山东大学人工智能实验3.1
人工智能原理及其应用(王万森)第3版 课后习题答案文件
第1章人工智能概述课后题答案1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？解：智能主要是指人类的自然智能。
一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。
抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。
灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。
1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
研究目标：对智能行为有效解释的理论分析；解释人类智能；构造具有智能的人工产品；1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。
其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。
测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。
测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。
被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。
在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。
如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。
1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起1.6人工智能研究的基本内容有哪些？解：与脑科学与认知科学的交叉研究智能模拟的方法和技术研究1.7人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？解：符号主义：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
人工智能_实验报告
人工智能_实验报告
一、实验目标
本次实验的目的是对人工智能进行深入的理解，主要针对以下几个方面：
1.理论基础:了解人工智能的概念、定义和发展历史；
2.技术原理:学习人工智能的基本技术原理，如机器学习、自然语言处理、图像处理等；
3. 设计实现: 熟悉基于Python的人工智能开发；
4.实践应用:了解常见的应用场景，例如语音识别、图像分析等；
二、实验环境
本次实验基于Python3.7语言编写，实验环境如下：
1. 操作系统：Windows10
3. 基础库和工具：Numpy, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras
三、实验内容
1. 机器学习
机器学习是一门深受人们喜爱的人工智能领域，基于机器学习，我们可以让计算机自动学习现象，并做出相应的预测。
主要用于语音识别、图像处理和自然语言处理等领域。
本次实验主要通过一个关于房价预测的实例，结合 Scikit-Learn 库，实现了机器学习的基本步骤。
主要包括以下几步：
（1）数据探索：分析并观察数据，以及相关的统计数据；
（2）数据预处理：包括缺失值处理、标准化等；
（3）建模：使用线性回归、决策树等监督学习模型，建立房价预测
模型；。
人工智能课内实验报告1
人工智能课内实验报告（一）----主观贝叶斯一、实验目的1.学习了解编程语言, 掌握基本的算法实现；2.深入理解贝叶斯理论和不确定性推理理论；二、 3.学习运用主观贝叶斯公式进行不确定推理的原理和过程。
三、实验内容在证据不确定的情况下, 根据充分性量度LS 、必要性量度LN 、E 的先验概率P(E)和H 的先验概率P(H)作为前提条件, 分析P(H/S)和P(E/S)的关系。
具体要求如下:(1) 充分考虑各种证据情况: 证据肯定存在、证据肯定不存在、观察与证据 无关、其他情况；(2) 考虑EH 公式和CP 公式两种计算后验概率的方法；(3) 给出EH 公式的分段线性插值图。
三、实验原理1.知识不确定性的表示:在主观贝叶斯方法中, 知识是产生式规则表示的, 具体形式为：IF E THEN (LS,LN) H(P(H))LS 是充分性度量, 用于指出E 对H 的支持程度。
其定义为:LS=P(E|H)/P(E|¬H)。
LN 是必要性度量, 用于指出¬E 对H 的支持程度。
其定义为:LN=P(¬E|H)/P(¬E|¬H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|¬H))2.证据不确定性的表示在证据不确定的情况下, 用户观察到的证据具有不确定性, 即0<P(E/S)<1。
此时就不能再用上面的公式计算后验概率了。
而要用杜达等人在1976年证明过的如下公式来计算后验概率P(H/S)：P(H/S)=P(H/E)*P(E/S)+P(H/~E)*P(~E/S) （2-1）下面分四种情况对这个公式进行讨论。
（1） P (E/S)=1当P(E/S)=1时, P(~E/S)=0。
此时, 式（2-1）变成 P(H/S)=P(H/E)=1)()1()(+⨯-⨯H P LS H P LS （2-2） 这就是证据肯定存在的情况。
（2） P (E/S)=0当P(E/S)=0时, P(~E/S)=1。
人工智能实验报告大全
人工智能课内实验报告（8次）学院：自动化学院班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34）学号： 06153034目录课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1)课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18)课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33)课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37)课内实验6：字句集消解实验 (46)课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66)课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现学院：自动化学院班级：智能1501姓名：刘少鹏（33）学号： 06153034日期： 2017-3-8 10:15-12:00实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现一、实验目的（1）熟悉谓词逻辑表示法；（2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。
二、编程环境VC语言三、问题描述房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。
在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。
房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。
如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。
要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。
图1 猴子摘香蕉问题四、源代码#include<stdio.h>unsigned int i;void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y){printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置，y为箱子的位置}void Monkey_Move_Box(char x, char y){printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置，y为香蕉的位置}void Monkey_On_Box(){printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i);}void Monkey_Get_Banana(){printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i);}void main(){unsigned char Monkey, Box, Banana;printf("********智能1501班**********\n");printf("********06153034************\n");printf("********刘少鹏**************\n");printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n");printf("Monkey\tbox\tbanana\n");scanf("%c", &Monkey);getchar();printf("\t");scanf("%c", &Box);getchar();printf("\t\t");scanf("%c", &Banana);getchar();printf("\n操作步骤如下\n");if (Monkey != Box){Monkey_Go_Box(Monkey, Box);}if (Box != Banana){Monkey_Move_Box(Box, Banana);}Monkey_On_Box();Monkey_Get_Banana();printf("\n");getchar();}五、实验结果相关截图六、心得体会通过本次实验，我初步了学会了使用VC的新建工程，并且进行简单的程序编写。
山东大学网络教育-人工智能-期末考试试题答案
⼭东⼤学⽹络教育-⼈⼯智能-期末考试试题答案⼭⼤⽹络教育《⼈⼯智能》1.⾸次提出“⼈⼯智能”是在（D ）年A.1946B.1960C.1916D.19562. ⼈⼯智能应⽤研究的两个最重要最⼴泛领域为：BA.专家系统、⾃动规划B. 专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D. 机器学习、⾃然语⾔理解3. 下列不是知识表⽰法的是 A 。
A：计算机表⽰法B：“与/或”图表⽰法C：状态空间表⽰法D：产⽣式规则表⽰法4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。
A：不确定性知识是不可以精确表⽰的B：专家知识通常属于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的知识D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
⼀、填空题1、在删除策路归结的过程中，删除以下⼦句：含有的⼦句；含有的⼦句；⼦句集中被别的⼦句的⼦句。
正确答案：纯⽂字#永真#类含2、⼀般公认⼈⼯智能学科诞⽣于年。
正确答案：19563、在启发式搜索当中，通常⽤来表⽰启发性信息。
正确答案：启发函数4、⽤谓词、量词（存在量词，全称量词、联接词（⼀蕴涵，个合取，V析取连接⽽成的复杂的符号表达式称为。
正确答案：谓词公式。
⼆、简答与应⽤题5、何谓“图灵测试”？简单描述之，请您设计⼀个图灵测试问题来测试您⾯对的是⼀台机器还是⼀个⼈？正确答案：图灵实验是为了判断⼀台机器是否具有智能的实验，试验由三个封闭的房间组成，分别放置主持⼈、参与⼈和机器。
主持⼈向参与⼈和机器提问，通过提问的结果判断哪是⼈，哪是机器，如果⽆法判断，则这台机器具有智能，即所谓的“智能机器”6、⼀个产⽣式系统是以整数的集合作为综合数据库，新的数据库可通过把其中任意⼀对元素的乘积添加到原数据库的操作来产⽣。
设以某⼀个整数⼦集的出现作为⽬标条件，试说明该产⽣式系统是可交换的。
正确答案：说明⼀个产⽣式系统是可交换的，就是要证明该产⽣式系统满⾜可交换产⽣式系统的三条性质。
（1）该产⽣式系统以整数的集合为综合数据库，其规则是将集合中的两个整数相乘后加⼊到数据库中。
山东大学人工智能与机器人复习题及答案
人工智能与机器人复习题第三章1、机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。
”2、机器人通常具有三个基本特征.身体：是一种物理状态，具有一定的形态。
1.大脑：控制机器人的程序。
2.动作：任何机器人都有一定的动作表现。
3、机器人开发的三项原那么1）机器人不应伤害人类；2）机器人应遵守人类的命令，与第一条违背的命令除外；3）机器人应能保护自己，与第一条和第二条相抵触除外。
这是给机器人赋予的伦理性纲领。
机器人学术界始终将这三原那么作为机器人开发的准那么。
4、机器人视觉系统主要应用于以下三方面：1、用视觉进行产品检验，代替人的目检。
包括：形状检验：检查和测量零件的几何尺寸、形状和位置；缺陷检：验检查零件是否损坏, 划伤；齐全检验：检查部件上的零件是否齐全。
2、在机器人进行装配、搬运等工作时，用视觉系统对一组需装配的零、部件逐个进行识别，并确定它在空间的位置和方向，引导机器人的手准确地抓取所需的零件，并放到指定位置，完成分类、搬运和装.实现预期功能的设计准那么1.满足强度要求的设计准那么3.满足刚度结构的设计准那么4.考虑加工工艺的设计准那么.考虑装配的设计准那么5.考虑造型设计的准那么八、机器人是一个多刚体耦合系统，系统的平衡性是极其重要的。
在工业中采用平衡系统的理由是：（1）平安、借助平衡系统能降低因机器人结构变化而导致重力引起关节驱动力矩变化的峰值；（2）借助平衡系统能降低因机器人运动而导致惯性力矩引起关节驱动力矩变化的峰值；（3）借助平衡系统能减少动力学方程中内部耦合项和非线性项，改进机器人动力特性；（4）借助平衡系统能减小机械臂结构柔性所引起的不良影响；（5）借助平衡系统能使机器人运行稳定，降低地面安装要求。
第八早一、机器人机械机构轴分类及特点：1、按受载情况分根据轴的受载情况的不同轴可分为转轴、传动轴和心轴三类。
人工智能导论实验报告
院系：计算机科学学院
专业：计算机科学与技术
年级： 2012级
课程名称：人工智能
学号： ********** *名：***
****:**
2014年 6月 24 日
实验结果分析及心得体会实验截图1、A算法：
2、A*算法：
实验截图
实
验
结
果
分
析
及
心
得
体
会
心得体会
本实验利用广度优先搜索找出所有可能解，进一步加深了我对该算法的理解。
成
绩
评
教师签名：
定
2014年月日
实验截图
实
验
结
果
分
析
及
心
得
体
会
心得体会
在遗传算法中，种群内进行交配、变异、选择，从而产生最优解。
该实验加深了我对遗传算法的理解和体会，进一步了解了它的用途和好处。
成
绩
评
教师签名：
定
2014年月日。
山东大学人工智能研究性学习报告
山东大学人工智能研究性学习报告技术不足导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式，为突破瓶颈，新一轮更激动人心、更值得期待的技术革命风暴已经诞生，将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点，它的名字叫做“人工智能”（AI）。
只有人工智能才能为“万物互联”之后的应用问题提供最完美的解决方案，它将成为IT领域最重要的技术革命，目前市场关心的IT和互联网领域的几乎所有主题和热点（智能硬件、O2O、机器人、无人机、工业4.0），发展突破的关键环节都是人工智能。
人工智能是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。
硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。
近年来，成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了向上的拐点。
国际IT巨头已经开始在人工智能领域频频发力，一方面网罗顶尖人才，一方面加大投资力度，人工智能新的春天已经到来。
自然语言处理、计算机视觉、规划决策等AI细分领域近期进展显著，很多新的应用和产品已经惊艳亮相。
由于技术的复杂度，未来5－10年内，专用领域的智能化是AI应用的主要方向，在更远的将来，随着技术的进一步突破，通用领域的智能化有望实现。
无论是专用还是通用领域，人工智能都将围绕“基础资源支持－AI技术－AI应用”这三层基本架构形成生态圈。
在专用领域的智能化阶段，有能力的企业都希望打通三层架构。
他们有的将从上往下延伸，如苹果、海康威视、小米等智能硬件企业；有的试图从下往上拓展，如百度、谷歌、IBM等互联网和IT的巨头，以及科大讯飞、格灵深瞳等AI 技术新贵。
产业格局更多地表现出“竞争”而非“合作”，整个行业依然处于野蛮生长的初期阶段。
我们认为，该阶段最值得投资的是已经具备先发优势的AI 企业，无论他目前处于哪一层都可以。
人工智能实验报告
人工智能实验报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了最具创新性和影响力的领域之一。
为了更深入地了解人工智能的工作原理和应用潜力，我进行了一系列的实验。
本次实验的目的是探索人工智能在不同任务中的表现和能力，以及分析其优势和局限性。
实验主要集中在图像识别、自然语言处理和智能决策三个方面。
在图像识别实验中，我使用了一个预训练的卷积神经网络模型。
首先，准备了大量的图像数据集，包括各种物体、场景和人物。
然后，将这些图像输入到模型中，观察模型对图像中内容的识别和分类能力。
结果发现，模型在常见物体的识别上表现出色，例如能够准确地识别出猫、狗、汽车等。
然而，对于一些复杂的、少见的或者具有模糊特征的图像，模型的识别准确率有所下降。
这表明模型虽然具有强大的学习能力，但仍然存在一定的局限性，可能需要更多的训练数据和更复杂的模型结构来提高其泛化能力。
自然语言处理实验则侧重于文本分类和情感分析。
我采用了一种基于循环神经网络（RNN）的模型。
通过收集大量的文本数据，包括新闻、评论、小说等，对模型进行训练。
在测试阶段，输入一些新的文本，让模型判断其所属的类别（如科技、娱乐、体育等）和情感倾向（积极、消极、中性）。
实验结果显示，模型在一些常见的、结构清晰的文本上能够做出较为准确的判断，但对于一些语义模糊、多义性较强的文本，模型的判断容易出现偏差。
这提示我们自然语言的复杂性和多义性给人工智能的理解带来了巨大的挑战，需要更深入的语言模型和语义理解技术来解决。
智能决策实验主要是模拟了一个简单的博弈场景。
通过设计一个基于强化学习的智能体，让其在与环境的交互中学习最优的决策策略。
经过多次训练和迭代，智能体逐渐学会了在不同情况下做出相对合理的决策。
但在面对一些极端情况或者未曾遇到过的场景时，智能体的决策效果并不理想。
这说明智能决策系统在应对不确定性和新颖情况时，还需要进一步的改进和优化。
通过这些实验，我对人工智能有了更深刻的认识。
山东大学威海分校数据科学与人工智能实验班学习方向及就业前影
山东大学威海分校数据科学与人工智能实验班学习方向及就业前影班级概况：该实验班要求本科阶段毕业生掌握数据科学与计算机软硬件相关基础知识、基本理论和基本实践技能，具有良好的数据分析与管理能力、设计制造能力；具有较强的创新意识，乐于并擅长发现、分析、研究与解决问题；具备较强的更新知识能力，通过终身学习，进一步发展为适于从事数据科学、人工智能及相关领域科研、教学及其他工作的具有较强竞争力的高级专门人才。
方向及特色：随着数据科学、人工智能研究所与新兴互联网、物联网企业的蓬勃发展，传统统计分析与智能硬件传感器数据的获取与分析、数据的管理与可视化、并行计算与边缘化计算、嵌入式系统与智能硬件的开发将大有用武之地。
实验班以培养宽口径的兴趣驱动型数据科学与人工智能人才为目标，设置必要的数学与机电基础课程，并开设大量重视实践的综合创新课程，以具体的项目/课题为主导，给予学生严格的科研思维训练，培养学生分析问题、研究问题、动手实验、解决问题的能力。
设置综合的考评方式，鼓励学生关注前沿技术和新兴领域，鼓励学生发掘课题、探究课题、跨学科学习、自主学习。
主修课程：数学基础课程：数学分析、高等代数、解析几何、概率论、数理统计、实变函数、随机过程基础；统计与数据科学课程：试验设计与统计基础、机器学习、深度学习、应用回归分析和计量经济学等；计算机与电子课程：Python程序设计与Linux基础、现代计算机原理与实践、离散数学、PCB设计和电路基础、NoSQL数据库、前端技术与Web开发、计算机图形学和3D打印、集群网络与并行运算、计算机视觉、嵌入式机器人开发等。
就业方向：毕业生能在企事业单位从事人工智能算法开发、数据分析与管理、统计推断、预测与决策、前后端开发、嵌入式硬件与智能硬件开发等工作，或能继续攻读研究生学位（专业方向：数据科学、人工智能、金融、应用统计、管理及各种交叉学科）。
修业年限：4年授予学位：理学学士。
新工科人工智能相关专业程序设计课程体系设置探讨
75计算机教育Computer Education第 2 期2021 年 2 月 10 日中图分类号：G642文章编号：1672-5913(2021)02-0075-05基金项目：山东大学教育教学改革研究项目“人工智能教学实践一体化平台建设研究与探索”（2019Y118）。
作者简介：李晓磊，男，副教授，研究方向为人工智能与大数据，*************.cn；张伟（通信作者），男，教授，研究方向为人工智能、模式识别，******************.cn。
0 引 言自21世纪以来，随着人类社会的发展，新的科技革命已然开始，尤其以人工智能和大数据等为代表的技术爆发，引燃了从理论知识到相关产业的一系列增长点，使得我国在近代科技落后的情况下，有机会同世界强国站在新的起跑线上，奋起直追，实现中华民族的伟大复兴。
为主动应对这一轮新的科技和产业革命，教育部于2017年积极推进新工科建设，全力探索形成领跑全球工程教育的中国模式、中国经验，助力高等教育强国建设[1]。
新工科的建设需要从两方面来考虑，即高校方面和社会方面。
在高校方面，新工科促进和提升了一些顺应新时代的新兴专业（如人工智能、机器人、大数据、云计算等）与传统工科专业（如计算机科学、自动化、统计科学等）的交叉升级改造，以跟踪最新的理论与应用模式，提高教学质量，打造优质的教育体系和教学平台。
在社会方面，新工科的培养目标需与产业发展的需求相适应，以保证产业发展对相应人才的需求。
产业新工科人工智能相关专业程序设计课程体系设置探讨李晓磊1，张 伟1，刘 磊2，计湘婷2（1.山东大学 控制科学与工程学院，山东 济南 250061；2.百度在线网络技术（北京）有限公司，北京 100085）摘 要：针对程序设计能力的评价提出基于技能、算法和知识的三维模型，确定以各个维度上的全面发展作为当代新工科学生的培养目标，参照麻省理工学院相关专业的程序设计课程体系，对比分析山东大学“人工智能与机器人”新工科实验班程序设计相关课程的设置，指出高校需结合本国的产业发展同时对接国际前沿，以培养高质量新工科专业人才。
人工智能实验1实验报告
人工智能实验1实验报告一、实验目的本次人工智能实验 1 的主要目的是通过实际操作和观察，深入了解人工智能的基本概念和工作原理，探索其在解决实际问题中的应用和潜力。
二、实验环境本次实验在以下环境中进行：1、硬件配置：配备高性能处理器、大容量内存和高速存储设备的计算机。
2、软件工具：使用了 Python 编程语言以及相关的人工智能库，如TensorFlow、PyTorch 等。
三、实验内容与步骤（一）数据收集为了进行实验，首先需要收集相关的数据。
本次实验选择了一个公开的数据集，该数据集包含了大量的样本，每个样本都具有特定的特征和对应的标签。
（二）数据预处理收集到的数据往往存在噪声、缺失值等问题，需要进行预处理。
通过数据清洗、标准化、归一化等操作，将数据转化为适合模型学习的格式。
（三）模型选择与构建根据实验的任务和数据特点，选择了合适的人工智能模型。
例如，对于分类问题，选择了决策树、随机森林、神经网络等模型。
（四）模型训练使用预处理后的数据对模型进行训练。
在训练过程中，调整了各种参数，如学习率、迭代次数等，以获得最佳的训练效果。
（五）模型评估使用测试数据集对训练好的模型进行评估。
通过计算准确率、召回率、F1 值等指标，评估模型的性能。
（六）结果分析与改进对模型的评估结果进行分析，找出模型存在的问题和不足之处。
根据分析结果，对模型进行改进，如调整模型结构、增加数据量、采用更先进的训练算法等。
四、实验结果与分析（一）实验结果经过多次实验和优化，最终得到了以下实验结果：1、决策树模型的准确率为 75%。
2、随机森林模型的准确率为 80%。
3、神经网络模型的准确率为 85%。
（二）结果分析1、决策树模型相对简单，对于复杂的数据模式可能无法很好地拟合，导致准确率较低。
2、随机森林模型通过集成多个决策树，提高了模型的泛化能力，因此准确率有所提高。
3、神经网络模型具有强大的学习能力和表示能力，能够自动从数据中学习到复杂的特征和模式，从而获得了最高的准确率。
基于生成式人工智能的探究式教学设计与应用研究
基于生成式人工智能的探究式教学设计与应用研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景及意义 (2)1.2 研究目的和任务 (3)二、文献综述 (5)2.1 生成式人工智能概述 (6)2.2 探究式教学设计理论 (7)2.3 生成式人工智能在教育教学中的应用现状 (9)三、生成式人工智能技术与探究式教学的结合 (10)3.1 理论基础与框架设计 (11)3.2 生成式人工智能技术在探究式教学中的具体应用 (13)四、基于生成式人工智能的探究式教学设计实践 (15)4.1 教学设计流程 (16)4.2 实践案例与分析 (18)五、基于生成式人工智能的探究式教学的应用研究 (19)5.1 研究方法 (20)5.2 数据收集与分析方法 (21)5.3 研究结果及讨论 (22)六、问题与挑战 (24)6.1 技术问题与挑战 (25)6.2 教学设计中的问题与挑战 (27)6.3 应对策略与建议 (28)七、结论与展望 (29)7.1 研究结论 (30)7.2 研究贡献与启示 (31)7.3 展望与未来研究方向 (32)一、内容概要本研究旨在探讨基于生成式人工智能的探究式教学设计与应用。
通过对生成式人工智能的定义和特点进行分析，明确了生成式人工智能在教育领域的应用价值。
从教学设计的角度出发，提出了一种基于生成式人工智能的探究式教学模式，该模式强调学生在教师引导下自主探究、合作学习，培养学生的创新能力和批判性思维。
结合实际案例，对生成式人工智能在探究式教学中的应用进行了深入剖析，揭示了其在提高教学质量、促进学生发展等方面的显著效果。
对未来生成式人工智能在探究式教学中的发展趋势和挑战进行了展望，为教育工作者提供了有益的启示。
1.1 研究背景及意义随着信息技术的快速发展，人工智能已经渗透到各行各业，成为推动社会进步的重要力量。
生成式人工智能作为人工智能领域的一个新兴分支，其在教育领域的潜力与应用逐渐受到关注。
特别是在探究式教学方面，生成式人工智能技术的应用不仅可以改变传统的教学方式，提高教学效率，更能激发学生的学习积极性和创造力。
人工智能[第二章知识表示方法]山东大学期末考试知识点复习
![人工智能[第二章知识表示方法]山东大学期末考试知识点复习](https://img.taocdn.com/s3/m/118c9173168884868762d6a5.png)
山东大学 期末考试知识点复习
蕴涵式是一个谓词公式，本身有真值，而产生式不是谓词公式，没有真值。 3．产生式系统 产生式系统一般由 3 个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。它们 之间的关系如图 2．1 所示。
(1)规则库 规则库就是用于描述某领域内知识的产生式集合，是 图 2．1 产生式系 统的基本结构某领域知识(规则)的存储器，其中的规则是以产生式形式表示的。 规则库中包含着将问题从初始状态转换成目标状态(或解状态)的那些变换规则。 规则库是产生系统的核心，是进行问题求解的基础，其中知识的完整性和一致性、 知识表达的准确性和灵活性以及知识组织的合理性，都将对产生式系统的性能和 运行效率产生直接影响。 (2)综合数据库 综合数据库又称为事实库，用于存放输入的事实、外部数据库输入的事实以 及中间结果(事实)和最后结果的工作区。当规则库中的某条产生式的前提可与综 合数据库中的某些已知事实匹配时，该产生式就被激活，并把用它推出的结论放 人综合数据库中，作为后面推理的已知事实。显然，综合数据库的内容是在不断 变化的，是动态的。 (3)推理机 推理机是一个或一组程序，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，包 含了推理方式和控制策略。控制策略的作用就是确定选用什么规则或如何应用规 则。通常从选择规则到执行操作分 3 步完成：匹配、冲突解决和操作。 ①匹配。匹配就是将当前综合数据库中的事实与规则中的条件进行比较，如 果相匹配，则这一规则称为匹配规则。因为可能同时有几条规则的前提条件与事
山东大学人工智能实验二实验报告
Queue_Node *point; }Seal;
class A_Star { public: //构造函数 A_Star() { input(); } ~A_Star() { for (int i = 1; i <= _len; ++i) { for (int j = 1; j <= _wid; ++j) { if (_seal[i][j].point != NULL) { delete _seal[i][j].point; } } } for (int i = 0; i <= _len; ++i) { delete[]_seal[i]; delete[]_maze[i]; } delete[]_seal; delete[]_maze; } void input() { cout << "输入: 迷宫左边长,上边宽! 例如：30 20" << endl; cin >> _len >> _wid; _seal = new Seal*[_len + 1]; _maze = new unsigned char*[_len <= _len; ++i) { _seal[i] = new Seal[_wid + 1]; _maze[i] = new unsigned char[_wid + 1];
人工智能实验报告
一、实验背景与目的随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当前研究的热点领域。
为了深入了解AI的基本原理和应用，我们小组开展了本次实验，旨在通过实践操作，掌握AI的基本技术，提高对AI的理解和应用能力。
二、实验环境与工具1. 实验环境：Windows 10操作系统，Python 3.8.0，Jupyter Notebook。
2. 实验工具：Scikit-learn库、TensorFlow库、Keras库。
三、实验内容与步骤本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据预处理：从公开数据集中获取实验数据，对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作。
2. 机器学习算法：选择合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，对预处理后的数据进行训练和预测。
3. 模型评估：使用交叉验证等方法对模型进行评估，选择性能最佳的模型。
4. 结果分析与优化：分析模型的预测结果，针对存在的问题进行优化。
四、实验过程与结果1. 数据预处理我们从UCI机器学习库中获取了鸢尾花（Iris）数据集，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的类别标签（Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica）。
对数据进行预处理，包括：- 去除缺失值：删除含有缺失值的样本。
- 归一化：将特征值缩放到[0, 1]区间。
2. 机器学习算法选择以下机器学习算法进行实验：- 决策树（Decision Tree）：使用Scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier实现。
- 支持向量机（Support Vector Machine）：使用Scikit-learn库中的SVC实现。
- 神经网络（Neural Network）：使用TensorFlow和Keras库实现。
3. 模型评估使用交叉验证（5折）对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。
人工智能实验报告范文
人工智能实验报告范文一、实验名称。
[具体的人工智能实验名称，例如：基于神经网络的图像识别实验]二、实验目的。
咱为啥要做这个实验呢？其实就是想搞清楚人工智能这神奇的玩意儿是咋在特定任务里大显神通的。
比如说这个实验，就是想看看神经网络这个超酷的技术能不能像人眼一样识别图像中的东西。
这就好比训练一个超级智能的小助手，让它一眼就能看出图片里是猫猫还是狗狗，或者是其他啥玩意儿。
这不仅能让我们深入了解人工智能的工作原理，说不定以后还能应用到好多超有趣的地方呢，像智能安防系统，一眼就能发现监控画面里的可疑人物或者物体；或者是在医疗影像识别里，帮助医生更快更准地发现病症。
三、实验环境。
1. 硬件环境。
咱用的电脑就像是这个实验的战场，配置还挺重要的呢。
我的这台电脑处理器是[具体型号]，就像是大脑的核心部分，负责处理各种复杂的计算。
内存有[X]GB，这就好比是大脑的短期记忆空间，越大就能同时处理越多的数据。
显卡是[显卡型号]，这可是在图像识别实验里的得力助手，就像专门负责图像相关计算的小专家。
2. 软件环境。
编程用的是Python，这可是人工智能领域的明星语言，简单又强大。
就像一把万能钥匙，可以打开很多人工智能算法的大门。
用到的深度学习框架是TensorFlow，这就像是一个装满各种工具和模型的大工具箱，里面有好多现成的函数和类，能让我们轻松搭建神经网络，就像搭积木一样简单又有趣。
四、实验原理。
神经网络这个概念听起来就很科幻，但其实理解起来也不是那么难啦。
想象一下，我们的大脑是由无数个神经元组成的，每个神经元都能接收和传递信息。
神经网络也是类似的，它由好多人工神经元组成，这些神经元分层排列，就像一个超级复杂的信息传递网络。
在图像识别里，我们把图像的数据输入到这个网络里，第一层的神经元会对图像的一些简单特征进行提取，比如说图像的边缘、颜色的深浅等。
然后这些特征会被传递到下一层神经元，下一层神经元再对这些特征进行组合和进一步处理，就像搭金字塔一样，一层一层地构建出对图像更高级、更复杂的理解，最后在输出层得出图像到底是什么东西的结论。
配电网电源侧故障下大范围负荷转移优化策略及实现方法
配电网电源侧故障下大范围负荷转移优化策略及实现方法朱国防;高厚磊;徐丙垠;李天友【摘要】The optimization strategy for wide range of load transfer and its implementation in distribution networks during power supply side failureis the extension of feeder automation. It will be of great significance to improve the reliability of distribution network. Firstly, the paper defines the types of busbar voltage loss. Thus the problem of large scope blackout is decomposed into different types of busbar voltage loss problems. After that the optimization strategy for wide range of load transfer of different types of busbar voltage loss is proposed, where the wide range of load transfer problem is transformed into the problems of fault recovery of equivalent feeders and load transfer within the substation. Finally, a scheme of a wide range of load transfer is investigated and the flowchartof each module is given. This research provides a method and technical support for the application of wide range of load transfer under busbar voltage loss in distribution networks.%配电网电源侧故障下大范围负荷转移优化策略及实现方法是馈线自动化的延伸，对提高配电网供电可靠性具有重要意义。
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学号：2420430689 姓名： QQ 班级： 2014 级 实验题目： 专家系统——知识表示与产生式系统 实验学时： 2 实验日期： 实验目的： 1. 了解知识的一些常用的表示方法。 2. 掌握产生式系统的方法以及它的应用。 3. 熟悉专家系统中的知识的编辑已经知识库的建立。 硬件环境： PC 软件环境： ECSS 实验步骤与内容： 利用一组符合逻辑的知识和事实，看是否能够推出一个合理的结果。 编写知识库：
编译并进行确定性推理：
推理结果
结论分析与体会： ECSS 成功地完成了一次简单为后面的实验做好了准备。