人工智能课程的大作业模板

人工智能大作业学生：021151**021151**时间：2013年12月4号一．启发式搜索解决八数码问题1. 实验目的问题描述：现有一个3*3的棋盘，其中有0-8一共9个数字，0表示空格，其他的数字可以和0交换位置（只能上下左右移动）。

给定一个初始状态和一个目标状态，找出从初始状态到目标状态的最短路径的问题就称为八数码问题。

例如：实验问题为从初始状态：要求编程解决这个问题，给出解决这个问题的搜索树以及从初始节点到目标到目标状态：节点的最短路径。

2.实验设备及软件环境利用计算机编程软件Visual C++ 6.0，用C语言编程解决该问题。

3.实验方法(1).算法描述：①.把初始节点S放到OPEN表中，计算()f S，并把其值与节点S联系起来。

②.如果OPEN表是个空表，则失败退出，无解。

③.从OPEN表中选择一个f值最小的节点。

结果有几个节点合格，当其中有一个为目标节点时，则选择此目标节点，否则就选择其中任一节点作为节点i。

④.把节点i从OPEN表中移出，并把它放入CLOSED的扩展节点表中。

⑤.如果i是目标节点，则成功退出，求得一个解。

⑥.扩展节点i，生成其全部后继节点。

对于i的每一个后继节点j：a.计算()f j。

b.如果j既不在OPEN表中，也不在CLOSED表中，则用估价函数f把它添加入OPEN表。

从j加一指向其父辈节点i的指针，以便一旦找到目标节点时记住一个解答路径。

c.如果j已在OPEN表或CLOSED表上，则比较刚刚对j计算过的f值和前面计算过的该节点在表中的f值。

如果新的f值较小，则I.以此新值取代旧值。

II.从j指向i，而不是指向它的父辈节点。

III.如果节点j在CLOSED表中，则把它移回OPEN表。

⑦转向②，即GO TO ②。

(2).流程图描述：(3).程序源代码：#include <stdio.h>#include<stdlib.h>struct node{int number[3][3];//用二维数组存放8数码 int W;//W表示与目标状态相比错放的数码数int Depth;//记录当前节点的深度struct node *parent;//指向父节点的指针struct node *next;//指向链表中下一个节点的指针};int CounterW(int Number[3][3]){//函数说明：计算当前状态与目标状态的W值int i,j;int W=0;int Desnode[3][3]={1,2,3,8,0,4,7,6,5};for(i=0; i<3; i++)for(j=0; j<3; j++)if(Number[i][j] != Desnode[i][j])W++;return W;}void PrintNode(node *A){int i,j;for(i=0; i<3; i++){for(j=0; j<3; j++)printf("%d ",A->number[i][j]);printf("\n");}printf("\n");}int CheckNode(node *open, node *close, int a[3][3]) {//检验该节点状态是否出现过的子程序int CheckFlag=0;int flag1,flag2;node *p=open;node *q=close;while(p != NULL){flag1=0;for(int i=0; i<3; i++){for(int j=0; j<3; j++)if(a[i][j]==p->number[i][j])flag1++;}if(flag1 == 9)break;elsep=p->next;}while(q != NULL){flag2=0;for(int i=0; i<3; i++){for(int j=0; j<3; j++)if(a[i][j] == q->number[i][j])flag2++;}if(flag2 == 9)break;elseq=q->next;}if((flag1==9) || (flag2==9))CheckFlag=1;//如果出现过，置标志位为1return CheckFlag;}struct node *FindNextNode(node *Prenode, node *open, node *close) { //扩展Prenode指向的节点，并将扩展所得结点组成一条单链表int i,j,m,n; //循环变量int temp; //临时替换变量int flag=0;int a[3][3];//临时存放二维数组struct node *p, *q, *head;head=(node *)malloc(sizeof(node));//head指向该链表首结点，并且作为返回值p=head;q=head;head->next=NULL;//初始化for(i=0;i<3;i++)//找到二维数组中0的位置{for(j=0;j<3;j++)if(Prenode->number[i][j]==0){flag=1;break;}if(flag==1)break;}//根据0的位置的不同，对a进行相应的变换for(m=0;m<3;m++)//将Prenode->number赋给afor(n=0;n<3;n++)a[m][n]=Prenode->number[m][n];if(i+1<=2)//情况1，0向下移{temp=a[i][j]; a[i][j]=a[i+1][j]; a[i+1][j]=temp;int CheckNum=CheckNode(open, close, a);if(CheckNum == 0)//若该结点未出现过则执行下面的操作{q=(node *)malloc(sizeof(node));for(m=0;m<3;m++)//将a赋给扩展节点q->number for(n=0;n<3;n++)q->number[m][n]=a[m][n];PrintNode(q);q->parent=Prenode;q->Depth=q->parent->Depth+1;//子结点的深度等于其父结点深度加1q->W=CounterW(q->number);q->next=NULL;p->next=q;//扩展节点插入head链表p=p->next;}}for(m=0;m<3;m++)//将Prenode->number重新赋给afor(n=0;n<3;n++)a[m][n]=Prenode->number[m][n];if(i-1>=0)//情况2,0向上移{temp=a[i][j]; a[i][j]=a[i-1][j]; a[i-1][j]=temp;int CheckNum=CheckNode(open, close, a);if(CheckNum == 0)//若该结点未出现过则执行下面的操作{q=(node *)malloc(sizeof(node));for(m=0;m<3;m++)//将a赋给q->numberfor(n=0;n<3;n++)q->number[m][n]=a[m][n];PrintNode(q);q->parent=Prenode;q->Depth=q->parent->Depth+1;q->W=CounterW(q->number);q->next=NULL;p->next=q;p=p->next;}}for(m=0; m<3; m++)for(n=0; n<3; n++)a[m][n]=Prenode->number[m][n];if(j-1>=0)//情况3,0向左移{temp=a[i][j]; a[i][j]=a[i][j-1]; a[i][j-1]=temp;int CheckNum=CheckNode(open, close, a);if(CheckNum == 0)//若该结点未出现过则执行下面的操作{q=(node *)malloc(sizeof(node));for(m=0; m<3; m++)//将a赋给q->numberfor(n=0; n<3; n++)q->number[m][n]=a[m][n];PrintNode(q);q->parent=Prenode;q->Depth=q->parent->Depth+1;q->W=CounterW(q->number);q->next=NULL;p->next=q;p=p->next;}}for(m=0;m<3;m++)for(n=0;n<3;n++)a[m][n]=Prenode->number[m][n];if(j+1<=2)//情况4,0向右移{temp=a[i][j]; a[i][j]=a[i][j+1]; a[i][j+1]=temp;int CheckNum=CheckNode(open, close, a);if(CheckNum == 0)//若该结点未出现过则执行下面的操作{q=(node *)malloc(sizeof(node));for(m=0; m<3; m++)//将a赋给q->numberfor(n=0; n<3; n++)q->number[m][n]=a[m][n];PrintNode(q);q->parent=Prenode;q->Depth=q->parent->Depth+1;q->W=CounterW(q->number);q->next=NULL;p->next=q;p=p->next;}}head=head->next;return head;}node *insert(node *open,node *head){ //将head链表的结点依次插入到open链表相应的位置，//使open表中的结点按从小到大排序。

作业题目摘要：机器博弈是人工智能的一个重要研究分支，本文通过设计一个五子棋智能博奕程序，采用传统的博弈树算法，利用剪枝和极大极小树搜索最佳位置，从而实现人机智能博弈。

并对现有算法存在的问题进行探究改进，最后给出展示，结果表明效果比较理想。

关键词：人工智能；五子棋；博弈本组成员：本人分工：α-β剪枝实现1 引言人工智能[1]是一门综合新型的新兴边缘科学，与生物工程、空间技术并列为三大尖端技术，而机器博弈却是其一个重要的研究分支。

它研究如何利用计算机去实现那些过去只能靠人的智力去完成的工作，博弈为人工智能提供了一个很好的应用场所。

博弈过程可以采用与或树进行知识表达，这种表达形式称为博弈树。

α—β剪枝技术是博弈树搜索中最常采用的策略。

2 算法原理与系统设计根据五子棋游戏规则，此次五子棋游戏我们采用基于极大极小值分析法的α—β剪枝算法来实现计算机走棋。

α—β剪枝技术是博弈树搜索中最常采用的策略，α—β剪枝搜索由极大极小值分析法演变而来[2]。

极大极小分析法其基本思想或算法是：(1) 设博弈的双方中一方为MAX，另一方为MIN。

然后为其中的一方(例如MAX)寻找一个最优行动方案。

(2) 为了找到当前的最优行动方案，需要对各个可能的方案所产生的后果进行比较,具体地说，就是要考虑每一方案实施后对方可能采取的所有行动，并计算可能的得分。

(3) 为计算得分，需要根据问题的特性信息定义一个估价函数，用来估算当前博弈树端节点的得分。

此时估算出来的得分称为静态估值。

(4) 当端节点的估值计算出来后，再推算出父节点的得分，推算的方法是：对“或”节点，选其子节点中一个最大的得分作为父节点的得分，这是为了使自己在可供选择的方案中选一个对自己最有利的方案；对“与”节点，选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分，这是为了立足于最坏的情况。

这样计算出的父节点的得分称为倒推值。

(5) 如果一个行动方案能获得较大的倒推值，则它就是当前最好的行动方案。

学习中心：专业：计算机科学与技术年级： 2019年春季学号：学生：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？通过对人工智能课程的系统学习，让我全面的了解了人工智能的基本概念和发展现状。

以及现实生活中越来越广泛的应用。

在数据分析，交通管理以及生物医疗等方面人工智能都发挥着极大的作用。

人工智能将是未来科技发展的一个新的趋势。

人工智能的具体课程，由人工智能的基本概念和发展情况，以及人工智能的搜索策略，机器学习和神经计算以及人工智能的具体应用这几部分组成。

在整个学习的过程中老师结合各种生动的实例让我们对于人工智能的概念以及逻辑思维方式处理方式都有一个全面整体的认知，使这些相对枯燥的理论能够变得更加有趣也更方便我们去掌握使用。

人工智能未来的发展必然是不可限量的，人工智能课程的学习使我们逐步了解了这个相对陌生的领域，在将来的工作和生活中我们要努力把所学到的东西运用到其中去，必定能事半功倍大大的提高效率。

对于这门课程我还是希望课程内容可以与时俱进，结合当下人工智能发展的情况，做到实时的去结合当前人工智能发展和应用的一些成果去丰富课程体系和课程内容，更好的让学生了解人工智能学习人工智能并且合理的运用相关理论和实例。

2.回归算法1.逻辑回归算法概念：逻辑回归其实是一种分类算法，将数据拟合到一个logistic函数中，从而完成对事件发生的概率进行预测。

2.逻辑回归算法核心思想：逻辑回归Logistic，主要用于两分类问题，即输出只有两种，因此利用Logistic函数，或者可以称作为Sigmoid函数，函数形式以及函数图像如下所示：我们可以从图中看出，在z=0时，函数值为0.5，向左逐渐减少趋近于0，向右则逐渐增大为1，其值域为（0，1）之内，下面的图体现了不同的判定边界。

边界图1边界图2逻辑回归的代价函数3.逻辑回归实战案例采用的数据集为文件夹中的data1.txt和data2.txt其中包含人口和收入的关系，对其分别进行逻辑回归运算以及加入正则项的逻辑回归运算。

人工智能大作业1.3 什么是人工智能？它的研究目标是什么？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。

研究目标：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、自然语言处理和专家系统等。

1.7 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义，联结主义和行为主义。

1. 符号主义：认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；2. 联结主义：认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。

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和行动，取决于对外界复杂环境的适应，它不需要只是，不需要表示，不需要推理。

1.8 人工智能有哪些主要研究和应用领域？其中有哪些是新的研究热点？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。

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。

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》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。

一、简答题(每小题4分)1.什么是人工智能？人工智能研究的基本内容有哪些？答：人工智能(Art辻icial Intelligence),英文缩写为AI0它是研究开发用于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。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识来表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、自动程序设计，智能机器人等方而。

2.何谓知识表示？答：矢II识表示(knowledge representation)是指把知识客体中的矢II识因子和知识关联起来，便于人们识别和理解知识。

知识表是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都是要建立在知识表示的基础上。

知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。

3.产生式的基本形式是什么？什么是产生式系统？它由哪几部分组成？答：产生式的基本形式是“IFPTHENQ” ,英中，P是产生式的前提，用于指岀该产生式是否可用的条件：Q是一组结论或操作，用于指出前提P所指示的条件被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。

产生式系统(production system)是指认知心理学程序表征系统的一种。

为解决某一问题或完成某一作业而按一立层次联结组成的认知规则系统。

由全局数据库、产生式规则和控制系统三部分组成。

每一产生式规则由条件(即当前的状态或情境)和行动两部分组成, 其基本规则是“若条件X,则实施行动Y”，即当一个产生式中的条件得到满足，则执行该产生式规定的某个行动。

产生式系统由下列3部分组成：一个总数据库(global database),它含有与具体任务有关的信息；随着应用情况的不同，这些数据库可能像数字矩阵那样简单，也可能像检索文件结构那样复杂。

一套规则，它对数据库进行操作运算。

每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所版完成的动作。

应用规则来改变数据库。

一个控制策略，它确泄应该采用哪一条适用规则，而且当数處库的终止条件满足时，就停权止计算。

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。

人工智能导论大作业-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII人工智能导论大作业姓名：XXX学号：XXXXXXXXXXXXX班级：XXXXX邮箱：XXXXXXXXXXX@XXXXXXX1摘要本次人工智能导论课为考察课，期末上交一份人工智能相关的报告，报告内容范围要求具体见正文。

需要注意的是，本次作业要求报告可读性高，亮点突出，行文流畅，图表清晰，引文标注正确。

报告结构与本说明相似，建议以本说明为模版，章节标题自行修改。

请在截止日期前在精品课程网站内上交作业。

如有问题可联系zqw@，邮件联系请注明学号，班级，姓名，主题格式如“人工智能导论大作业——XXX（姓名）”。

2正文2.1报告范围报告内容应与人工智能相关[1-5]，具体可见，但不限于下面所罗列的条目[4]：1)关于当前某一领域、应用场景中的人工智能应用调研。

如具体什么产品使用了什么人工智能技术，起到什么作用，如何实现（可以是自己的合理猜想，有一定的理由及依据）。

2)人工智能某一相关技术的研究前沿及发展趋势调研，及其应用展望等。

3)某一软硬件产品的个人设想，需要结合人工智能某一相关技术，要求人工智能技术的应用合情合理，有清晰的功能需求描述，系统结构框图等。

如在实现过程中需要指导可邮件联系。

2.2报告撰写要求不限字数和页数，要求将问题描述清楚，有头有尾，逻辑连贯清晰。

图表一律在文本框中编辑，范例可见下表1和图1。

标点符号要合理使用表1：表格1[3]图1：图1[2,5]中英文标点，准则是美观，工整。

注意使用样式功能，以保持格式一致。

2.3评分标准1)格式工整，语言流畅，逻辑连贯清晰，人工智能相关，报告可读性高可获得60%～80%分数。

2)亮点突出，能体现自己的思考过程可获得另外的20%分数3)请准时在精品课程网站上交作业，否则将酌情扣分。

参考文献[1] 作者，期刊，出版日期，卷，页，其他属性[2] 作者，专著名，出版社，出版日期，章节，页，其他属性[3] 网址，日期[4] 作者，报告名，获取途径，日期3。