人工智能作业一(答案)
人工智能-复习及作业-参考答案
则称θ是F的一个合一。称F1 ,F2 ,…,Fn是可合一的。
例如，设有公式集F={P(x, y, f(y)), P(a, g(x), z)}，则
λ={a/x, g(a)/y, f(g(a))/z}
是它的一个合一。
一般情况下,一个公式集的合一不是惟一的。
21
Markov Decision Processes
作业
• 1、你对人工智能定义的理解？
• 2、解释什么是图灵测试？
• 3、简述人工智能的三大学派及其研究方法。
1
1.用5种搜索方法DFS、BFS、UCS、Greedy、
A*分别求解从A到E的搜索路径(访问过的节点
不再访问)
2
3
4
5
6
7
α-β剪枝
剪枝方法
MAX
(1) MAX节点（或节点）的α值为当前子节点的最大倒推值；
β剪枝
任何MIN节点n的β值小于或等于它先辈节点的α值，则n 以下的分枝可
停止搜索，并令节点n的倒推值为β。这种剪枝称为β剪枝。
8
α-β剪枝
3
3
3
≤2
12
8
2
2
14
5
2
9
2. 请用α-β剪枝算法进行剪枝，给出
根节点的数值
3
3
3
3
3
15
2
15
3
2
3
10
作业：用归结演绎推理的方法证明
下列问题
•
•
•
解：先定义谓词：
Poor(x) x是贫穷的
Smart(x) x是聪明的
Happy(x) x是快乐的
初识人工智能(练习+答案)
第八章专题一初识人工智能一、单选题1．人工智能的核心是（A）。
A．算法B．程序C．数据D．知识2．专业术语“AI”表示（ B ）。
A．虚拟现实B．人工智能C．增强现实D．神经网络3．从技术的角度划分，人工智能的发展分为三个阶段，以下哪项不是？（C ）A．计算智能B．认知智能C．完全智能D．感知智能4.被称为“人工智能之父”的科学家是（ B ）。
A.冯•诺依曼B.图灵C.乔布斯D.约翰•麦卡锡5.人脸识别的关键技术是（ D ）。
A.语音识别B.机器学习C.自然语言处理D.生物特征识别6．手机触摸屏的手写识别属于人工智能应用中的（ C ）。
A．指纹识别B．机器翻译C．模式识别D．光学字符识别7．到银行查询个人征信时，系统要求提供身份并提示本人靠近镜头进行比对，这主要应用了人工智能中的（ C ）。
A．语音识别技术B．指纹识别技术C．人脸识别技术D．文字识别技术8．以下不属于人工智能化应用的是（B ）。
A．虹膜识别B．视频编辑C．专家系统D．自然语言理解9．AlphaGo围棋程序对应的工人智能应用领域是（ A ）。
A．计算机博弈B．自动控制C．知识图谱D．生物特征识别10．使计算机能模拟或实现人类的学习行为，获取新的知识或技能，对应人工智能的研究领域属于（B）。
A．数据挖掘B．机器学习C．弱人工智能D．启发式搜索11．智能助手“小冰”擅长以拟人的语气和幽默的风格与人交谈，这主要运用了人工智能技术中的（D ）。
A．文字识别B．人脸识别C．智能代理D．自然语言理解12．以下不属于人工智能研究领域的是（ C ）。
A．人工神经网络B．生物特征识别C．电脑制图D．深度学习13．以下信息行为中，没有用到人工智能技术的是（ C ）。
A．购物时通过支付宝刷脸支付B．使用金山词霸翻译英语单词C．使用电子表格软件制作图表分析学生成绩D．使用“看图识字”手机App将图片识别成文字14．之所以把人工智能纳入国家发展战略的新兴产业，是因为（ D ）。
人工智能一级考试答案
人工智能一级考试答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是？A. AIB. IAC. AIID. AAI答案：A2. 下列哪个选项不是人工智能的典型应用？A. 自动驾驶汽车B. 语音识别系统C. 人脸识别技术D. 机械钟表答案：D3. 人工智能的发展历程中，哪个阶段标志着机器学习的出现？A. 符号主义阶段B. 连接主义阶段C. 行为主义阶段D. 机器学习阶段答案：D4. 人工智能的三大支柱不包括以下哪一项？A. 数据B. 算法C. 硬件D. 能源答案：D5. 深度学习在哪个领域取得了显著的成就？A. 计算机视觉B. 自然语言处理C. 机器人技术D. 所有上述领域答案：D6. 人工智能中的“智能”主要体现在哪个方面？A. 计算速度B. 存储容量C. 学习能力D. 能源消耗答案：C7. 以下哪个算法不是监督学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 聚类算法D. 神经网络答案：C8. 在人工智能领域，哪个概念是指机器能够理解、学习和应用知识？A. 机器学习B. 深度学习C. 强化学习D. 自然语言处理答案：A9. 人工智能在医疗领域的应用不包括以下哪一项？A. 辅助诊断B. 药物研发C. 患者护理D. 法律咨询答案：D10. 以下哪个不是人工智能一级考试的科目？A. 人工智能基础B. 机器学习基础C. 深度学习基础D. 量子计算基础答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 人工智能的发展历程中，以下哪些阶段是按时间顺序排列的？A. 规则驱动阶段B. 机器学习阶段C. 符号主义阶段D. 连接主义阶段答案：ACDB2. 人工智能在教育领域的应用包括哪些？A. 个性化学习B. 智能辅导C. 学生评估D. 课程设计答案：ABC3. 以下哪些是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器自主性D. 能源消耗答案：ABC4. 人工智能在金融领域的应用包括哪些？A. 风险管理B. 欺诈检测C. 客户服务D. 市场预测答案：ABCD5. 以下哪些是人工智能一级考试的考察内容？A. 人工智能的历史与发展B. 人工智能的伦理与社会影响C. 人工智能的数学基础D. 人工智能的编程实践答案：ABCD三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能的发展完全依赖于大数据。
江南大学模式识别课后答案
课程作业十二 一、Agent 体系中的 Agent 联盟的工作方式？ 二、机器人规划的基本任务是什么？
３.树根的代价即为解树的代价，计算时是从树叶开始自下而上逐层 计算而求得的，根是指初始节点 S0。 X 是与节点的两种计算公式为： 《1》g(x)=∑{c(x,yi)+g(yi)} 1≤i≤n 称为和代价法。
《2》g(x)=max{c(x,yi)+g(yi)} 1≤i≤n 称为最大代价法。
课程作业五 一、写出下面命题的产生式规则： 1．如果学生的学习刻苦了，那成绩一定会上升。 2．如果速度慢了，则时间一定会长。
¬f(B)∨¬f(D)
--(5)
则：(1)、(4)èf(B) ∨¬f(C) --(6)
(2)、(6) èf(B)
--(7)
(5)、(7) è¬f(D)
--(8)
(8)、(3) èf(C) 所以，最后得出 C 是罪犯。
课程作业四 简答题： 1、什么是启发式搜索，什么是启发式信息。启发式搜索具体有哪些 搜索。 2、状态图表示中的三元组分别是什么？ 3、解树的代价是指什么？写出 X 是与节点的两种计算公式。
参考答案： １、SSP 即业务交换点，实际就是交换机，只用来完成基本呼叫处理。 SSP 即业务控制点，位于 SSP 之上，用来存放智能服务程序和数据。 SCP、SSP 的实时连接通过公共信道信令网实现。SSP 将业务请求提交 给 SCP，SCP 通过查询智能业务数据库，将业务请求解释为 SSP 所能够 进行的处理，这些处理再由 SCP 下达给 SSP。
人工智能作业题及答案
第一章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，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，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。
(完整版)人工智能作业一
作业一1.对于下列活动，分别给出任务环境的PEAS描述，并按照2.3.2节列出的性质进行分析:(a)(b)(c)2.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。
图一首先，我们画出图一对应的完整的搜索树(按节点字母从小到大顺序依次画出)：(a).深度优先:我们知道深度优先搜索是无信息搜索，按照编程的习惯，下图中深度优先搜索的顺序是按照节点的A-G的排序进行的(b).广度优先:我们知道一般的广度优先搜索也是无信息搜索，按照编程的习惯，下图中广度优先搜索的顺序同样是是按照节点的A-G的排序进行的(c).爬山法:对于爬山法我们需要了解的是，它是简单的循环过程，不断向最优方向移动。
该算法不需要维护搜索树，当前的节点的数据结构只需要记录当前状态和目标函数值。
此外，爬山法不会考虑与当前状态不相邻的状态。
从S出发，与S邻近最佳的状态为B，依次往下，一旦找到目标状态则算法终止，这也就是为什么爬山法容易陷入局部最优。
(d).最佳优先:最佳优先算法的结点是基于评价函数f(n)去扩展的，评估价值最低的结点首先选择进行扩展。
最佳优先算法和一致代价搜索算法实现类似，不同的是最佳优先是根据f值而不是根据g值对优先级队列排队。
3.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。
图二(a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。
注意必须要有完整的计算过程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录：1.贪婪最佳优先搜索：首先，贪婪最佳优先算法是试图扩展离目标最近的节点，它只用到启发信息，也就是f(n)=h(n)。
如图，h(B)是未知的，但是根据三角不等式，我们可以知道7<=h(B)<=13。
因此，先扩展C结点。
2.一致代价搜索一致性代价搜索扩展的是路径消耗最小的结点。
大工22秋《人工智能》在线作业1-【答案】
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
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。
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作业一
1.考虑一个实时的在线电话翻译系统，该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译，讨论
该系统的性能度量，环境，执行器，感知器，并对该环境的属性进行分析。
【Answer】
性能度量：翻译的正确率
环境：电话线路
传感器：麦克风
执行器：音响
完全可观察的，单agent，确定的(无噪音条件下)，片段的，静态的，离散的。
2.考虑一个医疗诊断系统的agent，讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent,
基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。
【Answer】
utility-based agent。
能够治愈病人的方法有很多种，系统必须衡量最优的方法来推荐给病人
3.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态
的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。
(a).深度优先；
(b).宽度优先；
(c).爬山法；
(d).最佳优先；
图一
【Answer】: 建立树：
深度: 宽度：
爬山法：优先搜索：
4.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到
达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。
(a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。
注意必须要有完整的计算过
程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录：
1.贪婪最佳优先搜索
2.一致代价搜索
3.A*树搜索
(b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。
【Answer】:
贪婪最佳优先：如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C
一致代价搜索：B,D,E,F,G,H,C
A*树搜索：如果h(B)>15,首先访问D
如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C
图二
5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态，证明如果h是一致的，那么它是
可采纳的。
【Answer】:
假设n为任意一个状态，G是任意一个目标状态。
n,n1,n2,....,nm,G为从状态n到达状态G的一条最优路径，我们已知
评估代价f(n)=g(n)+h(n)
真实代价f’(n)=g(n)+c(n,a1,n1)+c(n1,a2,n2)+….c(nm,am+1,G) 目标：证明f(n)<=f’(n)
证明：
f(n)=g(n)+h(n)<=g(n)+c(n,a1,n1)+h(n1)
<= g(n)+c(n,a1,n1)+c(n1,a2,n2)+h(n2)
<=…..
<=g(n)+c(n,a1,n1)+c(n1,a2,n2)+….c(nm,am+1,G)+h(G)
=f’(n)。