人工智能的结课小论文，写的不是太好，分享出来和大家交流，有需要的同学可以参考，存在的问题希望大佬指正。

五子棋是起源于中国古代的黑白棋种之一，是一种简单的娱乐性较强的大众游戏，深受广大玩家的喜爱，但同时作为比赛，五子棋游戏还有着深奥的技巧。 本系统基于Python语言的程序设计，Python的版本为3.6.8，使用PyCharm（版本为2022.2.3.0）软件来实现程序的编译运行。本系统中游戏的每一个功能在程序中都是一个相对独立的模块，比如，视觉界面模块，规则判定模块，AI智能算法模块，功能部件模块等等在程序中都是独立的，但它们之间通过逻辑关系的链接又构成了一个可以使游戏正常运行的程序。 为实现AI智能人机对弈五子棋的程序设计功能，并使得游戏开发尽量的简单化，本系统需要达成以下目标：设计一个简洁的游戏运行界面；制定合法的游戏规则，使游戏能公正的进行，并且可以断定胜负；开发出AI智能算法支持人机对战模式，即电脑通过智能算法和合法规则选出最优的落子位置。 在AI算法的开发设计上，基于博弈树和启发式搜索的相关理论，首先，算法采用了Minimax搜索算法记录下人机博弈的落子点位；其次，依托设计的估值函数评价得出每个落子节点的价值，使电脑能够判断出下一步对自己最有利的落子位置，最后，为了优化搜

机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告

人工智能的作业

这其实是我的期末作业，要求是基于Python人工智能算法实现的AI智能五子棋人机对弈期末大作业。上传到网上是为了造福广大计算机专业的同学们，我们在学习某一新课程或是新技术时总是需要借鉴的，尽可能让大家少走弯路希望我提供的资料能够帮助到需要帮助的友友们。 主要设计目标： 可以访问我写的专栏博客查看具体信息蛤。 https://blog.csdn.net/weixin_51989356/article/details/128537561 本系统是根据传统五子棋游戏的功能编写，其功能实现了基于AI人工智能算法实现智能的人机对弈五子棋。主要需实现如下目标： （1）Python 3.6.8环境的下的Python语言编程 （2）五子棋棋盘的设计 （3）五子棋棋子的设计 （4）电脑智能落子的实现 （5）棋局进行时的退出功能 （6）棋局胜负的判定 （7）人工智能算法的设计 （8）人工智能算法的优化 编写该项目前后共花费了我一个多星期的时间，包括大量的调研，知识点的学习，再到具体的编程开发，一整个项目流程下来确实容易身心俱疲，希望能对大家有所帮助，最后祝大家期末顺利，绝不挂科(ง •̀_•́)ง

拉格朗日插值法

若有以下公式：（1）y = 4x2+6x-3 （2）y = x12+ x22-4x1-2x1x2 （3）y = 3x12+ 5x22-6x1-7x1x2 随机梯度下降与梯度下降求得最小值为多少？ 【请解释其随机梯度下降与梯度下降原理】

利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导，而tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。 ## 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片样本的数量已经足够训练一个很复杂的模型（例如 CNN的深层神经网络）。它经常被用来作为一个新 的模式识别模型的测试用例。而且它也是一个方便学生和研究者们执行用例的数据集。除此之外，MNIST数据集是一个相对较小的数据集，可以在你的笔记本CPUs上面直接执行 ## 题目要求： ​ 补全full_connection_numpy.ipynb 和 full_connection_tensorflow.ipynb中空缺的部分。

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人工智能课程上的实验 分别使用lisp语言和prolog语言实现了一个专家系统 并且有详细的实验报告 附带画的二级推理树 （1） 领域背景简介 为了更好地阐明专家系统的基本工作原理 ,我们用 PROLOG语言实现一个简单的动物识别专家系统。该系统可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁这 7 种动物。 （2） 求解问题的范围（如植物分类涉及哪些大类，哪些子类） 首先 ,将动物粗略地分为哺乳动物、鸟、肉食动物 3 大类 ,然后逐步缩小分类范围，再将动物分为老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁 在知识库中 ,并非简单地给每一种动物一条规则。首先 ,将动物粗略地分为哺乳动物、鸟、肉食动物 3 大类 , 然后逐步缩小分类范围 ,最后给出识别 7 种动物的规则。如图给出了识别长颈鹿和斑马的推理网络。 （1） 规则的前提和结论的表示方法 在本系统当中 ,知识库中的知识用产生式规则来表示。本系统能够识别 7 种动物 ,知识库中共有以下 15 条 规则。 R1 IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物 R2 IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物 R3 IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟 R4 IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟 （2） 规则的结论为中间结论时，规则的格式 R5 IF 该动物吃肉 THEN 该动物是肉食动物 R6 IF 该动物有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN 该动物是肉食动物 R7 IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN 该动物是有蹄类动物 R8 IF 该动物是哺乳动物 AND 是嚼反刍动物 THEN 该动物是有蹄类动物 （3） 规则的结论为最终结论时，规则的格式 R9 IF 该动物是哺乳动物 AND 是肉食动物 AND 是黄褐色们 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是金钱豹 R10 IF 该动物是哺乳动物 AND 是肉食动物 AND 是黄褐色 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是虎 R11 IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿 R12 IF 该动物是有蹄类动物 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是斑马 R13 IF 该动物是鸟 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 不会飞 THEN 该动物是鸵鸟 R14 IF 该动物是鸟 AND 会游泳 AND 不会飞 AND 有黑白二色 THEN 该动物是企鹅 R15 IF 该动物是鸟 AND 善飞 THEN 该动物是信天翁