人工智能搜索习题学生-PPT精品
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人工智能教育PPT课件
05
未来人工智能教育的发展趋势
Chapter
人工智能技术不断发展，推动教育领域的创新与变革
人工智能技术在教育领域的应用 不断拓展，如智能辅助教学、智
能评估、智能推荐等。
未来，人工智能技术将进一步实 现个性化教学、智能化评估等，
提高教育质量和效率。
人工智能技术将推动教育模式的 创新，如在线教育、混合式教育 等，突破时间和空间的限制，使
02
人工智能基础知识
Chapter
机器学习算法
支持向量机（SVM） 线性支持向量机 非线性支持向量机
机器学习算法
软间隔支持向量机 决策树
基础决策树
机器学习算法
随机森林 AdaBoபைடு நூலகம்st
K最近邻算法（KNN）
机器学习算法
K值的选择
分类和回归问题
距离度量方法
机器学习算法
贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类器 隐马尔可夫模型（HMM）
人工智能分类
人工智能可按照技术类型分为弱人工智能和强人工 智能，其中弱人工智能指的是只能完成特定任务的 智能，而强人工智能则指的是可以胜任人类所有工 作的智能。
人工智能的发展历程
第一阶段
第二阶段
第三阶段
第四阶段
起步发展期（1956年 -20世纪60年代）。 这一阶段人工智能技 术开始起步，出现了 基于规则的专家系统 ，如医疗专家系统 MYCIN。
03
Adam优化算法
深度学习算法
RMSProp优化算法 卷积神经网络（CNN）及其应用领域 LeNet模型
深度学习算法
AlexNet模型 GoogLeNet模型
VGGNet模型 ResNet模型
自然语言处理（NLP）
人工智能中的搜索问题(PPT 36张)
• • • • • 广度优先搜索（BFS，Breadth-first search） 代价一致搜索（UCS，Uniform-cost search） 深度优先搜索（DFS，Depth-first search） 深度有限搜索（Depth-limited search） 迭代深入搜索（Iterative deepening search）
几个典型的搜索问题
起始状态 目标状态
8-Puzzle问题
华容道是不是一个搜索问题？
状态空间的离散性： 8个格子的排列方式是离散的
环境的静态性： 九宫格的大小和形状在格子移动 过程中不会改变
路径的耗散函数的确定性： 相邻两个状态之间所需步骤为1
合法行动与后继的确定性： 只有空格四周的格子是可以 移动的
搜索问题：从起始状态到目标状态的移动方法 最优化搜索问题：从起始状态到目标状态步骤最少的移动方法
几个典型的搜索问题
八皇后问题
起始状态：空的棋盘 目标状态：棋盘上摆了八个皇后，并 且任意两个皇后都不能互相攻击。目 标状态不确定，但是当前状态是否为 目标状态是可以检测的。
状态空间的离散性： 0-8个皇后在棋盘上的摆放方式
无信息的搜索策略
迭代深入搜索
• 用来寻找最合适的深度限制的通用策略，经常和深度优先 搜索结合使用 • 不断增大深度限制，直到找到目标节点 • 结合了深度有限搜索的优点，又保证了完备性，还能保证 得到最优解
无信息的搜索策略
迭代深入搜索
无信息的搜索策略
策略之间的比较
为了避免含有相同状态的节点被重复扩展，可以用一个数据结构来记录所有被访 问过的节点。如果当前待扩展节点与某个已访问过的节点对应的状态相同的话， 则当前节点将不会被扩展。 这时树搜索（Tree Search）策略将成为图（Graph Search）策略
几个典型的搜索问题
起始状态 目标状态
8-Puzzle问题
华容道是不是一个搜索问题？
状态空间的离散性： 8个格子的排列方式是离散的
环境的静态性： 九宫格的大小和形状在格子移动 过程中不会改变
路径的耗散函数的确定性： 相邻两个状态之间所需步骤为1
合法行动与后继的确定性： 只有空格四周的格子是可以 移动的
搜索问题：从起始状态到目标状态的移动方法 最优化搜索问题：从起始状态到目标状态步骤最少的移动方法
几个典型的搜索问题
八皇后问题
起始状态：空的棋盘 目标状态：棋盘上摆了八个皇后，并 且任意两个皇后都不能互相攻击。目 标状态不确定，但是当前状态是否为 目标状态是可以检测的。
状态空间的离散性： 0-8个皇后在棋盘上的摆放方式
无信息的搜索策略
迭代深入搜索
• 用来寻找最合适的深度限制的通用策略，经常和深度优先 搜索结合使用 • 不断增大深度限制，直到找到目标节点 • 结合了深度有限搜索的优点，又保证了完备性，还能保证 得到最优解
无信息的搜索策略
迭代深入搜索
无信息的搜索策略
策略之间的比较
为了避免含有相同状态的节点被重复扩展，可以用一个数据结构来记录所有被访 问过的节点。如果当前待扩展节点与某个已访问过的节点对应的状态相同的话， 则当前节点将不会被扩展。 这时树搜索（Tree Search）策略将成为图（Graph Search）策略
2024版小学生人工智能科普PPT3
尊重生命和尊严
AI应尊重人类生命和尊严， 避免对人类造成身体或精 神上的伤害。
2024/1/25
公平与公正
AI系统应确保公平和公正， 避免歧视和偏见，确保所 有人都能平等地受益于AI 技术。
责任与透明
AI系统应具备可解释性和 透明度，以便人们理解其 决策背后的原因，同时明 确责任归属。
24
数据安全与隐私保护问题
AI领域人才短缺是一个全球性问题， 需要加强人才培养和引进。
2024/1/25
26
THANKS
感谢观看
2024/1/25
27
12
卷积神经网络（CNN）应用
01 02
图像识别
卷积神经网络（CNN）是深度学习的典型算法之一，特别适用于图像 识别领域。它可以直接从原始图像中学习到有效的特征表达，进而用于 分类、识别等任务。
人脸识别
CNN在人脸识别领域也有广泛应用。通过训练CNN模型，可以实现人 脸检测、人脸关键点定位、人脸识别等功能。
深度学习、神经网络等技术的突破推 动了人工智能的飞速发展，应用领域 不断扩展。
专家系统、语言识别等初级人工智能 技术得到发展。
2024/1/25
5
人工智能应用领域
对图像进行分类、识别和分析， 应用于安全监控、医学影像分析 等领域。
根据用户历史行为和偏好，为用 户推荐个性化内容，例如电商推 荐、音乐推荐等。
析等。
语音识别
RNN也可用于语音识别任务。通 过训练RNN模型，可以将语音信 号转换为文本信息，进而实现语
音输入、语音控制等功能。
时间序列预测
RNN还适用于时间序列预测任务， 如股票价格预测、气象预报等。 它可以学习到时间序列数据中的 长期依赖关系，并据此进行预测。
人工智能搜索技术(PPT 79张)
7 283 714 65 15 2 8 3 714 6 5 24 2 8 3 7 4 615
16 1 2 3 84 765 26 25 2 8 3 1 2 3 1 2 3 714 8 4 784 65 765 65
234 234 28 248 1 8 185 143 1 3 765 76 765 765
3.1 盲目搜索
3.1.2 宽度优先搜索
定义3.1 如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的， 那么这种搜索就叫做宽度优先搜索（breadth-first search)
3.1 盲目搜索
3.1.2 宽度优先搜索
宽度优先搜索算法 (1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点， 则求得一个解答)。 (2) 如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。 (3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入 CLOSED的扩展节点表中。 (4) 扩展节点n。如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。 (5) 把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后 继节点回到n的指针。 (6) 如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答， 成功退出；否则转向第(2)步。
9
2 5 1 4 6 7 3 8 2 5 1 4 6 7 3 8 2 4 5 1 6 7 3 8 2 4 5 1 6 7 3 8 2 4 5 1 3 6 7 8 2 4 5 1 6 7 3 8 2 4 5 1 3 6 7 8 2 4 5 1 3 6 72 8 3 1 6 4 7 5 2 8 3 1 4 7 6 5 2 3
4.图搜索方法分析：
图搜索过程的第8步对OPEN表上的节点进行排序，以便能够 从中选出一个“最好”的节点作为第4步扩展用。这种排序可 以是任意的即盲目的(属于盲目搜索)，也可以用以后要讨论的 各种启发思想或其它准则为依据(属于启发式搜索)。每当被选 作扩展的节点为目标节点时，这一过程就宣告成功结束。这时， 能够重现从起始节点到目标节点的这条成功路径，其办法是从 目标节点按指针向S返回追溯。当搜索树不再剩有未被扩展的 端节点时，过程就以失败告终(某些节点最终可能没有后继节 点，所以OPEN表可能最后变成空表)。在失败终止的情况下， 从起始节点出发，一定达不到目标节点。
《智能搜索》PPT课件
索和深度优先搜索，属于盲目搜索方法。
16 of 31
3.2 盲目搜索
第三章 智能搜索
1．宽度优先搜索
宽度优先搜索（Breadth First Search，BFS）又称广度优先搜索，是最简便的
图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短
路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。
（因为那些节点是下一步探索的目标点了），但是这里有个判断，当访问
到1 节点的时候，它的下一个节点应该是0 和4 ，但是0 已经在前面被染
成黑色了，所以不会将它染灰色（即不会回头去探索它），如图3-5(c)所
示
20 of 31
3.2 盲目搜索
第三章 智能搜索
1．宽度优先搜索
4、循环执行步骤3，直到目标节点 6 被染灰色，说明了下一步就到终点了，
高了效率。
如果能够利用搜索过程所得到的问题自身的一些特征信息来指导搜索过程，则
可以缩小搜索范围，提高搜索效率。像这样利用问题自身特征信息来引导搜索过程
的方法成为启发式方法。
启发式策略可以通过指导搜索向最有希望的方向前进，降低了复杂性。通过删
除某些状态及其延伸，启发式算法可以消除组合爆炸，并得到令人能接受的解(通常
f3=数字1移动到X位上。产生对应的状态为：Q4=[X,2,3,8,6,4,1,7,5]。
f4=数字6移动到X位上。产生对应的状态为：Q5=[1,2,3,8,X,4,6,7,5]。
f5=数字5移动到X位上。产生对应的状态为：Q6=[1,2,3,8,6,4,5,7,X]。
f6=数字6移动到X位上。产生对应的状态为：Q7=[1,2,3,8,X,4,6,7,5]。
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3.2 盲目搜索
第三章 智能搜索
1．宽度优先搜索
宽度优先搜索（Breadth First Search，BFS）又称广度优先搜索，是最简便的
图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短
路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。
（因为那些节点是下一步探索的目标点了），但是这里有个判断，当访问
到1 节点的时候，它的下一个节点应该是0 和4 ，但是0 已经在前面被染
成黑色了，所以不会将它染灰色（即不会回头去探索它），如图3-5(c)所
示
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3.2 盲目搜索
第三章 智能搜索
1．宽度优先搜索
4、循环执行步骤3，直到目标节点 6 被染灰色，说明了下一步就到终点了，
高了效率。
如果能够利用搜索过程所得到的问题自身的一些特征信息来指导搜索过程，则
可以缩小搜索范围，提高搜索效率。像这样利用问题自身特征信息来引导搜索过程
的方法成为启发式方法。
启发式策略可以通过指导搜索向最有希望的方向前进，降低了复杂性。通过删
除某些状态及其延伸，启发式算法可以消除组合爆炸，并得到令人能接受的解(通常
f3=数字1移动到X位上。产生对应的状态为：Q4=[X,2,3,8,6,4,1,7,5]。
f4=数字6移动到X位上。产生对应的状态为：Q5=[1,2,3,8,X,4,6,7,5]。
f5=数字5移动到X位上。产生对应的状态为：Q6=[1,2,3,8,6,4,5,7,X]。
f6=数字6移动到X位上。产生对应的状态为：Q7=[1,2,3,8,X,4,6,7,5]。
人工智能 第1章 搜索问题PPT课件
8, 对OPEN中的节点按某种原则重新排序； 9, GO LOOP；
34
节点类型说明
…...
…...
…...
mk
mj
ml
…...
…...
35
修改指针举例
s
1
2 6
3
4
5
36
修改指针举例（续1）
s
1
2 6
3
4
5
37
修改指针举例（续2）
s
1
2 6
3
4
5
38
修改指针举例（续3）
s
1
2 6
3
4
5
39
31
一些基本概念（续2）
• 扩展一个节点 生成出该节点的所有后继节点，并给出它 们之间的耗散值。这一过程称为“扩展一 个节点”。
32
一般的图搜索算法
1, G=G0 (G0=s), OPEN:=(s); 2, CLOSED:=( ); 3, LOOP: IF OPEN=( ) THEN EXIT(FAIL); 4, n:=FIRST(OPEN), REMOVE(n, OPEN),
– 盲目搜索 – 启发式搜索
• 关键问题： 如何利用知识，尽可能有效地找到问题 的解（最佳解）。
1
整体 概述
一 请在这里输入您的主要叙述内容
二
请在这里输入您的主要 叙述内容
三 请在这里输入您的主要叙述内容
2
问题的状态空间表示
• 状态空间可用三元组（S,O,来描述。
S：状态的集合，状态是某种事实的符号或数据 O：操作算子，利用它将一个状态转化为另一状态 G：S的非空子集，表示目标状态集 S0：初始状态，也是S的非空子集
34
节点类型说明
…...
…...
…...
mk
mj
ml
…...
…...
35
修改指针举例
s
1
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修改指针举例（续1）
s
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修改指针举例（续2）
s
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修改指针举例（续3）
s
1
2 6
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31
一些基本概念（续2）
• 扩展一个节点 生成出该节点的所有后继节点，并给出它 们之间的耗散值。这一过程称为“扩展一 个节点”。
32
一般的图搜索算法
1, G=G0 (G0=s), OPEN:=(s); 2, CLOSED:=( ); 3, LOOP: IF OPEN=( ) THEN EXIT(FAIL); 4, n:=FIRST(OPEN), REMOVE(n, OPEN),
– 盲目搜索 – 启发式搜索
• 关键问题： 如何利用知识，尽可能有效地找到问题 的解（最佳解）。
1
整体 概述
一 请在这里输入您的主要叙述内容
二
请在这里输入您的主要 叙述内容
三 请在这里输入您的主要叙述内容
2
问题的状态空间表示
• 状态空间可用三元组（S,O,来描述。
S：状态的集合，状态是某种事实的符号或数据 O：操作算子，利用它将一个状态转化为另一状态 G：S的非空子集，表示目标状态集 S0：初始状态，也是S的非空子集
人工智能习题课Slide.ppt
F ≥6
G 0 H ≤-3 I 3
*
K 4 L -3 M 6 N
0 5 -3 * 3 6
5 4 -3 * 6 8 9 -3
4.15 解答
A0
≥40 S0
C0
D ≥3
B 4≤ 4
E4
F ≥6
G 0 H ≤-3 I 3
*
K 4 L -3 M 6
*
0 5 -3 * 3 6
5 4 -3 * 6 8
人工智能习题课
2.10
• 设农夫、狼、山羊、白菜全部在一条河的 左岸，现在要把他们全部送到河的右岸去。 农夫有一条船，过河的时候除农夫外船上 至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要 吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。 试规划出个确保安全过河的计划。请写出 所用谓词的定义，并给出每个谓词的功能 及变量的个体域。
2.18
• 请对下列命题分别写出他们的语义网络：
– 每个学生都有一台计算机 – 高老师从3月到7月给计算机系学生讲《计算机
网络》课 – 学习班的学员有男有女，有研究生有本科生 – 创新公司在科海大街56号，刘泽是该公司的经
理，他32岁，硕士学位 – 红队与蓝队进行足球比赛，最后以3:2的比分结
束
2.18 解答
K
L
M
N
0 5 -3 * 3 6 -2 3 5 4 -3 0 6 8 9 -3
4.15 解答
≥0 S0
A ≤0
B
C0
D ≥3
E ≥4
F
G 0 H ≤-3 I 3
*
K 4 L -3 M
N
0 5 -3 * 3 6
5 4 -3 0 6 8 9 -3
4.15 解答
人工智能培训ppt精品模板分享(带动画)
强化学习：通过与环境的交互，不断试错并学习最优策略，实现自适应控制和决策。
迁移学习：将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上，从而加速学习过程并提高性 能。
PART SEVEN
智能客服系统的定义和功能 智能客服系统在实际应用中的优势 智能客服系统在不同行业中的应用案例 智能客服系统的未来发展趋势
PART EIGHT
深度学习技术的持续发展
单击此处输入你的正文，请阐述观点
计算机视觉技术的不断创新
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据隐私和安全问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
人工智能的道德和伦理问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
自然语言处理和语音识别技术的广泛应用 单击此处输入你的正文，请阐述观点
情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，例如正面、负面、中性等情感倾向，用 于舆情监控、产品评价等领域。
自然语言处理技术：利用自然语言处理技术实现文本分类与情感分析，例如基于深度 学习的文本分类模型、基于规则的情感分析方法等。
应用场景：文本分类与情感分析在各个领域都有广泛的应用，例如搜索引擎、社交 媒体、电商网站等。
机器翻译原理：基于深度学习技术，将一种语言自动翻译成另一种语言 语音识别原理：通过识别语音信号，将其转换为文本或命令 机器翻译应用：跨语言交流、自动翻译工具、智能客服等 语音识别应用：智能家居、智能车载、语音助手等
PART FIVE
定义：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学 目标：从图像中获取信息，理解图像内容 应用领域：机器人视觉、医学影像分析、安防监控等 技术手段：图像处理、模式识别、深度学习等
人工智能的应用领 域
人工智能的未来展 望
交通：智能驾驶、交通流量 管理、智能停车等
迁移学习：将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上，从而加速学习过程并提高性 能。
PART SEVEN
智能客服系统的定义和功能 智能客服系统在实际应用中的优势 智能客服系统在不同行业中的应用案例 智能客服系统的未来发展趋势
PART EIGHT
深度学习技术的持续发展
单击此处输入你的正文，请阐述观点
计算机视觉技术的不断创新
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据隐私和安全问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
人工智能的道德和伦理问题
单击此处输入你的正文，请阐述观点
自然语言处理和语音识别技术的广泛应用 单击此处输入你的正文，请阐述观点
情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，例如正面、负面、中性等情感倾向，用 于舆情监控、产品评价等领域。
自然语言处理技术：利用自然语言处理技术实现文本分类与情感分析，例如基于深度 学习的文本分类模型、基于规则的情感分析方法等。
应用场景：文本分类与情感分析在各个领域都有广泛的应用，例如搜索引擎、社交 媒体、电商网站等。
机器翻译原理：基于深度学习技术，将一种语言自动翻译成另一种语言 语音识别原理：通过识别语音信号，将其转换为文本或命令 机器翻译应用：跨语言交流、自动翻译工具、智能客服等 语音识别应用：智能家居、智能车载、语音助手等
PART FIVE
定义：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学 目标：从图像中获取信息，理解图像内容 应用领域：机器人视觉、医学影像分析、安防监控等 技术手段：图像处理、模式识别、深度学习等
人工智能的应用领 域
人工智能的未来展 望
交通：智能驾驶、交通流量 管理、智能停车等
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人工智能搜索习题学生-PPT精品
2、问题不变，采用纵向（深度） 搜索算法求解。
y 2
1
0
0
1
2x
7、上述问题采用A*算法进行求解。
解：估价函数f (n)由两部分组成，即
f (n)=g (n)+h (n)。
其中，g (n)是从起始节点Ｆ走到节点n 所付出的代价，而h (n)是节点n到目标 节点Ｂ的估计距离值。例如，节点Ｈ 的估价函数 f(H)=3+3=6，前面的３ 是Ｆ到Ｈ的代价，后面的３是Ｈ到Ｂ 的空间距离的估算值。
8、用A算法求解下列八数码魔方，启 发函数h (n)分别采用：
1) h=0; 2) h为放错的棋子数； 3) h为用123
8
4
765
解题分析：
• 由于A算法的估价函数为： f (n)=g (n)+h (n)
其中，g (n)代表从初始点到n的路径代价和； h (n)代表从n开始到目标的距离估算值。
4
H
(11)
2G
(9)
4F
(5)
点的启发值表示在
括号内。
10、对右图所示的 状态空间图用A* 算法进行搜索。
其中A为起始节点， E为目标节点，各
(20)
A
6
9
节点的启发值表
1
C
示在括号内。写 出open表与close (14) B
1
(8) 1
4
D 20 E (4)
的变化状况
THANK YOU!
THE END!
当h (n)=0时，则A算法的估价函数只剩下g (n)， 即为均一代价算法。
9、对右图所示的状 态空间图进行：
1) 纵向搜索;
2) 横向搜索； 3) 均一代价搜索；
(14)
(10)
(2)
B 4 C 8D
4) 最佳优先搜索；
3
2
5) A*搜索。
A
5
(15)
3 83
E
(0)
其中A为起始节点，E 为目标节点，各节
2、问题不变，采用纵向（深度） 搜索算法求解。
y 2
1
0
0
1
2x
7、上述问题采用A*算法进行求解。
解：估价函数f (n)由两部分组成，即
f (n)=g (n)+h (n)。
其中，g (n)是从起始节点Ｆ走到节点n 所付出的代价，而h (n)是节点n到目标 节点Ｂ的估计距离值。例如，节点Ｈ 的估价函数 f(H)=3+3=6，前面的３ 是Ｆ到Ｈ的代价，后面的３是Ｈ到Ｂ 的空间距离的估算值。
8、用A算法求解下列八数码魔方，启 发函数h (n)分别采用：
1) h=0; 2) h为放错的棋子数； 3) h为用123
8
4
765
解题分析：
• 由于A算法的估价函数为： f (n)=g (n)+h (n)
其中，g (n)代表从初始点到n的路径代价和； h (n)代表从n开始到目标的距离估算值。
4
H
(11)
2G
(9)
4F
(5)
点的启发值表示在
括号内。
10、对右图所示的 状态空间图用A* 算法进行搜索。
其中A为起始节点， E为目标节点，各
(20)
A
6
9
节点的启发值表
1
C
示在括号内。写 出open表与close (14) B
1
(8) 1
4
D 20 E (4)
的变化状况
THANK YOU!
THE END!
当h (n)=0时，则A算法的估价函数只剩下g (n)， 即为均一代价算法。
9、对右图所示的状 态空间图进行：
1) 纵向搜索;
2) 横向搜索； 3) 均一代价搜索；
(14)
(10)
(2)
B 4 C 8D
4) 最佳优先搜索；
3
2
5) A*搜索。
A
5
(15)
3 83
E
(0)
其中A为起始节点，E 为目标节点，各节