广州大学人工智能导论实验

### 广州大学人工智能导论课程实验资料

对于广州大学的人工智能导论课程，存在多种类型的实验资料和教程来帮助学生理解和实践所学的知识。具体到分类算法实验方面，在开源平台上可以找到详细的代码实现以及文档说明[^1]。

#### 实验环境搭建指南
为了顺利开展实验项目，通常会提供一份详尽的实验环境配置手册。这份手册涵盖了所需软件工具链的选择与安装方法，比如Python版本控制、必要的库文件下载链接等信息。这有助于确保每位同学都能在一个稳定一致的工作环境中学习探索机器学习模型的设计思路及其应用实例。

#### 数据集准备过程描述
数据预处理是任何基于统计分析的任务之前不可或缺的一环；因此，在相关教学材料里也会特别强调如何获取高质量的数据样本集合，并对其进行清洗转换以便后续建模操作能够更加高效准确地完成目标设定下的预测任务。例如，在进行图像识别训练前要先收集大量标注好的图片资源并按照一定规则整理成适合输入神经网络结构的形式。

#### 编程练习案例分享
通过实际编写程序片段可以让理论概念变得生动形象起来。以猴子取香蕉问题为例，该逻辑谜题被用来讲解谓词演算中的基本要素——对象（如monkey）、属性（如EMPTY()）关系（如ON(), AT()），还有动作函数（如BOX(), BANANA()）。这种形式不仅加深了对命题表达方式的理解程度，同时也锻炼了解决复杂场景下多步推理的能力[^2]。

def is_empty(location):
    """判断位置是否为空"""
    pass
    
def move_to_box():
    """移动至箱子处"""
    pass

if not is_empty('r'):
    move_to_box()