高中信息技术-粤教版选修5课件-1.1.1 什么是人工智能1

GameAI学案 神经网络 神经网络（深度神经网络）是实现人工智能的一个重要架构 神经网络由输入层、隐藏层（单层或者多层）、输出层构成 每层神经网络都有一个或者多个神经元构成 机器的解决方案从输入层输入，经过隐藏层，到达输出层，输出结果。 算法 神经网络是架构 算法：后向传播算法+遗传算法 作用：更有效的去完成“改正错误”的步骤 遗传算法 达尔文遗传定律 生物进化方向多种多样 适合生存的生物（强者）生存下来，基因传递给下一代 循环之前的两个步骤 遗传算法： 随机生成各种不同模型的小鸟 小鸟过柱子 能够通过的柱子越多，越强 最强的几个小鸟，保留基因，并且杂交 产生新小鸟，循环上面的步骤 分析：小鸟 游戏开始，小鸟有飞行动作 不点击：小鸟往下走 点击：小鸟往上跳动一次 小鸟碰到柱子或者地面，游戏结束 思路梳理： 游戏思路 游戏开始 设置神经网络模型（模型初始化） 让AI玩游戏（玩家设定） 启动GameAI 如果所有小鸟死亡，则使用遗传算法优化模型，并且重新启动GameAI，循环操作。 注意：此时柱子的启动模式是当GameAI被启动时（为什么） 思路梳理： GameAI思路 GameAI的操作 GameAI判断的依据： GameAI自主操作 游戏启动 角色死亡 记录得分 删除自己 GameAI加持： 游戏设置 当开始被点击 设置神经网络 设置玩家 启动玩家 优化模型，重启游戏 GameAI加持： GameAI设置 GameAI操作 GameAI操作游戏：使用特征，自主选择操作，直到角色死亡 记录得分，删除死亡角色 注意：飞行动作要单独定义 其他积木说明 游戏裁判设定 游戏规则设定 飞行动作设定 代码汇总 代码汇总 探索 更改每轮运行数量，会产生什么不同？ 思考：为什么？ AI每轮运行数量 平均经过几代成功 5 　 10 　 20 　 50 　 100 　 完成问卷：http://172.16.1.4:83/Question/qudetail?q=543 探索 后向传播算法 神经网络的层数 神经网络神经元的数量 $$