提高其实践能力，我校开设了20秋季人工智能课程。
本课程的大作业旨在让学生将所学知识应用到实际问题中，培养其解决复杂问题的能力。
二、项目要求1. 学生需在指导下，独立完成一个与人工智能相关的研究项目。
2. 项目需涉及人工智能的基本理论、方法和技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
3. 项目应具有实际应用价值，能够解决某一具体问题。
4. 项目需提交详细的研究报告，包括项目背景、研究方法、实验结果和结论等。
三、项目评分标准1. 项目选题：是否有实际应用价值，是否涉及人工智能的基本理论、方法和技术（20%）2. 研究方法：是否合理运用了相关理论和方法，是否充分考虑了实验条件（30%）3. 实验结果：是否取得了预期的效果，是否对结果进行了合理的分析（30%）4. 报告撰写：报告结构是否清晰，论述是否合理，表达能力如何（20%）四、项目时间表1. 项目启动：2020年9月30日2. 项目中期检查：2020年11月30日3. 项目结题：2020年12月31日五、项目支持1. 教师指导：教师将提供必要的学术支持，解答学生疑问，指导项目完成。
2. 资源保障：学校将提供实验室、计算资源等支持，确保项目顺利进行。
六、项目预期成果通过本课程大作业，学生将能够：1. 掌握人工智能的基本理论、方法和技术。
2. 提高解决实际问题的能力。
3. 培养团队合作、创新和沟通能力。
七、项目疑问及反馈如有疑问，请及时与指导教师沟通。
我们将及时解答您的疑问，确保项目的顺利进行。
{content}。
大连理工大学《人工智能》大作业题目及要求47
题目：回归算法1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？《人工智能》是计算机专业的专业课之一。
本课程主要介绍如何用计算机来模拟人类智能，如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的智能，使得计算机更好的为人类服务。
该课程是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，是计算机科学技术专业的专业拓展课，适合计算机专业人员使用。
该课程是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，是计算机科学技术专业的专业拓展课，适合计算机专业人员使用。
这门课程需要学生掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题。
2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计题目二：回归算法要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。
（2）常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary LeastSquare），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated ScatterplotSmoothing），请选择一个算法描述下算法核心思想（3）随意选用一个实例实现你所选择的回归算法。
答：回归是数学建模、分类和预测中最古老但功能非常强大的工具之一。
回归在工程、物理学、生物学、金融、社会科学等各个领域都有应用，是数据科学家常用的基本工具。
回归通常是机器学习中使用的第一个算法。
通过学习因变量和自变量之间的关系实现对数据的预测。
例如，对房价估计时，需要确定房屋面积（自变量）与其价格（因变量）之间的关系，可以利用这一关系来预测给定面积的房屋的价格。
可以有多个影响因变量的自变量。
人工智能大作业
Test for Advanced Artificial Intelligence学号：姓名：2020年4 月23 日目录一、分析比较BFS、DFS、UCS、IDS四种搜索策略的优缺点。
(1)1.四种搜索策略的优缺点。
(1)2.四种策略求解 (4)二、多层神经网络BP算法权重更新规则 (6)1.公式推导（矩阵推导） (7)2.求解 (8)3.Python代码更新权重 (11)4.运行截图 (13)三、卷积运算、池化操作在提取图像特征、图像降维方面的作用 (15)1.卷积层： (15)2.池化层 (17)Test for Advanced Artificial Intelligence一、分析比较BFS、DFS、UCS、IDS四种搜索策略的优缺点。
对下图所示的赋权状态图，请分别用BFS、DFS、UCS、IDS四种搜索算法找出从起始点S到目标点G的一条路径。
要求：对每种算法（1）列出搜索过程的open表close表。
（2）给出从起始点到目标点的解路径。
1.分析比较BFS、DFS、UCS、IDS四种搜索策略的优缺点。
（1）BFS基本原理：广度优先搜索，首先从S结点出发，判断是否为目标结点，若否，寻找与该结点的邻接点，先搜索该节点的所有子节点，如果子节点没被访问则依次添加到队列，直到找不到子节点，然后出队列获取队列首元素，再搜索该首元素的所有子节点并依次添加到队列。
如果找到目标节点则退出循环，否则继续循环。
性能分析：是完备的（只要有解，肯定能搜到。
当然，前提是最浅的目标节点处于一个有限深度d，分支因子b也是有限的）BFS找到的永远是最浅的目标节点，但不一定最优，只有当路径代价是基于节点深度的非递减函数时，BFS是最优的（最常见情况是所有行动要花费相同的代价）。
假设每个状态都有b个后继状态，解的深度为d，那么时间复杂度就是O(b d)，空间复杂度也是O(b d)。
这种指数级的复杂度就太大了。
优点：相对DFS，时间复杂度小；对于解决最短或最少问题特别有效，而且寻找深度小缺点：相对DFS，内存耗费量大；找到的仅是可行解，不一定是最优解（单步代价一致情况下是最优解）；（2）DFS基本原理：深度优先搜索采用堆栈寻找路径，首先从S结点出发，判断是否为目标结点，若否，寻找与该结点的邻接点，先搜索一条分支上的所有节点，然后再去搜索和S的其它分支结点，找出并存进待扩展结点表，等待扩展，每次先判断待扩展结点表是否为空，若否，则从待扩展结点表中取出一个结点进行扩展，并将扩展后的结点存进该表，若是，则返回失败。
国家开放大学《人工智能导论》大作业参考答案
国家开放大学《人工智能导论》大作业参考答案根据以下问题进行探讨，完成不少于一千字的调研报告。
在人工智能发展历史上，起到关键作用的主要人物有哪些?他们的核心思想都是什么，对人工智能的发展发挥了什么作用？参考答案：关于人工智能的调查报告人工智能是计算机科学的一个重要分支,也是一门正在发展中的综合性前沿学科,它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的,目前正处于发展阶段尚未形成完整体系。
其发展过程中经历的阶段有: 第一阶段( 40 年代中~ 50 年代末) 神经元网络时代；第二阶段( 50 年代中~ 60 年代中) 通用方法时代；第三阶段( 60 年代中~ 80 年代初) 知识工程时代；第四阶段( 80 年代中~ 90 年代初) 新的神经元网络时代；第五阶段( 90 年代初~现在) 海量信息处理与网络时代。
主要人物及思想有：1.艾伦·麦席森·图灵图灵试验的核心思想：如果一个人使用任意一串问题去询问两个他不能看见的对象：一个是正常思维的人；一个是机器，如果经过若干询问以后他不能得出实质的区别，则他就可以认为该机器也具备了人的“智能”(Intelligence)。
2.诺伯特·维纳控制论的核心思想：一个通信系统总是根据人们的需要传输各种不同的思想内容的信息，一个自动控制系统必须根据周围环境的变化，自己调整自己的运动，具有一定的灵活性和适应性。
通信和控制系统接收的信息带有某种随机性质，具有一定的统计分布，通信和控制系统本身的结构也必须适应这种统计性质，能对一类在统计上预期要收到的输入做出统计上令人满意的动作。
3.艾伦·纽威尔开发了启发式程序，从而使机器迈出了逻辑推理的第一步。
这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，以至于我们现在所采用的许多方法还是来自于这个50年代的程序。
4.约翰·麦卡锡LISP是一种函数式的符号处理语言，其程序由一些函数子程序组成。
大连理工大学《人工智能》大作业及要求
学习中间：专业：年级：学号：学生：题目：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得当会与主张？经过这门课程的学习，我对人工智能有了一些简略的理性知道，我晓得了人工智能从诞生到开展阅历一个绵长的过程，许多人为此做出了不懈的尽力。
我觉得这门课程是一门赋有应战性的科学，而从事这项工作的人不只要懂得计算机常识，还需求懂得心思学和哲学。
2. 《人工智能》课程设计, 从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计留意：从以下5个题目中任选其一作答。
总则：不约束编程语言，提交word文档，不要提交紧缩包作业提交：大作业上交时文件名写法为：[名字奥鹏卡号学习中间]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中间[1]VIP）以附件word文档方式上交离线作业（附件的巨细约束在10M以内），挑选已完结的作业（留意命名），点提交即可。
如下图所示。
留意事项：独立完结作业，禁绝抄袭其别人或许请人代做，如有相同作业，分数以零分计！题目一：A*算法要求：（1）编撰一份word文档，里边包含（算法思路、算法程序框图、重排九宫疑问）章节。
（2）算法思路：简略介绍该算法的根本思想，100字摆布即可。
（3）算法程序框图：制作流程图或原理图，从算法的开端到完毕的程序框图。
（4）关于重排九宫疑问的启示式函数： f (x)= p(x)+3s(x)p(x)是x结点和方针结点比较每个将牌“离家”的最短间隔之和；s(x)是：每个将牌和方针比较，若该将牌的后继和方针中该将牌的后继不一样，则该将牌得2分，一样则该将牌得0分，中心方位有将牌得1分，没将牌得0分。
关于给定的初始格式和方针状况请按此启示式函数给出查找的状况空间图。
初始格式方针状况题目二：回归算法要求：（1）编撰一份word文档，里边包含（常见的回归算法、根据实例的算法详细细节）章节。
（2）常见的回归算法包含：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐渐式回归（Stepwise Regression），多元自习惯回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点滑润估量（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请挑选一个算法描绘下算法中心思想（3）随意选用一个实例完成你所挑选的回归算法。
人工智能大作业
人工智能大作业在当今科技飞速发展的时代，人工智能无疑是最引人瞩目的领域之一。
它正以惊人的速度改变着我们的生活，从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融服务，人工智能的身影无处不在。
然而，对于大多数人来说，人工智能仍然是一个充满神秘色彩的概念，仿佛是隐藏在高科技面纱背后的魔法。
那么，究竟什么是人工智能？它是如何工作的？又将如何影响我们的未来呢？要理解人工智能，首先我们需要明确它的定义。
简单来说，人工智能就是让计算机模拟人类的智能行为和思维方式。
这包括学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像等等。
听起来似乎很简单，但实现起来却极其复杂，需要涉及到数学、统计学、计算机科学、神经科学等多个领域的知识。
人工智能的实现主要依赖于两种方法：机器学习和深度学习。
机器学习是让计算机通过数据学习模式和规律，从而能够进行预测和决策。
例如，通过分析大量的信用卡交易数据，机器学习算法可以识别出可能的欺诈行为。
深度学习则是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络来模拟人脑的神经元结构，从而能够处理更加复杂的任务，如图像识别和语音识别。
然而，人工智能的发展并非一帆风顺。
在早期，由于计算能力的限制和数据的缺乏，人工智能的发展进展缓慢。
但随着技术的不断进步，尤其是云计算和大数据的出现，为人工智能的发展提供了强大的支持。
如今，人工智能已经取得了许多令人瞩目的成就。
例如，谷歌的AlphaGo 在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石，这一事件让全世界为之震惊，也让人们对人工智能的能力有了新的认识。
人工智能的应用领域非常广泛。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案，甚至可以进行手术操作。
在教育领域，人工智能可以为学生提供个性化的学习方案，根据每个学生的特点和需求进行有针对性的教学。
在交通领域，自动驾驶技术有望大大减少交通事故的发生，提高交通效率。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、投资决策，提高金融服务的效率和准确性。
然而，人工智能的发展也带来了一些担忧和挑战。
人工智能大作业辅导评价
人工智能大作业辅导评价
人工智能大作业辅导评价应由本人根据自身实际情况书写，以下仅供参考，请您根据自身实际情况撰写。
对于人工智能大作业的辅导评价，可以从以下几个方面进行评估：
1. 辅导内容：评价辅导内容是否与课程大纲紧密相关，是否涵盖了必要的知识点和技术。
同时，也需要考虑辅导内容是否具有深度和广度，是否能够满足学生的学习需求。
2. 辅导方式：评价辅导方式是否适合学生的学习习惯和需求。
例如，是否采用了多种形式的辅导方式，如讲解、案例分析、实践操作等，以及是否能够根据学生的反馈进行调整和改进。
3. 辅导效果：评价辅导效果是否达到了预期目标。
可以通过学生的反馈、作业完成情况、考试成绩等方面来评估辅导效果。
同时，也需要考虑辅导过程中是否存在问题或不足之处，以及如何改进和提高辅导效果。
4. 教师素质：评价教师是否具备专业知识和教学经验，是否能够有效地传授知识和技能给学生。
同时，也需要考虑教师是否具备良好的沟通能力和教学态度，以及是否能够与学生建立良好的师生关系。
5. 辅导资源：评价辅导资源是否充足和丰富，是否能够满足学生的学习需求。
例如，是否有足够的教材、课件、实验设备等资源，以及这些资源的质量和使用情况如何。
综上所述，对于人工智能大作业的辅导评价，需要综合考虑以上几个方面，并进行客观、公正的评价。
同时，也需要根据评价结果进行改进和提高，以更好地满足学生的学习需求和提高教学质量。
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第一章1、3 什么就是人工智能？它的研究目标就是什么？人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。
它就是研究、开发用于模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
研究目标:人工智能就是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理与专家系统等。
1、7 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点就是什么？主要学派:符号主义,联结主义与行为主义。
1.符号主义:认为人类智能的基本单元就是符号,认识过程就就是符号表示下的符号计算,从而思维就就是符号计算;2.联结主义:认为人类智能的基本单元就是神经元,认识过程就是由神经元构成的网络的信息传递,这种传递就是并行分布进行的。
3.行为主义:认为,人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知与行动,取决于对外界复杂环境的适应,它不需要只就是,不需要表示,不需要推理。
1、8 人工智能有哪些主要研究与应用领域？其中有哪些就是新的研究热点？1、研究领域:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系统,机器学习,神经网络,机器人学,数据挖掘与知识发现,人工生命,系统与语言工具。
2、研究热点:专家系统,机器学习,神经网络,分布式人工智能与Agent,数据挖掘与知识发现。
第二章2、8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识:(1)有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。
三步走:定义谓词,定义个体域,谓词表示定义谓词P(x):x就是人L(x,y):x喜欢yy的个体域:{梅花,菊花}。
将知识用谓词表示为:(∃x)(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 不就是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
定义谓词S(x):x就是计算机系学生L(x, pragramming):x喜欢编程序U(x,computer):x使用计算机将知识用谓词表示为:¬ (∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))2、18 请用语义网络表示如下知识:高老师从3月到7月给计算机系的学生讲“计算机网络”课。
(天气预报框架)例如有以下一段天气预报:“哈尔滨地区今天白天多云,雾霾,偏北风≤3 级,最高气温9º,最低气温0º,降水概率25%。
”。
Frame<天气预报>地域:哈尔并时段:今天天气:多云风向:北风风力:＜3级气温:0-9°降水概率:25%第三章3、13 (6) 判断以下子句就是否为不可满足{P(x)∨Q(x )∨R(x), ﹁P(y)∨R(y), ﹁ Q(a), ﹁R(b)}采用归结反演,存在如下归结树,故该子句集为不可满足。
3、14 (3) 证明G就是F的逻辑结论F: (∃x)(∃y)(P(f(x))∧(Q(f(b)))G: P(f(a))∧P(y)∧Q(y)先将F与¬G化成子句集:S={P(a,b), ¬P(x,b)}再对S 进行归结:所以,G 3、18 设有子句集{P(x)∨Q(x, b), P(a)∨﹁Q(a, b),﹁Q(a, f(a)), ﹁P(x)∨Q(x, b)}请用祖先过滤策略求出其归结式解:支持集策略不可用,原因就是没有指明哪个子句就是由目标公式的否定化简来的。
删除策略不可用,原因就是子句集中没有没有重言式与具有包孕关系的子句。
单文字子句策略的归结过程如下:用线性输入策略(同时满足祖先过滤策略)的归结过程如下:第四章4、10 何谓估价函数,在估价函数中,g(n)与h(n)各起什么作用？1、估价函数就是用来估计节点重要性的函数。
)()(g )(n h n n f +=。
3、g(n)就是从初始节点0S 到节点n 的实际代价;4、h(n)就是从节点n 到目标节点g S 的最优路径的估价代价。
4、11 设有如下结构的移动将牌游戏:其中,B 表示黑色将牌,W 表就是白色将牌,E 表示空格。
游戏的规定走法就是:(1) 任意一个将牌可移入相邻的空格,规定其代价为1;(2) 任何一个将牌可相隔1个其它的将牌跳入空格,其代价为跳过将牌的数目加1。
游戏要达到的目标什就是把所有W 都移到B 的左边。
对这个问题,请定义一个启发函数h(n),并给出用这个启发函数产生的搜索树。
您能否判别这个启发函数就是否满足下界要求？在求出的搜索树中,对所有节点就是否满足单调限制？解:设h(x)=每个W 左边的B 的个数,f(x)=d(x)+3*h(x),其搜索树如下:第五章5-15 用遗传算法求f(x)=x﹒sin(10π﹒x)+1、0的最大值,其中x∈[-1,2]。
(选作)5-19 设有论域U={u1, u2, u3, u4, u5}并设F、G就是U上的两个模糊集,且有F=0、9/u1+0、7/u2+0、5/u3+0、3/u4G=0、6/u3+0、8/u4+1/u5请分别计算F∩G,F∪G,﹁F。
解:F∩G=(0、9∧0)/ u1+(0、7∧0)/ u2+(0、5∧0、6)/u3+(0、3∧0、8)/u4+(0∧1)/u5=0/ u1+0/ u2+0、5/u3+0、3/u4+0/u5=0、5/u3+0、3/u4F ∪G=(0、9∨0)/ u 1+(0、7∨0)/ u 2+(0、5∨0、6)/u 3+(0、3∨0、8)/u 4+(0∨1)/u 5 =0、9/ u 1+0、7/ u 2+0、6/u 3+0、8/u 4+1/u 5﹁F=(1-0、9)/ u 1+(1-0、7)/ u 2+(1-0、5)/u 3+(1-0、3)/u 4+(1-0)/u 5=0、1/ u 1+0、3/ u 2+0、5/u 3+0、7/u 4+1/u 55、21设有如下两个模糊关系:请写出R 1与R 2的合成R 1οR 2。
解:R(1,1)=(0、3∧0、2)∨(0、7∧0、6)∨(0、2∧0、9)= 0、2∨0、6∨0、2=0、6R(1,2)=(0、3∧0、8)∨(0、7∧0、4)∨(0、2∧0、1)= 0、3∨0、4∨0、1=0、4R(2,1)=(1∧0、2)∨(0∧0、6)∨(0、4∧0、9)= 0、2∨0∨0、4=0、4R(2,2)=(1∧0、8)∨(0∧0、4)∨(0、4∧0、1)= 0、8∨0∨0、1=0、8R(3,1)=(0∧0、2)∨(0、5∧0、6)∨(1∧0、9)= 0、2∨0、6∨0、9=0、9R(3,2)=(0∧0、8)∨(0、5∧0、4)∨(1∧0、1)= 0∨0、4∨0、1=0、4因此有 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=4.09.08.04.04.06.021R R ο 第六章6、8 设有如下一组推理规则:r1: IF E1 THEN E2 (0、6)r2: IF E2 AND E3 THEN E4 (0、7)r3: IF E4 THEN H (0、8)r4: IF E5 THEN H (0、9)且已知CF(E1)=0、5, CF(E2)=0、6, CF(E3)=0、7。
求CF(H)=?⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1.09.04.06.08.02.015.004.0012.07.03.021R R解:(1) 先由r1求CF(E2)CF(E2)=0、6 × max{0,CF(E1)}=0、6 × max{0,0、5}=0、3(2) 再由r2求CF(E4)CF(E4)=0、7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}=0、7 × max{0, min{0、3, 0、6}}=0、21(3) 再由r3求CF1(H)CF1(H)= 0、8 × max{0,CF(E4)}=0、8 × max{0, 0、21)}=0、168(4) 再由r4求CF2(H)CF2(H)= 0、9 ×max{0,CF(E5)}=0、9 ×max{0, 0、7)}=0、63(5) 最后对CF1(H )与CF2(H)进行合成,求出CF(H)CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H)=0、6926、15 设U=V={1,2,3,4,5}且有如下推理规则:IF x is 少 THEN y is 多其中,“少”与“多”分别就是U与V上的模糊集,设少=0、9/1+0、7/2+0、4/3多=0、3/3+0、7/4+0、9/5已知事实为x is 较少“较少”的模糊集为较少=0、8/1+0、5/2+0、2/3请用模糊关系Rm求出模糊结论。
Rm (1,1)=(0、9∧0)∨(1-0、9)=0、1Rm (1,2)=(0、9∧0、3)∨(1-0、9)=0、3Rm (1,3)=(0、9∧0、7)∨(1-0、9)=0、7Rm (1,4)=(0、9∧0、9)∨(1-0、9)=0、7Rm (2,1)=(0、7∧0)∨(1-0、7)=0、3Rm (2,2)=(0、7∧0、3)∨(1-0、7)=0、3Rm (2,3)=(0、7∧0、7)∨(1-0、7)=0、7Rm (2,4)=(0、7∧0、9)∨(1-0、7)=0、7Rm (3,1)=(0、4∧0)∨(1-0、4)=0、6Rm (3,2)=(0、4∧0、3)∨(1-0、4)=0、6Rm (3,3)=(0、4∧0、7)∨(1-0、4)=0、6Rm (3,4)=(0、4∧0、9)∨(1-0、4)=0、6Rm (4,1)=(0∧0)∨(1-0)=1Rm (4,2)=(0∧0、3)∨(1-0)=1Rm (4,3)=(0∧0、7)∨(1-0)=1Rm (3,4)=(0∧0、9)∨(1-0)=1即:因此有(y应为小写)即,模糊结论为:Y’={0、3, 0、3, 0、7, 0、8}第七章7、9 假设w1(0)=0、2, w2(0)=0、4, θ(0)=0、3, η=0、4,请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。
解:根据“或”运算的逻辑关系,可将问题转换为:输入向量:X1=[0, 0, 1, 1]X2=[0, 1, 0, 1]输出向量:Y=[0, 1, 1, 1]由题意可知,初始连接权值、阈值,以及增益因子的取值分别为:w1(0)=0、2, w2(0)=0、4, θ(0)=0、3,η=0、4即其输入向量X(0)与连接权值向量W(0)可分别表示为:X(0)=(-1, x1 (0), x2 (0))W(0)=(θ(0), w1(0), w2 (0))根据单层感知起学习算法,其学习过程如下:设感知器的两个输入为x1(0)=0与x2(0)=0,其期望输出为d(0)=0,实际输出为:y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))=f(0、2*0+0、4*0-0、3)=f(-0、3)=0实际输出与期望输出相同,不需要调节权值。