《人工智能》教學(xué)大綱(共9頁(yè))

1、 職業(yè)學(xué)院課程教學(xué)大綱院系 專業(yè) 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù) 課程 人工智能 編者 2008年 8 月課程教學(xué)大綱審核表課程名稱人工智能課程代碼130234所占學(xué)分?jǐn)?shù)2適用專業(yè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)開課學(xué)期第二學(xué)期總學(xué)時(shí)36課程類別理論+操作課程性質(zhì)專業(yè)選修考核形式考試先修課程計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，C語(yǔ)言，離散數(shù)學(xué)教研室計(jì)算機(jī)應(yīng)用撰寫人盧俞成職稱無(wú)教研室審核意見： 教研室主任簽名： 年 月 日 分院審核意見 分院領(lǐng)導(dǎo)簽名 年 月 日教務(wù)處意見 教務(wù)處長(zhǎng)簽名： 年 月 日廣西城市職業(yè)學(xué)院人工智能課程教學(xué)大綱一、 課程基本情況說明課程編號(hào)：130234適用對(duì)象：高職高專計(jì)算機(jī)專業(yè)二年級(jí)學(xué)生學(xué)分/總學(xué)時(shí)：2/36 講授學(xué)時(shí)：36

2、 實(shí)踐教學(xué)學(xué)時(shí)：0二、課程的性質(zhì)、任務(wù)與課程的教學(xué)目標(biāo)1、課程性質(zhì)與任務(wù)人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)理論基礎(chǔ)研究的重要組成部分，人工智能課程是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)專業(yè)的專業(yè)任選課。通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)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(diǎn)。掌握人工智能的基本概念、基本方法，會(huì)用知識(shí)表示方法、推理方法和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法求解簡(jiǎn)單問題等。 2、課程教學(xué)的目標(biāo)人工智能是理論性較強(qiáng)，涉及知識(shí)面較廣，方法和技術(shù)較復(fù)雜的一門學(xué)科。通過對(duì)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握人工智能的一個(gè)問題和三大技術(shù)，即通用問題求解和知識(shí)表示技術(shù)、搜索技術(shù)、推理技術(shù)。具體要求是：學(xué)生在較堅(jiān)實(shí)打好的人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（數(shù)

3、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(xué)手段對(duì)確定性和不確定性的知識(shí)完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基礎(chǔ)上，應(yīng)用Robinson歸結(jié)原理進(jìn)行定理證明；應(yīng)掌握問題求解（GPS）的狀態(tài)空間法，能應(yīng)用幾種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(jià)的搜索、A算法、A*算法、博弈數(shù)的極大極小法、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、DS證據(jù)理論等，利用數(shù)值分析中常用方法進(jìn)行正確計(jì)算。三、課程教學(xué)主要內(nèi)容及要求（一）課程內(nèi)容第一章 人工智能概述 2學(xué)時(shí)1.1人工智能的概念1.2人工智能的研究途徑和方

4、法1.3人工智能的分之領(lǐng)域1.4人工智能的基本技術(shù)1.5人工智能的發(fā)展概況第二章 基于謂詞邏輯的機(jī)器推理 5學(xué)時(shí)2.1一階謂詞邏輯* 2.2歸結(jié)演繹推理2.3應(yīng)用歸結(jié)原理求取問題答案# 2.4歸結(jié)策略2.5 Horn子句歸結(jié)與邏輯程序2.6 非歸結(jié)演繹推理第三章 圖搜索技術(shù) 5學(xué)時(shí)* 3.1狀態(tài)圖搜索（重點(diǎn)理解）3.2狀態(tài)圖問題求解（一般理解）# 3.3與或圖搜索（難點(diǎn)）3.4與或圖問題求解（一般理解）3.5博弈樹搜索（一般理解）第四章 產(chǎn)生式系統(tǒng) 2學(xué)時(shí)4.1產(chǎn)生式規(guī)則（一般理解）4.2產(chǎn)生式系統(tǒng)（一般理解）4.3產(chǎn)生式系統(tǒng)與圖搜索（一般理解）4.4產(chǎn)生式系統(tǒng)的應(yīng)用（一般理解）第五章 知識(shí)表

5、示 2學(xué)時(shí)5.1知識(shí)及其表示（一般理解）5.2框架（一般理解）5.3語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)（一般理解）5.4面向?qū)ο笾R(shí)表示（一般理解） 第六章 不確定性處理 6學(xué)時(shí)6.1不確定性及其類型（一般理解）6.2不確定性知識(shí)的表示（一般理解）6.3不確定性推理的一般模式（一般理解）* 6.4確定性理論（重點(diǎn)理解）* 6.5證據(jù)理論（重點(diǎn)理解）* 6.6模糊推理（重點(diǎn)理解）第七章 專家系統(tǒng) 4學(xué)時(shí)7.1專家系統(tǒng)的概念（一般理解）* 7.2專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（重點(diǎn)理解）7.3專家系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展（一般理解）7.4專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（一般理解）7.5專家系統(tǒng)開發(fā)與環(huán)境（一般理解）7.6新一代專家系統(tǒng)研究（一般理解）第八章

6、機(jī)器學(xué)習(xí) 4學(xué)時(shí)8.1符號(hào)學(xué)習(xí)（一般理解） # 8.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)（難點(diǎn)）（二）、教學(xué)基本要求1總體要求通過本課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握人工智能的基礎(chǔ)理論主要包括人工智能的基本概念、基于謂詞邏輯的機(jī)器推理；掌握知識(shí)的表示技術(shù)、圖搜索技術(shù)；基本推理技術(shù)和有關(guān)專家系統(tǒng)方面的知識(shí)。2具體要求第一章 人工智能概述 2學(xué)時(shí)內(nèi)容與要求：一般理解人工智能的基本概念、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。第二章 基于謂詞邏輯的機(jī)器推理 5學(xué)時(shí)重點(diǎn)：歸結(jié)演繹推理的基本過程。難點(diǎn)：歸結(jié)策略的基本方法和過程。內(nèi)容和要求：一般理解一階謂詞邏輯的基本概念、應(yīng)用歸結(jié)遠(yuǎn)力求取問題答案的方法和Horm自居歸結(jié)

7、于邏輯程序的方法以及非歸結(jié)演繹原理的方法和途徑。第三章 圖搜索技術(shù) 5學(xué)時(shí)重點(diǎn)：理解狀態(tài)圖搜索方法和基本過程。難點(diǎn)：理解與或圖搜索的基本方法。內(nèi)容和要求：理解和熟練各種圖搜索技術(shù)的概念和方法。以及應(yīng)用情況。第四章 產(chǎn)生式系統(tǒng) 2學(xué)時(shí)內(nèi)容和要求：理解產(chǎn)生式系統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則、系統(tǒng)和圖搜索的方法以及具體應(yīng)用方法。第五章 知識(shí)表示 2學(xué)時(shí) 內(nèi)容和要求：理解知識(shí)表示的基本概念和方法以及面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示。第六章 不確定性處理 6學(xué)時(shí)重點(diǎn)：確定性理論、證據(jù)理論和模糊推理的過程。內(nèi)容和要求：對(duì)于不確定性的處理過程和相關(guān)概念。第七章 專家系統(tǒng) 4學(xué)時(shí)重點(diǎn)：專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。內(nèi)容和要求：要求熟悉和掌握專家系統(tǒng)

8、的基本概念和原理。尤其重點(diǎn)理解專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)。第八章 機(jī)器學(xué)習(xí) 4學(xué)時(shí)難點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基本方法。內(nèi)容和要求：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法和過程。重點(diǎn)掌握學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基本過程。第九章 自然語(yǔ)言理解 6學(xué)時(shí)內(nèi)容和要求：理解與掌握自然語(yǔ)言的基本方法。四、課程教學(xué)內(nèi)容及學(xué)時(shí)分配表課程內(nèi)容學(xué) 時(shí) 安 排備注總學(xué)時(shí)授課方式演示方式作業(yè)計(jì)劃第1章2講授多媒體第2章5講授多媒體作業(yè)第3章5實(shí)踐多媒體第4章2講授多媒體第5章2講授多媒體第6章6講授多媒體作業(yè)第7章4講授多媒體第8章4講授多媒體第9章6講授多媒體合 計(jì)36多媒體五、課程的內(nèi)容考核要求內(nèi)容考核要求：第一章 人工智能概述一般理解人工智能的基本概念、

9、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。第二章 基于謂詞邏輯的機(jī)器推理一般理解一階謂詞邏輯的基本概念、應(yīng)用歸結(jié)遠(yuǎn)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。第三章 圖搜索技術(shù) 理解和熟練各種圖搜索技術(shù)的概念和方法。以及應(yīng)用情況。第四章 產(chǎn)生式系統(tǒng) 理解產(chǎn)生式系統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則、系統(tǒng)和圖搜索的方法以及具體應(yīng)用方法。第五章 知識(shí)表示 理解知識(shí)表示的基本概念和方法以及面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示。第六章 不確定性處理 對(duì)于不確定性的處理過程和相關(guān)概念。第七章 專家系統(tǒng) 要求熟悉和掌握專家系統(tǒng)的基本概念和原理。尤其重點(diǎn)理解專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)。第八章 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法和過程。重點(diǎn)掌握學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基本過程。第九章 自然語(yǔ)言理解 6學(xué)時(shí)理解與掌握自然語(yǔ)言的基本方法。六、必要說明（一）本課程與其他課程的聯(lián)系與分工:先行課程：離散數(shù)學(xué)、高等數(shù)學(xué)、概率論、線性代數(shù)、C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).（二）課程推薦使用的教材及教學(xué)參考資料1建議教材人工智能及其應(yīng)用，蔡自興，徐光祐。清華大學(xué)出版社，2000年5月2教學(xué)參考書人工智能（上、下冊(cè)），陸汝鈐，北京：科學(xué)出版社， 1996年（三）考核方式及成績(jī)?cè)u(píng)定1、考核方式