下载文档原格式
人工智能及其应用教学大纲I. 前言A. 引言B. 目的和目标C. 教学原则II. 课程概述A. 课程背景B. 课程目标C. 学习成果III. 课程安排A. 授课方式B. 教学方法C. 教学资源IV. 课程大纲A. 模块一：人工智能基础1. 概述人工智能概念及历史2. 人工智能学科领域3. 人工智能的发展和应用趋势B. 模块二：机器学习与深度学习1. 机器学习基础知识2. 监督学习和无监督学习3. 深度学习原理和应用C. 模块三：自然语言处理1. 自然语言处理的基本概念2. 语音识别技术3. 文本分析与情感分析D. 模块四：计算机视觉1. 计算机视觉原理2. 图像识别和目标检测3. 人脸识别和图像生成E. 模块五：智能系统应用1. 智能驾驶与自动化2. 医疗健康领域的应用3. 金融和交易系统的智能化F. 模块六：伦理和法律问题1. 人工智能伦理问题2. 法律和隐私问题3. 人工智能的社会影响G. 模块七：实践项目1. 团队合作项目2. 实际应用案例研究3. 报告和展示V. 评估方式A. 考试B. 作业C. 项目评估D. 参与度VI. 参考资料A. 课程教材B. 专业书籍和论文C. 在线资源和网站VII. 教师信息A. 教师背景和资历B. 联系方式C. 办公时间和答疑时间VIII. 附录以上是《人工智能及其应用》的教学大纲，旨在介绍课程的目标、内容和教学方法。
通过本课程的学习，学生将获得人工智能的基础知识，了解机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的理论和应用。
课程还将涵盖人工智能在智能系统、伦理和法律问题等方面的应用。
学生将通过课堂教学、案例研究和团队合作项目等形式，加深对人工智能的理解和实践能力。
评估方式将包括考试、作业、项目评估以及课堂参与度等多种形式，以全面评价学生的学习成果。
教师将充分利用教学资源，进行内容的讲解、案例分析和实践指导。
学生可以参考课程教材、专业书籍和论文，同时也可以利用在线资源和网站，加深对人工智能及其应用领域的了解。
人工智能教学大纲人工智能教学大纲随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐渗透到我们的生活中的方方面面。
从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，人工智能已经成为了当今社会的重要组成部分。
为了培养更多的人工智能专业人才，制定一份全面而具有深度的人工智能教学大纲显得尤为重要。
一、引言人工智能教学大纲的编制需要从引言开始，以介绍人工智能的基本概念和发展历程。
在这一部分，可以引用一些具体的案例，如AlphaGo战胜围棋世界冠军、语音识别技术的进步等，以激发学生对人工智能的兴趣。
二、基础知识在人工智能教学大纲中，基础知识是学生理解和掌握人工智能的基石。
这一部分可以涵盖以下内容：1. 机器学习：介绍机器学习的基本原理和常见算法，如监督学习、无监督学习和强化学习等。
可以通过实例来解释机器学习在人工智能中的应用，如图像分类、自然语言处理等。
2. 深度学习：深度学习是人工智能领域的热门技术，其基于神经网络的模型可以有效地解决复杂问题。
在教学大纲中，可以介绍深度学习的基本原理和常见的网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
3. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，它涉及到语言的理解、生成和翻译等任务。
在教学大纲中，可以介绍自然语言处理的基本概念、技术和应用，如情感分析、机器翻译等。
三、人工智能应用人工智能的应用涵盖了各个领域，如医疗、金融、交通等。
在人工智能教学大纲中，可以选择一些典型的应用领域进行介绍，以展示人工智能的广泛应用和潜力。
1. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的成果，如基于深度学习的医学影像诊断、疾病预测等。
在教学大纲中，可以介绍这些应用的原理和技术，并讨论其在提高医疗效率和准确性方面的优势和挑战。
2. 金融风控：人工智能在金融领域的应用主要包括风险评估、投资决策等。
在教学大纲中，可以介绍机器学习在金融风控中的应用，如信用评估、欺诈检测等，并讨论其在提高金融安全性和效率方面的作用。
人工智能教学大纲一、引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当前热门的技术领域之一，已经渗透到我们日常生活的各个方面。
为了培养学生对人工智能的充分理解和应用能力，本教学大纲旨在设计一套完整的人工智能教学体系，以帮助学生在人工智能领域取得卓越成就。
二、教学目标本教学大纲的目标是培养学生对人工智能的基本理论、方法和应用的理解和掌握能力，具体包括以下几个方面：1. 理解人工智能的定义、发展历程以及基本原理；2. 掌握人工智能的核心技术和算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；3. 学会使用人工智能工具和平台，进行模型的开发和实验的设计；4. 能够在实际问题中应用人工智能技术，解决现实世界中的挑战和难题。
三、教学内容与安排1. 人工智能概述1.1 人工智能的定义与发展历程1.2 人工智能的应用领域与现状1.3 人工智能的伦理与社会影响2. 人工智能基础知识2.1 机器学习与深度学习基础2.2 统计学习和数据挖掘2.3 人工智能算法与模型3. 自然语言处理与图像处理3.1 语音识别与生成3.2 机器翻译与文本分类3.3 图像处理与计算机视觉4. 智能决策与推理4.1 强化学习与智能控制4.2 知识表示与推理4.3 集成学习与多智能体系统5. 人工智能应用与实践5.1 人工智能在医疗健康领域的应用 5.2 人工智能在交通运输领域的应用 5.3 人工智能在金融领域的应用四、教学方法与评估1. 教学方法本课程将采用多元化的教学方法，包括理论讲解、案例分析、小组讨论、实践项目等，以激发学生的主动学习和实践能力。
2. 评估方式本课程将通过考试、实验报告、项目设计等方式进行综合评估，以全面了解学生对人工智能知识与能力的掌握情况。
五、教学资源与参考资料1. 教学资源本课程将提供相应的课堂教学资料和实践项目所需的软件、硬件资源。
2. 参考资料本课程的参考资料将包括经典教材、学术论文、技术文档以及其他相关领域的行业报告等。
人工智能课程大纲人工智能课程大纲一、课程介绍人工智能是现代科技领域的热点之一，本课程旨在介绍人工智能的基本理论、应用领域以及相关技术。
通过本课程的学习，学生将了解人工智能的概念、发展历程以及未来发展趋势，掌握人工智能的基本原理和各种算法模型，并学会应用人工智能技术解决实际问题。
二、课程目标1. 理解人工智能的基本概念和原理；2. 熟悉人工智能的发展历程和应用领域；3. 掌握人工智能算法和模型的基本原理；4. 学会使用常见的人工智能技术解决实际问题；5. 培养学生的创新思维和解决问题的能力。
三、主要内容1. 人工智能概述（1）人工智能的定义和发展历程（2）人工智能的研究领域和应用领域（3）人工智能的发展趋势和挑战2. 人工智能基础（1）机器学习基础（2）数据挖掘与分析（3）统计学习方法3. 人工智能算法（1）神经网络与深度学习（2）遗传算法与进化计算（3）模糊逻辑与模糊推理4. 自然语言处理与语音识别（1）自然语言处理基础（2）文本分析与情感识别（3）语音合成与语音识别5. 图像识别与计算机视觉（1）图像处理基础（2）目标检测与图像分类（3）计算机视觉应用研究6. 人工智能与实际问题（1）智能对话系统与机器人技术（2）智能医疗与健康管理（3）智能交通与无人驾驶技术四、教学方法1. 理论教学：通过课堂讲授，系统性地介绍人工智能的基本理论和关键技术。
2. 实践操作：通过实验和案例分析，学生实际操作人工智能工具和平台，解决实际问题。
3. 项目实践：设置人工智能项目实践，培养学生的团队协作和问题解决能力。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况和实验报告等。
2. 期末考试：考察学生对人工智能理论和应用的掌握程度。
3. 项目评估：参考学生项目成果和实践报告等。
六、参考教材1. 《人工智能导论》李聪著2. 《机器学习》周志华著3. 《深度学习》陈云著七、参考资源1. 机器学习工具：Python, TensorFlow, scikit-learn等。
作文提纲例子10篇第一篇：人工智能对社会的影响1. 介绍人工智能的概念和发展历程•人工智能的定义•人工智能的发展历程2. 探讨人工智能对社会的积极影响•提高生产力和效率•降低劳动强度•促进科学研究和医疗发展3. 分析人工智能对社会的负面影响•替代人类工作岗位•隐私和安全问题•人工智能的伦理道德问题4. 总结人工智能对社会的影响•人工智能的发展是不可逆转的趋势•需要合理应用和监管第二篇：大数据时代的机遇与挑战1. 大数据时代的背景和特点•大数据的定义•大数据时代的特点2. 探讨大数据时代的机遇•优化企业经营和决策•发展新的商业模式•促进科学研究和创新3. 分析大数据时代的挑战•数据隐私和安全问题•数据质量和可信度问题•数据应用与伦理道德问题4. 总结大数据时代的机遇与挑战•大数据为社会带来巨大的机遇和挑战•需要完善的法律法规和技术保障第三篇：网络安全与个人隐私1. 论述网络安全的重要性•网络安全对个人和国家的意义•网络安全问题的现状和形势2. 探究网络安全对个人隐私的影响•个人隐私泄露的风险和后果•个人信息保护的现状和困境3. 分析网络安全保护对策•加强网络安全法律法规建设•提升技术防护和监测手段•培养网络安全意识和素养4. 总结网络安全与个人隐私的关系•网络安全与个人隐私息息相关•需要个人、企业和政府共同努力保护网络安全与个人隐私第四篇：数字经济的挑战与发展1. 介绍数字经济的概念和背景•数字经济的定义和特点•数字经济发展的背景和意义2. 探讨数字经济面临的挑战•数字经济发展的不平衡问题•数字经济的法律法规和政策问题•数字经济带来的就业和社会问题3. 分析数字经济的发展机遇•提高经济效率和创新能力•促进产业升级和转型•推动经济全球化和可持续发展4. 总结数字经济的挑战与发展•数字经济是未来经济发展的重要方向•需要解决挑战并营造有利的发展环境第五篇：电子商务对传统零售业的影响1. 介绍电子商务的发展和影响•电子商务的定义和形式•电子商务对传统零售业的影响2. 分析电子商务对传统零售业的挑战•传统零售业面临的竞争压力•传统零售业的转型和升级问题3. 探讨电子商务对传统零售业的机遇•新的商业模式和渠道优势•促进企业创新和品牌发展4. 总结电子商务对传统零售业的影响•电子商务对传统零售业带来了深远的影响•传统零售业需要适应和转型以保持竞争力第六篇：在线教育与传统教育的比较1. 介绍在线教育的发展和特点•在线教育的定义和形式•在线教育的发展历程和趋势2. 比较在线教育与传统教育的优劣势•教育资源的获取和传播•学习环境和互动方式•教育效果和评估方法3. 探讨在线教育对传统教育的影响•教育模式和教师角色的变革•学习方式和学生能力的培养•教育公平和资源优化问题4. 总结在线教育与传统教育的比较•在线教育为教育领域带来了新的变革和机遇•需要传统教育和在线教育的有机结合和改进第七篇：智慧城市的发展与挑战1. 介绍智慧城市的概念和特点•智慧城市的定义和构成要素•智慧城市的发展背景和目标2. 探究智慧城市的发展模式•城市基础设施的智能化和联网•数据应用和城市管理的创新3. 分析智慧城市的挑战•基础设施建设和投资问题•数据隐私和安全问题•城市居民参与和社会共治问题4. 总结智慧城市的发展与挑战•智慧城市是城市发展的重要方向•需要解决挑战并促进智慧城市的可持续发展第八篇：人类基因编辑的伦理与法律问题1. 介绍人类基因编辑的技术和应用•人类基因编辑的定义和原理•人类基因编辑的现状和前景2. 探讨人类基因编辑的伦理问题•生命伦理和人类尊严问题•私权和公共利益的平衡问题3. 分析人类基因编辑的法律问题•立法和监管的不完善问题•遗传资源的公平分享问题4. 总结人类基因编辑的伦理与法律问题•人类基因编辑是一个具有挑战性的领域•需要权衡各方利益并建立合理的法律和伦理框架第九篇：无人驾驶技术的社会影响1. 介绍无人驾驶技术的背景和发展•无人驾驶技术的定义和原理•无人驾驶技术的发展历程和趋势2. 探讨无人驾驶技术的社会影响•提高交通安全和减少交通事故•减少能源消耗和改善环境问题•改变交通运输和城市规划方式3. 分析无人驾驶技术面临的问题•技术可靠性和安全性问题•法律法规和保险问题•就业和人才需求问题4. 总结无人驾驶技术的社会影响•无人驾驶技术将带来巨大的社会影响和挑战•需要全社会共同努力以实现无人驾驶的可持续发展第十篇：虚拟现实技术的应用与展望1. 介绍虚拟现实技术的基本原理和发展历程•虚拟现实技术的概念和特点•虚拟现实技术的发展历程和应用范围2. 探讨虚拟现实技术的应用领域•游戏和娱乐•教育和培训•医疗和康复3. 分析虚拟现实技术的发展展望•技术突破和应用创新•社会接受和人机交互问题•市场需求和商业模式4. 总结虚拟现实技术的应用与展望•虚拟现实技术是一种具有巨大潜力的新兴技术•需要继续推动技术发展和应用创新以实现更广泛的应用。
人工智能教学大纲人工智能教学大纲随着科技的飞速发展，人工智能成为了当今备受关注的热门话题。
它已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，人工智能正以惊人的速度改变着我们的世界。
因此，教授人工智能的重要性也日益凸显。
为了培养更多的人才，我们需要一个全面而系统的人工智能教学大纲。
一、人工智能的基础知识在教学大纲中，首先要包含人工智能的基础知识。
学生需要了解人工智能的定义、发展历程以及相关的基本概念，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
他们需要了解人工智能的应用领域和技术原理，以及人工智能与其他学科的关系，如计算机科学、数学、心理学等。
这些基础知识将为学生打下坚实的基础，使他们能够更好地理解和应用人工智能技术。
二、人工智能的算法与模型在人工智能教学大纲中，算法与模型是一个重要的内容。
学生需要学习和掌握一些常用的人工智能算法和模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。
他们需要了解这些算法和模型的原理、优缺点以及适用领域。
通过实际的案例和编程实践，学生将能够更好地理解和运用这些算法和模型，解决实际问题。
三、人工智能的伦理与法律在人工智能教学大纲中，伦理与法律也是一个不可忽视的内容。
学生需要了解人工智能在社会和个人生活中可能带来的伦理和法律问题，如隐私保护、就业问题、道德责任等。
他们需要学习和讨论相关的伦理准则和法律法规，以及如何应对和解决这些问题。
通过这样的教学，学生将能够更加全面地认识和思考人工智能的发展和应用。
四、人工智能的实践与创新人工智能教学大纲中，实践与创新是至关重要的一环。
学生需要通过实际的项目或实验，将所学的知识应用到实际问题中。
他们需要学习和掌握一些常用的人工智能工具和平台，如TensorFlow、PyTorch等，以及一些常用的编程语言和工具，如Python、R等。
通过实践和创新，学生将能够培养解决问题的能力和创新思维，为人工智能的发展做出贡献。
第一章简介1.人工智能是一门什么样的学科:一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科2.获得图领奖的人工智能学者:Marvin Minsky(1969年), 美国,知识的框架理论（Frame Theory）创立者John McCarthy(1971年),美国人工智能之父Herbert Simon和Allen Newell(1975年),美国,人工智能符号主义学派的创始人Edward Feigenbaum和Raj Reddy (1994年), 美国,大型人工智能系统的开拓者Leslie Gabriel Valiant(莱斯利·瓦里安特) (2010年),英国姚期智首位华裔(2000年) 在计算理论方面的贡献Judea Pearl (犹大·伯尔)(2011年)，美国最早提出概率和因果性推理演算法3.重要国际会议:a)IJCAI（International Joint Conference on AI）国际人工智能联合会议,1969年开始两年一次,2016年开始一年一次.b)AAAI (AAAI Conference on Artificial Intelligence)AAAI是国际人工智能促进协会4.重要国际期刊a)AI (Artificial Intelligence) Elsevier出版b)AI Magazine AAAI出版c)IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligenced)Journal of Machine Learning Research5.国内会议:全国人工智能学术年会（CAAI）,中国人工智能联合会议（CJCAI）6.人工智能的研究目标:要求计算机不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能,达到甚至超过人类智能的水平。
7.人工智能的学派a)符号主义/逻辑主义学派,(符号智能)又称“功能模拟”学派，主张从功能方面模拟、延伸、扩展人的智能；以研究符号为基础。
代表性成果：启发式程序、专家系统、知识工程等。
b)连接主义(计算智能),“结构模拟”学派，主张从结构方面模拟、延伸、扩展人的智能，用“电脑”模拟“人脑”神经系统的联结机制；以研究人脑为物质基础。
代表成果是各种神经网络.c)行为主义(低级智能),“行为模拟”学派，主张从行为方面模拟、延伸、扩展人的智能，认为：“智能”可以不需要“知识”, 认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。
该学派认为人工智能源于控制论。
早期研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用。
代表性成果：MIT的Brooks研制的智能机器人。
8.人工智能的主要研究领域自动推理,专家系统,机器学习,自然语言理解,机器人学和智能控制,模式识别,基于模型的诊断,智能规划,智能Agent,神经网络,智能信息检索,自动程序设计,博弈9.人工智能与其它领域的交叉数据挖掘--AI与数据库的交叉领域基于知识的软件工程-- AI与软件工程的结合基于Agent的软件工程-- AI中多Agent技术与软件工程的结合网络智能-- AI与因特网技术的结合计算机动画自动生成-- AI技术与计算机图形学及电影艺术结合的产物第二章产生式系统1.概述a)产生式系统的三大组成部分:综合数据库,产生式规则,控制系统;b)综合数据库存储问题的状态描述c)产生式规则描述状态之间的转换,形如if 条件满足then 操作;d)控制系统决定在多个适用的产生式规则中选择哪个来执行,并决定系统何时停机;2.控制策略a)不可撤回策略:爬山法i.目标状态的爬山函数值最大ii.每一次选择规则都是选择爬山函数值最大的iii.爬山函数值不降且尽量没有局部最优解b)回溯策略i.一种可用的回溯策略:1.产生了一个上溯至初始状态的路径上已经出现过的状态时回溯2.搜索深度达到深度限制而没有结束时回溯;3.没有可用的产生式规则时回溯4.可以按照某种方式对可用的产生式规则进行排序c)图搜索策略i.图搜索只是用图记录规则的应用和所产生的状态,ii.图搜索并不是一种和回溯或不可撤回策略平行的第三种策略d)产生式系统的工作方式i.正向和反向,顾名思义.ii.双向,控制系统决定使用正向规则还是反向规则,并判断已经产生的状态和目标状态能否以某种方式匹配,从而终止搜索.3.特殊的产生式系统a)可交换产生式系统i.每一条对状态D适用的规则对D的后继状态仍然适用ii.如果状态D满足目标条件,则D的后继状态仍满足条件iii.对D应用一个规则序列,最终结果与序列的顺序无关b)可分解产生式系统i.状态是可以分解的ii.产生式规则可以应用到每个组成部分上iii.整个系统的终止条件可以用分解出的各个组成部分的终止条件描述第三章产生式系统的搜索策略1.回溯策略a)回溯算法(BACKTRACK)i.从开始状态出发,找出所有可用的产生式规则,ii.按照某种策略对这些可用的产生式规则进行排序,然后选出一个执行,产生一个新的状态;iii.从新的状态出发,递归调用,直到满足终止规则,如果新的状态没有任何可用的规则且不是终止状态,则回溯到前一个状态,从之前排列好的规则序列中选出未被尝试过的一个,进行递归调用;iv.程序只会记录从初始状态到目前正在探索的这个状态这条路经,其他的一律忘掉.并不生成树等数据结构.v.改进的方式:如果在之后的探索过程中发现生成了当前路径的前面存在的状态,就立刻终止继续探索并回溯.设定最大探索深度等b)例子i.八皇后问题的解法1.第i层节点探索棋盘的第i行的摆法2.排序策略: 如果diag(i, j)＜diag(i, k)，则在排序中把Rij放在Rik的前面；如果diag(i, j)=diag(i, k)，j<k,则把Rij放在Rik的前面。
其中diag(i, j)定义为通过单元(i, j)的最长对角线的长度．2.图搜索策略a)使用有向图记录全部的搜索过程.根节点的深度为0.关于有向树和有向图的细节没有什么特殊的规定b)图搜索是一个大略的框架,并不是指某种特定的算法,只要满足a,都是图搜索.3.无信息图搜索过程a)深度优先i.注意不带回溯策略的深度优先会生成整个决策树,对于有些问题例如8数码谜题,回溯策略可能不好设计或者不怎么有效;ii.可以设置深度限制b)广度优先i.如果存在解路径,广度优先搜素一定能找到最优路径,如果不存在解路径,可能会失败,也可能会无法停机.4.启发式图搜索a)启发式图搜索的极限情况是广度优先搜索.b)f*(n)=g*(n)+h*(n), f*(n)是从起点到终点,经过节点n的最短路径的费用, g*(n)表示从初始节点到n的最佳解路径的费用, h*(n)表示通过节点n，从起点到目标节点的最佳解路径的费用.估价函数f(n)=g(n)+h(n)是对f*(n)的估计.h(n)称为启发函数.c)根据估价函数对所有节点进行估值,在当前所有开放节点中选择函数值最小的进行下一步扩展,如果选择扩展某个节点,就扩展这个节点的全部子节点,并计算估价函数值.d)完成一次扩展后,参与排序的节点包括刚生成的本层节点和尚未被扩展过的前面层的节点.e)发现解路径后,搜索终止.f)使用估价函数的图搜索称为A算法;g)对任何节点n都有h(n)≤h*(n)(低估)的A算法称为A*算法.5.A*算法的可采纳性a)如果一个搜索算法对于任何有解路径的图都能找到一条最佳解路径,则是可采纳的.b)图搜索对于有限图必然终止;在A*算法终止前的任何时刻,OPEN表中总是存在n’,n’在最佳路径上气人f(n’)≤f*(s);如果存在解路径,A*算法必然终止.c)A*算法是可采纳的.6.A*算法的比较a)解决同一个问题的A*算法,启发函数h(n)更接近h*(n)的算法具有较多的信息.b)如果两个A*算法A1和A2,其中A2具有的信息多,那么A2扩展的节点比A1少(A1至少扩展了与A2相同多的节点),而且所有被A2扩展的节点也一定被A1扩展.c)信息更多的A*算法不一定效率更高.d)在满足h (n) ≤h*(n)的前提下，启发函数越大，其所包含的启发信息越多，所扩展的节点越少.7.单调限制a)如果启发函数h对任何节点n i和n j，只要n j是n i的后继，都有h(n i)≤c(n i, n j)+h(n j),h(t)=0 (t是目标节点),则称启发函数h满足单调限制.即一个节点到终点的代价估计小于等于他子节点的代价估计加上他和这个子节点之间的有向弧的代价.b)如果A*算法启发式函数h满足单调限制,则A*所扩展的节点序列的估价函数值是非递减的.c)满足单调限制的情况下,每走一步都在最佳解路径上.8.A*算法的启发能力a)设A1和A2是两个启发式算法，它们分别使用估价函数f1和f2，如果在寻找解路径的过程中，A1所用的计算费用比A2少，则称A1比A2有较强的启发能力，也可以称估价函数f1比f2有较强的启发能力.b)影响算法A启发能力的三个重要因素：i.算法A所找到的解路径的费用。
(找到的解路径越长,过程中的计算开销越大)ii.算法A在寻找这条解路径的过程中所需要扩展的节点数。
iii.计算启发函数所需要的计算量。
c)为了增加启发能力可以牺牲可采纳性,这样也许能在较短的时间内找到一个次优解.d)在八数码问题中一个可用的启发函数(注意它破坏了可采纳性)i.h(n)=P(n)+3S(n)ii.P(n)：每个数码离“家”距离的和。
iii.S(n)：记分函数：对于中心方格，若有数码，记1分，否则记0分。
iv.对非中心的外围上的数码，沿顺时针方向依次检查每个数码：若此数码与其后面的数码与目标中顺序不同（若此数码后面的数码不是它在目标状态的后继），则记2分，否则记0分。
9.启发能力的度量a)渗透度是对一个搜索算法的搜索性能的度量，表示搜索集中指向某个目标的程度，而不是在无关的方向上徘徊。
i.P = L / Tii.L是算法发现的解路径的长度, T是算法在寻找这条解路径期间所产生的节点数（不包括初始节点，包括目标节点）iii.若一个算法每次选取的节点都在解路径上，则L＝T ，P＝1；一般搜索的渗透度P<1 ；无信息的搜索P<<1；b)有效分枝系数就是一棵搜索树的平均分枝数．i.设搜索树的深度是L，算法所产生的总节点数为T，有效分枝系数是B，则有B＋B2十…＋BL=T或B（BL-1）/（B-1）=T第四章可分解产生式系统的搜索策略1.与或图a)父节点与一组子节点用超弧连接,超弧又称k-连接符.b)当K>1的时候,用角度弧线标记这个连接符.c)若所有的k-连接符都是1-连接符,得到与或图的特例:普通有向图.d)与或树:每个节点最多有一个父节点的与或图.2.与或图搜索a)可分解产生式系统实际上是从起始符号出发的一套推导规则,这些规则中隐含了一个与或图,图的根节点是产生式系统的初始状态描述，连接符表示对一状态描述应用产生式规则或把这一状态描述分解成若干组成部分．b)可分解产生式系统的任务:从隐含的与/或图出发找出一个从根节点出发到终止节点集的解图。
