东南大学软件学院研究生人工智能期末大作业
大工23春《人工智能》大作业题目及要求
大工23春《人工智能》大作业题目及要求引言概述：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门关注于使机器能够模仿人类智能行为的科学与技术。
在大工23春的《人工智能》课程中，学生们将面临一项重要的大作业。
本文将介绍大工23春《人工智能》大作业的题目和要求。
正文内容：1. 题目一：机器学习算法的实现与应用1.1 算法选择：学生需选择并实现一个机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
1.2 数据集准备：学生需准备一个合适的数据集，用于训练和测试所选择的机器学习算法。
1.3 算法实现：学生需要编写代码，实现所选择的机器学习算法，并对数据集进行训练和测试。
2. 题目二：自然语言处理应用开发2.1 文本处理：学生需要选择一个自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等，并准备相应的文本数据集。
2.2 特征提取：学生需要设计并实现合适的特征提取方法，将文本数据转化为机器学习算法可以处理的形式。
2.3 模型训练与应用：学生需要选择并实现一个适当的机器学习算法，对提取的特征进行训练，并应用于所选择的自然语言处理任务。
3. 题目三：计算机视觉应用开发3.1 图像处理：学生需要选择一个计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等，并准备相应的图像数据集。
3.2 特征提取：学生需要设计并实现合适的特征提取方法，将图像数据转化为机器学习算法可以处理的形式。
3.3 模型训练与应用：学生需要选择并实现一个适当的机器学习算法，对提取的特征进行训练，并应用于所选择的计算机视觉任务。
4. 题目四：强化学习算法的实现与应用4.1 算法选择：学生需选择并实现一个强化学习算法，如Q-learning、Deep Q Network等。
4.2 环境建模：学生需要设计一个适当的环境，用于训练所选择的强化学习算法。
4.3 算法实现：学生需要编写代码，实现所选择的强化学习算法，并对环境进行训练和测试。
5. 题目五：深度学习模型的实现与应用5.1 模型选择：学生需选择并实现一个深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。
人工智能期末作业(程序+结果)
题目：小型动物分类专家系统专业：通信与信息系统姓名：学号：一、系统的研究背景通过一个简单的prolog程序，实现对一个小型动物系统的识别问题，从而提供一种思维方式来简轻人们日常生活中花在分类问题中的工作量，进而达到人工智能科学可以很好的被人民的效果。
二、设计思路首先对一些常见动物的属性进行归纳，提出有用的信息再对这种动物进行描绘，通过这一过程，我们就能得出大部分动物的特点，这样再通过智能语言对它编写，最后通过人机对话桌面，可以很轻松的判别出各种动物的种类，通过这一方案，我们可以发现，这一系统可以应用的很多生活实例和科学研究中，只要我们好好提取一下信息属性，就能使机器很好的为我们服务，进而实现智能化。
三、方案的实施程序代码及效果在如图1示的窗口中输入如下程序。
图1 程序的输入窗口程序代码：global factsxpositive(symbol,symbol)xnegative(symbol,symbol)predicatesnondeterm animal_is(symbol)nondeterm it_is(symbol)ask(symbol,symbol,symbol)remember(symbol,symbol,symbol)positive(symbol,symbol)negative(symbol,symbol)clear_fatcsrunclausesanimal_is(cheetah):-it_is(mammal),it_is(carnivore),positive(has,tawny_color),positive(has,dark_spots).animal_is(tiger):-it_is(mammal),it_is(carnivore),positive(has,tawny_color),positive(has,black_stripes).animal_is(giraffe):-it_is(ungulate),positive(has,long_neck),positive(has,long_legs),positive(has,dark_spots).animal_is(zebra):-it_is(ungulate),positive(has,black_stripes).animal_is(ostrich):-it_is(bird),negative(does,fly),positive(has,long_neck),positive(has,long_legs),positive(has,black_and_white_color). animal_is(penguin):-it_is(brid),negative(does,fly),positive(does,swim),positive(has,black_and_white_color). animal_is(albatross):-it_is(bird),positive(does,fly_well).it_is(mamal):-positive(has,hair).it_is(mamal):-positive(does,give_milk).it_is(bird):-positive(has,feathers).it_is(bird):-positive(does,fly),positive(does,lay_eggs).it_is(carnivore):-positive(does,eat_meat).it_is(carnivore):-positive(has,pointed_teeth),positive(has,claws),positive(has,forward_eyes).it_is(ungulate):-it_is(mamal),positive(does,chew_cud).positive(X,Y):-xpositive(X,Y),!.positive(X,Y):-not(xnegative(X,Y)),ask(X,Y,yes).negative(X,Y):-xnegative(X,Y),!.negative(X,Y):-not(xpositive(X,Y)),ask(X,Y,no).ask(X,Y,yes):-!,write(X,”it”,Y,’\n’),readln(Reply),nl,frontchar(Reply,’y’,_),remember(X,Y,yes).ask(X,Y,no):-!,write(X,”it”,Y,’\n’),readln(Reply),nl,frontchar(Reply,’n’,_),remember(X,Y,no).remember(X,Y,yes):-assertz(xpositive(X,Y)).remember(X,Y,no):-assertz(xnegative(X,Y)).clear_fatcs:-write(“\n\n Please press the space bar to exit\n ”),retractall(_,dbasedom),readchar(_).run:-animal_is(X),!,write (“\n Your animal may be a(an)”,X),nl,nl,clear_fatcs.run:-write (“\n Unable to determine what ”),write(“your animal is,\n\n”),clear_fatcs.goalrun.运行后通过下面的一段同专家系统的会话，判断出动物的种类。
人工智能期末试题及答案完++++整版(最新)
一单项选择题（每小题2分，共10分）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”。
5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。
A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二填空题（每空2分，共20分）1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。
2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。
3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三名称解释（每词4分，共20分）人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答：（1）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。
《人工智能应用》期末考试样题及答案
《人工智能应用》期末考试样题及答案一、单选题（共30题，2分/题，共60分）1、人工智能学科诞生于___________。
A、20世纪60年代中期B、20世纪50年代中期(正确答案)C、20世纪70年代中期D、20世纪80年代中期2、下面不属于机器人三原则的是______。
A、机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观B、机器人必须服从人类的命令，除非这条命令与第一条A选项相矛盾C、机器人必须保护自己，除非这种保护与A选项、B选项相矛盾D、机器人不能保护自己，需要无条件服从人类(正确答案)3、以下不属于人工智能研究范围的是_________。
A、思维B、感知C、行动D、以上都不是(正确答案)4、以下关于通用人工智能（）说法正确的是_________。
A、能够完成特别危险的任务的程序，称为通用人工智能程序B、通用人工智能：强调的是拥有像人一样的能力，可以通过学习胜任人的任何工作，但不要求它有自我意识(正确答案)C、通用人工智能不仅要具备人类的某些能力，还要有自我意识，可以独立思考并解决问题D、通用人工智能就是强人工智能5、导入模块使用的关键字是哪个？A、import(正确答案)B、defC、fromD、return6、python最基本的规则是什么？A、空行B、分号C、关键字D、缩进(正确答案)7、2>=3or2<=4的结果是？A、TureB、tureC、True(正确答案)D、true8、字符串是用一对什么符号括起来的？A、冒号B、引号(正确答案)C、井号D、空格9、3%2的计算结果是？A、1(正确答案)B、1.5C、1.6D、210、2>=3的结果是？A、出错B、falseC、flaseD、False(正确答案)11、选择结构的关键是？A、前后次序B、分支条件的确定(正确答案)C、重复的条件和动作D、执行的结果与目标的一致性12、下面语句的运行结果是？nf=51if(nf%5==0):print("能被5整除")A、显示“能被5整除”B、显示“不能被5整除”C、无显示(正确答案)D、出错13、循环结构的关键是？A、前后次序B、分支条件的确定C、重复的条件和动作(正确答案)D、执行的结果与目标的一致性14、下面关于for语句不正确的描述是？A、它是一种遍历循环B、它所在行的开头一定要有缩进(正确答案)C、它可以与range函数配合使用D、它所在行的行尾一定要有冒号:15、for语句解决的核心问题是？A、顺序B、判断C、重复(正确答案)D、执行16、下面语句的运行结果是？For cf in range(10):print(cf)A、出错B、无显示C、显示10个数字(正确答案)D、显示9个数字17、forxinrange(3):print(x)这个for语句的执行结果是在屏幕上显示？A、124B、234C、123D、012(正确答案)18、已知：list1=[800,1200,2000,300,500,1000,600]如果要将列表list1按降序排序，应该用下面哪个语句：A、list1=sort()B、list1.sort()C、list1=sort(reverse=True)D、list1.sort(reverse=True)(正确答案)19、将列表list1中的金币按降序排序后，输出金币的最大值，应该用下面哪个语句：A、print(list1(-1))B、print(list1[-1])C、print(list1(0))D、print(list1[0])(正确答案)20、按降序排序后，删除列表list1中的最小项，应该用下面哪个语句：A、dellist1(-1)B、dellist1(0)C、dellist1[-1](正确答案)D、dellist1[0]21、在列表list1在后面添加一项300，应用下面哪个语句：A、list1=append(300)B、list1=append[300]C、list1.append[300]D、list1.append(300)(正确答案)22、统计并输出列表list中包含的元素个数，应该用下面哪个语句：A、print(count(list1))B、print(list1(count))C、print(len[list1])D、print(len(list1))(正确答案)23、执行以下命令之后，dic的值是什么？dic={'张三':95,'李四':85,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66}dic['钱六']=88deldic['李四']A、{'张三':95,'李四':85,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66,'钱六':88}B、{'张三':95,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66}C、{'张三':95,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66,'钱六':88}(正确答案)D、以上都不是24、特斯拉探测外界的主要设备是_____。
大工20秋《人工智能》大作业答案
大工20秋《人工智能》大作业答案经过一学期的远程研究，《人工智能》这门课程让我受益匪浅。
课程内容新颖，广泛涉及计算机知识，研究起来有很大的挑战性。
但是，学到的知识在未来的工作中会有很大的用处。
当然，这门课程也比较深奥，单单研究《人工智能》只是一个入门，我打算在课后继续深入研究有关人工智能的知识。
在研究过程中，我始终跟随老师视频讲解，严格要求自己，收获很大。
老师的讲解深入浅出，在研究知识的同时，也激发了我的研究兴趣。
我由衷地感谢老师的教导，感谢老师们不辞辛苦录制课件，感谢自己能获得这次宝贵的研究机会。
对于《人工智能》课程设计中的回归算法题目，我选择了最小二乘法算法。
最小二乘法的核心思想是，在给定一组实验数据关系的情况下，求出自变量x与因变量y的函数的平方和最小。
具体而言，我们假定在给定点上的误差是线性无关的函数族，并且对应的一组权数使得误差平方和最小。
通过求解法方程，我们可以得到最小二乘法的解。
作为回归算法的实例，我选择了一个房价预测的问题。
通过使用最小二乘法，我可以得到一个函数，该函数可以根据房屋的特征（如面积、位置等）来预测房价。
通过对训练数据的拟合，我可以评估该模型的准确性，并对其进行优化。
总的来说，通过这个实例，我更深入地理解了最小二乘法算法的核心思想和应用。
存在唯一的解，记为(5)。
通过(5)，可以得到最小二乘拟合曲线。
同时，可以证明在满足Haar条件的情况下，(5)的解即为所求的最小二乘解，其平方误差为(6)，均方误差为(7)。
当然，在最小二乘逼近中，通常不会直接取病态方程(8)，而是将其表示为关于系数的基函数的线性组合形式。
本文主要介绍最小二乘法的C语言实现。
程序的输入为已知点的数目以及各点坐标，输出为根据最小二乘法原理以及各点坐标求出的拟合曲线。
具体实现过程中，需要用到一些函数，如平均值函数、平方和函数、和平方函数、两数先相乘再相加函数、两数先相加再相乘函数以及系数a的计算函数。
下面是修改后的文章：在XXX远程与XXX的《人工智能》课程设计中，我们需要实现最小二乘法拟合一元线性方程的功能。
人工智能大作业
⼈⼯智能⼤作业⼋数码问题摘要：⼈⼯智能产品与我们⽣活紧密相连，⽇益丰富和改变着我们的⽣活，因⽽⼈⼯智能⼀直备受⼈们关注，是⼈类研究的热门。
⼋数码问题是⼈⼯智能中⼀个很典型的问题。
本⽂以状态空间搜索的观点讨论了⼋数码问题，并给出了⼋数码问题的Java 算法与实现的思想。
⼀、问题描述：如图（1），在3×3⽅格盘上，放有⼋个数码，剩下⼀个位置为空，每⼀空格其上下左右的数码可移⾄空格。
问题给定初始位置（即初始状态）和⽬标位置（即⽬标状态），要求通过⼀系列的数码移动，将初始状态转化为⽬标状态。
状态转换的规则：空格四周的数移向空格，我们可以看作是空格移动，它最多可以有４个⽅向的移动，即上、下、左、右。
九宫重排问题的求解⽅法，就是从给定的初始状态出发，不断地空格上下左右的数码移⾄空格，将⼀个状态转化成其它状态，直到产⽣⽬标状态。
⼆、初始位置⽬标位置⼆、实验原理：1.要解决⼋数码问题，⾸先要考虑是否有答案。
每⼀个状态可认为是⼀个1×9的矩阵（即将九宫格按从左到右，从上到下的顺序排成⼀列），问题即为通过矩阵的变换，是否可以变换为⽬标状态对应的矩阵？根据矩阵的变换的知识，计算这两个有序数列的逆序值，如果两者逆序值都是偶数或奇数，则可通过变换到达，否则，这两个状态不可达。
这样，就可以在具体解决问题之前判断出问题是否可解，减少不必要的搜索。
1 2 3 8 4 7658 2 3 14 5 6 72.在初始状态可以到达⽬标状态的前提下，常⽤的状态空间搜索有深度优先和⼴度优先。
⼴度优先是从初始状态⼀层⼀层向下找，直到找到⽬标为⽌。
深度优先是从最后⼀个分⽀开始查找完⼀个分⽀，再查找另⼀个分⽀，直到找到⽬标为⽌。
三、实验算法（各算法描述及流程图）：1.空格的移动：（1）在实验中，由⽗节点得到⼦节点即⽗节点向下扩展也即⽗节点的空格按照⼋数码的规则进⾏⼀定的移动得到⼦节点，其所能进⾏的移动仅包含四种：向上、向右、向下、向左，具有如下四种不正确的移动情况（如图）：当空格在第⼀⾏时，向上移动；当空格在第三⾏时，向下移动；当空格在第⼀列时，向左移动；当空格在第三列时，向右移动。
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，人工智能无疑是最具影响力和变革性的领域之一。
它已经悄然渗透进我们生活的方方面面，从智能手机中的语音助手，到医疗领域的疾病诊断，再到交通系统的智能调控，其身影无处不在。
人工智能的定义其实并不复杂，通俗地说，就是让机器能够像人类一样思考、学习和行动。
然而，要实现这一点，背后涉及到的技术和理论却极其复杂和深奥。
让我们先来谈谈人工智能在图像识别方面的应用。
以往，要让计算机理解一张图片的内容，几乎是天方夜谭。
但现在，通过深度学习算法，计算机可以准确地识别出图片中的物体、人物甚至是场景。
这一技术的应用范围十分广泛，比如在安防领域，能够快速识别出可疑人员；在自动驾驶中，帮助车辆识别道路标志和障碍物。
再来说说自然语言处理。
我们每天使用的语音助手，如 Siri 和小爱同学，就是自然语言处理的实际应用。
它们能够理解我们的语言，并给出相应的回答。
不仅如此，在机器翻译领域，人工智能也取得了巨大的进步。
以往的机器翻译往往生硬且不准确，而如今，借助深度学习和大规模语料库，翻译结果越来越流畅和准确。
人工智能在医疗领域的应用更是给人们带来了新的希望。
通过对大量医疗数据的分析，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。
例如，在癌症的早期筛查中，人工智能系统能够从海量的影像数据中发现细微的病变迹象，为患者争取到宝贵的治疗时间。
然而，人工智能的发展也并非一帆风顺。
其中一个重要的挑战就是数据的质量和隐私问题。
高质量的数据对于训练有效的人工智能模型至关重要，但获取和整理这些数据并非易事。
同时，数据的隐私保护也成为了公众关注的焦点，如何在利用数据的同时确保个人隐私不被泄露，是亟待解决的问题。
另一个挑战是人工智能的伦理和道德问题。
比如，在决策过程中，如果人工智能系统存在偏见，可能会导致不公平的结果。
此外，当人工智能系统出现错误时，责任的界定也变得模糊不清。
尽管面临诸多挑战，但人工智能的未来依然充满无限可能。
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。
人工智能大作业2
⼈⼯智能⼤作业2⼈⼯智能第⼆次⼤作业09电⼦（2）班郑周皓E09610208题⽬:三个函数：⼀、BP⽹络概述BP (Back Propagation)神经⽹络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输⼊层各神经元负责接收来⾃外界的输⼊信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能⼒的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后⼀个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进⼀步处理后，完成⼀次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。
当实际输出与期望输出不符时，进⼊误差的反向传播阶段。
误差通过输出层，按误差梯度下降的⽅式修正各层权值，向隐层、输⼊层逐层反传。
周⽽复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经⽹络学习训练的过程，此过程⼀直进⾏到⽹络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为⽌。
与感知器模型不同的是，BP⽹络的隐含层传递函数要求必须是可微的，所以不能使⽤感知器⽹络的⼆值函数，常⽤的有S型的对数、正切函数或线性函数。
由于传递函数是处处可微的，所以对于BP⽹络来说，⼀⽅⾯，所划分酌区域不再是⼀个线性划分，⽽是由⼀个⾮线性超平⾯组成的区域，它是曲⾯，因⽽它的分类⽐线性划分更加精确，容错性也⽐线性划分更好。
如下图所⽰：BP 神经⽹络模型BP ⽹络模型包括其输⼊输出模型、作⽤函数模型、误差计算模型和⾃学习模型。
（1）节点输出模型隐节点输出模型：Oj=f(∑Wij×Xi -qj)输出节点输出模型：Yk=f(∑Tjk×Oj -qk) f-⾮线形作⽤函数；q -神经单元阈值。
（2）作⽤函数模型作⽤函数是反映下层输⼊对上层节点刺激脉冲强度的函数⼜称刺激函数，⼀般取为(0,1)内连续取值Sigmoid 函数：f(x)=1/(1+e)（3）误差计算模型误差计算模型是反映神经⽹络期望输出与计算输出之间误差⼤⼩的函数：Ep=1/2×∑(tpi -Opi)tpi- i 节点的期望输出值；Opi-i 节点计算输出值。
大工《人工智能》大作业参考题目及要求【内容仅供参考】592
题目：广度优先搜索算法1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？人工智能是一门前沿且综合性非常强的课程，自己在整个课程的学习中，认识到人工智能领域的许多方面，以及了解和学习了人工智能课程相关的一些课程的学习过程中，涉及到了较多的计算机知识点，包括很多计算机个人建议学完这门课程后，多去尝试做一些简单的实践练习，实践中除了相关理论知识如算法等作为分析支撑，还要能够通过代码来编写实现一些简单案例，并进行测试验证和推导，最后尽可能将实现的案例进行举一反三，学习效果会大大提升。
在尝试实现练习案例中，涉及到编程技术，首先至少应该熟练使用一门编程语言，比较推荐Python作为主要编程语言进行实现案例以及日常练习，而且在Python编程相关的领域内，本身已经有很多相关成熟的代码demo去借鉴参考，这也有助于自己快速的上手和试验。
另外，无论是课程学习中，还是学习完后，一定要善于作笔记总结，汇总遇到的每个难点知识。
现在互联网比早以前发展的更成熟，我们可以通过互联网搜索相关知识，进行课外补充，这也是一种非常有效的提升课程知识的方式。
同时，利用互联网进行沟通探讨也是一种良好的学习方式，比如自己写博客交流，或者在相关论坛进行发帖提问式交流，都是非常方便且有效的，最后不要忘记将知识点进行再次归纳、记录进自己的笔记中。
目前人工智能技术的发展已经进入了更广泛的领域，而且目前还在不断的发展并且欣欣向荣，所以该课程是一门非常有意义的课程，学完这门课程后，个人推荐应该对这个领域进行持续关注，结合现代化人工智能需求，以及融入到身边的日常案例，积极进行更广泛和有深度的自我研究学习。
2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。
题目：广度优先搜索算法广度优先搜索算法算法介绍：广度优先搜索算法又称为宽度优先搜索算法，英文全称是Breadth First Search（BFS），它是属于一种盲目搜索算法，该算法按照广度或宽度进行扩展搜索的，如果目标节点存在，用该算法总可以找到该目标节点，而且是最短路径节点，但该算法的时间和空间复杂度都相对比较高。
人工智能大作业(一)
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。
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。
人工智能期末大作业
也可以表示为 arc(a_kind_of，"苹果"，"水果").
人工智能期末考查
学号：2010118504150 姓名：朱胜强 专业：2010 级电子信息工程 1012 班
几种结构化知识表示及其推理
一、框架及其推理
1、框架的概念 <槽名 1><侧面值 111 ,侧面值 112 , …>
<侧面名 12> <侧面值 121 ,侧面值 122 , …>
<槽名 2><槽值 2>|<侧面名 21><侧面值 211 ,侧面值 212 ， …> <侧面名 22> <侧面值 221 ,侧面值 222 ， …> …
<槽名 k><槽值 k>|<侧面名 k1><侧面值 k11 ,侧面值 k12 ， …> <侧面名 k2> <侧面值 k21 ，侧面值 k22 ， …>
课后习题解答
1、试写出“学生框架”的描述，并用 Prolog 语言实现。 框架名：<学生> 类属：<受教育者> 专业：范围：（计算机，英语，音乐，数学）
人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)
人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)题目一1. 请简述人工智能（Artificial Intelligence）的定义和应用领域。
解析一人工智能是指通过模拟人类智能的技术和方法来实现机器智能的一门科学。
其应用领域广泛，包括但不限于以下几个方面：- 机器研究（Machine Learning）：通过大量数据和算法让机器从中研究、改进和适应。
- 自然语言处理（Natural Language Processing）：使机器能够理解和处理人类语言。
- 专家系统（Expert Systems）：通过模拟专家经验和知识来解决特定问题。
题目二2. 请简要解释机器研究中的监督研究和无监督研究的区别，并给出一个应用示例。
解析二一个应用示例是：根据房屋的大小、地理位置、房间数量等特征来预测房屋价格。
若提供了许多已知价格的房屋数据来训练机器，那么可以应用监督研究来建立一个预测模型。
无监督研究则可以通过聚类算法自动将相似特征的房屋归类到一起。
题目三3. 请解释神经网络（Neural Network）的结构和工作原理。
解析三神经网络由多个节点（神经元）和连接这些节点的权重组成。
它包含输入层、隐藏层和输出层，信息通过层与层之间的连接传递。
神经网络的工作原理是通过反向传播算法进行训练和调整权重，从而研究输入与输出之间的关系。
当输入数据通过神经网络，经过一系列的权重计算和激活函数处理后，最终产生输出结果。
题目四4. 请描述自然语言处理中的词嵌入（Word Embedding）技术及其作用。
解析四词嵌入是一种将单词映射到低维向量空间的技术，将单词转换为实数向量，使得单词的语义和语法关系能够在向量空间中保持。
词嵌入的作用是将自然语言处理问题转化为向量空间计算，使得机器能够更好地理解和处理文本。
通过词嵌入，我们可以计算词语的相似性，进行词性标注、句法分析等任务。
题目五5. 简述强化研究（Reinforcement Learning）的基本原理和应用场景。
大工15春《人工智能》在线作业3
大工15春《人工智能》在线作业3
本文档将介绍大工15春《人工智能》在线作业3的相关内容。
该作业是一个在线作业，主要涉及人工智能领域的知识和技能。
作业概述
作业要求学生完成一系列与人工智能相关的问题。
作业的目的
是让学生巩固和应用所学的人工智能知识，培养解决问题和分析能力。
作业要求
作业要求学生回答一系列与人工智能相关的问题。
这些问题可
能涉及到算法、机器研究、数据分析等方面的知识。
学生需要用适
当的理论和方法来解答问题，并给出相应的解释和分析。
提交方式
学生需要在规定的时间内完成在线作业，并将答案提交到指定的平台。
平台可能会提供相应的提交方式和格式要求。
学生需要按照要求将答案整理好，并按时提交。
作业评分
作业的评分将根据学生的答案质量和完整性来进行评判。
评分标准可能会根据不同的问题有所不同，但一般会考虑到解决问题的逻辑性、思维的深刻性和解释的清晰性等方面。
参考资料
作业可能会提供相关的参考资料或指导材料供学生参考。
学生可以根据自己的需要选择参考资料进行研究和思考。
以上是大工15春《人工智能》在线作业3的相关内容。
希望本文档能帮助你了解作业的要求和特点，为你的完成作业提供一些指导。
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研究生课程考试成绩单（试卷封面）任课教师签名：日期：注：1. 以论文或大作业为考核方式的课程必须填此表，综合考试可不填。
“简要评语”栏缺填无效。
2.任课教师填写后与试卷一起送院系研究生秘书处。
3. 学位课总评成绩以百分制计分。
一、基本技术介绍1、智能Agent（1）概念：Agent能够通过传感器感知环境，通过执行器的动作作用于环境。
在Agent的概念框架下，AI的任务就是设计和建造理性的Agent，所以人们更为关心的是理性Agent。
理性Agent对每一个可能的感知序列，根据已知的感知序列提供的证据和Agent具有的先验知识，理性Agent应该选择能使其性能度量最大化的行动。
（2）特点：从感知序列到行动的理想映射，在很多情形下有可能设计一个好的、紧凑的Agent 来实现映射。
一个真正的智能Agent在有足够时间去学习调整的条件下，应当在各种类型环境下做出成功的行动（自主性）。
（3）结构：从传感器中将感知送到程序，运行程序，并将程序的行动选择送到作用体，这样就完成了一次Agent的工作过程。
Agent、结构和程序三者间关系为：Agent=结构+程序。
（4）环境：Agent施加行动于环境中，环境反过来又为Agent提供感知。
不同的环境要求用不同的Agent程序与之对应。
（5）AI与agent：在智能 agent的概念框架下，AI的任务就是设计和建造理性的、适合不同任务和环境特征的各种agent，由此将AI领域的各部分内容加以组织使它们有机联系在一起2、基于知识的Agent（1）概念：智能获得不是靠反射机制而是对知识的内部表示进行操作的推理过程，在AI的世界里，这种智能方法体现在基于知识的Agent上。
用逻辑作为支持基于知识的Agent的一类通用表示。
基于知识的Agent的核心部件是知识库，知识库是一个语句集合。
这些语句用知识表示语言表达。
（2）基于知识的Agent的程序概述：基于知识的Agent用感知信息作为输入，返回一个行动。
Agent维护一个知识库KB，该知识库在初始化时就包括了一些背景知识。
每次调用Agent程序，做三件事。
首先，Agent告诉（TELL）知识库它感知到的内容。
然后询问（ASK）知识库应该执行什么行动。
在恢复该查询的过程中，可能要对关于世界的当前状态、可能行动序列的执行结果进行大量推理。
最后，Agent程序用TELL告诉知识库它所选择的行动，并执行该行动。
3、学习Agent（1）概念：Agent任何部件的性能都可通过从数据中进行学习，进而改进执行未来任务时的性能。
改进及其改进所用的技术依赖于四个主要因素：要改进哪一个部件、Agent具备什么样的预备知识、数据和部件使用什么样的表示法、对学习可用的反馈是什么。
（2）学习的反馈：在无监督学习中，在不提供显示反馈的情况下，Agent学习输入中的模式，最常见的无监督学习任务是聚类。
在强化学习中，Agent在强化序列（奖赏和惩罚组合的序列）中学习。
在监督学习中，Agent观察某些“输入—输出”对，学习从输入到输出的映射函数。
4、一阶逻辑（1）概念：一阶逻辑是一种形式推理的逻辑系统，是一种抽象推理的符号工具。
功能就是将自然事物给符号化以为体系的确立奠定语言基础。
（2）命题逻辑与一阶逻辑：一阶逻辑表示语言，它比命题逻辑表达能力更强。
在命题逻辑中，研究的基本单位是简单命题，对简单命题不再进行分解，并且不考虑命题之间的内在联系和数量关系。
为了克服命题逻辑的局限性，将简单命题再细分，分析出个体词、谓词和量词，以期达到表达出个体与总体的内在联系和数量关系。
（3）模型：一阶逻辑的模型包括对象集及其解释，解释将常量符号映射到对象、谓词符号映射到对象之间的关系、函词映射到对象上的函数。
（4）一阶逻辑的知识工程：用一阶逻辑开发知识库是一个细致的过程，包括对领域进行分析、选定词汇表、对推理结论必不可少的公理进行编码。
5、知识图谱（1）发展：知识图谱由早期的语义网络发展而来，语义网络由相互连接的节点和边组成，节点表示概念或者对象，边表示他们之间的关系。
在表现形式上，语义网络和知识图谱相似，但语义网络更侧重于描述概念与概念之间的关系，而知识图谱则更偏重于描述实体之间的关联。
（2）概念：知识图谱主要目标是用来描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的强关系，我们用关系去描述两个实体之间的关联。
（3）知识图谱的本质：Web视角：像建立文本之间的超链接一样，建立数据之间的语义链接，并支持语义搜索NLP视角：怎样从文本中抽取语义和结构化数据KR视角：怎样利用计算机符号来表示和处理知识AI视角：怎样利用知识库开辅助理解人的语言DB视角：用图的方式去存储知识（4）应用：知识图谱的应用主要集中在搜索与推荐领域。
在语义搜索这一块，知识图谱的搜索不同于常规的搜索，常规的搜索是根据keyword找到对应的网页集合，然后通过page rank等算法去给网页集合内的网页进行排名，然后展示给用户；基于知识图谱的搜索是在已有的图谱知识库中遍历知识，然后将查询到的知识返回给用户，通常如果路径正确，查询出来的知识只有1个或几个，相当精准。
问答系统这一块，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语句，然后在知识图谱中查询答案。
6、人工神经网络及深度学习（1）人工神经网络：从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激活函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
（2）深度学习：源于人工神经网络的研究。
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
7、决策树（1）概念：决策树是一种基本的分类与回归方法（此处以分类为例），它可以认为是定义在特征空间与类空间的条件概率分布，决策树思想，实际上就是寻找最纯净的划分方法。
（2）模型对比：决策树模型不同于线性模型，线性模型是所有特征赋予不同的权值相加得到结果，而决策树则是单个特征进行处理，每一步寻找一个最优特征进行划分。
决策树与逻辑回归的不同之处也在于此，逻辑回归是根据所有特征求出概率，然后与某一阈值进行比较从而分类，而决策树每一步是通过最优特征进行划分，直到叶节点。
（3）学习过程：决策树的学习过程主要包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。
8、贝叶斯网络（1）概念：贝叶斯网络（Bayesian Networks）是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式，是一种用来进行推理的模型。
贝叶斯网络为人们提供了一种方便的框架结构来表示因果关系，这使得不确定性推理变得在逻辑上更为清晰、可理解性强。
（2）本质：首先贝叶斯网表达了各个节点间的条件独立关系，我们可以直观的从贝叶斯网当中得出属性间的条件独立以及依赖关系；另外可以认为贝叶斯网用另一种形式表示出了事件的联合概率分布，根据贝叶斯网的网络结构以及条件概率表（CPT）我们可以快速得到每个基本事件（所有属性值的一个组合）的概率。
贝叶斯学习理论利用先验知识和样本数据来获得对未知样本的估计，而概率（包括联合概率和条件概率）是先验信息和样本数据信息在贝叶斯学习理论当中的表现形式。
9、遗传算法（1）概念：遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类优化搜索算法，是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的最重要的形式。
（2）基本思想：将竞争机制引进系统，以便不断改进和完善系统的工作性能，使系统具有自适应性。
知识更新具有随机性，系统知识的演变是不确定的，通过作各种随机的改动，然后将改动的结果应用于解题，保留成功的，抛弃失败的。
10、粒子群算法（1）概念：粒子群优化算法( Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。
PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。
通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。
（2）基本思想：PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。
我们称之为“粒子”。
所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。
然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。
二、应用部分行人安全过街智能系统1、应用场景随着城市化发展进程不断的加快，我国居民机动车辆日趋增多，城市道路的压力也随之增大，城市交叉口人车抢道问题日益突出。
人行横道是我国最常见的路段过街设施，也是城市交通中常见的事故黑点。
据统计，我国与行人直接相关的交通事故约占总交通事故1/3 左右，涉及行人的交通事故死亡人数约占交通事故总死亡人数的25%左右[1]。
行人过街设施的不健全、行人过街行为的不规范等原因也加剧了这一现象。
然而路段行人交通信号灯多是在保障机动车交通流畅通行的基础上设置的，不合理的行人过街信号配时造成“闯红灯”、“抢绿尾”等交通行为，严重扰乱交通秩序，降低了行人过街的安全性。
本文从行人过街特性和行人违章案例分析出发，梳理近年来出现的为保障行人过街或治理行人闯红灯而开发的智能控制系统，并提高智能化，基于感应控制的理念[2]，提出一种基于感应控制的行人安全过街智能系统。
2、意义针对行人因过街等待时间过长而引发行人强行穿越的违章现象，分析了现有信号配时诱致此现象频发的主要原因，并致力于规避现有信号配时的弊端[3]。
通过实施行人安全过街智能系统，能够大大缓解交通运行的压力，提高行人以及车辆的出行效率，有效降低事故发生概率。
无论是对公共基础设施的优化、人的生命安全，还是对智慧城市的建设都具有深远的意义。
3、具体技术方案（1）总体思想本系统将采用感应控制、人脸识别的技术来规范行人过街，降低交通事故发生率。
系统将根据行人数量来判定是否需要放行。
根据过街人群的参数，采用HCM公式得出过街时间。
（2）方案系统总体设计以感应控制为主，辅以自适应控制和人工请求控制，流程如图1所示。
图1 系统整体流程图（不考虑高低峰情况）①行人相位开始，系统给定最小绿灯时间Gmin②判断在最小绿灯时间Gmin结束后，是否有后续行人请求过街。
若有，则放行单位间隔时间，若无，则进入④。