人工智能基礎(chǔ)教學(xué)大綱(自考)解析

人工智能基礎(chǔ)教學(xué)大綱(自考)解析人工智能基礎(chǔ)教學(xué)大綱(自考)解析23/23人工智能基礎(chǔ)教學(xué)大綱(自考)解析人工智能基礎(chǔ)（8017）考試大綱一,課程性質(zhì)及設(shè)置目的課程性質(zhì)和特點(diǎn)“人工智能”是21世紀(jì)計算機(jī)科學(xué)發(fā)展的主流，為了培育國家建設(shè)跨世紀(jì)的有用人才，在計算機(jī)專業(yè)本科開設(shè)《人工智能基礎(chǔ)》課程是非常必要的?！度斯ぶ悄芑A(chǔ)》是計算機(jī)專業(yè)本科的一門必修課程，本課程中涉及的理論,原理,方法和技術(shù)有助于學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)其他專業(yè)課程。開設(shè)本課程的目的是培育學(xué)生軟件開發(fā)的“智能”觀念；駕馭人工智能的基本理論,基本方法和基本技術(shù)；提高解決“智能”問題的實(shí)力，為今后的接著深造和智能系統(tǒng)研制，以及進(jìn)行相關(guān)的工作打下人工智能方面的基礎(chǔ)。本課程的基本要求（課程總目標(biāo)）《人工智能基礎(chǔ)》是理論性較強(qiáng)，涉及知識面較廣，方法和技術(shù)較困難的一門學(xué)科。通過對本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)駕馭人工智能的一個問題和三大技術(shù)，即通用問題求解和知識表示技術(shù),搜尋技術(shù),推理技術(shù)。詳細(xì)要求是：學(xué)生在較堅實(shí)打好的人工智能數(shù)學(xué)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(xué)手段對確定性和不確定性的知識完成推理；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)駕馭問題求解（GPS）的狀態(tài)空間法，能應(yīng)用幾種主要的盲目搜尋和啟發(fā)式搜尋算法（寬度優(yōu)先,深度優(yōu)先,有代價的搜尋,A算法,A*算法,博弈數(shù)的極大—微小法,α―β剪枝技術(shù)）完成問題求解；并能熟識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(jìn)行正確計算。另外，學(xué)生還應(yīng)當(dāng)了解專家系統(tǒng)的基本概念,探討歷史,系統(tǒng)結(jié)構(gòu),系統(tǒng)評價和領(lǐng)域應(yīng)用。學(xué)生還應(yīng)相識機(jī)器學(xué)習(xí)對于智能軟件研制的重要性，駕馭機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念，機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及其相應(yīng)的學(xué)習(xí)機(jī)制，幾個典型的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法,功能和領(lǐng)域應(yīng)用。本課程及相關(guān)課程的聯(lián)系,分工或區(qū)分及本課程相關(guān)的課程有：離散數(shù)學(xué),算法設(shè)計,數(shù)值分析,程序設(shè)計語言等。離散數(shù)學(xué)中的命題邏輯,謂詞邏輯,樹/圖,表等知識是本課程的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一。本課程中的知識表示須要利用矩陣,表,樹/圖,多元組等手段，因此學(xué)生前期的離散數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)，對于本課程起到了基礎(chǔ)作用。本課程涉及到很多算法設(shè)計（尤其是問題求解），算法分析中的算法的可計算性和計算困難性,算法的可納性等理論作為本課程中搜尋算法的理論支撐。數(shù)值分析中的曲線插值方法要在本課程中僅作為數(shù)學(xué)工具進(jìn)行運(yùn)用，本課程并不象數(shù)值分析課程那樣去介紹方法的理論。在本課程中，探討問題求解方法須要從算法到代碼的轉(zhuǎn)換，而這種轉(zhuǎn)換的工具是程序設(shè)計語言，所以本課程要求學(xué)生已經(jīng)駕馭了這方面的知識。課程內(nèi)容及考核目標(biāo)緒論學(xué)習(xí)目的及要求本章內(nèi)容是本課程的導(dǎo)論。本章的重點(diǎn)是：人工智能探討目標(biāo),探討內(nèi)容,探討的途徑（方法）,探討的領(lǐng)域等內(nèi)容。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)理解什么是智能,深刻理解什么是人工智能,人工智能探討的目標(biāo)（近期目標(biāo)和長遠(yuǎn)目標(biāo)）,人工智能探討的內(nèi)容,人工智能探討的途徑，要了解人工智能探討的歷史和探討領(lǐng)域的大致狀況（不少于八個領(lǐng)域）。同時，學(xué)生要駕馭圖靈測試的過程。課程內(nèi)容第一節(jié)人工智能概況1,什么是人工智能：學(xué)者們從不同的探討角度對人工智能有多種不同的定義，在這些定義中學(xué)生應(yīng)駕馭其定義的實(shí)質(zhì)。2,人工智能探討的對象是知識3,人工智能探討概括為一大問題和三大技術(shù)4,關(guān)于智能的定義5,圖靈測試6,D.B.Lenat和E.A.Fengenbaum的知識閾Nilsson的物理符號假設(shè)7,日本渡邊慧的定義第二節(jié)人工智能探討途徑1,以思維理論和認(rèn)知心理學(xué)基礎(chǔ)的符號主義學(xué)派基本思想2,符號主義學(xué)派的代表人物3,以閾值理論為基礎(chǔ)的聯(lián)結(jié)主義學(xué)派基本思想4,聯(lián)結(jié)主義（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）探討不存在符號運(yùn)算5,聯(lián)結(jié)主義探討的歷史6,聯(lián)結(jié)主義探討的代表任務(wù)7,以進(jìn)化理論為基礎(chǔ)的行為主義學(xué)派基本思想8,行為主義學(xué)派的代表人物第三節(jié)人工智能探討的目標(biāo)1,人工智能近期探討目標(biāo)2,人工智能遠(yuǎn)期探討目標(biāo)第四節(jié)人工智能探討的內(nèi)容1,機(jī)器感知2,機(jī)器思維3,機(jī)器學(xué)習(xí)4,機(jī)器行為5,智能系統(tǒng)及智能計算機(jī)的構(gòu)造技術(shù)第五節(jié)人工智能探討領(lǐng)域1,模式識別（PatternRecognition）2,問題求解（ProblemSolving）3,自然語言理解（NaturallangrageUnderstanding）4,專家系統(tǒng)（ExpertSystem）5,機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning）6,自動定理證明（AutomaticTheoremProving）7,自動程序設(shè)計（AutomaticProgramming）8,機(jī)器人學(xué)（Robots）9,博弈（Game）10,智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecisionSupportSystem）11,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificialnaturalnetworks）第六節(jié)人工智能探討的歷史回顧及進(jìn)展1,對人工智能起到奠基作用的幾項(xiàng)工作2,人工智能誕生的時間和地點(diǎn)3,1957年紐厄爾,西慕的GPS4,1960年麥卡錫的LISP語言5,1964年魯賓遜的歸結(jié)原理6,70年代的專家系統(tǒng)黃金時代（1977年費(fèi)根鮑母提出知識工程概念）7,1987年ComputationalIntelligence雜志發(fā)表“純粹理性批判”的論文，次年又發(fā)表“計算機(jī)理解質(zhì)疑”，開展了對人工智能發(fā)展的理性辯論8,1991年ArtificialIntelligence雜志發(fā)表了人工智能基礎(chǔ)專集，聞名專家們對人工智能基礎(chǔ)性假設(shè)進(jìn)行了辯論。（三）考核知識點(diǎn)1,人工智能定義2,人工智能探討的對象3,圖靈測試4,人工智能探討的三大途徑5,人工智能探討的近期目標(biāo)和遠(yuǎn)期目標(biāo)6,人工智能探討的五大內(nèi)容7,人工智能探討的主要領(lǐng)域（四）考核要求1,人工智能定義（1）識記：人工智能的通常定義（2）領(lǐng)悟：人工智能的其他定義2,人工智能探討的對象（1）識記：人工智能探討的對象是知識（2）領(lǐng)悟：及計算機(jī)科學(xué)其他學(xué)科的區(qū)分（3）簡單應(yīng)用：知識+推理=智能程序；數(shù)據(jù)+算法=程序3,圖靈測試（1）識記：圖靈測試過程的描述（2）領(lǐng)悟：圖靈測試是推斷機(jī)器是否是智能機(jī)的一個標(biāo)準(zhǔn)4,人工智能探討的三大途徑（1）識記：人工智能探討的三種途徑（2）領(lǐng)悟：每種探討途徑的理論基礎(chǔ)和基本思想（3）簡單應(yīng)用：結(jié)合系統(tǒng)的研制，舉例說明各個探討途徑的實(shí)施方法（4）綜合應(yīng)用：結(jié)合機(jī)器人的研制，說明三種探討方法在其中的應(yīng)用5,人工智能探討的近期目標(biāo)和遠(yuǎn)期目標(biāo)（1）識記：人工智能探討的近期目標(biāo)和遠(yuǎn)期目標(biāo)的內(nèi)容（2）領(lǐng)悟：為什么近期目標(biāo)只能是研制模擬人思維的智能程序6,人工智能探討的五大內(nèi)容（1）識記：人工智能探討的五個內(nèi)容（2）領(lǐng)悟：每種探討內(nèi)容的理論基礎(chǔ)和基本方法（3）簡單應(yīng)用：利用機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，推斷程序是否是智能程序7,人工智能探討的主要領(lǐng)域（1）識記：至少記憶人工智能探討的八個領(lǐng)域（2）領(lǐng)悟：每個探討領(lǐng)域的探討內(nèi)容,基本方法以及應(yīng)用問題求解的基本原理（一）學(xué)習(xí)目的及要求本章探討問題求解的基本原理和基本方法，它直接關(guān)系到智能系統(tǒng)的性能和效率，因而它是本課程的重點(diǎn)章節(jié)。本章的重點(diǎn)知識有：知識的狀態(tài)空間表示法,盲目搜尋的寬度優(yōu)先和深度優(yōu)先法,啟發(fā)式搜尋的估價函數(shù),及/或樹,A算法和A*算法,博弈樹的α-β剪枝算法。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)駕馭狀態(tài)及狀態(tài)空間表示問題的幾種主要方法（矩陣法,多元組法,樹/圖法等），駕馭問題通過等價變換和分解，分別形成或節(jié)點(diǎn)和及節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)的可解性；駕馭搜尋的各種算法；駕馭啟發(fā)函數(shù)的含義并能依據(jù)問題實(shí)際正確構(gòu)造估價函數(shù)；理解OPEN表和CLOSED表的作用及其特點(diǎn)；深刻理解博弈樹節(jié)點(diǎn)α值和β值的意義和其倒推值的計算，并駕馭α-β剪枝技術(shù)。（二）課程內(nèi)容第一節(jié)基本概念1,什么是搜尋：搜尋分為盲目搜尋和啟發(fā)式搜尋2,狀態(tài)空間表示法：由狀態(tài)和算法表示慰問體的一種方法3,及/或樹表示法：分解,等價變換,本原問題,節(jié)點(diǎn)的可解性狀態(tài)空間搜尋策略1,狀態(tài)空間的一般搜尋過程OPEN表：用來存放剛生成的節(jié)點(diǎn)CLOSED表：用來存放將要擴(kuò)展或者已擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)2,寬度優(yōu)先搜尋策略3,深度優(yōu)先搜尋策略4,有界的深度優(yōu)先搜尋策略5,代價樹的寬度優(yōu)先搜尋策略6,代價樹的深度優(yōu)先搜尋策略啟發(fā)式搜尋1,啟發(fā)信息和啟發(fā)函數(shù)2,局部擇優(yōu)搜尋3,全局擇優(yōu)搜尋4,A*算法及/或樹的搜尋策略1,及/或樹的一般搜尋過程2,及/或樹的寬度優(yōu)先搜尋3,及/或樹的深度優(yōu)先搜尋4,及/或樹的有序搜尋博弈樹1,博弈樹的啟發(fā)式搜尋2,極大微小法3,α-β剪枝技術(shù)（三）考核知識點(diǎn)1,狀態(tài)空間搜尋的基本概念2,寬度優(yōu)先搜尋算法的基本思想3,深度優(yōu)先搜尋算法的基本思想4,有界的深度優(yōu)先搜尋算法的基本思想5,代價樹的寬度優(yōu)先搜尋的基本思想6,代價樹的深度優(yōu)先搜尋的基本思想7,啟發(fā)式搜尋8,及/或樹的有序搜尋的基本思想（四）考核要求1,狀態(tài)空間搜尋的基本概念識記：狀態(tài),狀態(tài)空間的定義；本原問題,可解節(jié)點(diǎn),不可解節(jié)點(diǎn),解樹的定義領(lǐng)悟：節(jié)點(diǎn)的等價變換和分解簡單應(yīng)用：對應(yīng)用問題構(gòu)造狀態(tài)空間（樹）2,寬度優(yōu)先搜尋算法的基本思想識記：盲目搜尋及啟發(fā)式搜尋的區(qū)分寬度優(yōu)先搜尋算法的描述領(lǐng)悟：寬度優(yōu)先搜尋算法OPEN表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是隊(duì)列寬度優(yōu)先搜尋算法的優(yōu)缺點(diǎn)簡單應(yīng)用：寬度優(yōu)先搜尋算法的程序設(shè)計綜合應(yīng)用：八數(shù)碼問題的寬度優(yōu)先搜尋3,深度優(yōu)先搜尋算法的基本思想識記：深度優(yōu)先搜尋算法的描述領(lǐng)悟：深度優(yōu)先搜尋算法OPEN表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是堆棧深度優(yōu)先搜尋算法的優(yōu)缺點(diǎn)簡單應(yīng)用：深度優(yōu)先搜尋算法的程序設(shè)計綜合應(yīng)用：黑白將牌問題的深度優(yōu)先搜尋4,有界的深度優(yōu)先搜尋算法的基本思想（1）識記：有界的深度優(yōu)先搜尋算法描述狀態(tài)空間節(jié)點(diǎn)的深度定義（2）領(lǐng)悟：有界的深度優(yōu)先搜尋及深度優(yōu)先搜尋的區(qū)分（3）簡單應(yīng)用：有界的深度優(yōu)先搜尋算法的程序設(shè)計（4）綜合應(yīng)用：三階漢諾塔問題的有界的深度優(yōu)先搜尋5,代價樹的寬度優(yōu)先搜尋的基本思想（1）識記：代價樹的概念：代價樹的寬度優(yōu)先搜尋的算法描述（2）領(lǐng)悟：代價樹的寬度優(yōu)先搜尋仍舊是一種盲目搜尋方法在OPEN表中全部節(jié)點(diǎn)按代價從小到大排序（3）簡單應(yīng)用：代價樹的寬度優(yōu)先搜尋算法的程序設(shè)計6,代價樹的深度優(yōu)先搜尋的基本思想（1）識記：代價樹的深度優(yōu)先搜尋的算法描述（2）領(lǐng)悟：代價樹的深度優(yōu)先搜尋及代價樹的寬度優(yōu)先搜尋擴(kuò)展的子節(jié)點(diǎn)按代價從小到大排序，并存放在OPEN表的首部（3）簡單應(yīng)用：代價樹的深度優(yōu)先搜尋算法的程序設(shè)計7,啟發(fā)式搜尋（1）識記：啟發(fā)性信息和估價函數(shù)：估價函數(shù)各項(xiàng)的物理意義（2）領(lǐng)悟：估價函數(shù)各項(xiàng)的物理意義局部擇優(yōu)搜尋和全局擇優(yōu)的基本思想A*算法的基本思想（3）簡單應(yīng)用：寫出黑白將牌問題的估價函數(shù)（4）綜合應(yīng)用：八數(shù)碼問題的局部擇優(yōu)和全局擇優(yōu)算法8,及/或樹的有序搜尋的基本思想（1）識記：及/或樹的有序搜尋的一般過程及/或樹的有序搜尋的寬度優(yōu)先算法及/或樹的有序搜尋的深度優(yōu)先算法及/或樹的有序搜尋的有序搜尋算法博弈樹的啟發(fā)式搜尋算法（2）領(lǐng)悟：博弈樹的假設(shè)條件大微小法α-β剪枝技術(shù)（3）簡單應(yīng)用：節(jié)點(diǎn)的α值,β值的計算；α-β剪枝技術(shù)的應(yīng)用（4）綜合應(yīng)用：博弈樹中各節(jié)點(diǎn)倒推值的計算以及α-β剪枝的應(yīng)用第三章知識及知識表示（一）學(xué)習(xí)目的及要求人類的智能活動過程主要是一個獲得知識和應(yīng)用知識的過程。因而，知識表示構(gòu)成了人工智能的一種重要技術(shù)，它是探討知識和智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。本章的重點(diǎn)知識有：關(guān)于知識的概念以及特征；知識表示的主要模式。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)駕馭人們社會活動和科學(xué)探討中的知識表示的形態(tài)，知識的特征及知識的分類。駕馭一階謂詞邏輯的知識表示,產(chǎn)生式系統(tǒng)的知識表示,框架的知識表示法,語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示法。理解腳本的知識表示法,Petri網(wǎng)的知識表示法和面對對象的知識表示法。（二）課程內(nèi)容第一節(jié)基本概念1,什么是知識2,知識的特征3,知識的分類4,知識的表示一階謂詞邏輯表示方法1,表示知識方法2,一階謂詞邏輯表示方法的特點(diǎn)產(chǎn)生式表示法1,產(chǎn)生式的基本形式2,產(chǎn)生式系統(tǒng)3,產(chǎn)生式系統(tǒng)的分類4,產(chǎn)生式表示法的特點(diǎn)框架表示法1,框架理論2,框架3,框架網(wǎng)絡(luò)4,框架中槽的設(shè)置及組織5,框架表示法的特點(diǎn)語義網(wǎng)絡(luò)表示法1,語義網(wǎng)絡(luò)的概念2,知識的語義網(wǎng)絡(luò)表示3,常用的語義聯(lián)系4,語義網(wǎng)絡(luò)中問題求解的過程5,語義網(wǎng)絡(luò)表示的特點(diǎn)腳本1,概念依靠理論2,腳本過程表示法1,過程的知識表示方法2,過程表示法的特點(diǎn)Petri網(wǎng)表示法1,Petri網(wǎng)知識表示2,Petri網(wǎng)表示法的特點(diǎn)面對對象的知識表示1,面對對象的基本概念2,面對對象知識表示（三）考核知識點(diǎn)1,關(guān)于知識的基本概念2,知識的一階謂詞邏輯表示3,知識的產(chǎn)生式表示4,知識的框架表示5,知識的語義網(wǎng)絡(luò)表示（四）考核要求1,關(guān)于知識的基本概念識記：數(shù)據(jù),信息的定義；知識的一般定義領(lǐng)悟：知識的特性；從不同角度對知識的分類簡單應(yīng)用：針對不同類型的知識，應(yīng)用不同的知識表示方法2,知識的一階謂詞邏輯表示（1）識記：一階謂詞邏輯表示知識的一般形式（定義謂詞,連接詞和量詞的運(yùn)用）；（2）領(lǐng)悟：一階謂詞邏輯適合于表示事物的狀態(tài),屬性,概念（描述性,確定性知識）；一階謂詞邏輯表示知識的特點(diǎn)簡單應(yīng)用：用一階謂詞邏輯表示法表示數(shù)學(xué)定理綜合應(yīng)用：用一階謂詞邏輯表示法表示機(jī)器人的狀態(tài)3,產(chǎn)生式系統(tǒng)（1）識記：產(chǎn)生式的基本形式：或者，其中是產(chǎn)生式前提，是一組結(jié)論或操作。產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成（規(guī)則庫,綜合數(shù)據(jù)庫,限制系統(tǒng)）（2）領(lǐng)悟：產(chǎn)生式系統(tǒng)把知識表示成“模式→動作”對；產(chǎn)生式系統(tǒng)分類；產(chǎn)生系統(tǒng)知識表示的特點(diǎn)簡單應(yīng)用：用產(chǎn)生式系統(tǒng)表示動物世界問題4,知識的框架表示（1）識記：框架是一種所論對象屬性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；框架結(jié)構(gòu)組成；框架表示知識的特點(diǎn)（2）領(lǐng)悟：框架的BNF描述；框架網(wǎng)絡(luò)；框架網(wǎng)絡(luò)重要特征：繼承性（3）簡單應(yīng)用：系統(tǒng)預(yù)定義的槽名：ISA,AKO,Subclass,Instance,Part-of,Infer,Possible-Reason等綜合應(yīng)用：框架系統(tǒng)中求解問題的基本過程5,知識的語義網(wǎng)絡(luò)表示（1）識記：語義網(wǎng)絡(luò)是通過概念及其關(guān)系來表達(dá)知識的一種網(wǎng)絡(luò)圖；它是一個帶有標(biāo)識的有向圖；簡單語義網(wǎng)絡(luò)三元組表示（2）領(lǐng)悟：語義網(wǎng)絡(luò)的BNF描述；用語義網(wǎng)絡(luò)表示事實(shí)；用語義網(wǎng)絡(luò)表示事實(shí)之間的關(guān)系；用語義網(wǎng)絡(luò)表示困難的知識；語義網(wǎng)絡(luò)知識表示的特點(diǎn)（3）簡單應(yīng)用：分類關(guān)系,聚集關(guān)系,推論關(guān)系,時間,位置關(guān)系,多元關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)表示（4）綜合應(yīng)用：常用的語義聯(lián)系：A-Member-of,Composed-of,Have,Before,After,At,Located-on（at,under,inside,outside）,Similar-to,Near-to；語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)基于一階謂詞邏輯的問題求解（一）學(xué)習(xí)目的及要求基于一階謂詞邏輯的問題求解是模擬機(jī)器思維實(shí)力，使之能運(yùn)用推理，完成問題求解。本章探討應(yīng)用有關(guān)推理的方法和推理的限制策略，特殊是基于一階謂詞邏輯的歸結(jié)演繹方法。作為本課程的重點(diǎn)章節(jié)，本章的重點(diǎn)知識有：關(guān)于推理的基本概念,推理的限制策略,置換及合一,歸結(jié)演繹推理,歸結(jié)反演限制策略,及/或形演繹推理等。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)駕馭推理的基本概念和推理的限制策略；駕馭置換及合一技術(shù)；駕馭歸結(jié)演繹（反演）實(shí)現(xiàn)定理證明方法；駕馭歸結(jié)反演的限制策略；理解Herbrand域和Horn子句的概念和相關(guān)理論；深刻理解Herbrand域上的不可滿意性及歸結(jié)反演中空子句的等價性。（二）課程內(nèi)容第一節(jié)推理的基本概念1,什么是推理2,推理方式及分類3,推理的限制策略4,置換及合一第二節(jié)歸結(jié)演繹推理1,子句2,Herbrand域3,Robinson歸結(jié)原理4,歸結(jié)反演5,歸結(jié)限制策略第三節(jié)及/或形演繹系統(tǒng)1,及/或形正向演繹推理2,及/或形逆向演繹推理3,及/或形雙向演繹推理（三）考核知識點(diǎn)1,什么是推理2,推理的限制策略3,置換及合一4,子句5,歸結(jié)反演6,歸結(jié)限制策略7,及/或形正向演繹推理8,及/或形逆向演繹推理（四）考核要求1,什么是推理識記：推理的定義（2）領(lǐng)悟：推理的分類：從推理途徑對推理分類（演繹推理,歸納推理,默認(rèn)推理）,從知識確定性對推理分類（確定性推理,不確定性推理）,從推理的單調(diào)性分類（單調(diào)推理,非單調(diào)推理）。2,推理的限制策略識記：正向推理,逆向推理,混合推理,雙向推理的基本思想領(lǐng)悟：正向推理,逆向推理,混合推理,雙向推理四這之間的區(qū)分3,置換及合一識記：置換表示形式；最一般合一的定義領(lǐng)悟：復(fù)合置換；差異集簡單應(yīng)用：最一般合一算法4,子句（1）識記：合式公式和子句的定義；子句的不可滿意性（2）領(lǐng)悟：合取范式；Skolem函數(shù)；前束范式（3）簡單應(yīng)用：求合式公式的子句集5,歸結(jié)反演（1）識記：Herbrand域；Horn子句；歸結(jié)反演算法步驟（2）領(lǐng)悟：子句集不可滿意性的充要條件是Herbrand域上一切說明為假；Robinson歸結(jié)原理（3）簡單應(yīng)用：命題邏輯中的歸結(jié)原理；謂詞邏輯中的歸結(jié)原理綜合應(yīng)用：應(yīng)用歸結(jié)反演證明G是F的邏輯結(jié)論；歸結(jié)反演樹6,歸結(jié)限制策略（1）識記：刪除策略,支持集策略,線性輸入策略,單文字策略,祖先過濾策略的基本方法（2）領(lǐng)悟：刪除策略,支持集策略,線性輸入策略,單文字策略,祖先過濾策略的基本思想簡單應(yīng)用：歸結(jié)中應(yīng)用各個限制策略，比較歸結(jié)式產(chǎn)生的深度綜合應(yīng)用：在定理證明中綜合應(yīng)用歸結(jié)限制策略7,及/或形正向演繹推理（1）識記：及/或形正向演繹推理的基本思想（2）領(lǐng)悟：及/或形正向演繹推理的事實(shí)表達(dá)式；F規(guī)則的表示形式；目標(biāo)公式的表示形式及推理過程（3）簡單應(yīng)用：把事實(shí)表達(dá)式化為及/或形（4）綜合應(yīng)用：已知事實(shí)和規(guī)則，應(yīng)用及/或形正向演繹推理方法，證明目標(biāo)公式成立8,及/或形逆向演繹推理（1）識記：及/或形逆向演繹推理的基本思想（2）領(lǐng)悟：及/或形逆向演繹推理的事實(shí)表達(dá)式；B規(guī)則的表示形式；事實(shí)公式的表示形式及推理過程（3）簡單應(yīng)用：把目標(biāo)表達(dá)式化為及/或形（4）綜合應(yīng)用：已知目標(biāo)公式和規(guī)則，應(yīng)用及/或形逆向演繹推理方法，證明終止在事實(shí)公式的節(jié)點(diǎn)不確定性推理（一）學(xué)習(xí)目的及要求在現(xiàn)實(shí)世界中，人們通常是在信息不精確,不完備,模糊,隨機(jī)的狀況下運(yùn)用不確定性知識進(jìn)行思維,求解問題的，推理出的結(jié)論也并不總是隨著知識的增加而單調(diào)增加。因而，對于不確定性的探討成為人工智能學(xué)科的一個重要內(nèi)容。本章基于代數(shù)系統(tǒng)的探討，描述不確定知識推理的總體框架，隨后論述了幾種重要的不確定性推理方法。本章的重點(diǎn)知識有：不確定知識推理的總體框架,不確定性推理的確定因子法,主觀貝葉斯（Bayes）法,D-S證據(jù)理論法,可能性理論等。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)駕馭不確定性推理的總體框架算法；理解從已知不確定性的證據(jù)和不確定性的規(guī)則，按不確定性推理方法推出不確定性的假設(shè)。駕馭確定因子法中MB和MD的物理意義和方法的計算過程；駕馭主觀貝葉斯（Bayes）法中LS和LN的物理意義，曲線插值法以及該方法的求解過程。駕馭D-S證據(jù)理論方法中基本概率賦值函數(shù)m(A),Bel(A)和Pl(A)的物理意義，正交和的計算以及該方法的計算過程。理解對于知識模糊性的可能性理論的推理方法，深刻理解語言變量的概念并應(yīng)用于模糊推理規(guī)則中。（二）課程內(nèi)容不確定性推理概述1,不確定性問題的代數(shù)系統(tǒng)2,不確定性推理模型3,不確定性推理語義4,幾種重要的不確定性推理方法確定因子法1,知識的不確定性2,證據(jù)的不確定性3,不確定性推理算法主觀貝葉斯方法1,規(guī)則不確定性的描述2,證據(jù)不確定性的描述3,舉例D-S證據(jù)理論1,證據(jù)的不確定性2,證據(jù)的組合3,D-S證據(jù)理論的推理可能性理論1,幾個基本概念2,語言變量3,命題模糊性的描述4,模糊命題的轉(zhuǎn)換規(guī)則5,模糊推理規(guī)則粗集理論1,RST的概述2,粗集理論的不確定性知識表示（三）考核知識點(diǎn)1,什么是不確定性推理2,不確定性推理的模型3,幾種主要的不確定性推理方法4,確定因子法5,主觀貝葉斯方法6,D-S證據(jù)理論的不確定性推理7,可能性理論（四）考核要求1,什么是不確定性推理（1）識記：不確定性推理的基本思想領(lǐng)悟：不確定性推理的目的2,不確定性推理的模型（1）識記：不確定性推理的代數(shù)模型領(lǐng)悟：不確定性知識的表示簡單應(yīng)用：不確定性推理的一般范式綜合應(yīng)用：不確定性推理的語義3,幾種主要的不確定性推理方法(1)識記：不確定性推理的幾種主要方法（確定因子法,主觀貝葉斯法,D-S證據(jù)理論）(2)領(lǐng)悟：可能性理論法4,確定因子法(1)識記：計算公式及語義；確定因子法的推理算法(2)領(lǐng)悟：和的性質(zhì)(3)簡單應(yīng)用：證據(jù)是多個條件邏輯組合狀況下等價證據(jù)的確定性因子的計算(4)綜合應(yīng)用：實(shí)例的確定因子法計算5,主觀貝葉斯方法(1)識記：的定義和語義；三點(diǎn)線性插值方法推理算法(2)領(lǐng)悟：貝葉斯公式在該方法中的應(yīng)用；幾率函數(shù)在中的語義(3)簡單應(yīng)用：分段線性插值的應(yīng)用(4)綜合應(yīng)用：實(shí)例的主觀貝葉斯方法計算6,D-S證據(jù)理論的不確定性推理(1)識記：基本概率賦值函數(shù)的定義和語義；信任函數(shù),似然函數(shù),類概率函數(shù)的定義和語義以及三者之間的關(guān)系(2)領(lǐng)悟：邏輯組合證據(jù)的計算和不同證據(jù)來源支持同一個假設(shè)的正交和計算(3)簡單應(yīng)用：類概率的計算；不同證據(jù)來源支持同一個假設(shè)的正交和計算(4)綜合應(yīng)用：推理網(wǎng)絡(luò)圖的設(shè)計；實(shí)例的D-S證據(jù)理論推理7,可能性理論識記：模糊知識的表示；模糊產(chǎn)生式規(guī)則的一般形式領(lǐng)悟：語言變量和模糊命題的轉(zhuǎn)換規(guī)則簡單應(yīng)用：模糊修飾語的計算綜合應(yīng)用：模糊的不確定性推理專家系統(tǒng)（一）學(xué)習(xí)目的及要求專家系統(tǒng)是人工智能學(xué)科探討最勝利的一個領(lǐng)域，對它探討勝利有力推動了人工智能，乃至計算機(jī)科學(xué)的理論和技術(shù)的發(fā)展。本章的重點(diǎn)是：專家系統(tǒng)的性能特點(diǎn),專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)理解什么樣的程序是專家系統(tǒng),深刻理解如何構(gòu)造和研制專家系統(tǒng)，要了解專家系統(tǒng)探討的歷史,幾個重要的專家系統(tǒng)研制的理論基礎(chǔ)和主要技術(shù),重要的功能,應(yīng)用領(lǐng)域等主要探討領(lǐng)域，應(yīng)駕馭專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和研制的整個過程。（二）課程內(nèi)容第一節(jié)專家系統(tǒng)基本概念1,什么是專家系統(tǒng)2,專家系統(tǒng)的特征3,專家系統(tǒng)及常規(guī)程序的區(qū)分4,專家系統(tǒng)探討的歷史第二節(jié)專家系統(tǒng)分類1,按專家系統(tǒng)的特征分類2,按系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分類第三節(jié)專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)1,專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)2,專家系統(tǒng)的志向結(jié)構(gòu)第四節(jié)專家系統(tǒng)的建立及評價1,專家系統(tǒng)建立的原則2,專家系統(tǒng)的開發(fā)過程3,專家系統(tǒng)的評價第五節(jié)專家系統(tǒng)開發(fā)工具1,人工智能語言2,專家系統(tǒng)外殼3,通用專家系統(tǒng)工具專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境1,專家系統(tǒng)開發(fā)硬件環(huán)境2,專家系統(tǒng)開發(fā)軟件環(huán)境新一代專家系統(tǒng)的探討1,分布協(xié)同式的體系結(jié)構(gòu)2,知識的自動獲得3,深層知識的利用幾個聞名的專家系統(tǒng)1,動物識別系統(tǒng)2,MYCIN3,PROSPECTOR4,AM（三）考核知識點(diǎn)1,專家系統(tǒng)的概念2,專家系統(tǒng)的特征3,專家系統(tǒng)探討的大致歷史4,按專家系統(tǒng)特征的分類5,專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)6,專家系統(tǒng)建立的原則7,幾個聞名的專家系統(tǒng)（四）考核要求1,專家系統(tǒng)的概念識記：專家系統(tǒng)的定義領(lǐng)悟：專家系統(tǒng)研制勝利對人工智能乃至計算機(jī)科學(xué)的貢獻(xiàn)2,專家系統(tǒng)的特征識記：專家系統(tǒng)的特征領(lǐng)悟：專家系統(tǒng)及一般程序的區(qū)分簡單應(yīng)用：舉例分析專家系統(tǒng)及一般程序的區(qū)分綜合應(yīng)用：舉例說明專家系統(tǒng)的特征3,專家系統(tǒng)探討的大致歷史(1)識記：世界上第一個專家系統(tǒng)和中國第一個專家系統(tǒng)的名稱,研制者,研制時間(2)領(lǐng)悟：專家系統(tǒng)發(fā)展的簡單狀況4,按專家系統(tǒng)特征的分類(1)識記：按專家系統(tǒng)的特征分類有那些專家系統(tǒng)；按系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分類有那些專家系統(tǒng)(2)領(lǐng)悟：專家系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用5,專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)(1)識記：專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)模塊圖(2)領(lǐng)悟：專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)各模塊執(zhí)行的功能(3)簡單應(yīng)用：推理機(jī)的程序設(shè)計(4)綜合應(yīng)用：專家系統(tǒng)的志向結(jié)構(gòu)6,專家系統(tǒng)建立的原則(1)識記：專家系統(tǒng)建立的七個原則(2)領(lǐng)悟：專家系統(tǒng)的開發(fā)過程,專家系統(tǒng)的評價(3)簡單應(yīng)用：專家系統(tǒng)開發(fā)工具,專家系統(tǒng)外殼,通用專家系統(tǒng)工具(4)綜合應(yīng)用：專家系統(tǒng)的瓶頸分析和解決方案7,幾個聞名的專家系統(tǒng)(1)識記：動物識別系統(tǒng),MYCIN,PROSPECTOR(2)領(lǐng)悟：分布協(xié)同式的體系結(jié)構(gòu),知識的自動獲得,深層知識的利用(3)簡單應(yīng)用：分析動物識別系統(tǒng),MYCIN,PROSPECTOR的知識庫的構(gòu)造第七章機(jī)器學(xué)習(xí)（一）學(xué)習(xí)目的及要求機(jī)器具有學(xué)習(xí)實(shí)力是推斷程序是否是智能程序的唯一標(biāo)準(zhǔn)，探討機(jī)器學(xué)習(xí)方法和途徑，構(gòu)造機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是人工智能的重要內(nèi)容。本章的教學(xué)重點(diǎn)是：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念,機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的構(gòu)造。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)駕馭機(jī)器學(xué)習(xí)的定義，理解機(jī)器學(xué)習(xí)及人類學(xué)習(xí)的區(qū)分,智能程序及一般程序的區(qū)分，深刻理解機(jī)器學(xué)習(xí)主要方法的機(jī)制以及它們之間的區(qū)分，要了解機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)造原則和步驟。（二）課程內(nèi)容第一節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念1,什么是機(jī)器學(xué)習(xí)2,人類學(xué)習(xí)及機(jī)器學(xué)習(xí)3,機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)第二節(jié)學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型1,環(huán)境2,學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)3,知識庫4,執(zhí)行環(huán)節(jié)第三節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類1,基于推理策略的分類2,基于系統(tǒng)性的分類第四節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)探討歷史1,神經(jīng)元模型探討階段2,符號概念獲得探討階段3,符號學(xué)習(xí)興盛發(fā)達(dá)階段4,聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)和符號學(xué)習(xí)共發(fā)展階段第五節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)的探討目標(biāo)1,通用學(xué)習(xí)算法2,認(rèn)知模型3,工程目標(biāo)幾個聞名的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)1,BACON2,INDUCE系統(tǒng)3,數(shù)學(xué)方向系統(tǒng)AM4,AQ（三）考核知識點(diǎn)1,機(jī)器學(xué)習(xí)的概念2,機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類3,機(jī)器學(xué)習(xí)探討歷史4,幾個聞名的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)（四）考核要求1,機(jī)器學(xué)習(xí)的概念識記：機(jī)器學(xué)習(xí)的定義,機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的定義領(lǐng)悟：機(jī)器學(xué)習(xí)及人類學(xué)習(xí)的區(qū)分簡單應(yīng)用：利用機(jī)器學(xué)習(xí)來智能程序的推斷綜合應(yīng)用：機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立2,機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類(1)識記：基于推理策略的對機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分類,基于系統(tǒng)性對機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分類(2)領(lǐng)悟：機(jī)械學(xué)習(xí),講授學(xué)習(xí),演繹學(xué)習(xí),說明學(xué)習(xí),類比學(xué)習(xí),歸納學(xué)習(xí)的基本思想(3)簡單應(yīng)用：比較分析演繹學(xué)習(xí)及歸納學(xué)習(xí)的區(qū)分，類比學(xué)習(xí)的機(jī)制(4)綜合應(yīng)用：舉例說明機(jī)械學(xué)習(xí)的過程3,機(jī)器學(xué)習(xí)探討歷史(1)識記：機(jī)器學(xué)習(xí)的三個探討目標(biāo)(2)領(lǐng)悟：神經(jīng)元模型探討階段,符號概念獲得探討階段,符號學(xué)習(xí)興盛發(fā)達(dá)階段和聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)和符號學(xué)習(xí)共發(fā)展階段的特征(3)簡單應(yīng)用：舉例說明機(jī)器學(xué)習(xí)的探討對人工智能的貢獻(xiàn)(4)綜合應(yīng)用：敘述機(jī)器學(xué)習(xí)探討的大致歷史4,幾個聞名的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)識記：BACON,INDUCE系統(tǒng),AM系統(tǒng)領(lǐng)悟：BACON,INDUCE系統(tǒng),AM系統(tǒng)三個機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本功能簡單應(yīng)用：利用BACON說明電學(xué)上的安培定理綜合應(yīng)用：利用INDUCE系統(tǒng)計算定積分三,關(guān)于大綱的說明及考核實(shí)施要求（一）自學(xué)考試大綱的目的和作用課程自學(xué)考試大綱是依據(jù)電工電子及信息類及相關(guān)專業(yè)自學(xué)考試安排的要求，結(jié)合自學(xué)考試的特點(diǎn)而確定，其目的作用是對個人自學(xué),社會助學(xué)和課程考試命題進(jìn)行指導(dǎo)和規(guī)定。課程自學(xué)考試大綱及教材的關(guān)系課程自學(xué)考試大綱是進(jìn)行學(xué)習(xí)和考核的依據(jù)，教材是學(xué)習(xí)駕馭課程知識的基本內(nèi)容及范圍，教材的內(nèi)容是大綱所規(guī)定的課程知識和內(nèi)容的擴(kuò)展及發(fā)揮。關(guān)于自學(xué)教材及主要參考書自學(xué)教材：人工智能基礎(chǔ)，邵軍力,張景,魏長華主編，電子工業(yè)出版社，2000年3月主要參考書：人工智能原理及方法，王永慶主編，西安交通大學(xué)出版社，1998年5月人工智能原理及其應(yīng)用，蔡自興,徐光佑主編，清華大學(xué)出版社，2003年9月第三版關(guān)于自學(xué)要求和自學(xué)方法的指導(dǎo)本課程共3個學(xué)分。依據(jù)學(xué)習(xí)對象成人在職業(yè)余自學(xué)的實(shí)際以及本課程所涉及的知識面較寬，建議學(xué)生先學(xué)習(xí)好本課程的先導(dǎo)課程，如離散數(shù)學(xué),概率論,數(shù)值分析和程序設(shè)計語言等課程。在此基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)時應(yīng)留意課程的重點(diǎn)知識，區(qū)分必須要駕馭的知識點(diǎn)及一般性要求了解的知識點(diǎn)。學(xué)習(xí)方法應(yīng)當(dāng)是做到理論及實(shí)際相結(jié)合，即對課程中的知識要自己動手進(jìn)行必要的演算。對社會助學(xué)的要求對于社會助學(xué)，本課程的授課時間應(yīng)不少于51個學(xué)時。在社會助學(xué)活動中應(yīng)由熟識本課程的老師擔(dān)當(dāng)教學(xué)工作。除此之外，任課老師還應(yīng)當(dāng)督促學(xué)生完成肯定數(shù)量的課外練習(xí)；還應(yīng)當(dāng)通過習(xí)題課的方式講解課程的重點(diǎn)和難點(diǎn)知識以及用這些知識解決實(shí)際問題。對考核內(nèi)容和考核目標(biāo)的說明（1）課程要求考生學(xué)習(xí)和駕馭的知識內(nèi)容都作為考核的內(nèi)容。課程中各章的內(nèi)容均由若干知識點(diǎn)組成，在自學(xué)考試中成為考核知識點(diǎn)。因此，課程自學(xué)考試大綱中所規(guī)定的考試內(nèi)容是以分解為考核知識點(diǎn)的方式給出的。由于各知識點(diǎn)在課程中的地位,作用以及知識自身的特點(diǎn)不同，自學(xué)考試將對各知識點(diǎn)分別按四個認(rèn)知（或叫實(shí)力）層次確定其考核要求。（2）四個實(shí)力層次從低到高依次是：識記；領(lǐng)悟；簡單應(yīng)用；綜合應(yīng)用。關(guān)于這些用語,概念的說明附后。關(guān)于考試命題的若干規(guī)定（1）本課程考試的方法為書面閉卷考試