《人工智能及其应用》实验手册

"《人工智能技术》实验指导书.pdf，由青岛大学计算机科学与技术学院编制，旨在配合《人工智能及其应用》课程的理论学习，通过六个实验帮助学生巩固和加强人工智能的基本原理和方法，为后续深入学习和研究打下基础。实验内容包括A*算法、博弈树搜索、线性分类器、感知器算法、SVM线性分类器以及卷积神经网络CNN的设计与实现。实验教学大纲明确了学时分配、所需设备及软件环境，并对每个实验进行了详细的教学要求和安排。" 本文将详细介绍《人工智能技术》实验指导书中的关键知识点，旨在帮助读者理解和掌握人工智能的基础与应用。 1. **A*算法**：A*算法是一种启发式搜索算法，常用于路径规划和问题求解。它结合了Dijkstra算法的最优化特性与贪婪最佳优先搜索的效率，通过引入启发函数(f(n) = g(n) + h(n))来估计从起点到目标的最优路径，其中g(n)表示从起点到当前节点的实际代价，h(n)是当前节点到目标的估计代价。 2. **α-β剪枝**：这是一种在博弈树中进行搜索的策略，用于减少搜索空间，提高效率。在两个玩家的零和游戏中，α-β剪枝能确定最优的下一步行动，同时避免探索不必要的分支。 3. **线性分类器**：线性分类器，如Fisher线性判别分析（LDA），用于将数据分为两类。LDA通过找到最大化类间距离和最小化类内距离的超平面来实现分类。 4. **感知器算法**：感知器是机器学习中的一个基础模型，适用于线性可分问题。该算法通过迭代更新权重，使得输入数据能够在决策边界上正确分类。 5. **支持向量机（SVM）**：SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。SVM寻找最大间隔的超平面以区分不同类别的数据，并可通过核技巧处理非线性问题。 6. **卷积神经网络（CNN）**：CNN是深度学习中的一种重要模型，主要用于图像识别和处理。CNN包含卷积层、池化层、全连接层等，其通过学习特征检测滤波器来自动提取图像特征。 实验指导书中，每个实验都包括实验目的、内容、条件、要求、步骤和报告，旨在引导学生逐步实践并理解这些核心概念。通过这些实验，学生不仅可以掌握算法的理论，还能具备实际操作和应用的能力，为未来的信息智能化技术研究和系统开发奠定坚实基础。