人工智能期末大作业大合集+人工智能结课作业大合集zip
人工智能期末大作业大合集+课程设计+结课作业大合集。根据作业要求，每个算法都有相应的算法介绍、实验代码、实验结果、实验总结。全部使用Python实现。人工智能作业大合集总共分为三大部分，每部分由几个相关算法组成，如下：1、搜索算法深度优先广度优先A星八数码Tips:三种算法都用于解决八数码问题。在Astar算法中比较了三者的性能，显然Astar要比另外两个强2、智能优化算法遗传算法粒子群寻优算法蚁群算法Tips:三种算法都用于解决TSP问题，其中粒子群寻优算法不适合解决TSP问题，但经过改造后仍然可以用于解决TSP。数据集是att48，其最优解是10628/33523，这两个数分别是伪欧氏距离和欧氏距离3、深度学习BP神经网络卷积神经网络Tips:两种算法都用于解决手写体识别。由于使用的是TensorFlow，已经很好的实现了深度学习的功能。所以主要是学习了深度学习的原理，并能够使用TensorFlow。【人工智能心得体会】人工智能心得体会精选八篇
很庆幸能够选修《智能机器人》这门课，通过了这门课使我对智能机器人有了一个更加清晰的认识，同时也激起了我对此方面的研究的兴趣。之前就对机器视觉，认知心理学，机器学习和人工智能颇感兴趣，并对此进行了深入的了解，通过这门课，我认识到，智能机器人作为这些学科的交叉产物，是个综合应用这些知识的最好的平台。通过这门课，我也从新认识了智能机器人制作的艰辛和困难性，使我认识到之前对此不以为然，眼高手低态度得幼稚。同时也教育我，任何一个项目本身所呈现的问题只是完成该项目所需工作的冰山一角，做任何事，都必须以谦恭，认真的态度对待。同时也是我懂得了，再将事情坐完之前不可轻易对此做出评价。
通过这门课我系统的认识了机器人的感念，综上所述,目前机器人无碰路径规划大致可分为两类:全局规划方法和局部规划方法.在全局规划方法中,主要是基于构形空间的自由空间法:将机器人和障碍物映射到构形空间,得到障碍区域和自由区域,然后在自由区域里寻找最佳路径;在局部规划方法中,主要是人工势场法:对障碍物建立排斥势场,对目标点建立吸引势场,根据传感装置反馈回来的机器人与障碍物之间的距离,在排斥力和吸引力的共同作用下,机器人绕开障碍物向目标点移动.
通过这门课使我了解到智能机器人所必需的三部分，就如上面所列的，人工智能，超级计算机和机械结构。三者是组成智能机器人不可或缺的部分，人工自能赋予机器人，判断，推理，学习的能力。超级计算机提供强大的处理数据的能力，使的机器人能够快速对传感器信
号经处理，同时对人工智能技术提供支持。机械结构是机器人的物理组成部分，一个机器人机械结构所具有的自由度数的多少，以及结构强度的大小，决定了机器人活动的灵活性。三者只有相互结合，紧密联系，才能实现机器人的智能化。机器人路径规划技术未来的研究重点是“仿人、仿生”智能。
虽然《智能机器人》只是一门选修课，但却是我受益匪浅，在这短短八周的时间里，这门课给我最大的帮助就是，激发了我对智能机器人相关领域的学习和研究的强烈兴趣，同时也是我认识到我们大学生所学课程的重要性，十分感谢倪建军老师的严谨教学。
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2023年春季学期NLP总结作业
一、我学到的内容在本学期学到的内容大部分都包含在思维导图内，思维导图如下：
二、我的收获作为AI语言领域的重要分支，自然语言处理（NLP）涉及到诸多方面的知识，包括语言学、计算机科学和统计学等，它的应用范围也非常广泛。在学习本学期自然语言处理这门课中，我收获了以下几点：
1、基础知识：学习了NLP的基本概念，如语言学中的词汇、句法、语义等概念，以及计算机科学中的文本表示、文本分类、情感分析等技术。
2、经典算法和模型的学习：学习了NLP的一些经典算法和模型，例如：条件随机场、朴素贝叶斯模型、Transformer模型、BRET模型以及长短时记忆网络LSTM等等。
3、实践操作：通过课内实验以及周末的课程设计，我学习了如何使用NLP工具包和库，如jieba等，以及如何使用Python编程语言进行文本处理和分析。
4、应用场景：在学习的过程中，我了解到了很多实际应用场景，例如最后学习的俩节课，机器翻译以及机器阅读理解等，不仅如此情感分析、问答系统也是常应用NLP的地方，这些应用场景让我更好地认识了NLP技术的实际应用价值。
总的来说，学习自然语言处理这门课程，让我对人工智能领域的语言处理有了更深入的了解。我认为NLP是一个非常有前途的领域，未来还有很多发展空间和应用场景
三、自我检讨在学习NLP的过程中，我发现自己存在以下几点问题和不足：
1、理论知识不够扎实：NLP的理论基础很重要，我觉得自己在课上有时候掌握的知识点不够扎实
2、实践经验不足：虽然在课程有许多实验项目，但我觉得自己的实践经验还不够丰富，可能通过查找资料、根据老师提供的提示以及询问问题才能做出来，无法做到自己完全编译代码。
3、代码能力需要提升：虽然在本门课程之前，我学习了Python编程语言，并且有一定的掌握，但在实践中发现自己的代码能力还需要提升，需要更加熟练地使用各种编程技巧和库函数，编写出更加高效和优雅的代码。
综上所述，我认为自己在学习NLP的过程中还存在许多不足之处，需要不断努力和提高。我希望通过不断地学习和实践，加强自己的理论知识、实践经验、代码能力。
四、量化的自我评价 五、我努力的方向安安心心的完成学习任务