大工20秋《人工智能》作业汇总1.作业概述本作业汇总了大连理工大学2020年秋季《人工智能》课程的所有作业题目及其答案。本次课程涵盖了人工智能的基本概念、原理、技术和应用，旨在帮助学生深入理解人工智能的核心内容，提高实际应用能力。2.作业题目2.1作业一：基本概念理解1.请简述人工智能的定义及其发展历程。2.请阐述机器学习、深度学习以及强化学习之间的关系。3.请列举三种常见的人工智能应用场景。2.2作业二：理论知识掌握1.请详细解释感知机、神经网络以及卷积神经网络的工作原理。2.请简述K近邻算法、决策树以及支持向量机分类算法的原理及优缺点。3.请描述贝叶斯网络、隐马尔可夫模型以及生成对抗网络的基本概念及应用。2.3作业三：编程实践1.利用Python实现一个简单的线性回归模型。2.基于TensorFlow框架，构建一个手写数字识别的卷积神经网络模型。3.使用scikit-learn库实现一个文本分类器，对给定的新闻数据集进行分类。3.作业答案3.1作业一答案1.人工智能的定义：人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学技术。发展历程：早期（20世纪50年代-60年代）以基于逻辑的符号操作为主；中期（20世纪70年代-80年代）转向基于规则的专家系统；近期（20世纪90年代至今）以机器学习、深度学习为主导。2.关系：机器学习是人工智能的一个分支，深度学习是机器学习的一个子领域，强化学习是机器学习的一种方法。3.应用场景：语音识别、图像识别、自动驾驶等。3.2作业二答案1.感知机：通过感知机模型对输入进行二值化处理，实现分类任务。神经网络：通过多层神经元相互连接，实现对输入的高维特征的非线性变换。卷积神经网络：在神经网络的基础上，引入卷积层和池化层，实现对图像等数据的特征提取和分类。2.K近邻算法：通过计算测试样本与训练样本之间的距离，选取最近的K个样本进行分类。决策树：通过树结构对特征进行划分，实现分类或回归任务。支持向量机：通过找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。3.贝叶斯网络：一种概率图模型，表示变量之间的依赖关系。隐马尔可夫模型：一种统计模型，用于处理序列数据。生成对抗网络：通过博弈思想，使生成器G生成逼真的样本，鉴别器D判断样本真伪。3.3作业三答案1.线性回归模型实现代码略。2.手写数字识别卷积神经网络实现代码略。3.文本分类器实现代码略。以上为《人工智能》课程作业的汇总，希望对学生的学习有所帮助。如有疑问，请及时与我们联系。