杨丰教授详解人工智能原理与实践，涵盖搜索技术与优化算法

本次介绍的是"人工智能课件第一次课42.pptx"的内容概述，该课程由杨丰教授主讲，主要探讨人工智能的基本原理和实践应用。课程共分为三个部分，共计30个学时，其中理论授课1-10周，每周3学时，实验课时为18个机时，分布在2-10周。 第一部分是第一章"绪论"，重点讨论人工智能的界定，包括其定义的各种解释，强调人工智能是研究和设计智能计算机程序，让它们能像人或动物一样完成任务。章节内容涵盖了智能机器的定义，人工智能学科的范畴，以及研究方法、应用领域和历史发展趋势。 第二部分是关于游戏软件设计，共计9学时，通过具体实例探讨人工智能在游戏中的应用，如追击与逃跑策略、运动模式的模拟以及基本路径探索算法的讲解。这部分将理论知识与实际游戏设计相结合，展示人工智能在娱乐领域的实用性。 第三部分深入研究了搜索技术，包括A*搜索算法、有限状态机、模糊逻辑、概率论以及遗传算法，这些是解决复杂问题的重要工具，如决策制定和路径规划。这一章节强调了算法在人工智能中的核心作用。 此外，还有一章关于优化算法及产生式规则，讲解最优化问题和如何通过产生式规则实现智能决策。这部分课程旨在提升计算机解决问题的能力，使之能模仿人类的思考方式。 总体来说，这门课程旨在全面介绍人工智能的基础理论，通过实例和实践让学生掌握核心算法，并了解人工智能在不同领域的应用前景。通过课程的学习，学生不仅能理解人工智能的理论基础，还能将其应用于实际项目中，提升计算机智能化水平。