大工《人工智能》大作业参考题目及要求【内容仅供参考】647

大工20秋《生产实习(人工智能专业)》大作业及要求一、背景介绍《生产实(人工智能专业)》是大工20秋学期的一门重要课程，旨在帮助学生将所学知识应用到实际生产中。

本课程将为学生提供一个机会，通过完成大作业来展示他们在人工智能领域的能力和实践经验。

二、大作业要求大作业的主要目的是让学生能够综合运用所学的人工智能知识，解决实际问题并提出创新性的解决方案。

具体要求如下：1. 选择一个与人工智能相关的实际问题或挑战，并提出明确的研究目标和问题陈述。

2. 设计和实施一个合适的人工智能算法和模型来解决所选择的问题。

学生可以使用现有的开源框架或自行开发算法。

但请确保学术诚信，不得抄袭他人成果。

3. 收集和整理相关的数据集，并对数据进行预处理和分析。

确保数据集的合法性和准确性。

4. 设计一个实验方案，验证所提出的算法和模型的有效性和性能。

合理选择评价指标，并进行实验结果的分析和讨论。

5. 撰写一份详细的实报告，并呈现在实践展示会上。

报告需要包含问题陈述、算法设计、数据处理和分析、实验设计和结果分析等内容。

三、评分标准大作业将根据以下标准进行评分：1. 问题的挑战性和创新性：是否选择了一个具有一定难度和挑战性的问题，并提出了创新的解决方案。

2. 算法和模型的设计和实现：算法和模型是否合理且有效地解决了问题，是否使用了合适的数据集和评价指标。

3. 数据处理和分析：是否正确地收集、整理和预处理了数据，并对数据进行了合理的分析。

4. 实验设计和结果分析：实验方案是否严谨，结果是否具有说服力，分析是否深入。

5. 实报告和实践展示：报告是否完整、详细，并能清晰地表达研究过程和结果，展示会演示是否准备充分并能回答问题。

四、提交要求大作业的提交包括以下内容：1. 一份完整的实报告，包含问题陈述、算法设计、数据处理和分析、实验设计和结果分析等内容。

2. 代码实现和相关文档。

3. 选定的实际问题的相关背景介绍和数据集说明。

请在规定时间内将大作业提交到指定的邮箱或平台，并按照要求命名文件和邮件主题。

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。

人工智能大作业人工智能课程考查论文学号姓名系别年级专业人工智能大作业(1)什么是人工智能,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。

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。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。

也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。

这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

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。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。

(2)简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和方法、人工智能的研究领域。

A. 人工智能的研究内容:1、搜索与求解:为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。

事实上，搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。

许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。

搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容2、学习与发现:学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。

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。

专业：计算机科学与技术本文内容仅供思路参考题目：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？1. 人工智能是什么？在哪里？其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。

人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）：1) 在某方面特别聪明的计算机程序，比如AlphaGo，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。

2) 试图像人一样思考的计算机程序。

但这事儿太难，人的意识，连人自己都搞不清楚，更别说教给自己编出来的程序了。

3) 怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的ELIZA。

4) 会自己学习的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。

AlphaGo也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。

5) 根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。

这五种定义各有根据和局限，也可以认为人工智能首先是感知，包括视觉、语音、语言；然后是决策，根据识别的信息，做出预测和判断；最后是反馈，就像机器人或自动驾驶。

我的理解：人工智能是高性能的计算机程序，或者使用了人工智能的产品、服务和应用。

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》课程设计注意：从以下5个题目中任选其一作答。

总则：不限制编程语言，提交word文档，不要提交压缩包作业提交：大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）以附件word文档形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。

如下图所示。

注意事项：独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！题目二：回归算法要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。

内蒙古科技大学2012/2013 学年第一学期《人工智能》大作业课程号：67111317考试方式：大作业任课教师：陈淋艳使用专业、年级班级：学号：姓名：一、（15分）智能、智力、能力的含义是什么？什么是人工智能？人类研究人工智能的最终目标是什么？二、（15分）传教士与野人问题：有三个传教士和三个野人来到河边，河边只有一条一次最多可供两个人过河的小船，传教士如何用这条小船过河才能使河两边的野人数目决不会超过传教士的数目？指定状态描述的格式，开始状态和目标状态；画出状态空间图。

（只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可）。

三、(10分)用谓词公式表示下列语句：因为老百姓授法律管制，所以晁盖劫了生辰纲，触犯了宋王朝的法律，受到官府追究；而达官贵人和恶少不受法律管制，所以高衙内强抢民女，虽然也违法，却可以横行无忌。

四、(20分)什么是演绎推理？他的推理规则是什么？试用谓词演算语句集合表示下面这段话；并用归结反演的方法回答下列问题：设TONY，|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部，ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。

登山运动员不喜欢下雨，而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。

MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西，而喜欢TONY所讨厌的一切东西。

TONY喜欢雨和雪。

试问有没有ALPINE俱乐部的成员，他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。

五、(20分)在主观Bayes推理中，LS和LN的意义是什么？设系统中有如下规则：R1：IF E1THEN （50 0，0.01）H1R2 IF E2THEN （1，100）H1R3：IF E3THEN （1000，1）H2R4：IF H1THEN （20，1）H2并且已知P(H1)=0.1，P(H2)=0.1，P(H3)=0.1，初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5 ，P(E2|S2)=0 ，P(E3|S3)=0.8，用主观Bayes方法求H2的后验概率P(H2|S1& S2& S3)。

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。

人工智能大作业课程人工智能实验名称动物专家系统算法的实现专业班级计算机0803 姓名宋喜新学号 0304080328专家系统在动物识别领域内的应用一：专家系统概念1.1专家系统（expert system）是人工智能领域应用研究最活跃和最广泛的课题之一。

第一个专家系统是在1956年由Allen Newell、Herbert Simon及J. C. Shaw 所发展。

其后，许多专家系统也纷纷随之建立，但在前期多半是属于研究性质的雏形系统。

1970年代之后，人工智能与专家系统专用的程序语言及软件开发工具逐渐开始发展，而各种知识表示法及算法也被广泛地研究，使得专家系统的建构与发展方式产生了不小的改变。

在1980年代后期开始，专家系统便能够逐渐脱离实验室的研究而广泛应用于各行业中[。

专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题[1]。

1.2 专家系统的结构专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。

专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。

机构中的知识库包括两个部分，一是与当前问题有关的数据信息，二是进行推理时要用到的一般知识和领域知识。

专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，所以知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平；而推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调的工作，它能够根据知识进行推理并导出结论，而不是简单的搜索现成的答案；综合数据库用于存储领域或问题的厨师数据和推理过程中得到的中间数据，即被处理对象的一些当前事实；解释器能够向用户解释专家的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因；人机交互界面能够使系统与用户进行对话，用户能够输入必要数据、提出问题和了解推理过程及推理结果，而系统则通过此界面要求用户回答问题，或回答用户提出的问题并作必要解释[1。

人工智能课程考查论文学号姓名系别年级专业人工智能大作业（1）什么是人工智能？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。

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。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。

也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。

这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

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。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。

（2）简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和方法、人工智能的研究领域。

A.人工智能的研究内容：1、搜索与求解：为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。

事实上，搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。

许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。

搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容2、学习与发现：学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。

大工22秋《人工智能》在线作业1试卷总分:100 得分:100一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)1.人工智能作为一门学科，诞生于（）年。

A.1956B.1999C.1966D.1963-此题解析选择-:A2.被称为人工智能之父的是（）。

A.比尔盖茨B.乔布斯C.图灵D.约翰麦卡锡-此题解析选择-:D3.目前人工智能的主要研究学派是（）。

A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.以上都对-此题解析选择-:D4.按知识的作用可把知识划分为（）知识。

A.描述性B.判断性C.过程性D.以上都对-此题解析选择-:D5.定义谓词如下：COMPUTER(x)：x是计算机系的学生；LIKE(x, y)：x喜欢y。

张晓辉是一名计算机系的学生，他喜欢编程序。

用谓词公式表示为（）。

PUTER(zhangxh)∧LIKE(zhangxh, programming)PUTER(programming)∧LIKE( programming, programming)PUTER(zhangxh)or LIKE(zhangxh, programming)D.以上都不对-此题解析选择-:A6.定义谓词如下：HIGHER(x, y)：x比y长得高，定义公式father（x）：x的父亲。

李晓鹏比他父亲长得高。

用谓词公式表示为（）。

A.HIGHER(lixp, father(lixp))B.HIGHER(father(lixp)，lixp )C.father(lixp)。

大工20秋《人工智能》作业汇总1. 作业概述本作业汇总了大连理工大学2020年秋季《人工智能》课程的所有作业题目及其答案。

本次课程涵盖了人工智能的基本概念、原理、技术和应用，旨在帮助学生深入理解人工智能的核心内容，提高实际应用能力。

2. 作业题目2.1 作业一：基本概念理解1. 请简述人工智能的定义及其发展历程。

2. 请阐述机器学习、深度学习以及强化学习之间的关系。

3. 请列举三种常见的人工智能应用场景。

2.2 作业二：理论知识掌握1. 请详细解释感知机、神经网络以及卷积神经网络的工作原理。

2. 请简述K近邻算法、决策树以及支持向量机分类算法的原理及优缺点。

3. 请描述贝叶斯网络、隐马尔可夫模型以及生成对抗网络的基本概念及应用。

2.3 作业三：编程实践1. 利用Python实现一个简单的线性回归模型。

2. 基于TensorFlow框架，构建一个手写数字识别的卷积神经网络模型。

3. 使用scikit-learn库实现一个文本分类器，对给定的新闻数据集进行分类。

3. 作业答案3.1 作业一答案1. 人工智能的定义：人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学技术。

发展历程：早期（20世纪50年代-60年代）以基于逻辑的符号操作为主；中期（20世纪70年代-80年代）转向基于规则的专家系统；近期（20世纪90年代至今）以机器学习、深度学习为主导。

2. 关系：机器学习是人工智能的一个分支，深度学习是机器学习的一个子领域，强化学习是机器学习的一种方法。

3. 应用场景：语音识别、图像识别、自动驾驶等。

3.2 作业二答案1. 感知机：通过感知机模型对输入进行二值化处理，实现分类任务。

神经网络：通过多层神经元相互连接，实现对输入的高维特征的非线性变换。

卷积神经网络：在神经网络的基础上，引入卷积层和池化层，实现对图像等数据的特征提取和分类。

2. K近邻算法：通过计算测试样本与训练样本之间的距离，选取最近的K个样本进行分类。

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。

题目：人工智能1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？人工智能是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。

掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和求解技术，以及机器学习的技术方法，掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。

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，这是普通人认可的观点。

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。

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。

（2）算法思路：简单介绍该算法的基本思想，至少100字。

（3）算法程序框图：绘制流程图或原理图，从算法的开始到结束的程序框图。

（4）主要函数代码：列出算法的具体代码。

（5）简单描述在人工智能的哪些领域需要使用深度优先搜索算法。

答：深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。

一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。

1.深度优先遍历图算法步骤：（1）访问顶点v；（2）依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；（3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。

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。

20秋大工人工智能课程大作业一、项目背景随着人工智能技术的快速发展，在我国高等教育中，人工智能课程的地位日益凸显。

为了让学生更好地掌握人工智能的基本理论、方法和技术，提高其实践能力，我校开设了20秋季人工智能课程。

本课程的大作业旨在让学生将所学知识应用到实际问题中，培养其解决复杂问题的能力。

二、项目要求1. 学生需在指导下，独立完成一个与人工智能相关的研究项目。

2. 项目需涉及人工智能的基本理论、方法和技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。

3. 项目应具有实际应用价值，能够解决某一具体问题。

4. 项目需提交详细的研究报告，包括项目背景、研究方法、实验结果和结论等。

三、项目评分标准1. 项目选题：是否有实际应用价值，是否涉及人工智能的基本理论、方法和技术（20%）2. 研究方法：是否合理运用了相关理论和方法，是否充分考虑了实验条件（30%）3. 实验结果：是否取得了预期的效果，是否对结果进行了合理的分析（30%）4. 报告撰写：报告结构是否清晰，论述是否合理，表达能力如何（20%）四、项目时间表1. 项目启动：2020年9月30日2. 项目中期检查：2020年11月30日3. 项目结题：2020年12月31日五、项目支持1. 教师指导：教师将提供必要的学术支持，解答学生疑问，指导项目完成。

2. 资源保障：学校将提供实验室、计算资源等支持，确保项目顺利进行。

六、项目预期成果通过本课程大作业，学生将能够：1. 掌握人工智能的基本理论、方法和技术。

2. 提高解决实际问题的能力。

3. 培养团队合作、创新和沟通能力。

七、项目疑问及反馈如有疑问，请及时与指导教师沟通。

我们将及时解答您的疑问，确保项目的顺利进行。

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学习中间：专业：年级：学号：学生：题目：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得当会与主张？经过这门课程的学习，我对人工智能有了一些简略的理性知道，我晓得了人工智能从诞生到开展阅历一个绵长的过程，许多人为此做出了不懈的尽力。

我觉得这门课程是一门赋有应战性的科学，而从事这项工作的人不只要懂得计算机常识，还需求懂得心思学和哲学。

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》课程设计留意：从以下5个题目中任选其一作答。

总则：不约束编程语言，提交word文档，不要提交紧缩包作业提交：大作业上交时文件名写法为：[名字奥鹏卡号学习中间]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中间[1]VIP）以附件word文档方式上交离线作业（附件的巨细约束在10M以内），挑选已完结的作业（留意命名），点提交即可。

如下图所示。

留意事项：独立完结作业，禁绝抄袭其别人或许请人代做，如有相同作业，分数以零分计！题目一：A*算法要求：（1）编撰一份word文档，里边包含（算法思路、算法程序框图、重排九宫疑问）章节。

（2）算法思路：简略介绍该算法的根本思想，100字摆布即可。

（3）算法程序框图：制作流程图或原理图，从算法的开端到完毕的程序框图。

（4）关于重排九宫疑问的启示式函数： f (x)= p(x)+3s(x)p(x)是x结点和方针结点比较每个将牌“离家”的最短间隔之和；s(x)是：每个将牌和方针比较，若该将牌的后继和方针中该将牌的后继不一样，则该将牌得2分，一样则该将牌得0分，中心方位有将牌得1分，没将牌得0分。

关于给定的初始格式和方针状况请按此启示式函数给出查找的状况空间图。

初始格式方针状况题目二：回归算法要求：（1）编撰一份word文档，里边包含（常见的回归算法、根据实例的算法详细细节）章节。

（2）常见的回归算法包含：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐渐式回归（Stepwise Regression），多元自习惯回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点滑润估量（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请挑选一个算法描绘下算法中心思想（3）随意选用一个实例完成你所挑选的回归算法。

专业：计算机科学与技术本文内容仅供思路参考题目：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？1. 人工智能是什么？在哪里？其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。

人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）：1) 在某方面特别聪明的计算机程序，比如AlphaGo，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。

2) 试图像人一样思考的计算机程序。

但这事儿太难，人的意识，连人自己都搞不清楚，更别说教给自己编出来的程序了。

3) 怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的ELIZA。

4) 会自己学习的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。

AlphaGo也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。

5) 根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。

这五种定义各有根据和局限，也可以认为人工智能首先是感知，包括视觉、语音、语言；然后是决策，根据识别的信息，做出预测和判断；最后是反馈，就像机器人或自动驾驶。

我的理解：人工智能是高性能的计算机程序，或者使用了人工智能的产品、服务和应用。

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》课程设计注意：从以下5个题目中任选其一作答。

总则：不限制编程语言，提交word文档，不要提交压缩包作业提交：大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）以附件word文档形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。

如下图所示。