《人工智能概论期末大作业报告》是南京邮电大学针对人工智能概论课程的一份重要学习成果展示，旨在考察学生对人工智能基本概念、理论和技术的掌握程度。这份报告涵盖了多个方面的内容，包括机器学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等关键领域的基础理论和实际应用。 人工智能概论主要探讨的是人脑智能与机器智能的对比，以及如何通过算法和计算能力模拟人类智能。在报告中，学生可能需要深入解释人工智能的定义，以及它在现代社会中的重要性。这涉及到人工智能的分类，如弱人工智能和强人工智能，以及它们各自的应用场景。 机器学习是人工智能的核心组成部分，它是让计算机通过数据自我学习和改进的方法。报告中可能会详细讨论监督学习、无监督学习和强化学习三种主要的学习方式，以及各自的优势和应用场景。比如，监督学习中的支持向量机（SVM）和决策树，无监督学习中的聚类算法，如K-means，以及强化学习中的Q-learning算法。 再者，神经网络是模仿人脑神经元结构的复杂模型，用于解决非线性问题。报告中会介绍神经网络的基本架构，如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并可能涉及到深度学习的概念，如深度信念网络（DBN）和深度卷积网络（DCN）。 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，关注如何让计算机理解和生成人类语言。报告中可能包含词法分析、句法分析、语义理解等内容，以及相关的NLP技术，如词嵌入（Word2Vec）、情感分析和机器翻译。 计算机视觉是让机器“看”世界并理解图像信息的学科。报告中会涉及图像分类、目标检测、图像识别等任务，可能会讨论到经典算法如SIFT和HOG，以及现代深度学习模型，如YOLO和Mask R-CNN。 Python作为人工智能的主流编程语言，会在项目实践中起到至关重要的作用。"pythonProject1"可能是一个使用Python实现的人工智能项目，例如基于机器学习的预测模型，或使用深度学习进行图像识别的系统。通过这个项目，学生可以将理论知识转化为实际操作，加深对人工智能技术的理解。 这份期末大作业报告全面覆盖了人工智能的基础理论和实践应用，是对学生学习成果的综合评价，也是他们展示自己在人工智能领域知识和技能的平台。通过这样的学习过程，学生不仅能掌握理论知识，更能具备解决实际问题的能力，为未来在这个快速发展的领域中持续探索打下坚实的基础。

1. 完成的实验内容 完成了MNIST手写体识别实验。 2. 实验方式 在华为云ModelArts平台上运行此实验。 使用MindSpore深度学习框架实现一个简单的图片分类实验，整体流程如下： 1、 处理需要的数据集，这里使用了MNIST数据集。 2、 定义一个网络，这里我们使用LeNet网络。 3、 定义损失函数和优化器。 4、 加载数据集并进行训练，训练完成后，查看结果及保存模型文件。 5、 加载保存的模型，进行推理。 6、 验证模型，加载测试数据集和训练后的模型，验证结果精度。 3. 代金券消耗情况

A*算法仿真实验 请下载并安装附件（虚拟实验软件-启发式搜索.rar）里的智能搜索算法教学实验系统，然后点击A*算法进行仿真实验。 实验要求如下： 1. 单击"A*算法介绍"，回顾A*算法的基本原理。 2. 在"A*算法演示程序"中，选择"自动寻路问题演示"进行仿真实验： 2.1设置起点、终点和墙：选中“起点”并单击某一方格可设置起点，选中“终点”并单击某一方格可设置终点，选中“墙”并单击若干个方格可设置墙，若单击“重置”则清除所有的设置。 2.2 运行A*算法：单击“开始”，可以看到起点的实际代价g（搜索深度，即搜索步数）、估计代价h（起点到终点的哈密尔顿距离，即起点到终点的横向和纵向的方格数之和）和估价函数值f（f=g+h），然后依次单击若干次“下一步”后，可以看到有深蓝色边框的方格为当前正扩展的状态节点，天蓝色的方格为open表中待扩展的状态节点，灰色的方格为放入closed表的已扩展的状态节点，一直到搜索到终点为止，或者单击“继续”直接搜索到终点。如果单击“重置”则重新按照2.1和2.2重新进行实验。 2.3 结果记录：请拍照或者截图搜索到终点的实验结果图，并记录A*算法

《计算与人工智能概论》源程序.rar

实现人工智能的技术路线 专用路线：是指开发研制一些专用的智能计算机（List机、Prolog机）或专用的软件系统，或者专门用于开发人工智能系统的计算机语言（ List语言、Prolog语言）。 通用路线：是指现有的一般计算机硬件和软件系统能够有效的支持人工智能系统的开发，并能够解决一般的人工智能问题

1、人工智能的渊源 2、人工智能的认知问题 3、思维的层次模型 4、符号智能与计算智能 5、人工智能的研究方法 6、自动推理 7、机器学习 8、分布式人工智能 9、人工思维模型 10、知识系统

阿里云人工智能助理工程师认证ACA课程大纲