人工智能基礎(chǔ)考試大綱

人工智能基礎(chǔ)考試大綱課程性質(zhì)與設(shè)置目的（一）課程性質(zhì)和特點''人工智能〃是21世紀運算機科學進展的主流，為了培養(yǎng)國家建設(shè)跨世紀的有用人才，在運算機專業(yè)本科開設(shè)《人工智能基礎(chǔ)》課程是十分必要的?！度斯ぶ悄芑A(chǔ)》是運算機專業(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)有助于學生進一步學習其他專業(yè)課程。開設(shè)本課程的目的是培養(yǎng)學生軟件開發(fā)的’’智能〃觀念：把握人工智能的差不多理論、差不多方法和差不多技術(shù)；提高解決’’智能〃問題的能力，為今后的連續(xù)深造和智能系統(tǒng)研制，以及進行相關(guān)的工作打下人工智能方而的基礎(chǔ)。（-）本課程的差不多要求〔課程總目標〕人工智能基礎(chǔ)》是理論性較強，涉及知識而較廣，方法和技術(shù)較復雜的一門學科。通過對本課程的學習，學生應(yīng)把握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)、搜索技術(shù)、推理技術(shù)。具體要求是：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左性的知識完成推理：在明白得Herbrand域概念和Horn子句的基礎(chǔ)上，應(yīng)用Robinson歸結(jié)原理進行定理證明：應(yīng)把握問題求解（GPS）的狀態(tài)空間法，能應(yīng)用幾種要緊的盲目搜索和啟發(fā)式搜索算法（寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、有代價的搜索、A算法、A*算法、博弈數(shù)的極大一極小法、剪枝技術(shù)）完成問題求解；并能熟悉幾種重要的不確泄推理方法，如確左因子法、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運算。另外，學生還應(yīng)該了解專家系統(tǒng)的差不多概念、研究歷史、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)評判和領(lǐng)域應(yīng)用。學生還應(yīng)認識機器學習關(guān)于智能軟件研制的重要性，把握機器學習的相關(guān)概念，機器學習的方法及英相應(yīng)的學習機制，幾個典型的機器學習系統(tǒng)的學習方法、功能和領(lǐng)域應(yīng)用。（三）本課程與相關(guān)課程的聯(lián)系、分工或區(qū)別與本課程相關(guān)的課程有：離散數(shù)學、算法設(shè)計、數(shù)值分析、程序設(shè)計語言等。離散數(shù)學中的命題邏輯、謂詞邏借、樹/圖、表等知識是本課程的數(shù)學基礎(chǔ)之一。本課程中的知識表示需要利用矩陣、表、樹/圖、多元組等手段，因此學生前期的離散數(shù)學學習，關(guān)于本課程起到了基礎(chǔ)作用。本課程涉及到許多算法設(shè)計（專門是問題求解〕，算法分析中的算法的可運算性和運算復雜性、算法的可納性等理論作為本課程中搜索算法的理論支撐。數(shù)值分析中的曲線插值方法要在本課程中僅作為數(shù)學工具進行使用，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，研究問題求解方法需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，因此本課程要求學生差不多把握了這方而的知識。課程內(nèi)容與考核目標第一章緒論（一）學習目的與要求本章內(nèi)容是本課程的導論。本章的重點是：人工智能研究目標、研究內(nèi)容、研究的途徑（方法）、研究的領(lǐng)域等內(nèi)容。通過對本章的學習，學生應(yīng)明白得什么是智能、深刻明白得什么是人工智能、人工智能研究的目標（近期目標和長遠目標）、人工智能研究的內(nèi)容、人工智能研究的途徑，要了解人工智能研究的歷史和研究領(lǐng)域的大致情形（許多于八個領(lǐng)域）。同時，學生要把握圖靈測試的過程。（-）課程內(nèi)容第一節(jié)人工智能概況1、什么是人工智能：學者們從不同的研究角度對人工智能有多種不同的泄義，在這些建義中學生應(yīng)把握其泄義的實質(zhì)。2、人工智能研究的對象是知識3、人工智能研究概括為一大問題和三大技術(shù)4、關(guān)于智能的泄義5、圖靈測試6、D.B.Lcnat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)人工智能研究途徑1、以思維理論和認知心理學基礎(chǔ)的符號主義學派差不多思想2、符號主義學派的代表人物3、以閾值理論為基礎(chǔ)的聯(lián)結(jié)主義學派差不多思想4、聯(lián)結(jié)主義（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）研究不存在符號運算5、聯(lián)結(jié)主義研究的歷史6、聯(lián)結(jié)主義研究的代表任務(wù)7、以進化理論為基礎(chǔ)的行為主義學派差不多思想8、行為主義學派的代表人物第三節(jié)人工智能研究的目標1、人工智能近期研究目標2、人工智能遠期研究目標第四節(jié)人工智能研究的內(nèi)容1、機器感知2、機器思維3、機器學習4、機器行為5、智能系統(tǒng)及智能運算機的構(gòu)造技術(shù)第五節(jié)人工智能研究領(lǐng)域1模式識別(PatternRecognition)2、問題求解(ProblemSolving)3、自然語言明白得(NaturallangrageUnderstanding)4、專家系統(tǒng)(ExpertSystem)5、機器學習(MachineLearning)6、自動定理證明(AutomaticTheoremProving)7、自動程序設(shè)iI'(AutomaticProgramming)8、機器人學(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)人工智能研究的歷史回憶及進展1、對人工智能起到奠基作用的幾項工作2、人工智能產(chǎn)生的時刻和地點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''運算機明白得質(zhì)疑〃，開展了對人工智能進展的理性辯論8、1991年ArtificialIntelligence雜志發(fā)表了人工智能基礎(chǔ)專集，聞劃專家們對人工智能基礎(chǔ)性假設(shè)進行了辯論?！踩晨己酥R點1、人工智能定義2、人工智能研究的對象3、圖靈測試4、人工智能研究的三大途徑5、人工智能研究的近期目標和遠期目標6、人工智能研究的五大內(nèi)容7、人工智能研究的要緊領(lǐng)域〔四〕考核要求1、人工智能定義識記：人工智能的通常泄義(2〕領(lǐng)會：人工智能的英他泄義2、人工智能研究的對象識記：人工智能研究的對象是知識領(lǐng)會：與運算機科學其他學科的區(qū)別簡單應(yīng)用：知識+推理=智能程序；數(shù)據(jù)+算法=程序3、圖靈測試識記：圖靈測試過程的描述領(lǐng)會：圖靈測試是判立機器是否是智能機的一個標準4、人工智能研究的三大途徑識記：人工智能研究的三種途徑領(lǐng)會：每種研究途徑的理論基礎(chǔ)和差不多思想(3〕簡單應(yīng)用：結(jié)合系統(tǒng)的研制，舉例說明各個研究途徑的實施方法綜合應(yīng)用：結(jié)合機器人的研制，說明三種研究方法在其中的應(yīng)用5、人工智能研究的近期目標和遠期目標識記：人工智能研究的近期目標和遠期目標的內(nèi)容領(lǐng)會：什么緣故近期目標只能是研制模擬人思維的智能程序6、人工智能研究的五大內(nèi)容識記：人工智能研究的五個內(nèi)容領(lǐng)會：每種研究內(nèi)容的理論基礎(chǔ)和差不多方法簡單應(yīng)用：利用機器學習的概念，判左程序是否是智能程序7、人工智能研究的要緊領(lǐng)域識記：至少經(jīng)歷人工智能研究的八個領(lǐng)域領(lǐng)會：每個研究領(lǐng)域的研究內(nèi)容、差不多方法以及應(yīng)用第二章問題求解的差不多原理〔一〕學習目的與要求本章討論問題求解的差不多原理和差不多方法，它宜截了當關(guān)系到智能系統(tǒng)的性能和效率，因而它是本課程的重點章節(jié)。本章的重點知識有：知識的狀態(tài)空間表示法、盲目搜索的寬度優(yōu)先和深度優(yōu)先法、啟發(fā)式搜索的估價函數(shù)、與/或樹、A算法和A*算法、融弈樹的a-p剪枝算法。通過對本章的學習，學生應(yīng)把握狀態(tài)及狀態(tài)空間表示問題的幾種要緊方法(矩陣法、多元組法、樹/圖法等1,把握問題通過等價變換和分解，分別形成或節(jié)點和與節(jié)點以及肖點的可解性：把握搜索的各種算法：把握啟發(fā)函數(shù)的含義并能依照問題實際正確構(gòu)造估價函數(shù)；明白得OPEN表和CLOSED表的作用及其特點：深刻明白得博弈樹肖點值和B值的意義和英倒推值的運算，并把握剪枝技術(shù)。(二〕課程內(nèi)容第一節(jié)差不多概念1、什么是搜索：搜索分為盲目搜索和啟發(fā)式搜索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、與/或樹表示法：分解、等價變換、本原問題、節(jié)點的可解性第二節(jié)狀態(tài)空間搜索策略1、狀態(tài)空間的一樣搜索過程OPEN表：用來存放剛生成的節(jié)點CLOSED表：用來存放將要擴展或者已擴展的節(jié)點2、寬度優(yōu)先搜索策略3、深度優(yōu)先搜索策略4、有界的深度優(yōu)先搜索策略5、代價樹的寬度優(yōu)先搜索策略6、代價樹的深度優(yōu)先搜索策略第三節(jié)啟發(fā)式搜索1、啟發(fā)信息和啟發(fā)函數(shù)2、局部擇優(yōu)搜索3、全局擇優(yōu)搜索4、A*算法第四節(jié)與/或樹的搜索策略1、與/或樹的一樣搜索過程2、與/或樹的寬度優(yōu)先搜索3、與/或樹的深度優(yōu)先搜索4、與/或樹的有序搜索第五節(jié)博弈樹1、博弈樹的啟發(fā)式搜索2、極大極小法3、a-p剪枝技術(shù)〔三〕考核知識點1、狀態(tài)空間搜索的差不多概念2、寬度優(yōu)先搜索算法的差不多思想3、深度優(yōu)先搜索算法的差不多思想4、有界的深度優(yōu)先搜索算法的差不多思想5、代價樹的寬度優(yōu)先搜索的差不多思想6、代價樹的深度優(yōu)先搜索的差不多思想7、啟發(fā)式搜索8、與/或樹的有序搜索的差不多思想〔四〕考核要求1、狀態(tài)空間搜索的差不多概念（1）識記：狀態(tài)、狀態(tài)空間的上義；本原問題、可解石點、不可解節(jié)點、解樹的定義（2）領(lǐng)會：節(jié)點的等價變換和分解（1）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)先搜索算法的差不多思想（1）識記：盲目搜索與啟發(fā)式搜索的區(qū)別寬度優(yōu)先搜索算法的描述領(lǐng)會：寬度優(yōu)先搜索算法OPEN表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是隊列寬度優(yōu)先搜索算法的優(yōu)缺點簡單應(yīng)用：寬度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)汁綜合應(yīng)用：八數(shù)碼問題的寬度優(yōu)先搜索3、深度優(yōu)先搜索算法的差不多思想識記：深度優(yōu)先搜索算法的描述領(lǐng)會：深度優(yōu)先搜索算法OPEN表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是堆棧深度優(yōu)先搜索算法的優(yōu)缺點簡單應(yīng)用：深度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)計綜合應(yīng)用：黑白將牌問題的深度優(yōu)先搜索4、有界的深度優(yōu)先搜索算法的差不多思想識記：有界的深度優(yōu)先搜索算法描述狀態(tài)空間節(jié)點的深度定義領(lǐng)會：有界的深度優(yōu)先搜索與深度優(yōu)先搜索的區(qū)別簡單應(yīng)用：有界的深度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)訃綜合應(yīng)用：三階漢諾塔問題的有界的深度優(yōu)先搜索5、代價樹的寬度優(yōu)先搜索的差不多思想識記：代價樹的概念：g(*2)=g(Xl)+C(X],X2)代價樹的寬度優(yōu)先搜索的算法描述領(lǐng)會：代價樹的寬度優(yōu)先搜索仍舊是一種盲目搜索方法在OPEN表中全部節(jié)點按代價從小到大排序簡單應(yīng)用：代價樹的寬度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)計6、代價樹的深度優(yōu)先搜索的差不多思想識記：代價樹的深度優(yōu)先搜索的算法描述領(lǐng)會：代價樹的深度優(yōu)先搜索與代價樹的寬度優(yōu)先搜索擴展的子節(jié)點按代價從小到大排序，并存放在OPEN表的首部簡單應(yīng)用：代價樹的深度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)計7、啟發(fā)式搜索識記：啟發(fā)性信息和估價函數(shù)：g(x)=g(x)+/?(x)估價函數(shù)g(x)=g(x)+h(x)各項的物理意義領(lǐng)會：估價函數(shù)g(x)=g(x)+/?(x)各項的物理意義局部擇優(yōu)搜索和全局擇優(yōu)的差不多思想A左算法的差不多思想簡單應(yīng)用：寫出黑白將牌問題的估價函數(shù)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、與/或樹的有序搜索的差不多思想識記：與/或樹的有序搜索的一樣過程與/或樹的有序搜索的寬度優(yōu)先算法與/或樹的有序搜索的深度優(yōu)先算法與/或樹的有序搜索的有序搜索算法博弈樹的啟發(fā)式搜索算法領(lǐng)會：博弈樹的假設(shè)條件大極小法a剪枝技術(shù)(3〕簡單應(yīng)用：節(jié)點的a值、B值的運算：剪枝技術(shù)的應(yīng)用綜合應(yīng)用：博弈樹中各節(jié)點倒推值的運算以及0-3剪枝的應(yīng)用第三章知識與知識表示(一〕學習目的與要求人類的智能活動過程要緊是一個獵取知識和應(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)，它是研究知識和智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。本章的重點知識有：關(guān)于知識的概念以及特點；知識表示的要緊模式。通過對本章的學習，學生應(yīng)把握人們社會活動和科學研究中的知識表示的形狀，知識的特點與知識的分類。把握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。明白得腳本的知識表示法、Petri網(wǎng)的知識表示法和而向?qū)ο蟮闹R表示法?！捕痴n程內(nèi)容第一節(jié)差不多概念1、什么是知識2、知識的特點3、知識的分類4、知識的表示第二節(jié)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第三節(jié)產(chǎn)生式表示法1、產(chǎn)生式的差不多形式2、產(chǎn)生式系統(tǒng)3、產(chǎn)生式系統(tǒng)的分類4、產(chǎn)生式表示法的特點第四節(jié)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)置與組織5、框架表示法的特點第五節(jié)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)表示的特點第六節(jié)腳本1、概念依靠理論2、腳本第七節(jié)過程表示法1、過程的知識表示方法2、過程表示法的特點第八節(jié)Petri網(wǎng)表示法1、Petr1網(wǎng)知識表示2、Petri網(wǎng)表示法的特點第九節(jié)面向?qū)ο蟮闹R表示1、面向?qū)ο蟮牟畈欢喔拍?、面向?qū)ο笾R表示〔三〕考核知識點1、關(guān)于知識的差不多概念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)于知識的差不多概念（1）識記：數(shù)據(jù)、信息的泄義；知識的一樣泄義（2）領(lǐng)會：知識的特性；從不同角度對知識的分類（3）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樣形式（泄義謂詞、連接詞和量詞的使用）：（2）領(lǐng)會：一階謂詞邏輯適合于表示事物的狀態(tài)、屬性、概念（描述性、確左性知識）:一階謂詞邏輯表示知識的特點（3）簡單應(yīng)用：用一階謂詞邏輯表示法表示數(shù)學泄理（4）綜合應(yīng)用：用一階謂詞邏輯表示法表示機器人的狀態(tài)3、產(chǎn)生式系統(tǒng)（1）識記：產(chǎn)生式的差不多形式:QtQ或者/Fpthen。,其中P是產(chǎn)生式前提，0是一組結(jié)論或操作。產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成（規(guī)那么庫、綜合數(shù)據(jù)庫、操縱系統(tǒng)）（2）領(lǐng)會：產(chǎn)生式系統(tǒng)把知識表示成〃模式一動作〃對；產(chǎn)生式系統(tǒng)分類：產(chǎn)生系統(tǒng)知識表示的特點（2）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（2）領(lǐng)會：框架的BNF描述：框架網(wǎng)絡(luò)：框架網(wǎng)絡(luò)重要特點：繼承性⑶簡單應(yīng)用：系統(tǒng)預(yù)定義的槽名：ISA、AKOASubclass、Instance、Part-of、InferxPossible-Reason等（3）綜合應(yīng)用：框架系統(tǒng)中求解問題的差不多過程5、知識的語義網(wǎng)絡(luò)表示識記：語義網(wǎng)絡(luò)是通過概念及苴關(guān)系來表達知識的一種網(wǎng)絡(luò)圖：它是一個帶有標識的有向圖；簡單語義網(wǎng)絡(luò)三元組表示領(lǐng)會：語義網(wǎng)絡(luò)的BNF描述；用語義網(wǎng)絡(luò)表示事實；用語義網(wǎng)絡(luò)表示事實之間的關(guān)系：用語義網(wǎng)絡(luò)表示復雜的知識：語義網(wǎng)絡(luò)知識表示的特點簡單應(yīng)用：分類關(guān)系、集合關(guān)系、推論關(guān)系、時刻、位置關(guān)系、多元關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)表示綜合應(yīng)用：常用的語義聯(lián)系：A-Member-ofxComposcd-of、Have、BeforeAfterxAt、Located-on(at,under,inside,outside)、SimilarJo,Near-to：語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)第四章基于一階謂詞邏輯的問題求解〔一〕學習目的與要求基于一階謂詞邏借的問題求解是模擬機器思維能力，使之能運用推理，完成問題求解。本章討論應(yīng)用有關(guān)推理的方法和推理的操縱策略，專門是基于一階謂詞邏借的歸結(jié)演繹方法。作為本課程的重點章節(jié)，本章的重點知識有：關(guān)于推理的差不多概念、推理的操縱策略、置換與合一、歸結(jié)演繹推理、歸結(jié)反演操縱策略、與/或形演繹推理等。通過對本章的學習，學生應(yīng)耙握推理的差不多概念和推理的操縱策略；把握置換與合一技術(shù)；把握歸結(jié)演繹(反演)實現(xiàn)左理證明方法：把握歸結(jié)反演的操縱策略：明白得Herbrand域和Horn子句的概念和相關(guān)理論:深刻明白得Herbrand域上的不可滿足性與歸結(jié)反潼中空子句的等價性?！捕痴n程內(nèi)容第一節(jié)推理的差不多概念1、什么是推理2、推理方式與分類3、推理的操縱策略4、置換與合一第二節(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)操縱策略第三節(jié)與/或形演繹系統(tǒng)1、與/或形正向演繹推理2、與/或形逆向演繹推理3、與/或形雙向演繹推理〔三〕考核知識點1、什么是推理2、推理的操縱策略3、宜換與合一4、子句5、歸結(jié)反演6、歸結(jié)操縱策略7、與/或形正向演繹推理8、與/或形逆向演繹推理〔四〕考核要求1、什么是推理（1）識記：推理的左義（2）領(lǐng)會：推理的分類：從推理途徑對推理分類（演繹推理、歸納推理、默認推理）、從知識確左性對推理分類（確泄性推理、不確泄性推理）、從推理的單調(diào)性分類（單調(diào)推理、非單調(diào)推理）。2、推理的操縱策略（1）識記：正向推理、逆向推理、混合推理、雙向推理的差不多思想（2）領(lǐng)會：正向推理、逆向推理、混合推理、雙向推理四這之間的區(qū)別3、宜換與合一（1）識記：宜換表示形式；最一樣合一的泄義（2）領(lǐng)會：復合置換：差異集（3）簡單應(yīng)用：最一樣合一算法4、子句（1）識記：合式公式和子句的泄義；子句的不可滿足性（2）領(lǐng)會：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⑴識記:Herbrand域：Horn子句；歸結(jié)反演算法步驟⑵領(lǐng)會：子句集不可滿足性的充要條件是Herbrand域上一切說明為假;Robinson歸結(jié)原理簡單應(yīng)用：命題邏借中的歸結(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)操縱策略識記：刪除策略、支持集策略、線性輸入策略、單文字策略、祖先過濾策略的差不多方法領(lǐng)會：刪除策略、支持集策略、線性輸入策略、單文字策略、祖先過濾策略的差不多思想簡單應(yīng)用：歸結(jié)中應(yīng)用各個操縱策略，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)操縱策略7、與/或形正向演繹推理識記：與/或形正向演繹推理的差不多思想領(lǐng)會：與/或形正向演繹推理的事實表達式；F規(guī)那么的表示形式：目標公式的表示形式及推理過程簡單應(yīng)用：把事實表達式化為與/或形綜合應(yīng)用：事實和規(guī)那么，應(yīng)用與/或形正向演繹推理方法，證明目標公式成立8、與/或形逆向演繹推理識記：與/或形逆向演繹推理的差不多思想領(lǐng)會：與/或形逆向演繹推理的事實表達式：B規(guī)那么的表示形式；事實公式的表示形式及推理過程((4)簡M:M標標式M化為，ML或形逆向演繹推理方法，證明終止在事實公式的節(jié)點第五章不確定性推理〔一〕學習目的與要求在現(xiàn)實世界中，人們通常是在信息不精確、不完備、模糊、隨機的情形下運用不確立性知識進行思維、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，關(guān)于不確泄性的研究成為人工智能學科的一個重要內(nèi)容。本章基于代數(shù)系統(tǒng)的討論，描述不確泄知識推理的總體框架，隨后論述了幾種重要的不確左性推理方法。本章的重點知識有：不確左知識推理的總體框架、不確龍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。通過對本章的學習，學生應(yīng)把握不確泄性推理的總體框架算法；明白得從不確圮性的證拯和不確左性的規(guī)那么，按不確左性推理方法推出不確定性的假設(shè)。把握確定因子法中MB和MD的物理意義和方法的運算過程；把握主觀貝葉斯(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。把握D-S證據(jù)理論方法中差不多概率賦值函數(shù)m(A),Bcl(A)和P1(A)的物理意義，正交和“十加2十…十加“的運算以及該方法的運算過程。明白得關(guān)于知識模糊性的可能性理論的推理方法，深刻明白得語言變量的概念并應(yīng)用于模糊推理規(guī)那么中?！捕痴n程內(nèi)容第一節(jié)不確定性推理概述1、不確左性問題的代數(shù)系統(tǒng)2、不確建性推理模型3、不確彳定性推理語義4、幾種重要的不確左性推理方法第二節(jié)確定因子法1、知識的不確定性2、證據(jù)的不確立性3、不確左性推理算法第三節(jié)主觀貝葉斯方法1、規(guī)那么不確左性的描述2、證據(jù)不確泄性的描述3、舉例第四節(jié)D-S證據(jù)理論1、證據(jù)的不確立性2、證據(jù)的組合3、D-S證據(jù)理論的推理第五節(jié)可能性理論1、幾個差不多概念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)那么5、模糊推理規(guī)那么第六節(jié)粗集理論1、RST的概述2、粗集理論的不確左性知識表示〔三〕考核知識點1、什么是不確左性推理2、不確泄性推理的模型3、幾種要緊的不確定性推理方法4、確左因子法5、主觀貝葉斯方法6、D-S證據(jù)理論的不確左性推理7、可能性理論〔四〕考核要求1、什么是不確定性推理識記：不確左性推理的差不多思想領(lǐng)會：不確宦性推理的目的2、不確泄性推理的模型識記：不確泄性推理的代數(shù)模型領(lǐng)會：不確定性知識的表示簡單應(yīng)用：不確泄性推理的一樣范式綜合應(yīng)用：不確泄性推理的語義3、幾種要緊的不確定性推理方法⑴識記：不確左性推理的幾種要緊方法1確左因子法、主觀貝葉斯法、D-S證據(jù)理論)領(lǐng)會：可能性理論法4、確泄因子法識記：MB(H,E),MD(H,E運算公式及語義；確定因子法的推理算法領(lǐng)會：和CF(,H,E)的性質(zhì)簡單應(yīng)用：證據(jù)是多個條件邏借組合情形下等價證據(jù)的確左性因子的運算綜合應(yīng)用：實例的確泄因子法運算5、主觀貝葉斯方法⑴識記：LS、LN的泄義和語義：三點線性插值方法推理算法⑵領(lǐng)會：貝葉斯公式在該方法中的應(yīng)用：幾率函數(shù)在么S,AN中的語義簡單應(yīng)用：分段線性插值的應(yīng)用綜合應(yīng)用：實例的主觀貝葉斯方法運算6、D-S證據(jù)理論的不確立性推理識記：差不多概率賦值函數(shù)〃7(A)的左義和語義：信任函數(shù)Bel(H.E).似然函數(shù)P1(H、E)、類概率函數(shù)/心)的泄義和語義以及三者之間的關(guān)系領(lǐng)會：邏輯組合證據(jù)的運算和不同證據(jù)來源支持同一個假設(shè)的正交和運算簡單應(yīng)用：類概率的運算：不同證據(jù)來源支持同一個假設(shè)的正交和運算綜合應(yīng)用：推理網(wǎng)絡(luò)圖的設(shè)計；實例的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)那么的一樣形式領(lǐng)會：語言變量和模糊命題的轉(zhuǎn)換規(guī)那么簡單應(yīng)用：模糊修飾語的運算綜合應(yīng)用：模糊的不確左性推理第六章專家系統(tǒng)〔一〕學習目的與要求專家系統(tǒng)是人工智能學科研究最成功的一個領(lǐng)域，對它研究成功有力推動了人工智能，乃至運算機科學的理論和技術(shù)的進展。本章的重點是：專家系統(tǒng)的性能特點、專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。通過對本章的學習，學生應(yīng)明白得什么樣的程序是專家系統(tǒng)、深刻明白得如何構(gòu)造和研制專家系統(tǒng)，要了解專家系統(tǒng)研究的歷史、幾個重要的專家系統(tǒng)研制的理論基礎(chǔ)和要緊技術(shù)、重要的功能、應(yīng)用領(lǐng)域等要緊研究領(lǐng)域，應(yīng)把握專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和研制的整個過程?！捕痴n程內(nèi)容第一節(jié)專家系統(tǒng)差不多概念1、什么是專家系統(tǒng)2、專家系統(tǒng)的特點3、專家系統(tǒng)與常規(guī)程序的區(qū)別4、專家系統(tǒng)研究的歷史第二節(jié)專家系統(tǒng)分類1、按專家系統(tǒng)的特點分類2、按系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分類第三節(jié)專家系統(tǒng)的一樣結(jié)構(gòu)1、專家系統(tǒng)的差不多結(jié)構(gòu)2、專家系統(tǒng)的理想結(jié)構(gòu)第四節(jié)專家系統(tǒng)的建筑與評判1、專家系統(tǒng)建筑的原那么2、專家系統(tǒng)的開發(fā)過程3、專家系統(tǒng)的評判第五節(jié)專家系統(tǒng)開發(fā)工具1、人工智能語言2、&家系統(tǒng)外殼3、通用專家系統(tǒng)工具第六節(jié)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)境第七節(jié)新一代專家系統(tǒng)的研究1、分布協(xié)同式的體系結(jié)構(gòu)2、知識的自動獵取3、深層知識的利用第八節(jié)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1、專家系統(tǒng)的概念2、專家系統(tǒng)的特點3、專家系統(tǒng)研究的大致歷史4、按專家系統(tǒng)特點的分類5、專家系統(tǒng)的差不多結(jié)構(gòu)6、專家系統(tǒng)建筑的原那么7、幾個聞爻且的專家系統(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)會：專家系統(tǒng)研制成功對人工智能乃至運算機科學的奉獻2、專家系統(tǒng)的特點識記：專家系統(tǒng)的特點領(lǐng)會：專家系統(tǒng)與一樣程序的區(qū)別簡單應(yīng)用：舉例分析專家系統(tǒng)與一樣程序的區(qū)別綜合應(yīng)用：舉例說明專家系統(tǒng)的特點3、專家系統(tǒng)研究的大致歷史識記：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、研制時刻領(lǐng)會：專家系統(tǒng)進展的簡單情形4、按專家系統(tǒng)特點的分類⑴識記：按專家系統(tǒng)的特點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)會：專家系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用5、專家系統(tǒng)的差不多結(jié)構(gòu)識記：專家系統(tǒng)的差不多結(jié)構(gòu)模塊圖領(lǐng)會：&家系統(tǒng)差不多結(jié)構(gòu)各模塊執(zhí)行的功能簡單應(yīng)用：推理機的程序設(shè)計綜合應(yīng)用：專家系統(tǒng)的理想結(jié)構(gòu)6、專家系統(tǒng)建筑的原那么識記：專家系統(tǒng)建筑的七個原那么領(lǐng)會：專家系統(tǒng)的開發(fā)過程、專家系統(tǒng)的評判簡單應(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)⑴識記：動物識別系統(tǒng)、MYCIN.PROSPECTOR⑵領(lǐng)會：分布協(xié)同式的體系結(jié)構(gòu)、知識的自動獵取、深層知識的利用⑶簡單應(yīng)用：分析動物識別系統(tǒng)、MYCIN、PROSPECTOR的知識庫的構(gòu)造笫七章機器學習〔一〕學習目的與要求機器具有學習能力是判定程序是否是智能程序的唯獨標準，研究機器學習方法和途徑，構(gòu)造機器學習系統(tǒng)是人工智能的重要內(nèi)容。本章的教學重點是：機器學習的差不多概念、機器學習的要緊方法和機器學習系統(tǒng)的構(gòu)造。通過對本章的學習，學生應(yīng)把握機器學習的立義，明白得機器學習與人類學習的區(qū)別、智能程序與一樣程序的區(qū)別，深刻明白得機器學習要緊方法的機制以及它們之間的區(qū)別，要了解機器學習系統(tǒng)構(gòu)造原那么和步驟?！捕痴n程內(nèi)容第一節(jié)機器學習的概念1、什么是機器學習2、人類學習與機器學習3、機器學習系統(tǒng)第二節(jié)學習系統(tǒng)模型1、環(huán)境2、學習環(huán)節(jié)3、知識庫4、執(zhí)行環(huán)節(jié)第三節(jié)機器學習方法分類1、基于推理策略的分類2、基于系統(tǒng)性的分類第四節(jié)機器學習研究歷史1、神經(jīng)元模型研究時期2、符號概念獵取研究時期3、符號學習興盛發(fā)達時期4、聯(lián)結(jié)學習和符號學習共進展時期第五節(jié)機器學習的研究目標1、通用學習算法2、認知模型3、工程目標第六節(jié)幾個聞名的機器學習系統(tǒng)1、BACON2、INDUCE系統(tǒng)3、數(shù)學方向系統(tǒng)AM4、AQ〔三〕考核知識點1、機器學習的概念2、機器學習方法分類3、機器學習研究歷史4、幾個聞名的機器學習系統(tǒng)〔四〕考核要求1、機器學習的概念（1）識記：機器學習的定義、機器學習系統(tǒng)的泄義（2）領(lǐng)會：機器學習與人類學習的區(qū)別（3）簡單應(yīng)用：利用機器學習來智能程序的判泄（4）綜合應(yīng)用：機器學習模型的建立2、機器學習方法分類（1）識記：基于推理策略的對機器學習進行分類、基于系統(tǒng)性對機器學習進行分類（2）領(lǐng)會：機械學習、講授學習、演繹學習、說明學習、類比學習、歸納學習的差不多思想（3）簡單應(yīng)用：比較分析演繹學習與歸納學習的區(qū)別，類比學習的機制（4）綜合應(yīng)用：舉例說明機械學習的過程3、機器學習研究歷史（1）識記：機器學習的三個研究目標⑵領(lǐng)會：神經(jīng)元模型研究時期、符號概念獵取研究時期、符號學習興盛發(fā)達時期和聯(lián)結(jié)學習和符號學習共進展時期的特點（3）簡單應(yīng)用：舉例說明機器學習的研究對人工智能的奉獻（4）綜合應(yīng)用：表達機器學習研究的大致歷史4、幾個聞名的機器學習系統(tǒng)（1）識記：BACON.INDUCE系統(tǒng)、AM系統(tǒng)（2）領(lǐng)會：BACON.INDUCE系統(tǒng)、AM系統(tǒng)三個機器學習系統(tǒng)的差不多功能（3）簡單應(yīng)用：利用BACON說明電學上的安培定理（4）綜合應(yīng)用：利用INDUCE系統(tǒng)運算泄積分三、關(guān)于大綱的說明與考核實施要求〔一〕自學考試大綱的目的和作用課程自學考試大綱是依照電工電子與信息類及相關(guān)專業(yè)自學考試打算的要求，結(jié)合自學考試的特點而確左，英目的作用是對個人自學、社會助學和課程考試命題進行指導和規(guī)定。（-）課程自學考試大綱與教材的關(guān)系課程自學考試大綱是進行學習和考核的依據(jù)，教材是學習把握課程知識的差不多內(nèi)容與范疇，教材的內(nèi)容是大綱所規(guī)泄的課程知識和內(nèi)容的擴展與發(fā)揮。（三）關(guān)于自學教材與要緊參考書自學教材：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月要緊參考書：人工智能原理與方法，王永慶主編，西安交通大學出版社，1998年5月人工智能原理及其應(yīng)用，蔡自興、徐光佑主編，清華大學出版社，2003年9月第三版（四）關(guān)于自學要求和自學方法的指導本課程共3個學分。依照學習對象成人在職業(yè)余自學的實際以及本課程所涉及的知識而較寬，建議學生先學習好本課程的先導課程，如離散數(shù)學、概率論、數(shù)值分析和程序設(shè)汁語言等課程。在此