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选修5 人工智能初步《第四章问题求解 4.4 求解博弈问题 4.4.1 博弈问题》优秀ppt课件

时间: 06月19日 08:01:36

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选修5 人工智能初步《第四章问题求解 4.4 求解博弈问题 4.4.1 博弈问题》优秀ppt课件

齐威王

赛马结果

下等马

上等马

输

上等马

中等马

胜

中等马

下等马

胜

人机大战

1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。

人工智能围棋程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）与李世石和柯洁的两场人机大战中。第一场为2016年3月9日至15日在韩国首尔进行的五番棋比赛，阿尔法围棋以总比分4比1战胜李世石；第二场为2017年5月23日至27日在中国嘉兴乌镇进行的三番棋比赛，阿尔法围棋以总比分3比0战胜世界排名第一的柯洁

提出问题

思考：

人工智能在对弈中取胜策略是什么?如何找到“取胜策略”呢？

探究问题

“井字棋”的游戏规则：在三行三列的棋盘上，两个棋手轮流摆棋子，先形成三子连成一线者获胜。

实践活动:

打开“井字棋”游戏程序，跟电脑进行“人机大战”。

思考问题：

1、分别跟电脑三个难易等级对弈结果怎样？

2、摆的棋子位置是根据什么选择的？

探究过程

选修5 人工智能初步《第四章 问题求解 4.4 求解博弈问题 4.4.1 博弈问题》优秀ppt课件

相关资源

教材

第一章 人工智能初探

1.1 什么是人工智能

1.1.1 什么是智能

1.1.2 人工智能及其特点

1.1.3 为什么要学习人工智能

1.2 人工智能的基本内容

1.2.1 机器感知

1.2.2 机器思维

1.2.3 机器学习

1.2.4 机器行为

1.2.5 机器人为什么会踢足球

1.3 人工智能的主要应用领域

1.3.1 模式识别

1.3.2 机器证明

1.3.3 自然语言理解

1.3.4 专家系统

1.3.5 自动程序设计

1.3.6 人工神经网络

1.3.7 智能代理

第二章 知识表示及Prolog语言

2.1 知识

2.1.1 知识及其分类

2.1.2 为什么要学习知识表示

2.1.3 知识的格式化表示方法

2.2 框架表示法

2.2.1 框架的基本结构

2.2.2 框架表示知识实例

2.3 “与/或”图表示法

2.3.1 “与/或”图表示法

2.3.2 “与/或”图表示实例

2.4 状态空间表示法

2.4.1 状态及操作

2.4.2 状态空间表示知识实例

2.5 产生式规则表示法

2.5.1 产生式的基本形式

2.5.2 动物识别系统的产生式规则

2.6 Prolog语言

2.6.1 初识Prolog语言

2.6.2 Prolog语言的三种基本语句

2.6.3 Prolog程序的基本结构

2.6.4 Prolog语言内部谓词

2.6.5 匹配与递归方法

2.6.6 Prolog语言的特点

2.7 综合活动：知识表示法运用

2.7.1 活动目的

2.7.2 活动任务

2.7.3 活动过程

2.7.4 活动结果

2.7.5 活动评价

第三章 专家系统

3.1 认识专家系统

3.1.1 什么是专家系统

3.1.2 专家系统的组成

3.1.3 专家系统的分类

3.2 专家系统的知识获取

3.2.1 专家知识

3.2.2 用知识表示法来表示专家知识

3.2.3 用Prolog语言表示专家知识的实例

3.2.4 知识获取的方法

3.3 专家系统的推理过程

3.3.1 正向推理和反向推理

3.3.2 不精确推理

3.4 专家系统的解释功能

3.4.1 解释的概念和作用

3.4.2 解释的内容

3.5 专家系统的开发

3.5.1 语言及工具

3.5.2 专家系统的开发过程

3.6 综合活动：植物分类专家系统的建造

3.6.1 活动目的

3.6.2 活动任务

3.6.3 活动过程

3.6.4 活动结果

3.6.5 活动评价

第四章 问题求解

4.1 重排九宫问题及其树的表示

4.1.1 重排九宫问题

选修5 人工智能初步《第四章问题求解 4.4 求解博弈问题 4.4.1 博弈问题》优秀ppt课件

教材

第一章人工智能初探

1.1 什么是人工智能

1.1.1 什么是智能

1.1.2 人工智能及其特点

1.1.3 为什么要学习人工智能

1.2 人工智能的基本内容

1.2.1 机器感知

1.2.2 机器思维

1.2.3 机器学习

1.2.4 机器行为

1.2.5 机器人为什么会踢足球

1.3 人工智能的主要应用领域

1.3.1 模式识别

1.3.2 机器证明

1.3.3 自然语言理解

1.3.4 专家系统

1.3.5 自动程序设计

1.3.6 人工神经网络

1.3.7 智能代理

第二章知识表示及Prolog语言

2.1 知识

2.1.1 知识及其分类

2.1.2 为什么要学习知识表示

2.1.3 知识的格式化表示方法

2.2 框架表示法

2.2.1 框架的基本结构

2.2.2 框架表示知识实例

2.3 “与/或”图表示法

2.3.1 “与/或”图表示法

2.3.2 “与/或”图表示实例

2.4 状态空间表示法

2.4.1 状态及操作

2.4.2 状态空间表示知识实例

2.5 产生式规则表示法

2.5.1 产生式的基本形式

2.5.2 动物识别系统的产生式规则

2.6 Prolog语言

2.6.1 初识Prolog语言

2.6.2 Prolog语言的三种基本语句

2.6.3 Prolog程序的基本结构

2.6.4 Prolog语言内部谓词

2.6.5 匹配与递归方法

2.6.6 Prolog语言的特点

2.7 综合活动：知识表示法运用

2.7.1 活动目的

2.7.2 活动任务

2.7.3 活动过程

2.7.4 活动结果

2.7.5 活动评价

第三章专家系统

3.1 认识专家系统

3.1.1 什么是专家系统

3.1.2 专家系统的组成

3.1.3 专家系统的分类

3.2 专家系统的知识获取

3.2.1 专家知识

3.2.2 用知识表示法来表示专家知识

3.2.3 用Prolog语言表示专家知识的实例

3.2.4 知识获取的方法

3.3 专家系统的推理过程

3.3.1 正向推理和反向推理

3.3.2 不精确推理

3.4 专家系统的解释功能

3.4.1 解释的概念和作用

3.4.2 解释的内容

3.5 专家系统的开发

3.5.1 语言及工具

3.5.2 专家系统的开发过程

3.6 综合活动：植物分类专家系统的建造

3.6.1 活动目的

3.6.2 活动任务

3.6.3 活动过程

3.6.4 活动结果

3.6.5 活动评价

第四章问题求解

4.1 重排九宫问题及其树的表示

4.1.1 重排九宫问题

4.1.2 重排九宫问题的状态树表示