人工智能詳細教學大綱

1、人工智能詳細教學大綱 人工智能教學大綱 課程代碼：130234 課程性質(zhì)：專業(yè)必修 學分學時數(shù)：5/80 適用專業(yè)：計算機應用技術(shù) 、課程的性質(zhì)和目的 （一）課程性質(zhì) 人工智能是計算機科學理論基礎(chǔ)研究的重要組成部分，人工智能課程是計算機科學技術(shù)專業(yè)的 專業(yè)拓展選修課。通過本課程的學習使學生了解人工智能的提出、幾種智能觀、重要研究領(lǐng)域，掌 握人工智能求解方法的特點。掌握人工智能的基本概念、基本方法，會用知識表示方法、推理方法 和機器學習等方法求解簡單問題等。 （二）課程目的 1、基本理論要求: 課程介紹人工智能的主要思想和基本技術(shù)、方法以及有關(guān)問題的入門知識。要求學生了解人工 智能的主要思想和方

2、法。 2、基本技能要求: Herbrand域概念和Horn子句的基 學生在較堅實打好的人工智能數(shù)學基礎(chǔ)（數(shù)理邏輯、概率論、模糊理論、數(shù)值分析）上，能夠 利用這些數(shù)學手段對確定性和不確定性的知識完成推理；在理解 礎(chǔ)上，應用 Robinson歸結(jié)原理進行定理證明；應掌握問題求解（GPS的狀態(tài)空間法，能應用幾種 A算法、A*算法、博弈 主要的盲目搜索和啟發(fā)式搜索算法（寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、有代價的搜索、 數(shù)的極大一極小法、a B剪枝技術(shù)）完成問題求解；并能熟悉幾種重要的不確定推理方法，如確 定因子法、主觀 Bayes方法、D S證據(jù)理論等，利用數(shù)值分析中常用方法進行正確計算。 3、職業(yè)素質(zhì)要求： 結(jié)合

3、實戰(zhàn)，初步理解和掌握人工智能的相關(guān)技術(shù)。 、教學內(nèi)容、重（難）點、教學要求及學時分配 第一章：人工智能概述（2學時） 1、講授內(nèi)容: （1）人工智能的概念 （2）人工智能的研究途徑和方法 3) 人工智能的分之領(lǐng)域 4) 人工智能的基本技術(shù) 5) 人工智能的發(fā)展概況 2、教學要求： 了解：研究途徑和方法、人工智能的分之領(lǐng)域、基本技術(shù)和發(fā)展概況。 理解：人工智能的基本概念、基本技術(shù) 掌握：人工智能的發(fā)展概況，人工智能研究的課題種類 3、教學重點： 人工智能概念 4、難點： 人工智能的研究途徑和方法 第二章：基于謂詞邏輯的機器推理( 2 學時) 1、講授內(nèi)容： 1) 一階謂詞邏輯 2) 歸結(jié)演繹推理

4、 3) 應用歸結(jié)原理求取問題答案 4) 歸結(jié)策略 5) Horn 子句歸結(jié)與邏輯程序 6) 非歸結(jié)演繹推理 2、教學要求： 了解：一階謂詞邏輯的基本概念 理解：應用歸結(jié)遠力求取問題答案的方法和Horm自居歸結(jié)于邏輯程序的方法以及非歸結(jié)演繹原理的 方法和途徑 掌握：歸結(jié)演繹推理 3、教學重點： 歸結(jié)演繹推理 4、難點： Horn 子句歸結(jié)與邏輯程序 第三章：圖搜索技術(shù)( 5 學時) 1、講授內(nèi)容： 1) 狀態(tài)圖搜索 2) 狀態(tài)圖問題求解 3) 與或圖搜索 4) 與或圖問題求解 5) 博弈樹搜索 2、教學要求： 了解：常用的圖搜索技術(shù) 理解：與或圖搜索問題的原理 掌握：與或圖的啟發(fā)式搜索算法 AO

5、 3、教學重點： 與或圖的啟發(fā)式搜索算法 AO 4、難點： 與或圖搜索 第四章： 產(chǎn)生式系統(tǒng) (2 學時) 1、講授內(nèi)容： 1) 產(chǎn)生式規(guī)則 2) 產(chǎn)生式系統(tǒng) 3) 產(chǎn)生式系統(tǒng)與圖搜索 4) 產(chǎn)生式系統(tǒng)的應用 2、教學要求： 了解：產(chǎn)生式 理解：謂詞邏輯歸結(jié)原理 掌握： Herbrand 定理 3、教學重點： 謂詞邏輯歸結(jié)原理 4、難點： Herbrand 定理 第五章：知識表示( 2 學時) 1、講授內(nèi)容： 1) 知識及其表示 2) 框架 3) 語義網(wǎng)絡 4) 面向?qū)ο笾R表示 2、教學要求： 了解：知識表示的概述 理解：幾種知識表示方式 掌握：產(chǎn)生式表示 語義網(wǎng)絡表示 3、教學重點： 產(chǎn)生

6、式表示 語義網(wǎng)絡表示 4、難點： 框架表示 第六章：不確定性推理方法( 6 學時) 1、講授內(nèi)容： 1） 不確定性及其類型 2） 不確定性知識的表示 3） 不確定性推理的一般模式 4） 確定性理論 5） 證據(jù)理論 6） 模糊推理 2、教學要求： 了解：不確定性推理方法的概述 理解：論證理論 模糊推理 掌握：論證理論 3、教學重點： 論證理論 模糊推理 4、難點： 證據(jù)理論 （D-Stheory） 第七章 ：專家系統(tǒng)（ 4 學時） 1、講授內(nèi)容： （1） 專家系統(tǒng)的概念 （2） 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) （3） 專家系統(tǒng)的應用與發(fā)展 （4） 專家系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) （5） 專家系統(tǒng)開發(fā)與環(huán)境 （6） 新一代專

7、家系統(tǒng)研究 2、教學要求： 了解：專家系統(tǒng)的概述、專家系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)與發(fā)展 理解：專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 掌握：專家系統(tǒng)的開發(fā)與使用 3、教學重點： 專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 4、難點： 新一代專家系統(tǒng)概述 第八章： 機器學習 （10 學時） 1、講授內(nèi)容： 1） 符號學習 2） 神經(jīng)網(wǎng)絡學習 2、教學要求： 了解：機器學習的概述 理解：符號學習 掌握：常用的機器學習的方式 3、教學重點： 神經(jīng)網(wǎng)絡學習 4、難點： 遺傳算法 三、各教學環(huán)節(jié)的基本要求 一) 課堂講授 同時貫徹理論和實踐相結(jié)合 1、教學方法 1) 注重理論指導的作用， 積極探究達到最佳視覺效果的典型做法。 的原則，給學生出一定量的思考

8、，并要求學生完成一定量的作業(yè)，以提高學生的理論水平， 培養(yǎng)學生的動手能力和創(chuàng)新精神。 2) 把握課程的重難點，及時總結(jié)深化所學內(nèi)容，并針對重難點布置適當?shù)木C合練習。以便達到 良好的教學效果。 2、教學手段 1) 采用理論講解、操作示范等多種方式，充分利用多媒體等現(xiàn)代化教學手段，整體優(yōu)化教學過 程和教學內(nèi)容，調(diào)動學生學習積極性，進行啟發(fā)式的教學。 2) 注重學生動手能力的培養(yǎng)，積極鼓勵和引導學生對所學的知識、技能加以拓寬、深化。 3、教學輔助資料 CAI 課件 二) 作業(yè)、答疑和質(zhì)疑 1、作業(yè) 2、答疑和質(zhì)疑 三) 考核方式 1、 考核方式： 考試 2、 成績評定： 期末考試 70%，平時成績 30% 、與其他課程的聯(lián)系與分工 本課是計算機及相關(guān)專業(yè)學生的專業(yè)選修課， 選修本課須有比較全面的計算機知識。 先行課程： C語