《人工智能课程设计课题》文档汇集了多个人工智能领域的实践性教学项目，旨在通过实际操作加深学生对机器学习、深度学习及自然语言处理等核心概念的理解和应用能力。
人工智能大作业题目如下：
1. 基于A*算法求解八数码问题：
- 至少定义三种不同的启发式函数，并编程实现使用A*算法解决该问题。
- 实现一个可视化界面，展示算法执行过程中的每一步操作。用户可以选择预设的启发式函数、随机初始化初始状态，可以进行单步或连续执行操作；同时能够绘制搜索树并标出每个节点上的估价函数值，并动态显示OPEN表和CLOSED表的变化。
- 统计扩展节点数及算法运行时间，以便对不同启发式策略下的A*算法性能做出对比研究。
2. 基于A*算法的最优路径规划系统：
- 使用真实地图背景（如位图加栅格坐标数据或某种格式的GIS矢量地图），确保地图规模足够大。
- 用户可以在界面上设置起点和终点，通过可视化界面展示整个求解过程。此过程中支持单步执行、连续执行功能，并绘制出所有扩展路径以及找到的最佳路线；同时动态更新OPEN表与CLOSED表的变化情况。
- 可以考虑加入路况信息来优化启发式函数设计，从而提高算法实用性。
3. A*算法的改进研究：
- 提供一种或多种A*算法改进思路，并编写程序实现这些新方法；
- 选取一个具体的问题进行实验，在对比原有与改进后版本的性能表现基础上给出结论分析。
4. 图搜索算法对比研究：
- 编写代码，对不同的图搜索算法（如深度优先、广度优先等）进行比较和评估。
5星
