人工智能概念简介说课讲解
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人工智能基本知识讲座人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过计算机科学领域的技术和方法,使机器能够模拟和执行类似于人类智能的任务和工作的学科。
它是计算机科学中的一个重要分支,因其在各行各业的应用日益普及,备受关注。
本文将为您详细介绍人工智能的基本知识。
一、定义与分类人工智能是从大脑机制中获得的智能引擎。
它可以模拟人类的思维和决策,更准确地理解和处理语言、图像和声音等信息。
人工智能的基本分类包括强人工智能和弱人工智能。
强人工智能是指能够拥有与人类一样智能水平的系统,而弱人工智能则是指在特定领域有较高水平表现的系统。
二、发展历程人工智能的发展经历了几个重要的阶段。
首先是符号主义阶段,人工智能研究主要集中在符号和规则的表示与推理。
然后是连接主义阶段,通过人工神经网络的模拟,实现了一定程度上的模拟智能。
接着是统计机器学习阶段,通过大量数据的训练和学习,实现了更强大的智能表现。
最近,深度学习作为人工智能的前沿技术,通过多层次的神经网络实现了更高水平的智能任务。
三、应用领域人工智能在各个领域的应用广泛。
在医疗领域,人工智能可以辅助医生进行诊断和手术操作,提高医疗水平和效率。
在金融领域,人工智能可以进行风险评估和交易预测,提供智能化的投资建议。
在交通领域,人工智能可以实现自动驾驶和智能交通管理,提升交通运输的安全性和便捷性。
在教育领域,人工智能可以个性化地辅助学习和教学,帮助学生和教师实现更好的教育效果。
四、挑战与展望尽管人工智能取得了许多突破性进展,但仍存在一些挑战和争议。
首先是数据隐私和安全性问题,随着大数据的应用,如何保护个人信息的安全成为一个重要议题。
其次是人工智能对就业市场的影响,虽然它能够替代一些重复性的工作,但也有可能导致大量工作岗位消失。
此外,人工智能的伦理和法律问题也亟需解决,如何确保人工智能系统的公正性和道德性成为人们关注的焦点。
未来,人工智能仍然有很大的发展空间和潜力。
人工智能基础知识详解人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能的学科。
它以模拟、延伸和拓展人类智能的理论、方法、技术和应用为核心,旨在实现计算机的感知、认知、学习和决策等智能行为。
本文将详细介绍人工智能的基础知识,帮助读者更好地理解这一领域。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代,当时诞生了第一个能够模拟人类思维的计算机程序。
随着计算机技术的进步和理论研究的深入,人工智能逐渐发展为一个具有广泛影响的学科。
如今,人工智能已广泛应用于各个领域,包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。
二、人工智能的基本原理1. 感知能力:感知能力是人工智能的基础,它使计算机能够接收和理解来自外部环境的信息。
感知能力主要依靠传感器设备来实现,如摄像头、麦克风等。
2. 认知能力:认知能力使计算机能够对感知到的信息进行处理和分析,以获取更深层次的理解。
认知能力主要包括知识表示、推理、学习和决策等方面。
3. 学习能力:学习能力是人工智能的核心,它使计算机能够通过观察和分析数据来不断改进自身的性能和表现。
学习能力主要分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
4. 决策能力:决策能力是人工智能的目标之一,它使计算机能够基于已有的知识和经验做出适当的决策。
决策能力主要借助于专家系统、推理引擎和优化算法等技术来实现。
三、人工智能的主要应用领域1. 自然语言处理:自然语言处理是人工智能的一个重要分支,它研究如何使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
自然语言处理已广泛应用于机器翻译、智能客服和文本挖掘等领域。
2. 机器学习:机器学习是基于统计学和概率论的一种方法,通过训练模型来使计算机能够从数据中学习和进行预测。
机器学习已被应用于图像识别、推荐系统和金融风控等领域。
3. 计算机视觉:计算机视觉是人工智能的一个重要分支,它研究如何使计算机能够理解和分析图像和视频。
第1讲人工智能概述
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。
它是计算机科学的一个分支,它试图了解智能的实质,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。
按照人工智能的技术,可以将其分为逻辑推理AI和机器学习AI。
逻
辑推理AI是基于特定的规则或知识,通过运用一定的推理方式来解决特
定问题的技术。
它可以用于无人驾驶、虚拟助手、语音识别和智能家居等
应用场景。
机器学习AI是基于深度学习而形成的,它可以从数据中学习
特征,并运用这些学习到的特征来预测结果。
目前在机器视觉、自然语言
处理和安全等环境中应用较多。
人工智能技术的发展也为大规模应用奠定了基础。
目前,AI技术的
应用已遍及医疗、金融、游戏、城市建设等领域。
医疗领域,AI技术可
以帮助医生诊断疾病和预测治疗结果;金融领域,AI技术可以用于金融
欺诈检测、市场研究等;游戏领域,通过AI技术可以实现超强的智能游
戏对手。
人工智能概论的说课稿一、说教材本课内容是中国地图出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》(必修)中的第四单元第四节。
主要是开阔学生的视野,激发学生对人工智能的兴趣,让学生对人工智能技术有一个初步地体验和了解,也为选修模块《人工智能概论》的开设作有益的铺垫。
本节课有两个内容:揭开人工智能神秘的面纱、体验人工智能技术给社会生活各方面带来的影响。
基于学生在体验中形成的认识,本人在讲授中设计了语音识别、联机手写输入光学字符识别体验活动,培养学生学习兴趣和有效的进行体验式实践。
本节采用了“情境引入→了解原理→了解应用→操作实践”的线索组织内容。
教学目标①、知识与技能1、了解有关人工智能的基本概念和研究目的;2、简单了解人工智能的应用;②、过程与方法1、通过进行模式识别、访问智能网站等活动,体会人工智能的魅力;2、了解和体会智能机器的工作过程。
③、情感态度与价值观1、提升对人工智能的认识,了解其应用价值;2、发展学生的辩证思维,客观认识人工智能技术对社会的影响。
3、教学重点、难点教学重点1、理解人“智能”产生的过程;2、通过进行语音识别、模式识别、访问智能网站等活动,体会人工智能的魅力。
教学难点提升对人工智能的认识,了解其应用价值,客观认识人工智能技术对社会的影响。
二、学情分析大部分学生都比较喜欢科幻故事,对故事中的“机器人”等具有人类智慧的机器充满了好奇,非常想探索其中的奥秘。
本人通过讲解人“智能”产生的过程,简要剖析“智能”的奥秘,让学生打破“人工智能”的神秘感客观认识人工智能技术对社会的影响。
三、说教法在活动中提出明确的、可操作性强的教学任务,同时辅之以任务驱动教学法,以任务引路,学生边学边练,完成自主学习任务。
本节的部分内容,采取教师讲授的方式进行。
四、说教学准备教师在课前可以根据教材中内容,1、事先制作好一小段视频用于导入;2、准备好本节所需的软件:IBM语音识别输入系统 ViaVoice Pro 9;“汉王”字符识别软件3、手写板。
人工智能入门课说课稿范文
内容:
同学们,大家好!今天我们的课题是人工智能入门,作为当前非常热门的技术,人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。
那么什么是人工智能呢?简单来说,人工智能是一门研究如何让机器具有像人一样的智能的学科。
下面我将为大家简要介绍人工智能的发展历史、主要概念以及应用领域。
一、人工智能的发展历史
人工智能作为一个学科,起源于20世纪50年代。
当时,一些科学家就开始探讨机器能否像人一样思考的问题。
随后的几十年时间里,人工智能经历了起起落落的发展,直到最近十几年,随着算法、计算能力等的进步,人工智能才获得了较快的发展。
二、人工智能的主要概念
人工智能主要包含机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理等概念。
简单来说,机器学习是让机器通过算法和模型来对数据进行分析并完成指定的任务;深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法;神经网络则是深度学习的技术基础;自然语言处理是让机器理解和处理人类语言的技术。
三、人工智能的应用领域
当前,人工智能已经广泛应用于图像识别、语音识别、推荐系统、无人驾驶等领域。
随着人工智能技术的不断发展,它的应用范围还将不断扩大,并渗透到更多的行业与生活领域,为人类创造更大的价值。
同学们,以上就是今天人工智能入门课的简要内容。
人工智能是一个复杂而又富有挑战的课题,需要我们继续努力学习与研究。
希望通过今天的课程,大家对人工智能有了初步的了解和认识。
如果有不明白的地方,欢迎提问。
人工智能概念简介1,哈什么是人工智能?人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,主要研究如何用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器思维或脑力劳动自动化。
人工智能是那些与人的思维相关的活动,诸如决策、问题求解和学习等的自动化(Bellman, 1978);人工智能是一种计算机能够思维,使机器具有智力的激动人心的新尝试(Haugeland, 1985);人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情(Rich Knight,1991);人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究(Winston, 1992);广义地讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为(Nilsson,1998)2,人工智能有哪些研究途径?说明其研究特点。
1.心理模拟,符号推演:模拟人脑的逻辑思维,利用显式的知识和推理来解决问题。
擅长实现人脑的高级认知功能。
2.生理模拟,神经计算:具有高度的并行分布型,很强的鲁棒性和容错性,擅长人脑的形象思维,便于实现人脑的低级感知功能。
3.行为模拟,控制进化:具有自学习,自适应,自组织特性的智能控制系统和智能机器人。
4.群体模拟,仿生计算:成果可以直接付诸应用,解决工程问题和实际问题。
5.博采广鉴,自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。
7.原理分析,数学建模:纯粹用人的智能去实现机器智能3,给出人工智能的五个应用领域。
难题求解,自动规划、调度与配置,机器定理证明,自动程序设计,机器翻译,智能控制,智能管理,智能决策,智能通信,智能仿真,智能CAD,智能制造,智能CAI,智能人机接口,模式识别,数据挖掘与数据库中的知识发现,计算机辅助创新,计算机文艺创作,机器博弈,智能机器人。
4,枚举出各种搜索策略。
盲目搜索:无向导的搜索,树式盲目搜索就是穷举搜索,不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索,回溯的线式搜索也是穷举式搜索。
人工智能说课稿(通用)一、引言人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指模拟和复制人类智能行为的技术和系统。
它代表了计算机科学领域的一项重要技术发展,对于现代社会具有重要意义。
本说课稿旨在介绍人工智能的基本概念、应用领域以及对社会的影响。
二、人工智能的基本概念人工智能是指通过模拟人类智能过程来实现智能化的技术和系统。
它包括机器研究、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域,通过为计算机赋予研究、理解和决策等能力,使其能够模拟和解决类似于人类智能的问题。
三、人工智能的应用领域人工智能在各个领域都有广泛的应用。
其中包括但不限于:1. 金融领域:人工智能可以应用于金融风险分析、投资策略决策等。
2. 医疗领域:人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案设计。
3. 交通领域:人工智能可以应用于智能交通管理、自动驾驶等。
4. 教育领域:人工智能可以帮助个性化教学、智能评估等。
四、人工智能对社会的影响人工智能的发展将对社会产生重大影响。
一方面,人工智能可以提高生产力和效率,为社会带来经济增长和发展机会。
另一方面,人工智能也带来了一些挑战和风险,如人工智能对就业市场的影响、数据隐私保护等问题。
五、结语通过本次说课稿的介绍,我们了解了人工智能的基本概念、应用领域和对社会的影响。
希望大家能够认识到人工智能的重要性,并关注其在各个领域中的应用和发展。
同时,也要意识到人工智能发展所带来的挑战和问题,积极探索解决方案,共同推动人工智能的可持续发展。
> 注意:该说课稿仅为通用版本,具体内容可根据实际情况进行调整和补充。
什么是人工智能说课稿模板人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一个快速发展的领域,它涉及到计算机科学、机器学习、自然语言处理等多个学科。
说课稿是教师在授课前准备的一种教学文档,用于指导教学活动。
下面是一个关于人工智能的说课稿模板,供教师参考使用。
尊敬的同事们,今天我们将共同探讨人工智能这一充满魅力的领域。
人工智能是计算机科学的一个分支,它试图理解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
一、课程目标本课程旨在使学生了解人工智能的基本概念、发展历程、主要应用以及未来趋势。
通过本课程的学习,学生应能够:1. 掌握人工智能的基础知识和核心原理。
2. 理解人工智能在不同领域的应用案例。
3. 激发对人工智能技术的兴趣和探索欲望。
二、教学内容1. 人工智能概述:介绍人工智能的定义、发展历程和主要研究领域。
2. 机器学习基础:讲解机器学习的基本概念、分类和常见算法。
3. 深度学习与神经网络:探讨深度学习的原理和神经网络的结构。
4. 自然语言处理:分析自然语言处理的关键技术和应用场景。
5. 计算机视觉:了解计算机视觉的基本概念和主要应用。
6. 人工智能伦理与社会影响:讨论人工智能带来的伦理问题和社会影响。
三、教学方法本课程将采用讲授与互动相结合的方式,通过案例分析、小组讨论和实际操作,提高学生的实践能力和创新思维。
1. 讲授法:系统讲解人工智能的理论知识。
2. 案例分析:通过分析具体的人工智能应用案例,加深学生对知识点的理解。
3. 小组讨论:鼓励学生就某一主题进行小组讨论,培养团队合作能力。
4. 实际操作:通过编程实践,让学生亲身体验人工智能技术的应用。
四、教学资源1. 教材:选择适合学生水平的人工智能教材作为主要教学资料。
2. 网络资源:利用在线课程、学术论文等网络资源,拓宽学生的知识视野。
3. 实验工具:提供编程软件和数据集,支持学生的实践操作。
五、评估方式1. 平时成绩:根据学生的课堂参与度、小组讨论和作业完成情况评定。
《人工智能》教学讲座①智能的概念自从1956年,提出了人工智能(Artificial Intelligence,即AI)的概念之后,人们不断地研究、发展了许的有关人工智能的理论、原理等。
就是人工智能(AI)的概念,也在不断地被扩展、更新,以及重新定义。
2017年3月5日,在第12届全国人民代表大会第5次会议的政府工作报告中,指出“加快新材料、人工智能、第五代移动通信等技术研发和转化。
”一、人脑智能的表现人的智能源于人的大脑。
人脑是由大约1011~1012个神经元组成的一个复杂的、动态的系统。
人脑的奥秘,至今还未被完全揭开。
因而,导致了人们对智能的模糊认识。
但是,从人脑的整体功能来看,智能的表现还是可以辨识出来的。
例如:学习、发现、创造等能力,就是明显的人脑智能表现。
人类制造的工具,可以分为辅助体能、辅助智能两大类。
思考问题1:在下列的辅助工具当中,哪些是属于辅助人类体能的?又有哪些是属于辅助人类智能的?①杠杆②钳子③洗衣板④算筹⑤算盘⑥计算器辅助人类体能的,有:_________________________。
辅助人类智能的,有:_________________________。
二、人类的智能智能是指人类在认识、改造客观世界的活动中,由脑力劳动表现出来的能力,是知识和智力的总和。
⒈知识知识是人类在改造客观世界的实践中,所获得的认识和经验的总和,是智能行为的基础。
知识包括:①概念。
②事实。
③规则。
①概念:是人类在长期实践过程中,形成的以区别其他事物的抽象结论。
②事实:是人类所认识的客观现象。
③规则:是概念和事实之间,各种联系的描述。
这些概念、事实和规则,构成了人类的知识。
并存放在人的大脑中,因此大脑实际上就相当于一个存放大量知识的“知识库”。
⒉智力智力则是获取知识,并运用知识去求解问题的能力。
智力是智能中,最富有创造性的那一部分。
思考问题2:①只有人类具有智能吗?其它动物(如:海豚、大猩猩、老鼠、蜜蜂、蚂蚁)是否也具有智能?参考答案要点:其他动物也有智能。
人工智能概念简介1,哈什么是人工智能?人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,主要研究如何用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器思维或脑力劳动自动化。
人工智能是那些与人的思维相关的活动,诸如决策、问题求解和学习等的自动化(Bellman, 1978);人工智能是一种计算机能够思维,使机器具有智力的激动人心的新尝试(Haugeland, 1985);人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情(Rich Knight,1991);人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究(Winston, 1992);广义地讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为(Nilsson,1998)2,人工智能有哪些研究途径?说明其研究特点。
1.心理模拟,符号推演:模拟人脑的逻辑思维,利用显式的知识和推理来解决问题。
擅长实现人脑的高级认知功能。
2.生理模拟,神经计算:具有高度的并行分布型,很强的鲁棒性和容错性,擅长人脑的形象思维,便于实现人脑的低级感知功能。
3.行为模拟,控制进化:具有自学习,自适应,自组织特性的智能控制系统和智能机器人。
4.群体模拟,仿生计算:成果可以直接付诸应用,解决工程问题和实际问题。
5.博采广鉴,自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。
7.原理分析,数学建模:纯粹用人的智能去实现机器智能3,给出人工智能的五个应用领域。
难题求解,自动规划、调度与配置,机器定理证明,自动程序设计,机器翻译,智能控制,智能管理,智能决策,智能通信,智能仿真,智能CAD,智能制造,智能CAI,智能人机接口,模式识别,数据挖掘与数据库中的知识发现,计算机辅助创新,计算机文艺创作,机器博弈,智能机器人。
4,枚举出各种搜索策略。
盲目搜索:无向导的搜索,树式盲目搜索就是穷举搜索,不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索,回溯的线式搜索也是穷举式搜索。
启发式搜索:是利用“启发性信息”引导的搜索策略。
“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。
启发式搜索分为不同的策略,如全局择优,局部择优,最佳图搜索。
按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。
5,人工智能的基本技术有哪些?表示:符号智能的表示是知识表示,计算智能的表示一般是对象表示运算:符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作,计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算搜索:符号智能在问题空间内搜索进行问题求解,计算智能在解空间搜索进行求解6,你认为人工智能未来的发展趋势是什么?多种途径齐头并进,多种方法协作互补。
新思想、新技术不断涌现,新领域、新方向不断开拓。
理论研究更加深入,应用研究愈加广泛。
研究队伍日益壮大,社会影响越来越大。
7,你认为机器的智能会超过人类吗?为什么?8,归结原理进行定理证明的步骤有哪些?归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些?证明1.先求出要证明的命题公式的否定式的子句集S;2.然后对子句集S(一次或者多次)使用归结原理;3.若在某一步推出了空子句,即推出了矛盾,则说明子句集S是不可满足的,从而原否定式也是不可满足的,进而说明原公式是永真的。
求解1.先为待求解的问题找一个合适的求证目标谓词;2.再增配(以析取形式)一个辅助谓词,该谓词的变元必须与对应目标谓词中的变元完全一致;3.进行归结;4.当归结是刚好只剩下辅助谓词时,辅助谓词中原变元位置上的项就是所求的结果。
9,简要说明各种归结策略。
删除策略:及早删除无用子句,以避免无效归结,缩小搜索规模;并尽量使归结式朝“小”的方向发展。
从而尽早导出空子句。
删除策略是完备的。
支持集策略:尽量避免在可满足的子句集中做归结,因为从中导不出空子句。
而求证公式的前提通常是一致的,所以支持集策略要求归结时从目标公式否定的子句出发进行归结。
支持集策略实际是一种目标制导的反向推理。
支持集策略是完备的。
线性归结策略:线性归结策略是完备的,高效的。
可与许多别的策略相兼容。
输入归结策略:是一种自底而上的归结策略。
输入归结策略是不完备的。
输入归结策略常同线性归结策略结合,构成线性输入归结策略。
也可以与支持集策略相结合。
单元归结策略:单元归结的思想是用单元子句归结可以使归结式含有较少的文字,因而有利于逼近空子句。
单元归结策略是不完备的,但效率高。
祖先过滤型策略:是线性输入策略的改进。
是完备的10,说明与或图的在知识表示中的两种应用与或图一般表示问题的变换过程,就是从原问题出发,运用某些规则不断的进行问题的分解(得到与分支)和变换(得到或分支),而得到一个与或图,与或图的节点一般代表问题,整个图就表示问题空间。
11,博弈问题状态空间图的特点是什么,为什么?博弈树的特点n 博弈的初始格局是初始节点。
n 在博弈树中,“或”节点和“与”节点是逐层交替出现的。
自己一方扩展的节点之间是“或”关系,对方扩展的节点之间是“与”关系。
双方轮流地扩展节点。
n 所有自己一方获胜的终局都是本原问题,相应的节点是可解节点;所有使对方获胜的终局都是不可解节点。
12,博弈问题求解有哪些方法,简述其过程。
极小极大分析法的基本思想设博弈的双方中一方为A,另一方为B。
然后为其中的一方(例如A)寻找一个最优行动方案。
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。
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。
这时估算出来的得分为静态估值。
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。
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。
α-ß剪枝技术。
基本思想为:对于一个与节点MIN,若能估计出其倒推值的上确界β,并且这个β值不大于MIN的父节点(一定是或节点)的估计倒推值的下确界α,即α≥β,则就不必再扩展该MIN节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MIN父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为α剪枝。
对于一个或节点MAX,若能估计出其倒推值的下确界α,并且这个α值不小于MAX的父节点(一定是与节点)的估计倒推值的上确界β,即α≥β,则就不必再扩展该MAX节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MAX父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为β剪枝。
13,什么是知识表示?列举4种知识表示方法。
知识表示是指面向计算机的知识描述或表达形式和方法。
用某种约定的形式结构来描述知识,而且这种形式结构还要能转换为机器的内部形式,使得计算机能方便的存储、处理和利用。
按知识表示的形式分类显式的知识表示形式(局部表示)隐式的知识表示形式(分布表示)按特征,知识表示分为陈述表示过程表示14,分别给出事实:“MARY是郑州大学计算机系的女讲师,30岁,身体健康,1990年硕士毕业于北京大学计算机系,参加工作时间是1995年7月,工资级别是四级”的语义网络表示法和框架表示法。
框架名:<MARY>类属:<大学教师>姓别:女年龄:30职业:教师职称:讲师专业:计算机部门:计算机系毕业学校:北京大学计算机系工作:参加工作时间:1995年7月工资级别:四级15,请设计某种游戏程序(重排九宫和井字棋以外的)的启发函数及其深度优先搜索过程。
16. 什么是启发性知识?什么是启发式搜索启发式搜索要用启发函数来导航,其搜索算法就要在状态图一般搜索算法基础上再增加启发函数值的计算与传播过程,并且由启发函数值来确定节点的扩展顺序。
17.产生式系统的结构及工作原理。
产生式规则库(知识库)全局数据库——人工智能系统的数据结构中心。
是一个动态数据结构,用来存放初始事实数据、中间结构和最后结果。
对应叙述性知识。
产生式规则库——作用在全局数据库上的一些规则的集合。
每条规则都有一定的条件,若全局数据库中内容满足这些条件可调用这条规则。
对应过程性知识。
推理机——负责产生式规则的前提条件测试或匹配,规则的调度和选取,规则体的解释和执行。
对应控制性知识。
18,生产系统推理有哪几种方式?19,分别用一阶谓词逻辑和用语义网络标识“每个计算机专业的学生都学习过一门程序语言”。
20,代价树如下图所示:分别给出宽度优先及深度优先(即分支界限法和瞎子爬山法)搜索策略下的搜索过程和解。
其中,F、I、 J是目标节点。
H宽度优先搜索过程:A-﹥B-﹥C-﹥G-﹥E-﹥D-﹥K,G(K)=5,解为:A-﹥C-﹥ G-﹥ K深度优先搜索过程为:A-﹥ C-﹥ G-﹥E-﹥M-﹥P,G(P)=7,解为:A-﹥ C-﹥ G-﹥E-﹥M-﹥P21,(1)求下图中与/或树的解树并用和代价法则求最佳解树。
其中,端结点中,I、J、F、K、L是可解结点,其余结点是不可解结点。
解答、宽度优先搜索过程:(1)先将A放入OPEN表中,g(A)=0;(2)将A放入CLOSED表中,扩展A节点,得节点B、C,g(B)=1,g(C)=2,将B、C按代价从小到大放入OPEN中;(3)将B放入CLOSED表中,扩展B节点得节点D、E,g(D)=5,g(E)=4,将C、D、E按代价从小到大排列放入OPEN表中;(4)将C放入CLOSED表中,扩展C得节点F、G,g(F)=6,g(G)=3,将D、E、F、G按代价从小到大排列放入OPEN表中;(5)将G放入CLOSED表中,扩展G得L,M,g(L)=4,g(M)=5, 将D、E、F、L,M按代价从小到大排列放入OPEN表中;(6)将L放入CLOSED表中,L为目标节点,搜索成功。
解为A-﹥ B-﹥ C-﹥ G-﹥ L,g(L)=4深度优先搜索过程:(1)先将A放入OPEN表中,g(A)=0;(2)将A放入CLOSED表中,扩展A节点,得节点B、C,g(B)=1,g(C)=2,将B、C按代价从小到大放入OPEN表中;(3)将B放入CLOSED表中,扩展B节点得节点D、E,g(D)=5,g(E)=4,将D、E按代价从小到大排列放入OPEN表中;(4)将E 放入CLOSED 表中,扩展E 节点得节点J 、K ,g (J )=5,g(K)=6,将J 、K 按 代价从小到大排列放入OPEN 表中;(5)将J 放入CLOSED 表中,J 为目标节点,搜索成功。
解为A -﹥ B -﹥ E -﹥ J ,g (J )=4(2)分别用α-β剪枝和极小极大化分析求根结点N 的最佳走步。