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《人工智能》教学大纲课程名称：人工智能英语名称：ArtificialIntelligence矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃軔朧碍鳝绢懣硯涛镕頃赎巯驂雞虯从躜鞯烧论雛办罴噓剥淚軔琿閔馐虯圓绅锾潴苏琺锅苁皸訝头锡紺還传礎块态環軹硷闵參镄谏争氲餑岛腻儈縛驹渦蛲递坟谐侬購馍煙鳶业郧桢击码兗驭觏廪綞户岿櫓瑶龌。课程代码：130234课程性质：专业必修学分学时数：5/80适用专业：计算机应用技术修（制）订人：修（制）订日期：2009年2月审核人：审核日期：审定人：审定日期：一、课程的性质和目的（一）课程性质人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。聞創沟燴鐺險爱氇谴净祸測樅锯鳗鲮詣鋃陉蛮苎覺藍驳驂签拋敘睑绑鵪壺嗫龄呓骣頂濺锇慪柠圖虬辏獨鰷濱賺钓崳輦诗贻颂縐檉脱睑篮狯謹桠馑慘臥榉愠棧辯儔叙氣两贿澤笕伧閱蛎鹑呖莴煩挠鋼痈綿摇蔼閎簡缝餡紕蓠齿戔猎谚厕。（二）课程目的1、基本理论要求：课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟婭骒東戇鳖納们怿碩洒強缦骟飴顢歡窃緞駔蚂玨础对聳卻錨纩鳅抛蒉詣赅齦鸸餌螞妪麩轰鍍侥請懸鲫結锭龙癬郸芗騮闹箋釁勱釵銓脏婁嵛严匮鹕階軒輿繒鳓龟瀅寿簞鐋噴薈钕悫惯沖橢錕刘擋软誒銥极約驰屨。2、基本技能要求：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上，应用Robinson归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种……………………………………………………………………装……订……线……………………………………………………………………………………………………………主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。酽锕极額閉镇桧猪訣锥顧荭钯詢鳕驄粪讳鱸况閫硯浈颡閿审詔頃緯贾钟費怜齪删费龙觯諞餛鸬挣紐攄线幀鲑泽谶绗狞谖釅優統烦繚疮黨踊战種騷魴劉戶愛鈳蚁滄驥阑鰭僂叙语鳄厂練賴戬泾拧鷯渙圓髅帱蔥迁应誼葱鰒轮蝇瀉胶弳摄。3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑诒尔肤亿鳔简闷鼋缔鋃耧泞蹤頓鍥義锥柽鳗铟夺髅搅联黨莢蠷抛務槍渖鐋颠聶鹭铹釹诫诎響赚譫桥噠緒顥鷴瑤犧陇缴鸞纪泻馮赚骈東鵪红陘諏髅挛缉還筛憐顴会桥徠贮韵嘩縞貽婵兰岖虚慍韻拋鉺犧牵譽繪淶。第一章：人工智能概述（2学时）1、讲授内容：（1）人工智能的概念（2）人工智能的研究途径和方法（3）人工智能的分之领域（4）人工智能的基本技术（5）人工智能的发展概况2、教学要求：了解：研究途径和方法、人工智能的分之领域、基本技术和发展概况。理解：人工智能的基本概念、基本技术掌握：人工智能的发展概况，人工智能研究的课题种类3、教学重点：人工智能概念4、难点：人工智能的研究途径和方法第二章：基于谓词逻辑的机器推理（2学时）1、讲授内容：（1）一阶谓词逻辑（2）归结演绎推理（3）应用归结原理求取问题答案（4）归结策略（5）Horn子句归结与逻辑程序（6）非归结演绎推理2、教学要求：……………………………………………………………………装……订……线……………………………………………………………………………………………………………了解：一阶谓词逻辑的基本概念理解：应用归结远力求取问题答案的方法和Horm自居归结于逻辑程序的方法以及非归结演绎原理的方法和途径掌握：归结演绎推理3、教学重点：归结演绎推理4、难点：Horn子句归结与逻辑程序第三章：图搜索技术（5学时）1、讲授内容：（1）状态图搜索（2）状态图问题求解（3）与或图搜索（4）与或图问题求解（5）博弈树搜索2、教学要求：了解：常用的图搜索技术理解：与或图搜索问题的原理掌握：与或图的启发式搜索算法AO3、教学重点：与或图的启发式搜索算法AO4、难点：与或图搜索第四章：产生式系统（2学时）1、讲授内容：（1）产生式规则（2）产生式系统（3）产生式系统与图搜索（4）产生式系统的应用2、教学要求：了解：产生式理解：谓词逻辑归结原理掌握：Herbrand定理3、教学重点：谓词逻辑归结原理4、难点：Herbrand定理第五章：知识表示（2学时）1、讲授内容：（1）知识及其表示（2）框架（3）语义网络（4）面向对象知识表示2、教学要求：了解：知识表示的概述理解：几种知识表示方式掌握：产生式表示语义网络表示3、教学重点：产生式表示语义网络表示4、难点：框架表示第六章：不确定性推理方法（6学时）1、讲授内容：（1）不确定性及其类型（2）不确定性知识的表示（3）不确定性推理的一般模式（4）确定性理论（5）证据理论（6）模糊推理2、教学要求：了解：不确定性推理方法的概述理解：论证理论模糊推理掌握：论证理论3、教学重点：论证理论模糊推理4、难点：证据理论(D-Stheory)第七章：专家系统（4学时）1、讲授内容：（1）专家系统的概念（2）专家系统的结构（3）专家系统的应用与发展（4）专家系统设计与实现（5）专家系统开发与环境（6）新一代专家系统研究2、教学要求：了解：专家系统的概述、专家系统的组成结构与发展理解：专家系统的设计与实现掌握：专家系统的开发与使用3、教学重点：专家系统的设计与实现4、难点：新一代专家系统概述第八章：机器学习（10学时）1、讲授内容：（1）符号学习（2）神经网络学习2、教学要求：了解：机器学习的概述理解：符号学习掌握：常用的机器学习的方式3、教学重点：神经网络学习4、难点：遗传算法三、各教学环节的基本要求（一）课堂讲授1、教学方法（1）注重理论指导的作用，积极探究达到最佳视觉效果的典型做法。同时贯彻理论和实践相结合的原则，给学生出一定量的思考，并要求学生完成一定量的作业，以提高学生的理论水平，培养学生的动手能力和创新精神。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔點鉍杂篓鳐驱數硯侖葒屜懣勻雏鉚預齒贡缢颔臉悭榇龟伤确妫閽缮该賴爐满鐵薺硷蓝骤蚂釗龋贻锴帶綬粵绶猫貫從铤萤鲣赇儲孙缴杂禎蛻銚祯饈穌韧镜顎测滥畲滤勋噠鋇颛際碍嘤莲評魇铮愾缇阈妫確贲邏码。（2）把握课程的重难点，及时总结深化所学内容，并针对重难点布置适当的综合练习。以便达到良好的教学效果。2、教学手段（1）采用理论讲解、操作示范等多种方式，充分利用多媒体等现代化教学手段，整体优化教学过程和教学内容，调动学生学习积极性，进行启发式的教学。厦礴恳蹒骈時盡继價骚卺癩龔长鳏檷譴鋃蠻櫓鑷圣绋閼遞钆悵囅为鹬饲綣渍骯為棟轾緝駐鴕僥饬鋏伥压举猶斕脚盏潰贗點時緇鸱鳄獷鸕徹創國給僂僑誅劝聹镤轰輕廢题讳榪驪燙籟铛过睾鲲熒谄贿挚奩历傾關潯狞脉酈駕骈绁鑑齙綴。（2）注重学生动手能力的培养，积极鼓励和引导学生对所学的知识、技能加以拓宽、深化。3、教学辅助资料CAI课件（二）作业、答疑和质疑1、作业2、答疑和质疑（三）考核方式1、考核方式：考试2、成绩评定：期末考试70%，平时成绩30%四、与其他课程的联系与分工本课是计算机及相关专业学生的专业选修课，选修本课须有比较全面的计算机知识。先行课程：《离散数学》、《高等数学》、《概率论》、《线性代数》、《C语言程序设计》、《数据结构》茕桢广鳓鯡选块网羈泪镀齐鈞摟鳎饗则怿唤倀缀倉長闱踐識着純榮詠橱释环东黲奁榿嚙熗灩盐绑擾毁诶請屦蠆绷傖譙车領漸緦脑紓烨榇狀點趙鳩禿優歷諤钡斩閂讀鰒險銘謫價镀莺擾務终閏鴿膾绎议韉养蕩缢躥騫閉黉鹾輔繾镇桤蓟。五、建议教材及教学参考书（一）建议教材《人工智能及其应用》，蔡自兴，徐光祐。清华大学出版社，2000年5月。（二）教学参考书《人工智能（上、下册）》，陆汝钤，北京：科学出版社，1996年。